時隔5年，全球頂尖AI計算技術盛會、年度NVIDIA GTC大會重磅回歸線下，就在剛剛，英偉達創始人兼CEO黃仁勛發表長達123分鐘的主題演講，發布AI芯片最新震圈之作——Blackwell GPU。

當地時間3月18日13點，北京19日凌晨4點，GTC最重磅的主題演講正式開始，在播放一段AI主題短片后，黃仁勛穿著標志性的黑色皮衣從圣何塞SAP中心場館主舞臺登場，與觀眾寒暄。

他首先回顧了英偉達30年來追求加速計算旅程的開端，歷數研發革命性計算模式CUDA、將首臺AI超級計算機DGX交給OpenAI等一系列里程碑事件，然后將話題自然地聚焦到生成式AI上。

在宣布與多家EDA龍頭的重要合作伙伴關系后，他談到快速演進的AI模型帶動訓練算力需求暴漲，需要更大的GPU，“加速計算已達到臨界點，通用計算已失去動力”，“在每一個行業，加速計算都比通用計算有了巨大的提升”。

緊接著，大屏幕上過電影般快速閃現從GPU、超級芯片到超級計算機、集群系統的一系列關鍵組件，然后黃仁勛重磅宣布：全新旗艦AI芯片Blackwell GPU，來了！

這是GPGPU領域最新的震圈之作，從配置到性能都將前輩Hopper GPU拍倒在沙灘上。他舉起雙手展示了Blackwell和Hopper GPU的對比，Blackwell GPU明顯大了一圈。

畢竟手心手背都是肉，對比完后，黃仁勛馬上開始安慰：“It’s OK, Hopper. You’re very good, good boy, or good girl.”

但也不能怪老黃喜新厭舊，因為Blackwell的性能，實在是太強了！無論是FP8，還是全新的FP6、FP4精度，以及HBM能塞下的模型規模和HBM帶寬，都做到“倍殺”前代Hopper。

8年，從Pascal架構到Blackwell架構，英偉達將AI計算性能提升了1000倍！


最新芯片技術Blackwell發布

發布會上，黃仁勛宣布英偉達（NVIDIA）將推出用于萬億參數級生成式AI的NVIDIA Blackwell架構。搭載Blackwell技術，英偉達將推出B200和GB200系列芯片。

這些超級AI芯片相比英偉達自身產品也有巨大提升。據介紹，B200擁有2080億個晶體管，而H100/H200有800億個晶體管，采用臺積電4NP工藝制程，可以支持多達10萬億個參數的AI大模型。GB200將兩個B200 Blackwell GPU與一個基于Arm的Grace CPU進行配對。

新的芯片架構和技術將極大改善能耗。黃仁勛舉例稱，如果要訓練一個1.8萬億參數量的GPT模型，需要8000張Hopper GPU，消耗15兆瓦的電力，連續跑上90天。但如果使用Blackwell GPU，只需要2000張，跑90天只要消耗四分之一的電力。

英偉達表示，基于Blackwell的處理器，如GB200，為人工智能公司提供了巨大的性能升級，其AI性能為每秒20千萬億次浮點運算，而H100為每秒4千萬億次浮點運算。該系統可以部署一個27萬億參數的模型。黃仁勛稱，毫無疑問，微軟Azure、AWS、谷歌云等一眾科技巨頭都是Blackwell架構的首批用戶。

英偉達在公告通稿中列舉了將采用Blackwell的一些組織，比如微軟、亞馬遜、谷歌、Meta、戴爾、OpenAI、甲骨文、馬斯克領導的特斯拉和xAI。黃仁勛介紹了包括這些公司在內的更多合作伙伴。

在演講中，黃仁勛宣布推出新的AI微服務，用于開發和部署企業級生成式AI應用。黃仁勛表示，未來如何開發軟件？與現在一行行代碼不同，未來可能就要靠一堆NIMs（Nvidia inference micro service），用與AI聊天的形式調動一堆NIMs來完成訓練、應用的部署。英偉達的愿景是成為AI軟件的“晶圓廠”。

目前，英偉達的AI微服務NIM網站已經上線。據介紹，NIM微服務提供了最快、性能最高的AI生產容器，用于部署來自NVIDIA、A121、Adept、Cohere、Getty Images和Shutterstock的模型，以及來自Google、Hugging Face、Meta、Microsoft、Mistral AI和Stability AI的開放模型。


充分發揮英偉達優勢的新AI生態系統

早在AI還以自動駕駛為主旋律的時期，英偉達就已經開始向車企客戶推廣其云端服務解決方案。而為了滿足AI大模型時代的模型共享、模型定制化、模型運行、云計算支持在內的一系列問題，英偉達在這次GTC上推出了全新的“英偉達推理微服務（NIM）”。

NIM在構建的過程中，充分借鑒了K8S（Kubernetes）這些年的成功經驗，將行業API，AI算法支持庫、云端架構支持、AI算法加速、定制模型、定制存儲、企業管理等訴求都注入到一個小的“容器”中，進而將AI模型的成果打包和部署過程高度簡化。

