【GTC大會】不止晶片！輝達，重磅發佈！黃仁勳最新發聲

自上周日起，聖何塞這座被譽為“矽谷之心”的城市便沉浸在了輝達的綠色海洋中。輝達的標誌性綠色橫幅隨處可見，綠色小車穿梭於街道之間，為這座城市披上了一層流動的綠色外衣。

這一切都是為了迎接一年一度的科技盛會——輝達GTC2025。當地時間3月18日，輝達創始人兼CEO黃仁勳在SAP中心發表了演講，現場座無虛席。他幽默地將今年的GTC稱為“Super Bowl of AI”，AI界的超級碗。

黃仁勳一如既往地身著黑色皮衣，宛如搖滾明星般吸引了全球科技界的目光。全球科技人士紛紛前來，追蹤這位AI領域的“代言人”，試圖一窺AI的未來。今年的關鍵詞無疑是“推理”和“token”，明顯可以看出，AI的敘事重心正從訓練階段轉向推理階段。

在演講的開場部分，黃仁勳再次詳細闡述了三個scaling定律，並表達了對它們的持續看好。他指出，關於AI scaling放緩的討論幾乎“全世界都搞錯了”。他認為，得益於新的scaling技術，AI的進化速度比以往任何時候都要快。

面對推理市場，輝達採取了雙線作戰的策略。在硬體方面，推出了Blackwell Ultra GPU、下一代架構Rubin、CPO交換機以及“AI PC”桌面端超級電腦；在軟體方面，則推出了推理框架Dynamo、Llama Nemotron系列推理模型以及人形機器人基礎模型GROOT N1等。

Forrester副總裁兼首席分析師戴鯤在接受21世紀經濟報導記者採訪時表示：“本次大會有三個方向值得關注：一是面向後訓練和推理的加速計算；二是面向企業級智能代理開發的Agentic AI；三是Physical AI，即AI在物理世界中的應用，如何賦能機器人和自動駕駛，是很有潛力的領域。”

黃仁勳強調，生成式人工智慧改變了計算的方式，人工智慧的推理能力可能成為下一個重大突破，而token可用性的提高是其中重要的一部分。人工智慧正在經歷一個轉折點，它變得更加智能，應用更加廣泛。

晶片家族登場：Blackwell Ultra、 Rubin

正如市場預期，輝達在本次GTC大會上發佈了Blackwell Ultra系列晶片及下一代GPU架構Rubin。

下一代平台Vera Rubin NLV144計畫於2026年下半年上線，Rubin Ultra NVL576則將在2027年下半年面世。去年，黃仁勳已經預告了Rubin和Blackwell Ultra GPU以及最新的Vera CPU的發佈。按照輝達的AI發展藍圖，輝達正在加速前行，以往通常是每兩年更新一代。

此次發佈會的重點更多聚焦在Blackwell的產品矩陣上。黃仁勳表示，Grace Blackwell目前已全面投入生產，各大OEM廠商均使用該公司的硬體製造和銷售產品。與此同時，新平台特別強化了推理能力。輝達稱，Blackwell Ultra在訓練和測試時間縮放推理（Test-Time Scaling Inference）方面實現了突破，並將其稱為“AI工廠平台”，將開啟AI推理新時代。

具體來看，Blackwell Ultra（GB300）包含GB300 NVL72機架級解決方案和HGX B300 NVL16系統。其中，GB300 NVL72將72顆Blackwell Ultra GPU與36顆基於Arm Neoverse架構的Grace CPU互聯，形成一個超大規模的AI計算單元。

與GB200 NVL72相比，GB300 NVL72的AI性能提升了1.5倍，並使AI工廠的收益機會相比Hopper平台提高了50倍。輝達表示，GB300 NVL72預計將整合至DGX Cloud，DGX SuperPOD（企業級AI基礎設施）也將採用GB300 NVL72機架架構，提供開箱即用的AI工廠解決方案。

據悉，DGX SuperPOD可擴展至數萬顆Grace Blackwell Ultra超級晶片，通過NVLink、 Quantum-X800 InfiniBand 和Spectrum-X乙太網路實現超高速互聯，以提供強大的AI訓練與推理計算能力。

再看HGX B300 NVL16，輝達給出的資料顯示，相較Hopper代際產品，在大語言模型推理方面，推理速度提高11倍、計算能力提升7倍、記憶體容量擴大4倍。這些突破使其能夠高效運行最複雜的AI 任務，特別適用於AI 推理計算、深度推理及超大規模推理工作負載。

