黃仁勳英偉達GTC大會演講

主要收穫（AI生成）

業務亮點

- 全面投產 Vera Rubin AI 架構，憑藉快速組裝和液冷技術，性能較 Blackwell 提升 30 倍。

- 推出 NVIDIA DSX Pod，這是一種工廠集成的 AI 系統，將部署時間縮短至數天，並在同等輸出下節省 30% 的功耗。

- 宣佈推出用於 AI 智能體的 Open Shell 安全運行時環境，並與 Anthropic 達成合作；已被主要實驗室、操作系統提供商和網絡安全公司採用。

- 與微軟聯合發佈 RTX Spark PC 平台，爲本地 AI 執行提供 1 petaflop（千萬億次浮點運算）的性能，將於今年年底上市。

機會

- 通過100億美元的投資、超過1.2萬項合作伙伴關係，以及與歐萊雅、保時捷、西門子和梅賽德斯-奔馳的深度合作，不斷壯大歐洲人工智能生態系統。

- 推動物理人工智能發展：爲大衆、捷豹路虎、沃爾沃和梅賽德斯的自動駕駛車輛提供Hyperion兼容性；將於下季度推出Agile One機器人。

- 通過與區域電信運營商合作，推動電信基礎設施向分佈式人工智能網絡轉型，以助力歐洲本土人工智能產業的蓬勃發展。

- 通過與西門子、施耐德電氣等工業巨頭建立戰略聯盟，將人工智能融入製造業和能源行業。

風險

- 針對自主代理安全的監管與合規挑戰，可通過引入 Open Shell 來實施嚴格的權限與數據訪問控制，從而予以緩解。

完整記錄稿（AI生成）

接線員

你笑着走進來，連笑聲都帶着笑意。忽然間，空氣中泛起斑斕的色彩，那些細碎的小事彷彿燃起了煙花，連那杯羞怯的酒也顯得格外新鮮。我曾以爲世界再也翻不過這一頁，可有一天，我看見了——有些東西，你非得親眼瞧一瞧不可。整整一天，都融進了今天。你總該說點什麼吧。也許打聲招呼顯得有些奇怪，也許這是一滴爲此刻留下的淚，也許，這一切只是因爲你。我不敢相信自己——你會看到些什麼，而爲了那一切，你註定會成爲某個了不起的人。

黃仁勳

我的靴子裝得滿滿當當，陽光在後視鏡裏低低地燃燒。你笑了，那男孩說：「這就是你的大計劃啊。」一抹微笑回應道：“姑娘，那還只是前半程呢。連那片碎石路都還沒到呢，更別說把那些生命都踩在腳下。我們才剛剛起步，可身後有條歸途，有落日餘暉，有你握着我的手，還有每一英里、每一個吻、每一道心底的紅暈——寶貝，這不過是第一步罷了。絕不。連那部手機都還沒丟呢。你以爲你知道我最愛什麼？可等我把家安在你身上，你就知道什麼叫驚喜了。你什麼都沒見過呢。我們才剛剛開始，本。我們有條歸途，有場落日，還有你名字寫在酒吧牆上的塗鴉。每個人，每個人都值得擁有這一切。比起我們的牀，我更愛那份妝容。寶貝，這還只是第一件事呢。你什麼都沒見過呢。你什麼都沒見過呢。就這一頁，你什麼都沒見過呢。我們才剛剛開始。從後座到前廊，再到教堂裏擠滿人的禮服裙下，每年，每年，那件裙子勾勒出的每一抹甜美輪廓。也許，這真的只是第一步。你什麼都沒見過呢。我爲這樣的日子而活。我想自己一定是在做夢，可我捨不得醒來，也不必去讀那些文字。我會讓你臉上綻放笑容，點亮每個人的一天，因爲此刻我的地平線上只有湛藍的天空。這一刻，再沒有比這更好的時機與地點，讓我心生歉意。智慧就是這樣誕生的——一種全新的工廠，一個生成代幣的引擎，用以打造人工智能的基石。它開闢了嶄新的疆域，將數據化作知識，讓知識轉化爲行動。破譯自然的密碼，揭示潛藏的治癒之道；並不知疲倦地穿梭於世界，推動我們不斷前行。代幣從我們的行動中汲取經驗，爲我們送去所需的關懷，甚至不惜踏入險境，只爲守護所愛之人。它們看見我們所看不見的。因此，最穩健的手也從不獨行。每一個創意被代幣點燃，每一次成功被共同分享，都將那些真正重要的事物推至觸手可及。代幣正幫助我們以前所未有的規模開拓新天地，讓我們得以伸手觸摸蒼穹，乃至更遠的未來。攜手共進，我們將邁向一個爲全人類構築的光明新未來——一切，就從這裏啓程。歡迎來到舞臺，英偉達創始人兼首席執行官黃仁勳。

黃仁勳

你好，柏林。你好，柏林。歡迎來到GTC，能來到這裏真是太好了。在正式開始之前，讓我們先爲我們的賽前節目主持人鼓掌——聰明又可愛，聰明又可愛。他們今天上午談到了人工智能基礎設施、主權、AIAI、安全以及物理AI等議題，內容十分豐富。而接下來，我們還將更進一步，精彩紛呈，令人期待。那麼，歐萊雅、瑞威、Spotify、默克、沃達豐、颯拉、保時捷、雀巢和匯豐銀行之間有什麼共同點呢？它們都是歐洲企業，並且都在與英偉達攜手推進人工智能應用。在座的各位都已全面融入人工智能生態，正朝着人工智能經濟的目標奮力前行。我們在歐洲已經深耕了33年。也許大家並不知道，英偉達的第一代芯片NV1、NV2和NV3——後來演變爲Riva 128——正是拯救並推動公司騰飛的那款芯片，而它們全部是在歐洲研發並生產的。我們的首個合作伙伴是SGS‑湯普森公司，在法國科拉爾製造芯片，在馬耳他完成組裝，再銷往全球各地。而我們最早、也是最大的客戶，則是一家名爲MediaMarkt的公司——還記得嗎？MediaMarkt曾提出過一個極具前瞻性的構想：打造個人電腦。它一度是我們最重要的客戶。此外，還有德國企業Elsa，正是它在2000年將英偉達引入了工作站領域。如今，英偉達的產品已廣泛應用於歐洲各地的工作站中，從汽車設計到造型、工程、仿真，乃至車內交互體驗，無一不有英偉達的身影——這要歸功於一家歐洲企業，早在2005年就將英偉達帶入了奧迪的供應鏈。隨後，在2020年，我們又與梅賽德斯‑奔馳展開了自動駕駛領域的合作。回顧我的職業生涯，這整整33年裏，我幾乎把大量時間都花在了德國。因此，今天能夠重返這片土地，我倍感欣喜。感謝大家！也很高興今年能在柏林舉辦GTC大會。去年，我們開啓了在歐洲建設全新產業的新徵程，也就是人工智能經濟的起步階段。僅在過去一年，我們就已在歐洲範圍內，通過初創企業、大型合作以及各類小型夥伴關係，累計投入近100億美元。就在上週，我從法國、英國一路輾轉至瑞典，如今又來到柏林，期間宣佈了自項目啓動以來累計投資的14家初創企業。目前，我們在歐洲已建立起超過1.2萬項合作伙伴關係，歷經數十年計算機產業的蓬勃發展，我們終於站在了一場全新工業革命的開端。

