霸主 性能暴增150%的地表最强AI芯片发布 英特尔前CEO也来助威 英伟达捍卫算力 (霸主技能)

老黄再度率领 AI 芯片等新品“炸场”。

北京时期3月19日清晨，“AI超级碗”GTC大会上，英伟达开创人兼CEO黄仁勋向全球推出最强AI芯片GB300，集团AI超级计算机DGX Spark，并预告新一代芯片Vera Rubin等新品。

其中，GB300基于全新Blackwell Ultra架构，和去年发布的GB200相比，性能优化1.5倍，新的留意力机制（New Attention instructions）优化2倍，拥有20TB HBM高带宽存储优化1.5倍， 估量将在往年下半年出货。

英伟达表示，基于GB300的英伟达GB300 NVL72 机架级处置方案的 AI 性能比 GB200 NVL72 高出 1.5 倍，与经常经常使用英伟达Hopper构建的工厂相比使Blackwell的AI工厂支出机遇介入50倍。

同时，与Hopper一代相比， NVIDIA HGX B300 NVL16 在大型言语模型上的推理速度提高11倍，计算才干提高7倍，内存介入4倍， 从而为 AI 推理等最复杂的任务负载提供打破性能。首批当中，估量思科、戴尔、联想、超微电脑、华硕、富士康等提供基于Blackwell Ultra主机，AWS、谷歌云、微软云、甲骨文云等云厂商将首批提供Blackwell Ultra支持实例。

Vera Rubin方面，与Grace Blackwell（GB）相似，Vera是CPU，Rubin是GPU，而Vera Rubin全体性能是GB300的3.3倍，CPU内存容量是Grace的4.2倍，内存带宽是Grace的2.4倍，估量将于2026年下半年量产出货；此外，黄仁勋还预览了下一代AI超级芯片Rubin Ultra，内存带宽是前代的8倍，性能是GB300的14倍；Rubin下一代GPU架构则是Feynman。

黄仁勋表示：“AI曾经取得了微小的飞跃——推理和Agentic AI要求更高数量的计算性能。我们为这一刻设计了 Blackwell Ultra——它是一个单一的多性能平台，可以轻松高效地启动预训练、后训练和推理 AI 才干。”

据黄仁勋走漏，往年， 微软、谷歌、亚马逊和Meta四家大型云服务商曾经购入360万颗Blackwell芯片，估量2028年数据中心资本支出规模打破1万亿美元。

理想上，以后关于华尔街来说，这场演讲也可以看作是黄仁勋的“股价捍卫战”。

随着中国开源 AI 模型DeepSeek流行全球，虽然黄仁勋坦言以后AI模型所需的算力是此前模型的100倍，带动算力需求介入的关键是AI推理，但资本市场质疑 AI 算力需求削弱，英伟达年内股价已下跌超10%。

随着下一代Rubin Ultra架构最强 AI 芯片揭开面纱，虽然当日英伟达股价没能重回巅峰，18日收盘时下跌3.43%，但媒体表示，黄仁勋曾经推进英伟达末尾从数据中心转型，预测未来几年，就AI反派而言，英伟达依然发扬着真正的作用，而不是躺在“功劳簿”上。

“我们如今肯定以10倍的速度计算，我们要做的计算量要是以后的十倍、一百倍。”黄仁勋称，10年间，AI从感知和计算机视觉展开到生成式AI，如今又展开到具有推理才干的Agentic AI。如今，AI了解上下文，了解我们在问什么，如今它生成的答案，从基本上改动了计算的方式，而大规模推理是一种极限计算。

黄仁勋强调，下一波 AI 浪潮曾经到来：技术。

四大业务重新组合，集团超算每秒运算1000万亿次

因此，GTC大会上，黄仁勋演讲也是围绕五个板块顺序引见—— RTX消费级显卡、汽车、GB系列数据中心AI芯片、CUDA和可视化等软件、以及最后的机器人技术。

首先是消费级显卡， 黄仁勋表示，基于BlackWell架构的RTX5090曾经快卖没了，与4090比拟，体积小了30%，消耗能量方面提高了30%，性能令人难以置信，是由于 AI 取得了特殊的提高，给全球计算机图形带来了反派性的变化。因此，英伟达推出新一代任务站和主机GPUNVIDIA RTX PRO Blackwell系列，专为复杂的AI驱动任务负载、技术计算和高性能图形而打造，而ChatRTX 更新现已支持 NVIDIA NIM，RTX Remix推出测试版。英伟达强调，NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell 是医疗保健、制造业、批发业、直播和其他行业中 AI 和视觉计算任务负载的终极通用 GPU。

