How Nokia went from iPhone victim to $1bn Nvidia deal這家曾為世界帶來3310處理器的芬蘭公司，已為迎接人工智慧革命而進行了自我革新。諾基亞在行動電話行業的統治地位隨著智慧型手機的出現而終結 © FT montage/Alamy/Dreamstime很少有數字聲音能像諾基亞手機鈴聲那樣深深地印入人腦。到 2009 年，這家芬蘭行動電話巨頭的標誌性鈴聲已經無處不在：據估計，每天在全球播放 18 億次——相當於每秒播放 20,000 次。這款手機鈴聲源自弗朗西斯科·塔雷加的古典吉他作品《大華爾茲》，它已成為這家公司的代名詞，該公司從 20 世紀 90 年代中期到 2008 年的鼎盛時期一直主導著行動電話革命。然後，音樂戛然而止。iPhone 和價格更低的Android智慧型手機的出現，導致諾基亞的銷量暴跌，似乎讓這家曾推出風靡一時的 3310 手機的公司，以及黑莓等其他早期移動先驅，走上了被時代淘汰的道路。然而到了2025年，諾基亞實現了轉型。該公司最新的戰略轉型是提供連接雲服務和資料中心所需的硬體，這一轉型在10月份得到了輝達的支援，輝達宣佈計畫向諾基亞投資10億美元。兩家公司已達成戰略合作夥伴關係，旨在將人工智慧融入電信網路。據諾基亞現任首席執行長賈斯汀·霍塔德稱，諾基亞重塑業務的能力已成為其品牌形象的一部分。諾基亞首席執行長賈斯汀·霍塔德（左）與輝達首席執行長黃仁勳 © Kent Nishimura/彭博社“這樣做有著非常寶貴的傳統，”他告訴《金融時報》。“諾基亞能夠說：‘哦，這是我們昨天解決的問題，這是我們今天需要解決的問題’……這對於諾基亞來說非常自然。”這家芬蘭集團從 1865 年的一家造紙廠發展成為人工智慧革命的重要參與者——期間還銷售過橡膠靴、電視機和世界領先的行動電話——贏得了分析師和業內人士的讚賞。CCS Insight首席分析師本·伍德表示：“諾基亞的發展歷程令人矚目。”諾基亞在行動電話行業近二十年的統治地位，得益於其迅速採用了全球移動通訊系統（GSM）——一套用於 2G 網路的標準，而 GSM 也成為了現代連接的基礎。它的手機配備了鍵盤和小螢幕，開創了簡訊時代，並成為一種文化現象，出現在從《駭客帝國》到《霹靂嬌娃》等電影中。諾基亞從 1992 年到 2006 年擔任首席執行長的約爾馬·奧利拉表示，該公司手機之所以受歡迎，是因為該公司由市場行銷人員領導，而競爭對手則由專注於底層技術的人營運。“我們有一種非常特別的方式來……設計手機，使它們對使用者友好，”他告訴《金融時報》。2002年，赫爾辛基一家商店裡的諾基亞6510手機。在2000年網際網路泡沫鼎盛時期，諾基亞的市值一度達到約2860億歐元。 © Markku Ulander/AFP/Getty Images據CCS Insight的資料顯示，到2000年，諾基亞佔據了全球手機市場26.4%的份額。在2000年網際網路泡沫鼎盛時期，諾基亞的市值達到頂峰，約為2860億歐元，估計對芬蘭GDP的貢獻約為4%。奧利拉說：“諾基亞比大多數公司都更堅信移動技術將會大有可為。但事實證明，它的發展規模甚至比我們預想的還要大。”該公司售出了1.26億部最受歡迎的機型3310，也被稱為“磚頭”。諾基亞手機預裝了風靡一時的貪吃蛇遊戲，玩家需要使用手機鍵盤在小螢幕上操控一條不斷變長的蛇。然而，諾基亞未能把握智慧型手機時代的重要性（該時代隨著 2007 年第一款 iPhone 的發佈而開啟），最終為此付出了慘痛的代價。“諾基亞抵制了這種轉變，反應太慢，未能重新設計其軟體平台（以與Android和iOS競爭），”新街研究公司分析師本·哈伍德表示。為了在快速增長的智慧型手機市場站穩腳跟，諾基亞在2011年孤注一擲地採用了微軟的Windows Phone系統，並推出了一系列Lumia品牌的手機。伍德表示，這些手機銷量慘淡，這一決定最終成了諾基亞的“致命一擊”。形勢不妙，諾基亞於 2014 年將其裝置和服務部門（其中包含其曾經世界領先的行動電話業務）以 54 億歐元的價格出售給了微軟。該部門的收入已從 2007 年的峰值 377 億歐元下降到出售時的僅 107 億歐元。伍德說，2008 年諾基亞“在全球市場份額接近 40%”，他還補充說，“他們從未想過會遭遇如此災難性的市場份額損失”。隨著諾基亞品牌迅速從消費者心中消失，新任首席執行長拉吉夫·蘇里肩負起了為公司制定不同發展方向的重任。2013 年，諾基亞斥資 17 億歐元收購了西門子在一家網路合資企業中的股份，這筆交易在諾基亞退出手機業務後，突然佔到了諾基亞收入的約 90%。“這必須是基礎，因為你不能在一個薄弱的核心上創立一家公司，”蘇里在 2020 年離開諾基亞後告訴《金融時報》，並補充說，他的“首要任務”是“消除人們對諾基亞未來發展方向的任何疑慮”。為了將諾基亞打造成網路業務領域的主要參與者，蘇里完成了諾基亞歷史上最大的一筆收購：2015年以156億歐元的價格收購了法國網路營運商阿爾卡特朗訊，這筆交易當時引發了爭議。蘇里表示：“收購阿爾卡特是我們做出的最大膽的決定之一。我記得在（關於這筆交易的）特別股東大會上，我走下講台時，一些散戶股東說‘別這麼做’。但我說，‘幾年後你們會感謝我的。’”然而，中國廠商華為和中興的實力日益增強，它們被認為提供了更先進的行動網路技術，蠶食了諾基亞不斷擴大的市場份額。這兩家供應商還是贏得了歐洲一些最大的電信公司（包括英國電信、西班牙電信和德國電信）的合同。由於諾基亞的核心業務再次受到威脅，該公司在十年內第二次改變了發展方向。在時任首席執行長佩卡·倫德馬克 (Pekka Lundmark) 的領導下，該公司進一步進軍雲服務、資料中心和光網路等新興技術領域，並在 2 月份以 23 億美元收購了光網路專家 Infinera。劍橋大學戰略與創新教授沙茲·安薩裡表示，一家公司成功重塑自身的能力“源於其業務特有的敏捷性：它處理失敗的方式，以及它重新分配資源的方式”。他補充道：“諾基亞擁有罕見的本領，能夠在業務停滯不前時切斷其業務往來。它不僅能夠跨產品線轉型，還能跨行業轉型。”今年四月接替倫德馬克擔任諾基亞首席執行長的霍塔爾德，一直致力於讓諾基亞抓住“人工智慧超級周期”帶來的機遇。這一周期每年推動著資料中心數千億美元的支出。諾基亞的光纖技術能夠實現資料中心之間的資訊傳輸，其生產的路由器也為雲服務提供了支援。諾基亞的最新轉型引起了晶片製造商輝達的關注，該公司被廣泛認為是人工智慧革命的幕後推手。這家全球市值最高的公司宣佈投資後，諾基亞的股價上漲了25%。如今，諾基亞集團的市值約為320億歐元，但這與3310時代輝煌的市值相比，仍然相形見絀。然而，一些分析師擔心，這項新戰略可能會讓諾基亞面臨高度波動的人工智慧投資環境，該環境吸引了眾多潛在競爭對手，例如 Ciena 和思科，它們都渴望分一杯羹。PP Foresight 分析師 Paolo Pescatore 表示，鑑於“客戶不願過度依賴單一供應商”，網路營運商對人工智慧投資的未來回報存在“重大擔憂”。然而，霍塔爾德並未氣餒：“這裡有一種心態……有人稱之為堅持戰鬥的決心。但我認為，這裡也存在一種認識，那就是生存之路並非總是筆直的；我們必須不斷調整方向。” (invest wallstreet)

