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一年一度的GTC（GPU Technology Conference）又召開了，這個會算是英偉達的AI傳教會了，不過又有點類似于武林盟主召開的武林大會，畢竟科技界的各路都來了，不但Meta，Open AI等科技企業，還有UC Berkeley等學術機構，最重要的是非常多的例如理想、小米、商湯、Rivian、Wayve國內外汽車智能企業參加。本次GTC, 黃仁勛的兩小時演講強調了 Nvidia 系統支持的 AI 應用的廣度。黃仁勛詳細闡述了 Nvidia 在自動駕駛汽車、更好的無線網絡和先進機器人技術發展方面的貢獻。他還列出了公司未來兩年的產品路線圖。

本文將結合英偉達黃仁勛在 GTC 2025主題演講的核心內容總結，幫助大家了解英偉達的 AI帝國，啟發和暢想下在英偉達生態下的AI應用和發展。萬物皆可“Token” - AI is everything在互聯網數字時代，我們的信息都可以轉成01的數字代碼。而現在我們身處生成'token*'的前沿時代（*AI的基本構建單元），它們開啟了一個可能性無邊的新世界。這些token正在將：科學洞察轉化為圖像——描繪外星大氣層數據，指引未來探索者原始數據轉化為前瞻預判——讓人類為下一次挑戰做好準備物理定律解碼重構——推動我們走得更快、更遠，例如我們的Physical AI 自動駕駛，機器人。生命密碼破譯應用——在疾病顯現前發現隱患

從數字的Agentic AI 數字信息生成到與物理世界的人交戶的Physical AI 萬物皆可“Token”，AI 成為數字時代的引擎，把數字時代帶入AI 時代。AI工廠：計算范式的革命而面對萬物皆可“Token”的背景下，AI 工廠將引導硬件的革命，我們需要怎樣的AI 計算單元？從檢索到生成：AI工廠不再是存儲數據的倉庫，而是通過生成式AI實時生產“token”（信息單元）的智能引擎。規模化挑戰：未來數據中心需處理指數級增長的推理需求（如Agentic AI生成數千個中間token），需要AI算力芯片的架構和冷卻技術來支撐超大規模部署。

經濟模型變革：AI工廠的收益與“token生成速度×吞吐量”直接相關，能源效率（每瓦特token數）成為核心競爭力。AI 應用潛力巨大的市場外加新型計算范式的革命，英偉達給出的解藥是什么呢？怎么幫助大家更好的應用呢？新一代GPU Blackwell登場老套路了，每一次GTC Jenson 都要發布或者透露下他的看家本領GPU新架構。Blackwell架構：采用革命性設計，集成2080億晶體管，支持高達20 petaflops的AI計算性能，比前代Hopper提升25倍能效。

其中有三大關鍵突破：推理性能飛躍：通過MVLink高速互聯技術，實現72個GPU的無縫協同，解決大模型推理時的內存與帶寬瓶頸。動態資源分配：結合Dynamo操作系統，靈活分配算力用于“預填充”（上下文理解）和“解碼”（生成答案），優化AI工廠效率。4-bit浮點量化：顯著降低能耗，支持更復雜模型的實時推理。最重要的是，這次Blackwell真正要加速量產了。英偉達AI芯片未來路線圖2025 下半年：Blackwell Ultra上市，性能再提升50%。2026：Vera Rubin架構（CPU+GPU協同設計）Vera 為 Nvidia 設計 的CPU，HBM4內存與硅光子網絡（1.6T CPO）登場。包含 144 個獨立的 Nvidia GPU。2027: Rubin Ultra架構，包含 576 個GPU，實現單機柜15 exaflops算力，支撐百萬GPU集群。2028 年某個時候 Feynman 推出。

有了這個強大AI算力芯片的加持，英偉達表示繼續推動AI計算范式的革命.軟件生態：CUDA-X與Dynamo本次會議，英偉達推出了兩個軟件生態，幫助大家容易部署算力硬件的軟件。CUDA-X加速庫：大家都熟悉英偉達的CUDA，大家一般把他理解為算子，CUDA 是基礎層：提供 GPU 編程模型（線程層次、內存管理），開發者這利用CUDA去開發AI應用。

