在科技界的浩瀚星空中，英伟达GTC大会犹如一颗璀璨的超新星爆发，每年都吸引着全球科技爱好者和行业从业者的目光。这个大会就像是AI界的超级碗，充满了无限的可能性和惊喜，而且它没有那些提前彩排或录播的套路，充满了真实和即兴的元素，就像这次黄仁勋被线缆卡住的有趣小插曲，在这个高浓度的AI发布会上显得格外有人情味。
一、推理成本效率：AI行业的新航向
近年来，随着智能体AI（Agentic AI）和推理能力的提升，整个AI行业面临着新的挑战和变革。据数据显示，现在所需的计算量至少是去年此时预估的100倍。在这样的背景下，推理成本效率成为了贯穿英伟达GTC大会的主线。
英伟达的目标很明确，那就是要变成AI工厂，让AI以超越人类的速度学习和推理。毕竟，推理本质上就像是一座工厂在生产token，而这座工厂的价值取决于能否创造收入和利润。所以，这座工厂必须以极致的效率打造。这一理念也体现在了英伟达新发布的一系列产品和规划之中。
二、全新一代核弹级AI芯片Blackwell Ultra
（一）性能突破
在本次大会上，英伟达发布了全新一代的核弹级AI芯片——Blackwell Ultra，代号为「Ultra」，也就是GB300 AI芯片，它接棒去年的「全球最强AI芯片」B200，再次实现了性能上的巨大突破。
（二）详细参数
1. Blackwell Ultra GB300 NVL72
- 推理与训练性能：在进行FP4精度的推理任务时，能够达到1.1 ExaFLOPS（每秒百亿亿次浮点运算）；在进行FP8精度的训练任务时，性能为1.2 ExaFLOPS。
- 与前代对比：与GB200 NVL72相比，性能为1.5倍。
- 内存与带宽：配备了20TB HBM3，是前代的1.5倍；拥有40TB的快速内存，也是前代的1.5倍；支持CX8，带宽为14.4 TB/s，是前代的2倍。单个Blackwell Ultra芯片将和前代一样提供相同的20 petaflops（每秒千万亿次浮点运算）AI性能，但配备更多的288GB的HBM3e内存。
2. 适用场景与集成优势
- Blackwell Ultra不仅适用于传统的AI计算场景，还特别适用于AI智能体，以及用于训练机器人和汽车自动驾驶的「物理AI」。为了进一步增强系统性能，它还将与英伟达的Spectrum - X以太网和英伟达Quantum - X800 InfiniBand平台集成，为系统中的每个GPU提供800Gb/s的数量吞吐量，这有助于AI工厂和云数据中心能够更快处理AI推理模型。
3. 相关主机配套
- 除了NVL72机架，英伟达还推出了包含单个GB300 Blackwell Ultra芯片的台式电脑DGX Station。这个主机将配备784GB的同一系统内存，内置800Gbps英伟达ConnectX - 8 SuperNIC网络，能够支持20 petaflops的AI性能。而之前在CES 2025展示的「迷你主机」Project DIGITS也正式被命名为DGX Spark，搭载专为桌面优化的GB10 Grace Blackwell超级芯片，每秒可提供高达1000万亿次AI计算操作，用于最新AI推理模型的微调和推理，包括NVIDIA Cosmos Reason世界基础模型和NVIDIA GR00T N1机器人基础模型。
（三）发布与推广计划
黄仁勋表示，借助DGX Station和DGX Spark，用户可以在本地运行大模型，或者将其部署在NVIDIA DGX Cloud等其他加速云或者数据中心基础设施上。DGX Spark系统现已开放预订，而DGX Station预计将由华硕、戴尔、惠普等合作伙伴于今年晚些时候推出。
三、下一代AI芯片Rubin的展望
（一）命名与性能提升
英伟达一直以科学家的名字为其架构命名，这一次将下一代AI芯片平台命名为「Vera Rubin」，以纪念美国著名天文学家薇拉·鲁宾（Vera Rubin）。Rubin的性能将达到Hopper的900倍，而Blackwell相较Hopper已实现了68倍的提升。
