3月19日凌晨，NVIDIA 創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛在2025年GTC開發(fā)者大會上發(fā)表了主題演講，演講覆蓋了AI科技演進(jìn)以及計算需求，同時公布了英偉達(dá)的Blackwell架構(gòu)最新一代產(chǎn)品、未來幾代產(chǎn)品的計劃出貨時間，以及英偉達(dá)在人形機(jī)器人領(lǐng)域的最新進(jìn)展。

圖源：英偉達(dá)官方視頻，下同

演講期間，黃仁勛再次提到AI技術(shù)的進(jìn)化路徑，從 Perception 感知AI到 Generative生成式AI，再到現(xiàn)階段發(fā)展火熱Agentic代理型AI，最終實現(xiàn)具備傳感與執(zhí)行功能的Physical 物理型AI。黃仁勛認(rèn)為AI的終極形態(tài)Physical AI將徹底改變世界。

以下是演講的核心內(nèi)容與關(guān)鍵發(fā)布：

一、硬件革新：Blackwell架構(gòu)及未來路線圖

Blackwell Ultra芯片

采用臺積電4NP工藝，單卡FP4算力達(dá)15 PetaFLOPS，HBM3e顯存容量提升至288GB，推理速度較前代Hopper提升11倍8。

機(jī)架級解決方案GB300 NVL72集成72顆GPU，支持液冷技術(shù)，推理性能達(dá)每秒1000 tokens（H100的10倍）。性能提升源于NVLink 72高速互聯(lián)技術(shù)，將多GPU組合成“巨型GPU”，突破算力瓶頸。

未來架構(gòu)規(guī)劃

Rubin架構(gòu)（2026年發(fā)布）：采用NVLink 144互聯(lián)技術(shù)，HBM4內(nèi)存帶寬提升2倍，2027年Ultra版性能將達(dá)Blackwell的14倍。

Feynman架構(gòu)（2028年）：以物理學(xué)家費(fèi)曼命名，目標(biāo)實現(xiàn)算力成本指數(shù)級下降。

二、軟件生態(tài)與工具升級

Dynamo推理操作系統(tǒng)

開源動態(tài)調(diào)度系統(tǒng)，優(yōu)化GPU資源分配，使Hopper平臺運(yùn)行Llama模型的吞吐量提升30倍，并支持KV緩存管理。在DeepSeek-R1模型測試中，單GPU生成token數(shù)量提升30倍以上。

CUDA生態(tài)擴(kuò)展

CUDA-X庫新增工具：Newton物理引擎（與DeepMind、迪士尼合作）：提升機(jī)器人訓(xùn)練效率10倍。

cuOpt數(shù)學(xué)規(guī)劃工具：加速千倍，已與Gurobi、IBM合作。

開發(fā)者生態(tài)：全球開發(fā)者突破600萬，加速庫增至900+，覆蓋量子計算、生物醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域。

三、AI發(fā)展階段論與物理AI的推進(jìn)

AI三階段演進(jìn)路徑

感知人工智能（Perception AI）：大約10年前啟動，專注于語音識別和其他簡單任務(wù)。

生成式人工智能（Generative AI）：過去5年的重點，涉及通過預(yù)測模式進(jìn)行文本和圖像創(chuàng)建。

代理人工智能（Agentic AI）：人工智能以數(shù)字方式交互并自主執(zhí)行任務(wù)的當(dāng)前階段，以推理模型為特征。

物理 AI（Physical AI）：AI 的未來，為人形機(jī)器人和現(xiàn)實世界的應(yīng)用提供動力。

物理AI落地實踐

開源人形機(jī)器人基礎(chǔ)模型Isaac GR00T N1：支持雙系統(tǒng)認(rèn)知（慢思考規(guī)劃+快思考執(zhí)行），可遷移至工業(yè)制造場景。

與通用汽車合作構(gòu)建全棧自動駕駛系統(tǒng)：覆蓋數(shù)字孿生仿真與車載AI安全架構(gòu)HALOS。

四、行業(yè)應(yīng)用與合作案例

企業(yè)級AI解決方案

DGX Spark：售價3000美元的桌面級工作站，支持本地化模型微調(diào)。

語義存儲系統(tǒng)：與Box合作，支持自然語言數(shù)據(jù)檢索。

邊緣與通信技術(shù)

