出品｜虎嗅科技组

作家｜余杨

裁剪｜苗正卿

头图｜视觉中国

当地时辰10月28日，在华盛顿特区举办GTC（GPU Technology Conference）大会，CEO发表主题演讲。

黄仁勋指出，英伟达在昔日30年推动的“加快经营”模式，依然成为继冯·诺依曼体系之后60年来经营领域的全新范式。跟着摩尔定律贴近物理极限，传统CPU性能增长受限，英伟达通过GPU与CUDA生态再行界说了经营架构。目前全球数亿台GPU开荒通过CUDA杀青代际兼容，复古了东说念主工智能、自动驾驶、医疗影像、量子模拟等要道行业的算力基础。

在新一轮产业合作中，英伟达书记推出全新址品线NVIDIA ARC（Air Radio Compute），并与诺基亚成就战术伙伴关系，共同激动基于AI和加快经营的6G基础设施。黄仁勋强调，这标志着好意思国有望再行夺来电信期间创新的主导权。ARC平台整合了英伟达最新的Blackwell GPU、灰色CPU和ConnectX收集芯片，援救AI for RAN（无线接上钩东说念主工智能），可通过强化学习算法普及频谱效用和能耗线路，助力全球数百万个基站杀青智能升级。

在量子经营领域，英伟达推出全新互联架构NVQLink 与经营平台 CUDAQ，杀青量子处理单元（QPU）与GPU超等经营机的协同。通过AI驱动的量子纠错与搀和模拟，英伟达计划与好意思国能源部（DOE）合作成立七台新一代AI超等经营机，以推动基础科学研究。包括伯克利、费米实验室、洛斯阿拉莫斯等八大国度实验室已加入该计划。

黄仁勋认为，AI不仅是聊天机器东说念主或生成模子，而是“再行界说通盘经营堆栈的力量”。他强调，AI的中枢是数据驱动的学习型编程，需要巨大的能源、GPU算力和全新算法栈的复古。他至极提到能源政策对AI产业发展的要道作用，并细目好意思国能源体系的洞开为算力立异提供了泥土。

终末，黄仁勋暗意，中枢两点是从通用经营向加快经营的两次平台革新。NVIDIA CUDA过火名为CUDA-X的一系列库使咱们能够应答简直所有行业，现在它正如假造轮回所示地增长。第二个拐点现在依然到来，从传统手写软件到AI的革新。两个平台同期发生革新，这就是咱们感受到如斯惊东说念主增长的原因。

演讲后，英伟达股价创记录高点，市值达4.89万亿好意思元。分析师看好政府公约和多元化收入，包括电信、政府和GPU的销售。黄仁勋瞻望，2026年底GPU销售将达5000亿好意思元。

以下为演讲实录：

迎接来到GTC，我不得不说，很难分辨好意思国产死活后的心扉和炫耀感。

GTC是咱们究诘工业、科学、经营、现在和畴昔的场地。是以，今天我有许多事情要和人人共享，在开动之前，我想感谢所有匡助此次嘉会的合作伙伴。要是莫得咱们所有的生态系统合作伙伴，咱们就无法完成咱们的使命。东说念主们说，这是东说念主工智能的超等碗，因此每一届超等碗皆有精彩的赛前扮演。

你们关于咱们的赛前扮演以及咱们的全明星认识员和全明星演员声威有什么看法？望望这些东说念主。不知如何的，我的形体反而最健壮。你们合计如何样？

英伟达60年来初度发明了全新的经营模子，正如您在视频中看到的，新的经营模子很少出现，这需要多量的时辰和条款。咱们不雅察到咱们发明了这种经营模子，因为咱们想要处分通用经营机、普通经营机无法处分的问题。咱们也不雅察到，总有一天晶体管的数目会陆续增长，但晶体管的性能和功耗会放缓，摩尔定律不会超越物理定律的落拓，而这一刻现在依然到来，迪纳尔缩放依然罢手，这被称为迪纳尔缩放。迪纳尔缩放在近十年前就罢手了，事实上，晶体管的性能过火干系功耗依然大幅放缓，但晶体管的数目仍在陆续增长。咱们很久以前就不雅察到了这少许，30年来，咱们一直在激动这种咱们称之为加快经营的经营体式。咱们发明了 GPU。

咱们发明了一种名为 CUDA 的编程模子。咱们不雅察到，要是咱们不错添加一个利用越来越多晶体管的处理器，应用并行经营将其添加到限定处理 CPU 中，咱们就不错大大膨大经营本领。而那一刻真的到来了。咱们现在依然看到了这个改变点。加快经营的期间依然到来，关联词，加快经营是一种试验上不同的编程模子。 你弗成只是把手工编写的、按限定履行的 CPU 软件放到 GPU 上并让其闲居运行。 事实上，要是你那样作念，它运行速率反而会更慢。因此，你必须再行发明新的算法。您必须创建新的库。事实上，你必须重写该应用行径，这就是为什么破耗这样永劫辰的原因。

咱们花了近30年的时辰才到达这里。但咱们是一一领域进行的。这是咱们公司的宝贝。大多数东说念主皆在评述 GPU。GPU 很迫切，但要是莫得一个基于它的编程模子，况且莫得专注于该编程模子，保持其代际兼容，咱们现在从 CUDA 13 到CUDA 14，每台经营机中运行着数亿个 GPU，齐全兼容。要是咱们不这样作念，那么开发东说念主员就不会对准这个经营平台。要是咱们不创建这些库，那么开发东说念主员就不知说念如何使用该算法并充分利用该架构一个又一个的肯求。 我的兴致是这些真的是咱们公司的资产。 CU litho 经营光刻。咱们花了近七年时辰才研发出KU Litho 期间，现在台积电、三星、ASML皆在使用它。这是一个令东说念主难以置信的经营光刻库。

制作芯片的第一步用于 CAE 应用的稀少求解器。 合作社数值优化简直破碎了每一项记录。 旅行商问题如何将数百万种居品与供应链中的数百万客户筹商起来。Warp Python 是一款用于 CUDA 仿真的求解器。 QDF 是一种数据框架方法，基本上不错加快 SQL 数据框架和数据框架数据库。嗯，这个库是东说念主工智能的发祥，加上它上头的库，称为 megatron core,使咱们能够模拟和检修极大的说话模子。这样的例子不堪罗列。呃Monai，真的相当迫切，世界上排名第一的医学成像 AI 框架。 呃,趁机说一下，咱们今天不会评述太多干系医疗保健的话题，但一定要望望金伯利的主题演讲。她将瞩目谈谈咱们在医疗保健领域所作念的使命。这样的例子不堪罗列呃，基因组处理。

今天咱们在这里要作念一件相当迫切的事情，量子经营的妙招。这只是咱们公司350个不同藏书楼中的一个代表，况且每个库皆再行设计了加快经营所需的算法。每一个库皆使所有生态系统合作伙伴能够利用加快经营。这些藏书楼中的每一个皆为咱们开辟了新的市集让咱们望望 CUDAX 不错作念什么。

（视频内容）

这很神奇吗? 你所看到的一切皆是模拟的。莫得艺术，莫得动画。这就是数学之好意思，这是艰深的经营机科学。艰深的数学。它确实好意思得令东说念主难以置信。

从医疗保健和人命科学到制造业、机器东说念主、自动驾驶汽车、经营机图形以致视频游戏，各个行业皆得到了涵盖。你看到的第一个镜头，是英伟达运行的第一个应用行径。这就是咱们在 1993 年起步的场地。咱们恒久驯顺咱们要作念的事情。

