界面新聞?dòng)浾?| 李彪
界面新聞編輯 | 文姝琪
美國時(shí)間3月18日，英偉達(dá)在美國圣何塞舉辦GTC（GPU技術(shù)大會(huì)）。作為全球最受關(guān)注的科技巨頭，今年GTC吸引約2.5萬人線下參加，另有30萬人通過線上方式收看直播。
英偉達(dá)CEO黃仁勛在主題演講開場(chǎng)說道，“因?yàn)锳I技術(shù)爆發(fā)，GTC大會(huì)的規(guī)模每年都在擴(kuò)大。去年他們說GTC是AI行業(yè)的‘伍德斯托克搖滾音樂節(jié)’。今年我們搬進(jìn)了體育場(chǎng)，GTC已經(jīng)成AI行業(yè)的‘超級(jí)碗’”。
而在此次GTC大會(huì)上，英偉達(dá)不僅發(fā)布了Blackwell GPU、硅光交換機(jī)、機(jī)器人模型等一系列新產(chǎn)品。黃仁勛還在演講中反復(fù)傳遞出一個(gè)信號(hào)：隨著AI行業(yè)在模型訓(xùn)練上的整體需求放緩，再加上DeepSeek在模型推理上所做創(chuàng)新，AI推理時(shí)代即將到來。
演講結(jié)束后，英偉達(dá)股價(jià)收盤跌超3.4%，報(bào)115.43美元/股，盤后繼續(xù)下跌0.56%。
Blackwell Ultra GPU：專為AI推理打造的“算力核彈”
作為GTC的重頭戲，黃仁勛在演講中宣布推出數(shù)據(jù)中心AI GPU的新一代產(chǎn)品——NVIDIA Blackwell Ultra GPU。
此前市場(chǎng)傳言英偉達(dá)去年年底計(jì)劃將Blackwell Ultra改名為B300 ，但根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)公布的結(jié)果，官方保留了原始命名。Blackwell Ultra GPU相比于上一代B200GPU性能提升了50%，約為15P FLOPS（基于低精度的四位浮點(diǎn)數(shù)格式FP4標(biāo)準(zhǔn)），內(nèi)存上則搭載了業(yè)內(nèi)最先進(jìn)的HBM3E，從192GB升級(jí)到了288GB。
基于Blackwell Ultra，英偉達(dá)面向云計(jì)算廠商等大型企業(yè)客戶客戶提供兩款系統(tǒng)集成產(chǎn)品：Blackwell Ultra NVL72機(jī)架式解決方案與NVIDIA HGX Blackwell Ultra NVL16系統(tǒng)。
其中，Blackwell Ultra NVL72是在一個(gè)數(shù)據(jù)中心機(jī)架（一臺(tái)服務(wù)器搭載8個(gè)GPU，一個(gè)機(jī)架可以容納多臺(tái)服務(wù)器）中連接了72個(gè)Blackwell Ultra GPU以及36個(gè)英偉達(dá)基于ARM架構(gòu)設(shè)計(jì)的Grace CPU。據(jù)與上一代B200GPU的同類產(chǎn)品相比，Blackwell Ultra NVL72在AI算力性能上提升超過了50%。HGX Blackwell Ultra NV16則是運(yùn)用NVLink高速互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)連接8個(gè)Blackwell Ultra GPU的服務(wù)器系統(tǒng)產(chǎn)品。
與A100、H100等多款主要用在AI模型預(yù)訓(xùn)練的產(chǎn)品不同，英偉達(dá)此次明確定位Blackwell Ultra“專為AI模型推理打造”（AI-Reasoning），同時(shí)兼顧"訓(xùn)練和多場(chǎng)景AI應(yīng)用的高效性"。Blackwell Ultra NVL72和HGX Blackwell Ultra NVL16（8GPU）兩款系統(tǒng)產(chǎn)品也在提升計(jì)算能力和內(nèi)存容量的同時(shí)，專為復(fù)雜AI推理任務(wù)做了優(yōu)化。以HGX Blackwell Ultra NVL16為例，相較于上一代Hopper架構(gòu)，這款新品在大模型推理速度上提升了11倍。
