NVIDIA公司創始人兼CEO 黃仁勛
「這次，我會給大家帶來驚喜，和一些大家可能猜不到的東西。我保證我會談論人工智慧，我們會談論機器人技術。」這是NVIDIA公司創始人兼CEO黃仁勛在開場時的承諾。
事實也確實如此，黃仁勛演講一開始，就定下了「顛覆歷史」的「基調」。他強調，電腦行業與NVIDIA自身的重塑在於計算模式的根本性轉變——從以獨立設備為中心，轉向以「AI工廠」為中心，數據中心則成為其「計算單元」。
計算之變：數據中心作為「計算單元」「AI工廠」成為「生產力中心」
如同歷史上的電力和網際網路，AI正成為驅動現代社會運行的第三種必要基礎設施。「這種新型基礎設施建立在前兩個基礎設施之上。「這是更智能的基礎設施。」 黃仁勛堅信，這種智能基礎設施將在未來十年內滲透到全球各個地區、行業、企業，成為無處不在的核心動力。
這種新型基礎設施的核心特徵在於，將數據中心轉變為能夠生產高附加值「智能」的「AI工廠」。黃仁勛用一個形象的比喻來闡釋其本質：這些工廠消耗能源，生產的卻是極具價值的token。AI工廠的生產效率將成為新的生產力衡量標準。
「很快，我們將討論每小時生產多少個token。」 黃仁勛坦言。這意味著，AI工廠將成為專門用於通過計算從海量數據中提煉、生成、處理和傳播智能的「生產力中心」。
性能狂飆1.5倍！Blackwell驅動「AI工廠」 惠及全應用場景
驅動NVIDIA 「AI工廠」高效運轉的引擎，正是其新一代Blackwell架構。
此次基於Blackwell架構的產品，覆蓋從超大規模計算到專業可視化、從數據中心到邊緣設備的多層次產品線全面亮相，展現了其強大的性能和廣泛的應用潛力。
對於構建大規模的AI工廠，Grace Blackwell超級晶片（NVIDIA GB200）及其最新的升級版NVIDIA GB300是核心計算單元。通過NVIDIA獨有的NVLink互連技術，實現了將多個GPU整合為一個巨型計算單元的能力。
NVLink可提供高達7.2 TB/s的帶寬，被譽為「世界上最快的交換機」。在一個機架內部署9個NVLink交換機，通過NVLink Spine連接，總帶寬可高達130 TB/s。這種驚人的互連能力使得機架內的72個Blackwell GPU能夠作為一個統一的計算資源池高效協同工作，實現前所未有的計算性能。
黃仁勛強調了其強大的數據傳輸能力：「移動的數據流量比整個網際網路的峰值流量還要多。」而這種設計使得整個機架如同一個巨大的「PC主板」，實現了GPU的完全解耦和靈活調度。
NVIDIA GB300作為NVIDIA GB200的升級版本，在保持架構一致性的基礎上，進一步提升了關鍵性能。黃仁勛介紹，GB300的推理性能提高了1.5倍，一個GB300系統的性能，大約相當於18000個Volta GPU的Sierra超級電腦，這淋漓盡致地展現了NVIDIA在計算性能上的指數級飛躍，顯著超越了傳統的摩爾定律。
Blackwell架構的強大能力並不僅限於超大規模數據中心。NVIDIA正積極將其引入企業和專業領域。NVIDIA推出的RTX Pro Blackwell伺服器，搭載全新的RTX Pro 6000 Blackwell伺服器版GPU。這些伺服器專為企業數據中心設計，採用風冷散熱，注重能效，能夠加速各類企業級AI工作負載，包括生成式AI、機器人模擬、數字孿生和工程應用。這些伺服器已開始接受預訂，並預計於今年夏天由眾多伺服器製造商推出。
此外，NVIDIA還全面更新了面向專業工作站和筆記本電腦的RTX Pro GPU系列。全新的RTX Pro 5000、4000、3000、2000、1500系列GPU，將Blackwell架構的強大AI和圖形處理能力帶給數百萬專業人士，賦能其在桌面和移動平台上進行複雜的設計、模擬和AI開發。
