加州圣何塞举办的 GTC 2025 已成为科技界的盛事之一。它吸引了所有人的关注，从行业领袖和开发者到人工智能爱好者，甚至那些对人工智能潜力持怀疑态度的人。
此次活动的一大亮点是周二 Nvidia 首席执行官黄仁勋发表的主题演讲。黄仁勋被誉为人工智能行业的远见卓识者，他的讲话意义重大，为塑造技术未来的进步和趋势奠定了基调。
黄仁勋在主题演讲中概述了 Nvidia 在 AI 领域的进步以及他对未来几年行业发展的预测。今年的活动不仅突显了 AI 革命的快速加速，还突显了 Nvidia 如何重塑自我，继续成为技术创新的驱动力。
正如我们在GTC 2025 预览中预期的那样，主题演讲的核心是 Nvidia 推出其下一代图形架构：Blackwell Ultra 和 Vera Rubin。
Blackwell Ultra 芯片组将于今年晚些时候发布，旨在管理日益复杂的 AI 流程。该 AI 芯片拥有单机架 1 百亿亿次浮点计算能力、每机架 60 万个组件和 120 千瓦液体冷却系统等规格，至少在纸面上，它无疑令人印象深刻。
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Nvidia 计划将其Blackwell Ultra GPU集成到两个 DGX 系统中：Nvidia DGX GB300 和 Nvidia DGX B300。这将帮助该公司满足日益增长的 AI 工作负载需求，特别是在推理和推理方面。
从空气冷却转向液体冷却是为了提高能源效率。这一变化不只是小调整，而是对人工智能计算系统构建方式的彻底重新构想。
Vera Rubin AI 系统预计将于 2026 年末发布，而 Rubin Ultra 将于 2027 年下半年上市。黄仁勋指出，除了底盘之外，Vera Rubin 平台的几乎每个方面都经过了彻底的重新设计，在处理器性能、网络设计和内存功能方面都展示了重大改进。Nvidia 分享了有关Nvidia 下一代 GPU 超级芯片和新型光子交换机的一些细节。
在长达两个多小时的主题演讲中，黄仁勋强调了人工智能如何取得了“非凡的进步”。曾经只是一种未来主义的想象，现在却没有成为现实。人工智能已经从“计算机视觉”发展到 GenAI，现在又发展到代理型人工智能。
“人工智能理解上下文，理解我们在问什么。理解我们请求的含义，”他说。“它现在可以生成答案。从根本上改变了计算方式。”
黄仁勋表示，四大云服务提供商对 GPU 的需求正在激增。在黄仁勋分享的关于人工智能变革潜力的众多惊人预测中，有一个数字引人注目：Nvidia 预计其数据中心基础设施收入到 2028 年将飙升至 1 万亿美元。
Nvidia 的主要目标之一是从传统数据中心转向所谓的“AI 工厂”。Jensen 表示，这将是传统数据中心的下一次进化。AI 工厂本质上是专门为 AI 训练和推理而构建的超高性能计算环境。
这听起来需要大量资源。Nvidia 在一篇博客中分享道：“建立一个千兆瓦的人工智能工厂是一项非凡的工程和物流工作——需要数万名来自供应商、建筑师、承包商和工程师的工人建造、运输和组装近 50 亿个组件和超过 21 万英里的光纤电缆。”
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黄仁勋演示了如何实现这一目标。他在主题演讲中展示了 Nvidia 工程团队如何利用 Omniverse Blueprint 设计和模拟 1 千兆瓦的 AI 工厂。
“两种动态正在同时发生，”黄解释说。“第一个动态是，绝大多数增长可能会加速。这意味着我们早就知道通用计算已经走到了尽头，我们需要一种新的计算方法。”
他继续阐述计算范式的转变：“世界正在经历一个平台转变，从在通用计算机上运行的手工编码软件转向在加速器和 GPU 上运行的机器学习软件。”
“这种计算方式正处于临界点，我们现在看到拐点正在发生——全球数据中心建设正在发生拐点。”他强调了第一个动态的关键要点：“因此，第一件事是我们进行计算的方式的转变。”
过去几个月，Agentic AI 一直是许多公司关注的焦点，黄仁勋也同样热衷于此。他预测，AI Agent 将成为每个业务流程的核心部分，而 Nvidia 正在构建支持其发展的基础设施。
黄仁勋强调，机器人技术是人工智能的下一波浪潮，由能够理解摩擦、惯性和因果关系等概念的“物理人工智能”驱动。他强调了合成数据生成对于训练人工智能的重要性。这种方法可以加快学习速度，并消除了人类参与训练循环的需要。
“我们能进行的数据和人工演示是有限的，”他说，“这是过去几年的重大突破：强化学习。”
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GTC 2025 的一些公告和更新是意料之中的，看起来更像是渐进式的，而不是开创性的。这可能归因于人们对该公司的极大兴趣，因为许多人已经猜测了这次活动会带来什么。这可能导致一些真正开创性的公告感觉不那么令人惊讶或有影响力。
话虽如此，黄仁勋的演讲并没有像公司希望的那样影响 Nvidia 的股价。演讲期间，Nvidia 股价下跌超过 3%，凸显出投资者在高预期和市场动荡的情况下保持谨慎。
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