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3月19日，英偉達(dá)CEO黃仁勛在英偉達(dá)GTC 2025大會(huì)上發(fā)表主題演講。在英偉達(dá)股價(jià)年內(nèi)下滑10%的背景下，這一演講被賦予了“股價(jià)保衛(wèi)戰(zhàn)”的意義。
“我曾說(shuō)過(guò)，全球數(shù)據(jù)中心建設(shè)規(guī)模會(huì)達(dá)到1萬(wàn)億美元，我相信這個(gè)時(shí)間點(diǎn)會(huì)比想象中更快到來(lái)?！痹谘葜v中，黃仁勛堅(jiān)定不移地認(rèn)為，對(duì)AI芯片的需求會(huì)持續(xù)增長(zhǎng)。
在當(dāng)日的GTC大會(huì)上，黃仁勛發(fā)布了全新的Blackwell Ultra GPU，以及以此為基礎(chǔ)用于推理、Agent的服務(wù)器SKU，也包括基于Blackwell架構(gòu)的RTX全家桶。與此同時(shí)，英偉達(dá)在推理領(lǐng)域構(gòu)建的“分布式推理服務(wù)庫(kù) Nvidia Dynamo，其智能推理優(yōu)化能將每個(gè)GPU生成的token數(shù)量提升30倍以上。
在具身智能方面，模擬仿真Ominiverse、預(yù)測(cè)未來(lái)畫面的世界基礎(chǔ)模型Cosmos正在發(fā)揮作用。在GTC大會(huì)上黃仁勛表示，二者能夠加速AI開發(fā)，推動(dòng)自動(dòng)駕駛汽車的安全性和智能化發(fā)展。
在GTC主題演講中，黃仁勛正式發(fā)布了端到端自動(dòng)駕駛汽車全棧綜合安全系統(tǒng)NVIDIA Halos，并宣布，通用將在自動(dòng)駕駛上使用英偉達(dá)的AI技術(shù)。
目前，英偉達(dá)面臨競(jìng)爭(zhēng)加劇、增長(zhǎng)趨緩、算力需求減少等多個(gè)風(fēng)險(xiǎn)。根據(jù)GTC 2025大會(huì)黃仁勛的主題演講，搜狐汽車整理出黃仁勛試圖回答的十大問(wèn)題，有關(guān)推理型AI、汽車業(yè)務(wù)進(jìn)展、AI系統(tǒng)路線圖等內(nèi)容，全文如下：
Q1：生成式AI改變了什么？
A：人工智能在過(guò)去十年里取得了驚人的進(jìn)步。最初是感知型AI，比如計(jì)算機(jī)視覺和語(yǔ)音識(shí)別；然后是生成式AI。在過(guò)去五年里，我們主要專注于生成式AI，教會(huì)人工智能如何從一種模態(tài)翻譯到另一種模態(tài)，比如從文本到圖像，從圖像到視頻，從氨基酸序列預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，從化學(xué)公式預(yù)測(cè)分子特性。各種方式讓AI幫助我們創(chuàng)造內(nèi)容。
生成式AI從根本上改變了計(jì)算模式。過(guò)去，我們依賴檢索型計(jì)算——提前創(chuàng)建內(nèi)容、存儲(chǔ)多個(gè)版本，在需要時(shí)調(diào)用?，F(xiàn)在，AI理解上下文，明白我們的意圖，并生成它知道的答案。如果需要，還可以檢索信息、豐富自己的理解，并為我們生成解答?，F(xiàn)在，AI不只是檢索數(shù)據(jù)，而是生成答案。這改變了計(jì)算的本質(zhì)。
Q2：生成式AI之后，AI會(huì)向哪個(gè)方向發(fā)展？
A：我們正在推出Agent AI，這是一種可以與數(shù)字世界互動(dòng)、代表用戶執(zhí)行任務(wù)的人工智能。
接下來(lái)是物理人工智能，即有望為人形機(jī)器人提供動(dòng)力的智能。
Q3：推理型AI是什么？
A：在過(guò)去幾年里，發(fā)生了一個(gè)重大突破——我們稱之為“推理型AI”。推理型AI意味著，人工智能可以像人一樣，分步驟地推理，嘗試多種路徑，比較不同答案，最終選擇最佳結(jié)果。
我們?nèi)绾谓虝?huì)人工智能去執(zhí)行這樣的推理鏈？其中一個(gè)方法就是強(qiáng)化學(xué)習(xí)。過(guò)去幾年，強(qiáng)化學(xué)習(xí)和自監(jiān)督學(xué)習(xí)的發(fā)展，賦予了AI不斷嘗試和修正的能力。我們可以讓AI在虛擬環(huán)境中反復(fù)挑戰(zhàn)復(fù)雜的問(wèn)題，生成數(shù)百萬(wàn)種不同情境，讓它通過(guò)不斷練習(xí)變得更好。結(jié)果是，為了訓(xùn)練一個(gè)強(qiáng)大的推理AI模型，需要處理數(shù)萬(wàn)億級(jí)別的Token。
我們使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法，讓AI在已知答案的數(shù)學(xué)和科學(xué)難題中不斷嘗試。比如解二次方程、邏輯推理、幾何問(wèn)題等，系統(tǒng)通過(guò)無(wú)數(shù)次訓(xùn)練積累經(jīng)驗(yàn)，逐步進(jìn)化。通過(guò)模擬數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的問(wèn)題和數(shù)以億計(jì)的嘗試，每次嘗試都生成成千上萬(wàn)的Token，總體上形成數(shù)萬(wàn)億級(jí)別的訓(xùn)練數(shù)據(jù)量。這種強(qiáng)化學(xué)習(xí)和合成數(shù)據(jù)生成結(jié)合的方法，極大地推動(dòng)了推理型AI模型的發(fā)展。