黃仁勛透露，搭載新一代RTX Pro GPU的專業筆記本電腦預計也將於今年夏天上市。
黃仁勛特別提到了面向消費者和專業可視化的GeForce產品線，他以微星新款筆記本電腦為例，這款筆記本搭載了RTX 5060 GPU，並著重強調了深度學習超採樣DLSS等AI技術，在實現高解析度實時光線追蹤方面的關鍵作用。
通過神經渲染技術，AI能夠僅計算低至十分之一的少量像素，然後預測並生成其餘像素，從而大幅提升渲染性能，實現逼真流暢的圖形效果。
Blackwell架構正從雲端到邊緣、從數據中心到桌面產品全面滲透，意味著其強大的AI計算能力將惠及各類用戶，加速AI在各行各業的應用。
直連Blackwell，NVLink-Fusion「開放」AI基礎設施的「半定製時代」
誠然，NVIDIA也認識到，並非所有用戶都需要完全由NVIDIA 硬體構建的AI系統，企業和特定用戶可能希望將NVIDIA 的GPU與其他計算資源結合使用。為此，NVIDIA 推出了NVLink-Fusion技術，旨在構建一個更加開放和靈活的AI基礎設施生態。
黃仁勛宣布：「NVIDIA NVLink-Fusion，能夠幫助用戶構建半定製的AI基礎設施。」 他指出，NVLink-Fusion的靈活性，允許合作夥伴通過NVIDIA 的高速NVLink互連網路集成他們自己的CPU或其他定製加速器。
NVIDIA通過提供NVLink晶片到晶片（Chip to Chip）接口或NVLink Chiplet，使合作夥伴能夠將自己的晶片與Blackwell或Rubin晶片連接。
目前，NVIDIA正與包括富士通、高通等CPU廠商，以及Marvell、MediaTek等合作夥伴緊密合作，共同將NVLink-Fusion技術集成到他們的產品中。
與此同時，Cadence和Synopsys等IP供應商也正與NVIDIA合作，提供NVLink IP，支持客戶進行定製晶片設計。
黃仁勛強調說：「現在，我們正讓這一體系變得更加的靈活和開放，可供各方輕鬆進行集成。」
其實，NVLink-Fusion的推出，不僅展現了NVIDIA在保持自身核心技術領先地位的核心競爭力之一，也表明了其與合作夥伴共同構建更加多樣化、定製化的AI基礎設施生態系統的開放態度，旨在共同拓展AI的市場規模和應用範圍。
據NVIDIA透露，除了目前公布的合作夥伴，NVIDIA預計，隨著技術的進一步推廣，這一生態系統將持續壯大，甚至不排除未來與傳統競爭對手展開合作的可能性。
從算力、數據到「數字員工」NVIDIA重塑企業級AI全景圖
將AI能力無縫集成到企業現有的IT架構和業務流程中，是NVIDIA 在COMPUTEX上強調的核心話題之一。而這需要從硬體平台到軟體棧，再到應用模式的全面創新。
NVIDIA 推出的RTX Pro企業級Omniverse伺服器，便是為企業IT環境構建的通用AI平台。這款伺服器兼容傳統的x86工作負載和虛擬化管理程序（如VMware、IBM Red Hat），並支持Kubernetes等編排工具，使得企業IT部門能夠以熟悉的方式管理AI資源。
黃仁勛提到，這款伺服器不僅兼容現有架構，更具備強大的AI能力，是「企業AI代理的電腦」，能夠處理包括文本、圖形、影片在內的多模態AI工作負載，尤其在推理性能上表現突出。
值得注意的是，其在DeepSeek-V2模型上相對於現有H100的顯著性能提升，證明了其作為企業AI平台的強大實力。