黃仁勳

這張圖是由計算機生成的，由我通過提示詞引導創作而成。一個關於人工智能推動新一輪工業革命的簡潔而清晰的提示，便催生了這幅作品。我還特意爲它添加了幾位合作伙伴，以突出我們正在合作的企業。而這正是人工智能思維中令人驚歎之處：所謂打造新產業，就是創造一種全新的「代幣」——即智能的生產與輸出，並將其深度融入各行各業，從而驅動一場全新的工業革命。當一項新技術不僅改變我們如何製造、還能決定我們能製造什麼時，一場新的工業革命便隨之而來。我認爲，從各個方面來看，人工智能都將深刻影響我們所創造的一切，甚至讓我們能夠以全新方式去構建事物；因爲人人都將使用它，每一家企業都將被它賦能。作爲數字智能的基石，它貫穿一切。每個人都會用到它，每家企業都將因它而煥然一新，每個行業都將經歷變革，同時還會湧現出許多嶄新的業態。正如電力一樣，這種力量正以全新的方式重塑我們的世界，而我們目前還只是處於這場變革的開端。那麼，究竟什麼是人工智能？這是一個至關重要的問題。如果你想參與塑造這個未來，理解人工智能的本質就顯得尤爲重要。其實，我們可以用一個非常簡單的框架來把握它：早在早期我們就意識到，人工智能本質上是一個製造業。它不僅僅是軟件技術，更是一種依託於計算機運行的軟件技術；但當然，人工智能並非孤立存在，而是嵌入在各類機器與基礎設施之中，這些設施正在源源不斷地生產出智能，並將其融入每一個行業和應用場景。爲了便於理解，不妨把人工智能想象成一塊五層蛋糕：能源驅動着先進的計算設備，它們構成了人工智能工廠的一部分，負責生成各種「代幣」——即數字化的智能；而這些智能又通過運行在其上的模型，進一步融入到各個應用之中。要真正參與到這一人工智能經濟體系中，你不能僅僅滿足於消費人工智能，更要主動投身於它的創造與生產。而這一切，在歐洲完全有可能實現。事實上，我們已經邁出了第一步。歐洲正在積極構建自己的人工智能經濟，其發展藍圖就像眼前這塊分層分明的「纖維蛋糕」。我們已建立了諸多卓越的合作伙伴關係。當你細看這層層疊疊的結構時，會發現它確實代表着一個全新的產業——因爲每一層都在持續增長。我們正在創造就業機會，以驚人的速度推動經濟增長。歐洲本土的企業，如施耐德電氣、西門子電氣、英飛凌以及西門子能源等，都在全球範圍內表現優異。而我們則扮演着計算層的角色，深度融入那些遍佈歐洲各地、蓬勃發展的人工智能工廠之中。像Nibia這樣的初創公司也發展得十分出色。此外，還有名爲Firebird的新公司，正在中亞地區搭建全新的雲平台，甚至非洲的Cassava也在快速崛起。我預測，未來的每一家電信運營商，都將在擁有十萬座基站、總容量約100吉瓦的分佈式通信基站與數據中心的基礎上，逐步演變爲一個分佈式的AI網絡。因此，人工智能的基礎設施層正在加速建設，而在其之上，則是各類人工智能模型。需要特別強調的是，在人工智能模型問世之前，相應的基礎設施必須先行到位。正如在接入互聯網之前，必須先鋪設好網絡一樣；同樣，在真正享受電力帶來的便利之前，也需要先實現房屋的電氣化、電廠的電氣化。而模型本身則是下一層的核心內容。有趣的是，這一層並不僅僅侷限於語言模型，它還涵蓋了語言、生物、化學、物理、機器人動作、動畫等諸多領域，囊括了各種規模的模型。不同行業將根據自身需求，採用不同模態的人工智能模型，進而與本地化的AI生態、初創企業深度融合。而歐洲的這一趨勢正在迅速推進。歐洲的人工智能經濟已然起步，並且勢頭迅猛。令人欣喜的是，在這一進程的根基上，許多人首先想到的是美國的GP（通用處理器）陣營。的確，我們的故事始於1993年，當時我們研發了一款圖形芯片，最終演變爲如今廣爲人知的GPU——可編程着色GPU。隨着時間推移，我們又不斷爲其注入CUDA加速能力，重新定義了計算方式，從而爲人工智能的誕生奠定了基礎。而今天的NVIDIA，已經發展成爲一套端到端、完整的AI工廠平台。多年來，我們公司的技術版圖不斷擴大，從最初的GPU計算，到最新一代的Vera Rubin，再到用於連接各節點的NV Link交換機，共同構成了一臺巨型GPU。此外，我們最近推出的Vera Bluefield 4計算系統，以及稍後將詳細介紹的Spectrum X以太網解決方案，也都體現了我們在網絡領域的強大實力。作爲當今全球最大的網絡公司，我們還推出了Grog 3AD代碼加速器，用於文本生成與代幣生產；以及Vera 4、Vera Bluefield 4存儲加速方案——這些技術細節我稍後再作說明。最後，還有Vera RTX計算單元，我也將在稍後提及。如今，這些技術組合已經全面覆蓋了創建人工智能工廠所需的各項能力。然而，若沒有能夠激活這一切的軟件，一切都無從談起。其中的第一部分，便是運行人工智能工廠的操作系統。這些系統規模龐大，單個A1 GW級的數據中心，或一座GW級的人工智能工廠，造價便高達500億美元。局域網、PowerShell、計算、網絡、存儲、供電、散熱……所有環節緊密相連，佔地數公頃的人工智能工廠，僅靠啓動與運行本身，就已經堪稱奇蹟。而要爲這座工廠提供充足的動力、使其投入實際運作併產出「代幣」，所需軟件之繁複與龐大，更是令人歎爲觀止。NVIDIA爲此提供了全棧式的軟件解決方案。在此基礎上，我們還開發了被稱爲CUDA X的庫，以及一系列專屬於公司的算法。實際上，NVIDIA是一家以算法爲核心的公司，致力於設計硅基加速器。其中最著名的COO DNN，被衆多研究者視爲開啓現代人工智能「大爆炸」的關鍵庫。COO DNN之於人工智能，正如Sequel之於全球數據庫產業一樣。它是一種領域特定的語言，也是一種領域特定的庫。正如Open GL與DirectX讓實時計算機圖形成爲可能一樣，DNN是否也能爲人工智能計算產業帶來突破呢？除此之外，還有另外350種庫，它們堪稱我們公司的「皇冠上的明珠」。從計算光刻到信號處理、圖像處理、數據處理，乃至粒子、流體、稀疏求解等領域，這些庫的覆蓋面之廣，令在座的許多觀衆都深有感觸。正是憑藉這些技術，我們得以開拓新市場，也將NVIDIA的技術與算法無縫對接，使用戶能夠以超高速完成計算任務。最後，在右側那一側，是模型層——這是全新的軟件，也是新應用的引擎。它位於CUDA X庫之上，並與其協同工作。這些模型是NVIDIA多年來跨領域深耕的成果。藉助它們，我們開啓了更多機遇，對此我稍後還將詳細闡述。值得一提的是，NVIDIA的每一代產品都各有特色：Pascal時代以GPU爲主，Volta時代延續了這一傳統，Ampere時代亦如此，而Hopper時代則首次引入了全新的DGX形態。DGX 1系統向世人展示了世界上第一臺AI超級計算機。我在十年前就曾介紹過它，並交付了首臺設備，開啓了人工智能計算的新篇章。從Pascal到Volta，再到Ampere，一路走來，我們不斷推進技術迭代。在過去十年間，我們已將人工智能的性能提升了整整一百萬倍。如果回顧摩爾定律在十年間的演變，前五年提升幅度約爲十倍，而後五年則再翻十倍，最終實現了百倍的性能躍升。與此同時，得益於NVIDIA極致代碼設計的理念，我們在每一臺計算機、每一層軟件中不斷創新，優化新算法，同時設計新的架構以進一步提速，整個過程都貫徹着我們所稱的「極致Co設計」理念。正是憑藉這一方法，我們成功將人工智能的運算速度提升了百萬倍，並將繼續保持這一勢頭。這就是NVIDIA今天所構建的一切，也是我們助力歐洲融入人工智能生態系統、打造人工智能經濟的基礎。現在，每一代產品的起點都是不同的：Pascal時代的GPU、Volta時代的GPU、Ampere時代的GPU，以及Hopper時代的GPU。我們還開創了全新的DGX外形設計。隨後，Blackwell首次向世界推出了機架級計算的概念，這一點我稍後會詳細展示。機架級計算將整個系統整合爲一臺巨型計算機，也就是一臺GPU。而到了Vera Rubin時代，我們更是將計算範圍擴展到了模型之外，超越了大型語言模型，開始對整個代理進行處理。稍後我們會回到這張幻燈片，但請記住一點：代理必須思考，而模型正是爲此服務的。感知、推理、規劃以及工具的運用，全都依賴於大型語言模型，而這些模型也正是爲此量身定製的。不過，代理還擁有一套「束帶」，可以理解爲數字代理的外骨骼。就在不久前，我們還爲它配備了大腦，而身體的其餘部分則構成了它的外骨骼。代理的外骨骼協調着各項工作，使它能夠真正調動記憶——包括短期記憶、工作記憶，以及長期記憶——並激活相關工具。第三部分是一臺專門用於知識處理的計算機，旨在支持數據處理任務。最後，還有一臺專爲CUDA X庫服務的計算機，其職責是運行各類工具。而這些計算機如今共同構成了整個代理系統。因此，Vera Rubin已進入全面量產階段，看到它着實令人欣喜。這是我們打造的世界首款計算機，沒有一根電纜、沒有一根電線，完全採用液冷技術，令人倍感愉悅。哎呀，等等，能把它取出來真是太好了！這就是一臺Vera Rubin計算機。沒錯，它配備了兩塊GPU。過去，像Grace Blackwell那樣，組裝一個節點往往需要兩個小時。而當你親眼見到它時，就會明白我的意思：到處都是電纜和電線，80%的部分都採用了液冷技術。而現在，Vera Rubin實現了100%液冷，組裝時間也不到五分鐘。這是一項令人難以置信的成就。當然，這也意味着更高的生產週期、更優的可靠性，以及更爲出色的性能。這是MV鏈接交換機托盤，它的作用是將72塊GPU連接在一起。目前這裏共有四臺這樣的設備，它們將72塊GPU整合爲一臺巨型GPU。每塊GPU的算力達到20拍浮點運算每秒，七十二塊GPU匯聚成一個龐大的系統。謝謝大家。接下來，是我們全新的Vera計算機。沒關係，慢慢來，給她一點時間，讓她有機會說點什麼。每個人都有發言的機會，但今天就讓我先說吧。不，不用着急，等會兒我再跟你們聊。稍後再見，謝謝大家。所有重要議題，所有重要議題，但請允許我先完成我的主題演講。我們人滿爲患，現場座無虛席。全球還有100場同步觀看活動，總計1.5萬人正在關注我們。所以，我會先把主題演講講完。最後還有一些非常有趣的內容想給大家展示。好吧，你們得忍受一下，先接受一些教育，然後再進入娛樂環節。這是我們全新的Vera計算機。Vera CPU是一款非凡的CPU，每時鐘週期可執行八條指令。它還配備了全球首個LPDDR內存子系統，能夠實現高性能、超高帶寬，同時具備極佳的能效。其片上織物的速度更是位居全球之首，因此數據處理效率也達到了前所未有的高度。代理會話的啓動與處理同樣高效，而這正是爲實現這一目標而設計的。這就是我們的Vera計算機，而這裏的這臺電腦，正是Spectrum X。它是全球首款封裝式光學器件，大家可以在這裏親眼目睹。我稍後會展示一些細節，比如有些區域會陷入地面，有些區域則可以直接踩踏，但我暫時還不確定具體是哪些地方。好了，如果我不小心消失了，大家也知道，這不是什麼特技，而是意外。大家可以看到，這些激光裝置通過光學元件直接連接到我們的芯片上，而且採用的是我們與台積電聯合發明的一種工藝技術，稱爲「coupe」。這樣一來，硅光子學就直接附着在我們的芯片上。否則的話，這些東西都會變成PCB板，而PCB板的傳輸能力遠不如光纖。因此，我們現在擁有了極高的數據速率，高質量的數據直接輸入芯片，無需經過任何PCB或收發器，直接進入光學系統。這就是全球首款CPO。我們已進入全面量產階段，擁有512個端口，每秒200吉比特，是全球最先進的以太網交換機。對此我們倍感自豪。謝謝大家。總之，這一切賦予了我們強大的能力：處理思想、大型語言模型，管理代理的「束帶」，爲知識處理提供數據支持，同時爲所有代表代理工作負載的工具加速計算。稍後我會進一步展示，隨着Vera Rubin的全面投產，以及每一代產品性能的持續飆升，正如我之前提到的，通過極致Co設計，我們已經實現了遠遠超出常理、甚至超越摩爾定律預期的驚人表現。衆所周知，摩爾定律早已基本失效，因此我們需要這些極致Co設計的理念，從芯片到系統，從系統到系統，從軟件到算法，直至整個人工智能工廠。而Vera Rubin，則是在Blackwell基礎上邁出的又一大步。Blackwell在處理大型語言模型方面比Hopper快了約30倍，而Vera Rubin在短短兩年內又比Blackwell快了30倍。讓我們來看看Vera Rubin是如何一步步蛻變爲DSX全棧式人工智能工廠的。

