2025年3月19日的NVIDIA GTC大會上,NVIDIA 執行長黃仁勳(Jensen Huang)發表2個多小時的主題演講,向全球展示目前 NVIDIA 在人工智慧(AI)、高效能運算與機器人領域的前瞻布局。從硬體架構的不斷突破到 AI 應用的全面擴展,NVIDIA 不僅持續鞏固其作為 AI 領導者的地位,更為未來令人期待的科技發展指出方向。
黃仁勳在演講一開始就強調,Token 是 AI 的核心。這些小小的數據單位不僅能將圖像轉化為科學數據,還能解碼物理定律、預測疾病,甚至理解生命的語言。他指出,Token 的生成與處理能力,將成為 AI 發展的關鍵。隨著 AI 從感知階段(電腦視覺、語音辨識)進化到生成式 AI,再到如今的 Agentic AI(具備感知、推理與行動能力)與 Physical AI(賦能機器人理解物理世界),Token 的重要性日益凸顯。
黃仁勳將 AI 的發展分為三個階段:
他進一步指出,AI 發展仰賴三大要素:
本次 GTC 的亮點之一 Blackwell GPU 架構,相較於前代 Hopper,Blackwell 帶來了 40 倍的推理性能提升,並採用 NVLink 連接與液體冷卻技術,使其在更小的體積下實現更高的散熱效率與運算能力。黃仁勳表示,Blackwell 不僅是硬體的升級,更是 AI 工廠的基石。
此外,NVIDIA 還推出了 DGX Spark 與 DGX Station,分別針對軟體工程師與 AI 開發者,提供強大的個人化運算平台。這些產品將加速企業導入 AI 的速度。
黃仁勳提出了一個全新概念:AI 工廠。他預言,未來的資料中心將不再是傳統的檢索式運算,而是專注於生成 Token 的生成式運算中心。這種轉型意味著高效的 AI 推理將成為核心,而 NVIDIA 的 Dynamo 操作系統正是實現這一目標的關鍵。Dynamo 負責管理複雜的推理工作負載,並以開源形式提供,進一步擴大 NVIDIA 的影響力。
黃仁勳回顧了 NVIDIA 的發展歷程,特別提到 GeForce 與 CUDA 的重要性。GeForce 引入的 CUDA 程式語言不僅啟用了 AI 的發展,如今更反過來推動電腦圖像技術的革新,例如實現 100% 路徑追蹤的即時渲染。這一技術的突破,將為遊戲開發與圖像設計帶來全新可能性。
NVIDIA 在自駕車領域的長期耕耘迎來了豐碩成果。通用汽車(GM)已選擇 NVIDIA 作為其未來自駕車隊的合作夥伴,而 Omniverse 與 Cosmos 技術則被用於數據生成與訓練。此外,NVIDIA 推出的 Newton 物理引擎,與 Google DeepMind 和 Disney Research 合作開發,專為機器人的精細運動與觸覺回饋設計。
黃仁勳預測,Physical AI 與機器人技術將成為未來最大的產業之一。透過開放 Groot N1 人形機器人基礎模型,NVIDIA 正積極打造一個開放的生態系統。
GTC March 2025 Keynote with NVIDIA CEO Jensen Huang
NVIDIA 的成功不僅來自硬體創新,還得益於其軟體生態系統。CUDA-X 函式庫為科學與工程領域提供加速運算能力,而開源計畫如 NIMS 大型語言模型與 Groot N1,則進一步擴大了其影響力。此外,NVIDIA 與 Cisco、T-Mobile 等合作,將 AI 引入電信邊緣運算,並透過 Spectrum X 與共封裝光學元件提升網路頻寬。
未來,NVIDIA 將保持每年推新品的節奏,下半年將推出 Blackwell Ultra,接著是 Vera Rubin 與 Vera Rubin Ultra,持續帶領 AI 硬體市場。
黃仁勳在NVIDIA GTC 2025 的演講中,不僅展示了 NVIDIA 在 AI 硬體與軟體上的突破,更勾勒出一個由 AI 驅動的未來藍圖。從 Blackwell 的性能飛躍到 AI 工廠的誕生,再到 Agentic AI 與 Physical AI 的潛力,可以看見 NVIDIA 正以技術創新與開放策略,引領全球產業轉型。
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