黃仁勛CES講演實錄：除了顯卡，英偉達還想引領超算和國際模型的未來
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藍鯨新聞1月7日訊（記者 朱俊熹）當地時刻1月7日，為期4天的“科技春晚”CES 2025拉開帷幕。在一眾講演嘉賓中，打頭陣的是芯片巨子英偉達的創始人兼CEO黃仁勛。他身著原料亮眼、虛浮的皮衣登臺，笑稱這究竟是在拉斯維加斯，還問詢觀眾是否喜愛他的皮夾克，現場氣氛火熱。
美股開盤后，英偉達股價再立異高，報153.05美元/股。公司市值達3.74萬億美元，逾越蘋果登頂全球市值最高的公司。而這僅僅英偉達曩昔幾年光輝成績的一個切面，憑仗其高功能GPU芯片，英偉達已成為AI浪潮的最大受益者。其添加趨勢在新的一年未見放緩，微軟等巨子新財年估計將繼續投入800億美元在AI數據中心的建造上。
在CES主題講演中，黃仁勛帶來了備受等待的GeForce RTX 50系列GPU。該系列消費級GPU首要面向游戲玩家、創作者和開發者，采用了與其數據中心AI處理器相同的Blackwell架構。英偉達稱，Blackwell交融了AI驅動的神經烘托和光線追尋，在游戲中帶來電影級的原料與燈火。
RTX 50系列價格從549美元到1999美元不等。其間高裝備版5090、5080 GPU將于1月30日上市，低裝備版5070 Ti、5070 GPU將于2月開端出售。
黃仁勛還將另一項重磅產品留到了講演的終究——全球最小的AI超級核算機。據官方現場演示，該款Project DIGITS核算機僅手掌巨細，在運用時可放置在桌面上。它面向全球AI研討人員、數據科學家和學生，由標準電源插座供電，但可供給千萬億次的AI核算功能，用于原型規劃、微諧和運轉大型AI模型。
“它依據咱們一直在開發的一款隱秘芯片，叫做GB 10，這是咱們出產的最小的Grace Blackwell芯片。”黃仁勛介紹稱。Project DIGITS超級核算機將于5月上市，起價格為3000美元。
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此外，黃仁勛還發布了一系列新的產品與開展，包含AI工業上下流。例如依據Llama的Llama Nemotron系列AI模型，首要用于協助開發者創立和布置AI署理（智能體）。以及包含國際根底模型在內的Cosmos渠道，可以生成海量傳神的、依據物理的組成數據，用來操練和評價機器人、主動駕駛轎車等物理AI體系。
黃仁勛每一次露臉都會大談AI崇奉、對未來演化的預見，此次CES也不破例。他說到“AI PC正在來到你家中”、“主動駕駛將或許成為榜首個價值數萬億美元的機器人工業”、“機器人的ChatGPT時刻行將到來”。而這其間繞不開對英偉達芯片等產品的需求，其基建正在深化轎車、機器人、工業等多個范疇。
以下是黃仁勛講演內容節選，在保證原意下經藍鯨新聞刪減調整。
黃仁勛：
歡迎來到CES！你們來到拉斯維加斯振奮嗎？
你們喜愛我的夾克嗎？我想和Gary Shapiro（顧客技能協會首席執行官兼副主席）的風格相反。究竟，我在拉斯維加斯。假如這行不通，假如你們都對立，那就習氣吧。我誠心覺得你們得承受這個實踐。再過一個小時左右，你們就會喜愛上它了。
回憶特殊的AI旅程
這是一段特殊的旅程，跨過了不一般的一年，始于1993年。經過NV1，咱們的方針是發明一種能做一般核算機做不到的作業的機器。NV1讓在個人電腦中具有游戲主機成為了或許。咱們的編程架構叫UDA，后來才加上了字母C，但UDA代表的是共同設備架構。榜首個運用UDA的開發者，以及首個在UDA渠道上運轉的運用程序，便是世嘉的《VR兵士》。
六年后的1999年，咱們發明晰可編程GPU，敞開了20多年的驚人前進。這款革命性的處理器，被稱為GPU，成果了現代核算機圖形學的根底?，F在30年后，世嘉的《VR兵士》現已達到了電影級的水準。而行將發布的新虛擬項目，更是讓人等待不已，簡直令人難以置信。