很难遐想，当初你能够亲眼目击第一个假造格斗场景活龙活现地呈现在你目下时，那家公司果然信赖咱们今天会站在这里。这确实一段相当相当不可想议的旅程。我要感谢所有 NVIDIA 职工所作念的一切。 确实太不可想议了。

今天咱们要报说念的行业许多。我将先容东说念主工智能、6G、量子、模子、企业经营、机器东说念主和工场。让咱们开动吧。主咱们有许多事情要报说念，有许多首要公告要发布，还有许多新合作伙伴会让你大吃一惊。 电信是咱们经济、工业和国度安全的救援和命根子。关联词，自从无线期间出生以来，咱们就界说了期间，界说了全球程序，咱们将好意思国期间出口到世界各地，以便世界能够在好意思国期间和程序的基础上进行成立，这件事依然很久莫得发生过了。目前世界各地的无线期间大多部署在外洋期间之上。咱们的基本通讯结组成就在异邦期间之上。这种气候必须罢手，咱们有契机作念到这少许，至极是在这个根人性的平台革新期间。

无人不晓，经营机期间是简直所有行业的基础。它是科学中最迫切的仪器。它是工业领域最迫切的器具。我刚才说过，咱们正在经验平台革新。这种平台革新应该是咱们千载难逢的契机，让咱们再行回到游戏中，开动利用好意思国期间进行创新。

今天，咱们书记咱们将这样作念。咱们与诺基亚有着迫切的合作关系。诺基亚是全球第二大电信开荒制造商。这是一个价值三万亿好意思元的产业。基础设施投资达数千亿好意思元。全世界独特百万个基站。要是咱们能够合作，咱们就不错在这项基于加快经营和东说念主工智能的令东说念主难以置信的新期间的基础上进行开发。对好意思国来说，好意思国将成为下一次 6G 立异的中心。

是以今天咱们书记 Nvidia 推出了一条新的居品线。它叫作念NVIDIA Arc。空中无线电收集经营机、空中 RAM 经营机:ARC。Arc 由三项基本新期间构建而成灰色 CPU、Blackwell GPU以及咱们为此应用设计的 ConnectX Melanox Connectx收集。所有这些使得咱们能够运行这个库，即我之前提到的 CUDAX库,称为 Aerial。 Ariel试验上是一个在CUDAX上运行的无线通讯系统。

咱们将初度创建一个软件界说的可编程经营机，它能够同期进行无线通讯和 AI处理。 这完全是立异性的。咱们称之为 Nvidia Arc。诺基亚将与咱们合作，整合咱们的期间，重写他们的期间栈。这是一家领有7000项5G基础必要专利的公司，很难遐想电信行业还有比他更伟大的领导者因此，咱们将与诺基亚合作。他们将把 Nvidia Arc 手脚他们畴昔的基站。 Nvidia Arc 也兼容 Airscale，即诺基亚目前的基站。这意味着咱们将经受这项新期间，并能够使用 6G 和 AI升级全球数百万个基站。

现在，6G 和 AI照实相当迫切因为咱们将初度能够使用 AI期间(AI for RAN):来提高无线电通讯的频谱效用，使用东说念主工智能强化学习，左证周围环境交通、出动性和天气及时援助波束成形。所有这些皆不错计议在内，以便咱们能够提高频谱效用。 频谱效用普及消费了全球约 1.5%至 2%的电力。因此，提高频谱效用不仅不错提高，咱们能够在不加多所需能量的情况下通过无线收集传输的数据量。咱们还不错利用 AI for RAN 来杀青RAM 上的 AI。这是一个全新的契机。

还牢记互联网带来的通讯便利吗?令东说念主瞻仰的是，AWS 等智谋的公司在互联网之上构建了一个云经营系统。咱们现在将在无线电信收集上作念通常的事情，这个新的云将是一个旯旮工业机器东说念主云。这就是 AIon RAN 的由来，着手是 AIfor RAN，旨在提高无线电频谱效用第二点是无线接上钩(RAN)上的东说念主工智能，试验上是用于无线通讯的云经营。

云经营能够延迟到数据中心尚未覆盖的旯旮地带，因为咱们辞世界各地皆设有基站。这个公告照实令东说念主欣喜。我认为首席履行官贾斯汀·霍达(Justin Hodar) 就在房间的某个场地。感谢您的合作。感谢您匡助好意思国将电信期间带回好意思国。这确实一次相当棒的合作。相当感谢。

让咱们来谈谈量子经营。 1981年粒子物理学家量子物理学家理查德·费曼设计了一种新式经营机，不错以平直模拟当然，因为当然是量子的。他称之为量子经营机。40年后，该行业取得了根人性的突破。 40年后:就在昨年，取得了一项根人性的突破。现在不错制作一个逻辑肘。逻辑肘尺。一个逻辑肘尺，连贯矫捷，况且昔日曾被改良过乖张。现在，一个逻辑上的肘尺有时可能由几十个、有时由几百个物理上的肘尺组成，它们共同互助。如你所知，立方体，这些粒子相当脆弱。它们很容易变得不矫捷。任何不雅察、任何采样、任何环境条款皆会导致它变得不联系。因此，它需要一个极其邃密戒指的环境。

现在还有许多不同的物理肘尺，它们不错协同使命，咱们不错对这些所谓的赞成肘尺或综合征肘尺进行纠错，以便咱们改良它们并料到出逻辑肘尺情景。量子经营机有多样不同的类型。超导、光子、囚禁离子、矫捷原子，多样不同的方法来创建量子经营机。好吧，咱们现在顽强到将量子经营机平直归拢到GPU 超等经营机对咱们来说至关迫切，这样咱们就不错进行乖张校正，以便咱们能够对量子经营机进行东说念主工智能校准和戒指以便咱们能够共同进行模拟。正确的算法在 GPU 上运行，正确的算法在 QPU 上运行两个处理器、两台经营机并诓骗命。这就是量子经营的畴昔。

咱们来看一下。构建量子经营机的方法有许多种它们皆以量子比特(cubit)为中枢构建模块。但无论经受何种方法，所有立方体，无论是超导立方体、囚禁离子、中性原子照旧光子，皆靠近着通常的挑战。它们很脆弱，而且对杂音极其敏锐。今天的 Qbits 仅在几百次操作中保持矫捷。但处分有道理的问题需要数万亿次运算谜底是量子纠错。测量会侵略肘尺，从而梗阻其中的信息。诀窍是在缠结中添加额外的肘尺以便测量它们不错为咱们提供实足的信息来经营乖张发生的位置，而不会损坏咱们海涵的肘尺。它相当出色，但需要超越目前最先进的传统经营本领。这就是咱们构建 NVQLink 的原因，它是一种将量子处理器与 NVIDIA GPU 平直归拢起来的新式互连架构。

量子纠错需要从量子信息处理系统(QIDS)中读取信息，经营乖张发生的位置，并将数据发送且归以改良乖张。MVQLink 能够将数 TB 的数据移入和移出量子硬件。每秒可进行数千次量子纠错。其中枢是 CUDAQ，这是咱们用于量子 GPU 经营的洞开平台。 使用MVQL畅达和 CUDAQ，研究东说念主员将能够作念的不单是是纠错。他们还将能够和解量子开荒和东说念主工智能超等经营机来运行量子GPU应用行径:量子经营不会取代经典系统。它们将共同交融成一个加快量子超等经营平台。哇，这个阶段真长。