黃仁勳

人工智能正在推動人類歷史上規模最爲宏大的基礎設施建設。這些數據中心規模龐大，投資金額驚人，我們必須確保建設質量。然而，僅有高性能芯片並不足以打造一座卓越的人工智能工廠。NVIDIA DSX 是一套完整的端到端 AI 工廠參考架構，由我們與全球頂尖的基礎設施廠商攜手共創。它將計算、網絡、存儲、軟件、電力與散熱等各環節融爲一體，從設計到運維全程優化，實現系統級的無縫協同。 DSX 從數字孿生入手，在施工啓動前便通過虛擬仿真對性能、能耗、用水及擴展性進行全面驗證。PTC 將設備設計轉化爲可直接用於仿真的數字化資產；DASO Systems 則通過基於模型的系統工程方法，打通機架與設施的設計鏈路；施耐德電氣負責電力分配與液冷系統的仿真；Jacobs 在 Omniverse 數字孿生平台中將各方要素整合爲一；西門子則針對熱管理、聲學影響以及電網負荷開展評估，而 Procore 則爲施工階段的規劃提供有力支持。電力供應決定了 AI 工廠的算力上限。DSX Max LP 系統構建了一條端到端的閉環控制迴路，能夠動態調配電力資源，精準匹配工作負載需求，從而在同等算力輸出下實現 30% 的能耗降低。 DSX 還重新定義了冷卻方案：NVIDIA Verirubin 液冷系統專爲閉環液冷設計，在適宜氣候條件下可支持高達 45°C 的冷卻液溫度；而室外乾冷器則通過風冷方式將餘熱排放至大氣，無需蒸發水分。以 2 吉瓦的功率爲例，DSX 每日可節約 5,400 萬升水——這一水量相當於 18 萬個家庭一天的用水量。然而，一座 AI 工廠的建設週期往往長達數月；在正式投產之前，它甚至無法產出任何算力單位。爲此，我們今天隆重推出 NVIDIA DSX Pod，將這套全棧平台集成於工廠級的整體解決方案之中。首個原型採用 Vera Rubin NVL 72，由七臺液冷計算機架通過總長 17 公里的 Spectrum X 電纜互聯而成，構成一臺 Vera Rubin DSX Pod。Vera Rubin DSX Pod 集成度高、佈線完備、出廠前經過嚴格測試，並以可運輸的模塊化集裝箱形式交付。乾冷器取代了傳統的蒸發式冷卻方式；800 伏直流電直接接入機架，實現高效供電。待現場公用設施就緒後，預計部署週期可從數月大幅縮短至數天。 NVIDIA DSX AI 工廠自始至終貫徹「責任設計」理念，而藉助 DSX Pod，AI 工廠的建設速度已邁入光速。單位功耗下的算力更高，距離首枚算力單位的誕生也更近一步。您怎麼看？