背靠與AI龍頭輝達的戰略合作關係，老牌通訊裝置公司諾基亞周三宣佈公司架構和戰略調整計畫，以“抓住人工智慧超級周期的價值”。諾基亞同時宣佈，基於這項新戰略，公司現在的目標是在2028年前將可比營運利潤提升到27至32億歐元區間。作為參考，公司當前財年的營運利潤指引為17至22億歐元。（來源：公司官網）簡單來說，諾基亞公佈的戰略調整計畫可以被歸納為精簡業務，並聚焦能夠連接AI資料中心的網路基礎設施。在諾基亞的最新戰略優先事項中，前兩條分別是“加速人工智慧&雲領域的增長”，以及“以原生AI網路與6G引領下一個移動連接時代”。現有的四大業務類股將重組為兩個部門——網路基礎設施（Network Infrastructure）和行動網路（ Mobile Infrastructure），一系列表現不佳的業務則轉入“評估待售”狀態。其中網路基礎設施部門將包括光通訊業務，提供可承載AI工作巨量資料量負載所需的光纖連接。行動網路主要由一系列成熟業務組成，包括移動通訊硬體、軟體和技術標準，但也承擔推動行業邁向“AI原生網路和6G”的職責。公告中也宣佈將剝離4項表現欠佳的資產，包括名為“固定無線接入”的5G WiFi業務，以及將基站與核心網路連線的微波業務。這些業務在過去12個月內實現9億歐元的銷售額，營業虧損為1億歐元。作為老牌移動通訊裝置供應商，諾基亞近年來一直難以給出令投資者興奮的增長敘事。現在這家芬蘭公司似乎準備通過“兆美元”規模的AI基礎設施建設浪潮東山再起。對於剛剛公佈的新戰略，諾基亞首席執行官賈斯汀·霍塔德評論稱：“我們正加倍專注於成為一家聚焦連接性的基礎設施提供商——在連接領域想要勝出，就必須先在人工智慧領域勝出。”在剛剛過去的三季度，人工智慧和雲端業務僅佔諾基亞淨銷售額的6%，但諾基亞正將此視為整個通訊行業“最大的機會”。10月底，諾基亞曾與輝達達成一項10億美元的交易，向晶片巨頭出讓3%的股權。兩家公司將共同推進新型AI-RAN的部署——能夠並行處理5G、6G通訊和AI推理的新型電信網路。潛在的應用包括為自動駕駛汽車的攝影機視訊提供算力服務，延遲顯著優於傳統的雲端運算。去年諾基亞曾收購Infinera，擴大人工智慧資料中心網路產品的佈局。另外，諾基亞的國防業務將以“孵化器”的名義保持獨立運作。霍塔德表示，公司將繼續利用現有產品組合進軍該領域，但預期產生的收入不會與其他類股相當。 (財聯社AI daily)

太突然！一代手機霸主要退市了。相信大家看到這個畫面，耳邊就會不自覺響起諾基亞那標誌性曲調鈴聲。誰又能想到，當年最強的手機會淪落至如今的地步。諾基亞（Nokia），這個昔日的手機行業“霸主”，相信大家一定並不陌生，當時“手機砸核桃”的名梗可謂天下皆知。它曾連續15年佔據全球手機第一的王座，是全世界好幾代人心目中的手機王者，經典機型更是數不勝數。誰的青春裡沒有一部諾基亞！回想當年，人手一個諾基亞，新出一款都要迫不及待的買來用，比如今iPhone使用者的信仰程度有過之而無不及。可惜進入智慧型手機時代後，諾基亞迅速落寞。今年1月，諾基亞宣佈，停產智慧型手機，正式退出手機舞台。如今，市值近2700億的諾基亞，連股票也要退市了。不得不感慨，時代拋棄它時，我們甚至沒來得及說一聲再見。諾基亞不僅是一個通訊工具，更是我們青春記憶裡的符號。你還記得當年用過的諾基亞手機嗎？01又一個時代的眼淚誕生！近日，諾基亞官方宣佈，公司已決議從巴黎泛歐證券交易所退市。10年前，諾基亞股票在巴黎泛歐證券交易所掛牌上市；10年後，諾基亞在市值342.36億歐元（約合人民幣2670億元）時宣佈退市計畫。手機待機時長可以用周來計算，結實耐用程度更是堪稱“板磚”，甚至被不少使用者拿來“砸核桃”，這是現代手機品牌如今還無法超越的物理現象。2023年3月，諾基亞更換用了60年的Logo，像是向過去“手機生產者”的刻板印象告別，要做一家商業技術公司，更多的關注網路和工業數位化。彼時，諾基亞的粉絲就心碎不已，妄想著拯救諾基亞手機。去年5月，諾基亞還推出過經典機的復刻版一度引發瘋搶，上架四次均快速售罄、各倉斷貨！很明顯，諾基亞的野心依舊，雖然主營業務已是5G網路裝置和服務，但卻並不想放棄手機業務。就在大家都以為諾基亞還未放棄時，如今等來的卻是宣佈要退市的消息，再次引發網友的一大波“回憶殺”。網友紛紛表示：“一代人的青春記憶”、“我的第一部手機就是諾基亞”、“曾經的最愛”、“還記得用諾基亞砸核桃”。作為一代“街機”，諾基亞無疑是8090後的共同記憶。但當智能化浪潮來襲，諾基亞沒有跟上時代的腳步，曾經那個追求手機摔不壞、碾不碎、砸不爛的諾基亞逐漸成為了過往。02原來，一家偉大的公司是這樣誕生的。1871年，芬蘭的一條叫諾基亞河的旁邊，誕生了一家小公司，沒錯它就是——諾基亞。當時的諾基亞並非是做手機的，主要是做木漿紙和橡膠生意，而且一做就是40年，不過時局動盪，一戰時諾基亞還是撐不住了，被芬蘭一家更大的橡膠廠給收購了。巧合的是，這家工廠也在諾基亞河邊，也自稱諾基亞，所以結果是“‘諾基亞’收購了諾基亞”。期間橡膠廠規模不斷擴大，收購了不少工廠，業務涉獵開始廣泛起來。到了1967年，諾基亞公司（Nokia Ab，建立於1871年），芬蘭橡膠廠（建立於1898年）、芬蘭電纜廠（建立於1912年）才最終合併為新的諾基亞集團。這個集團的產業涉及造紙、化工、橡膠、電纜、製藥、天然氣、石油、軍事等多個領域，產品也非常多元化，幾乎什麼都造。可以這麼說，彼時諾基亞在芬蘭的地位絲毫不亞於如今三星在韓國的影響力，甚至更強。諾基亞當時就是芬蘭的名片。那麼，諾基亞又是怎麼和通訊搭上邊的呢？這要回溯到1960年。當時的諾基亞總裁Bjorn Westerlund眼光獨到，他認為，未來的電信行業一定會很牛逼，能賺大錢。於是，他建立了諾基亞電子部，並專注於電信系統方面的工作。果然，從1962年到70年代中期，電信業得到了迅速發展，諾基亞在芬蘭電信市場的份額也不斷增加。1967年，諾基亞又專門成立了一個部門，開發資料處理、工業自動化和通訊系統。這個部門後來不斷擴大，業務領域包括個人電腦、工作站、數字通訊系統和行動電話。可以發現，諾基亞的前100年，與手機無關，但這卻並影響一個手機霸主的誕生。03手機史上必有諾基亞的勛章。1981年，諾基亞參與推出了當時世界上第一個蜂窩式電話公用網路——北歐行動電話服務網路(NMT)。1982年，諾基亞推出首款車載電話Mobira Senator，開啟移動通訊時代。1984年，眼看著手機業務蓬勃發展，諾基亞乾脆直接收購了Salora。此後的諾基亞繼續瘋狂併購，逐漸成為歐洲排名前列的電子裝置製造商。直到1987年，諾基亞才發佈它的第一部手提電話Mobira Cityman 900，俗稱“大哥大”，功能機時代就此萌芽。1988年，由於諾基亞激進的併購策略，疊加歐洲消費電子市場激烈的價格競爭，公司利潤大幅下降。1991年時，虧損更是高達1.02億美元。於是，傳統的地板、紙張、橡膠和通風系統等部門相繼被剝離出售。1992年，被譽為諾基亞“最偉大的總裁”——喬瑪·奧利拉（Jorma Ollila）上任 CEO。面臨功能機時代的新風口，諾基亞這個龐然大物，在奧利拉的主導下，開始逐漸放棄做了100年的老本行，對內部進行了大刀闊斧的改革和業務精簡，並開始聚焦電信業務。