你知说念，首席履行官们，咱们不会只是坐在办公桌前打字。这是一项膂力活。膂力使命。是以，今天咱们书记 MVMVQL畅达，它MVQ 畅达。通过两件事成为可能。诚然，这种互连不错进行量子经营机戒指和校准、量子纠错，还不错归拢两台经营机(QPU和咱们的 GPU 超等经营机)以进行搀和模拟。它亦然完全可膨大的。

它不单是对今天的几肘尺数字进行纠错。它为畴昔进行纠错届时咱们将把这些量子经营机的领域从今天的几百立方比特膨大到畴昔的几万立方比特，以致几十万立方比特。是以咱们现在有一个不错进行戒指、协同模拟、量子纠错和畴昔膨大的架构。自CUDAQ发明以来，业界给以了极大的援救请记取，CUDA 是为 GPU CPU 加快经营而设计的。基本上就是同期使用这两个处理器用合适的器具作念合适的使命。

现在CUDAQ 依然超越了 CUDA，因此咱们不错援救 QPU，让 QPU 和 GPU 两个处理器一齐使命，况且经营不错在短短几微秒内来回出动。与量子经营机合作所必需的延迟是以现在 CUDAQ 是一项了不得的突破，被宽广不同的开发东说念主员所经受。

咱们今天书记有 17 家不同的量子经营机行业公司援救MVQ 畅达，我对这8个不同的 DOE 实验室感到相当欣喜。 伯克利、布鲁克海文芝加哥的费尔米实验室、林肯实验室、洛斯阿拉莫斯、奥克里奇、太平洋西北地区、圣地亚哥兰乔实验室，简直每一个能源部实验室皆与咱们合作，与咱们的量子经营机公司生态系统和这些量子戒指器合作，以便咱们不错将量子经营融入畴昔的科学。好吧，我还有一个补充音问要书记。

今天，咱们书记能源部将与 NVIDIA 合作建造七台新的 AI超等经营机，以推动咱们国度的科学发展，我必须至极提一下克里斯赖特部长。他为好意思国能源部注入了巨大的活力，一股彭湃的热诚，确保好意思国在科学领域保持率先地位。再次，正如我所提到的，平台革新。一方面，咱们要加快经营。这就是为什么畴昔的每台超等经营机皆将是基于 GPU 的超等经营机。咱们要发展东说念主工智能，这样东说念主工智能和基于道理的求解器、基于道理的模拟、基于道理的物理模拟就不会覆没。但它不错被增强、改进、膨大，还不错使用代理模子和东说念主工智能模子协同使命。

咱们还知说念，经典经营的主要求解器不错通过量子经营得到增强，从而更好地透露当然情景。咱们还知说念，在畴昔，咱们将有如斯多的信号，如斯多的数据需要从世界采样遥感比以往任何时候皆愈加迫切。除非这些实验室是机器东说念主工场、机器东说念主实验室，不然它们不可能以咱们需要的领域和速率进行实验。因此，所有这些不同的期间皆同期进入科学领域赖特部长明白这少许，他但愿能源部借此契机增强自身实力，确保好意思国恒久处于科学前沿。我要为此感谢你们所有东说念主。谢谢

让咱们来谈谈东说念主工智能。什么是东说念主工智能?大多数东说念主会说东说念主工智能就是聊天机器东说念主，这话没错。毫无疑问，ChatGPT 处于东说念主们所认为的 AI 的前沿。关联词，正如你现在看到的这些科学超等经营机不会运行聊天机器东说念主。他们将进行基础科学研究。科学、东说念主工智能、东说念主工智能的世界远远不啻聊天机器东说念主那么肤浅。诚然，聊天机器东说念主极其迫切，而通用东说念主工智能(AGI)从根柢上来说至关迫切。深厚的经营机科学、令东说念主难以置信的经营本领和首要突破关于 AGI来说仍然至关迫切。但除此除外，东说念主工智能还有更多用途。

事实上，东说念主工智能就是..….我将用几种不同的方式来描摹东说念主工智能。第一种方法，或者说你对东说念主工智能的第一种透露，是它澈底重塑了经营堆栈。咱们昔日开发软件的方式是手工编写代码运行在CPU上的手工编写软件。如今的东说念主工智能要是你气象的话，就是机器学习，一种检修数据密集型的编程，由运行在GPU上的东说念主工智能进行检修和学习。

为了杀青这一主见，通盘经营堆栈皆发生了改变。请正经，您在这里看不到Windows。这里看不到CPU。您会看到一个完全不同的、根柢上完全不同的堆栈。从能源需求开动。而在这方面，咱们的政府，特朗普总统，理当获取巨大的赞叹。他倡导能源，并矫捷到这个行业需要能源才能发展。它需要能量才能前进。咱们需要能量才能赢得告捷。他矫捷到了这少许，并举宇宙之力援救能源增长，澈底改变了场所。要是这件事莫得发生，咱们可能会堕入厄运的境地我要为此感谢特朗普总统。

能源之上是这些 GPU，这些 GPU归拢到内置基础设施，我稍后会向您展示。除此除外，还有由巨型数据中心组成的基础设施，其领域很容易是这个房间的数倍，这些数据中心会产生多量的能量，然后通过这种被称为GPU 超等经营机的新机器将能量进行调度，从而生成数字。这些数字被称为令牌。要是你气象的话，说话就是东说念主工智能的经营单元和词汇。您简直不错将任何东西记号化。诚然，你不错将英文单词记号化。你不错对图像进行分词。这就是您能够识别图像或生成图像、记号视频、记号3D 结构的原因。

你不错将化学物资、卵白质和基因进行记号化。你不错对单元格进行记号化简直不错对任何具有结构的内容进行记号化，对任何具有信息内容的内容进行记号化。一朝你能将其记号化东说念主工智能就不错学习该说话过火含义。一朝它学会了那种说话的含义:它就能翻译了。它不错像您与聊天 GPT 互动一样作念出反馈。它不错像GPT不错生成的聊天一样生成。

是以，您看到ChatGPT所作念的所有基技艺情，您所要作念的就是遐想一下，要是它是一种卵白质，要是它是一种化学物资要是它是一个像工场一样的 3D 结构。要是它是一个机器东说念主，况且令牌是透露行径并将认识和动作记号化。这些观念试验上皆是换取的，这亦然东说念主工智能取得如斯超卓跳动的原因。

在这些模子之上，还有应用调度器。变形金刚不是通用模子。这是一个相当灵验的模子。但并不存在一种通用的模式。 问题在于东说念主工智能具有纷乱影响模子种类粘稠，在昔日的几年里，咱们享受了多模态的发明并经验了创新突破。 有许多不同类型的模子。有 CNN 模子竞争神经收集模子、它们的情景空间模子、它们的图神经收集模子多模态模子，诚然还有我刚才描摹的所有不同的分词和记号方法。您不错领有空间模子，况且其透露针对空间感知进行了优化。您不错领有针对长序列识别历久幽微信息而优化的模子。模子种类粘稠。

在这些模子架构之上，在这些模子架构之上是应用行径，是昔日的软件。这是对东说念主工智能的一个潜入的透露，一个潜入的不雅察。昔日的软件行业就是创造器具。Excel是一个器具。笔墨是一种器具。收集浏览器是一种器具。我之是以知说念这些是器具，是因为你使用它们。器具行业就像螺丝刀和锤子一样，领域就那么大。就IT器具而言，它们可能是数据库器具。这些IT器具的总价值神圣为一万亿好意思元。但东说念主工智能并不是器具。东说念主工智能就是使命。这就是潜入的区别。

