不久之前，老黄向世界展示了Blackwell芯片，这是目前全球最大的芯片，被誉为全球最复杂、性能最高的计算机核心。英伟达的产品迭代速度已经超越了摩尔定律，正如网友所言，老黄创造了属于他自己的定律。他凭借顶尖的硬件和CUDA技术，自信地预测未来所有计算密集型应用和数据中心都将获得巨大加速。同时，老黄再次强调了“买得越多，省得越多”的商业策略，彰显出英伟达在计算领域的雄心壮志。

老黄表示，CUDA的成功并非一蹴而就，它克服了“蛋和鸡”的困境，通过开发者与用户之间的良性循环，不断优化和迭代。如今，CUDA已经遍布全球，成为计算领域的基石。随着全新计算时代的开启，我们有理由相信，在英伟达等科技巨头的引领下，计算技术将继续创造更多奇迹。

自2012年AlexNet的崛起，英伟达与AI的缘分正式开启。Hinton和他的团队在两颗英伟达GPU上完成了这一里程碑式的训练，深度学习的大门就此敞开。然而，随着神经网络架构的日益复杂，对数据和计算力的需求也呈指数级增长，英伟达不得不重新构想一切。

英伟达通过一系列创新技术——从Tensor Core到NvLink，再到TensorRT和Triton推理服务器，以及DGX超级计算机——不断推动AI的发展。在许多人还持怀疑态度时，英伟达已经将首个DGX超算赠予了OpenAI，这一前瞻性的决定开启了全新的篇章。

随着Transformer架构的兴起和LLM训练的需求激增，英伟达建造了更大规模的超算。直到ChatGPT的出现，这一基于英伟达数万GPU训练的模型，能够像人类一样进行交互，标志着生成式AI的崛起。现在，我们可以生成图像、语音、文字、视频等一切可想象的token，这是全新的生成式AI时代。

英伟达打造的“AI工厂”正在创造巨大的价值。正如尼古拉·特斯拉的AC Generator引领了电力革命，英伟达正在用其AI Generator引领新一轮的产业革命。IT产业正以前所未有的速度发展，直接服务于庞大的100万亿美元产业。从传统的软件工厂到如今的AI工厂，从CPU到GPU，从检索到生成，从指令到大模型，从工具到技能，全栈的重塑正在发生，引领我们走向更加智能的未来。

--从Blackwell GPU到超级AI工厂：算力革命

英伟达如何将Blackwell GPU转化为超级AI工厂？答案在于其强大的计算能力和创新技术。Blackwell GPU不仅代表了地表最强的芯片技术，更是推动AI向前迈进的关键力量。

回顾过去八年，英伟达GPU的Flops增长高达1000倍，远超摩尔定律的预测。这种惊人的算力提升直接降低了成本，使得训练庞大模型如GPT-4的能耗降至原来的1/350。想象一下，过去需要1000吉瓦时和一个月时间才能完成的训练，现在只需3吉瓦时和极短时间即可完成。

Blackwell GPU正是为此而生。其设计的核心在于提高推理和生成token的效率。每个token的能量消耗降低了惊人的45000倍，让我们能够以前所未有的速度生成内容。这种革命性的变化，源于运算模型规模的指数级增长和英伟达对技术的不断追求。

Blackwell GPU的技术创新包括其巨大的芯片尺寸、高速的NVLink连接、以及与Grace CPU的紧密集成。这些特性使得Blackwell GPU在训练、推理和生成方面都具有极高的效率和可靠性。此外，英伟达还通过增加数据压缩和解压缩引擎，大幅提高了数据处理速度，进一步提升了AI工厂的性能。

总之，从Blackwell GPU到超级AI工厂的转变，不仅代表了技术的飞跃，更预示着新一轮产业革命的到来。英伟达通过不断创新和突破，正引领着AI时代向前发展。

--英伟达：从风冷DGX到液冷MGX，引领AI计算新纪元

英伟达不满足于Blackwell GPU的卓越性能，他们更追求将最尖端的芯片技术融入服务器之中。搭载Blackwell的DGX超算，在性能上实现了质的飞跃，能耗仅提升10倍，而FLOPS量级却飙升了45倍。风冷DGX Blackwell，凭借8个GPU和惊人的15kW散热器，展示了强大的散热能力。而追求液冷技术的用户，英伟达则推出了MGX，集成了72个Blackwell GPU，并通过第五代NVLink实现每秒130TB的传输速度。