黃仁勳

因此，2016年我們推出了全球首款AI超級計算機，它採用單節點、單GPU的架構。三年前，我們又發佈了Grace Blackwell MV Link 72機架式超算系統。這兩次，我們不僅需要重新設計整台計算機及其軟件和運行機制，還必須對供應鏈進行徹底革新。以MV Link 72爲例，我們把原本需要在現場組裝的整機機架，提前在供應鏈內部完成裝配，從而實現了超算的大規模量產。這也正是我們能夠如此快速推進，並同時在全球範圍內支持數百個數據中心建設項目的根本原因。如今，全球每一家主流計算機制造商都在生產MV Link 72——我們當前的計算產能規模之大，前所未有，令人難以想象。即便如此，當這些系統運抵客戶現場時，仍然需要耗費數月時間進行組裝；剛才提到，僅用於擴展計算的Spectrum X系統，就需鋪設長達1.7萬公里的線纜——17公里、1.7萬公里，這個數字簡直不可思議。而17公里，更是令人咋舌的龐大數字。那麼，如果我們將所有這些工作都提前在供應鏈端完成，從硬件調試到整機裝配，確保設備完全通過嚴格測試並達到出廠標準，再將其交付客戶，會怎樣呢？這樣一來，現場佈線與組裝的工作量將大幅縮減，但更重要的意義遠不止於此。事實上，通過將這一流程全面納入供應鏈，數據中心內長期閒置的計算資源將得到顯著削減。請記住：每個GW級的數據中心價值高達500億美元，每年可創造數十億美元的收入。而僅因延遲三個月，就可能損失400億美元的營收；若延遲三個月，相當於損失50億美元。試想一下，50億美元的收入損失，足以讓任何人感到焦慮。因此，將相關環節移至供應鏈後，從設備安裝、抵達現場到正式投產的整個週期，有望從原先的數月——我們預計大約四到五個月——縮短至一個月左右。這無疑將徹底重塑全球供應鏈體系，並改變人們部署與建設數據中心的方式。由此帶來的直接效果是：整體效率大幅提升，減少無謂的閒置算力與資本支出，最終使各方收益更加可觀。於是，MV Link 72如今被整合進一種大型機櫃系統，我們稱之爲DSX POD。這正是英偉達計算領域的又一重要突破。你所製造的產品以及製造方式，決定了你的獨特性。正如歐洲一樣，你的專業技能讓你與衆不同。你設計機器、運營工廠、研發藥物，擁有非凡的手藝與專長。正是這種工藝與特色，賦予了你獨一無二的價值。那麼，究竟什麼讓英偉達如此特別呢？歸結起來，主要有兩點：首先，我們的架構是唯一一款通用型加速計算架構。我們並不侷限於某一種特定算法，比如Transformer，而是覆蓋了幾乎所有可能的計算場景——無論是流體與粒子模擬、量子計算，還是量子化學、圖像處理、數據處理，乃至結構化向量數據的分析與運算。由於我們在這一領域深耕已久，加之英偉達的架構在過去二十多年間始終保持高度一致，我們所支持的算法種類、應用領域以及服務的行業數量都得到了極大擴展。憑藉龐大的裝機基數、通用的架構設計、對這一架構的持續投入，以及與全球各行業的緊密協作，英偉達的架構已經真正實現了「無處不在」。其次，是我們獨特的實現方式。當然，我們擁有自主研發的架構，但更重要的是，我們已將這套架構完整地融入全棧式AI工廠的生產體系中。世界上有許多企業希望自主設計芯片，但更多企業則更傾向於直接部署AI基礎設施，以便在其上開展業務。對於大多數企業而言，自行設計芯片並打造一臺超級計算機的能力，幾乎完全超出了他們的實際需求。因此，我們巧妙地將CUDA技術與全棧式AI工廠相結合，從而打開了許多此前難以觸及的市場。正因如此，我們得以與衆多企業展開合作。如果從CSPs談起，很多人認爲當今絕大多數AI應用都集中在這一領域。然而，正如我在開場所言，還有大量企業並未被納入其中。CSPs依然是全球計算市場的主力，但與此同時，一批「AI原生」企業正在世界各地蓬勃興起。尤其是那些新興的「新雲」企業，因爲每個地區都渴望參與AI經濟，希望確保本地擁有的寶貴資源——包括能源等——能夠優先服務於本地區的AI企業。例如，歐洲的Mistral公司、法國的Mistral公司，以及歐洲的Nebia公司等等。整個歐洲都有許多企業在構建「新雲」，還有OEM與ODM廠商爲全球的企業級AI實驗室提供計算設備。當然，去年我們討論的焦點一直是Open AI，而今天的話題則轉向了Anthropic、Metasmuse、Grokbot，以及Gemini等其他前沿項目。如今，越來越多的AI實驗室正活躍於技術前沿。更爲關鍵的是，要讓AI真正取得成功，讓歐洲切實受益於AI，並建立起完整的AI生態系統與經濟體系，就必須推動所有終端市場與產業全面擁抱AI。無論是在汽車行業——我們正在開發自動駕駛汽車——還是在製造業中藉助機器人技術，亦或是在醫療健康領域發現新藥，甚至在金融服務業中應用AI，所有這些行業都必須轉型爲AI驅動型企業，每一個行業都不能例外。而我們恰恰具備一項獨特優勢：通過前面提到的CUDA技術，以及我們打造計算機的獨特方式，我們能夠覆蓋AI領域的每一個細分市場。一套架構，面向衆多市場；由於這些基礎設施既重要又昂貴，我們必須確保它們儘早發揮最大效能，具備良好的兼容性，能夠在用戶開啓AI之旅之初便勝任各類工作負載——從數據處理、訓練、推理，到代理式計算，貫穿整個AI旅程中的每一個環節，涵蓋化學、物理、語言，乃至各個行業及其所使用的算法。因此，英偉達的架構具有極強的通用性和兼容性。得益於持續的創新與軟件迭代，加之龐大的裝機基數，我們構建起一個極爲豐富的軟件生態體系。同時，這套架構也兼具耐用性、通用性與高效性。這爲整個基礎設施奠定了堅實的基礎。那麼，接下來我們該如何利用它呢？過去一年，我們見證了AI領域的重大轉折：AI如今已進入全面應用階段，而其中最爲關鍵的時刻之一，正是年初我們談及「Open Claw」概念之時——這一理念首次提出了開源代理的概念，並開啓了我們今天在全球範圍內所見的全新局面。代理們思考、推理、迭代、使用工具，進而消耗海量的Token。但正因如此，它們變得愈發有用。於是，越來越多的代理被開發出來，它們的功能日益強大，也因此被更多人所採用。而由於它們需要消耗大量Token，Token的總體消耗量一路飆升，GPU的需求也隨之水漲船高。那麼，究竟是什麼在支撐這一切呢？答案就是代理本身。代理由五個核心要素構成：首先是語言模型，它們運行在GPU之上，生成供代理使用的Token；其次是所謂的「外骨骼」，即Open Claw的支撐框架，它被置於沙盒環境中，與系統其餘部分隔離開來。這是一個非常重要的概念，我們稍後還會詳細討論。具體來說，這五個要素分別是：模型、支撐框架、沙盒環境，以及另外兩項——知識與工具。模型、沙盒、框架、知識與工具——這就是代理的五大組成元素。在探討如何讓代理真正發揮作用之前，最重要的一點是：我們必須確保代理的安全性。代理是自主運行的，其自主系統可以訪問文件、資源、網絡以及各種工具。但我們必須保證，爲其提供的各項權限盡可能精簡，並且持續對其進行監控。爲此，我們推出了一款全新的產品——一個名爲「Open Shell」的平台。Open Shell恰逢其時，它是一款安全的運行時環境，能夠滿足我剛才提到的各項需求，並配備額外的硬件級監控裝置。在詳細介紹之前，讓我們先觀看一段視頻。

