昨夜，英偉達讓人眼花繚亂。

從大規模 GPU 部署和量子突破，到安全的 AI 工廠、機器人技術和自動駕駛，黃仁勛在 NVIDIA GTC Washington 的舞臺上勾勒出了美國 AI 世紀 (America’s AI century) 的藍圖。

黃仁勛 Keynote 演講后，英偉達股價應聲上漲，今天漲幅已經達到 4.98%，這也使得英偉達的市值增加 2300 多億美元，來到了前所未有的 4.89 萬億美元，此前甚至觸及 4.94 萬億美元！

這也意味著，英偉達即將成為首家市值達到 5 萬億美元的公司。

黃仁勛的演講以一段視頻開場，這段視頻是對美國的創新精神以及過去、現在和未來的美國創新者們的致敬。這不僅僅是又一場科技演講 —— 這是一份宣言，一個美國在人工智能基礎設施和創新領域保持領先地位的藍圖。

「歡迎來到 GTC，」黃仁勛在人群的歡呼聲中宣布，「很難不對美國感到動情和自豪。」

接下來，黃仁勛主要介紹了以下內容：

• Vera Rubin 超級芯片亮相
• 借助實體 AI 和數字孿生推動美國再工業化
• 憑借 AI 原生的 6G 制定全球標準
• 依靠 NVIDIA NVQLink 鞏固量子領域的領先地位
• 利用安全且可隨時部署的 AI 設施設計實現政府現代化
• 通過日常貢獻構建美國的開放模型支柱
• 借助統一的 DRIVE Hyperion 生態系統加速實現自主化

以下是詳細內容。

Vera Rubin 超級芯片亮相

在 GTC 大會上，黃仁勛展示了下一代 Vera Rubin 超級芯片。這是我們首次實際看到這款「超級芯片」。它搭載了 Vera CPU 和兩顆強大的 Rubin GPU。該主板還搭載了大量 LPDDR 系統內存（共 32 個），將與 Rubin GPU 上的 HBM4 顯存配合使用。

可見，每塊 Rubin GPU 都由大量的電源電路包圍，每個芯片將配備 8 個 HBM4 顯存位點和兩個 Reticle 大小的 GPU 芯片。Vera CPU 將配備 88 個定制 ARM 核心，共計 176 個線程。

談到推出計劃，老黃透露，他預計 Rubin GPU 將在明年 10 月或更早進入量產階段，也就是 2026 年第三季度或第四季度。所有這一切都發生在 Blackwell Ultra GB300 超級芯片平臺全速推出的同時。

規格方面，Vera Rubin NVL144 平臺將采用兩顆全新芯片。Rubin GPU 將采用兩顆 Reticle 大小的芯片，FP4 性能高達 50 PFLOP，并配備 288 GB 的下一代 HBM4 顯存。此外，這些芯片還將搭載一顆 88 核 Vera CPU，該 CPU 采用定制的 Arm 架構，擁有 176 個線程，以及高達 1.8 TB/s 的 NVLINK-C2C 互連。

在性能擴展方面，Vera Rubin NVL144 平臺將具有 3.6 Exaflops 的 FP4 推理能力和 1.2 Exaflops 的 FP8 訓練能力，比 GB300 NVL72 提升 3.3 倍，13 TB/s 的 HBM4 內存和 75 TB 的快速內存，比 GB300 提升 60%，并且 NVLINK 和 CX9 功能增加 2 倍，額定速度分別高達 260 TB/s 和 28.8 TB/s。

加強版本的平臺 Rubin Ultra 將于 2027 年下半年推出，其 NVL 系統將會從 144 個擴展到 576 個。CPU 架構保持不變，但 Rubin Ultra GPU 將采用四個小芯片，提供高達 100 PFLOPS 的 FP4 性能，以及分布在 16 個 HBM 位置上的 1 TB HBM4e 總容量。

在性能擴展方面，Rubin Ultra NVL576 平臺將具有 15 Exaflops 的 FP4 推理能力和 5 Exaflops 的 FP8 訓練能力，比 GB300 NVL72 提升 14 倍，4.6 PB/s 的 HBM4 內存和 365 TB 的快速內存，比 GB300 提升 8 倍，NVLINK 能力提升 12 倍，CX9 能力提升 8 倍，額定速度分別高達 1.5 PB/s 和 115.2 TB/s。

英偉達的轉向：從 CPU 到 GPU 加速計算

幾十年來，CPU 的性能增長一直如時鐘般精準 —— 直到登納德縮放定律（Dennard scaling）失效。英偉達的答案是：并行計算、GPU 和加速計算。摩爾定律也不可能永遠持續下去。

「我們發明這種計算模型，是因為我們想解決通用計算機無法解決的問題。」黃仁勛說。「我們觀察到，如果我們能增加一個可以利用越來越多晶體管的處理器，并應用并行計算，再將其添加到順序處理的 CPU 上，我們就能遠遠擴展計算的能力 —— 而那個時刻真的到來了。」