此前在DeepSeek用極低的算力成本完成模型開發(fā)后，外界就曾擔(dān)憂市場(chǎng)對(duì)英偉達(dá)算力芯片產(chǎn)品的旺盛需求是否會(huì)放緩，英偉達(dá)官方及黃仁勛就曾在多個(gè)場(chǎng)合表示，相比于AI廠商先前將大量算力投資用于AI模型訓(xùn)練上，DeepSeek主要在模型推理運(yùn)用了創(chuàng)新技術(shù)，而AI推理依然需要大量英偉達(dá)GPU和高性能網(wǎng)絡(luò)。
在AI行業(yè)的“Scaling Law”法則（模型規(guī)模越大，模型越智能）在預(yù)訓(xùn)練環(huán)節(jié)放緩后，推理環(huán)節(jié)將催生更大規(guī)模的算力需求，因此“DeepSeek的出現(xiàn)反而證明市場(chǎng)需要更多AI芯片”。
據(jù)黃仁勛介紹，Blackwell系列，目前已經(jīng)全面投產(chǎn)。“產(chǎn)量驚人，客戶需求驚人，因?yàn)槿斯ぶ悄艹霈F(xiàn)了一個(gè)拐點(diǎn)，由于推理人工智能以及推理人工智能系統(tǒng)和智能體系統(tǒng)的訓(xùn)練，人工智能領(lǐng)域必須完成的計(jì)算量大大增加?！?/p>
按照英偉達(dá)“一年一更新”發(fā)布節(jié)奏，黃仁勛演講中預(yù)告了下一代Rubin架構(gòu)兩款產(chǎn)品Rubin GPU、Rubin Ultra GPU的性能信息。
Rubin GPU算力性能將在FP4標(biāo)準(zhǔn)下達(dá)到50P Flops，約是Blackwell Ultra GPU的3.3倍，Rubin Ultra GPU則在相同標(biāo)準(zhǔn)下為100P。兩款新架構(gòu)產(chǎn)品屆時(shí)也將用上HBM4、HBM4E先進(jìn)AI內(nèi)存。搭載Rubin GPU的Vera Rubin NVL144（連接144個(gè)GPU）將于 2026 年下半年推出，Rubin Ultra GPU的Rubin Ultra NVL576（連接576個(gè)GPU）將于2027年下半年推出。
繼Rubin架構(gòu)之后，黃仁勛現(xiàn)場(chǎng)公布下一代GPU架構(gòu)的命名為“Feynman”，取自著名物理學(xué)家理查德?費(fèi)曼（Richard Feynman），F(xiàn)eynman架構(gòu)產(chǎn)品將于2028年發(fā)布。
智能體和機(jī)器人時(shí)代，AI將需要更多芯片
與去年GTC密集發(fā)布各種新產(chǎn)品的節(jié)奏不同，黃仁勛今年在公布新品前，在現(xiàn)場(chǎng)花了更多時(shí)間科普“Agentic AI”的概念，以及AI推理帶來的巨大改變。
在現(xiàn)場(chǎng)展示的AI技術(shù)發(fā)展路線圖中，黃仁勛按照“Generative AI（生成式AI）、Agentic AI（智能體）、Physical AI（具身AI）”三個(gè)階段的進(jìn)化路線，將Agentic AI描述為AI技術(shù)發(fā)展的中間態(tài)。
相比于生成式AI的主要應(yīng)用——語言大模型與聊天機(jī)器人——主要聚焦于生成文本、圖像內(nèi)容，Agentic AI更進(jìn)一步，能夠理解任務(wù)、進(jìn)行復(fù)雜推理、制定計(jì)劃并自主執(zhí)行多步驟操作，目前業(yè)內(nèi)熱議的數(shù)字員工等AI Agent即為相關(guān)應(yīng)用。
在生成式AI的第一階段，AI行業(yè)的“Scaling Law”法則集中體現(xiàn)在模型訓(xùn)練上，特別是預(yù)訓(xùn)練環(huán)節(jié)（Pre-Training，即從無到有開發(fā)模型的前期訓(xùn)練階段），投入更多的數(shù)據(jù)、更大規(guī)模的算力資源訓(xùn)練出更好的模型，訓(xùn)練規(guī)模越大，模型越智能。