同时，往年1月，CES上黄仁勋发布全球最小的集团AI超级计算机Project Digits，如今则被命名为DGX Spark，大小和Mac Mini4相当，它内置英伟达GB10芯片，能够提供每秒1000万亿次的AI运算，用于微谐和推理最新AI模型，采纳NVLink-C2C互连技术，内存带宽是第五代PCIe的5倍。该产品售价3000美元（约合人民币21685元）。

值得留意的是，英伟达还发布了下一代集团超级电脑DGX Station，称是人工智能和数据迷信的终极任务站，拥有GB300 Superchip 784GB分歧系统内存，高达20000 AI TFLOPS计算才干。

其次是汽车， 英伟达推出 NVIDIA Halos，这是一款适用于智能驾驶汽车的全栈综合安保系统，将英伟达的汽车配件和软件安保处置方案系列与其在智能驾驶安保范围的尖端 AI 研讨结合在一同，减速智能驾驶汽车的展开。至此，英伟达将其开发技术套件从云端到汽车分歧同来，涵盖车辆架构到 AI 模型，包括芯片、软件、工具和服务。此外，英伟达还宣布，通用汽车与NVIDIA协作开发 AI，助力下一代汽车体验和制造。

再次是GTC大会重头戏数据中心AI芯片，英伟达发布了一系列计算、通讯和高带宽产品和信息。

黄仁勋表示，在经常经常使用现成的电脑后，超大规模数据中心能够处置微小规模的疑问。但是，我们试图处置的疑问是如此复杂。而英伟达的目的是“扩展规模”，我们实质上想要建造 AI 超级芯片，只是没有保守的技术可以做到这一点，没有工艺技术可以做到这一点。他直言，在计算机迷信和工厂中，提早、照应、时期和吞吐量之间存在基本的缓和相关，因此，全球要求一个伟大的超级电脑。

会上，英伟达发布了支持 AI 推理的NVIDIA Blackwell Ultra、NVIDIA横向扩展基础设备（通讯、网络），以及英伟达软件创新等。

其中，NVIDIA GB300 NVL72采纳机架级设计，衔接72个 Blackwell Ultra GPU和36个基于 Arm Neoverse 的NVIDIA Grace CPU，充任专为测试时期扩展而构建的单个大型 GPU。借助其设备，AI 模型可以访问平台增强的计算才干，探求疑问的不同处置方案，并将复杂恳求分解为多个步骤，从而取得更高质量的照应。此外，Blackwell Ultra 平台还适用于：Agentic AI，经常经常使用复杂的推理和迭代规划来自主处置复杂的多步骤疑问，可以推理、规划并采取执行来成功特定目的；Physical AI，使公司能够实时生成分解的、逼真的视频，以大规模训练机器人和智能驾驶汽车等运转。

网络和通讯层面， 英伟达初次推出 Spectrum-X Photonics，同封装光学网络交流机，将 AI 工厂扩展至数百万个 GPU，每端口 1.6 兆兆位/秒交流机，英伟达称其光子交流机是全球上最先进的网络处置方案。与传统方法相比，它们将光学创新与 4 倍更少的激光器相结合，从而成功 3.5 倍的能效、63 倍的信号完整性、10 倍的大规模网络弹性和 1.3 倍的部署速度。

同时，英伟达称，借助 GB200 和 GH200 架构的 NVLink-CNC 互连（可提供 CPU 和 GPU 内存分歧性），可以在单个 GPU 上扩展内存和运转，经常经常使用 NVIDIA Warp（一种基于 Python 的减速数据生成和空间计算运转框架），Autodesk 经常经常使用八个 GH200 节点执行了多达 480 亿个单元的模拟，这比经常经常使用八个H100节点启动的模拟大5倍以上。

此外，英伟达宣布，Blackwell Ultra与NVIDIA Spectrum-X 以太网和NVIDIA Quantum-X800 InfiniBand平台无缝集成，经过ConnectX-8 SuperNIC 为系统中的每个 GPU 提供 800 Gb/s 的数据吞吐量。而DPU方面，拥有英伟达BlueField-3 DPU的Blackwell Ultra 系统，可支持多租户网络、GPU 计算弹性、减速数据访问和实时网络安保要挟检测。