整體而言，這款面向AI推理時代的旗艦級GPU平台，不僅是輝達Blackwell架構的又一力作，也標誌著AI計算，從大模型預訓練向深度推理與複雜推理的轉變，將為資料中心、企業AI工廠及自動駕駛、機器人等領域提供強勁的計算能力。

“AI已經邁出了巨大的飛躍，推理AI和代理AI對計算性能的需求呈指數級增長，”黃仁勳表示，“我們正是為這個關鍵時刻設計了Blackwell Ultra——這是一款全能AI平台，能夠高效執行預訓練、後訓練和推理等任務。”

去年，Blackwell架構剛剛發佈，GB200系列在上個季度為輝達帶來110億美元的營收。接下來，最新的 Blackwell Ultra能夠接棒GB200再創新高？

瑞銀（UBS）在3月17日的報告中指出，Blackwell系列的需求依然非常強勁，GB200機架的殘存的瓶頸現已完全解決，輝達正加快B300/GB300（Blackwell Ultra）的推出時間，預計將在第一季度提前量產，並在2025年第三季度實現大規模出貨。

輝達表示，基於Blackwell Ultra的產品預計將於2025年下半年開始由合作夥伴陸續推出。思科、戴爾、惠普、聯想和超微將率先推出基於Blackwell Ultra的伺服器。浪潮旗下Aivres、華擎機架、華碩、富士康、技嘉、英業達、和碩、廣達、緯創和緯穎等硬體製造商也將提供Blackwell Ultra伺服器解決方案。

值得一提的是，在發佈會現場，黃仁勳還放出了一張全球資料中心資本支出的統計圖，與輝達資料中心業績進行了對比。預計到2028年，資料中心的投資將超過一兆美元，暗示輝達仍有巨大的增長空間。

新亮點：CPO交換機來了

隨著AI計算的迅猛發展，資料中心的網路連線基礎設施面臨著更高的要求。在3月18日的GTC2025發佈會上，輝達推出了全新的NVIDIA Photonics矽光子技術。

據介紹，這項技術通過共封裝光學（CPO）取代傳統的可插拔光學收發器，使光纖直接連接到交換機，大幅減少資料中心的功耗。據輝達測算，該技術可降低40MW的功耗，並提高AI計算叢集的網路傳輸效率，為未來超大規模AI資料中心奠定基礎。

基於此，輝達推出Spectrum-X與Quantum-X矽光子網路交換機，通過將電子電路與光通訊技術深度融合，助力AI工廠連接跨地域的數百萬GPU叢集，從而降低能耗與營運成本。

其中Spectrum-X乙太網路平台是專為多租戶超大規模AI工廠設計，頻寬密度達傳統乙太網路的1.6倍，支援全球最大規模超級電腦。Quantum-X光子InfiniBand平台是基於200Gb/s SerDes技術提供144個800Gb/s連接埠，採用液冷設計高效冷卻矽光模組，AI計算架構速度較前代提升2倍，可擴展性增強5倍。

隨著AI工廠規模空前擴張，網路技術亟需同步革新。輝達表示，其光子交換機整合光通訊創新技術，較傳統方式減少75%雷射器使用，能效提升3.5倍，訊號完整性增強63倍，網路韌性提高10倍，部署速度加快1.3倍。

黃仁勳表示：“AI工廠是超大規模資料中心的新範式，網路基礎設施需徹底重構。通過將矽光子技術直接整合至交換機，輝達突破了傳統超大規模與企業網路的限制，為百萬GPU級AI工廠鋪平道路。”

輝達矽光子技術生態涵蓋了台積電、Browave、Coherent、康寧、Fabrinet、富士康、Lumentum、SENKO、SPIL、住友電工及TFC Communication等企業。

摩根大通此前在報告中指出，採用CPO對於進一步提升頻寬、降低延遲至關重要，同時還能降低功耗，“我們認為，短期內基於CPO的交換機的實際應用規模可能仍然較小。CPO應用的關鍵轉折點要等到CPO應用於GPU時才會出現。最早可能要到2027年的Rubin Ultra才會實現。”

報告還指出，將CPO應用於人工智慧GPU仍面臨多項技術挑戰，包括熱管理、可靠性，以及由於所需尺寸過大導致的IC基板翹曲問題。隨著CPO應用的增加，對於基板供應商來說是重大利多，因為使用CPO的交換機基板尺寸將增加20%~30%。對於應用於GPU中介層的CPO，基板設計尺寸可能達到當前GPU的2~3倍。