這次，英偉達推出的CUDA-X， CUDA-X可以理解成上層建筑：基于 CUDA 封裝領域專用優化，類似“工具箱”。可以幫助開發者將 GPU 的暴力算力轉化為行業生產力。它讓開發者無需成為硬件專家，即可在 AI、科學、工業等領域實現“性能自由”，是加速計算時代的核心基礎設施。CUDA-X加速庫覆蓋科學計算、5G、量子化學等領域，如cuQuantum加速量子模擬，cuLitho革新半導體光刻。

Dynamo操作系統：專為AI工廠設計，動態調度GPU集群資源，支持萬億參數模型的分布式訓練與推理，實現“一個GPU巨腦”。而起這還是一款開源軟件，英偉達表示該軟件可以提高人工智能推理的效率并降低成本。機器人技術：物理AI的突破Nvidia 首席執行官黃仁勛在 GTC 主題演講中宣布了一種基于 Llama 的新型企業推理模型，該模型名為 Nvidia Llama Nemotron Reasoning。

稱其為“任何人都可以運行的令人難以置信的新模型”，超越了 DeepSeek。它是 Nvidia Nemotron 系列模型的一部分，旨在增強Agentic AI的開發。按照Jenson的路徑圖，除了Agentic AI，Physical AI 還有巨大開啟空間，具體Physical AI 方面怎么讓大家快速上手？Nvidia 發布所謂的人形機器人 AI 基礎模型，名為 Groot N1，是一款“通用”模型，基于生成式AI和強化學習，具備多任務泛化能力，通過Omniverse數字孿生生成海量訓練數據，可以很快部署機器人。

讓天下沒有難做的智能人形機器人的 GrootNvidia 聲稱，Groot N1 具有“雙系統架構”，可實現“快速和慢速思考”，靈感來自人類的認知過程。Groot N1 現已開源。也就是說，英偉達通過 Groot開源生態：開發者可基于GROOT快速定制機器人技能，那么做個機器人跟大家現在做一款手機那么容易了。

行業合作與未來愿景對于汽車行業的自動駕駛，英偉達提供從云端算法訓練，驗證虛擬仿真，車端新品NVIDIA全套方案，本次GTC Jenson 黃并沒有提太多，大家可以看我們之前文章《AI 巨頭 Nvidia 英偉達在汽車領域做什么？》了解。但這次會議，英偉達推出了 NVIDIA Halos，一款適用于自動駕駛汽車的全棧綜合安全系統，NVIDIA 將其安全 AV 開發技術套件從云端到汽車統一起來——涵蓋車輛架構到 AI 模型——包括芯片、軟件、工具和服務。

這樣可以簡化自動駕駛開發流程和時間，但壞處就是以后需要買英偉達的全家桶。此外，Jenson 發布了一個重磅消息，那就是通用汽車（GM）投奔到英偉達懷抱了，要知道之前通用智能駕駛一直采用Mobileye 和 高通系列芯片。通用汽車（GM）將采用NVIDIA全套方案（訓練、仿真、車載芯片），推動自動駕駛落地。

邊緣計算：與思科、T-Mobile合作構建AI邊緣網絡，優化5G基站智能調度。數字孿生：Omniverse平臺助力設計AI工廠，模擬能耗、散熱與網絡拓撲，降低萬億美元級數據中心建設風險。量子計算：推出CUDA-Q量子-經典混合計算框架，加速算法研究。核心洞察按照英偉達的發展和眼光：AI工業化：計算從“通用”轉向“專用”，AI工廠成為新基建核心。能源為王：未來數據中心收益由能源效率決定，液冷與硅光子技術是關鍵。機器人爆發：物理AI+生成式訓練開啟人形機器人商用元年，彌補全球勞動力缺口。NVIDIA正通過“芯片+軟件+生態”三位一體，推動從云到邊緣、從數據到物理世界的全棧AI革命。總結起來，英偉達讓天下沒有難做的AI和機器人。

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英偉達 GTC 2025 keynote 演講PPT以及視頻

       原文標題 : 馬云開這次 GTC 標題肯定是“讓天下沒有難做的AI和機器人” - 英偉達GTC 2025主題演講核心內容總結