視頻旁白

各大廠商正着手部署數十億個AI智能體，使其真正發揮作用。這些智能體如今已具備推理、規劃、調用工具、訪問數據並協同工作的能力。而阻止它們濫用這些能力的唯一辦法，就是以溫和的方式加以約束——請不要刪除任何內容，請不要擅自操作，請不要觸碰我的SSH密鑰。這便是「請勿靠近」的底線。然而，僅靠善意的請求並不足以保障安全；安全絕非一種願景，而是技術與工程的結晶。NVIDIA、Openshell與Sentry正是將這一理念付諸實踐的典範。您只需爲每個智能體設定其可訪問的資源範圍，Openshell便會在系統調用、文件訪問以及網絡連接等細粒度層面予以嚴格執行。通過形式化驗證，每一次策略變更都會對照您的權限上限進行覈查，確保智能體絕不會獲得超出預期的訪問權限。這就好比早期的互聯網病毒曾無處不在，直到瀏覽器開始對網頁所能執行的操作施加嚴格限制；Openshell則爲智能體同樣構築了這樣的防護屏障。這種管控並非發生在智能體內部，而是由外部的監督組件來實現，從而將原生的安全機制無縫融入您的基礎設施之中。每個智能體都運行在獨立的隔離沙箱內，與外界網絡之間不存在直接連通路徑。所有出站網絡請求均需經由沙箱之外的監管組件處理，該組件會依據您的策略對每項操作進行審核：若不符合許可要求，則立即予以拒絕。密鑰始終置於沙箱之外，由監管組件統一保管，並僅在通往經批准的目標地址時才臨時授予訪問權限。這樣一來，即便某個智能體遭到入侵，也無法泄露它原本並未持有的密鑰。網關即控制平面，由監管組件作出決策，沙箱負責隔離與保護。而策略驗證器則會針對擬議的策略，對照您的權限上限進行逐一覈驗。Openshell將Linux內核級的隔離機制與運行時策略執行相結合；NVIDIA Sentry則在主機之外、遠離智能體本身，額外增設了一層防護。Sentry運行於NVIDIA Bluefield 4之上，能夠在硬件隔離的信任域內監控智能體的行爲並強制執行安全策略，因爲智能體的推理流量必須經過這一信任域。一旦發現智能體試圖執行未授權的操作，它將即時更新策略，並切斷與模型的連接，在毫秒級時間內將其隔離。同時，系統還會持續記錄不可篡改的審計日誌，供運維人員用於檢測、調查與響應。 Openshell遵循Apache 2.0許可證開源，可在您的各類智能體所覆蓋的場景中靈活部署——從邊緣到雲端皆可運行，且只需兩條命令即可快速啓用：安裝CLI、創建沙箱，然後啓動您心儀的智能體。智能體的價值，歸根結底取決於您賦予它的訪問權限；而Openshell與Sentry正是將這份訪問權牢牢掌控在您手中。唯有如此，我們才能攜手推動AI能力與安全性的同步提升。

黃仁勳

智能體是自主運行的系統。我們必須打造極爲安全的技術，確保能夠安全地開發並部署這些智能體。如今，這一進展令人振奮：在宣佈推出「開放殼」之後，從前沿實驗室到操作系統廠商、網絡安全公司以及平台企業，全球幾乎所有主要公司都紛紛表態採用「開放殼」。這實在令人欣喜。究其原因，正是這項技術恰逢其時——在我們亟需在全球範圍內大規模部署智能體的當下應運而生。需要強調的是，這不僅關乎各服務提供商在部署智能體時使用「開放殼」，更意味着全球所有企業都將採納「開放殼」，從而讓這些智能體進入您的組織，在內部實現自主運行。對於每一個層級的能力、每一項分配給智能體的任務，以及每一種可能的組合，您都需要爲智能體賦予不同級別的權限；而每次啓動智能體時，其權限配置又各不相同。因此，權限管理、策略執行與監控都必須動態完成。正因如此，「開放殼」堪稱一次真正的革命性突破。我很高興地宣佈，Anthropic與NVIDIA已達成合作，共同打造具備強大功能的「開放殼」智能體。您可訪問相關官網，那裏有非常詳盡的介紹。首先，讓我們談談如何使用這些「工具包」：Open Claw、Hermes、Open Hand等。您可以基於LangChain深度智能體框架自行構建專屬工具包，也可以直接用Python編寫。目前已有多種方式來創建智能體工具包，它們均運行於「開放殼」這一安全容器之中。接下來，我們再來看看模型層面。未來，您應當廣泛使用各類模型，而不再侷限於單一模型統領全局。我們將綜合運用最佳模型——無論是封閉式、開放式還是定製化模型——以滿足您的各項需求。有時，您的工作內容較爲通用，通用人工智能便能出色勝任；但更多時候，您希望處理的工作涉及大量專有知識與核心競爭力，因而需要持續強化智能體的特定能力。因此，未來的每一家企業都將同時採用封閉式與開放式模型，並根據自身需求進行定製化改造。到本場會議結束時，您將發現，其實構建屬於自己的AI並不困難。這一切始於我們一直致力於推動的開放模型——它不僅開闢了全新機遇，還使每個人都能打造出個性化的AI系統。Nemotron適用於語言領域，Cosmos則是我們的世界基礎模型；Groot面向人類或機器人應用，Alpa Mayo用於自主導航，Icing則服務於量子—經典混合計算，此外還有Earth to Physics AI等衆多前沿方向。在上述各個領域，我們都爲您提供豐富的模型選擇，並持續投入研發。我們已深耕這一領域十年，未來也將一如既往地努力。我們提供的模型完全開源，配套數據亦一併公開，讓您清楚了解我們所創造的模型背後的原理，以及復現所需的腳本。因此，您不僅擁有開放權重，還能獲得完整的配方與數據，以便重現這些開放模型，從而確切知曉其來源並建立充分的信任。當然，這些模型未必都是最前沿的標杆，尤其是語言模型。然而，通過定製化改造，藉助我們所構建的生態系統與合作伙伴，您完全可以將這些模型推向新的高度，進而把自身的專有數據轉化爲具有主權性的智能。舉個例子：21號幫助Alice將Nemotron打造成超越前沿水平的模型；10號幫助Code Rabbit在對您的數據進行微調後，使Nemotron模型達到前沿水準；10號與Code Rapid也實現了類似效果。Trajectory和Harvey再次使用Nemotron，經過訓練後成功打造出屬於他們自己的前沿級能力。Scale與Skydance再度攜手，同樣取得了顯著成果。諸如此類的例子不勝枚舉。關鍵在於，您可以從一個優秀的開放模型入手，比如Nemotron，並結合自己的數據加以訓練，最終實現超凡的智能水平。這無疑是非常明智的選擇，而且當今的技術條件也完全支持這一路徑。再舉一個實例：Pound與坦帕綜合醫院的合作案例。類似的實踐還在不斷湧現。我們擁有一支強大的合作伙伴生態體系，其中不乏卓越的企業，他們能夠與您攜手，來自世界各地。好了，以上就是今天的分享。最後，我還要特別提一句，雖然可能會冒犯到其他所有人，但我還是忍不住要一一列舉——因爲我愛他們，真的愛他們。首先是運行於安全沙箱中的「開放殼」智能體工具包；其次是Nemotron大型語言模型，這是您所需的第一、第二項關鍵組件。但歸根結底，真正讓這些超級智能體脫穎而出的，是您賦予它們訪問公司內部知識的權限。而這恰恰是最爲獨特之處。我們稱之爲「智能體知識基座」，它整合了全球頂尖的庫與模型，使您能夠充分利用公司內部的數據資源。這些數據既可以存在於資產中，也可以以非結構化格式或文檔形式存在，因此您需要一款AI來理解如何讀取PDF文件、解析各類非結構化文檔，或者將其轉化爲數據庫中的結構化數據。我們配備了相應的庫與工具，幫助您逐條提取並理解公司數據中的深層含義。Nemotron Parse堪稱全球頂尖水平，位居排行榜之首；Nemotron Embed則能接收查詢，並將其與向量數據庫中的知識相匹配。Nemotron Re‑Rank更是能夠從多個來源中篩選出與查詢最爲相關的答案，並按相關程度排序。Kuomo則可依據您的結構化數據庫預測未來可能發生的情況。舉例來說，當您收到通知，得知某供應商可能出現供貨短缺或延遲時，這類信息很可能以非結構化文檔的形式呈現；而關於公司訂單的信息，則更可能存儲在結構化數據庫中，例如您的SQL數據庫。爲了預測這兩筆訂單的後續走向及可能的延遲幅度，您需要藉助Kuma進行預判。隨後，爲確定替代方案，您還可以利用向量數據庫搜索，找到合適的工程文檔作爲替換部件。總之，這些豐富的庫與數據處理能力共同構築起了您的知識基座。至此，您的AI已經武裝完畢，擁有了專有的數據與知識儲備。最後，我們不得不談一談終極利器——行業工具。NVIDIA一直在研發CUDA X，而在大多數朋友接觸AI之前，我們的討論焦點始終圍繞如何加速仿真器、求解器、數據處理引擎以及各類領域專用庫。這些工具廣泛應用於科學探索的各個分支，也活躍於工程、研究、設計乃至創意藝術等領域。而這一切的核心，正是CUDA X庫。 CUDA X庫由一系列算法構成，衆所周知，算法之美無處不在。讓我們一起來看看吧。數學之美，數學之美。CUDA X庫，堪稱我們公司的鎮店之寶。原因在於：當您構建AI助手時，無論是實驗室助理、科研助手，還是聯合設計師，最終決定這些智能體能否真正發揮作用、能否勝任實際工作的，歸根結底還是工具本身。因此，我們如今已擁有能夠讓智能體推理、理解信息、規劃行動並迭代執行的模型，同時配備各種實用工具，直至圓滿完成任務。然而，歸根結底，這一切仍離不開工具——而這些工具正是我們多年來孜孜不倦研發的成果。我曾向大家展示過右側那臺計算機，它能夠運行所有這些工具。無論是流體力學、粒子物理，還是量子化學、數據處理，抑或是光線追蹤，統統都在這臺機器上運行。而且，與單純依靠CPU原生運行相比，這台計算機還能大幅提升處理速度。 CUDA X工具爲智能體提供了不可或缺的「行家利器」，看到其他人也在積極使用，真是令人倍感振奮。讓我們一起來看看吧。這就是智能體背後的神奇之處：歸根結底，智能體必須依賴工具。當然，在智能體應用的早期階段，軟件編程是首要任務，因此編譯器或Python便是基本需求。但隨着這些工具日益成熟、功能愈發強大，未來我們勢必需要爲它們配備更多工具。以下是一些具體案例：生命科學領域正在打造實驗室助理，他們採用了NVIDIA的Bio Nemo模型，該模型專爲解析蛋白質、理解細胞並生成藥物研發所需的蛋白質與化學品而設計。他們同時使用了Bio Nemo與CUDA X工具。西門子工廠則在構建工廠智能體，採用NVIDIA Cosmos——我們的世界基礎模型，用於理解物理世界——並搭配CUDA X工具。此外，Dasseau也創造了虛擬伴侶，使用了NVIDIA的Nemotron語言模型以及CUDA X工具。讓我們一起看看它們的實際應用吧。

