超級晶片、超級投資、超級機會。和 OpenAI 宣佈重組的同一天，輝達創始人黃仁勳，將公司的 GTC 大會，搬到了華盛頓舉行。在台北時間凌晨舉辦的輝達 GTC 大會上，黃仁勳用一系列人類歷史創新的剪影開場，並把輝達與 AI 創新直接拔高定調為「下一個阿波羅時刻」。除了展示下一代超級晶片 Vera Rubin，黃仁勳還大談 6G、量子計算，機器人和自動駕駛，同時宣佈要投資新的巨頭，舞台大屏上輝達的「合作」對象名單可以說是密密麻麻。前不久，輝達曾對外宣佈向曾經的競爭對手英特爾投資 50 億美元，一度讓英特爾股價飆漲，同月又表示將向 OpenAI 投資 1000 億美元，AI 圈的循環資本運作一度被人戲稱是「左腳踩右腳上天」的遊戲。儘管已經引起熱議，並被市場提及風險，但這沒有停下輝達撒錢的動作。在 2025 GTC 大會上，黃仁勳又宣佈要投資 10 億美元，這次的對像是諾基亞，當天諾基亞股價於是應聲飆漲超 20%。除了與諾基亞合作，輝達還宣佈將與甲骨文打造 AI 超級電腦，與富士康合作在德克薩斯州建立生產 GPU 的自主機器人工廠，並計畫與 Uber 合作開發自動駕駛機器人計程車等等。輝達的觸角，可以說已經全方位伸向了全球各行各業的龍頭。而隨著美國股市新一輪上漲，輝達公司的估值，向著 5 兆美元又挺進了一步。01. Vera Rubin 超級晶片首先，在 GTC 大會上，黃仁勳首次公開展示了下一代「Vera Rubin 超級晶片（Superchip）」。它搭載了一顆代號「Vera」的 CPU 和兩顆體積龐大的「Rubin」GPU，每顆 GPU 均採用最新的 HBM4 高頻寬記憶體，配合 32 個 LPDDR 記憶體插槽。據悉，輝達實驗室已經收到首批由台積電代工生產的 Rubin GPU 樣品，並計畫在明年同一時間或更早實現量產。黃仁勳 GTC 大會台上展示下一代 Vera Rubin 超級晶片｜圖片來源：輝達Rubin GPU 被視為輝達自 Blackwell 架構之後的又一次躍遷。每顆晶片的浮點計算性能可達 50 PFLOPs（FP4），搭配 288 GB 的 HBM4 視訊記憶體，幾乎是現有 GB300 Superchip 性能的數倍。與此同時，Vera CPU 採用定製 Arm 架構，擁有 88 個核心、176 執行緒，並通過 NVLINK-C2C 介面與 GPU 連接，頻寬高達 1.8 TB/s。這樣的架構組合，使得「Superchip」不再是傳統 CPU+GPU 的鬆散拼裝，而成為真正意義上融合式計算引擎。該系統平台被命名為 Vera Rubin NVL144，顧名思義，它包含 144 個互聯單元。其整體推理性能可達到 3.6 Exaflops（FP4），訓練性能則達到 1.2 Exaflops（FP8），相較 GB300 NVL72 實現了 3.3 倍的性能提升。平台支援 13 TB/s 的 HBM4 記憶體頻寬，擁有 75 TB 的高速記憶體池，NVLINK 與 CX9 互聯的總頻寬分別提升到 260 TB/s 與 28.8 TB/s。這還僅僅是開始。黃仁勳提到，Rubin 架構的第二階段——Rubin Ultra NVL576 平台，計畫在 2027 年推出。這一代產品會在現有基礎上再度擴展，系統規模從 144 提升至 576，GPU 從兩顆擴展到四顆，每顆 GPU 同樣為 Reticle 等級的巨型晶片。輝達晶片與平台路線圖，2016 至 2028 年節奏｜圖片來源：輝達Rubin 系列的推出，標誌著輝達從 Blackwell 架構的過渡。Blackwell Ultra（GB300）仍在高速出貨中，輝達的策略顯然是讓兩代產品形成梯隊，GB300 繼續支撐當下的雲端運算和訓練負載，而 Rubin 則預備承接 2026 年之後的需求。值得注意的是，Rubin 的技術走向也反映出輝達在硬體設計理念上的轉折。過去十年，輝達不斷強化 GPU 的平行計算能力，而現在，它開始更系統化地整合 CPU 與 GPU，將其統一在一個超高速互聯體系之下。另外，Rubin 的命名方面，Vera Rubin 是 20 世紀最具影響力的天文學家之一，她的研究揭示了暗物質的存在——一個看不見卻主宰宇宙結構的力量。02. 與諾基亞合作 6G AI 平台輝達每次發佈會，總有公司會受影響，股價隨之波動。此次受影響最大的幸運兒，非「諾基亞」莫屬。輝達宣佈將以每股 6.01 美元的認購價向諾基亞投資 10 億美元。兩家合作的核心，是黃仁勳宣佈的「NVIDIA Arc Aerial RAN Computer（ARC）」，一款支援 6G 的電信計算平台，結合了連接、計算和感測功能。