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　　此外，黄仁勋介绍了英伟达在AI推理和生成式AI方面的突破，包括推理型AI、物理AI和代理型AI的发展，以及如何通过Grace Blackwell系统实现高性能计算。他表示，生成式人工智能赋予了我们一次性人工智能。智能远不止是你从大量数据中所学到的东西，代理型人工智能基本上就是理解、思考和行动，是数字形式的机器人。这些将在未来几年变得非常重要。他还宣布了与富士康、台积电合作建造巨型AI超级计算机的计划，并推出NVLink Fusion技术，以支持构建半定制AI基础设施。

　　人工智能现在是基础设施的一部分。而这种基础设施，就像互联网，就像电力一样，需要工厂。这些工厂本质上就是我们今天所建造的东西。它们不是过去的那些数据中心。一个价值 1 万亿美元的产业，提供信息和存储，支持我们所有的企业资源计划（ERP）系统和员工。这是一个数据中心。一个过去的数据中心。从某种意义上说，这与它类似，因为它来自同一个行业。它来自我们所有人。但它将演变成完全不同的东西。完全独立于世界的数据中心。这些人工智能数据中心，如果你愿意这么称呼它们，实际上被不恰当地描述了。它们实际上是人工智能工厂。

　　我们是如何做到模拟光子，并以这种分辨率提供这种帧率的？原因在于人工智能。我们只渲染十分之一的像素。所以你看到的每个像素中，只有十分之一是实际计算出来的，剩下的九个，由人工智能推测，而且效果堪称完美，它完美地猜中了。这项技术叫做DLSS，神经渲染。我们花费了许多年才开发出来，从我们开始研究人工智能的那一刻起，就已经开始了，所以这已经是一个10年的旅程。人工智能彻底革新了计算机图形学的进步，GeForce将人工智能带到了世界，现在人工智能又回来革新了GeForce，真的是非常惊人。

　　然而，加速计算并非通用计算。通用计算编写软件，每个人都用Python或C++编写，然后进行编译，通用计算的方法论始终一致：编写应用程序，编译应用程序，在CPU上运行它。然而，这种方法从根本上不适用于加速计算，因为如果可以这样做，它就会被称为CPU。如果不直接改变CPU，以便你可以编写软件、编译软件、并在CPU上运行它，那还有什么意义呢？你需要做一些不同的事情，这个事实实际上相当合理。其原因在于，如此多的人致力于通用计算，数万亿美元的创新投入，怎么可能仅仅因为芯片内部的几个小部件，计算机突然就变得快50倍、快100倍呢？这毫无道理。

　　我们正在利用量子计算来实现这一点。量子计算仍处于含噪声中等规模量子 (NISQ) 状态。然而，我们已经可以开始进行许多非常有用的应用。因此我们对此感到兴奋，我们正在开发一个量子经典，或者量子GPU计算平台，我们称之为CUDA-cu，并与世界各地出色的公司合作。GPU可以用于预处理和后处理、纠错以及控制。我预测在未来，所有超级计算机都将拥有量子加速器，所有计算机都将连接cuQPU。因此，一台超级计算机将是由cuPU、GPU和一些CPU组成的系统。这将是现代计算机的表征。因此，我们与该领域的许多优秀公司合作。

　　人工智能方面，12年前，我们从感知开始，即能够理解模式、识别语音、识别图像的人工智能模型。那是开端。过去5年，我们一直在谈论生成式人工智能，即人工智能不仅能理解，还能生成的能力。因此，它可以从文本生成文本，比如ChatGPT中一直在使用的那样；文本到图像，文本到视频，视频到文本；图像到文本，几乎任何事物到任何事物。这才是人工智能真正令人惊叹之处，我们已经发现了一个通用的函数逼近器，一个通用的翻译器。它可以从任何事物翻译到任何其他事物。

　　因此，我们创建了一个名为Grace Blackwell的新系统。Grace Blackwell具有多种功能：它具有向上扩展的能力，意味着将一台计算机变成一台巨型计算机；向外扩展是指将一台计算机与多台计算机连接起来，并让多台不同的计算机完成工作。 扩展很容易，向上扩展极其困难。 构建超越半导体物理极限的更大型计算机，难如登天。 而这正是格蕾丝布莱克威尔所做的。 格蕾丝布莱克威尔几乎打破了一切。