企業數據的價值是AI應用的重要基礎，尤其是大量的非結構化數據。黃仁勛指出，區別於傳統結構化數據查詢，AI需要理解非結構化數據的「語義」和「意義」。為了幫助企業挖掘這些數據的價值，NVIDIA 推出了AI數據平台。
NVIDIA AI數據平台基於新型存儲系統和NVIDIA AI-Q查詢系統，能夠對非結構化數據進行高效的嵌入、索引和語義搜索。
黃仁勛提到，NVIDIA 正與Vast、戴爾、日立、IBM、NetApp等存儲廠商合作，將NVIDIA 的AI模型和軟體棧集成到他們的存儲解決方案中。他強調，未來的存儲伺服器需要配備GPU，以便在數據存儲端進行AI處理，例如嵌入和索引，從而實現對非結構化數據的快速、智能查詢。
「AI數據平台使得企業能夠利用AI發掘其90%的非結構化數據中的價值，通過自然語言的方式與企業知識庫互動。」黃仁勛強調說。
AI Agent 被黃仁勛視為下一代企業應用的核心。他表示，AI Agent是能夠感知、理解、規劃和使用工具的「數字員工」，可以執行複雜任務，甚至可以與人類或其他AI協作。
事實上，在全球勞動力短缺的背景下，AI Agent 將成為企業重要的「補充力量」和「後備軍」。據悉，目前，NVIDIA 已經在自身的軟體開發中廣泛使用AI Agent，並計劃將其推廣到所有NVIDIA 工程師。
為了支持企業大規模部署AI Agent，NVIDIA 構建了一套AI Ops工具和庫，並與CrowdStrike、Dataiku、DataRobot等合作夥伴共同構建企業級AI Agent 生態系統，幫助企業進行AI代理的開發、訓練、部署、管理和安全防護。
未來企業IT管理團隊，將由人類員工和AI代理共同組成，而NVIDIA提供的平台與工具，則支持這種模式。這是NVIDIA 的願景。
萬億「物理AI」之局：NVIDIA用Omniverse和Isaac「串聯」工業數字孿生和具身智能
然而，NVIDIA 對於 AI 的願景遠不止於此。AI的力量正深刻影響物理世界，NVIDIA 通過Omniverse和Isaac平台，連接物理與數字世界，推動工業AI和機器人技術發展。
NVIDIA 的Omniverse平台廣泛用於構建和運營工業數字孿生。
事實上，台積電、富士康、緯創、和碩、廣達電腦、仁寶和技嘉等多家領先製造業公司，都在大規模使用Omniverse來構建工廠生產線的數字孿生，以優化製造流程、模擬測試和員工培訓。
例如，台積電利用Omniverse和AI工具生成晶圓廠的3D布局，模擬複雜的管道系統，這極大地縮短了規劃時間和成本。而和碩、緯創和廣達電腦則在物理設施建設之前，先在虛擬世界中規劃生產線布局。
這些數字孿生同時也是物理AI的「訓練場」。目前，許多企業利用這些數字孿生在虛擬環境中訓練和測試各類機器人。
值得注意的是，Omniverse的應用範疇也擴展到了城市層面。目前，台灣地區的高雄市，正在利用數字孿生來模擬城市運行，構建AI代理進行交通管理和公共安全監控。
「數字孿生正是實現軟體定義製造的關鍵所在，更是迎接具身智能未來重要引擎。」黃仁勛如是說。
具身智能是黃仁勛重點關注的領域，他認為這是「下一個萬億美元的產業」。在加速具身智能的發展層面，此次NVIDIA的Isaac機器人平台，也發布了重要的更新。
機器人開發面臨著數據挑戰。黃仁勛直言道「機器人需要在真實世界的數據上學習，這既昂貴又耗時。」為了解決這個問題，NVIDIA 提出了利用 AI「夢想」數據的方法，並推出了 Isaac GR00T Dreams blueprint(藍圖，可以理解為工作流)。
