北京时间10月29日凌晨 ，英伟达在美国首都举办GTC大会 ，公司CEO黄仁勋登台畅谈AI产业的前沿展望 。
与以往有明确重点的发布会不同，黄仁勋此次的演讲涉猎甚广 ，全球资本市场热炒的6G、量子计算 、物理AI和机器人 、核聚变、自动驾驶全都有份 。
面对英伟达直到2028年的技术路线图和下一代Vera Rubin架构产品实机亮相 ，叠加黄仁勋炫耀“到2026财年的Blackwell 、Rubin芯片订单已经积攒5000亿美元”，截至当地时间10月28日美股收盘，英伟达股价再创历史新高 ，逼近5万亿美元市值关口。
芯片出货量激增 产能扩张迅猛
黄仁勋透露 ，英伟达最快的AI芯片Blackwell GPU已在亚利桑那州实现全面生产 。
黄仁勋披露了英伟达芯片出货的惊人数据 。他表示，英伟达预计将出货2000万块Blackwell芯片。相比之下 ，上一代产品Hopper架构芯片在整个生命周期内仅出货了400万块。
黄仁勋还表示 ，过去四个季度已出货600万块Blackwell GPU，需求依然强劲 。英伟达预计 ，Blackwell和明年推出的Rubin芯片将合计带来五个季度5000亿美元的GPU销售额 。
本月早些时候 ，英伟达和台积电宣布首批Blackwell晶圆已在亚利桑那州凤凰城的工厂生产。英伟达在一段视频中表示，基于Blackwell的系统现在也将在美国组装 。
英伟达联手诺基亚布局6G网络
作为官宣的第一个合作协议 ，黄仁勋宣布与诺基亚达成合作协议 ，除了10亿美元股权投资外，两家公司还将合作推出面向6G的电信计算平台NVIDIA ARC（Aerial RAN Computer） ，捕捉AI-RAN市场的机遇 。NVIDIA Arc是运行在CUDA-X之上的无线通信系统。
英伟达介绍称 ，目前“AI流量 ”正处于爆发性增长的状态，例如ChatGPT每周8亿活跃用户中，几乎有50%的人通过移动设备访问该AI 。借助AI-RAN系统 ，移动运营商可以提升性能和效率 ，增强AI应用的网络体验，并用同样的设施提供6G服务 ，为无人机 、汽车、机器人以及AI眼镜提供网络连接 。
在会后的新闻稿中 ，英伟达也宣布与T-Mobile、思科等合作伙伴打造美国首个面向6G的AI原生无线堆栈，并推出推进下一代无线技术的新应用。
NVQLink连接量子计算与GPU系统
英伟达同时展示了基于CUDAQ核心构建的NVQLink ，用于连接传统GPU和量子计算机 ，共同加速量子计算 。目前的量子计算对环境噪声高度敏感，且可用性有限 。因此需要基于GPU的超级计算机承担起量子处理器的部分负载 ，支持量子纠错所需的控制算法。
英伟达称 ，NVQLink技术已获得17家量子处理器制造商和5家控制器制造商的支持，包括Alice & Bob 、Atom Computing 、IonQ、IQM Quantum Computers 、Quantinuum 、Rigetti等公司 。美国能源部领导的9个国家实验室将使用NVQLink推动量子计算突破 ，包括布鲁克海文国家实验室、费米实验室 、洛斯阿拉莫斯国家实验室（LANL）等 。
英伟达表示 ，开发人员可以通过CUDA-Q软件平台访问NVQLink，创建和测试无缝调用CPU 、GPU和量子处理器的应用程序。
英伟达与甲骨文打造美能源部最大AI超算
黄仁勋还宣布与美国能源部达成协议，将再建设7台超级计算机。这些超算将使用Blackwell和下一代Vera Rubin架构芯片 ，分别配置在阿贡国家实验室和洛斯阿拉莫斯国家实验室 。
英伟达宣布与甲骨文合作 ，为美国能源部建造该部门最大的AI超级计算机Solstice系统，该系统将创纪录地配备10万块英伟达Blackwell GPU 。另一套名为Equinox的系统将包含1万个Blackwell GPU ，预计于2026年上半年投入使用。
两套系统均通过英伟达网络互联 ，总计提供2200 exaflops的AI性能 。这些超级计算机将使科学家和研究人员能够使用英伟达Megatron-Core库开发和训练新的前沿模型和AI推理模型，并使用TensorRT推理软件堆栈进行扩展 。
能源部长Chris Wright表示："维护美国在高性能计算领域的领导地位 ，需要我们搭建通向下一个计算时代的桥梁：加速量子超级计算。我们国家实验室、初创公司和英伟达等行业合作伙伴之间的深度合作对这一使命至关重要 。"
BlueField-4推动AI工厂基础设施升级
黄仁勋认为 ，代理式AI不再只是一种工具，而是人们所有工作的助手 。AI带来的“机会不胜枚举 ”。英伟达的计划是建造专用于AI的工厂 ，里面堆满芯片 。
英伟达宣布 ，推出支持AI工厂操作系统的处理器Bluefield-4 。
英伟达发布BlueField-4数据处理单元，支持800Gb/s吞吐量 ，为千兆级AI基础设施提供突破性加速。该平台结合英伟达Grace CPU和ConnectX-9网络技术 ，计算能力是BlueField-3的6倍，可支持规模扩大4倍的AI工厂 。