軟體大升級：一切為了推理和AI Agent

黃仁勳強調：“人工智慧將無處不在。”輝達重點關注領域包括機器人、自動駕駛、邊緣計算、6G、企業IT、雲服務、GPU雲等。

今年，AI Agent的興起和AI硬體的火熱，都表明AI應用正在加速爆發。尤其是隨著DeepSeek等技術的推出，成本逐漸降低，進一步推動了生成式AI滾滾向前。

而生成式AI正改變計算的方式，在黃仁勳看來，電腦已經成為token的生成器，而不是檔案的檢索器，資料中心也演變成了AI工廠，只負責生成token，並將其轉化為音樂、文字、研究等。

在發佈會現場，黃仁勳用DeepSeek和其他大模型進行了對比演示。在回答同一個問題時，與傳統的大語言模型相比，DeepSeek的推理模型需要多20倍的token和150倍的計算資源，但得出了更準確的答案。黃仁勳指出，隨著下一代模型可能包含數兆個參數，對輝達Blackwell NV72等系統的需求也將大幅增加。同時，在強化推理過程中，軟體起到了很關鍵的作用。

輝達新推出了AI推理服務軟體Dynamo，黃仁勳指出：“這本質上是人工智慧工廠的作業系統。”在Dynamo的支援下，Blackwell在推理性能上實現了巨大飛躍，其推理性能可達上一代Hopper的40倍。因此，黃仁勳再次強調：“買得越多，省得越多。”

IDC助理研究總監崔凱表示，黃仁勳重點強化了“token經濟學”（token=收入），將複雜系統簡化為可量化、易傳播的商業故事。類似於5G建網時強調的“單位元成本大幅下降”的邏輯，效率提升價值，規模攤薄成本，延續“buy more and save more”的價值主張。

Dynamo能夠最大化AI工廠在推理AI模型中的token收益。它通過協調並加速數千顆GPU之間的推理通訊，採用分離式推理架構（Disaggregated Serving），使大語言模型的輸入處理（Processing Phase）和推理生成（Generation Phase）分別在不同GPU上運行。這種設計使每個階段能夠根據自身需求進行獨立最佳化，確保GPU資源的最大化利用，從而實現更高效的AI推理計算。

此外，輝達還通過一系列NIM服務支援企業和開發者建構AI Agent。例如，輝達推出了Llama Nemotron系列推理模型，包括Nano、Super和Ultra三個版本，能夠執行更複雜的推理任務，並具備可調節的推理模式。這些模型基於Meta的Llama架構，並經過輝達的獨特最佳化，在數學推理、指令跟隨及複雜任務處理方面表現出色，適用於自動化客服、商業分析、科學研究等領域。

為了幫助企業更高效地建構AI代理系統，輝達還發佈了AI-Q（NVIDIA IQ Blueprint），這是一種開放式的AI代理架構，支援查詢多模態資料（文字、圖像、視訊等）並連接外部工具，如Web搜尋和資料庫。AI-Q能夠提升AI代理的推理能力，使其具備更強的邏輯推理和問題解決能力，減少企業在AI應用中的開發成本和部署難度。

輝達的核心護城河——CUDA，也是一套強大的軟硬體體系。黃仁勳在發佈會上詳細介紹了CUDA庫的廣泛應用，如今輝達已經擁有從量子化學到基因測序等各個領域的AI工具。黃仁勳表示：“我們已經達到了計算的臨界點，CUDA使之成為可能。”

端側AI和機器人

此外，頗受關注的領域還包括AI PC類產品和physical AI，Physical AI主要是指機器人和自動駕駛。

在端側AI產品方面，輝達推出基於NVIDIA Grace Blackwell平台的全新DGX個人AI超級電腦系列。其中一款是DGX Spark，其前身是黃仁勳在CES上發佈的Project DIGITS項目。這款被輝達定義為“AI PC”的裝置，是全球最小的桌面級AI超級電腦，適用於AI研究人員和開發者。通過接入這台DGX Spark，個人使用者就可以更方便地使用大模型。

這款PC主機核心為專為桌面設計的GB10 Grace Blackwell超級晶片，配備支援第五代張量核心與FP4精度的Blackwell GPU，AI算力高達每秒1千兆次操作，可高效微調並運行Cosmos Reason世界基礎模型、GR00T N1機器人基礎模型等前沿AI推理模型。

另一款產品是DGX Station，這是Ultra平台的高性能桌面超級電腦，主要是面向企業和科研機構的高性能AI計算站，提供20 PetaFLOPS AI計算能力，並配備784GB統一記憶體，助力企業建構私有AI推理系統。

此次，輝達繼續在桌面端掀起算力革命。據介紹，DGX Spark與DGX Station首次將原本僅限資料中心使用的Grace Blackwell架構性能引入桌面環境，製造商合作夥伴包括華碩、戴爾、惠普和聯想等。