东说念主工智能试验上是能够试验使用器具的工东说念主。让我着实欣喜的事情之一是lrvin 在 Perplexity 所作念的使命。 Perplexity使用收集浏览器预订假期或购物，试验上是一个使用器具的东说念主工智能。Cursor 是咱们在 NVIDIA 使用的 AI系统。Nvidia 的每一位软件工程师皆使用光标，这极地面提高了咱们的使命效用。它使用的器具称为 VS 代码。是以 Cursor 是一个使用 VS Code 的 AI智能体系统。 好吧，所有这些不同的行业，这些不同的行业，无论是聊天机器东说念主照旧数字生物学，咱们皆有东说念主工智能助理研究东说念主员，或者机器东说念主出租车里面的机器东说念主。出租车是什么?诚然，它是看不见的，但昭着有一个东说念主工智能司机。那位司机正在使命，而他用来完成这项使命的器具就是汽车。

是以，咱们迄今为止所创造的一切，通盘世界，咱们迄今为止所创造的一切皆是器具。供咱们使用的器具。科技初度能够匡助咱们使命，提高分娩力。机遇擢发可数，这亦然东说念主工智能能够波及此前从未涉足的经济领域的原因。这几万亿好意思元覆盖在数百万亿好意思元的全球经济器具之下。现在东说念主工智能将初度参与到这个价值千亿好意思元的经济体中，使其更具分娩力，增长更快，领域更大。

咱们靠近严重的劳能源勤恳。领有增强劳能源的东说念主工智能将匡助咱们成长。从科技行业的角度来看，兴致兴致的是，除了东说念主工智能是一项针对经济新领域的新期间除外，东说念主工智能自己亦然一个新的产业。正如我之前解释的那样，当你将所有这些不同模式的信息记号化之后，就需要一个工场来分娩这些数字，这与昔日的经营机行业和芯片行业不同。

要是你追念昔日的芯片产业，你会发现芯片产业在数万亿好意思元的IT产业中只占神圣5%到10%，以致可能不到5%。原因在于，使用 Excel不需要进行太多经营。使用浏览器并不需要太多的经营本领。使用 Word 并不需要太多的经营。咱们进行经营。但在这个新世界中需要有一台能够随时透露坎坷文的经营机。它无法事先经营这少许，因为每次你使用经营机进行东说念主工智能时每次你要求东说念主工智能作念某事时布景皆是不同的。

是以，它必须处理所有这些信息。以环境为例，关于自动驾驶汽车来说，它必须处理汽车的环境。坎坷文处理。你要求东说念主工智能履行什么指示?然后，它必须一步一形势理会问题，想考此事，制定计划并付诸实施。该行径中的每个操作皆需要生成多量tokens。这就是为什么咱们需要一种新式系统的原因，我称之为AI工场。这齐备是个AI工场。

它与昔日的数据中心迥然相异。这是一座AI工场，因为这座工场只分娩一种东西。不同于昔日包揽一切的数据中心——为咱们所有东说念主存储文献，运行多样不同的应用行径，你不错像使用电脑一样使用该数据中心，运行多样应用行径，你某天不错用它来玩游戏，不错用它来浏览网页，不错用它来作念账。因此，那是一台属于昔日的经营机，一台通用经营机。

我在此所说的经营机是一座工场，它基本上只运行一件事。它运行AI，其主见在于生成价值最大化的tokens。这意味着他们必须智谋。而你但愿以惊东说念主的速率生成这些tokens，因为当你向AI建议请求时，你但愿它作念出回复。请正经，在岑岭时段，这些AI的反馈速率正变得越来越慢，因为它要为许多东说念主作念许多使命。因此你但愿它能以惊东说念主的速率生成有价值的tokens，而你但愿它能以经济高效的方式杀青。我使用的每个词皆允洽AI工场的特征，与汽车厂或任何工场一样。这齐备是工场，而且这些工场以前从未存在过。而这些工场里堆积着成山的芯片。

这便引出了今天。昔日几年发生了什么？事实上，昨年发生了什么？其实本年照实发生了一件至极潜入的事情。若你追念岁首，每个东说念主对AI皆有我方的看法。这种气派庸碌是：这会是个大事件，那将是畴昔。而几个月前，不知如何的，它启动了涡轮增压。

原因有以下几点。第少许是，在昔日的几年里，咱们依然摸清了如何让AI变得智谋得多。与其说只是预检修，不如说预检修试验上标明：让咱们把东说念主类创造过的所有信息皆拿出来，让咱们把它交给AI来学习吧，试验上就是缅想和综合。这就像咱们小时候上学一样，学习的第一阶段。预检修从来就不是异常，正如学前老师也从来不是老师的异常。

学前老师，试验上就是培养你掌持本领发展的基础技巧，让你懂得如何学习其他一切常识。莫得词汇量，不睬阐明话过火抒发方式，如何想考，这是无法学到其他一切的。接下来是培训后阶段。培训之后，在培训之前，是传授你处分问题的技巧，理会问题，想考它，如何处分数学问题，如何编写代码，如何迟缓想考这些问题，运用第一性道理推理。而之后才是经营着实线路作用的阶段。

无人不晓，对咱们许多东说念主来说，咱们去上学了，就我而言，那是几十年前的事了。但自那以后，我学到了更多，想考得也更深了。而原因在于咱们恒久在不休吸收新常识来充实我方。咱们不休进行研究，也持续想考。想考才是本领的真蓝试验。

因此，咱们现在领有三项基础期间本领。咱们领有这三项期间：预检修，仍需参预巨大资源，海量的经营量。咱们现在有后检修，它使用了更多的经营资源。而如今，想考给基础设施带来了难以置信的经营负荷，因为它在为咱们每个东说念主代劳想考。因此，AI进行想考所需的经营量，这种推行，实在至极超卓。

以前我常听东说念主说推理很容易，英伟达应该进行培训。NVIDIA要搞的，你知说念的，他们在这方面真的很猛烈，是以他们要进行培训，这个推行很肤浅。但想考如何可能容易？背诵缅想的内容很容易，背诵乘法表很容易。想考是繁重的，这恰是这三把尺子的缘由。这三条新的标度律，即全部内容皆在其中全速运转，给经营量带来了巨大压力。

现在又发生了另一件事。从这三条标度律中，咱们获取了更智能的模子。而这些更智能的模子需要更强的经营本领。但当你获取更智能的模子时，你便获取了更高的智能水平，东说念主们使用它。你的模子越智谋，使用的东说念主越多。现在它更接地气了，它能够进行推理。它能够处分以前从未学过如何处分的问题，因为它能作念研究，去了解它，转头拆解它，想考如何处分你的问题，如何回答你的问题，然后去处分它。想考的深度正使模子变得更智能。它越智能，使用的东说念主就越多。它越智能，就需要进行越多的经营。

但事情是这样的。昔日一年，AI行业迎来了改变点。这意味着AI模子如今已实足智能，他们正在创造价值，他们值得为此付费。NVIDIA为每份Cursor许可证付费，咱们乐意如斯。咱们乐意为之，因为Cursor正助力身价数十万好意思元的软件工程师或AI研究员杀青多重价值，效用高出许多倍。诚然，咱们相当乐意为您效劳。这些AI模子依然实足优秀，值得为此付费。Cursor、ElevenLabs、Synthesia、Abridge、OpenEvidence，名单还在陆续。诚然，OpenAI，诚然，Claude。这些模子如今如斯出色，东说念主们为此付费。