BlueField-4专为新一类AI存储平台设计，为AI数据管道的高效数据处理和大规模突破性性能奠定基础 。该平台支持多租户网络 、快速数据访问 、AI运行时安全和云弹性 ，原生支持英伟达DOCA微服务。
英伟达与CrowdStrike合作AI网络安全开发
黄仁勋称 ，英伟达将与网络安全公司CrowdStrike在AI网络安全模型方面进行合作。
英伟达宣布与CrowdStrike建立战略合作，在CrowdStrike Falcon XDR平台上提供英伟达AI计算服务 。该合作将Falcon平台数据与英伟达GPU优化的AI管道和软件（包括新的英伟达NIM微服务）相结合 ，使客户能够创建定制化安全生成式AI模型 。
CrowdStrike将利用英伟达加速计算、英伟达Morpheus和NIM微服务 ，将定制LLM驱动的应用程序引入企业。结合Falcon平台的独特上下文数据，客户将能够解决特定领域的新用例 ，包括处理PB级日志以改进威胁搜寻 、检测供应链攻击 、识别用户行为异常 ，以及主动防御新兴漏洞 。
英伟达新自动驾驶开发平台助Uber部署Robotaxi车队
黄仁勋介绍，英伟达的端对端自动驾驶平台DRIVE Hyperion已准备好推出提供Robotaxi服务的汽车 。包括Stellantis、Lucid 和梅赛德斯-奔驰在内的全球汽车制造商将利用英伟达的新技术平台DRIVE AGX Hyperion 10架构加速开发自动驾驶技术。
英伟达宣布与Uber建立合作关系 ，使用新一代英伟达DRIVE AGX Hyperion 10自动驾驶开发平台和DRIVE AV软件 ，扩展全球最大的L4级移动网络 。英伟达将支持Uber，从2027年开始逐步将其全球自动驾驶车队规模扩大至10万辆 。
DRIVE AGX Hyperion 10是一个参考级生产计算机和传感器架构 ，使任何车辆都能达到L4级准备状态。该平台使汽车制造商能够构建配备经过验证的硬件和传感器的汽车、卡车和货车 ，可以托管任何兼容的自动驾驶软件 。
黄仁勋表示："无人驾驶出租车标志着全球交通转型的开始——使交通更安全 、更清洁 、更高效 。我们与Uber共同为整个行业创建了一个框架，以大规模部署自动驾驶车队。"
Uber CEO Dara Khosrowshahi表示："英伟达是AI时代的支柱，现在正充分利用这一创新 ，以巨大规模释放L4自动驾驶能力 。"
英伟达与Palantir打造运营AI技术栈 Lowe's率先应用供应链优化方案
英伟达与Palantir的合作核心是将英伟达的GPU加速计算、开源模型和数据处理能力整合到Palantir AI平台（AIP）的Ontology系统中 。Ontology通过将复杂数据和逻辑组织成互联的虚拟对象 、链接和动作 ，创建企业的数字副本，为AI驱动的业务流程自动化提供基础。
黄仁勋表示："Palantir和英伟达有着共同的愿景：将AI付诸行动 ，把企业数据转化为决策智能。通过结合Palantir强大的AI驱动平台与英伟达CUDA-X加速计算和Nemotron开源AI模型 ，我们正在打造下一代引擎，为运行全球最复杂工业和运营管线的AI专业化应用和代理提供动力 。"
英伟达和Palantir还计划将英伟达Blackwell架构引入Palantir AIP ，以加速从数据处理和分析到模型开发 、微调再到生产AI的端到端AI管线 。企业将能够在英伟达AI工厂中运行AIP以实现优化加速。Palantir AIP还将在英伟达新推出的政府AI工厂参考设计中获得支持 。
英伟达截至2028年的GPU路线图曝光
黄仁勋也在现场展示了英伟达截至2028年的GPU路线图 ，和下一代Vera Rubin架构芯片的样机 。这款产品可能要到明年此时或更晚一些才能量产发货。
现场也展示了英伟达的液冷AI服务器机架 。黄仁勋比划称，1吉瓦数据中心需要8000个这样的机架 。单个机架重达2吨 ，由150万个零部件构成。
加速下一代人形机器人研发
在备受投资者关注的“物理AI”方面 ，黄仁勋的演讲主要放在Omniverse数字孪生技术上，包括利用该技术构建现代工厂 ，以及训练和打造机器人 。其中机器人初创公司Figure宣布与英伟达开展合作 ，加速下一代人形机器人研发 。Figure正在使用英伟达加速计算构建其Helix视觉-语言-动作模型，并采用Isaac平台进行仿真和训练。
英伟达推出了新一代工业级边缘AI平台IGX Thor
英伟达也推出了新一代工业级边缘AI平台IGX Thor，旨在将实时物理人工智能带到边缘端 。与上一代产品IGX Orin相比 ，IGX Thor在集成GPU形态下能提供8倍AI算力 ，独立GPU也能提供2.5倍算力，并提供翻倍的连接性 ，从而在边缘侧无缝运行大型语言模型和视觉语言模型 。
顺便一提 ，核聚变反应堆也能用数字孪生来模拟。英伟达透露，公司与General Atomics以及一系列国际合作伙伴打造了一个具有交互性能的高保真、AI驱动的数字孪生聚变反应堆。这个模型能够以秒级速度预测等离子体行为 。
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