黃仁勛認(rèn)為，從過去一年的行業(yè)發(fā)展進(jìn)程來看，預(yù)訓(xùn)練為主的Scaling Law法則已走入“誤區(qū)”。從今年乃至未來很長一段時(shí)間內(nèi)，Agentic AI將代替生成式AI，成為行業(yè)新的發(fā)展方向。由于Agentic AI強(qiáng)調(diào)自主性與復(fù)雜問題解決能力，每一步解決復(fù)雜問題、分解任務(wù)的邏輯思考過程都需要用到“模型推理”，因此推理將成為新階段的核心動(dòng)力。
而從生成式AI發(fā)展到Agentic AI，并不意味著Scaling Law法則失效。相反，由于將應(yīng)用范圍從訓(xùn)練進(jìn)一步擴(kuò)展到推理，不只在預(yù)訓(xùn)練環(huán)節(jié)，模型的后訓(xùn)練（Post-Training，指預(yù)訓(xùn)練得到模型后，根據(jù)特定任務(wù)或需求，使用更小規(guī)模、更專注的數(shù)據(jù)集對(duì)模型進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化訓(xùn)練或微調(diào)的過程）和日常推理的長期思考（Long-Thinking）都要繼續(xù)消耗算力資源，Scaling Law法則對(duì)規(guī)模的要求非但會(huì)變小，相反會(huì)進(jìn)一步擴(kuò)大。
以一個(gè)用戶訪問AI應(yīng)用時(shí)產(chǎn)生的Token來舉例，對(duì)于Agentic AI來說，推理所涉及的任務(wù)更加復(fù)雜，可能需要生成或處理更多Token來完成規(guī)劃和執(zhí)行。同時(shí)隨著更多用戶同時(shí)訪問AI，Token的數(shù)量會(huì)爆炸式增加。對(duì)于大模型來說，每生成一個(gè)Token往往需要數(shù)千億次浮點(diǎn)運(yùn)算，如何在有限時(shí)間內(nèi)盡可能多的生成Token，并快速將推理結(jié)果反饋給用戶，大規(guī)模的算力資源是完成這一切的基礎(chǔ)。
按照現(xiàn)場(chǎng)顯示的效果，Blackwell Ultra NVL72集群在運(yùn)行DeepSeek-R1 671B交互式副本時(shí)，只需10秒就可以給出答案，而上一代Hopper架構(gòu)的H100同類產(chǎn)品則需要1分半。
此次大會(huì)上，英偉達(dá)還發(fā)布了一款新型的AI 推理服務(wù)軟件Dynamo。它協(xié)調(diào)和加速數(shù)千個(gè)GPU之間的推理通信，并使用分解服務(wù)將大型語言模型的處理和生成階段分離在不同GPU上。這允許每個(gè)階段根據(jù)其特定需求進(jìn)行獨(dú)立優(yōu)化，并確保最大程度地利用GPU資源。
黃仁勛認(rèn)為，推理所需算力需求規(guī)模增長能“輕松超過去年估計(jì)的100倍”，未來行業(yè)需要更多、性能更強(qiáng)的AI芯片。根據(jù)他的預(yù)測(cè)，數(shù)據(jù)中心建設(shè)的投入到2028年將達(dá)到1萬億美元，目前“相當(dāng)確定很快就會(huì)達(dá)到這個(gè)目標(biāo)”。
硅光網(wǎng)絡(luò)交換機(jī)、機(jī)器人模型與量子計(jì)算研究中心
此外，在今年GTC大會(huì)上，英偉達(dá)還將在硅光芯片、機(jī)器人應(yīng)用、量子計(jì)算等領(lǐng)域有進(jìn)一步的探索。
硅光領(lǐng)域，英偉達(dá)最新發(fā)布了NVIDIA Spectrum-X（基于以太網(wǎng)，適合兼容更廣泛的企業(yè)網(wǎng)絡(luò)）及NVIDIA Quantum-X（基于InfiniBand，偏向?qū)Ｓ糜?jì)算集群）硅光網(wǎng)絡(luò)交換機(jī)。
這兩款硅光網(wǎng)絡(luò)交換機(jī)新品是英偉達(dá)首次利用“光電共封裝技術(shù)”（co-packaged optics, CPO）將光通信直接集成到交換機(jī)上，推出的商用化硅光交換機(jī)產(chǎn)品。此前英偉達(dá)的交換機(jī)產(chǎn)品的光通信部分主要為“外掛式”，依賴從Finisar和Lumentum等外部供應(yīng)商采購的標(biāo)準(zhǔn)化模塊。