如果說容器化的理念已經很可怕，那么更可怕的是這套解決方案，與目前AI行業智能體發展趨勢的契合度。

早在去年，在ChatGPT能力之上二次開發的AutoGPT就曾大火過一波，當時AutoGPT的策略是通過ChatGPT的多次循環，實現對復雜目標的拆分和分散尋找答案。但隨著后來的實踐，整個行業其實已經看到了其能力的局限性——單靠語言大模型并不能解決所有問題。

而目前行業內比較贊同的解決方案，就是在不斷提升基礎大模型能力的基礎上，不斷針對小的場景，提供專門的數據和目標，優化出解決一些問題的模型，也可以叫做“智能體”。通過這些“智能體”數量和覆蓋的累積，以及基礎大模型的調度能力，最終讓AI實現“自我計劃、自我協調”的進階人工智能水平。更形象的說，就是一個輸入框解決用戶的絕大部分需求。

而持續為云端提供充沛AI運行能力的英偉達，顯然有推進這套機制的資本。

在有望加速全行業AI應用落地之余，英偉達的這套NIM體系，還將把各種有潛力的AI模型和應用，緊緊地綁定在英偉達有著明顯優勢的云端算力性能和成本之上，進一步對抗由智能手機廠商發起的端側攻勢，讓其緊握遠期實現通用人工智能（AGI）的先機。

根據英偉達官方目前公布的計劃，NIM體系將在NVIDIA AI企業版中首發，雖然NIM本身不收費，但是NVIDIA AI企業版收費不低，單GPU的使用權限包年就需要4500美金，小時租金為1美元每小時。


「現實 AI」：數字倉庫和機器人

在推進算力和算力的使用上，英偉達是認真的。英偉達在二十年前就做出了 CUDA，推崇加速計算，今日的碩果累累來自于二十年前種下的因。

黃仁勛開場時回顧二十年前，半開玩笑地講到：「當時我們已經算到了有今日。」

而黃仁勛看到的未來是什么樣的呢？

在今天的 GTC 上，我們也小小地瞥見了一下黃仁勛眼中的未來：在世界的底層，是無限擴展的、不竭的算力，在中層，是數字孿生，是 simulation，是依靠算力帶來的對物理世界的無限精準的模仿，實驗和預測，而在上層，則是一個依靠算力達到最優解的世界——在這個世界里，人與機器人共生。一切第一次發生的，都是發生過無數次的。

這其中，英偉達 2021 年開始推出的 Omniverse，就是中間層非常重要的工具。

Omniverse 是英偉達擅長的計算機圖形、人工智能、科技計算和物理模擬真正大一統的平臺，能夠對環境實現 1:1 的數字孿生。

此次發布會，結合人工智能的浪潮，Omniverse 展現了許多新的應用可能。

Omniverse 可以為現在最火的具身智能，提供一個訓練場所。英偉達表示，英偉達建立了 Isaac Lab，一款機器人學習應用程序，用于在 Omniverse Isaac 模擬器上進行訓練。通過新的計算編排服務，可以在基于物理的模擬中訓練機器人，并能零次訓練（zero-shot）遷移到實際環境。

機器人模型將使機器人能夠從少量人類演示中學習，從視頻中理解人類、在模擬中訓練模型，并最終直接部署到物理機器人上。

黃仁勛還在發布會上宣布了 Project GR00T 項目，GR00T 是一個用于人形機器人的通用基礎模型，基于 Jetson Thor（英偉達的一款GPU）來開發生產機器人。

除此之外，英偉達還展示了一個數字倉庫的案例。

視頻中，展示了一個一個 10 萬平方英尺倉庫的 Omniverse 模擬環境，它整合了運行視頻、Isaac 感知器堆棧的數字工人 AMR、來自 100 個模擬天花板安裝攝像頭的整個倉庫的集中活動地圖等。

在視頻中，一個數字工人 AMR 的原定計劃的路線上，發生了一起事故，路徑受阻。英偉達 Metropolis 可以實時改變路徑規劃。通過基于生成式 AI 的 Metropolis 視覺基礎模型，操作員甚至可以使用自然語言提問發生了什么事情。

在此次 GTC 上，英偉達宣布，將創建 Omniverse Cloud 的 api，而且將非常易用，企業可以更容易地使用 Omniverse，同時其中還將有 AI 的能力。比如可以直接用自然語言場景描述，創建仿真環境的 3D 圖像。

同時，英偉達宣布與 Vision Pro 達成合作，Omniverse Cloud 將能夠向 Vision Pro 串流。「從虛擬車上下來，穿過車門的感覺，非常奇怪，但也非常棒。」黃仁勛講到，「Vision Pro 將把你帶入 Omniverse Cloud，你能夠體驗到的工作流是無與倫比的。」

超過 1 萬人在現場觀看 Keynote，900 場以上的分享以及數百家展商，2024 年 GTC 被戲稱為「AI 界的伍德斯托克」——除了蘋果公司，少有公司能讓科技變成一種人人想要「沾上邊」的時尚。畢竟，在「生成式 AI」代表未來的當下，每個人都想成為那個跟上潮流的人。

英偉達無疑是那個潮流背后最大的推手之一，同時也是目前最大的受益方，它需要做的，是為所有人提供更大的夢想，和更多的算力。順便，或許，成為全球市值最高的公司，沒有之一。