Nvidia於2025年的GTC（GPU技術大會）再次成為科技產業的焦點，本次大會一共展示了三項技術突破和三項商業發展。
美股獵犬帶你一起看懂Nvidia GTC 2025，並且從投資人角度解讀市場情緒，最後和你分享我的觀點。
讓我們從技術發展開始說起。
AI晶片：Blackwell Ultra、Vera Rubin與Rubin Ultra
Nvidia在GTC 2025上發布了其下一代AI晶片架構，AI運算能力還會持續提升。Blackwell Ultra GB300作為Blackwell架構的中期升級，參數為
- 20 petaflops的FP4（4位元浮點）效能
- 配備288GB的HBM3e高頻寬記憶體
相較於上一代Blackwell GB200，記憶體容量和FP4推論效能均提升了50%。
這項升級主要針對大型語言模型（LLMs）和推薦系統等應用，能夠顯著加快模型的訓練和推論速度。
更長期的技術規劃，則有2026年底將推出的Vera Rubin架構
- 其FP4效能將達到50 petaflops
- 配備288GB的HBM4記憶體
- 單一Rubin晶片包含2個晶粒
Vera Rubin架構的一大亮點是首次採用Nvidia自家設計的Arm架構CPU（代號Olympus）。
2027年底，Nvidia將會推出Rubin Ultra架構
- FP4效能預計將達到驚人的100 petaflops
- 配備1TB的HBM4e記憶體
- 單一晶片包含4個GPU晶粒
Rubin Ultra的功耗目標也相當驚人，預計單機架將達到600kW。
綜合以上內容我們可以知道：
- Nvidia預期AI運算需求將繼續呈現「指數增長」
- 資料中心會繼續吃掉一大堆能源
- 散熱會是個問題，後續做散熱的公司可能有機會
Nvidia的技術藍圖更延伸至2028年，下一個GPU架構將被命名為「Feynman」，致敬物理學家費曼。
機器人技術：Isaac Groot N1與Newton物理引擎
圖片來源：Nvidia
這個世界的設施都是為人打造，因此想要讓機器更好地服務人，就得更像人。
Nvidia正積極拓展機器人市場，並將其視為AI發展的下一個重要領域。
在GTC 2025上，Nvidia推出了Isaac Groot N1，這是一個開源的通用人形機器人基礎模型。
該模型採用雙系統架構，模擬人類的「快思」與「慢想」。
這兩個系統相輔相成，使 Groot N1 能夠在複雜環境中靈活應對各種任務，例如抓取、雙臂搬運、單臂與雙臂協作，以及多步驟的複雜操作，適用於物料搬運、包裝和檢測等場景。
訓練Groot N1的數據有兩種
- 真實數據
- 合成數據（利用Nvidia的Omniverse和Cosmos平台生成）
透過合成數據，可以大幅增加可用於訓練的數據，更具效率且成本更低。
除此之外，Nvidia也持續打造AI基礎設施，這次是和Google DeepMind和迪士尼研究中心合作開發了Newton物理引擎。
Newton物理引擎是一個開源的引擎，專為模擬機器人在真實世界中的運動而設計，特別關注觸覺和靈活性。
Newton具有高度的客製化能力，可以模擬機器人與食物、布料和沙子等可變形物體的互動，並與MuJoCo和Isaac Lab等機器人開發工具相容。
Groot N1和Newton的開源策略有助於吸引更廣泛的開發者和研究人員參與，從而加速創新並推動對Nvidia底層硬體平台的需求。
開源之後，最終的獲益者還是Nvidia。
軟體創新：Nvidia Dynamo降低推理成本
自DeepSeek之後，AI推力能力更受重視，全世界的科技大廠都在推理能力上瘋狂課金補課。
Nvidia在GTC 2025上發布的Dynamo，正是一個開源的推理服務框架。
作為Triton的後繼者，Dynamo專為大規模分散式環境中的生成式AI和推理模型部署而設計，它可以
- 在多個GPU節點之間實現無縫擴展
- 根據需求動態分配GPU資源
Dynamo支援主要的LLM框架，並採用了諸如分離式服務等優化技術，以提升推理性能，在GB200 NVL72上運行DeepSeek-R1時，性能提升30倍。
Nvidia知道軟體與硬體在推動AI革命中同樣重要，因此正積極投資於構建全面的平台。
現在大家需要推理能力，Nvidia就下場做Dynamo，專注於優化推論成本，直接解決了企業大規模部署AI的一個主要痛點。
AI工廠：Nvidia將會繼續賣「金鏟子」給客戶
黃仁勳在GTC 2025上多次強調「AI工廠」的概念，為客戶提供AI基礎設施，包括
- 硬體：銷售AI晶片
- 軟體：將Dynamo定位為「AI工廠的作業系統」
至於對AI工廠的前景判斷，Nvidia預計將會持續指數級增長，到2028年，資料中心基礎設施收入將達到1兆美元。
自動駕駛：與通用汽車（GM）合作
通用汽車（GM）和Nvidia宣布合作，共同為下一代汽車、工廠和機器人構建客製化的AI系統，合作範圍包括
- 使用Omniverse訓練AI製造模型
- 使用基於Blackwell架構的NVIDIA DRIVE AGX作為車載硬體
與通用汽車這樣的主要汽車製造商的合作，標誌著Nvidia在自動駕駛市場的影響力日益增強，其應用範圍已從資訊娛樂系統擴展到核心的AI驅動系統和工廠自動化。
Nvidia正將其收入來源從資料中心擴展到汽車領域，這代表著一個重要的長期增長機會。
汽車市場規模龐大，而AI在汽車中的應用日益普及，從ADAS到完全自動駕駛，都為Nvidia的硬體和軟體提供了巨大的潛在市場。
與像GM這樣成熟的大型汽車製造商合作，提升了Nvidia自動駕駛解決方案的可信度，並可能為進一步的合作夥伴關係和應用鋪路。
量子運算：Nvidia的投資不會缺席
雖然之前黃仁勳說過，從現實考量來說，量子電腦還有很長一段路要走，他的一席話當時還帶崩量子運算股。
然而，Nvidia在量子電腦領域依然不會缺席。
Nvidia在GTC 2025上首次舉辦了量子開發者日。CEO黃仁勳邀請了多家量子運算公司的領導者參與討論。
會議重點討論了AI超級運算與量子運算的整合，以及量子-經典混合運算軟體和系統的最新發展。
此舉的目標也很簡單，確保在量子運算技術發展的過程中，永遠與Nvidia有關係。
Nvidia早期參與量子運算，可能使其在該領域成熟時獲得顯著的競爭優勢。
美股獵犬觀點：短期有雜音，長期有確定性
Nvidia在GTC 2025的主題演講當天股價下跌3.4%，但隔日盤前交易回升，顯示市場情緒起伏不定。
美國銀行、摩根大通、摩根士丹利等機構一致看好，認為Nvidia的競爭優勢穩固，Blackwell晶片的需求強勁。
另一方面，部分投資人對發表會的反應較為冷淡，認為缺乏明確的收入成長來源，導致短期拋售壓力。
美股獵犬認為，短期來說會有很多雜音，然而只要「AI派對」不止，Nvidia長期來說就有很強的確定性。
在GTC 2025也看到Nvidia將會持續投入在AI基礎設施，以確保自己能持續領跑AI趨勢，而這點應該會讓不少長期投資人放心，繼續投資在這家「AI工廠」。