諾基亞據稱將在輝達的平台上推出 AI 原生的 6G 網路，推出新一代 AI-RAN 產品線。按照輝達的說法，這次合作將標誌著「AI 原生無線時代的開始」。輝達宣佈與諾基亞合作｜圖片來源：輝達簡單來說，以前，基站只是訊號的中轉站，現在，它有可能會成為 AI 的邊緣推理節點。AI 不僅「最佳化通訊」，甚至直接「跑在通訊網路」上。ARC 更大的願景是，讓未來的每個基站，不僅能根據天氣、訊號干擾、使用者密度智能調度發射功率，還能部署「AI 服務」，如工業自動化控制、遠端協作、低延遲雲遊戲等。真如此，通訊基礎設施可能迎來巨變。過去十年，美國在 5G 領域的佈局顯得步履遲緩，從標準制定到產業鏈落地，全球主導權早已旁落。根據雙方披露的計畫，輝達將投資 10 億美元入股諾基亞，用於加速 AI-RAN 的全球部署。與此同時，還有其他巨頭的參與，比如戴爾科技將提供 PowerEdge 伺服器。美國的電信巨頭 T-Mobile 則將成為首個進行現場測試的營運商，計畫在 2026 年啟動 6G 實地驗證。「電信行業擁有人工智慧最寶貴的資源——邊緣計算，也就是資料產生的地方。」戴爾 CEO 稱，「現在，我們正在運用這些專業知識，將智能分佈到數百萬個邊緣節點。如今，那些對基礎設施進行現代化改造的營運商將不僅僅是承載人工智慧流量，他們還將是分佈式人工智慧網格工廠，在源頭進行處理，延遲和資料主權至關重要。」根據市場分析機構 Omdia 的預測，到 2030 年，AI-RAN 市場累計規模將超過 2000 億美元。這是通訊產業最重要的技術躍遷之一，而諾基亞與輝達的聯合，也正是押注在這一趨勢之上。目前全球移動 AI 流量增長迅猛，例如，ChatGPT 每周 8 億活躍使用者中，近一半來自移動端，AI 的需求已經從雲端延伸到終端。輝達官方稱，與諾基亞的合作，可讓消費者在其裝置上使用生成式、agentic 和 physical AI 應用時能夠享受流暢的網路體驗。它還將支援未來的原生人工智慧裝置，例如無人機、增強現實和虛擬現實眼鏡，並為整合感知與通訊等 6G 應用做好準備。「基於輝達 CUDA 和 AI 的 AI-RAN 將徹底改變電信行業——這是一次跨時代的平台變革。」黃仁勳稱。03. 連接量子與 GPU 計算如果說 CUDA 是 GPU 計算的起點，那麼 NVQLink 與 CUDA-Q 的結合，則意味著量子計算正式被納入輝達的軟體生態體系。在 GTC 大會上，黃仁勳宣佈推出 NVQLink，一種量子 GPU 互連技術，用於將 GPU 與量子處理器緊密結合，以建構加速量子超級電腦，主要用於大規模量子計算和量子糾錯。黃仁勳稱：「它不僅僅是為當今少量量子位元進行糾錯，它還為未來進行糾錯——那時我們將把量子電腦從現在的幾百個量子位元擴展到幾萬個，甚至未來的幾十萬個量子位元。」輝達推出 NVQLink｜圖片來源：輝達據他透露，已有 17 家量子處理器製造商、5 家量子控制系統廠商和 9 家國家實驗室支援 NVQLink，「業界的支援令人難以置信」。參與者包括 Alice & Bob、IonQ、Rigetti、Pasqal、QuEra 等多家前沿量子公司，以及控制系統廠商 Keysight、Zurich Instruments、Quantum Machines 等。「在不久的將來，輝達的每台 GPU 科學超級電腦都將是混合型的，並與量子處理器緊密結合，以擴展計算的可能性。」黃仁勳稱，「NVQLink 就像連接量子和傳統超級電腦的羅塞塔石碑，將它們整合成一個統一、連貫的系統，標誌著量子 GPU 計算時代的到來。」04. Physical AI 進展在近兩年的 GTC 大會上，黃仁勳幾乎每次都會在演講最後提 Physical AI、Omniverse 數字孿生和機器人，這次也不例外。據輝達稱，西門子是首家開發支援輝達「超級 Omniverse 藍圖」的數字孿生軟體的公司，目前正在測試階段。新技術堆疊將整合至西門子的 Xcelerator 平台，支援將真實 3D 模型與即時運算元據結合，進行大規模工廠數字孿生的設計與營運。發那科和富士康工業富聯是首批支援基於 OpenUSD 建構其機器人數字孿生模型的製造商。黃仁勳在 GTC 大會上展示了富士康在德州休斯頓新建的 24 萬平方英呎工廠，據稱在現實動工之前，整座工廠的產線、機器人與物流在真實物理與即時資料中被反覆推演，先在虛擬世界把良率與節拍調優，再在現實中落成。另外，卡特彼勒、豐田、台積電等也在用 Omniverse 數字孿生做預測性維護、動態排產、智能調度。