該「藍圖」基於 Cosmos物理 AI基礎模型，通過對大量人類示教數據進行微調後，可以在虛擬環境中生成大量的合成動作軌跡數據，從而大幅減少人工數據採集的需求。據了解，NVIDIA 的研究團隊通過這種方法，用36小時生成的合成數據量，相當於人工採集 3 個月的數據量。
黃仁勛認為，為了讓具身智能成為現實，既需要 AI，更需要 用 AI 來教導 AI，而利用合成數據生成技能來訓練機器人，正是實現這一目標、推動機器人發展的關鍵。而NVIDIA 正積極構建實現這一願景所需的全棧工具和平台。
正如 NVIDIA發布的首個開源、通用且完全可定製的人形機器人推理與技能基礎模型Isaac GR00T N1.5，以及用於合成運動生成的NVIDIA Isaac GR00T-Dreams Blueprint和用於加速人形機器人開發的 NVIDIA Blackwell系統。
據透露，該模型將於今年 6 月在 Hugging Face 上開源，進一步推動機器人研究和應用。
此外，NVIDIA 推出的機器人處理器 Jetson Thor，還將用於自動駕駛汽車和人形機器人系統。Isaac 作業系統則作為機器人的運行時環境，為機器人提供強大的軟體支持。據NVIDIA透露，Isaac Sim5.0和 Isaac Lab2.2作為機器人訓練和模擬環境，將通過集成 Newton物理引擎，以提供更高保真度的模擬，從而提升訓練效果。
正如黃仁勛總結的那樣，推動具身智能和機器人技術發展，構建物理 AI 機器人，離不開 NVIDIA 提供的全棧解決方案。這套強大的基礎方案中，包含了用於模擬學習的 Omniverse 平台和用於部署的 Jetson 平台。而至關重要的模型訓練環節，則由DGX 系列提供支持。
DGX「家族」擴展：構建AI開發多層級的形態的「基石」
為滿足日益增長的AI開發需求並簡化算力獲取流程，NVIDIA對DGX 系列進行了重要拓展和更新，推出了 DGX Cloud Lepton 平台、DGX Spark 緊湊型AI超算 以及新版本的 DGX Station 高性能工作站。這些新品旨在從不同層面解決開發者在獲取和管理AI計算資源方面遇到的挑戰。
針對全球GPU資源分散、開發者難以統一管理和獲取的痛點，DGX Cloud Lepton 平台。作為創新的AI中心雲軟體平台，旨在構建一個連接開發者與全球GPU提供商的AI算力市場。通過該平台，開發者能夠便捷地訪問位於不同雲區域的GPU資源，有效解決了資源分布不均的問題。
Lepton 平台的核心優勢在於其提供的統一控制平面，這極大地簡化了跨多雲環境的AI工作負載管理。平台支持自動擴展和跨區域調度功能，使得開發者可以根據實際需求靈活選擇和調配最合適的計算資源，無需在不同雲平台之間進行複雜的協調。
據悉，Lepton 平台由 NVIDIA 託管並部署在雲服務提供商的網路中，其核心目標是填補全球GPU供應與AI開發者之間缺失的關鍵軟體層。其能提供更加便捷高效的AI算力獲取方式，並能將全球分散的GPU資源整合成一個虛擬的「全球AI工廠」。
值得一提的是，Lepton 能夠訪問所有類型的 NVIDIA GPU，包括最新的Blackwell 系列。目前，Lepton 平台由 NVIDIA 託管，並與包括嘉達、富士康、軟銀、Furnace 和 GMI 等在內的合作夥伴共同提供服務。
除了平台級解決方案，NVIDIA 還面向AI原生開發者推出了一款緊湊型AI超算——DGX Spark。 DGX Spark 旨在滿足開發者在進行原型驗證和早期開發階段所需的桌面級強大計算能力。該款產品擁有1 Petaflop（每秒鐘進行1千萬億次的數學運算）的性能，且體積小巧，可作為個人AI雲使用。
黃仁勛打趣說，「我覺得在聖誕節的時候，每個人都需要擁有一個。」