（二）Vera Rubin NVL144参数
1. 推理与训练性能：在进行FP4精度的推理任务时，能够达到3.6 ExaFLOPS；在进行FP8精度的训练任务时，性能为1.2 ExaFLOPS。
2. 与前代对比：与GB300 NVL72相比，性能提升了3.3倍。
3. 内存与带宽：配备了HBM4，带宽为13TB/s；拥有75 TB的快速内存，是前代的1.6倍；支持NVLink 6，带宽为260 TB/s，是前代的2倍；支持CX9，带宽为28.8 TB/s，是前代的2倍。
（三）芯片架构与设计改进
标准版Rubin将配备HBM4，性能比当前的Hopper H100芯片大幅提升。Rubin引入名为Grace CPU的继任者——Veru，包含88个定制的Arm核心，每个核心支持176个线程，并通过NVLink - C2C实现1.8 TB/s的高带宽连接。英伟达表示，定制的Vera设计将比去年Grace Blackwell芯片片中使用的CPU速度提升一倍。与Vera CPU搭配时，Rubin在推理任务中的算力可达50 petaflops，是Blackwell 20 petaflops的两倍以上。此外，Rubin还支持高达288GB的HBM4内存。实际上，Rubin由两个GPU组成，从Rubin开始，英伟达将不再像对待Blackwell那样把多GPU组件称为单一GPU，而是更准确地按照实际的GPU芯片裸片数量来计数。互联技术也升级了，Rubin配备第六代NVLink，以及支持1600 Gb/s的CX9网卡，能够加速数据传输并提升连接性。
（四）Rubin Ultra版本规划
Rubin Ultra NVL576则将于2027年下半年推出。其参数细节如下：
1. 推理与训练性能：在FP4精度下进行推理任务时，性能达到15 ExaFLOPS；在FP8精度下进行训练任务时，性能为5 ExaFLOPS。
2. 与前代对比：相比GB300 NVL72，性能提升14倍。
3. 内存与带宽：配备HBM4e内存，带宽为4.6 PB/s；系统拥有365 TB的快速内存，是前代的8倍；支持NVLink 7，带宽为1.5 PB/s，是前代的12倍；支持CX9，带宽为115.2 TB/s，是前代的8倍。
4.硬件配置：在硬件配置上，Rubin Ultra的Veras系统延续了88个定制Arm核心的设计，每个核心支持176个线程，并通过NVLink - C2C提供1.8 TB/s的带宽。而GPU方面，Rubin Ultra集成了4个Reticle - Sized GPU，每颗GPU提供100 petaflops的FP4计算能力，并配备1TB的HBM4e内存，在性能和内存容量上都达到了新的高度。
四、网络基础设施的升级：Spectrum - X和Quantum - X
随着AI工厂的规模不断扩大，网络基础设施的重要性愈发凸显。为此，英伟达推出了Spectrum - X和Quantum - X硅光网络交换机。
（一）Spectrum - X Photonics交换机
1. 配置与带宽：具有多种配置，包括128端口800Gb/s或512端口200Gb/s配置，总带宽达100Tb/s；512端口800Gb/s或2048端口200Gb/s配置，总吞吐量达400Tb/s。
2. 技术优势：采用了一种名为CPO的光电子集成技术，其核心是将光引擎和普通的电子芯片放在同一个封装里。这种技术的好处很多，传输效率更高，因为距离缩短，信号传输更快；功耗更低，距离短了，传输信号需要的能量也少了；体积更小，把光和电的部件集成在一起，整体体积也变小了，空间利用率更高。
（二）Quantum - X Photonics交换机
1. 性能与设计：基于200Gb/s SerDes技术，提供144端口800Gb/s的InfiniBand连接，并采用液冷设计高效冷却板载硅光子组件。与上一代产品相比，Quantum - X Photonics交换机为AI计算架构提供2倍速度和5倍可扩展性。