1999年之后的六年，咱們發明晰CUDA，它使咱們可以以一組豐厚的算法來解說和運用GPU的可編程性，然后完結其潛力。CUDA開端很難解說，而且花了適當長的時刻去開展，實踐上，咱們花費了大約六年的時刻。直到2012年，Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey Hinton發現了CUDA，并運用它進行AlexNet的操練。從那時起，AI的前史就已產生了根本性的改變。
自那時以來，人工智能的開展速度飛快。憑仗感知AI，咱們可以了解圖畫、文字和聲響；跟著生成式AI的開展，咱們可以生成圖畫、文字和聲響。而現在，署理AI不只能感知、推理、規劃，還能舉動。接下來，咱們將進入下一個階段，其間一些咱們今晚將評論的內容，便是物理AI。
接著在2018年，產生了一些難以想象的作業。谷歌發布了Transformer，這一技能讓AI范疇實在迎來了騰躍。正如咱們所知，Transformer完全改變了人工智能的格式，乃至改變了核算的格式。咱們意識到，AI不只僅是一個新的運用范疇和商業時機，更重要的是，Transformer推進的機器學習將完全重塑核算的辦法。
現在，核算在各個層面都產生了革命性改變，從手動編寫的CPU指令，到現在人類運用的軟件東西。咱們現在具有可以創立和優化神經網絡的機器學習，這些網絡運轉在GPU上，并推進人工智能的前進。技能棧中的每一層都閱歷了天翻地覆的改變，短短12年內，咱們見證了難以想象的轉型。
現在，咱們簡直可以了解任何辦法的信息。你必定見過文本、圖畫和聲響等內容，但不只僅限于這些，咱們還可以了解氨基酸和物理現象。咱們可以解讀這些信息，翻譯它們并生成新的內容。運用的或許性簡直是無限的。
實踐上，簡直一切AI運用都可以經過這三個基本問題來估測：它學習時輸入的模態是什么？它將信息轉化成了什么模態？它正在生成什么模態的信息？只需你問這三個基本問題，簡直每一個運用的中心都能被提醒。
因而，每逢你看到一個又一個以AI為驅動和中心的運用時，一直不變的概念便是：機器學習改變了每個運用的構建辦法，改變了核算的辦法，乃至逾越了GPU本身的或許性。在許多方面，一切這些與AI相關的技能，都由GeForce構建而成。GeForce讓AI走向群眾，而今日，AI正回歸GeForce。
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算力需求仍然火急，Blackwell全面投產
整個職業都在追逐并競相擴展AI的規劃。Scaling Law是一個經過幾代研討人員與業界驗證的閱歷規律。它標明，跟著操練數據量的添加、模型規劃的擴展，以及核算才能的提高，AI模型的有用性與才能也將不斷增強。因而，規劃規律的有用性是繼續存在的。
更為驚人的是，互聯網每年生成的數據量大約是上一年數據的兩倍。我猜測，在未來幾年，全球人類所生成的數據總量將會超越人類前史上一切數據的總和。咱們依舊在生成海量數據，且這些數據變得更加多模態，包含視頻、圖畫和聲響等。這些數據無疑為AI供給了豐厚的操練根底和中心資料。
但是，除了Scaling Law之外，還呈現了兩條新的規劃規律，它們各自有著直觀的含義。
第二條Scaling Law被稱為后操練Scaling Law。這條規律依托于強化學習和人工反應等技能手段。基本上，AI會依據人類的查詢生成答案，而人類則給予反應，然后促進AI在特定范疇的才能提高。它們可以在特定范疇進行微調，使其更拿手解數學題、推理等方面。這個進程就像是學生在校園學習后，導師或教練給你反應，協助你改善自己。
此外，還具有強化學習的AI反應，以及組成數據生成。這些相似于自我操練時，你知道某個問題的答案，會繼續測驗直到答對。AI或許需求處理一個雜亂且可驗證的難題，比方證明某個定理或處理幾許問題。經過強化學習，它將學會怎么更好地改善自己。雖然這一進程核算量巨大，但終究可以產生極為超卓的模型。