英伟达强调， 先进的横向扩展网络是 AI 基础设备的关键组成部分，可提供最佳性能，同时增加提早和哆嗦。

软件创新上， 整个Blackwell产品组合均由全栈英伟达AI平台支持。其中，今天推出的NVIDIA Dynamo开源推理框架，扩展了推理 AI 服务，成功了吞吐量的飞跃，同时缩短了照应时期和模型服务本钱；同时，NVIDIA Dynamo 是一款新型 AI 推理服务软件，旨在为部署推理 AI 模型的 AI 工厂最大限制地提高token支出，确保最大水平地应用 GPU 资源。此外，NVIDIA AI Enterprise包括NVIDIA NIM 微服务，以及企业可以在 NVIDIA 减速云、数据中心和任务站上部署的 AI 框架、库和工具。

英伟达强调，Blackwell平台树立在英伟达弱小的开发工具生态系统、NVIDIA CUDA-X库、逾越600万开发人员和4000多个运转之上，可在数千个GPU上扩展性能。

理想上，英伟达全场都在谈及软件对GPU和 AI 计算的影响。比如，运行NVIDIA cuDSS 减速工程求解器，用于处置触及稀疏矩阵的大型工程模拟疑问，适用于设计优化、电磁模拟任务流程等运转，运行 Grace CPU 内存和超级芯片架构，经常经常使用相反的 GPU 和 cuDSS 混合内存，可将最沉重的处置方案步骤减速高达4倍，从而进一步提高效率。

模型层面， 英伟达宣布，经过英伟达前期训练，全Llama Nemotron 推理模型为 Agentic AI 提供业务基础，使模型的准确率较基础模型优化高达 20%，推理速度较其他抢先的开通推理模型优化5倍，埃森哲、德勤、微软、SAP和ServiceNow 与英伟达协作开发推理 AI 代理，以改动任务方式。此外，英伟达还宣布与Alphabet和 Google就Agentic和Physical AI的未来展开协作。

最后是机器人。

黄仁勋宣布，英伟达发布全球首个开通式人形机器人基础模型 Isaac GR00T N1，以及减速机器人开发的仿真框架。

GR00T N1基础模型采纳双系统架构，灵感来自人类认知原理，“系统 1”是一种加快思索的执行模型，反映了人类的反响或直觉。“系统 2”是一种慢速思索的模型，用于深思熟虑、井井有条的决策。而在视觉言语模型的支持下，系统 2 可以推理其环境和收到的指令，从而规划执行。然后，系统 1 将这些方案转化为准确、延续的机器人举措，并接受人类演示数据和NVIDIA Omniverse平台生成的大批分解数据的训练，因此，GR00T N1 可以轻松成功经常出现义务，例如抓取、用一只或两只手臂移生物体以及将东西从一只手臂转移到另一只手臂，或许执行要求终年间上下文和普通技艺组合的多步骤义务。这些性能可运转于物料搬运、包装和审核等用例。

目前，GR00T N1曾经上市，是英伟达将预先训练并发布给全球机器人开发人员的一系列完全可定制模型中的第一个，减速了全球休息力充足（估量逾越 5000 万人）所带来的行业转型。此外，英伟达对NVIDIA GR00T N1 训练数据和义务评价场景曾经开源。而用于分解操作运动生成的 NVIDIA Isaac GR00T 蓝图如今也可以下载，而英伟达DGX Spark集团 AI 超级计算机为开发人员提供了一个相相关统，无须大批定制编程即可扩展 GR00T N1 的性能，以顺应新的机器人、义务和环境。

最后的最后，老黄在谢幕之前还成功“呼唤”出了配有GR00T N1模型的机器人——Blue（星球大战机器人）。

黄仁勋表示，“通用机器人时代曾经到来。借助 NVIDIA Isaac GR00T N1 以及新的数据生成和机器人学习框架，全球各地的机器人开发人员将开拓 AI 时代的下一个前沿。”

此外，英伟达还宣布与 Google DeepMind 和迪士尼研讨中心协作开发 Newton，这是一个开源物理引擎，可让机器人学习如何更准确地处置复杂义务。

总结这场演讲，黄仁勋提及最多的几个关键词：tokens、推理和Agentic AI。

在他看来，未来 AI 要求更多的tokens和推理才干，算力需求也会攀升，进一步减速Agentic AI和Physical AI展开，使得 AI 从虚拟全球转向物理全球。

黄仁勋表示，BlackWell正在全力消费，客户需求令人难以置信，由于 AI 发生一个拐点，作为推理的结果，AI 计算量要大得多，AI 和推理训练，AI系统和代理AI系统；第二，Blackwell、Vera Rubin与Dynamo性能一直优化，用于计算和推理的 AI 工厂将成为未来十年最关键的任务负载之一。

