運算新紀元的曙光
2025 年圖形技術大會 (GTC) 在矽谷中心舉行，鞏固了其在科技領域的關鍵地位。這場盛會吸引了各界人士的關注，包括經驗豐富的行業資深人士、軟體開發人員、熱情的 AI 愛好者，甚至包括對這項技術持懷疑態度的人。
GTC 的一個決定性時刻是主題演講，今年由 Nvidia 執行長黃仁勳親自發表。黃仁勳被廣泛認為是人工智慧領域具有前瞻性思維的領導者，他擁有塑造產業敘事的罕見能力。他的宣告具有重大影響力，通常預示著未來幾年的技術進步和新興趨勢。
在他備受期待的主題演講中，黃仁勳不僅詳細介紹了 Nvidia 在 AI 方面的最新突破，還展望了未來幾年行業的發展。今年的演講不僅強調了 AI 革命驚人的速度，也強調了 Nvidia 的戰略重新定位，以維持其在技術創新中的主導力量。
Blackwell 和 Rubin：引領下一代 AI 硬體
正如許多會前分析所預期的那樣，黃仁勳主題演講的一個核心主題是揭示 Nvidia 的下一代圖形架構：Blackwell Ultra 和 Vera Rubin。這些代表了 AI 硬體能力的巨大飛躍。
Blackwell Ultra 晶片組計劃於今年稍後發布，經過精心設計，可處理日益複雜的 AI 流程。至少可以說，它的規格非常出色：
- 單個機架內具有 1-exaflop 的運算能力。
- 每個機架有 600,000 個組件。
- 精密的 120 千瓦液體冷卻系統。
至少在紙面上，這些功能將 Blackwell Ultra 定位為 AI 運算的強大引擎。
Nvidia 的戰略路線圖包括將這些 Blackwell Ultra GPU 整合到兩個不同的 DGX 系統中：Nvidia DGX GB300 和 Nvidia DGX B300。這種整合旨在滿足 AI 工作負載不斷增長的需求，特別強調推理和推論任務。
從傳統的風冷轉向液冷代表了一個關鍵的轉變，這是由提高能源效率的迫切需求所驅動的。這不僅僅是一個漸進式的改進；它標誌著對 AI 運算系統設計和建構的根本性重新構想。
展望未來，Vera Rubin AI 系統 預計將於 2026 年底發布，隨後 Rubin Ultra 將於 2027 年下半年發布。黃仁勳強調，除了機箱外，Vera Rubin 平台的幾乎每個方面都經過了全面重新設計。這種重新設計包括處理器效能、網路架構和記憶體能力的實質性增強。Nvidia 還透露了其下一代 GPU 超級晶片和創新光子交換機的細節，進一步激發了人們對這些未來版本的期待。
AI 的變革之旅：從電腦視覺到 Agentic Intelligence
在他長達兩個小時的主題演講中，黃仁勳熱情地闡述了 AI 取得的「非凡進展」。曾經被歸入未來猜測領域的東西現在已經成為現實。AI 經歷了深刻的蛻變，從最初專注於「電腦視覺」到生成式 AI (GenAI) 的出現，現在又到了 Agentic AI 的前沿。
「AI 理解上下文，理解我們在問什麼。理解我們請求的含義，」黃仁勳解釋道。「它現在生成答案。從根本上改變了運算的完成方式。」這種演變代表了運算本質的典範轉移。
黃仁勳表示，來自四大雲端服務提供商的 GPU 需求正在激增。在黃仁勳分享的眾多關於 AI 變革潛力的預測中，有一個數字非常突出：Nvidia 預計其資料中心基礎設施收入到 2028 年將飆升至驚人的 1 兆美元。這一預測強調了 AI 對技術領域的預期影響的巨大規模。
從資料中心到「AI 工廠」：運算基礎設施的新典範
Nvidia 最雄心勃勃的目標之一是促進從傳統資料中心向其設想的「AI 工廠」轉變。黃仁勳將其描述為傳統資料中心的下一個演進階段。這些 AI 工廠本質上將是專門建造的超高效能運算環境，專為 AI 訓練和推理而精心設計。
實現這一目標所需的資源規模是巨大的。Nvidia 在一篇部落格文章中詳細闡述了這項工作的巨大規模：「建立一個單一吉瓦的 AI 工廠是一項非凡的工程和物流工作，需要數以萬計的工人，包括供應商、建築師、承包商和工程師，來建造、運輸和組裝近 50 億個組件和超過 210,000 英里的光纖電纜。」
為了說明這一願景的可行性，黃仁勳展示了 Nvidia 的工程團隊如何利用 Omniverse Blueprint 來設計和模擬一個 1 吉瓦的 AI 工廠。這個示範提供了對 AI 基礎設施未來的一瞥。
「兩種動態同時發生，」黃仁勳解釋道。「第一個動態是，絕大多數的增長可能會加速。這意味著我們已經知道通用運算已經走到了盡頭，我們需要一種新的運算方法。」
他進一步闡述了運算典範的轉變：「世界正在經歷從在通用電腦上運行的手動編碼軟體到在加速器和 GPU 上運行的機器學習軟體的平台轉變。」
「這種運算方式在這一點上已經過了臨界點，我們現在看到了拐點的發生——世界資料中心建設的拐點。」他強調了關鍵要點：「所以第一件事是我們運算方式的轉變。」這種轉變標誌著我們如何處理運算和利用 AI 力量的根本性轉變。
Agentic AI 和機器人技術：下一個前沿
Agentic AI，一個在最近幾個月引起眾多公司關注的概念，是 Nvidia 的一個關鍵焦點。黃仁勳對這個新興領域充滿熱情，預測 AI 代理將成為每個業務流程的組成部分。Nvidia 正在積極構建基礎設施，以支持這些智慧代理的開發和部署。
黃仁勳強調，機器人技術 是 AI 的下一個主要浪潮，由「物理 AI」驅動，它理解摩擦、慣性和因果關係等基本概念。他強調了 合成資料生成 對於訓練 AI 系統的至關重要性。這種方法可以加快學習速度，並消除訓練循環中對人類參與的需求，從而顯著加快開發過程。
「我們可以執行的資料和人類示範是有限的，」他指出。「這是過去幾年的一大突破：強化學習。」這一突破代表了 AI 領域的重大進步，為更自主和適應性更強的系統鋪平了道路。
漸進式進展和市場反應
GTC 2025 上提出的一些公告和更新在某種程度上是可以預期的，並且被認為是漸進式的，而不是突破性的。這種看法可能歸因於圍繞 Nvidia 的強烈興趣，許多人已經猜測了潛在的公告。這種會前猜測可能無意中削弱了一些真正具有突破性的公告的感知影響，使它們感覺不那麼令人驚訝。
值得注意的是，黃仁勳的主題演講並沒有立即轉化為對 Nvidia 股價的積極影響。事實上，Nvidia 的股價在主題演講期間下跌了 3% 以上，這表明投資者在高預期和動盪的市場環境中保持謹慎。這種反應突出了技術進步、市場情緒和投資者預期之間複雜的相互作用。