第三條Scaling Law則與所謂的“測驗時刻scaling”相關。測驗時刻scaling指的是在AI運用時，它可以智能地分配資源，而不只僅是改善其參數。AI可以決議運用多少核算量來生成它想要的答案。
推理便是這種思想辦法的一部分。與直接推理或一次性答復不同，AI或許會進行長時刻考慮，將問題分解為多個進程，生成不同的思路并加以評價。當時，測驗時刻scaling已被證明是極端有用的。
跟著這些技能的逐漸開展，咱們可以看到從ChatGPT o1，再到o3以及Gemini Pro等一系列AI體系的進化。這些體系正在閱歷從預操練到后操練，再到測驗時刻scaling的不斷開展。
因而，所需的核算才能顯然是巨大的。咱們不只期望社會具有擴展核算才能的才能，更等待可以經過這一擴展，發明出更多立異且更強壯的智能體系。究竟，智能是咱們最名貴的財物，它可以協助咱們處理許多雜亂而具有應戰性的問題。
正因如此，Scaling的不斷添加催生了對英偉達核算技能的巨大需求。這股需求推進了Blackwell這款革命性芯片的廣泛運用。Blackwell現已全面投入出產，其體現令人贊賞。
首要，簡直一切云服務供給商都現已在布置相關體系。咱們現在已有約15家核算機制造商供給體系，這些體系包含了大約200種不同的SKU和裝備，包含液冷、風冷、x86架構、Nvidia Grace CPU、NVL36、NVL72等多種類型。這樣的多樣性使咱們可以滿意全球簡直一切數據中心的需求?，F在，這些體系正在全球45個工廠中進行出產，充分體現了AI的遍及程度，以及整個職業在這一全新核算模型下的快速前進。推進這一進程的中心動力便是：咱們火急需求更多的核算才能。
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當時這一代Blackwell芯片，在核算才能方面比上一代提高了四倍每瓦的功能和三倍每美元的功能。這意味著在相同的核算本錢下，咱們能操練更大的模型，或許以更低的本錢操練相同規劃的模型。
而最為要害的是，這些體系正在生成的tokens，正是咱們在運用ChatGPT、Gemini，乃至未來運用智能手機時所依靠的。這些運用簡直都在耗費這些AI tokens，而這些tokens的生成正是由Blackwell等體系供給的。每個數據中心都有電力的約束。因而，假如Blackwell每瓦的功能比上一代提高四倍，那么這些體系可以帶來的商業收入和數據中心的處理才能也將成倍添加。這使得現在的AI核算設備，不僅僅數據中心的一部分，實踐上現已成為了全新的“工廠”。
因而，咱們需求很多的核算資源，以操練更大、更雜亂的模型。未來的推理辦法將不再局限于簡略的“一次性推理”，AI將開端與本身進行對話、考慮、反思和內涵處理。這樣的改變將大大提高AI的推理才能和智能水平。
正如你可以預見的那樣，AI可以處理的tokens數量將成指數添加。因而，咱們亟需大幅提高tokens的生成速度，一起明顯下降核算本錢，保證服務質量一直處于高水平，客戶本錢得以控制，AI體系也可以繼續擴展。這正是咱們開發NVLink體系的中心原因之一。
AI署理鼓起，發明數百萬美元的商場時機
在企業范疇中，正在產生的最重要的作業之一便是AI署理的鼓起。AI署理由多個模型組成，分工清晰。
例如，一部分模型擔任與客戶或用戶進行互動，另一部分則擔任信息檢索，從存儲中提取數據。像RAG這樣的語義AI體系或許會拜訪互聯網、研討PDF文件、運用核算器，乃至運用生成性AI生成圖表等內容。AI署理經過逐漸迭代的辦法處理問題，將雜亂的問題分解成更小的使命，并由不同的模型別離進行處理。
為了協助職業構建AI署理，咱們的商場策略并不直接面向企業客戶，而是與IT生態體系中的軟件開發者協作，經過整合咱們的技能來發明新的才能。就像咱們從前與CUDA庫協作相同，咱們現在期望在AI庫范疇完結相同的方針。曩昔，核算模型中有API來處理核算機圖形學、線性代數、流體動力學等使命，而未來，依據這些加快庫，或許會呈現專門的AI加快庫。