市场对英伟达GPU供不应求，但算力“霸主”难继续

虽然ChatGPT热潮至今已有两年多，但全球关于 AI 算力需求照旧不减。

据统计，2024年，微软、谷歌、亚马逊和Meta四家大型云服务商算计资本支出高达2283亿美元，比2023年的1474亿美元增长55%。估量2025年，四家大型云服务商资本支出总额将逾越3200亿美元，增长超40%。

黄仁勋走漏，四大云厂商往年已推销360万个Blackwell芯片，估量2028年数据中心资本支出规模打破1万亿美元。

“回看历史，半导体大迸发，第一个是PC，第二个迸发是手机，第三个大迸发是AI，未来半导体最少还有10-15年来消化 AI 需求。”群联电子董事长潘健成对媒体AGI表示。

2025年，DeepSeek重新燃起 AI 大模型产业展开新热潮。

Omdia最新报告显示，2023年，全球生成式 AI 市场规模占总 AI 市场的9%，达68亿美元；2024年，生成式AI市场估量增长一倍以上，抵达146亿美元；估量到2029年，生成式 AI 市场规模占比达三分之一，约合73亿美元，五年复合增长率达38%，市场前景广阔。

但是，DeepSeek在架构和算法上成功了训练推理效率优化，同时模型训练本钱也大幅降低至560万美元。因此，行业普遍以为，AI推理会让英伟达GPU需求降低。往年1月，DeepSeek热潮使得投资人兜售英伟达股票，形成其市值蒸发6000亿美元。黄仁勋自己的净资产在这场暴跌中也一度缩水近20%，如今稍有回落。

潘健成对媒体AGI表示，云端的训练GPU或许曾经抵达高峰，但推理 AI 还没末尾。意味着，市场需求曾经进入GPU展开瓶颈期，英伟达算力“霸主”难以继续。

2月27日英伟达发布的四季度财报显示，英伟达Q4营收393.31亿美元，同比增长78%；调整后毛利率为73.5%，同比降低3.2个百分点；公认会计准绳下，季度净利润220.91亿美元，同比增长80%，环比增长14%，非GAAP下调整后同比增长72%，均低于剖析师预期。

整个2025财年，英伟达营收初次打破1000亿美元，达1305亿美元，较上年同期增长114%；非公认会计准绳下，净利润达742.65亿美元，较上年同期增长130%；毛利率75.5%，同比下跌1.7个百分点，调整后EPS2.99美元。

其中，去年全年，英伟达中国区营收171.08亿美元，为史上最高，比前一年103.06亿美元增长66%。英伟达如今的营收中，大约有53%是在美国之外。

黄仁勋表示，AI 芯片Blackwell的需求惊人，目前公司已成功成功 Blackwell AI 超级计算机的大规模消费，第一季度的销售额就抵达数十亿美元。估量Blackwell Ultra将于2025年下半年发布，一旦Blackwell成功增产，利润将改善，重申利润率到2025年年底为“70%-80%区间中部”。

黄仁勋今天提供了数据中心和英伟达 AI 芯片的份额。Dell Oro预测， 到2028年，全球数据中心资本支出高达1万亿美元以上，而英伟达数据中心支出将在其中发扬关键作用。

很显然，黄仁勋十分有决计在数据中心方面取得更大进度。

“推理带来的潜在需求让人感到兴奋。这将要求比大言语模型更多的计算。这或许会要求比以后多出（至少）数百万倍的计算。”黄仁勋强调，AI 行业正以光速展开。下一波浪潮行将到来，企业的agentic AI，机器人的Physical AI），以及不同地域为自己的生态系统构建主权 AI，每一个都刚刚分开高空。“很清楚，我们处于这一展开的中心。”

终年来看，英伟达心愿构建一座基于计算基础设备的 AI 工厂。

与传统数据中心不同，AI 工厂不只存储和处置数据，它们以规模制造智能，将原始数据转化为实时洞察。关于全球的企业和国度来说，这意味着价值成功时期将大大缩短，将 AI 从终年投资转变为立刻推进竞争优点的动力，今天投资于专门设计的 AI 工厂的公司将在明天的创新、效率和市场竞争中抢先。