視頻旁白

即使是最聰明的科學家，也依然需要實驗室；最優秀的工程師，同樣離不開仿真與求解工具。人工智能代理亦是如此。一個智能代理由五大核心模塊構成：模型負責感知、推理與規劃，框架負責協調各項任務，知識基座則爲代理提供來自企業結構化與非結構化數據的上下文信息。讓代理能夠進行仿真、實驗並付諸行動；NVIDIA Open Shell 則管控代理可訪問與執行的內容。您可以從 Frontier 封閉模型入手，也可基於開放模型量身定製。藉助 NVIDIA 的 Agent 工具包，任何企業都能將其知識與專長轉化爲專屬的超級智能代理。以 Lila 科學爲例，其目標是爲 B 細胞淋巴瘤設計一種治療方案。Lila Iris 代理基於 NVIDIA Nemotron 構建，將這一目標轉化爲一套實驗性方案。在計算虛擬實驗室中，Lila 代理使用 NVIDIA Bio Nemo Agent Toolkit 調用蛋白質設計與 RNA 優化模型，開展數以百萬計的虛擬實驗。最具潛力的候選方案隨即被送入 Lila 的 AI 科研工廠，在那裏，由 NVIDIA Omniverse 和 Cosmos 支持開發的自主機器人與實驗儀器對其進行製造與測試。實驗結果反饋至 Iris，用於指導下一階段的設計與實驗。這一閉環在西門子位於埃爾朗根的電子工廠中持續運轉。其目標是推動新產品投入量產——從工藝準備到生產啓動，X 代理利用 NVIDIA Cosmos 生成虛擬原型與合成數據，並在正式投產前完成檢測模型的訓練與驗證。 X 智能中心的代理基於 NVIDIA 的工廠運營藍圖構建，綜合訂單、物料供應與產線配置，推薦最優的生產計劃。數字孿生編排器則藉助 NVIDIA Omniverse 的相關庫，在變更落地前通過物理仿真與實時工廠數據對這些計劃進行校驗。在 DASO 系統平台上，一位工程師需要針對 Tiguan 車型對大衆高爾夫的車門設計進行適配。Aura 與 Leo 利用 NVIDIA Nemotron 對工程需求展開推理，框架則統籌各專業子代理，並在規劃、設計與仿真全鏈條中保持上下文的一致性。Aura 使用 Innovia 根據車輛尺寸、重量限制及其他工程要求制定施工方案；Leo 設計代理則選定一款兼容的高爾夫車門方案，並藉助 Catia 對其進行適配改造，以滿足 T1 的需求。隨後，Leo 仿真代理運用由 NVIDIA CUDA X 庫加速的 SIMULIA 進行變差測試，揭示出一處振動問題。測試結果反饋回設計代理，用於進一步優化。工程師審閱優化後的設計方案，並最終確定定稿。不同的目標、各異的專業背景，卻共享同一套基礎模塊：開放模型、CUDA X 加速工具，以及與 NVIDIA Agent 工具包無縫集成的 Open Shell 安全運行時環境。這難道不令人振奮嗎？