　　在座的各位，你们中的许多人正在与我们合作构建格蕾丝布莱克威尔系统。 我很高兴地说，我们已经全面投产。 虽然基于HGX的布莱克威尔系统自去年年底以来一直在全面生产，并且自2月起已上市，但我们现在才刚刚将所有格蕾丝布莱克威尔系统上线。 它们每天都在各地陆续上线，已经在CoreWeave上可用好几周了，已经有很多云服务提供商（CSPs）在使用它。 现在你开始看到它从各个地方涌现出来，每个人都开始发推文说Grace Blackwell正在全面投产。

　　回到富士康，机器人日夜不停地工作，将 10000 多个组件拾取并放置到 Grace Blackwell PCB 上。 与此同时，其他组件正在全球各地的工厂中准备。 来自 Cooler Master、AVC、Aorus 和 Delta 的定制液体冷却铜块将芯片保持在最佳温度。在另一家富士康工厂，ConnectX 7 SuperNIC 正在构建中，以实现横向扩展通信，而 Bluefield 3DPU 则用于卸载和加速网络、存储和安全任务。 所有这些部件汇集在一起，被仔细地集成到GB200计算托盘中。

　　来自世界各地的零部件陆续运达。 从富士康、纬创、广达、戴尔、华硕、技嘉、慧与、超微和其他合作伙伴处运来，由熟练的技术人员组装成机架规模的AI超级计算机。 总计120万个组件，2英里的铜缆，130万亿个晶体管，重达1800公斤。从蚀刻到晶圆上的第一个晶体管到固定Blackwell机架的最后一颗螺栓，每一步都承载着合作伙伴的奉献、精确和工艺。 Blackwell不仅仅是一个技术奇迹，更证明了科技生态系统的奇迹。为此共同取得的成就感到无比自豪。

　　所有这些都是为了我们能够构建一个非常大的芯片。NVLink 和 Blackwell，这一代的技术，使我们能够创造出这些令人难以置信的系统。这是来自和硕、广达电脑、纬创和纬颖的系统。这是来自富士康、技嘉和华硕的系统。可以看到它的正面和背面。它的整个目标是利用这些 Blackwell 芯片，可以看到它们有多大，并将它们变成一个巨大的芯片。当然，实现这一目标的能力是由 NVLink 提供的。但这低估了系统架构的复杂性，以及将它们连接在一起的丰富的软件生态系统。由 150 家公司共同构建的整个生态系统。这种架构以及技术、软件和产业中的整个生态系统，是三年工作的成果。这是一项大规模的工业投资。

　　所以今天，我们要宣布一件非常特别的事情。我们要宣布英伟达 NVLink Fusion。NVLink Fusion 旨在让可以构建半定制的 AI 基础设施。不仅仅是半定制芯片，因为那已经是过去式了。需要构建 AI 基础设施。而且每个人的 AI 基础设施都可能略有不同。有些人可能拥有更多的 CPU，有些人可能拥有更多的英伟达 GPU，还有些人可能拥有某种半定制的 ASIC。而那些系统构建起来极其困难。并且它们都缺少一个至关重要的要素。这个至关重要的要素叫做NVLink。NVLink可以扩展这些半定制系统，并构建真正强大的计算机。所以今天，我们宣布推出NVLink Fusion。NVLink Fusion的工作方式大致如下。这是英伟达平台。100%英伟达。

　　我还有另一台电脑想展示。如果那还不够，并且仍然想要拥有自己的个人电脑，这位是珍妮保罗女士。如果那台对你来说不够大，这里还有一台。这又是另一台台式机，将由戴尔、惠普、华硕、技嘉、微星、联想提供。它将从Box、Lambda等卓越的工作站公司提供。这将是你自己的个人DGX超级计算机，能让你从一个墙壁插座中获得你能获得的最高性能。你可以把它放在你的厨房里，但只能勉强放得下。如果把这个放在厨房里，然后有人启动微波炉，我认为那就是极限了。

　　这些系统都是AI原生的，是为新一代软件而构建的计算机。它不必与 x86 兼容，不必运行传统的 IT 软件，不必运行虚拟机监控程序，不必运行 Windows。这些计算机是为现代人工智能原生应用程序设计的。当然，这些人工智能应用程序可以是可以通过传统和经典应用程序调用的 API。但是，为了将人工智能带入一个新世界，而这个新世界是企业 IT，我们必须回到我们的根源，并且必须重新发明计算并将人工智能带入传统的企业计算中。