整個(gè)行業(yè)正在快速響應(yīng)這個(gè)變化。人工智能現(xiàn)在越來(lái)越有用，因?yàn)樗絹?lái)越聰明，能夠推理，并且應(yīng)用越來(lái)越廣泛。
Q4：推理型AI是否會(huì)降低算力需求？
A：在推理型AI中，生成的Token數(shù)量是巨大的。為了保證用戶不需要等待太久，我們需要讓系統(tǒng)計(jì)算速度提高十倍，而這意味著需要一百倍以上的計(jì)算量。
現(xiàn)在，每當(dāng)你打開一個(gè)AI應(yīng)用或去查詢，等待時(shí)間似乎越來(lái)越長(zhǎng)，這是因?yàn)橛刑嘤脩敉瑫r(shí)在使用這些服務(wù)，這是好事，說(shuō)明AI正產(chǎn)生巨大影響。
訓(xùn)練這些模型和為它們提供推理服務(wù)所需要的計(jì)算資源在過(guò)去一年呈爆炸式增長(zhǎng)。而Blackwell才剛剛開始出貨。你可以從市場(chǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)速度看到這一點(diǎn)。
Q5：數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)還會(huì)繼續(xù)保持快速增長(zhǎng)嗎？
A：今年迄今為止，Blackwell GPU 已向四大云平臺(tái)銷售了360萬(wàn)塊。來(lái)自分析師的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)顯示，全球數(shù)據(jù)中心的資本支出預(yù)計(jì)到2030年將達(dá)到數(shù)萬(wàn)億美元。我曾說(shuō)過(guò)，全球數(shù)據(jù)中心建設(shè)規(guī)模會(huì)達(dá)到1萬(wàn)億美元，我相信這個(gè)時(shí)間點(diǎn)會(huì)比想象中更快到來(lái)。
這個(gè)增長(zhǎng)有兩個(gè)核心動(dòng)力：第一，計(jì)算方式從通用計(jì)算向加速計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)型；第二，以前我們寫軟件并在計(jì)算機(jī)上運(yùn)行，而未來(lái)，計(jì)算機(jī)將生成軟件所需的token供軟件使用。計(jì)算機(jī)將“生成token”，而不是從文件檢索中提取數(shù)據(jù)，從檢索型計(jì)算轉(zhuǎn)變?yōu)樯尚陀?jì)算，從舊的數(shù)據(jù)中心建設(shè)方式轉(zhuǎn)變?yōu)樾滦偷幕A(chǔ)設(shè)施建設(shè)方式。
我稱之為AI工廠。因?yàn)樗鼈冎挥幸粋€(gè)任務(wù)，那就是生成這些令人難以置信的tokens，然后我們將其重新構(gòu)建成音樂、文字、視頻、研究、化學(xué)品和蛋白質(zhì)。我們將其轉(zhuǎn)化為各種不同類型的信息。未來(lái)，各行業(yè)和公司都將擁有兩個(gè)工廠，一個(gè)生產(chǎn)產(chǎn)品，另一個(gè)提供數(shù)學(xué)支持，AI 工廠將為汽車、智能音響等產(chǎn)品提供支持。
Q6：將AI帶入邊緣計(jì)算領(lǐng)域有何意義？
A：英偉達(dá)與思科、T-Mobile 和服務(wù)器 ODC 合作建設(shè)無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)堆棧，將AI帶入邊緣計(jì)算領(lǐng)域。全球每年有大量資本投資于無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)和通信數(shù)據(jù)中心配置，這一合作能充分利用這些資源，實(shí)現(xiàn)加速計(jì)算與AI的融合。
AI 在其中發(fā)揮著關(guān)鍵作用，通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)，它將更好地適應(yīng)無(wú)線信號(hào)、大規(guī)模礦機(jī)、環(huán)境變化和交通條件，優(yōu)化通信效果。
AI有望徹底改變通信方式，還有望憑借對(duì)上下文和先驗(yàn)知識(shí)的理解，僅用少量話語(yǔ)就能傳達(dá)豐富信息，提升通信效率和質(zhì)量，類似其在視頻處理和三維圖形處理方面的作用。AI將進(jìn)入每個(gè)行業(yè)。這只是其中之一。
Q7：英偉達(dá)在自動(dòng)駕駛汽車領(lǐng)域有哪些重要進(jìn)展和成果？
A：英偉達(dá)在自動(dòng)駕駛汽車領(lǐng)域投入超十年，研發(fā)的技術(shù)被眾多自動(dòng)駕駛汽車公司廣泛應(yīng)用，涵蓋數(shù)據(jù)中心、車載計(jì)算等多場(chǎng)景。