2. 上市计划：Quantum - X Photonics InfiniBand交换机预计于今年晚些时候上市，而Spectrum - X Photonics以太网交换机预计将于2026年推出。
五、AI工厂的“操作系统”Dynamo
英伟达表示，未来将没有数据中心，只有AI工厂。而Dynamo则是专门为「AI工厂」打造的操作系统。
（一）Dynamo的功能优势
1. GPU规划引擎：动态调度GPU资源以适应用户需求。
2. 智能路由器：减少GPU对重复和重叠请求的重新计算，释放更多算力应对新的传入请求。
3. 低延迟通信库：加速数据传输。
4. 内存管理器：智能在低成本内存和存储设备中的推理数据。
六、人形机器人Isaac GR00T N1与开源物理引擎Newton
（一）Isaac GR00T N1
1. 架构与功能：人形机器人再一次成为了GTC大会的高潮部分，这次英伟达带来了Isaac GR00T N1，全球首款开源人形机器人功能模型。这个模型采用「双系统」架构，模仿人类的认知原理。系统1是快速思考的动作模型，模仿人类的反应或直觉；系统2是慢思考的模型，用于深思熟虑的决策。在视觉语言模型的支持下，系统2对环境和指令进行推理，然后规划动作，系统1将这些规划转化为机器人的动作。
2. 应用场景与预训练：GR00T N1的基础模型采用广义类人推理和技能进行了预训练，而开发人员可以通过真实或合成数据进行后训练，满足特定的需求，既可以完成工厂的特定任务，也可以在家里自主完成家务。
（二）开源物理引擎Newton
黄仁勋还宣布了与Google DeepMind和Disney Research合作开发的开源物理引擎Newton。一台搭载Newton平台的机器人也登上了舞台，黄仁勋称之为「Blue」，外观神似《星球大战》中的BDX机器人，能够用声音和动作和黄仁勋互动。
七、DeepSeek - R1推理速度创全球之最
英伟达实现了全球最快的DeepSeek - R1推理。官网显示，一台搭载8个Blackwell GPU的DGX系统，在运行6710亿参数的DeepSeek - R1模型时，可实现每用户每秒超过250个token的速度，或达到最高吞吐量每秒超过30000个token。通过硬件和软件的结合，自今年1月以来，英伟达在DeepSeek - R1 671B模型上的吞吐量提升了约36倍，每token的成本效率提高了约32倍。为了实现这一成就，英伟达完整的推理生态系统已针对Blackwell架构进行了深度优化，不仅整合TensorRT - LLM、TensorRT Model Optimizer等先进工具，还无缝支持PyTorch、JAX和TensorFlow等主流框架。
八、英伟达的布局与应对策略
（一）行业竞争压力
一方面，Meta、Google等巨头自研AI芯片，可能分流GPU市场需求。另一方面，英伟达最新AI芯片的适时亮相，回应如DeepSeek的开源模型对GPU需求的冲击，并展示推理领域技术优势，也是为了对冲市场对训练需求见顶的担忧。
（二）英伟达的应对
最近估值跌至10年低位的英伟达，比以往任何时候都需要一场酣畅淋漓的胜利。在这场发布会上，英伟达通过展示其在AI芯片、网络基础设施、AI工厂操作系统、人形机器人等多方面的创新成果，试图在AI领域全方位布局，巩固自己的地位。
九、总结
英伟达GTC大会就像是一场科技的狂欢派对，在这个派对上，我们看到了英伟达在AI芯片领域的持续创新，从Blackwell Ultra到Rubin的逐步进化，每一款芯片都像是一颗璀璨的明珠，散发着耀眼的光芒。同时，网络基础设施的升级、AI工厂操作系统的推出、人形机器人的亮相以及DeepSeek - R1推理速度的突破等，都展示了英伟达在AI领域全方位的布局。它不仅仅是在展示技术，更是在构建一个完整的AI生态系统，从硬件到软件，从数据中心到机器人，英伟达正在努力成为AI时代的主导者。尽管面临着诸多竞争压力，但英伟达通过这次大会向世界传达了其在AI领域不可忽视的实力和无限的潜力。