同年十一月份，諾基亞推出了世界第一款量產的GSM手機——諾基亞1011，這家芬蘭公司開始了它在移動通訊領域的傳奇征程。1994年，諾基亞徹底爆發了。7月紐交所上市，10月諾基亞2110發佈，這部手機特別的地方在於首次搭載了極其經典的 Nokia Tune 鈴聲；此時遙遠的東方大國也是用這款諾基亞2110打通了中國歷史上第一個GSM電話。1996年，諾基亞又再次將電纜和機械、消費電子（彩電）這兩大業務剝離乾淨，當初成立諾基亞集團時所齊聚的“三巨頭”，與全新的諾基亞再無聯絡。最終得以完全保留的，則是以前電子部所衍生的電信、行動電話兩大部門。也正是因為諾基亞這個破釜沉舟的決定，讓它一步步擊敗了摩托羅拉、愛立信等競爭對手，連續15年屹立手機市場份額第一的位置而不倒。1996年到2001年，諾基亞的年營業額增長了近五倍——從65億歐元增至310億歐元。04超百年曆程的諾基亞，底蘊之強令人震撼；在轉型路上的循序漸進，諾基亞也終於迎來屬於自己的輝煌。當時的諾基亞，幾乎壟斷了高速增長的手機行業，推出了很多經典型號的手機，也創造了很多行業第一。2003年發佈的諾基亞1100，銷量達到2.5億台，奠定了諾基亞“機皇”的地位，隨後在2005年發佈的諾基亞1110也達到了2.5億台的累計銷量。2006年，諾基亞在全球手機市場的份額達到恐怖的41%，相當於全世界近一半的手機都是諾基亞牌子的。正所謂盛極必衰，後來發生的事，大家應該都比較熟悉。諾基亞等了100多年的風口，花期也就維持了不到20年，這對一家百年巨頭來說，無疑是致命的打擊。巨鱷轉身所要面臨的都是深淵，所以巨頭轉型往往都是最難的。已成帝國的諾基亞再無當年“破釜沉舟”的勇氣，像極了“沙灘前輩”柯達。一個發明了世界上第一台數位相機的世紀巨頭，最終卻被數位時代所吞噬。2007年，Google推出了Android（Android），蘋果推出了iPhone。從此，智慧型手機時代正式開啟，諾基亞從巔峰跌落剛好就是從這年開始的。之後，諾基亞雖然力推自家的“塞班”系統，但面對Android和IOS，根本無招架之力。2013年，諾基亞手機以73億美元的價格賣給了微軟，諾基亞手機帝國轟然倒塌。2025年1月，諾基亞的手機生產及品牌營運商宣佈，停產所有諾基亞品牌智慧型手機，這意味著其智慧型手機時代的終結。但值得一提的是，也許大家有一個誤區，那就是其實諾基亞集團還活著。就像那天三星不做手機，韓國依然離不開三星一樣，芬蘭同樣離不開諾基亞，芬蘭最大的通訊裝置製造商依然不容小覷，行業地位甚至可以與華為媲美。2017年，諾基亞超越了愛立信，成為全球第二大通訊裝置商。百足之蟲死而不僵，何況諾基亞是頭大象呢？2021年，諾基亞年營收達到了262億美元（約1863億元）；2024年，諾基亞年營收約208億美元。財報資料顯示，2025年第三季度，諾基亞調整後的淨銷售額達48.33億歐元，同比增長12%。可以看出，諾基亞每年依舊有著近2000億元的營收，賺的錢依舊不少，國內手機巨頭OPPO、vivo去年也不過才2000億左右的營收。而這次諾基亞巴黎退市，只不過是因為其業務調整的原因，美國還依然保留著上市地位，市值還有近400億美元。也許，諾基亞只是在等下一個風口而已。畢竟，百年風雨歷程，總歸要學會成長吧。你看好諾基亞的未來嗎？ (投資家)

當地時間11月4日，諾基亞官方宣佈，公司有意從巴黎泛歐證券交易所退市。圖源：法國巴黎泛歐證券交易所諾基亞：計畫退市將在未來三個月內生效諾基亞表示，公司董事會已決定提交申請，將其股票（ISIN：FI0009000681）從巴黎泛歐證券交易所（Euronext Paris）摘牌。諾基亞稱，此次提交退市申請的決定，是諾基亞在對巴黎泛歐證券交易所的股票交易量、相關成本及行政要求進行全面評估後作出的。諾基亞的股票將繼續在赫爾辛基納斯達克證券交易所上市，其美國存托憑證（ADR）也將繼續在紐約證券交易所交易。諾基亞還表示，本次從巴黎泛歐證券交易所退市尚需獲得該交易所董事會的批准。若獲批，預計退市將在未來三個月內生效。已停產所有諾基亞品牌智能手機諾基亞公司成立於1865年，總部位於芬蘭埃斯波，主營移動通訊裝置生產和相關服務。2025年1月，諾基亞手機的生產及品牌營運方HMD Global宣佈，停產所有諾基亞品牌智慧型手機，這意味著其智慧型手機時代的終結。諾基亞股票於2015年11月在巴黎泛歐證券交易所掛牌上市。截至11月3日收盤，諾基亞每股報6.14歐元，較上一日收盤價上漲4.24%；公司最新市值為342.36億歐元，折合人民幣約2670億元。財報資料顯示，2025年第三季度，諾基亞調整後的淨銷售額達48.33億歐元，同比增長12%；營業利潤為4.35億歐元，同比下滑10%。諾基亞CEO Justin Hotard表示，公司在第三季度實現了穩健的發展，所有業務均實現增長。AI超級周期正加速對先進、可信賴的連接方案的需求，諾基亞具備獨特優勢，有望在這一市場佔據領導地位。據Justin Hotard透露，公司將在11月19日於紐約舉行“資本市場日”，屆時將分享如何釋放資產組合全部潛力的戰略，以及聚焦公司增長與營運槓桿的具體舉措。 (中國經濟網)

當黃仁勳在GTC 2025舞台中央舉起右手，宣佈向諾基亞注資10億美元時，全球數百萬個基站的價值鏈開始悄然重組。01. 黃仁勳豪賭諾基亞“今天我們宣佈與諾基亞建立了合作關係，諾基亞是世界第二大電信製造商，這是一個價值3兆美元的產業。”在GTC 2025大會上，輝達CEO黃仁勳自信地宣佈了一項重大投資。輝達將以每股6.01美元的價格認購諾基亞1.66億股新股，總投資額高達10億美元，獲得諾基亞約2.9%的股份。消息公佈後，諾基亞股價單日暴漲22%，創下2021年以來新高。這場看似普通的資本合作，實則是AI晶片巨頭與通訊裝置老兵的戰略聯姻，預示著通訊行業即將迎來“AI原生網路”的顛覆性變革。從交易結構看，輝達對諾基亞的投資遠非單純的財務投資。根據協議，輝達將以每股6.01美元的認購價獲得諾基亞新發行的1.66億股股票。這一價格相比諾基亞此前交易日的收盤價可能存在溢價，但市場反應極為積極。黃仁勳直言不諱地指出：“電信基礎設施是重要的國家基礎設施，是經濟和安全的數字神經系統。”他強調，AI-RAN將徹底改變電信行業，這是一場代際平台轉變，使美國能夠在這項重要的基礎設施技術競爭中重新獲得全球領導地位。諾基亞總裁兼首席執行官Justin Hotard則從另一個角度解讀了這次合作：“電信的下一次飛躍不僅僅是從5G到6G，而是對網路進行根本性重新設計，以提供人工智慧驅動的連接。”02. 諾基亞的隱藏籌碼不止是基站裝置商表面看，諾基亞作為世界第二大電信裝置製造商，擁有遍佈全球的基站網路和通訊基礎設施。但深挖其技術儲備，你會發現輝達看中的遠不止這些。諾基亞真正的籌碼在於其完整通訊技術堆疊和光網路能力。通過2025年初收購Infinera，諾基亞已佔據全球光網路裝置21%的市場份額，其800Gbps相干光模組技術正成為AI資料中心互聯的關鍵。諾基亞CEO Pekka Lundmark曾直言：“相干光學技術將加速800Gbps模組落地，這正是AI時代算力網路的剛需。”在無線接入領域，諾基亞的AnyRAN方法通過為雲RAN和專用RAN建立軟體定義的RAN演進路徑。其AirScale基帶採用模組化架構，新卡可以與以前部署的卡共存，這意味著諾基亞旨在通過新的AI-RAN功能將其AirScale基帶擴展和發展到5G-Advanced和6G時代。