每位編輯 | 杜宇

在美國首都舉行的GTC大會上，NVIDIA於10月29日北京時間的清晨，首席執行官黃仁勳登台討論AI產業的前沿前景。

與以往聚焦明確的新聞發布會不同，黃仁勳此次的演講涵蓋了廣泛的主題，包括6G、量子計算、物理人工智慧和機器人技術（18.550，0.16，0.87%）、核融合以及自動駕駛，這些都是在全球資本市場上熱烈討論的話題。

圖片來源：視覺中國 - VCG31N2205305958

面對英偉達（Nvidia）直到2028年的技術路線圖以及下一代維拉·魯賓（Vera Rubin）架構產品的首次亮相，加上黃仁勳（Huang Renxun）自誇「黑威爾（Blackwell）和魯賓（Rubin）晶片訂單到2026財年已累積5000億美元」，英偉達的股價已達到新的歷史高點，截至當地時間10月28日股市收盤，市值接近5萬億美元的標誌。

黃仁勳透露，Nvidia最快的AI晶片Blackwell GPU已在亞利桑那州實現全面量產。

黃仁勳披露了驚人的數據，關於Nvidia的晶片出貨量。他表示，Nvidia預計將出貨2000萬顆Blackwell晶片。相比之下，上一代產品Hopper架構的晶片在整個生命周期內僅出貨400萬單位。

黃仁勳還表示，在過去四個季度中，已經出貨了600萬顆Blackwell GPU，需求仍然強勁。Nvidia預計，明年推出的Blackwell和Rubin晶片將為五個季度帶來總計5000億美元的GPU銷售。

本月早些時候，Nvidia 和 TSMC 宣布第一批 Blackwell 晶圓已在他們位於亞利桑那州菲尼克斯的工廠生產。Nvidia 在一段視頻中表示，基於 Blackwell 的系統現在也將在美國組裝。

作為首個正式宣布的合作協議，黃仁勳宣布與諾基亞達成合作協議。除了10億美元的股權投資外，兩家公司還將合作推出NVIDIA ARC（空中RAN計算機），這是一個針對6G的電信計算平台，以捕捉AI-RAN市場的機會。NVIDIA Arc是一個運行在CUDA-X之上的無線通信系統。

Nvidia表示，“AI流量”目前正經歷爆炸性增長，幾乎50%的ChatGPT每週8億活躍用戶通過移動設備訪問該AI。通過AI-RAN系統，移動運營商可以提高性能和效率，增強AI應用的網絡體驗，並提供相同設施的6G服務，為無人機、汽車、機器人和AI眼鏡提供網絡連接。

在會議後的新聞稿中，Nvidia 還宣布與 T-Mobile 和 Cisco 等合作夥伴共同創建美國首個 AI 原生無線堆疊以支持 6G，並推出新應用以推進下一代無線技術。

Nvidia 也展示了基於 CUDA-Q 核心的 NVQLink，該技術用於連接傳統 GPU 和量子計算機，以共同加速量子計算。目前的量子計算對環境噪聲高度敏感，且可用性有限。因此，需要基於 GPU 的超級計算機來承擔部分量子處理器的負載，並支持量子錯誤更正所需的控制算法。

Nvidia 宣布 NVQLink 技術已獲得 17 家量子處理器製造商和 5 家控制器製造商的支持，包括 Alice & Bob、Atom Computing、IonQ、IQM Quantum Computers、Quantinuum、Rigetti 等公司。由美國能源部主導的九個國家實驗室將使用 NVQLink 來推動量子計算的突破，包括布魯克海文國家實驗室、費米實驗室、洛斯阿拉莫斯國家實驗室 (LANL) 等。

Nvidia表示，開發者可以通過CUDA-Q軟體平台訪問NVQLink，以創建和測試無縫調用CPU、GPU和量子處理器的應用程式。

黃仁勳還宣布與美國能源部達成協議，將建造另外七台超級計算機。這些超級計算機將分別使用 Blackwell 和下一代 Vera Rubin 架構芯片，部署在阿貢國家實驗室和洛斯阿拉莫斯國家實驗室。

Nvidia 宣布與 Oracle 建立合作夥伴關係，打造美國能源部最大的 AI 超級電腦 Solstice 系統，該系統將配備創紀錄的 100000 顆 Nvidia Blackwell GPU。另一個名為 Equinox 的系統將包括 10000 顆 Blackwell GPU，預計將在 2026 年上半年投入使用。

兩個系統通過NVIDIA網絡互相連接，提供總共2200 exaflops的AI性能。這些超級計算機將使科學家和研究人員能夠使用NVIDIA Megatron Core庫開發和訓練新的尖端模型和AI推理模型，並使用TensorRT推理軟件堆棧擴展它們。

能源部長克里斯·賴特表示：「維持美國在高效能計算領域的領導地位需要我們建立通往下一個計算時代的橋樑：加速量子超級計算。國家實驗室、初創企業以及像NVIDIA這樣的產業夥伴之間的深入合作對於這一使命至關重要。」

黃仁勳認為，基於代理的人工智慧不再僅僅是一種工具，而是所有人工作的助手。人工智慧帶來的機會是無數的。Nvidia的計劃是建立一個專門用於人工智慧的工廠，裡面充滿了晶片。

Nvidia 宣布推出 Bluefield-4 處理器，該處理器支持 AI 工廠操作系統。

NVIDIA 發布 BlueField-4 數據處理單元，支持 800Gb/s 的吞吐量，為千兆級 AI 基礎設施提供突破性加速。該平台結合了 Nvidia Grace CPU 和 ConnectX-9 網絡技術，計算能力是 BlueField-3 的六倍，並且可以支持規模是其四倍的 AI 工廠。