而且因为东说念主们正在为此付费并使用得更多，每次他们使用更多时，你需要更多经营本领。咱们现在有两个指数函数。这两个指数，其中一个是三阶缩放定律中的指数经营需求。第二个指数函数是，模子越智谋，使用的东说念主越多，使用的东说念主越多，它需要的经营量就越大。

两个指数级增长的趋势正对全球经营资源施加压力，而就在不久前我才告诉过你们，摩尔定律已基本散伙。那么问题来了，咱们该如何办？要是咱们有这两项指数级增长的需求，要是咱们找不到镌汰成本的方法，那么这个正反馈系统，这个试验上称为良性轮回的轮回反馈系统——对简直所有行业皆至关迫切，对任何平台型行业皆至关迫切——就可能无法持续。

这对英伟达至关迫切。咱们现已进入CUDA的假造周期。应用行径越多，东说念主们创建的应用行径越多，CUDA就越有价值。CUDA越有价值，购买的CUDA经营机就越多。购买的CUDA并行经营机越多，越来越多的开发者但愿为其创建应用行径。经过三十年的发展，英伟达终于杀青了这一假造轮回。十五年后，咱们终于在AI领域杀青了这一主见。AI现已进入假造轮回阶段。

因此你用得越多，因为AI很智谋，而咱们为此付费，产生的利润就越多。产生的利润越多，参预的经营资源就越多。在电网中，参预到AI工场的经营资源越多，经营本领越强，AI变得越来越智谋。越智谋，使用它的东说念主越多，使用它的应用行径就越多，咱们能处分的问题就越多。

这个假造轮回正在运转。咱们需要作念的是大幅镌汰成本。因此，其一，用户体验得以普及，当你向AI发出指示时，它会更快地作出反馈。其二，通过镌汰其成本来保管这个假造轮回的运转，以便它能变得更智能，以便更多东说念主会使用它，诸如斯类。阿谁假造轮回正在运转。

但当摩尔定律真的达到极限时，咱们该如何突破呢？谜底就是极致协同设计。你弗成只是设计芯片，就指望在芯片上运行的东西会变得更快。在芯片设计中，你所能作念的最好就是添加——我不知说念，每隔几年晶体管数目就会加多50%。要是你再加多更多晶体管的话……你知说念吗，咱们不错领有更多的晶体管，台积电是一家了不得的公司，咱们只会陆续加多更多晶体管。

关联词，这些皆是百分比，而非指数增长。咱们需要复合指数增长来保管这个假造轮回的运转。咱们称之为极致协同设计。

英伟达是现辞世界上独一一家能够着实从一张白纸开动，构想全新基础架构的公司，包括经营机架构、新式芯片、新式系统、新式软件、新式架构、新式应用行径，同期兼顾。在座的许多东说念主之是以在此，是因为你们皆是那层结构的不同组成部分，在与NVIDIA合作时，是该堆栈的不同部分。咱们从根柢上再行构建了所有架构。

然后，由于AI是一个如斯雄壮的问题，咱们扩大领域。咱们打造了一台完整的经营机，这是首台能够膨大至整机架领域的经营机。这台经营机配备单张GPU，随后咱们通过发明名为Spectrum-X的新式AI以太网期间杀青横向膨大。

东说念主东说念主皆说以太网就是以太网。但以太网根柢算不上以太网。Spectrum-X以太网专为AI性能而设计，这恰是它如斯得手的原因。即便如斯，那也不够大。咱们将用AI超等经营机和GPU 填满通盘房间。这仍然不够大，因为AI的应用数目和用户数目正在持续呈指数级增长。

咱们将多个这样的数据中心相互归拢起来，咱们称之为Spectrum-XGS的领域——Giga Scale X-Spectrum。通过这样作念，咱们在如斯巨大的层面上进行协同设计，达到如斯极致的进度，其性能普及令东说念主战栗，并非每代普及50%或25%，但远不啻于此。

这是咱们迄今为止打造的最极致的协同设计经营机，坦率地说，是当代制造的。自IBM System/360 以来，我认为还莫得哪台经营机像这样被澈底再行设计过。这个系统的创建进程极其繁重。

我迅速让你见识它的妙处。但试验上咱们所作念的，好吧，这有点像好意思国队长的盾牌。是以NVLink72，要是咱们要制造一枚巨型芯片，一块巨型 GPU，它看起来会是这样。这就是咱们必须进行的晶圆级加工的进度，太不可想议了。

所有这些芯片现在皆被装入一个巨大的机架中。是我干的照旧别东说念骨干的？放入阿谁巨大的架子…… 你知说念吗，有时候我合计我方并不孤立。仅凭这组巨型支架，便使所有芯片协同运作，情投意合。这简直令东说念主难以置信，我这就向你展示其中的自制。情况是这样的。是以…… 谢谢，珍妮。我——我可爱这个。嗯。好的。女士们、先生们，贾妮娜·保罗。哇！明白了。在畴昔……

接下来，我就像雷神那样去干。就像你在家里，却够不到遥控器，你只有这样作念，就会有东说念主把它送给你。就是这样。嗯。要是你看一下列表。这种事从不会发生在我身上，我只是在作念梦完结。

看起来你试验能基准测试的GPU 列表神圣有 90% 是 NVIDIA。好吧，是以不管如何，咱们基本上…… 但是。这是 NVLink 8。如今，这些模子如斯雄壮，咱们的处分方式是将模子将这个硕大无比拆解成宽广巨匠。这有点像一个团队。因此，这些巨匠擅所长理特定类型的问题。咱们召集了一无数巨匠。

因此，这个价值数万亿好意思元的巨型AI 模子集聚了宽广不同领域的巨匠。咱们将所有这些不同领域的巨匠皆汇集到一个 GPU 上。现在，这是 NVLink 72。咱们不错把所有芯片皆集成到一块巨型晶圆上，每位巨匠皆能相互交流。因此，这位首席巨匠能够与所有在岗的巨匠进行交流，以及所有必要的坎坷文、指示和咱们必须处理的多量数据，一堆tokens，咱们必须发送给所有巨匠。巨匠们会…… 无论哪位巨匠被选中解答问题，皆会随即尝试作出回复。

然后它就会开动逐层逐层地履行这个操作，有时八东说念主，有时十六东说念主，有时这些巨匠有时是64，有时是 256。但要道在于，巨匠的数目正越来越多。嗯，这里，NVLink 72，咱们领有 72 个 GPU。正因如斯，咱们才能将四位巨匠整合到单个 GPU 中。

你需要为每块GPU 作念的最迫切的事就是生成tokens，即您在HBM 内存中领有的带宽数目。咱们领有一台 H 系列 GPU，为四位巨匠提供经营援救。与这里不同，因为每台经营机最多只可装配八个 GPU，咱们必须将 32 位巨匠整合到单个 GPU 中。因此这块 GPU 需要为 32 位巨匠进行想考，比较之下，该系统中每块 GPU 只需处理四项任务。正因如斯，速率互异才如斯惊东说念主。

这刚发布。这是由SemiAnalysis 完成的基准测试。他们干得相当、相当澈底。他们对所有可进行基准测试的 GPU 进行了基准测试。全球各地的供应链皆在制造它，因此咱们现在不错向所有这些地区委派这种新架构，从而使成本支拨投资于这些开荒，这些经营机能够提供最好的总体领有成本。