與通用汽車合作意義重大，雙方將在制造業(yè)AI、企業(yè)AI和車載 AI 三個(gè)領(lǐng)域展開合作，助力通用汽車在制造、工作模式、汽車設(shè)計(jì)與仿真以及車載 AI 基礎(chǔ)設(shè)施等方面實(shí)現(xiàn)革新，推動(dòng)自動(dòng)駕駛汽車的發(fā)展，同時(shí)也為英偉達(dá)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域拓展了業(yè)務(wù)和影響力。
在汽車安全方面，英偉達(dá)打造了名為 “Halos” 的安全體系，涉及硅片、系統(tǒng)、軟件、算法等多方面技術(shù)，強(qiáng)調(diào)確保多樣性、監(jiān)控、透明度和可解釋性。對(duì)700萬(wàn)行代碼進(jìn)行安全評(píng)估，芯片、系統(tǒng)軟件和算法通過(guò)第三方安全評(píng)估，擁有超1000項(xiàng)專利。
Q8：英偉達(dá)是如何通過(guò)AI技術(shù)提升汽車安全性并實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的？
A：英偉達(dá)通過(guò)使用Omniverse和Cosmos加速AI開發(fā)，推動(dòng)自動(dòng)駕駛汽車的安全性和智能化。Cosmos的預(yù)測(cè)和推理能力支持AI優(yōu)先的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，采用新的開發(fā)方法，如模型蒸餾、閉環(huán)訓(xùn)練和合成數(shù)據(jù)生成。
Cosmos把知識(shí)從速度較慢但更智能的“教師模型”傳遞給更小巧快速的“學(xué)生模型”。在汽車行駛過(guò)程中，教師模型展示出最佳行駛軌跡，學(xué)生模型通過(guò)多次迭代學(xué)習(xí)，不斷接近教師模型的表現(xiàn)水平，以此優(yōu)化自動(dòng)駕駛決策，提升行駛安全性。
閉環(huán)訓(xùn)練能對(duì)政策模型進(jìn)行微調(diào)。把車輛行駛過(guò)程中的日志數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為三維場(chǎng)景，用于基于物理的仿真駕駛閉環(huán)。通過(guò)Omniverse的神經(jīng)重建技術(shù)生成多種場(chǎng)景變化，測(cè)試模型的軌跡生成能力。同時(shí)，Cosmos的行為評(píng)估器對(duì)生成的駕駛行為進(jìn)行評(píng)分，衡量模型表現(xiàn)。新生成的場(chǎng)景和評(píng)估結(jié)果構(gòu)成大量數(shù)據(jù)集，幫助自動(dòng)駕駛系統(tǒng)更好地應(yīng)對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景，增強(qiáng)了系統(tǒng)在不同環(huán)境下的安全性和適應(yīng)性。
利用三維合成數(shù)據(jù)生成技術(shù)，Omniverse根據(jù)日志數(shù)據(jù)融合地圖和圖像，構(gòu)建出詳細(xì)的四維駕駛環(huán)境，并生成現(xiàn)實(shí)世界的數(shù)字雙胞胎，精確到對(duì)每個(gè)像素進(jìn)行分類，以此引導(dǎo)Cosmos。Cosmos通過(guò)生成大量準(zhǔn)確且多樣化的場(chǎng)景擴(kuò)充訓(xùn)練數(shù)據(jù)，縮小模擬與現(xiàn)實(shí)的差距，使自動(dòng)駕駛系統(tǒng)能夠更好地適應(yīng)各種復(fù)雜環(huán)境，實(shí)現(xiàn)智能駕駛，進(jìn)一步保障了行車安全。
Q9：Dynamo軟件有什么優(yōu)勢(shì)？
A：Dynamo是一款開源軟件，該軟件可以提高人工智能推理的效率并降低成本。Dynamo 甚至可以讓在 Nvidia Hopper 平臺(tái)（Blackwell 的前身）上為 Meta的Llama型號(hào)提供服務(wù)的性能提高一倍。
它將使用戶能夠加速采用人工智能推理，包括 AWS、Cohere、CoreWeave、戴爾、Fireworks、谷歌云、Lambda、Meta、微軟 Azure、Nebius、NetApp、OCI、Perplexity、Together AI 和 VAST。
Q10：英偉達(dá)的AI系統(tǒng)路線圖是怎么樣的？
A：Blackwell Ultra 將于今年下半年上市，亞馬遜的 AWS、谷歌云、微軟的 Azure 和甲骨文將成為首批提供由 Blackwell Ultra 提供支持的服務(wù)的云服務(wù)提供商。
Vera Rubin 是英偉達(dá)的下一代系統(tǒng)，它將包含144個(gè)獨(dú)立的 Nvidia GPU，該系統(tǒng)預(yù)計(jì)將于 2026 年下半年推出。
公司將在2027年下半年發(fā)布包含576個(gè)GPU的Rubin Ultra，該系統(tǒng)將大幅提高AI計(jì)算能力和效率。
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