此外，諾基亞還擁有資料中心交換技術（SR Linux軟體）、遙測和結構管理平台等。這些技術與輝達的AI基礎設施形成完美互補。正如合作協議中提到的，輝達也將探索在AI基礎設施中使用諾基亞資料中心技術的方法。03. 業績透視：被低估的AI轉型者就在投資消息公佈前幾日，諾基亞交出了一份亮眼的第三季度財報：淨銷售額同比增長12%至48.28億歐元，其中網路基礎設施業務猛增28%。更值得關注的是，諾基亞正在從傳統電信裝置商向AI與雲基礎設施供應商轉型。霍塔德透露：“AI與雲客戶已佔集團淨銷售額的6%，佔網路基礎設施的14%。”這些數字背後，是諾基亞在光網路和IP網路領域的強勁增長。其800G ZR/ZR+相干可插拔產品已開始向美國超大規模型客戶發貨，這意味著諾基亞正成功切入炙手可熱的AI資料中心市場。但轉型並非一帆風順。諾基亞第三季度毛利率下滑1.5個百分點至43.7%，淨利潤同比下滑54%。這種 “增長但盈利承壓” 的矛盾狀態，或許解釋了為什麼市場一直未能充分認識諾基亞的AI潛力。04. 戰略棋局輝達的生態擴張投資諾基亞並非輝達近期的孤例。9月，輝達宣佈向CPU廠商英特爾投資50億美元；同期，還計畫向OpenAI投資最多1000億美元。這些大手筆投資描繪出輝達建構全端計算生態的宏大藍圖——從晶片製造到AI模型，再到通訊網路，輝達正通過資本紐帶將自己嵌入整個數字經濟的底層架構。黃仁勳在GTC大會上透露，輝達已出貨600萬顆Blackwell GPU，預計Blackwell與下一代Rubin晶片的總銷售額將達到5000億美元。但這些硬體需要更廣闊的應用場景，而電信網路正是最大的潛在市場之一。據分析師公司Omdia預測，RAN市場到2030年將累計超過2000億美元，其中AI-RAN部分將成為增長最快的細分領域。 對輝達而言，投資諾基亞等於拿到了通往2000億美元市場的“門票”。05. 點評黃仁勳的6G顛覆性願景AI-RAN（人工智慧-無線接入網路）是這次合作的核心創新點。那麼，什麼是AI-RAN，它為何如此重要？AI-RAN的基本理念是將人工智慧直接整合到無線接入網路中，使基站不僅提供連接功能，更成為分佈式智能節點。黃仁勳展望：“未來每個基站都是AI節點，6G網路將成為機器人、自動駕駛和元宇宙的神經中樞。”輝達推出的Aerial RAN Computer Pro（ARC-Pro）是一個6G就緒的加速計算平台，它結合了連接、計算和感測功能，使電信公司能夠通過軟體升級從5G-Advanced遷移到6G。該平台融合了Grace CPU、Blackwell GPU和Mellanox網路技術，專為6G基站設計，可將無線頻譜效率提升3倍。諾基亞將加速其5G和6G RAN軟體在輝達CUDA平台上的可用性，並通過將輝達ARC-Pro嵌入到新AI-RAN解決方案的核心來擴展其RAN產品組合。這種合作模式將使諾基亞的行動網路客戶能夠從當今的RAN網路無縫過渡到未來的AI-RAN網路。 (壹零社)

“中國晶片要爆發了。”官宣完“地表最強”的輝達新GPU後，黃仁勳面對全球媒體的鏡頭如是說。他還大誇中國模型，直言Qwen、DeepSeek都是“世界級、革命性”的成果。近一個小時的接連提問，有一半的問題都關於中國，彷彿讓人忘了輝達的新成果才是這場發佈會的主角。發佈會上，老黃介紹了輝達新核彈Vera Rubin，算力100PFLOPs，是輝達首款專用AI電腦DGX-1性能的100倍。該款晶片也正是OpenAI輝達千億大單第一階段要部署的晶片，現在老黃手裡已經有了樣品，預計明年實現量產。此外，老黃還官宣了輝達在量子計算、6G通訊、自動駕駛等其他領域的戰略佈局。下一代晶片和超算Vera Rubin平台是繼GB200（Grace Blackwell NVLink 72）之後的第三代NVLink 72機架規模的電腦，從晶片、系統、軟體到模型架構都進行了全新設計。而最核心的Vera Rubin超級晶片則是搭載了一顆Vera CPU和兩顆大型的Rubin GPU。輝達已經收到了首批由台積電生產的Rubin GPU，每個GPU晶片都採用了HBM4高頻寬記憶體，主機板其他區域配備了32個LPDDR記憶體插槽，和HBM4記憶體協同工作。在FP4精度下，浮點計算性能可達50PFLOPs，相較於現有的GB300，性能有數倍躍遷。而Vera則採用Arm架構，搭載了88個核心以及176執行緒，NVLINK-C2C互聯頻寬可達1.8TB/s。黃仁勳展示的Vera Rubin計算托盤則採用高度整合設計，是一個完全無線並且100%液冷的節點。這個計算托盤的核心處理器內建了兩個Vera CPU和四個Rubin封裝，形成了強大的算力核心。而為了應對AI日益增長的對於上下文處理的需求，輝達還在托盤中新增了Bluefield 4資料處理器，配備了8個全新的ConnectX-9超級網路卡。不過，老黃表示Vera Rubin計算托盤的安裝過程極其簡單，甚至調侃道：連我都能做到。首代基於Vera Rubin的Vera Rubin NVL144平台計畫於2026年下半年推出，可實現3.6Exaflops的FP4推理算力和1.2Exaflops的FP8訓練算力，相較於GB300的NVL72提升約3.3倍。而升級版的Rubin Ultra NVL576將在2027年下半年推出，將NVL系統規模從144擴展到576，FP4推理算力可以達到15Exaflops，FP8訓練算力達5Exaflops，相較GB300 NVL72提升14倍。輝達科學家范麟熙（Jim Fan）評價：科幻場景與“真實的《駭客帝國》”相比黯然失色。輝達還規劃和美國能源部合作新建7座超算叢集。其中，Mission和Vision兩台基於Vera Rubin平台的新超級電腦是與HPE合作，為洛斯阿拉莫斯國家實驗室建造的，預計2027年投入使用。下一代超級晶片蓄勢待發時，當前的Blackwell架構也實現了量產，正在大規模生產和部署。黃仁勳透露，涵蓋至2026年的出貨量，Blackwell和Rubin的訂單總銷售額將達到5000億美元。現場老黃又搬出了GPU未來三年計畫——到2028年推出Feynman。就像從Blackwell到Rubin的節奏一樣，承諾每年一次重大更新。除了官宣超級晶片，老黃也透露了輝達在其他領域的計畫。AI超算與量子處理器的無縫連接量子計算，一個獲得諾貝爾物理學獎的熱門課題，輝達在這方面也有所佈局。這次演講中，NVIDIA發佈了NVQLink，這是一種新的互連架構，可以直接連接量子處理器（QPUs）和NVIDIA GPU，首次實現了AI超算與量子處理器的無縫連接。它能夠以每秒數千次的速度，在量子硬體之間傳輸高達TB級的資料，這是量子錯誤校正所需的關鍵速度。功能上，NVQLink負責量子電腦的控制和校準、量子錯誤校正，以及連接QPU和GPU超級電腦以進行混合模擬。並且該架構具有完全可擴展性，可以處理從當前的數百個量子位元擴展到未來數萬甚至數十萬個量子位元的糾錯需求。為了實現這種融合，NVIDIA推出CUDA-Q，這是一個用於量子GPU計算的開放平台， 將CUDA擴展到支援QPU，使之能夠與GPU協同工作。