NVLink，这一英伟达引以为傲的GPU互连技术，将独立的GPU紧密连接，让拥有十万亿参数的LLM得以流畅运行。其内部数学功能对于深度学习至关重要，而5000根电缆的庞大架构支撑起了整个MGX的超强算力。这一电气机械奇迹，不仅仅是简单的芯片连接，更是AI计算新纪元的开启。

英伟达推出了创新软件NIM，为AI工厂注入了新的活力。这款软件通过容器化方式，集成了Triton推理服务器、优化的AI模型以及云原生堆栈等，极大地简化了生成式AI的部署和应用。现在，全球2800万开发者可以迅速将NIM集成到他们的数据中心中，享受快速构建和部署生成式AI应用程序的便利。

NIM不仅提高了开发者的生产力，还加速了生成式AI应用的创新。它支持Meta Llama 3-8B模型，使得企业能够在相同的计算资源下，生成更多的响应，从而推动数字人、智能体、数字孪生等应用的蓬勃发展。英伟达CEO老黄表示，NVIDIA NIM的广泛集成和易用性，正在让生成式AI技术触手可及。

展望未来，智能体将成为最重要的应用之一。老黄认为，智能体市场潜力巨大，几乎每个行业都需要客服智能体等解决方案。在NIM的支撑下，未来的智能体将组成高效协作的团队，通过连接和协同完成各种复杂的任务。这将为企业带来前所未有的效率和机遇，推动整个技术行业的革新和进步。

英伟达（老黄团队）正致力于实现数字人的愿景，这一想法与Sam Altman不谋而合。他们认识到，尽管文字或语音prompt为AI提供了指令方式，但更自然、类人的交互方式仍是许多应用所需。GPT-4o虽展现了出色的类人交互能力，但缺乏一个“实体”或“躯壳”。

老黄提出，品牌大使甚至无需是真人，AI数字人完全能胜任这一角色。从客户服务到广告、游戏等行业，数字人都有着巨大的潜力。通过连接Gen AI的CG技术，能够实时渲染出高度逼真的人类面部，实现低延迟的数字人处理，覆盖全球100多个地区。

英伟达计划通过其ACE平台，在1亿台RTX AI个人电脑和笔记本电脑上部署相关微服务，其中包括专为设备设计的Nemotron-3 4.5B小语言模型，以及即将推出的NVIDIA Audio2Gesture技术，能够根据音轨生成身体手势。

老黄坚信，数字人类将彻底改变各个行业，而英伟达ACE提供的多模态LLM和神经图形学的突破，正推动我们走向一个意图驱动计算的未来，届时与计算机的交互将如同与人类的交互一样自然。

英伟达即将推出的新一代芯片Rubin和Blackwell系列，再次证明了该公司在AI超算技术栈的搭建上的全面布局。其技术栈涵盖了CPU、GPU芯片，高效的NVLink GPU通信技术，以及由NIC和交换机组成的先进服务器网络。这意味着，客户完全可以选择使用英伟达的全套技术来搭建整个数据中心。

如此完整且全面的技术栈足以展示英伟达的实力与野心。然而，老黄却强调，为了跟上GenAI技术的飞速发展，英伟达的迭代速度还需进一步加快。不久前，英伟达已经宣布将GPU的迭代周期从两年缩短至一年，以加速推动技术边界的拓展。

英伟达正引领一场前所未有的技术革命，不仅发布了尖端芯片和超算服务器，还推出了震撼人心的数字孪生地球项目——“Earth-2”。这一项目不仅是对地球的全面模拟，更是对未来气候变化和极端天气预测的雄心壮志。Earth-2结合先进的AI模型和数值模拟技术，能以前所未有的精度和速度预测天气变化，助力我们更好地应对气候变化。

但英伟达的步伐并未止步于此。他们大胆预测，下一个AI浪潮将是物理AI或具身AI的崛起。这类机器人不仅具备高度的认知能力，理解人类和物理世界，更拥有强大的行动力，能够执行各种现实任务。想象一下，未来的世界充满了能够自主交流、协作的机器人，它们将无处不在，完成各种复杂任务。

为了实现这一愿景，英伟达推出了Omniverse平台，为机器人提供一个“健身房”，在遵循物理规律的数字孪生世界中不断试错、学习。这一平台集成了AI模型、物理模拟和实时渲染技术，为机器人的训练提供了理想的环境。同时，英伟达还提供从操作系统到芯片的全栈产品，确保AI机器人时代的顺利到来。

在演示的最后，九个与英伟达创始人黄仁勋身高相同的机器人亮相，生动展现了AI机器人时代的可能性。正如黄仁勋所言：“这不是未来，这一切都正在发生。”英伟达正以其创新的技术和全面的产品布局，引领我们迈向一个充满智能机器人的新时代。