黃仁勳

於是，有人認爲人工智能的到來將宣告軟件時代的終結，也將終結那些工具類公司。但事實恰恰相反：人工智能已經到來，未來使用我們所打造的各類工具的人數將空前龐大。每一家工具公司都將轉型爲人工智能公司，成爲「智能代理」企業。它們不僅提供工具，更會推出經過專門優化、能夠高效駕馭這些工具的智能代理。Cadence、Crowdstrike、達索系統以及幾乎所有企業級公司都在積極構建自己的智能代理，而我們也很高興能與它們攜手合作。構建智能代理並不複雜，它主要由四個或五個核心組件構成：模型、框架，以及封閉式和開放式兩種版本；此外還有開放式的安全運行時環境，而最爲關鍵的是，知識與工具——這些都屬於你，是你積累的專業能力。如今，這一切都已觸手可及，稍後我還會爲大家展示更多細節。不過，在此之前，讓我們先談談物理世界中的人工智能——這正是人工智能發展的下一波浪潮。能夠理解並推理物理世界的AI，才能真正應對這個紛繁複雜的現實世界。因爲物理世界既多樣又複雜，還存在極長的尾部效應，只有藉助恰當的工具，才能與之有效互動。當人們想到物理世界時，往往會聯想到機器人技術。事實上，我最喜愛的物理世界應用之一，就是無線電、手機以及基站。其原因在於：它並非依賴攝像頭、揚聲器或麥克風，而是利用無線電波來感知環境，並據此進行推理；它處理信息、作出判斷，同時通過波束成形技術與外界交互。因此，這項技術完全契合人工智能的需求，必將徹底革新我們的通信方式。它將大幅提升頻譜效率，正如我們在光線追蹤領域所做的那樣。過去我們認爲所需的計算量，如今經由AI加持後，竟縮小到了原來的百萬分之一！由此，我們將爲通信網絡帶來一次巨大的頻譜效率躍升。不僅如此，我們還將徹底變革遍佈全球的基站體系。目前，全球約有10萬個站點，其中西歐地區就有近10萬座，這些站點承載着總計約100吉瓦的分佈式數據中心，未來將成爲分佈式的AI基礎設施。我們非常高興能與歐洲的衆多企業開展合作。就在上週，經過近八年的努力，英偉達終於在T‑Mobile網絡上與諾基亞實現了首次商用通話。這意味着CUDA已經能夠以傳統方式撥打電話了。而一旦具備這一能力，我們便可在其基礎上疊加人工智能。一場深刻的變革即將開啓，這對我們而言無疑是一次激動人心的機遇。另一個令我倍感振奮的物理AI應用，是機器人輔助的放射治療。腫瘤的形態在不斷變化，人體也在持續調整。在治療過程中，機器人——即這套自適應放射治療系統——必須實時感知環境的變化，精準識別腫瘤的位置，並據此實施精確的放射治療。本質上，這是一種機器人化的治療方式。沒錯，就是這樣！這也是一種機器人手術的形式。當然，從短期來看，最受矚目的機器人應用或物理AI應用，無疑是我們在過去十多年間一直深耕的方向。如今我們意識到，每一家汽車製造商都希望將自己的車輛納入網約車車隊。今天，我們已經有了成熟的網約車服務，比如Uber；而在歐洲，Bolt、Grab、Lift等平台也紛紛湧現，形成了多元化的出行生態。未來，這些網約車服務還將接入自動駕駛出租車，而且不再侷限於單一品牌。然而，我們也清楚地認識到，構建這類系統成本高昂，尤其是其背後的軟件部分。爲此，我們決定製定一套統一的標準架構：配備14個不同類型的攝像頭、9套雷達系統、3個激光雷達，以及超聲波傳感器，再加上由雙GPU驅動的AAV計算系統，形成一個完整的傳感「繭」。我們將其確立爲行業標準，如今正逐步應用於一輛接一輛的自動駕駛車隊之中。我們的自動駕駛軟件公司，包括我們自身，也正在開發自主駕駛的RAID型自動駕駛出租車能力，並將其接入網約車平台。整個生態系統正在加速構建。全球每年的出行里程高達數萬億英里，而未來其中相當一部分——每英里一到兩美元的成本——都將由移動出租車承擔。這無疑是一個巨大的機遇，但同時也高度碎片化。因此，通過制定Hyperion行業標準，並與整個生態系統協同合作，我們有望打造出一個龐大的虛擬車隊，讓所有人都能接入其中。今天，我非常榮幸地宣佈，又有四個品牌、四款新車即將加入大衆的廂式車陣營。我實在難以想象還有比這更具標誌性的組合了。捷豹路虎的新車、沃爾沃車隊，以及梅賽德斯下一代車型，也都將兼容Hyperion，併成爲這一網絡——網約車網絡、自動駕駛出租車車隊——的一部分。歡迎來到Hyperion，下一個重大產業、下一大趨勢、下一個偉大的產業——而這一次，它很可能規模極爲龐大，無論是人類還是機器人主導。機器人技術之所以難做，是因爲各項任務千差萬別、各具特色。因此，針對每項不同的工作，都需要定製專屬的配置方案，這就把整個機器人產業切割成了無數種細分模式，從而阻礙了技術飛輪的轉動。手機之所以發展迅速，個人電腦之所以進步神速，英偉達的MVR Link 72之所以突飛猛進，正是因爲標準化的配置讓衆多客戶得以廣泛使用。由此產生的規模效應，推動了技術飛輪的加速運轉，使其變得更快、更好、更高效。因此，我們需要一種儘可能標準化的機器人配置方案。當然，人類機器人顯然具備一定的能力，雖然未必樣樣精通，但對許多場景都能勝任。正因如此，這很可能是迄今爲止規模最大的機器人配置方案。如果我們還能進一步開發出一種能夠快速學習的人工智能，那麼對於那些沒有完整機器人團隊來培訓與編程的中小型企業來說，機器人就能直接告訴它們該做什麼。由於機器人擁有通用的能力和普遍的智能，它將能夠快速學習並靈活適應。因此，這很可能成爲下一個重要的平台、技術平台。我們正在與衆多企業合作，其中不少夥伴就位於歐洲。這是你們絕佳的機遇。迄今爲止，還沒有哪個國家或地區像歐洲這樣，致力於在精密製造與工藝水平上打造電子、機械系統。這裏的許多企業都擁有卓越的製造能力。這將是下一個高體量的產業，而目前已有衆多企業加入其中，我們也很高興能與大家攜手同行。要構建一套物理世界的人工智能系統，你需要三臺計算機。第一臺是我們一直在談論的那臺，大家都很熟悉——用於訓練AI模型。第二臺則是讓AI學習如何施展技能的地方。你不能僅僅讓AI編寫程序，然後讓它直接進入物理世界去隨心所欲地行動。你需要在數字孿生環境中完成這一切。我們打造了一個名爲Omniverse的數字孿生平台，關於這一點我們此前已多次介紹過。事實上，當你看到所有的CUDA X庫時，它們其實都是在數字孿生的世界裏完成的。這個數字孿生世界就叫Omniverse。Omniverse是一個連接各種平台與工具的庫，涵蓋西門子、Cadence等諸多廠商。因此，你可以看到這些數字孿生系統的誕生過程。第二臺和第三臺計算機，則是機器人專用的計算設備。在自動駕駛汽車或自動駕駛出租車的案例中，我們稱之爲Hyperion。Hyperion由計算機本體、功能安全系統、主動安全系統以及操作系統組成。它專爲物理世界的安全性而設計，而我們同樣需要爲機器人系統提供類似的保障，以便你在每一次開發、研究或動手打造自己的機器人系統時，不必從零開始拼湊軟件、計算系統、傳感器以及各類機械部件——光是這些準備工作就可能耗費數年時間。因此，我們決定打造一臺參考機器人。這就是英偉達與Agile Robotics合作推出的NVIDIA Agile機器人。這臺機器人將於明年第一季度上市，出廠時已預裝好計算機與集成軟件，開箱即可良好運行。這無疑是一個絕佳的起點，也將成爲推動機器人技術發展的強大飛輪。那麼，讓我從頭說起吧。今天的演講就從我們最初的話題開始。英偉達始於個人電腦革命，那是1993年，個人電腦革命剛剛拉開帷幕。還記得Windows 95爲這場革命注入了強勁動力嗎？從那時起，我們發明了GPU、可編程着色、實時光線追蹤等技術，並將CUDA引入計算模型，助力點燃了現代人工智能革命。四年前，我們開始思考：在這個新時代，個人電腦已不再僅僅是你的工具、你的個人電腦工具，而是你的私人代理人、你的私人助手。那麼，你與這臺電腦的互動方式，應該更像一位陪伴者、一位幫你完成工作的夥伴。因此，這臺電腦必須具備我今天提到的五項要素：它需要一個模型，可以本地運行，也可以部署在雲端；它需要一個框架；它需要一個安全的運行時環境，以及一個開放的外殼；它還需要訪問權限，因爲它要能在你的個人電腦上運行；最後，它還需要獲取知識與工具的權限。值得慶幸的是，英偉達長期以來一直在加速工具的迭代，如果我們可以打造一臺能夠加速OpenGL、DirectX乃至所有CUDA相關技術的計算機，那麼英偉達曾經研發過的所有技術，都可以在這臺機器上運行。這就是答案。經過與微軟長達四年的合作，我們推出了RTX Spark。這是一款全新的電腦品牌。每一臺電腦背後，都凝聚着數千年、數萬年的工程智慧。我們祕密研發了四年，打造了一顆名爲N1X的芯片，最近才聯合整個PC行業共同發佈。我們生產了臺式機、筆記本電腦和工作站。這是一臺Petaflop級別的設備，也就是1 petaflop。爲了便於理解，2016年，我曾向一家名爲Open AI的小公司交付過1 petaflop和128GB內存，而這台設備正是1 petaflop和128GB的規格。當然，唯一的區別在於，我可以輕鬆握持它，而DGX One則需要兩個人才能搬上樓。所以，這台全新的RTX Spark PC，正是如此。如果你想擁有一臺能運行Catia等軟件的伴侶工作站，或者想用Autodesk、AutoCAD、Adobe、Cadence等軟件，隨時都可以選擇一臺搭載Windows的DGX工作站。而這款DGX工作站，更是配備了20 petaflops和754GB內存，性能極其強大。當然，還有桌面版可供選擇。以上產品均已上市，我認爲DGX工作站搭配RTX Spark、DGX Spark以及Windows版本，都將在今年年底面世。現在的問題是：到目前爲止，我只談到了智能代理的五大組成部分。那麼，接下來該如何構建它呢？如何打造一個能夠在某台計算機上運行、在雲端運行，或在某個本地環境中運行的智能代理呢？答案其實很簡單，方法如下：你只需請一位智能代理爲你代勞即可。這就是即將啓動下一項應用的提示語。而你即將看到的，正是一個機器人應用。觀看這段演示時，請記住：這台個人電腦上正運行着一位智能代理。整個演示跨越三臺計算機：第一臺用於訓練，第二臺是數字孿生，第三臺則是將AI植入計算機本身。好了，現在有兩個關鍵點：第一個是智能代理，如何構建、如何運行，以及它可以用來做什麼；第二個則是物理世界的人工智能計算模型，由三臺計算機構成。讓我們一起來看看吧。

