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黄仁勋在演讲中强调，AI正从生成式迈向推理和代理式的新阶段，而英伟达的Blackwell架构是这一转变的关键。与上一代Hopper架构相比，Blackwell在推理性能上实现了高达40倍的提升，部分场景甚至达到900倍。这意味着在同样的功耗下，算力得到了极大增强，为AI工厂的大规模生产奠定了坚实基础。AI工厂将大规模生产Token——人工智能的基本构成单元，驱动各种智能应用。
为了充分发挥Blackwell架构的潜力，英伟达推出了NVLink 72高速互联技术和Dynamo分布式推理服务库。NVLink 72实现了GPU之间的无缝高速互联，可以将成千上万的Blackwell GPU组合成一个巨型GPU，突破算力瓶颈，实现真正的规模化扩展。Dynamo则负责智能调度和优化AI工厂的资源，确保高效运行，并能灵活适应不同的工作负载，堪称AI工厂的“操作系统”。
机器人领域一直是AI应用的重要方向之一。在GTC 2025大会上，黄仁勋宣布了一系列与机器人相关的重大发布。英伟达发布了Omniverse（物理AI的操作系统）、新一代世界基础模型Cosmos、Newton（与DeepMind和Disney Research合作开发的物理引擎）以及人形机器人的通用基础模型Isaac Groot N1并开源。这些技术的发布，标志着机器人革命的加速到来。
Omniverse作为物理AI的操作系统，能够控制场景中的机器人和环境，而Cosmos则能生成无穷无尽的虚拟环境，为机器人提供丰富的训练数据。Newton物理引擎则专注于训练机器人的精细操作、触觉反馈和动力学控制，为机器人在物理世界中的行动提供了强大的支持。Isaac Groot N1的开源，更是为全球的机器人开发者提供了宝贵的资源，有望加速人形机器人的发展，解决劳动力短缺等社会挑战。
黄仁勋在演讲中还预告了Rubin平台，作为Blackwell的继任者，Rubin将在2027年问世，再次带来跨越式的性能提升。Rubin平台将采用NVLink 576技术，实现更惊人的互联规模，并使用HBM4e内存，进一步提升带宽和容量，为未来的AI应用提供更强大的算力支撑。
英伟达还展示了其强大的CUDA-X库生态系统，涵盖了从物理学、生物学到量子计算等各个科学领域，以及包括cuPy、cuLitho、Parabricks、MONAI、CUDF、Warp等海量软件库，构建了完整的AI软件基础设施。英伟达强调“软硬一体”的战略，不仅提供强大的硬件，更提供丰富的软件工具和平台，降低AI开发门槛，加速AI应用的落地。
黄仁勋指出，人工智能正渗透到各个行业，从云服务、企业IT、汽车、机器人，甚至到电信基础设施，AI将无处不在。英伟达正在与各行业巨头合作，例如通用汽车、思科、T-Mobile等，推动各行业的智能化升级。
以自动驾驶为例，英伟达与通用汽车合作，打造未来的自动驾驶车队。英伟达提供了训练计算机、仿真计算机、自动驾驶计算机以及整套软件栈、模型和算法。通过NVIDIA Omniverse和Cosmos，英伟达加速了自动驾驶系统的AI开发，实现了从端到端的可训练性。模型蒸馏、闭环训练以及合成数据生成等新技术的应用，使得自动驾驶系统能够更好地适应复杂场景，为更安全的出行奠定基础。
在数据中心领域，Blackwell架构的全面量产标志着AI工厂时代的正式到来。新的计算节点相当于以前的8-GPU HGX，再加上CPU的合体，能够装进一个机架里，形成一台超级计算机。这种极致的“scale up”方案，带来了运算量、内存带宽的惊人提升，为推理任务提供了强大的支持。