黄仁勋称，智能不是副产品，而是中心。这种智能经过 AI Token吞吐量来权衡——即驱动决策、智能化以及全新服务的实时预测。AI 工厂则优化于从 AI 中发明价值，它们协调整个 AI 生命周期，包括从数据摄取到训练、微谐和最关键的高量推理。

当然，黄仁勋的目的很方便：多买英伟达GPU，虽然性能很难加快优化但可以多买芯片成功庞大计算规模，AI 要求的大批算力都可以在英伟达平台计算，计算、通讯、模型、工具、软件平台统统都有，英伟达能失掉支出，各国能失掉 AI 最强国位置。

此外，黄仁勋再次更新了“黄氏定律”，他以为，推理已成为 AI 经济的关键驱动力，因此Scaling Law有三个层面：

预训练扩展：更大的数据集和模型参数可带来可预测的智能增益，但要抵达这一阶段要求对熟练的专家、数据控制和计算资源启动大批投资。在过去五年中，预训练扩展使计算需求介入了 5000 万倍。但是，一旦模型经过训练，其他人在其基础上启动构建的门槛就会大大降低。

训练后扩展：针对特定通常运转对 AI 模型启动微调，在 AI 推理环节中所需的计算量是预训练的30 倍。随着组织依据其共同需求调整现有模型，对 AI 基础设备的累计需求猛增。

测试时期扩展（又称终年思索）：代理 AI或物理 AI等初级 AI 运转要求迭代推理，其中模型会探求多种或许的照应，然后再选择最佳照应。这比传统推理消耗的计算量最多高出 100 倍。

所以，黄仁勋如此努力，连前英特尔CEO基辛格（Pat Gelsinger）都来现场夸奖老黄，成为黄仁勋最新拥趸者。

基辛格表示，英伟达团队对 AI 做出了微小奉献。据悉，如今“退休”的基辛格，创立了教会通讯平台Gloo，他担任董事长，并将大模型作为其聊天机器人的基石，当然，他们也买了英伟达的算力。

基辛格还谈到量子计算，以为其展开关于通用 AI 至关关键。基辛格称，不太赞同老黄的一点是，他以为量子计算将在这个十年完毕之前以可成功的方式发生， 即未来5年内人类将在消费中经常经常使用可成功的量子计算机。

“相对的，未来数据中心有部分任务负载、数据处置等，会有训练任务量，因此，我们会有量子计算处置器，假定你想想量子，人类的大部分，人类最幽默的事情就是量子效应。有一个计算模型来研讨这些事情是十分适宜的。就像GPU看起来更像是大脑，用于训练、人类和言语以及一切这些东西，所以我坚信这就是未来的数据中心。”基辛格表示。

因此，往年GTC大会，除了黄仁勋的主题演讲，还有一件事最值得等候： 初次设立“量子日”活动。

届时，黄仁勋将与D-Wave Quantum和Rigetti Computing等十余家量子计算行业领军企业的高管同台，讨论量子计算的技术现状、潜力以及未来展开方向。

今天，英伟达曾经宣布在波士顿树立一个量子研讨中心 (NVAQC) ，以提供推进量子计算展开的尖端技术，把抢先的量子配件与 AI 超级计算机集成在一同，成功所谓的减速量子超级计算，协助处置量子计算最具应战性的疑问，从量子比特噪声到将实验性量子处置器转变为适用设备。

该研讨院包括Quantinuum、Quantum Machines 和QuEra Computing，以及哈佛大学迷信与工程量子方案 (HQI) 和麻省理工学院 (MIT) 的工程量子系统 (EQuS) 小组等。

“NVAQC 是一个弱小的工具，将有助于引领整个量子生态系统的下一代研讨，”麻省理工学院电子工程与计算机迷信教授、物理学教授、EQuS 小组担任人兼量子工程中心主任 William Oliver 表示。“NVIDIA 是实理想用量子计算的关键协作同伴。”

黄仁勋则强调，量子计算将增强 AI 超级计算机的才干，以处置从药物发现到资料开发等全球上一些最关键的疑问。英伟达减速量子研讨中心将与更普遍的量子研讨界协作，推进 CUDA-量子混算计算的展开，并取得打破，打造出大规模、适用、减速的量子超级计算机。

很显然，下一个 AI 计算未来，黄仁勋也想片面规划，推进英伟达成为 AI 算力范围的继续性“霸主”。

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NVIDIA（纳斯达克股票代码：NVDA）是一家人工智能计算公司 。 公司创立于1993年，总部位于美国加利福尼亚州圣克拉拉市。 美籍华人Jensen Huang（黄仁勋）是开创人兼CEO。

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