聯(lián)合思科、T-Mobile構(gòu)建AI-RAN（AI無線網(wǎng)絡(luò)），優(yōu)化5G信號處理與能耗。

硅光子技術(shù)突破：全球首個1.6T共封裝光學(xué)（CPO），減少數(shù)據(jù)中心光模塊功耗90%。

硬件創(chuàng)新：Blackwell架構(gòu)引領(lǐng)算力飛躍

黃仁勛宣布Blackwell架構(gòu)已全面投產(chǎn)，其性能和能效相比前代Hopper架構(gòu)都有顯著提升。基于臺積電4NP工藝的Blackwell Ultra芯片（B300系列）正式發(fā)布，單卡FP4算力達(dá)15 PetaFLOPS，HBM3E顯存容量提升至288GB，推理速度較前代Hopper提升11倍。Blackwell Ultra包括NVIDIA GB300 NVL72機(jī)架級解決方案和NVIDIA HGXT B300 NVL16系統(tǒng)。GB300 NVL72與上一代NVIDIA GB200 NL72相比，AI的性能提升5倍。GB300 NVL72連接了72個Blackwell Ultra GPU與36個基于Arm Neoverse的Grace CPU；NVIDIA HGX B300 NVL16與上一代相比，在大型語言模型上具有11倍推理速度、4倍內(nèi)存，可以為AI推理等復(fù)雜的工作負(fù)載提供突破性的性能。機(jī)架級解決方案GB300 NVL72集成72顆GPU，支持液冷技術(shù)，推理性能達(dá)每秒1000 tokens，已獲亞馬遜AWS、微軟Azure等四大云廠商360萬片訂單。此外，英偉達(dá)還公布了下一代GPU架構(gòu)Vera Rubin和Feynman的路線圖，Vera Rubin架構(gòu)計劃于2026年推出，采用NVLink 144互聯(lián)技術(shù)，HBM4內(nèi)存帶寬提升2倍；2028年發(fā)布的Feynman架構(gòu)，目標(biāo)實現(xiàn)算力成本指數(shù)級下降。

軟件生態(tài)Dynamo與CUDA-X驅(qū)動開發(fā)效率

英偉達(dá)推出了開源推理軟件Dynamo，它可將Hopper平臺運(yùn)行Llama模型的吞吐量提升30倍，支持動態(tài)分配GPU資源，優(yōu)化KV緩存管理。在DeepSeek-R1模型測試中，Dynamo使GB200 NVL72集群的單GPU生成token數(shù)量提升30倍以上。CUDA-X庫新增Newton物理引擎，與DeepMind、迪士尼合作開發(fā)，機(jī)器人訓(xùn)練效率提升10倍；cuOpt數(shù)學(xué)規(guī)劃工具加速千倍。全球開發(fā)者突破600萬，加速庫數(shù)量增至900+，覆蓋量子計算、生物醫(yī)學(xué)等前沿領(lǐng)域。

從自主型人工智能推理革命走向物理人工智能

黃仁勛闡述了AI發(fā)展的三階段演進(jìn)路徑：從感知AI（Perception AI）的計算機(jī)視覺和語音識別，到生成式AI（Generative AI）的多模態(tài)內(nèi)容生成，再到當(dāng)下熱門的代理式AI（Agentic AI），其具備主動性，能感知并理解語境，制定并執(zhí)行計劃。未來則是物理AI（Physical AI）的時代，理解物理世界、三維世界的AI將推動機(jī)器人、自動駕駛等領(lǐng)域的發(fā)展。

演講期間，英偉達(dá)推出了開源人形機(jī)器人基礎(chǔ)模型Isaac GR00T N1，支持雙系統(tǒng)認(rèn)知，可遷移至工業(yè)制造場景。同時，英偉達(dá)與通用汽車合作構(gòu)建全棧自動駕駛系統(tǒng)，覆蓋數(shù)字孿生仿真與車載AI安全架構(gòu)HALOS。

推動CUDA生態(tài)進(jìn)化

英偉達(dá)在AI for Science領(lǐng)域的布局持續(xù)加深，開發(fā)人員現(xiàn)在可以利用CUDA-X與最新的superchip架構(gòu)實現(xiàn)CPU和GPU資源之間更緊密的自動集成與協(xié)調(diào)，與使用傳統(tǒng)加速計算架構(gòu)相比，其工程計算工具的速度提高11倍，計算量提高5倍。CUDA-X目前已經(jīng)在天文學(xué)、粒子物理學(xué)、量子物理學(xué)、汽車、航空航天和半導(dǎo)體設(shè)計等一系列新的工程學(xué)科帶來了加速計算。

AI工廠時代到來

黃仁勛特別強(qiáng)調(diào)了AI工廠的概念，Dynamo被比作新時代的VMware，能夠自動編排如何讓AI在推理時代跑得更好。英偉達(dá)還推出了AI電腦DGX Spark和DGX Station，采用Blackwell芯片，助力企業(yè)構(gòu)建更高效的AI基礎(chǔ)設(shè)施。

小結(jié)

黃仁勛的演講全面展示了英偉達(dá)在AI領(lǐng)域的技術(shù)實力和戰(zhàn)略布局，從硬件的持續(xù)創(chuàng)新到軟件生態(tài)的完善，再到對AI發(fā)展階段的深刻洞察，英偉達(dá)正致力于推動AI技術(shù)從從自主型人工智能推理革命走向物理人工智能終局。