例如，台積電用 Omniverse 加速亞利桑那州鳳凰城晶圓廠的設計與建設。黃仁勳認為，AI 正在將全球工廠轉變為「智能思考機器」，這是新一輪工業革命的引擎。他稱：「這些工廠本質上就是一個機器人，它指揮其他機器人製造機器人產品。要實現這一點，所需的軟體量非常龐大，除非能在數字孿生環境中完成，否則幾乎不可能成功。」用輝達平台建構數字孿生的公司｜圖片來源：輝達黃仁勳還提到了一些機器人公司。如機器人明星公司 Figure AI 與輝達合作，訓練了其 Helix 視覺語言動作模型。Agility Robotics 的通用人形機器人 Digit，也借輝達的 Isaac Lab 框架進行強化學習訓練，最佳化步態控制、抗擾恢復等技能。此外還有亞馬遜的機器人，比如其最近發佈的用於拾取、裝載和整合的 BlueJay 多臂機械手也用了 Omniverse 的庫和框架，據稱從概唸到量產只花了一年多時間。Skild AI 則在建構一個通用機器人基礎模型，讓輪式、四足、人形機器人共用一套智能體系，該公司用 Isaac Lab 進行運動和靈巧操作任務訓練，並使用輝達的 Cosmos 世界基礎模型生成訓練資料集。FieldAI 在建築、油氣領域訓練跨形態機器人大腦，也在用 Isaac Lab 強化學習與 Isaac Sim 進行合成資料生成與軟體閉環驗證。黃仁勳還提到了迪士尼，稱該公司正在使用輝達的 Omniverse 訓練「有史以來最可愛的機器人」。黃仁勳站在一堆機器人中間｜圖片來源：輝達05. 「輝達宇宙」在本次 GTC 上，黃仁勳還提出一個概念：AI 不是工具，AI 就是勞動力。在他看來，以往的軟體是「人用工具」，而 AI 是「會用工具的數字勞動力」。它不僅能理解、響應、學習，還能配合 IDE、瀏覽器、搜尋引擎、資料庫，完成實際任務。因此，輝達開始深入 SaaS 與企業軟體體系，宣佈和 Palantir、CrowdStrike、SAP、Synopsys 等公司合作，將其 AI 工具鏈嵌入到一些行業龍頭企業系統中。比如，Palantir 的 Ontology 將整合 NVIDIA GPU 加速進行即時資料處理；CrowdStrike 的安全系統，將部署邊緣 AI 模組，實現「秒速響應」；Synopsys 和 Cadence，將利用 NVIDIA 提供的 AI Agent 輔助晶片設計，實現「AI 設計 AI」的循環最佳化。在醫療領域，跨國製藥公司禮來正在打造藥物研發 AI 工廠，據稱有 1000 個輝達 Blackwell Ultra GPU。在汽車側，輝達還宣佈與 Uber 達成戰略合作，要擴展全球最大的 L4 自動駕駛出行網路。Uber 計畫自 2027 年起正式啟動規模化部署，首批目標是 10 萬輛車輝達為此推出了 DRIVE AGX Hyperion 10，號稱「可讓任何車輛達到 L4-ready 階段」，核心是兩套高性能的 DRIVE AGX Thor 車載平台，基於 輝達 Blackwell 架構。輝達與 Uber 合作｜圖片來源：輝達在輝達的佈局中，Uber 只是龐大生態的一環。Stellantis、Lucid、梅賽德斯奔馳等車企將基於 Hyperion 10 平台打造各自的 L4 級車輛。另外，在卡車領域，Aurora、沃爾沃、Waabi 正在用輝達平台開發 L4 級自動駕駛卡車。而在更廣泛的 L4 生態中，據稱 Avride、Momenta、Nuro、Pony.ai、Wayve、WeRide 等公司也都在用輝達的 DRIVE 平台進行演算法開發。這是一個跨越乘用車、商用車、Robotaxi 乃至機器人領域的巨大生態網路，而輝達的野心是成為這個網路的中樞。「全世界大約有 5000 萬輛計程車。未來，大量的無人駕駛計程車將加入到計程車隊伍中。」黃仁勳稱：「我們正與 Uber 合作，為整個行業建立一個框架，基於英偉 AI 基礎設施大規模部署自動駕駛車隊。曾經的科幻小說正在迅速成為現實。」黃仁勳在 2025GTC 大會上｜圖片來源：輝達可以說，這屆 GTC，黃仁勳的重心已經不是吹單卡跑分，而是國家戰略、各種 AI 工廠、產業。輝達從算力到場景的全鏈路施工圖，越來越具體，結盟的各種行業龍頭，也比以往任何時候都多。作為全球最大的 AI 算力供應商，輝達甚至比自己的客戶——雲端運算和 AI 大模型公司——更希望 AI 能進一步進入真實世界。而要達成這樣一個「輝達宇宙」，「皮衣主教」需要更多的夥伴，非常非常多的夥伴，就像這屆華盛頓 GTC 大會上這樣。 (極客公園)