现在在这之下，有两件事正在发生。是以当你看这个时，试验上是至极非同小可的。无论如何，这至极非同小可。现在同期发生着两次平台革新。

记取，如我之前跟你提到的，加快经营用于数据处理、图像处理、经营机图形学。它照实履行多样经营。它运行SQL，运行 Spark，它运行…… 你知说念，你让它，你告诉咱们你需要运行什么，这然则件大事。它说咱们现在不错更快地作念出回复，但这才是更首要的事。

因此鄙人面层面，不管是否有AI，世界正从通用经营转向加快经营。不管是否有 AI。事实上，许多 CSP 早已提供在 AI 出现之前就存在的工作。记取，它们是在机器学习期间被发明的，像 XGBoost 这样的经典机器学习算法，像用于推选系统的数据框，协同过滤，内容过滤。所有这些期间皆出生于通用经营的早期期间。

即即是那些算法，即即是那些架构，如今在加快经营的加持下也变得愈加强劲。因此，即使莫得AI，全球云工作提供商也将投资于加快期间。NVIDIA 的 GPU 是独一能同期杀青上述所有功能并援救 AI 的 GPU。专用集成电路有时能够杀青AI，但它无法完成其他任何任务。

NVIDIA完万能够作念到这一切，这也解释了为什么完全经受 NVIDIA 架构是如斯适应的经受。咱们现已进入良性轮回，抵达了改变点，这实在非同小可。

我在这间会议室里有许多合作伙伴，而你们所有东说念主皆是咱们供应链的迫切组成部分。我知说念你们人人使命何等勤勉。我想感谢你们所有东说念主，你们使命何等勤勉。相当感谢。

现在我将向你展示原因。这就是咱们公司业务的近况。正如我刚才提到的所有原因，咱们看到Grace Blackwell正呈现出超卓的增长态势。它由两个指数函数驱动。咱们现在已掌持情况。

我认为，在Blackwell以及Rubin早期增长态势上，2026年咱们很可能是历史上首家能够看到5000亿好意思元业务领域的公司。正如你所知，2025 年尚未收尾，2026 年也尚未开动。这就是账面上的业务量，迄今为止已达半万亿好意思元。

在这些居品中，咱们已在前几个季度售出了六百万台Blackwell 开荒。我猜分娩的前四个季度，四分之三的产量。2025 年还有一个季度要走。然后咱们有四个季度。因此畴昔五个季度，将有 5000 亿好意思元。这至极于Hopper增长率的五倍，这若干证实了些什么。

这就是Hopper的全部东说念主生。这不包括中国和亚洲。是以这只是西方市集。Hopper，在其全部人命周期中，四百万块 GPU。Blackwell，每个 Blackwell 在一个大封装中包含两块 GPU。在 Rubin 的早期阶段有 2000 万块 Blackwell GPU。令东说念主难以置信的增长。

因此，我要感谢咱们所有的供应链合作伙伴。人人。我知说念你们使命何等贫乏。我制作了一段视频来庆祝你的使命。咱们来玩吧。

（视频内容）

极致版Blackwell GB200Nv 与Grace Blackwell NVLink 72 的协同设计，使咱们杀青了十倍代际性能普及。简直难以置信。现在，着实令东说念主难以置信的部分是这个。这是咱们制造的第一台AI超等经营机。这是2016 年，我将其委派给旧金山的一家初创公司，拔除发现是 OpenAI。这就是那台电脑。

为了制造那台经营机，咱们设计了一枚芯片。咱们设计了一款新芯片。为了咱们现在能够进行协同设计，望望咱们得处理的这样多芯片。这就是需要的。你不可能拿一块芯片就让经营机速率普及十倍，那不可能发生。

使经营机速率普及十倍的方法在于咱们能够持续杀青性能的指数级增长。咱们能够以指数级持续压低成本的方法，是顶点协同设计以及同期在所有这些不同芯片上并诓骗命。咱们现在把Rubin 接回家了。这是 Rubin。

这是咱们的第三代NVLink 72 机架级经营机。第三代。GB200 是第一代。遍布全球的所有合作伙伴们，我知说念你们付出了何等极重的勤勉。这真的是极其繁重。第二代，顺滑得多。而这一代，看这个，完全无线缆。完全无线缆。而这一切现在又回到了实验室。

这是下一代，Rubin。在咱们发货GB300 的同期，咱们正在准备让 Rubin 进入量产。你知说念的，就在来岁的这个时候，也许会略略早少许。因此，每一年，咱们皆会建议最激进的协同设计系统，以便不休提高性能并持续镌汰tokens生成成本。

望望这个。这是一台令东说念主难以置信的漂亮经营机。这是100 PetaFLOPS。我知说念这莫得任何道理。100 PetaFLOPS。但与我十年前委派给 OpenAI 的 DGX-1 比较，性能普及了 100 倍。就在这里。与那台超等经营机比较是 100 倍。一百台那种的，来算算看，一百台那种或者至极于 25 个这样的机架，皆被这一样东西替代了。一个维拉·鲁宾。

是以，这是经营托盘。是以这是Vera Rubin 超等芯片。不错吗？这是经营托盘。就在这里，上方。装配起来相当容易。只需把这些东西大开，塞进去。就连我也能作念到。这是 Vera Rubin 经营托盘。

要是你决定要添加一个特殊处理器，咱们添加了另一个处理器，称为坎坷文处理器，因为咱们提供给AI 的坎坷文量越来越大。咱们但愿它在回答问题之前先读取多量 PDF，但愿它能读取多量存档论文，不雅看多量视频，在回答我的问题之前先去学习所有这些内容。所有这些坎坷文处理皆不错被添加进去。

因此您不错看到底部有八个ConnectX-9 新式 SuperNIC 网卡。你有八个。您领有 BlueField-4，这款新式数据处理器，两个 Vera 处理器，以及四个 Rubin 软件包，或八个 Rubin GPU。这一切皆汇集在这个节点上。完全无线，100% 液冷。

至于这款新处理器，今天我就未几说了。我时辰不够，但这完全是立异性的。而原因在于，你们的AI 需要越来越多的内存。你与它的互动更时时了，你但愿它能记取咱们前次的对话。你为我所学的一切，等我下次转头时，请千万别健忘。

因此，所有这些缅想将共同构筑出名为KV 缓存的东西。而 KV 缓存，检索它时，你可能依然正经到，每次你进入你的会话，你们现在的 AI 刷新和检索所有历史对话的时辰越来越长了。而且原因在于咱们需要一款立异性的新处理器。这被称为 BlueField-4。

接下来是NVLink交换机。这恰是使咱们能够将所有经营机归拢在一齐的要道所在。而这个交换机的带宽现已达到全球互联网峰值流量的数倍。因此，该骨干将同期向所有 GPU 传递并传输所独特据。

除此除外，这是Spectrum-X 开关。这款以太网交换机的设计使得所有处理器能够同期相互通讯，而不会形成收集拥塞。堵塞收集，这很期间性。不错吗？是以这三者连合起来。然后这就是量子开关。这是 InfiniBand，这是以太网。咱们不在乎你想用什么说话，无论您经受何种程序，咱们皆为您准备了超过的横向膨大架构。

无论是InfiniBand、Quantum 照旧 Spectrum 以太网，这款经受硅光子期间，并提供完全共封装的选项。基本上，激光会平直战斗硅片，并将它与咱们的芯片归拢起来。不错吗？这就是 Spectrum-X 以太网。哦，这就是它的阵势。这是一个机架。这是两吨。150万个部件和这根脊柱，这根脊柱在一秒钟内承载着通盘互联网的流量。换取的速率，能在所有这些不同的处理器之间迁徙。100%液冷。所有这一切，皆是为了世界上最快的tokens生成速率。不错吗？是以那就是机架的阵势。

