北京時(shí)間 3 月 18 日，已經(jīng)升格為 AI 行業(yè)盛會(huì)的 NVIDIA GTC 2025 拉開(kāi)序幕，但或許是因?yàn)槿狈χ匕醍a(chǎn)品的「炸場(chǎng)」，首日的線(xiàn)下論壇與展覽并未扭轉(zhuǎn)英偉達(dá)股價(jià)的頹勢(shì)，甚至仍出現(xiàn)了下跌。因此，本就萬(wàn)眾矚目的「主題演講」更是被寄予了更多關(guān)注與期望。
誠(chéng)然，英偉達(dá)股價(jià)的波動(dòng)除了與 DeepSeek 引發(fā)的「算力需求下降」猜想有關(guān)，也或多或少受到了美股大盤(pán)回調(diào)的影響。但無(wú)論是何原因，作為公司掌舵人的黃仁勛都需要盡快重振投資者信心。正因如此，我們看到了他在近 3 小時(shí)的演講中：
* 多次提到了 Scaling Law；
* 加入開(kāi)源行列，發(fā)布基于 Llama 模型構(gòu)建的 NVIDIA Llama Nemotron 推理模型；
* 大呼 Blackwell 已全面投入生產(chǎn)，且「產(chǎn)能爬坡速度驚人，客戶(hù)需求同樣令人矚目」；
* 明確強(qiáng)調(diào)，由于推理模型的出現(xiàn)，AI 領(lǐng)域的「計(jì)算量大幅增加」；
但老黃的激情演講似乎收效甚微，截至發(fā)稿，英偉達(dá)的股價(jià)仍在走下坡路。
從某種意義上講，這也說(shuō)明了早已被爆料的硬件及架構(gòu)更新并未獲得市場(chǎng)過(guò)多青睞，而除 Blackwell Ultra、Vera Rubin 之外，黃仁勛在最后半小時(shí)分享的 Physical AI 或許是另一個(gè)適合向投資人及業(yè)界深度分享的「好故事」。
黃仁勛總結(jié) GTC 2025 的發(fā)布重點(diǎn)
半小時(shí)內(nèi)狂轟 Physical AI 新成果
在 2025 年 1 月初開(kāi)幕的 CES 2025 上，英偉達(dá)發(fā)布世界基礎(chǔ)模型 Cosmos，黃仁勛高喊「AI 的下一個(gè)前沿是物理」，一舉將 Physical AI 推向 AI 主舞臺(tái)。所謂的 Physical AI 是指讓機(jī)器人、自動(dòng)駕駛汽車(chē)和智能空間等自主系統(tǒng)感知、理解并執(zhí)行真實(shí)世界中的復(fù)雜操作。
將時(shí)間拉回到 3 月 19 日凌晨，在主題演講的尾聲，小型機(jī)器人 Blue 的登臺(tái)將現(xiàn)場(chǎng)氛圍推向高潮，歡呼聲不斷。而雙方的互動(dòng)也為我們描繪出了 Physical AI 的輪廓。
Blue 與黃仁勛同臺(tái)
在最后不足半小時(shí)的時(shí)間內(nèi)，黃仁勛密集地拋出了一系列重磅消息。
首先是推出開(kāi)源 Physical AI 數(shù)據(jù)集，為開(kāi)發(fā)人員提供 15TB 的數(shù)據(jù)，包含數(shù)千小時(shí)的多攝像頭視頻，超過(guò) 32 萬(wàn)條用于機(jī)器人訓(xùn)練的軌跡，以及多達(dá) 1,000 個(gè)通用場(chǎng)景描述 (OpenUSD)，在多樣性、規(guī)模和地理位置覆蓋上表現(xiàn)出色，因其可識(shí)別異常值、評(píng)估模型泛化性能，將特別有利于安全研究領(lǐng)域。值得一提的是，英偉達(dá)官方表示，該數(shù)據(jù)集將隨時(shí)間推移不斷擴(kuò)增，或?qū)⒊蔀槿蜃畲蟮慕y(tǒng)一開(kāi)源 Physical AI 數(shù)據(jù)集。
* 數(shù)據(jù)集下載地址：
https://go.hyper.ai/mkTKR
其次是全球首個(gè)開(kāi)源、完全可定制的基礎(chǔ)模型 NVIDIA Isaac GR00T N1，用于模仿人類(lèi)推理及其他技能。GR00T N1 基礎(chǔ)模型采用雙系統(tǒng)架構(gòu)，其靈感來(lái)自人類(lèi)認(rèn)知原理?！赶到y(tǒng) 1」是一個(gè)快速思考的行動(dòng)模型，反映了人類(lèi)的條件反射或直覺(jué)。「系統(tǒng) 2」是一個(gè)慢速思維模型，用于深思熟慮、有條不紊的決策。