演示配音

認識一下這款會抱臉的微型鴨子機器人吧。讓我們用 NVIDIA RTX Spark 來教它「看」和「走」。我以 Hermes 作爲我的智能體框架，Nemotron 和 OpenAI 的 GPT‑6 以及 Astra 作爲模型，並搭配 CUDA X 加速工具。此外，我還免費使用 Blender、Isaac SIM 的 Newton 物理引擎以及 Isaac Lab。除了在需要將更龐大的任務負載優先遷移到雲端時以外，其餘都由我的 RTX Spark 獨立運行。我會詳細規劃訓練流程，明確微型鴨子在 RTX Spark 上需要掌握的各項技能。Hermes 和 Nemotron 負責制定整體方案，逐一列出所需的所有對象；Astra 則在此基礎上進一步推進，利用 FreeCAD 進行三維建模，用 Blender 應用材質，並藉助 Omniverse SIM 的現成庫爲物體賦予物理屬性。在 Isaac SIM 中，Astra 完成場景搭建，爲微型鴨子裝配關節、執行器與連桿，並通過 Newton 物理引擎模擬其運動行爲。接下來，訓練便在雲端啓動：成千上萬只微型鴨子同時在 Isaac Lab 中並行訓練，每一次跌落都是一次新的學習，策略也在不斷優化。Omniverse 的各類庫爲微型鴨子提供仿真環境，而攝像頭則幫助它「學會看」。當感知與物理仿真協同工作時，我的微型鴨子就能靈活避障、穿行於狹小空間，並適應周圍環境的變化。最後，我將訓練好的策略下載到 RTX Spark 上，再借助 Nemotron 和 Isaac SIM，通過多機器人編排器對這隻微型鴨子進行評估。經過驗證的策略部署到真實的鴨子身上後，它便正式啓程了。NVIDIA RTX Spark 讓你能夠在筆記本電腦上直接構建並運行 AI 智能體及其加速工具。

黃仁勳

嘿，各位。哦，對啊。好啦，過來這邊。到這兒來。讓大家看看你會走路，還帶着一臺相機呢。哦，對啊，可別摔着了。你們能坐下嗎？好，站起來。打個盹兒吧，打個盹兒。你們確實該歇會兒了。好，再站起來。你們知道嗎？你們就是在這一片空間裏被創造出來的，是在 RTX Spark 上誕生的。我可是用一大堆英偉達的超級計算機在雲端把你們「養」大的，你們的本領也是在 RTX Spark 和數字孿生——Omniverse 數字孿生——上練就的。是不是很神奇？我知道，我知道你們太可愛了，而且，你們的爸爸媽媽叫「花粉」。花粉機器人公司，對吧？沒錯吧？花粉機器人公司。而且顯然大家都特別喜歡你們，已經賣斷貨了。我知道。所以，要是你們去花粉公司的官網，所有正在看這個直播的朋友們——你們大概有兩千萬觀衆呢——都趕緊去下單吧。我覺得這家初創公司也就十來個人，說不定一下子就火了，那可太讓人激動了。每個人都該擁有一臺。你們實在太可愛了。那我們就再弄一臺 RTX Spark，教你們新的技能，對不對？等等，等等。哎呀，快看，那多棒啊！你能來個後空翻嗎？太厲害了，太棒了！哇，好極了。好了，那你們猜怎麼着？今天咱們聊點啥呢？我們剛才說到，歐洲正在打造自己的人工智能經濟，而這一切都從基礎設施開始。我們還發布了一套全新的系統，叫 DGX Pod，它能讓大家輕鬆搭建起人工智能工廠。而且這些 AI 工廠可不只是跑模型了。注意聽，集中精神。過來，過來，到這邊來。專心點。這些 AI 工廠可不只是……好了，坐下吧。沒錯，它們現在不光是運行 AI 模型，而是直接驅動整個智能體。而這些智能體由五部分組成：首先是那個負責感知、推理、規劃和行動的大語言模型，它還得搭配一套「外骨骼」式的裝置——其實就是一種特殊的框架——一旦這套框架安插到位，在一個安全的運行時環境裏運作，我們把它稱爲 Open Shell。這個平台背後有那麼多支持者，你還能給它接入各種知識與工具。這樣的智能體就運行在這些計算機之上，而我們還在向下一代技術拓展——也就是你們登場的時候了，也就是物理人工智能。好了，這就是我們今天聊的內容。人人都能造出智能體，歐洲的每一家企業都會變成 AI 公司。毫無疑問，未來每個企業都會成爲 AI 公司，而歐洲也將迎來一片蓬勃發展的 AI 經濟。經歷了 33 年，這真是一段不可思議的旅程。我們還拍了一支超酷的視頻，你們要不要一起看看？好啦，來吧，到這邊來，稍微靠過來一點，我們讓開點兒路。來吧，全速前進！全速前進！這幫人到底要怎麼跟得上啊？嗯，其實還有一招能讓現場氣氛更瘋狂——是什麼呢？你們絕對想不到！GTC 現場簡直已經變成了歐洲歌唱大賽的舞臺。

歐洲歌唱大賽歌詞

代理人編寫代碼、自主決策，賦予他們充分的自由，同時對其任務實施有效管控。開放式外殼與承載者正在覈對清單，無憑據訪問一律拒絕。藍田哨所從未出現過此類情況。時鐘正像一道屏障，守護着沙洲——既防範風險，又推動人工智能的持續演進。我們秉持負責任的樂觀態度。RTX Spark 讓代理人安全且高效。我們的即期報價始終將價格把控在合理區間。量子級故障頻發，但這場博弈已融於一爐。如今，它正藉助房地產經紀人、艾薩克實驗室與宇宙體系，逐步掌握重力與摩擦的法則；它們甚至能夠自我訓練，宛如一場無需學生貸款的機器人「大學」。DSX艙體讓人工智能實現同步協作，能耗更低、算力更強，如同樂高積木般靈活可塑。那款名爲 QVS 的產品，由瑪特龍與庫馬爾共同打造，其知識積累速度之快令人驚歎。捲曲的收銀員，你的心臟已堆滿整個技術棧——一切盡在它的清單之上。五層冰蛋糕，它早餐就把它吃掉。歐洲生態系統正領跑這場競賽，它鍾愛開源，不妨去問問 Hugging Face。這片大陸正在崛起，而真正的爆發還在後頭。來吧，全歐洲都聽好了：我們就是你和我。

黃仁勳

歡迎來到GTCI，我要向在座的各位表示衷心的感謝。我也要特別感謝所有贊助商。大家可以看到，這裏匯聚了衆多企業的名字，還有我們攜手共進33年的合作伙伴。Micro Duck，我的新朋友們，讓我們齊心協力，共同打造歐洲的人工智能經濟，讓人工智能真正落地應用。好，太好了！祝大家在GTC上收穫滿滿、不虛此行！是的。

詳細信息請訪問英偉達投資者關係部

提示：上述內容由AI語言模型基於公開可用信息生成，幷包含來自第三方的自動生成字幕。以上材料不代表富途立場，也不構成任何投資建議。富途對上述內容中顯示的信息的準確性、及時性或完整性不做任何明示或暗示的保證。

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