现在，那是一个机架。一个千兆瓦级的数据中心会有，来算算，16个机架神圣是姑且叫它 9,000，8,000 个这样的将是一个一千兆瓦的数据中心。是以那将是畴昔的 AI 工场。

如你所见，NVIDIA着手是设计芯片，随后咱们开动设计系统，况且咱们设计 AI 超等经营机。现在咱们正在设计完整的 AI 工场。每次咱们将更多问题整合进来进行处分时，咱们皆会想出更好的处分决议。咱们现在构建完整的AI工场。

这个AI工场将会是…… 咱们为 Vera Rubin 构建的东西。咱们创造了一项期间，使咱们所有的合作伙伴皆能够以数字化方式集成到这个工场中。让我向你展示。

（视频内容）

完全、完全是数字化的。在Vera Rubin 手脚真实经营机出现之前很久很久，咱们依然把它手脚数字孪生经营机来使用。很久在这些 AI 工场出现之前，咱们就会使用它，咱们会设计它，咱们会诡计它、优化它，并以数字孪生的方式来运行它。

因此，所有与咱们合作的合作伙伴，我相当适意你们所有援救咱们的东说念主。Gio在这里，G Ver... Vernova在这里，Schneider。我想，Olivier在这里，Olivier Blum在这里。西门子，令东说念主难以置信的合作伙伴。好的。罗兰·布什，我想他在看。嗨，罗兰。总之，真的，相当相当棒的合作伙伴与咱们一齐使命。

着手，咱们有CUDA，以及多样不同的软件合作伙伴生态系统。现在，咱们有Omniverse DSX，况且正在构建AI工场。通常地，咱们也有这些与咱们合作的令东说念主瞻仰的合作伙伴生态系统。

让咱们来谈谈模子，至极是开源模子。在昔日几年里，发生了几件事。一是开源模子因为具备推理本领而变得相当强劲；它们之是以相当强劲，是因为它们是多模态的，况且由于蒸馏期间，它们的效用相当高。因此，所有这些不同的功能依然使开源模子初度对开发东说念主员极其有用。它们现在是初创公司的命根子。昭着，这些初创公司的活命命根子在不同的行业中各不换取，正如我之前提到的，每个行业皆有其自身的用例、其自身的数据、我方的已用数据，我方的飞轮。所有这些本领，那些领域专长需要能够镶嵌到模子中，开源使这成为可能。研究东说念主员需要开源，开发者需要开源，世界各地的公司，咱们需要开源。开源模子真的相当相当迫切。

好意思国也必须在开源方面处于率先地位。咱们领有极其出色的独到模子，咱们领有令东说念主惊艳的独到模子，咱们通常需要令东说念主惊艳的开源模子。咱们的国度依赖它，咱们的初创公司依赖它，因此NVIDIA竭力于去杀青这一主见。咱们现在是最大的，咱们在开源孝顺方面处于率先地位。咱们在排名榜上有23个模子。咱们领有来自不同领域的这些说话模子，我将要究诘的物理AI模子、机器东说念主模子到生物学模子。每一个这些模子皆有雄壮的团队，这亦然咱们为我方构建超等经营机以援救所有这些模子创建的原因之一。咱们领有第一的语音模子、第一的推理模子、第一的物理AI模子，下载量相当相当可不雅。咱们竭力于此，原因在于科学需要它，研究东说念主员需要它，初创公司需要它，企业也需要它。

我很适意AI初创公司以NVIDIA为基础构建。他们这样作念有好几种原因。着手，诚然咱们的生态系统很丰富，咱们的器具运行得相当好。咱们所有的器具皆能在咱们所有的GPU上运行，咱们的GPU无处不在。它试验上存在于每一个云中，它不错在土产货部署，你不错我方构建。你不错我方搭建一个发热友级别的游戏电脑，里面装多块GPU，然后你不错下载咱们的软件栈，它就是能用。咱们有多量开发者在不休丰富生态系统，使其越来越强劲。是以我对咱们合作的所有初创公司感到相当舒心，我对此心存谢意。

通常，许多这些初创公司现在也开动创造更多方式来利用咱们的GPU，举例CoreWeave、Nscale、Nebius、Lambda、Crusoe等。这些公司正在成就这些新的GPU云来为初创公司工作，我相当谢意这少许。这一切之是以成为可能，是因为NVIDIA无处不在。

咱们将咱们的库整合在一齐，所有我刚才跟你提到的CUDA X库、我提到的所有开源AI模子、我提到的所有模子，举例，咱们依然集成到AWS中。真的很可爱和Matt同事。举例，咱们已与Google Cloud集成。真的很可爱和Thomas同事。每一个云皆集成了NVIDIA GPUs和咱们的经营、咱们的库，以及咱们的模子。很可爱与微软Azure的Satya一齐合作，很可爱与Oracle的Clay一齐合作。每一个这些云皆集成了NVIDIA堆栈。因此，无论你去那儿，无论你使用哪个云表，它的使命成果令东说念主难以置信。

咱们还将NVIDIA的库集成到全球的SaaS中，以便这些SaaS最终皆能成为具代理本领的SaaS。我可爱Bill McDermott对ServiceNow的愿景。那里有东说念主，对，就这样。我想那可能是Bill。嗨，Bill。那么ServiceNow是什么？全球85%的企业级使命负载、使命流。SAP，全球80%的买卖往复。Christian Klein和我正在合作将NVIDIA库集成起来，将CUDA X、NeMo和NeMotron，以及咱们所有的AI系统集成到SAP中。

与Synopsys的Sassine合作，加快全球的CAE，使CAD、EDA器具更快且可膨大，匡助他们创建AI代理。有朝一日，我很想雇佣一个AI代理ASIC设计师来与咱们的ASIC设计师合作，从试验上来说，就是Synopsys的AI代理。咱们正在与Anirudh一齐合作，Anirudh，是的，我今天早些时候见过他，他参与了赛前节目。Cadence作念着令东说念主难以置信的使命，加快他们的期间栈，创建AI代理，使得Cadence的AI ASIC设计师和系统设计师能够与咱们协同使命。

今天，咱们书记一个新的技俩。AI将大幅普及分娩力，AI将澈底改变每一个行业。但AI也会极地面增强收集安全挑战，那些坏心的AI。因此咱们需要一个强劲的驻防者，我无法遐想有比CrowdStrike更好的驻防者。咱们与CrowdStrike合作，将收集安全的速率普及到光速，以创建一个在云表领有收集安全AI代理的系统，同期在土产货或旯旮也领有线路极为出色的AI代理。这样一来，每当出现威迫时，你就能在眨眼间检测到它。咱们需要速率，咱们需要一个快速的自主智能、超智能的AI。

我有第二个声明。这是世界上发展最快的企业公司，可能是现辞世界上最迫切的企业级堆栈，Palantir Ontology。这里有来自Palantir的东说念主吗？我刚才还在和Alex聊天。这是Palantir Ontology，他们获取信息、获取数据、获取东说念主为判断，并将其移动为买卖瞻念察。咱们与Palantir合作，加快Palantir的所有使命，以便咱们能够进行数据处理，以更大领域和更高速率进行数据处理，更大领域、更多速率。无论是昔日的结构化数据，诚然也包括咱们将领有结构化数据、东说念主为记录的数据、非结构化数据，并为咱们的政府处理这些数据，用于国度安全，以及为全球的企业工作，以光速处理这些数据并从中发现洞见。这就是畴昔的阵势。Palantir将与NVIDIA集成，以便咱们能够以光速和极大领域进行处理。