之前的GTC巴黎站上，輝達宣佈已經在Blackwell整合了CUDA-Q，通過GPU為量子計算加速，其功能主要有兩大方面：如果沒有真·量子計算單元，CUDA-Q可以在經典電腦上模擬量子運算；如果有了量子計算單元，CUDA-Q可以實現量子與經典加速計算的協同，也就是QPU協作。除了資料中心和量子計算，輝達這一次也宣佈將踏足新的領域——6G通訊。投資諾基亞，入局6G通訊輝達認為，加速計算和AI給通訊行業也帶來了一場新計算模型所驅動的平台轉型。為此，輝達宣佈推出新的產品線，名為NVIDIA Arc (Aerial Radio Network Computer)，專門用於6G。Arc由三項基礎新技術建構而成——Grace CPU、Blackwell GPU以及ConnectX Melanox網路技術。Arc運行在CUDA X庫中的無線通訊系統Aerial上，目標是建立首個能夠同時進行無線通訊和AI處理的、軟體定義的可程式設計電腦。具體來說，輝達與諾基亞達成合作推出了支援AI原生6G的加速計算平台——Aerial RAN Computer Pro（ARC-Pro）。這是一款AI基站主機，搭載了6G-ready加速計算平台，並實現了無線+AI共生，把AI推理傳統RAN處理跑在了同一套基礎設施上。技術合作的同時，輝達還對諾基亞進行了投資，總金額為10億美元，這一舉措讓諾基亞股價大幅度上漲，創下了6年多以來的新高。One More Thing無論是輝達的“現金奶牛”資料中心，還是新佈局的量子計算和6G，輝達都不無對手、都有潛在挑戰者。隔壁AMD剛剛拿下了兩台超算訂單，金額為10億美元。這兩台超級電腦的主要硬體部分將全部由AMD打造其中的首台名為Lux，搭載AMD Instinct MI355X加速器 ，每台板載功率高達1400瓦，預計將在六個月內投入使用。Lux的人工智慧性能將是現有超級電腦的三倍，AMD CEO蘇姿丰表示，這是同規模超級電腦中部署速度最快的一次。除了AMD，不滿足於在端側發展的高通也想要分一杯羹，宣佈推出兩款全新的AI晶片——AI200和AI250，正式進軍資料中心市場。這兩款晶片聚焦AI模型的推理階段，主打行業最低的總擁有成本（TCO）、更高的能效與更強的記憶體處理能力，分別預計於2026和2027年實現商用。AMD、高通，還有老黃口中正在爆發的中國晶片，都有可能是輝達面臨的潛在競爭對手。還有老黃看好的量子計算領域，甚至出現了不同路線的競爭——輝達認為GPU和QPU的組合是量子計算的未來，但IBM成功用AMD晶片實現了無GPU的量子計算。IBM的演算法解決了量子計算中最核心的挑戰之一——量子位元的脆弱性與高錯誤率。這套方案的運行速度比實際需求快10倍，而且不需要昂貴的GPU，只需要FPGA晶片與量子電腦配合。與諾基亞合作的6G同樣存在激烈競爭。去年7月，北郵張平院士團隊成功搭建了國際上首個通訊與智能融合的6G試驗網。今年8月，北京大學和香港城市大學合作的全球首款全頻段6G晶片問世，利用光子技術實現了100Gbps的傳輸速率。該晶片只有11×1.7mm的尺寸，但融合了毫米波、太赫茲通訊以及低頻微波波段，覆蓋了0.5-115GHz。這一成果被視為6G的關鍵突破，論文已經登上Nature。儘管在各個領域都面臨競爭，但市場投資者還是選擇看好輝達——收盤時，輝達股價上漲4.98%，達到201.03美元每股，盤後價格更是達到每股204.43美元，創下了歷史新高。若以盤後價格計算，輝達的市值增長了3154億美元，折合人民幣近3兆，僅增長部分就相當於1.59個英特爾。這場基礎設施的全面競爭，究竟會鹿死誰手？ (量子位)

每一個人都應該看一下老黃在華盛頓 GTC 大會的演講，去看看輝達，老黃眼中的“美國科技的未來”在我看來，這個發佈會的最大的“震撼”是輝達要和諾基亞合作干6G，重新構築世界的通訊系統簡單來說老黃描繪了一幅以美國為中心的 AI 世紀藍圖，從6G，大規模部署 GPU 和量子技術突破，到人工智慧工廠、機器人技術和自動駕駛汽車，每一項舉措都在建構美國的人工智慧骨幹網路，整個演講主要涉及6大核心：1.利用物理人工智慧和數字孿生技術重塑美國工業化2.利用人工智慧原生 6G 技術制定全球標準3.借助 NVIDIA NVQLink 鞏固量子領導地位4.利用安全、可部署的人工智慧基礎設施設計實現政府現代化5.構築美國開源模型的骨幹網路6.利用統一的 DRIVE Hyperion 生態系統加速自動駕駛以下是詳細資訊：新計算範式：加速計算在演講的開篇，老黃指出，計算行業正面臨六十年來最重要的一次模式轉變。這一轉變的根源在於傳統計算增長規律的終結與新需求的爆發摩爾定律的黃昏與登納德縮放定律的終結長期以來，計算性能的提升依賴於摩爾定律（Moore's Law），即晶片上的電晶體數量大約每兩年翻一番。然而，更關鍵的是登納德縮放定律（Dennard scaling），它保證了隨著電晶體變小，其功耗密度保持不變，從而使得性能提升的同時不會帶來過熱問題老黃明確指出，登納德縮放定律在近十年前就已經失效。雖然電晶體數量仍在增加，但其性能和能效的提升速度已大大減緩，受到了物理定律的限制。這意味著，僅僅依靠增加電晶體數量來提升 CPU 性能的傳統路徑已經走到了盡頭加速計算的必然性與 CUDA 的核心價值Nvidia 很早就預見到了這一趨勢，並開創了一種新的計算模型——加速計算（Accelerated computing）。其核心思想是將序列處理的 CPU 與大規模平行處理的 GPU 相結合，讓兩者各司其職，從而突破傳統計算的瓶頸然而，加速計算並非簡單的硬體替換，它需要一個全新的程式設計模型。你不能直接將為 CPU 序列執行編寫的軟體放在 GPU 上運行，那樣甚至會更慢。必須重新發明演算法、建立新的軟體庫，甚至重寫整個應用程式這正是 Nvidia 耗費近三十年時間打造的核心寶藏——CUDA（Compute Unified Device Architecture，計算統一裝置架構）。CUDA 不僅僅是一個 GPU，它是一個完整的程式設計平台，包含了一整套豐富的軟體庫和工具。老黃強調，人們常常關注 GPU 硬體本身，但如果沒有 CUDA 這個程式設計模型，以及 Nvidia 對其長達十幾代產品（目前已發展到 CUDA 13/14）的相容性維護，開發者將無法有效地利用 GPU 的強大算力CUDA X：賦能千行百業的軟體寶庫Nvidia 的真正護城河是建立在 CUDA 之上的龐大軟體庫生態，即 CUDA X。演講中列舉了超過 350 個庫中的一部分，展示了其應用的廣度與深度：cuLitho：計算光刻庫，耗時七年研發，現已被台積電（TSMC）、三星（Samsung）、阿斯麥（ASML）等半導體巨頭用於晶片製造的最前端環節Monai：全球排名第一的醫療影像 AI 框架Ariel：用於無線通訊系統的庫，是實現 6G 和 AI 融合的關鍵cuQuantum：用於量子計算模擬的庫cuDNN：深度神經網路庫，是引爆本輪 AI 革命的基礎。Megatron Core 庫在其之上建構，使得訓練超大規模語言模型成為可能其他還包括用於資料科學的 cuDF、用於 CAE（電腦輔助工程）的稀疏求解器、用於模擬的 Warp Python 求解器等每一個庫都代表著 Nvidia 針對一個特定領域，通過重新設計演算法，將該領域帶入加速計算時代。