為協助生態體系構建具有自主才能的AI，咱們創立了幾項要害技能：
NVIDIA NIM：這是一個AI微服務，現已打包并準備就緒，能處理一切雜亂的軟件使命。它將模型打包、優化，并放入容器中，用戶可以將其帶到任何當地。咱們現在已有適用于視覺、言語了解、語音、動畫、數字生物學的模型，而且行將發布一些關于物理AI的新式模型。
NVIDIA NeMo：本質上是一個數字職工的入職和練習體系，旨在讓AI署理成為數字勞動力，與職工一起作業并代為處理使命。就像職工入職練習相同，咱們為這些AI署理供給了不同的庫，協助它們依據公司特定的言語、流程和作業辦法進行練習。您可以向AI署理供給作業樣本，它們會企圖生成相似的成果，您再進行反應并繼續優化。一起，您還可以設置一些約束和權限，保證署理的行為契合標準。
整個流程——即數字職工的辦理和開展進程——被稱為NeMo。從某種含義上講，未來每個公司的IT部分將改變為AI署理的“HR部分”，擔任辦理、練習、入職以及提高這些數字職工。
現在，IT部分首要擔任辦理和保護各種來自IT職業的軟件體系。但未來，跟著AI技能的遍及，IT部分將承當更多的責任，包含辦理、培育、入職以及提高大批數字署理，并將這些署理布置到公司各個部分運用。
未來，每一位軟件工程師都有或許裝備一個AI幫手。全球有3000萬軟件工程師，未來每個工程師都將憑借AI幫手進行編程。假如沒有AI的輔佐，出產力和代碼質量將大幅下降。而在全球的10億常識作業者中，AI署理很或許成為下一個迸發的職業，而且或許會發明出數百萬美元的商場時機。
創立國際模型，未來工廠將具有數字孿生體
當你為大型言語模型供給上下文和提示時，模型則一次生成一個token以產生輸出。這是其作業原理。假定不是一個問題提示，而是一個舉動懇求呢？比方“曩昔把那個箱子拿過來。”在這種情況下，生成的就不是文本的token，而是舉動的token。
我剛剛描繪的，是未來機器人技能的一個十分合理的方向，而這項技能現已火燒眉毛。但咱們需求做的是，創立一個有用的國際模型，而不是像GPT那樣僅僅是言語模型。這個國際模型有必要了解國際的言語，還有必要了解物理動態，比方重力、摩擦力和慣性。它有必要了解幾許和空間聯系，有必要了解因果聯系。
假如你把物體掉到地上，或許推進物體讓它傾倒時，模型應該可以了解物體的恒常性。假如你把一個球從廚房臺面上滾過，它掉到另一邊，并沒有進入另一個量子國際，而是仍然處于那個空間里。
這些類型的直覺了解是當今大多數模型所無法做到的。因而，咱們期望發明一個全新的國際。咱們需求一個國際根底模型。今日，咱們宣告一項重要的開展——Nvidia Cosmos，一個專心于了解物理國際的國際根底模型。
Nvidia Cosmos是全球首個國際根底模型，經過2000萬小時視頻的操練。這些視頻專心于物理動態內容，例如自然現象、行走的人、移動的手、控制物體，以及快速的攝像機運動。它的實在方針是讓AI了解物理國際，而不只僅是生成構思內容。經過這個物理AI，咱們可以進行許多下流運用。
咱們可以生成組成數據來操練其他模型，也能為機器人模型奠定根底。它可以生成多個物理上可行的未來場景，基本上就像《奇特博士》中的場景相同，由于這個模型了解物理國際，生成的圖畫也是物理共同的。這個模型還可以主動生成字幕，將視頻內容轉化為字幕，然后為大言語模型和多模態言語模型的操練供給數據。運用這個技能，咱們可以用根底模型來操練機器人及大型言語模型。
這便是Nvidia Cosmos。該渠道包含一個自回歸模型，支撐實時運用；一個分散模型，生成高質量圖畫；一個強壯的分詞器，學習實踐國際的詞匯；以及一個數據管道，便于你將這些技能運用到你自己的數據中。咱們現已加快了整個進程。因而，這也是全球首個加快的數據處理管道，也是AI加快的管道，一切這些都包含在Cosmos渠道中。今日，咱們宣告Cosmos現已開源，并可以經過GitHub獲取。