让咱们来谈谈物理AI。物理AI需要三台经营机。正如检修一个说话模子需要两台经营机一样，一台用于检修它、评估它，然后用于推理它。是以你看到的是大型的GB200。为了用于物理AI，你需要三台经营机。你需要这台经营机来检修它，这是GB，即Grace Blackwell NVLink-72。咱们需要一台能够运行我之前用Omniverse DSX展示的所有模拟的经营机。它基本上是一个数字孪生，让机器东说念主学习如何成为一个优秀的机器东说念主，并使工场实质上成为一个数字孪生。那台经营机是第二台经营机，即Omniverse经营机。这台经营机必须在生成式AI方面线路超过，况且必须在经营机图形学方面线路出色，传感器模拟、光泽跟踪、信号处理。这台经营机被称为Omniverse经营机。一朝咱们检修好模子，就在数字孪生中模拟该AI，而该数字孪生不错是一个工场的数字孪生，以及多量机器东说念主的数字孪生体。然后，你需要操作那台机器东说念主，这就是机器东说念主经营机。这个不错装进一辆自动驾驶汽车里，其中一半不错装进一台机器东说念主里。不错吗？或者你试验上不错领有，比如说，机器东说念主在操作中相当无邪且相当快速，可能需要两台这样的经营机。这就是Thor，Jetson Thor机器东说念主经营机。这三台经营机皆运行CUDA，这使咱们能够激动物理AI，能够透露物理世界、透露物理定律的AI，因果关系、持久性，物理AI。

咱们有令东说念主难以置信的合作伙伴与咱们一齐打造工场的物理AI。咱们我方也在使用它来打造咱们在德克萨斯的工场。现在，一朝咱们建成了机器东说念主工场，咱们里面有一堆机器东说念主，这些机器东说念主也需要物理AI，将物理AI应用于数字孪生里面，并在其中运行。让咱们望望它。

（视频内容）

这就是制造业的畴昔，畴昔的工场。我要感谢咱们的合作伙伴富士康。在这里。但所有这些生态系统合作伙伴使咱们能够创造畴昔的机器东说念主工场。这个工场试验上是一个机器东说念主，它正在和解机器东说念主去制造出具有机器东说念主性质的东西。要作念到这少许所需的软件量相当雄壮，除非你能够在数字孪生中去诡计它、去设计它、在数字孪生中去运营它，不然让这个决议见效的但愿简直不可能。

我也很适意看到Caterpillar，我的一又友Joe Creed，以及他那家有着百年历史的公司也在将数字孪生期间融入他们的制造方式。这些工场将配备畴昔的机器东说念主系统，其中最先进的之一是Figure。Brett Adcock今天在这里。他三年半前创办了一家公司，他们现在市值接近400亿好意思元。咱们正在共同检修这个AI，检修机器东说念主、模拟机器东说念主，诚然还有装入Figure的机器东说念主电脑。真的相当惊东说念主。我有幸见证了这少许，这真的至极超卓。很可能类东说念主机器东说念主会出现，而且，我的一又友Elon也在作念这方面的使命，这很可能会成为最大的消费类居品之一，新的消费电子市集，诚然还有最大的一类工业开荒市集之一。

Peggy Johnson和Agility的团队正在与咱们合作开发用于仓库自动化的机器东说念主。Johnson & Johnson的团队再次与咱们合作，检修机器东说念主，在数字孪生中进行仿真，况且还要操作机器东说念主。这些Johnson & Johnson外科手术机器东说念主以致将进行完全非侵入性的手术，达到世界前所未有的精准度。

诚然，史上最可儿的机器东说念主，迪士尼的机器东说念主。这是与咱们息息干系的某件事。咱们正在与Disney Research合作开发一个全新的框架和仿真平台，基于一种名为Newton的立异性期间。而那款Newton模拟器使得机器东说念主在具备物理感知的环境中学习如何成为又名优秀的机器东说念主。让咱们望望它。

（视频内容）

现在，东说念主形机器东说念主仍在开发中，但与此同期，有一款机器东说念主显著处于拐点上，它基本上就在这里，那是一个带轮子的机器东说念主。这是一个无东说念主驾驶出租车。无东说念主驾驶出租车试验上就是一个AI司机。现在，咱们今天正在作念的事情之一，咱们书记推出NVIDIA DRIVE Hyperion。这是一件大事。咱们创建了这个架构，以便世界上每一家汽车公司皆能制造车辆，不错是商用的，也不错是乘用的，不错是专用于无东说念主出租车，制造出具备无东说念主出租车准备本领的车辆。配备环顾录像头、雷达和激光雷达的传感套件使咱们能够杀青最高档别的全方向感知套件与冗余，这是杀青最高安全级别所必需的。Hyperion DRIVE，DRIVE Hyperion现在已被设计进Lucid、梅赛德斯-疾驰、我的一又友Ola Källenius，Stellantis的团队，还有许多其他车型行将到来。

一朝你有了一个基本的程序平台，那么自动驾驶系统的开发者们，他们中有许多相当有才华的团队，举例 Wayve、 Waabi、 Aurora、 Momenta、 Nuro、 WeRide等，有这样多公司不错把他们的AV系统移植到程序底盘上运行。基本上，程序底盘现在依然变成了一个出动的经营平台。况且因为它是程序化的，且传感器套件相当全面，他们皆不错将他们的AI部署到上头。咱们来快速看一下。好的。

（视频内容）

那就是娟秀的旧金山，正如你所见，自动驾驶出租车的拐点行将到来。畴昔，每年将有万亿英里被驾驶，每年制造1亿辆汽车，全球神圣有5000万辆出租车将会被多量无东说念主驾驶出租车所增强。是以这将是一个相当雄壮的市集。为了将其归拢并在全球部署，今天咱们书记与Uber成就合作伙伴关系。Uber的Dara，Dara要走了。咱们正在合作，将这些NVIDIA DRIVE Hyperion汽车归拢成一个全球收集。而在畴昔，你将能够召唤到这些汽车中的一辆，生态系统将相当丰富，咱们会在全世界看到Hyperion或无东说念主驾驶出租车出现。这将成为咱们的一个新的经营平台，我瞻望它会相当得手。好的。

这就是咱们今天所究诘的内容。咱们究诘了许多许多事情。请记取，其中枢是两点，是从通用经营向加快经营的两次平台革新。NVIDIA CUDA过火名为CUDA-X的一系列库使咱们能够应答简直所有行业，咱们正处于拐点，现在它正如假造轮回所示地增长。第二个拐点现在依然到来，从传统手写软件到AI的革新。两个平台同期发生革新，这就是咱们感受到如斯惊东说念主增长的原因。

量子经营，咱们依然提到过。咱们谈到了开源模子。咱们谈到了与CrowdStrike的企业应用，以及Palantir，加快他们的平台。咱们谈到了机器东说念主期间，一个新的可能成为最大领域的消费电子和工业制造行业之一。诚然，咱们还谈到了6G，NVIDIA有了用于6G的新平台，咱们称之为Aria。咱们有一个用于机器东说念主汽车的新平台，咱们把它称为Hyperion。咱们有新的平台，即即是面向工场，亦然两类工场，咱们把阿谁AI工场称为DSX，然后把工场与AI连合，咱们称之为MEGA。

女士们、先生们，感谢你们今天的到来，况且感谢你们让我——谢谢——感谢你们让咱们能够把GTC带到华盛顿特区。咱们但愿每年皆举办一次。感谢你们！

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