這不僅為生態夥伴創造了價值，也為 Nvidia 開拓了全新的市場。從醫療健康、製造業到自動駕駛，加速計算正在重塑每一個行業重新定義 AI：新的工業引擎老黃認為，公眾對 AI 的認知大多停留在 ChatGPT 這樣的聊天機器人上，但這遠非 AI 的全貌。AI 正在從兩個層面引發深刻的變革：它徹底重塑了計算技術堆疊，並催生了一個全新的產業AI 的新計算棧傳統的軟體開發模式是程式設計師手動編寫程式碼，在 CPU 上運行，而 AI 時代的軟體開發，則是通過機器學習的方式，用海量資料來“程式設計”或“訓練”一個模型，這個模型運行在 GPU 上，這一轉變導致整個計算技術堆疊發生了顛覆性變化。這個新的技術堆疊自下而上依次是：能源：AI 計算是能源密集型的GPU 基礎設施：由海量 GPU 連接構成的資料中心，其規模遠超以往Token（令牌）生成：這些 GPU 超級電腦將能源轉化為被稱為“Token”的數字。Token 是 AI 的基本計算單元和詞彙表。幾乎任何有結構的資訊都可以被“Token 化”，包括文字、圖像、視訊、3D 結構、化學物質、蛋白質、基因，甚至是機器人的動作和行為AI 模型：一旦資訊被 Token 化，AI 模型就可以學習其語言和內在含義，從而實現理解、回應和生成。Transformer 只是眾多模型架構中的一種，此外還有 CNN（摺積神經網路）、狀態空間模型、圖神經網路等，適用於不同類型的任務。應用：建構在模型之上的具體應用。AI 是“工作”，而非“工具”老黃提出了一個深刻的洞見：傳統軟體是工具，而 AI 是工作Excel、Word、瀏覽器都是工具，需要人類去使用它們。工具產業的規模是有限的，IT 工具市場大約為一兆美元AI 則不同，它本身可以成為勞動者，能夠自主使用工具來完成任務。比如：Perplexity AI：是一個能夠使用瀏覽器工具來預訂假期或購物的 AICursor：是一個“代理式 AI“，Nvidia 的每一位軟體工程師都在使用它作為程式設計夥伴。Cursor 使用的工具是 VS Code自動駕駛汽車：車內有一個無形的AI 司機，它在從事駕駛工作，而汽車就是它使用的工具由於 AI 能夠直接參與到價值創造的工作環節，它所能觸及的市場規模將遠超傳統 IT 行業。它將直接賦能價值一百兆美元的全球經濟，提高生產力，解決勞動力短缺問題AI 工廠：一個全新的產業除了改造現有產業，AI 還催生了一個全新的產業——生產智能（即 Token）的產業，與傳統的資料中心不同，老黃將未來的計算中心稱為“AI 工廠”。它的特點是：單一目的：它的唯一產品就是 Token。它不像傳統資料中心那樣儲存檔案、運行各種應用，而是專注於 AI 計算價值導向：工廠的目標是生產儘可能有價值（即更智能）的 Token效率驅動：它追求以極高的速率和儘可能低的成本來生產這些 Token。這個 AI 工廠的新產業，正是驅動對 GPU 需求呈指數級增長的根本原因Blackwell 革命與極限協同設計面對 AI 帶來的指數級算力需求，以及摩爾定律失效的雙重挑戰，Nvidia 的答案是“極限協同設計”（Extreme Co-design）。Blackwell 架構是這一理念的巔峰之作雙重指數增長的壓力與良性循環AI 的算力需求面臨著雙重指數增長：技術的指數增長：AI 模型的智能化過程（預訓練、後訓練、推理/思考）需要越來越大的計算量。特別是思考過程，即推理，遠比人們想像的要複雜和耗算力市場的指數增長：模型越智能，就越有價值，越多人和企業願意付費使用（例如 Cursor、Midjourney 等）。使用量的增加反過來又需要更多的算力。這兩個指數增長形成了一個強大的“良性循環”：更多的算力投入 -> AI 變得更智能 -> 吸引更多使用者和應用 -> 產生更多利潤 -> 投入更多算力。要維持這個循環高速運轉，關鍵在於必須持續地、大幅度地降低 Token 的生成成本和響應時間極限協同設計：超越晶片的系統性創新僅僅設計更快的單顆晶片，性能提升只能是百分比等級的，無法滿足指數級的需求，Nvidia 的方法是“極限協同設計”：從一張白紙開始，同時考慮和重新設計整個技術堆疊的每一個環節，包括新的晶片架構、新的系統設計、新的網路技術、新的軟體、新的 AI 模型架構，乃至新的應用這是一個從“scale up”（單機擴展）到“scale out”（橫向擴展）再到“gigascale”（千兆級規模）的全方位設計：Scale Up：將多個 GPU 晶片通過高速互聯技術（NVLink）組合成一個機架規模的巨型 GPUScale Out：通過專為 AI 設計的 Spectrum-X Ethernet 網路技術，將多個機架連接成一個 AI 超級電腦叢集Gigascale：通過 Spectrum-XGS 技術，將多個資料中心連接起來Blackwell 架構：性能與成本效益的飛躍Grace Blackwell GB200 系統是極限協同設計的產物。其核心是 NVLink 72，一個將 72 個 Blackwell GPU 連接成一個統一計算單元的機架系統，它解決了大模型中“專家混合”（Mixture of Experts, MoE）模型的通訊瓶頸。在舊系統中，一個 GPU 可能需要為 32 個專家模型服務；而在 NVLink 72 系統中，由於互聯頻寬極大提升，一個 GPU 只需服務 4 個專家，效率天差地別性能飛躍：根據第三方基準測試，Grace Blackwell 每個 GPU 的性能是上一代 H200 的 10 倍儘管 GB200 是有史以來最昂貴的電腦，但由於其極高的 Token 生成效率，它反而成為了全球生成 Token 成本最低的方案。這對於維持 AI 的良性循環至關重要驚人的商業增長與“美國製造”的回歸Blackwell 帶來了前所未有的商業增長。老黃透露，到 2026 年，公司對 Blackwell 和早期 Rubin 產品的累計業務可見性已達到五千億美元Blackwell 的初期產量（預計 2000 萬顆 GPU）將是其前代 Hopper 整個生命周期產量（400 萬顆 GPU）的五倍更重要的是，Blackwell 將實現Made in America。從亞利桑那州的晶圓，到印第安納州的 HBM 記憶體，再到德克薩斯州的系統組裝，Nvidia 正在將高端製造業帶回美國Rubin 平台演講的高潮之一是老黃髮布了下一代平台——Rubin。Vera Rubin 是第三代機架規模電腦，它實現了完全無電纜設計和 100% 液冷，整合了新的 Vera Rubin CPU、Rubin GPU、新的網路晶片 ConnectX-9 和資料處理器 BlueField-4AI 工廠與數字孿生隨著計算單元從晶片擴展到整個資料中心，Nvidia 的設計視野也隨之擴展。他們現在不僅設計 AI 超級電腦，更設計和營運整個AI 工廠，而實現這一點的關鍵技術是數字孿生（Digital Twin）Omniverse DSX：AI 工廠的設計與營運藍圖Nvidia 推出了 Omniverse DSX，一個用於建構和營運千兆瓦級AI 工廠的藍圖，這是一個革命性的理念：首次將建築、電力、冷卻系統與 AI 計算基礎設施本身進行協同設計設計階段：合作夥伴（如 Jacobs Engineering、西門子、施耐德電氣等）在 Omniverse 的數字孿生環境中，使用各自的 OpenUSD 資產，共同規劃工廠的佈局、電力和散熱方案他們可以使用 CUDA 加速的工具（如 Ansys、Cadence 的軟體）來模擬熱流和電氣性能，從而在動工前就找到最優設計。