此次英偉達(dá)的硅光網(wǎng)絡(luò)交換機(jī)新品與臺(tái)積電、Coherent、康寧公司（Corning）、富士康、Lumentum和SENKO等行業(yè)巨頭合作。Quantum-X交換機(jī)預(yù)計(jì)將于今年晚些時(shí)候上市，Spectrum-X交換機(jī)預(yù)計(jì)于2026年通過主流基礎(chǔ)設(shè)施和系統(tǒng)供應(yīng)商推出。
黃仁勛曾經(jīng)用“A工廠”描繪AI時(shí)代超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的未來形態(tài)。隨著AI數(shù)據(jù)工廠規(guī)模的擴(kuò)張，網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施也需要同步徹底革新。英偉達(dá)希望通過將硅光子技術(shù)直接集成到交換機(jī)中，突破超大規(guī)模和企業(yè)網(wǎng)絡(luò)的傳統(tǒng)限制，為目前萬張、十萬張GPU的數(shù)據(jù)中心向百萬張GPU的AI工廠過渡奠定基礎(chǔ)。
機(jī)器人作為未來“具身AI”（Physical AI）的關(guān)鍵應(yīng)用，英偉達(dá)旗下輔助生成機(jī)器人訓(xùn)練數(shù)據(jù)的物理世界模型Cosmos、人形機(jī)器人基礎(chǔ)模型GROOT N1以及3D實(shí)時(shí)仿真平臺(tái)Omniverse是這一領(lǐng)域的主要產(chǎn)品。
其中，GROOT N1是通用機(jī)器人基礎(chǔ)模型，英偉達(dá)此次正式宣布已經(jīng)將其開源。GROOT N1模型采用雙系統(tǒng)架構(gòu)，靈感來自人類認(rèn)知原理。在視覺語言模型的支持下，一個(gè)系統(tǒng)可以推理其環(huán)境和收到的指令，從而規(guī)劃行動(dòng)。另一個(gè)系統(tǒng)然后將這些計(jì)劃轉(zhuǎn)化為精確、連續(xù)的機(jī)器人動(dòng)作。
除硅光芯片與機(jī)器人應(yīng)用外，在谷歌、微軟相繼在量子計(jì)算芯片領(lǐng)域有重大突破后，量子計(jì)算當(dāng)前成為了硅谷科技巨頭布局未來的一個(gè)熱門方向。英偉達(dá)此次也在GTC大會(huì)上宣布，將在波士頓建設(shè)NVIDIA加速量子研究中心（NVAQC）。據(jù)官方介紹，該中心是一個(gè)以研究為導(dǎo)向的機(jī)構(gòu)，將通過尖端技術(shù)推動(dòng)量子計(jì)算架構(gòu)與算法的發(fā)展。
值得關(guān)注的是，去年谷歌發(fā)布的Willow芯片攻克困擾量子計(jì)算研究30年的“量子糾錯(cuò)”難題，市場(chǎng)升溫帶動(dòng)量子計(jì)算概念股上股價(jià)漲，黃仁勛曾在今年1月接受分析師采訪時(shí)給量子計(jì)算的落地“潑了一盆冷水”：要造出“非常有用的量子計(jì)算機(jī)”，可能需要20年。黃的這一評(píng)價(jià)當(dāng)時(shí)導(dǎo)致一眾量子計(jì)算相關(guān)股票應(yīng)聲下跌。
黃仁勛在談及英偉達(dá)成立量子研究中心的目標(biāo)時(shí)提到，量子計(jì)算的實(shí)用化依賴于解決關(guān)鍵技術(shù)挑戰(zhàn)，如量子比特噪聲和糾錯(cuò)。而NVAQC的使命是推動(dòng)這些突破：“NVIDIA加速量子研究中心將是突破發(fā)生的地方，以創(chuàng)建大規(guī)模、有用的加速量子超級(jí)計(jì)算機(jī)?！?/p>
對(duì)于市場(chǎng)擔(dān)憂量子計(jì)算顛覆現(xiàn)有計(jì)算工具，以前所未有的計(jì)算速度在密碼學(xué)、隱私數(shù)據(jù)保護(hù)領(lǐng)域形成“量子霸權(quán)”，黃仁勛明確表示，量子計(jì)算不會(huì)單獨(dú)取代現(xiàn)有的計(jì)算技術(shù)，而是作為AI計(jì)算能力的補(bǔ)充。未來的量子計(jì)算將成為AI超級(jí)計(jì)算機(jī)的“增強(qiáng)工具”，在藥物開發(fā)、新材料制造等特定高復(fù)雜性領(lǐng)域發(fā)揮作用。