第三是推出面向機(jī)器人仿真的開(kāi)源物理引擎 Newton，將由 NVIDIA、谷歌 DeepMind 和迪士尼研究院共同開(kāi)發(fā)，基于 NVIDIA CUDA-X 加速庫(kù) NVIDIA Warp，為開(kāi)發(fā)人員提供了一種簡(jiǎn)單的方法來(lái)編寫(xiě)基于 GPU 加速的內(nèi)核程序，用于模擬人工智能、機(jī)器人和機(jī)器學(xué)習(xí) (ML)。
Newton 架構(gòu)以 NVIDIA Warp 為基礎(chǔ)
最后是更新了 Cosmos 世界基礎(chǔ)模型，引入了一個(gè)開(kāi)源且完全可定制的推理模型，專(zhuān)為 Physical AI 開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)。其中，Cosmos Transfer 用于生成合成數(shù)據(jù)，其接收結(jié)構(gòu)化視頻輸入，如分割圖、深度圖、激光雷達(dá)掃描、姿態(tài)估計(jì)圖和軌跡圖，以生成可控的逼真視頻輸出。Cosmos Predict 用于智能世界生成，將支持多幀生成，在給定起始和結(jié)束輸入圖像時(shí)預(yù)測(cè)中間動(dòng)作或運(yùn)動(dòng)軌跡。Cosmos Reason 用于提升 Physical AI 數(shù)據(jù)標(biāo)注與整理效率，優(yōu)化現(xiàn)有世界基礎(chǔ)模型或構(gòu)建全新的視覺(jué)語(yǔ)言動(dòng)作模型。
從 Accelerated Computing 到 Accelerated Science
除了 Physical AI 之外，英偉達(dá)在 AI for Science 領(lǐng)域的布局持續(xù)加深，未來(lái)或許也將成為其新的增長(zhǎng)點(diǎn)。
英偉達(dá)與 AI for Science 的淵源或許可以追溯到 CUDA 的誕生，始于加速計(jì)算 (Accelerated Computing) 與高性能計(jì)算 (HPC) 的強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合。黃仁勛曾表示，「自 CUDA 誕生以來(lái)，NVIDIA 將計(jì)算成本降低至之前的百萬(wàn)分之一。對(duì)一些人來(lái)說(shuō)，NVIDIA 就像一臺(tái)計(jì)算顯微鏡，讓他們能夠觀察到極其微小的東西；對(duì)另一些人來(lái)說(shuō)則像一臺(tái)望遠(yuǎn)鏡，讓他們能夠探索難以想象的遙遠(yuǎn)星系；對(duì)許多人來(lái)說(shuō)，它是一臺(tái)時(shí)間機(jī)器，讓他們能夠在有生之年從事畢生的事業(yè)」。
換言之，正是 CUDA 與英偉達(dá) GPU 的生態(tài)組合，使得并行計(jì)算能力大幅提升，加速了科研領(lǐng)域的高性能計(jì)算應(yīng)用。而如今，AI 更是為科研行業(yè)注入強(qiáng)勁動(dòng)能，實(shí)現(xiàn)了從 Accelerated Computing 到 Accelerated Science 的躍遷。英偉達(dá)站在這場(chǎng)技術(shù)變革風(fēng)暴的中心，理應(yīng)具有前瞻性地把握住這一機(jī)遇。
而就在剛剛結(jié)束的 GTC 2025 主題演講上，黃仁勛宣布，開(kāi)發(fā)人員現(xiàn)在可以利用 CUDA-X 與最新的 superchip 架構(gòu)實(shí)現(xiàn) CPU 和 GPU 資源之間更緊密的自動(dòng)集成與協(xié)調(diào)，與使用傳統(tǒng)加速計(jì)算架構(gòu)相比，其工程計(jì)算工具 (computational engineering tools) 的速度提高 11 倍，計(jì)算量提高 5 倍。
黃仁勛總結(jié)道，CUDA-X 目前已經(jīng)為天文學(xué)、粒子物理學(xué)、量子物理學(xué)、汽車(chē)、航空航天和半導(dǎo)體設(shè)計(jì)等一系列新的工程學(xué)科帶來(lái)了加速計(jì)算。