加速計算始于英偉達貫穿整個技術棧的 CUDA-X 庫 —— 從用于深度學習的 cuDNN 和 TensorRT-LLM，到用于數據科學的 RAPIDS (cuDF/cuML)，用于決策優化的 cuOpt，用于計算光刻的 cuLitho，以及用于量子和混合量子經典計算的 CUDA-Q 和 cuQuantum 等等。

「這確實是我們公司的寶藏。」 黃仁勛在播放一段展示 CUDA-X 功能的視頻前說道。

美國 AI 原生 6G 技術棧與 ARC-Pro

黃仁勛表示，電信是我們經濟和國家安全的命脈。

然而，如今全球范圍內的無線技術在很大程度上「依托外國技術部署，我們的基礎通信技術建立在外國技術之上，這種情況必須停止 —— 而且我們有機會做到這一點。」

黃仁勛宣稱，是時候「重返賽場」了。

黃仁勛宣布了一個以美國為核心的 AI 原生 6G 無線協議棧 ——NVIDIA ARC，該協議棧基于 NVIDIA Aerial 平臺構建，并由加速計算提供支持，而諾基亞將整合 NVIDIA 的這項技術。

黃仁勛表示：「我們將與諾基亞合作，他們將把 NVIDIA ARC 用作其未來的基站。」

量子飛躍：NVQLink

四十年前，量子物理學家理查德?費曼設想了一種新型計算機，能夠直接模擬自然現象，因為它基于量子原理運行。

黃仁勛表示，現在已經可以制造出一種相干、穩定且能糾錯的邏輯量子比特（qubit）。但這些量子比特「極為脆弱」，因此需要強大的技術來進行量子糾錯并推斷量子比特的狀態。

為了連接量子計算和 GPU 計算，黃仁勛宣布推出 NVIDIA NVQLink—— 一種量子 GPU 互連技術，可實現從 QPU 進行實時 CUDA-Q 調用，延遲低至約 4 微秒。

黃站在一張幻燈片前說道：「幾乎每個能源部實驗室都在與我們的量子計算公司生態系統以及這些量子控制器合作，以便將量子計算融入到未來的科學發展中。」幻燈片重點展示了 17 家量子計算公司和多個美國能源部實驗室的支持。

加速美國科學

黃仁勛表示，得益于對 AI 基礎設施史無前例的投資，美國的國家實驗室正在進入一個科學發現的新時代。他宣布，美國能源部 (DOE) 正與英偉達合作，建造七臺新的超級計算機，以推動未來科學的發展。

英偉達正與美國能源部和甲骨文 合作，在阿貢國家實驗室建造能源部最大的 AI 超級計算機。

關鍵信息：

• 位于阿貢的新型 Solstice 系統將部署 100,000 個 NVIDIA Blackwell GPU。這將使其成為有史以來為公共研究構建的、最大的由「智能體 AI」驅動的科學平臺。
• Equinox 系統將額外配備 10,000 個 Blackwell GPU，為百億億次級 (exascale) 科學、模擬和開放研究提供高達 2,200 exaflops 的 AI 性能。
• 這項投資開啟了由「智能體 AI」驅動的科學新紀元，將極大地提高美國在安全、能源和科學應用領域的生產力，并加速突破性進展。

走進 AI 工廠：極限協同設計

「AI 不是工具，AI 本身就是工作 (work)。」黃仁勛宣稱。「技術第一次能夠真正干活 (do work)，幫助我們提高生產力。這種從工具到 AI 工作者 (AI workers) 的轉變，正在創造全新的計算形式，隨之而來的是新的就業和產業。」

AI 工廠不僅僅是數據中心；它們是專門構建的平臺，用于大規模生成、移動和服務 token。

「然后，因為 AI 是一個如此龐大的問題，我們對其進行了縱向擴展 (scale up)。」 黃仁勛解釋說。「我們創造了一臺完整的計算機…… 這是第一次，一臺計算機被擴展成了整個機架。那是一臺計算機，一個 GPU。然后，我們通過發明一種新的 AI 以太網技術，對其進行了橫向擴展 (scale out)。」 他補充道，指的是 NVIDIA Spectrum-X。

隨著這些 AI 工廠的崛起，它們正在催生 AI 工程、機器人技術、量子科學和數字運營等領域的新職業 —— 這些職位在幾年前還根本不存在。

「這個良性循環現在已經啟動了。」黃仁勛說。「我們需要做的，是大幅降低成本。這樣一來，首先，用戶體驗會更好…… 其次，通過降低成本，我們能讓這個良性循環持續下去。」

黃仁勛表示，解決方案是「極限協同設計」 (extreme codesign)，即同時設計全新的基礎計算機架構，包括新的芯片、系統、軟件、模型和應用。

為了強調這些系統的實體性（physicality），黃仁勛將一些設備帶到了舞臺上。此外，他還發布了全新的 NVIDIA BlueField-4 DPU。這款處理器配備了 64 核的 NVIDIA Grace CPU 和 NVIDIA ConnectX-9，為其 AI 工廠的操作系統提供動力，其計算能力約為 BlueField-3 的 6 倍。