咱們期望，Cosmos的敞開可以像Llama 3對企業AI的奉獻相同，為機器人技能和工業AI范疇做出重大奉獻。
實在的法力呈現在你將Cosmos與Omniverse銜接時。根本原因在于，Omniverse是一個依據物理的仿照體系，它并不只僅仿照物理實踐，而是依據算法物理和原理物理的體系。它是一個仿照器。當你將其與Cosmos結合時，Omniverse為Cosmos供給了一個堅實、實在的根底，這使得Cosmos可以輸出依據真理的內容。這正是將大型言語模型與檢索增強生成體系結合的思路。你期望將AI生成的內容與實在國際的根底銜接起來。因而，這兩者的結合供給了一個物理仿照的、多維度的生成器，運用場景令人激動。
清楚明了，關于機器人技能和工業運用而言，Cosmos加Omniverse代表了構建機器人體系所需的第三臺核算機。每個機器人公司終究都有必要構建三維核算機——一種用于操練AI的核算機，咱們稱之為DGX核算機；一種用于布置AI的核算機，咱們稱之為AGX，它可以安裝在轎車、機器人或AMR（主動移動機器人）中，或許布置在體育場等當地，這些核算機在邊際運轉并具有自主性。但為了銜接這兩者，你需求一個數字孿生體。一切這些便是你所看到的仿照。數字孿生體是已操練的AI模型進行實踐、精粹的當地，用于生成組成數據、強化學習反應等。
這三臺核算機將協同作業，這正是英偉達針對工業界的戰略。未來，一切的一切都將在仿照中完結。每個工廠都會有一個數字孿生體，與實踐工廠完全共同。實踐上，你可以運用Omniverse與Cosmos生成很多的未來場景，然后由AI決議哪些場景最適合各種KPI。這將成為程序的約束條件，并可以布置到實踐工廠中。
機器人的“ChatGPT時刻”行將到來
通用機器人技能的“ChatGPT時刻”行將到來。實踐上，一切我方才說到的使能技能將在未來幾年內推進通用機器人范疇產生敏捷且令人震驚的打破。
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通用機器人技能之所以如此要害，是由于，雖然許多機器人依靠履帶或輪子而且需求特定的環境來習慣，但有三類機器人咱們可以制造出來，它們不需求在綠色郊野環境中運轉，也不需求特別為現有環境做適配。
這三類機器人別離是：榜首，署理機器人和署理AI，它們作為信息作業者，只需求可以習慣咱們辦公室中的核算機即可；第二，自駕車，由于咱們現已花費了超越100年的時刻來建造路途和城市；第三，人形機器人。假如咱們可以處理這三項技能，它們將成為全球最巨大的技能工業。因而，咱們深信機器人年代離咱們現已不遠。
要害的應戰在于怎么操練這些機器人。尤其在人形機器人范疇，仿照信息的搜集進程適當雜亂。以轎車為例，操練相對簡略，由于咱們每天都在開車。但是關于人形機器人來說，搜集人類行為的演示信息就變得十分繁瑣。
因而，咱們需求找到一種奇妙的辦法，運用人工智能和Omniverse，將數百個演示、不計其數的人類演示轉化為數百萬個組成動作。經過這些組成動作，AI可以學習怎么執行使命。Nvidia Isaac Group，是咱們為機器人職業供給的技能渠道根底設備，旨在加快通用機器人技能的開展。
讓我再說一遍，咱們正在出產三款新的Blackwell。令人振奮的是，全球首個物理AI根底模型，一個強壯的AI根底性模型現已面世，可以激活全球各行各業，尤其是機器人工業。與此一起，還在三款機器人正在開發，別離是智能署理AI、人形機器人和主動駕駛轎車。曩昔的一年真是難以想象，我要感謝咱們的協作，感謝你們的到來。
祝咱們CES愉快，新年快樂，謝謝！
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本文源自：智通財經網
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