同時更新的還有 DGX Station，其是專為需要強大桌面AI能力的用戶設計的高性能工作站。新版本的 DGX Station能夠在標準電力條件下運行萬億參數模型，為用戶提供了接近數據中心級的桌面解決方案。「這款產品足以滿足用戶運行大型AI模型的需求，將強大的AI計算能力帶到桌面。」黃仁勛直言說。
總而言之，NVIDIA以DGX Cloud Lepton為經緯，編織出一張連接與管理的網路，將散落的計算節點匯聚成一個可觸及的整體意識。同時，DGX Spark與新版DGX Station則構築了智能湧現的個人基礎。從個人的思考到更高性能的創新，提供了多層級的形態。
與其說是簡單的產品發布，不如看作是NVIDIA對當前AI發展核心矛盾——即強大計算能力與普遍可及性之間的鴻溝——所提出的系統性回應。
NVIDIA的「增長飛輪」 藏在軟體與協作之中
NVIDIA 的核心實力不僅在於其強大的計算性能，更關鍵的是其在軟體庫平台和生態系統上的全棧布局。其核心競爭力尤其體現在 CUDA-X 庫，該庫通過優化各領域的算法，極大地加速了廣泛的應用並開闢了新的市場。
NVIDIA 堅信，通過軟體算法優化所能實現的效果，甚至能夠超越單純的硬體性能提升。
此外，NVIDIA 龐大的合作夥伴生態系統是其成功的另一關鍵要素。通過與數百家合作夥伴緊密協作，將自身的技術能力轉化為實際的應用解決方案。這種緊密的生態合作模式使得 NVIDIA 能夠快速地將技術推向市場，從而滿足不同行業的多樣化需求。
黃仁勛認為，當前正處於一個全新的產業開端，這是一個千載難逢的巨大機遇。公司期待與合作夥伴共同努力，構建 AI 工廠、企業 AI 機器人等未來的產業支柱。
為了鞏固其深耕市場的承諾，黃仁勛宣布將建立一個新的大型辦公區——「Constellation」。NVIDIA 指出，在軟體定義製造方面正引領潮流，並且其製造業優勢使其在工業 AI 機器人領域具備獨特的優勢，這也是設立Constellation的戰略考量之一。
寫在最後
黃仁勛在COMPUTEX上的演講，更像是一份關於人工智慧時代未來藍圖的宣示。
核心在於將未來計算模式進行根本性重塑——從以獨立設備為中心，躍遷至以生產高附加值「智能」為使命的「AI工廠」為核心。數據中心被重新定義為生產力的度量單位將很快以每小時生產的「token」數量來衡量，這是一種深刻的認知轉變。
這一宏圖的實現，依賴於NVIDIA 強大的技術堆棧。全新的Blackwell架構是驅動AI工廠的引擎，通過NVLink等高速互聯技術，打破硬體單元界限，構建巨型計算資源池。更具戰略意義的是，NVLink-Fusion技術的推出，表明NVIDIA 正走向更加開放的生態，允許合作夥伴將其晶片與NVIDIA GPU深度集成，共同拓展AI基礎設施的多樣性。
NVIDIA更是積極將AI能力無縫融入企業現有IT架構，通過AI數據平台解鎖非結構化數據的巨大價值，並將AI Agents視為未來的「數字員工」，推動企業生產力的根本性飛躍。而連接數字世界與物理世界的Omniverse和Isaac平台，則指向了更遠大的願景：構建工業數字孿生，以及黃仁勛眼中萬億級市場的具身智能。通過模擬訓練和AI「夢想」數據等創新方式，NVIDIA 正努力彌合虛擬與現實的界限，讓智能真正「行走」於物理世界。
事實上，NVIDIA 正通過全棧的技術、多層級的硬體形態，以及廣泛的生態協作，繪製著一個由AI深度滲透並重塑物理與數字現實的未來藍圖。這是技術的飛躍，更是一種關於智能、生產力和存在形態思考與實踐。
NVIDIA 正以前所未有的演進速度，成為這個由AI驅動未來世界的「首席建築師」。