在 2018 年的 GTC 大會(huì)上，英偉達(dá)首次公布了用于醫(yī)療行業(yè)的 AI 平臺(tái) NVIDIA Clara，最初聚焦在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域，提供基于 GPU 的 AI 解決方案，加速醫(yī)療圖像數(shù)據(jù)處理。2019 年，NVIDIA Clara 進(jìn)一步擴(kuò)展，新增基因組學(xué)計(jì)算平臺(tái) Clara Genomics，用于 DNA/RNA 序列分析，加速基因數(shù)據(jù)處理。
2019 年底，英偉達(dá)收購(gòu)了基因測(cè)序軟件開(kāi)發(fā)公司 Parabricks，并將其 GPU 加速基因測(cè)序工具整合到 NVIDIA Clara 平臺(tái)中，根據(jù)英偉達(dá)的官方文檔，Parabricks 可以在 10 分鐘內(nèi)分析 30x 全人類(lèi)基因組數(shù)據(jù)，而其他方法需要 30 個(gè)小時(shí)。
在 2021 年的 GTC 大會(huì)上，英偉達(dá)推出專(zhuān)用于醫(yī)療設(shè)備的實(shí)時(shí) AI 計(jì)算平臺(tái) Clara Holoscan，目標(biāo)是讓醫(yī)療設(shè)備具備實(shí)時(shí) AI 計(jì)算能力，進(jìn)而提高醫(yī)學(xué)影像分析、手術(shù)輔助、遠(yuǎn)程醫(yī)療的智能化水平。
而在 2022 年 9 月召開(kāi)的 GTC 大會(huì)上，英偉達(dá)進(jìn)一步擴(kuò)充了 Clara，發(fā)布了 BioNeMo。彼時(shí)，英偉達(dá) AI for Science 的藍(lán)圖也愈發(fā)清晰了，從 AI 加速計(jì)算到生成式 AI，從最初的醫(yī)學(xué)影像 AI 平臺(tái)，走向了更深刻的生命科學(xué)研究。具體而言，BioNeMo 是一個(gè)用于在超大計(jì)算規(guī)模下訓(xùn)練和部署大型生物分子語(yǔ)言模型的框架，包含了 4 種預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型：
* 蛋白質(zhì) LLM ESM-1：可處理氨基酸序列，生成可用于預(yù)測(cè)各種蛋白質(zhì)特性和功能的表征，提高科學(xué)家理解蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的能力。
* 蛋白質(zhì)建模工具 OpenFold 的開(kāi)源版本。
* 生成式化學(xué)模型 MegaMolBART：可用于反應(yīng)預(yù)測(cè)、分子優(yōu)化和全新分子生成。
* ProtT5：由慕尼黑工業(yè)大學(xué) RostLab 與英偉達(dá)合作開(kāi)發(fā)，將 Meta AI 的 ESM-1b 等蛋白質(zhì) LLM 的功能擴(kuò)展到了序列生成。
除了醫(yī)療與生命科學(xué)研究外，英偉達(dá)還在 GTC 2024 上發(fā)布了氣候數(shù)字孿生云平臺(tái) Earth-2，采用其新推出的生成式 AI 模型 CorrDiff，結(jié)合 NVIDIA FourCastNet，可實(shí)現(xiàn) 1 公里級(jí)別的全球氣候模擬。
結(jié)語(yǔ)
每一屆 GTC 大會(huì)早已從企業(yè)新產(chǎn)品、新技術(shù)「推介」，升級(jí)為行業(yè)風(fēng)向標(biāo)。而在今年的大會(huì)上，我們看到了黃仁勛對(duì)下一代芯片架構(gòu)及產(chǎn)品的期許，也看到其在機(jī)器人、自動(dòng)駕駛、科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域的積極布局。寄希望于后者快速成長(zhǎng)為英偉達(dá)的主供血庫(kù)顯然為時(shí)尚早，但如何快速扭轉(zhuǎn)當(dāng)下的市場(chǎng)情緒為前者肅清障礙也同樣頗具挑戰(zhàn)。不妨讓我們共同期待老黃后續(xù)還有哪些「奇招」？
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