BlueField-4 專為一種新型 AI 存儲平台而設計，為 AI 數據管道中的高效數據處理和大規模突破性能奠定基礎。該平台支持多租戶網絡、快速數據訪問、AI 運行時安全性和雲端韌性，並原生支持 Nvidia DOCA 微服務。

黃仁勳表示，Nvidia 將與網絡安全公司 CrowdStrike 合作開發 AI 網絡安全模型。

NVIDIA 宣布與 CrowdStrike 建立戰略夥伴關係，以在 CrowdStrike Falcon XDR 平台上提供 NVIDIA AI 計算服務。這項合作將 Falcon 平台數據與 NVIDIA GPU 優化的 AI 管道和軟體（包括新的 NVIDIA NIM 微服務）結合起來，使客戶能夠創建定制的安全生成式 AI 模型。

CrowdStrike 將利用 NVIDIA 加速計算、NVIDIA Morpheus 和 NIM 微服務，將定制的 LLM 驅動應用程序引入企業。結合 Falcon 平台獨特的上下文數據，客戶將能夠在特定領域解決新的使用案例，包括處理 PB 級別的日誌以改善威脅搜索、檢測供應鏈攻擊、識別用戶行為異常，以及主動防禦新出現的漏洞。

黃仁勳介紹，NVIDIA 的端到端自動駕駛平台 DRIVE Hyperion 已經準備好推出提供 Robotaxi 服務的汽車。全球汽車製造商包括 Stellantis、Lucid 和梅賽德斯-奔馳將利用 NVIDIA 的新技術平台 DRIVE AGX Hyperion 10 架構，加速自動駕駛技術的發展。

NVIDIA 宣布與 Uber 建立合作夥伴關係，以擴展全球最大的 L4 級移動網絡，使用下一代 NVIDIA DRIVE AGX Hyperion 10 自動駕駛開發平台和 DRIVE AV 軟體。Nvidia 將支持 Uber，並逐步將其全球自動駕駛車隊擴展至 100000 輛車輛，從 2027 年開始。

DRIVE AGX Hyperion 10 是一款參考級生產電腦和感測器架構，使任何車輛都能達到 L4 準備狀態。此平台使汽車製造商能夠打造配備經過驗證的硬體和感測器的汽車、卡車和廂型車，並且可以承載任何兼容的自動駕駛軟體。

黃仁勳表示：「自駕出租車標誌著全球交通轉型的開始——使交通更安全、更清潔、更高效。與Uber一起，我們為整個行業創建了一個大規模部署自駕車隊的框架。」

Uber CEO Dara Khosrowshahi said, "NVIDIA is a pillar of the AI era and is now fully leveraging this innovation to unleash L4 autonomous driving capabilities on a massive scale."

NVIDIA 與 Palantir 之間合作的核心是將 NVIDIA 的 GPU 加速計算、開源模型和數據處理能力整合到 Palantir AI 平台 (AIP) 的本體系統中。本體通過將複雜的數據和邏輯組織成互聯的虛擬對象、鏈接和行動，創建企業的數字複製品，為 AI 驅動的業務流程自動化提供基礎。

黃仁勳表示：「Palantir 和 Nvidia 共享一個共同的願景：將 AI 實現並將企業數據轉化為決策智能。通過將 Palantir 強大的 AI 驅動平台與 NVIDIA CUDA-X 加速計算和 Nemotron 的開源 AI 模型相結合，我們正在構建下一代引擎，以支持運行全球最複雜的工業和運營管道的 AI 專用應用程序和代理。」

NVIDIA 和 Palantir 也計劃將 NVIDIA Blackwell 架構引入 Palantir AIP，以加速從數據處理和分析到模型開發、微調和生產 AI 的端到端 AI 流程。企業將能夠在 Nvidia AI 工廠中運行 AIP，以實現優化加速。Palantir AIP 也將在 Nvidia 新推出的政府 AI 工廠參考設計中獲得支持。

黃仁勳還展示了Nvidia的GPU路線圖，涵蓋到2028年，以及下一代Vera Rubin架構芯片的原型。這款產品可能要到明年這個時候或更晚才會進行大規模生產和發貨。

Nvidia的液冷AI伺服器機架也在現場展示。黃仁勳比較說，1吉瓦的數據中心需要8000個這樣的機架。單個機架重達2噸，包含150萬個元件。

在吸引了眾多投資者關注的「物理 AI」領域，黃仁勳的演講主要集中在 Omniverse 數位雙胞胎技術上，包括利用這項技術來建造現代工廠，以及訓練和建造機器人。機器人初創公司 Figure 宣布與 Nvidia 建立合作夥伴關係，以加速下一代人形機器人的開發。Figure 正在使用 Nvidia 加速計算來構建其 Helix 視覺語言動作模型，並在 Isaac 平台上進行模擬和訓練。

Nvidia 也推出了新一代工業級邊緣 AI 平台 IGX Thor，旨在將實時物理人工智能帶到邊緣。與上一代產品 IGX Orin 相比，IGX Thor 在集成 GPU 形式下可提供 8 倍的 AI 計算能力，在獨立 GPU 形式下可提供 2.5 倍的計算能力，並且連接性翻倍，使大型語言模型和視覺語言模型能夠在邊緣端無縫運行。

順便提一下，核融合反應堆也可以使用數位雙胞胎進行模擬。Nvidia已透露，它已與通用原子公司及一系列國際夥伴合作，創建一個高保真、由AI驅動的數位雙胞胎融合反應堆，具備互動能力。這個模型可以以秒為單位預測等離子體的行為。

每日經濟新聞 綜合公共資訊

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