這些裝置將助力AI開發者、研究者、資料科學家及學生在桌面上完成大模型的快速原型設計、微調與推理任務。使用者既可本地運行模型，亦可無縫部署至DGX Cloud或其他支援加速的雲平台及資料中心基礎設施。

除了PC產品，可愛的機器人再次在發佈會上壓軸出場，並與黃仁勳進行了互動。在黃仁勳看來，通用機器人時代已經到來，世界勞動力嚴重短缺5000萬人，去年他就曾多次表示機器人時代漸近。

此次，在機器人領域，輝達正式發佈了Isaac Groot（GROOT N1），這是全球首款開放原始碼的、可定製的通用人形機器人基礎模型。

GROOT N1採用雙系統架構，靈感來源於人類認知原理。其中，“系統1” 是一個快速思考的行動模型，類似於人類的直覺和反射；“系統2” 則是一個慢速思考模型，用於深思熟慮的決策制定。

GR00T N1可輕鬆適配多種常見任務，例如抓取、雙臂搬運、單臂與雙臂協作，以及多步複雜操作，適用於物料搬運、包裝和檢測等場景。

該模型已經被多家機器人製造商採用，包括Fourier GR-01、Agility Robotics、Boston Dynamics等，助力類人機器人進入更廣泛的商業應用場景。

此外，輝達還推出了一系列模擬框架和方案，包括 NVIDIA Isaac GR00T 方案，用於生成合成資料，以及Newton——一款開源物理引擎，該引擎由輝達與Google DeepMind和迪士尼研究院 共同開發，專門用於機器人研發。

對比來看，去年GTC大會上，輝達就發佈了人形機器人通用基礎模型Project GROOT，以及基於NVIDIA Thor系統級晶片（SoC）的新型人形機器人電腦Jetson Thor。今年，輝達在機器人基礎模型和體系化的解決方案上再次升級。

摩根大通表示，輝達已經宣佈其全球AI基礎模型平台Cosmos以及其人形機器人開發平台Groot，未來在Physical AI方面預計會有更多突破。隨著多模態AI的進步以及機器人和數字孿生等新舉措的推出，全球模型Physical  AI模型開發方面可能會有更多進展。

能否扭轉AI市場情緒？

回顧過去的一個季度，AI領域可謂波瀾起伏，風向和敘事悄然生變。尤其是自DeepSeek爆火以來，關於推理、算力、成本和效率的討論從未停止。再加上美國政策的變化，為全球AI產業的發展增添了新的變數。

今年的GTC大會上，“what’s next in AI starts here”的標語高高懸掛。大家都在期待，面對日新月異的AI技術和擂台挑戰，黃仁勳將如何描繪AI的未來。

整體來看，輝達在GTC2025大會上帶來了規模龐大的技術發佈，涵蓋了AI推理計算、AI Agent、物理AI（機器人與自動駕駛）、資料中心基礎設施以及數字孿生等多個領域。

然而，發佈會結束後，截至記者發稿時，輝達股價下跌了3.43%。事實上，黃仁勳在發佈會上還提到了股價問題，開玩笑地表示股價低時是投資的好時機。

摩根大通近日的報告指出，總體來看，由於對2025年資料中心AI支出峰值的擔憂、GPU與ASIC競爭以及近期CoWoS訂單削減的憂慮，整體AI市場情緒仍顯偏空。我們認為，GTC大會有望提振部分對AI股票的正面情緒，同時改善下游供應鏈中Blackwell系統的供應狀況。

報告還表示，儘管對2026年AI資料中心資本支出增長的擔憂可能需要更長時間才能解除，但在Deepseek之後對AI資本支出下降的擔憂並未真正顯現。我們預計2026年將在美國CSP資本支出持續增長、中國CSP的增量資本支出回升以及企業AI採用增加的共同作用下，繼續保持健康增長。

對於DeepSeek的影響，黃仁勳此前表示，DeepSeek的崛起實際上將對輝達帶來整體上的積極影響，因為這將加速人工智慧技術的廣泛應用。他還指出，像OpenAI的o1這樣高能耗的推理模型的增長，是輝達下一座需要攀登的高峰。

本屆GTC是輝達近年來最重要的技術發佈之一，其核心主題圍繞AI推理時代展開，從計算架構（Blackwell GPU、Rubin、Dynamo）、企業AI應用（Llama Nemotron、AIQ），再到資料中心（Photonics、交換機）、機器人和自動駕駛（Isaac Groot、NVIDIA Drive），輝達正在建構一個完整的AI生態體系。

在AI的推動下，企業和個人的生產力將迎來新一輪的變革，而輝達作為這一變革的核心推動者，也在不斷加速技術創新。 (21世紀經濟報導)