建造階段：採用預製模組化的方式，在工廠內完成製造和測試，然後運到現場像樂高一樣拼接起來，這大大縮短了建設周期營運階段：物理工廠上線後，數字孿生成為其作業系統，工程師可以指揮在數字孿生中預先訓練好的 AI 代理，即時最佳化能源消耗，減少對電網的壓力據估算，對於一個 1 吉瓦（gigawatt）的 AI 工廠，DSX 帶來的最佳化每年可以增加數十億美元的額外收入物理 AI 的數字孿生：從工廠到機器人數字孿生的應用不止於 AI 工廠本身，它也是實現物理 AI——即機器人技術的關鍵在與富士康（Foxconn）合作的案例中，他們在德克薩斯州休斯頓建造的 Nvidia AI 基礎設施製造工廠，就是“生於數字”（born digital）的。整個工廠的佈局和流程在西門子基於 Omniverse 的數字孿生解決方案中進行最佳化。工廠內的機器人（如 Fanuc 的機械臂、自主移動機器人 AMRs）首先在 Isaac Sim 的模擬環境中進行訓練和測試通過 Omniverse 進行大規模感測器模擬，讓機器人 AI 學會作為一個整體協同工作。部署後，基於 Metropolis 和 Cosmos 的視覺 AI 代理會從上方監控整個工廠的運作，發現異常、安全隱患甚至質量問題這個案例生動地展示了未來製造業的圖景：一個由機器人構成的工廠，在數字孿生中被精心編排，用以製造機器人化的產品6G、量子計算與開源模型除了在核心的 AI 計算領域持續深耕，Nvidia 也在積極佈局下一代顛覆性技術，並強調開放生態的重要性6G 通訊：重塑無線網路老黃指出，Nvidia 看到了一個機會，即利用 AI 和加速計算的平台轉變為契機，重奪在 6G 時代的領導地位Nvidia 與諾基亞（Nokia），全球第二大電信裝置製造商，達成重要合作。推出了一個全新的產品線：Nvidia ARC（Aerial Radio Network Computer，空中無線電網路電腦）ARC 是一個基於 Grace CPU、Blackwell GPU 和 ConnectX 網路的軟體定義的可程式設計電腦，它運行名為 Ariel 的 CUDA X 庫，實際上是一個運行在 CUDA 上的無線通訊系統這一合作將帶來兩大革命：AI for RAN（AI 賦能無線接入網）：利用 AI 和強化學習，即時調整波束成形，最佳化訊號傳輸，從而提高頻譜效率。這不僅能傳輸更多資料，還能節省全球約 1.5-2% 的電力消耗AI on RAN（無線接入網上的 AI）：將基站轉變為邊緣計算節點。就像 AWS 在網際網路之上建立了雲端運算一樣，Nvidia 和諾基亞將在無線通訊網路之上建立一個龐大的“邊緣工業機器人云”，將雲端 AI 能力直接推向資料無法到達的邊緣地帶量子計算經過 40 年的發展，量子計算領域取得了突破，現在已經可以製造出單個穩定的、可糾錯的“邏輯量子位元”然而，量子位元極其脆弱，需要複雜的控制和糾錯機制。Nvidia 認為，量子電腦（QPU）的未來在於與經典超級電腦（GPU）的緊密結合，為此，Nvidia 推出了 NVQLink，一種新的互聯架構，可以直接連接量子處理器和 Nvidia GPU，NVQLink 能夠以極高的速度（每秒數 TB）在 QPU 和 GPU 之間傳輸資料，這對於即時量子糾錯至關重要基於此，CUDA Q 平台得以擴展，支援 QPU 和 GPU 協同工作，在微秒級延遲內完成混合計算任務。這項技術得到了業界的廣泛支援，包括 17 家量子計算公司和美國能源部（DOE）下屬的幾乎所有主要國家實驗室。Nvidia 還宣佈將與 DOE 合作建造七台新的 AI 超級電腦，以推動美國在科學領域的領導地位開源模型Nvidia 堅信開源模型對整個生態系統至關重要。隨著推理能力的增強、多模態能力的發展和蒸餾技術的成熟，開源模型對於開發者，尤其是初創企業而言，變得前所未有的強大和實用。研究人員需要開源，開發者需要開源，全世界的公司都需要開源因此，Nvidia 投入巨大資源，成為了開源社區最大的貢獻者之一，在語言、物理 AI、生物學等多個領域的排行榜上擁有 23 個領先模型AI 生態系統Nvidia 的成功不僅在於技術本身，更在於其建構的龐大而繁榮的生態系統。他們通過與各行各業的領導者合作，將 AI 能力深度整合到世界的每一個角落。無處不在的平台Nvidia 的平台之所以能吸引大量初創公司，是因為其無處不在的可用性。無論是在各大雲服務商（AWS、Google Cloud、Microsoft Azure、Oracle），還是在本地，甚至是在一台遊戲 PC 上，開發者都可以下載和使用統一的 Nvidia 軟體棧。同時，也湧現了像 CoreWeave、Lambda 等新興的 GPU 雲服務商，為初創企業提供了更多選擇與行業巨頭的深度整合Nvidia 不僅提供底層算力，還將其 CUDA X 庫和 AI 模型整合到全球領先的企業軟體（SaaS）中，使它們最終能演變為“代理式 SaaS”。ServiceNow：承載了全球 85% 的企業工作流SAP：處理了全球 80% 的商業交易。Synopsis & Cadence：加速全球的 EDA（電子設計自動化）和 CAE 工具，並幫助它們建立 AI 設計師代理重磅新合作：網路安全與商業洞察演講中老黃宣佈了兩項新的重要合作：CrowdStrike：Nvidia 與全球領先的網路安全公司 CrowdStrike 合作，旨在打造光速的網路安全防禦體系。通過在雲端和邊緣部署超智能的 AI 代理，實現對安全威脅的瞬時檢測與響應Palantir：Palantir 的 Ontology 平台是全球最重要的企業級決策系統之一，它將資料和人類判斷轉化為商業洞察。Nvidia 將與其合作，利用加速計算，以光速和前所未有的規模處理結構化和非結構化資料，為政府、國家安全和全球企業提供更深層次的洞察力物理 AI老黃演講的最後一部分聚焦於物理 AI，即能理解並與物理世界互動的 AI，其兩大主要應用是機器人和自動駕駛汽車物理 AI 的三位一體計算平台實現物理 AI 需要三種不同類型的電腦協同工作，它們都運行在統一的 CUDA 平台上：訓練電腦：Grace Blackwell NVLink 72 這樣的 AI 超級電腦，用於訓練物理 AI 的基礎模型。模擬電腦：基於 Omniverse 的電腦，它是一個數字孿生平台。機器人可以在這個虛擬世界中安全、高效地學習如何成為一個好機器人，而無需在現實世界中進行昂貴且危險的試錯。操作電腦：Jetson Thor 這樣的高性能、低功耗的機器人電腦，被部署在機器人或汽車上，用於在現實世界中執行任務。人形機器人的未來Nvidia 正與多家領先的機器人公司合作，共同推動人形機器人的發展*   **Figure**：其先進的人形機器人正在使用 Nvidia 的全套平台進行訓練、模擬和操作。    *   **Agility Robotics**：專注於倉儲自動化機器人。    *   **強生（Johnson & Johnson）**：開發的外科手術機器人，將在 Nvidia 技術的支援下，實現前所未有的無創手術精度。    *   **迪士尼（Disney）**：合作開發了可愛的機器人 Blue，並在基於革命性技術 Newton 的全新模擬平台上進行學習，使其能夠在物理精確的環境中掌握與世界互動的技能。老黃預測，人形機器人很可能成為未來最大的消費電子市場和工業裝置市場之一。自動駕駛的拐點：從平台到網路在所有機器人中，最接近商業化拐點的是自動駕駛汽車，尤其是自動駕駛計程車（Robo-taxi），Nvidia 推出了 Drive Hyperion，一個標準化的自動駕駛汽車平台。它整合了一套完整的、具備冗餘的感測器套件（環視攝影機、雷達、雷射雷達），旨在達到最高的安全等級像 Lucid、梅賽德斯-奔馳、Stellantis 等多家汽車製造商已經採用了這個平台來製造“Robo-taxi Ready”的車輛一旦有了標準化的硬體平台，眾多優秀的自動駕駛軟體公司（如 Wayve、Wabbi、Aurora、Momenta 等）就可以將其 AI 駕駛系統部署到任何符合該標準的車輛上，就像在標準化的 PC 上安裝軟體一樣最後，Nvidia 宣佈與 Uber 合作，計畫將這些基於 Drive Hyperion 的自動駕駛汽車連接到一個全球性的出行網路中。未來，使用者可以通過 Uber 應用呼叫到這些由 Nvidia 技術驅動的自動駕駛汽車，這將催生一個龐大而成功的新計算平台 (AI寒武紀)

皮衣戰神，又双叒叕來「砸場子」了！在昨天剛剛過去的 GTC 2025 秋季場，黃仁勳的演講又一次讓輝達坐穩了晶片第一龍頭的位置，整場發佈會，堪稱火力全開。晶片龍頭的實力，戰績可查輝達在大會上釋放出極其強勁的營收訊號，再次鞏固了其在全球 AI 計算領域的絕對領先地位。其中，Blackwell 無疑是本次輝達的業績焦點，其大規模部署速度前所未有。黃仁勳透露，Blackwell 在開始生產的僅僅五個季度內，預計將出貨高達 600 萬個處理器單元，增長速度是上一代產品 Hopper 的五倍，標誌著全球 AI 基礎設施的部署已進入超高速增長期。這樣驚人的出貨量，充分反映了市場對 Blackwell 架構高性能與高能效的迫切需求，尤其是在訓練兆級參數模型和大規模推理應用中。根據今年三月的測試，Blackwell 在運行推理模型時，相比 Hopper 實現了大幅提升。搭載 8 個 NVIDIA Blackwell GPU 的單個 NVIDIA DGX 系統 ，在具有 671 億個參數的先進大型 DeepSeek-R1 模型上，每個使用者每秒可實現超過 250 個 token，或每秒超過 30,000 個 token 的最大吞吐量。在 AI 大規模應用的營運成本方面，輝達承諾通過「極致協同設計」（extreme co-design）來顯著降低 AI token 的生成成本，解決 AI 工廠的核心營運痛點。目前，Grace Blackwell NVLink 72 在生成 token 方面，成本是全世界最低的。性能提升10倍，同時成本降低10倍。基於 Blackwell 平台及其後續的 Rubin（Vera Rubin 超級晶片平台）的初期加速部署，輝達預計到 2026 年，這兩個產品的累計營收將有望達到 5000 億美元。如此雄心勃勃的財務數字，底氣來自於輝達對於 AI 基礎設施的年度更新戰略：以每年一代的速度推出計算平台，以應對業界對更大規模、更高性能 AI 模型訓練和推理的需求。黃仁勳強調，這 5000 億美元的數字不僅代表著晶片單元的銷售，更反映了全球計算基礎設施正加速向輝達的加速計算模型轉型，這標誌著一個兆美元計算拐點的到來。超級晶片的未來計算版圖一方面，Blackwell 平台正在推動 AI 浪潮；另一方面，輝達的目光已投向更遠的未來：下一代 Vera Rubin 超級晶片納入戰略版圖。Vera Rubin 超級晶片延續了整合 CPU 和 GPU 的超級晶片設計理念，其中 Vera 作為定製的 CPU，而 Rubin 則作為下一代 GPU。技術細節顯示，Vera Rubin 將帶來跨越式的性能飛躍：它將容納 6 兆個電晶體，能夠提供高達 100 Petaflops (PF)的 AI 計算性能，並配備 2 TB 的快取記憶體/快速記憶體。這些核心參數表明，Vera Rubin 在應對兆級參數模型和極大規模 AI 推理任務時，將實現 Blackwell 代際無法企及的效率和速度。作為 Blackwell 的繼任者，Vera Rubin 和 Blackwell 共同構成輝達高達 5000 億美元的營收，象徵著公司對未來計算架構的持續迭代和投入。在此宏大計算戰略下，輝達同時公佈了兩項重量級合作。首先是推出了 NVQ Link 互聯架構，專為量子處理器（QPU）與輝達 GPU 超級電腦之間的高速混合模擬而設計，實現了微秒級的計算延遲。該技術已獲得 17 家量子電腦公司和八個美國能源部（DOE）國家實驗室的支援，標誌著量子計算和 AI 計算的深度融合。6G 來了？輝達給諾基亞重新「抬咖」另外一項重量級合作，則是在通訊基礎設施領域：輝達宣佈與電信巨頭諾基亞建立深度戰略合作夥伴關係，共同開發下一代 6G 技術。諾基亞未來將採用輝達的 ARC 平台 作為其基站核心，該平台相容諾基亞現有的 AirScale 基站，意味著全球數百萬個基站可通過輝達技術升級至 6G 和 AI 能力。這項合作聚焦於兩大關鍵方向：其一是 AI for RAN（AI 賦能無線接入網）。諾基亞擁有 7000 項基礎 5G 專利，結合輝達的 AI 技術，將利用人工智慧和強化學習即時調整波束成形，最佳化環境下的頻譜效率。考慮到無線網路消耗了全球約 1.5%至 2%的電力，提高頻譜效率不僅能增加資料吞吐量，同時也是一項至關重要的能源節約舉措。另外，AI on RAN 則將無線網路轉變為一個「邊緣工業機器人云」。正如 AWS 建立在網際網路之上，輝達和諾基亞正將雲端運算能力擴展到基站邊緣，創造出一個全新的、超低延遲的計算環境。這對於需要即時決策和響應的工業機器人、自動駕駛車輛和邊緣 AI 應用至關重要，開啟了一個潛力巨大的邊緣計算新市場。AI 即工作，時代在召喚「如同電力和網際網路一樣，人工智慧是至關重要的基礎設施。」這個觀點不新鮮了，但是黃仁勳又強調了一遍。他指出，當前時代的變革始於一個關鍵觀察：Dennard 縮放定律（Dennard scaling）已停止近十年，電晶體的性能和功耗增益受到物理定律的限制，傳統摩爾定律的紅利正在消退。這種現實使得加速計算這一全新計算模型成為必要，它通過 GPU 和 CUDA 程式設計模型，利用不斷增長的電晶體數量來實現平行計算，突破了通用 CPU 的性能瓶頸。黃仁勳強調，CUDA 程式設計模型的相容性維護是輝達的「寶藏」，經過近三十年的發展才得以實現如今的成就。「過去的軟體行業是關於創造工具的。Excel是一個工具。Word是一個工具。網路瀏覽器是一個工具。就像螺絲刀和錘子一樣，工具行業的規模就那麼大。而 AI 不是工具。AI 就是工作本身」（AI is not a tool. AI is work）。黃仁勳給出了大膽的論斷，暗示著， AI 已升級為直接的生產力要素，將註定是驅動經濟增長和創新的核心力量。 (APPSO)