發布 Omniverse DSX—— 千兆瓦級 AI 工廠藍圖

黃仁勛還介紹了 Omniverse DSX，這是一個用于設計和運營 100 兆瓦 (megawatt) 到數千兆瓦 (multi-gigawatt) 級別 AI 工廠的綜合藍圖。該藍圖已在弗吉尼亞州馬納薩斯的 AI 工廠研究中心得到驗證。

• DSX Flex：用于動態電網協作
• DSX Boost：用于優化每瓦性能
• DSX Exchange：用于統一 IT/OT 集成

「AI 基礎設施是一個生態系統級別的挑戰，需要數百家公司協同合作。NVIDIA Omniverse DSX 是一個用于構建和運營千兆瓦級 AI 工廠的藍圖。」 黃仁勛說。「借助 DSX，英偉達在全球的合作伙伴能夠以前所未有的速度構建和啟動 AI 基礎設施。」

英偉達開放模型、數據與庫

黃仁勛解釋說，開源和開放模型正在推動全球初創企業、大型企業和研究人員的創新。英偉達在模型家族和數據方面均做出了貢獻 —— 僅今年就貢獻了數百個開放模型和數據集。

英偉達的模型家族包括：Nemotron (用于智能體和推理 AI)、Cosmos (用于合成數據生成和實體 AI)、Isaac GR00T (用于機器人技能和泛化) 以及 Clara (用于生物醫學工作流)。這些模型為智能體 AI、機器人技術和科學突破提供了動力。

「我們致力于此，因為科學需要它，研究人員需要它，初創公司需要它，企業也需要它。」 黃仁勛此言贏得了現場觀眾的熱烈掌聲。

隨后，黃仁勛重點介紹了一些基于英偉達技術構建的 AI 初創公司，以及來自谷歌、微軟 Azure 、甲骨文、ServiceNow、SAP、Synopsys、Cadence、CrowdStrike 和 Palantir 的成果。

黃仁勛宣布，英偉達正與 CrowdStrike 合作，以實現「光速」 (speed of light) 般的網絡安全。通過使用基于 NVIDIA Nemotron 的模型和 NVIDIA NeMo 工具，企業將能夠在從云到邊緣的各個節點部署專門的安全智能體。

他還宣布，英偉達和 Palantir 正在將加速計算、CUDA-X 庫和 Nemotron 開放模型整合到 Palantir Ontology 平臺中，以「實現規模大得多、速度快得多的數據處理」。

與全球領導者共建數字孿生平臺，助力美國再工業化

實體 AI (Physical AI) 正在推動美國的再工業化 (reindustrialization)—— 通過機器人技術和智能系統改造工廠、物流和基礎設施。在一段視頻中，黃仁勛重點展示了合作伙伴們如何將其付諸實踐。

「工廠本質上是一個機器人，它指揮著其他機器人去制造機器人化的產品。」 他說。「要做到這一點，所需的軟件數量是如此龐大，以至于如果你不能在數字孿生中完成它，那么幾乎不可能指望它在現實中奏效。」

在舞臺上，黃仁勛點名了富士康的工作，該公司正使用 Omniverse 工具來設計和驗證其位于休斯頓的新工廠，該工廠將用于制造英偉達的 AI 基礎設施系統。他還提到了 Caterpillar—— 該公司也正在將數字孿生技術用于制造；以及 Brett Adcock，他在三年半前創立了 Figure AI 公司，該公司致力于為家庭和工作場所打造人形機器人，目前市值已接近 40 億美元；此外還有強生以及迪士尼，后者正使用 Omniverse 來訓練「有史以來最可愛的機器人」。

自動駕駛出行：Uber 和 DRIVE Hyperion 10

黃仁勛宣布，Uber 和英偉達正在合作構建自動駕駛出行的中堅力量 —— 目標是部署約 100,000 輛自動駕駛汽車，并從 2027 年開始規模化。NVIDIA DRIVE AGX Hyperion 10 是 L4 級別的參考架構：它安全、可擴展、由軟件定義 —— 將人類駕駛員和機器人駕駛員統一在同一個網絡上。

「在未來，你將能叫到這樣一輛車。」 黃仁勛說。「這個生態系統將變得極其豐富，我們的 Hyperion 自動駕駛出租車 (robotaxi) 將遍布世界各地。」

• 目標部署約 100,000 輛自動駕駛汽車；從 2027 年開始規模化
• DRIVE AGX Hyperion 10 是 L4 級別自動駕駛的參考設計
• Lucid、梅賽德斯 - 奔馳和 Stellantis 集團正在為其具備 L4 級別能力的乘用車采用 DRIVE Hyperion

黃仁勛最后表示：「AI 時代已經開啟。Blackwell 是它的引擎。感謝大家允許我們將 GTC 帶到華盛頓特區。我們希望今后每年都能在這里舉辦。」