　　这是全新的 RTX Pro 企业级和 Omniverse 服务器。这台服务器可以运行所有程序，当然，它有 x86 架构，可以运行所有经典的虚拟机管理程序。它在这些虚拟机管理程序中运行 Kubernetes。因此，IT 部门想要管理网络、集群以及编排工作负载的方式，与之前的工作方式完全相同。它甚至能够将 Citrix 和其他虚拟桌面流式传输到 PC。今天世界上运行的任何东西都应该能在这里运行。Omniverse 在这里运行得非常完美。除此之外，这还是企业级人工智能代理的计算机。这些人工智能代理可能仅是文本形式，也可能是计算机图形。像是小 TJ，来到你面前，像是小玩具 Jensen 来拜访你，帮助你工作。因此，这些人工智能代理可以是文本形式，可以是图形形式，也可以是视频形式。

　　CX8是一个新的芯片类别，首先它是一个交换机，其次它是一个网络芯片，也是世界上最先进的网络芯片。CX8现在已进入批量生产阶段。在CX8中，可以插入GPU。CX8都在后面，PCI Express 连接在此处，CX8 在它们之间进行通信。而且网络带宽非常高，达到每秒800千兆位。这是插入到这里的收发器。因此，每个GPU都有它们自己的网络接口。现在，所有GPU都在东西向流量上与其他所有GPU进行通信，性能惊人。

　　Llama70B与DeepSeek R1相比，后者性能是前者的4倍。 这得益于DeepSeek R1的优化，它确实是世界人工智能产业的一份礼物。 其中计算机科学的突破非常显著，为美国和世界各地的研究人员开启了大量的优质研究。 无论在哪里，DeepSeek R1都对人们如何看待人工智能、推理以及推理型人工智能产生了影响。 他们为行业和世界做出了巨大贡献。 DeepSeek R1的性能是当前最先进的H100的4倍，这使其更具现实意义。

　　现在，人形机器人最令人惊叹之处不仅仅在于，如果它能正常运作，它将具有相当高的通用性。它很可能是唯一有可能成功的机器人。其原因在于技术需要规模效应。我们目前拥有的大多数机器人系统产量太低，这些低产量系统永远无法达到足够的技术规模，从而无法使飞轮运转足够远、足够快，以至于我们愿意投入足够的技术来改进它。但人形机器人很可能成为下一个数万亿美元级的产业，而且技术创新速度非常快。计算和数据中心的消耗是巨大的，但这是需要三台计算机才能实现的应用之一。一台计算机用于学习的人工智能，一台计算机是仿真引擎，人工智能可以在虚拟环境中学习如何成为机器人，然后进行部署。一切移动的物体都将是机器人。

　　台积电、富士康、纬创、和硕、台达电子、广达、云达科技和技嘉正在 NVIDIA Omniverse 上为制造过程的每一步开发数字孪生体。台积电与 MED-AI 从二维 CAD 生成整个晶圆厂的 3D 布局，并在 CUOP 上开发人工智能工具，可以模拟和优化跨多个楼层的复杂管道系统，从而节省数月时间。广达、纬创和和硕计划在实际建造之前，先以虚拟方式规划新的设施和生产线，通过减少停机时间节省数百万美元的成本。和硕模拟焊膏点胶，从而减少生产缺陷。广达使用 Siemens Teamcenter X 与 Omniverse 来分析和规划多步骤流程。富士康、纬创和广达利用 Cadence Reality Digital Twin 模拟测试数据中心的电力和散热效率。

　　为了开发具备人工智能的实体机器人，每家公司都将其数字孪生体用作机器人训练场，以开发、训练、测试和模拟机器人。无论是机械臂、自主移动机器人（AMR）、人形机器人，还是视觉人工智能代理，在执行任务或作为多元化团队协同工作时，均可利用数字孪生体。当通过物联网（IoT）连接到物理孪生体时，每个数字孪生体都成为一个实时交互式仪表板。和硕利用 NVIDIA Metropolis 构建人工智能代理，以帮助员工学习复杂的技术。