“我是主要的收入破坏者”：Nvidia 的 Jensen Huang 表示新的 Blackwell 芯片让上一代感觉过时了
快速阅读: 据《LAPTOP 杂志》最新报道，英伟达CEO黄仁勋在GTC大会上发布布莱克韦尔和鲁宾超算芯片，性能大幅提升，推动AI基础设施发展。同时，英伟达与通用汽车合作推进自动驾驶及机器人技术。黄仁勋还透露未来芯片计划，显示持续创新决心。
英伟达下一代重磅产品是布莱克韦尔超算芯片。（图片来源：Getty Images）尽管英伟达可能是世界上最值钱的公司之一，但根据其首席执行官黄仁勋的说法，他实际上是一个“首席收入破坏者”。黄仁勋在周二于GTC 2025年会上发表主题演讲时，自嘲地给自己起了这个称号。他在演讲中提到英伟达上一代的图形处理单元霍珀。“在某些情况下，霍珀表现不错……这是我能对霍珀说的最好的话了，”黄仁勋在主题演讲中说道。虽然黄仁勋的评论展示了自2022年9月霍珀发布以来公司取得的进步，但也包含了一些事实。黄仁勋和英伟达在GTC大会上正式发布了布莱克韦尔超算芯片和鲁宾超算芯片，分别计划于2025年底和2026年推出。据黄仁勋称，这些芯片将极大地推动人工智能基础设施的发展。
布莱克韦尔超算芯片和鲁宾超算芯片
英伟达GTC大会的主题演讲围绕两款芯片展开：布莱克韦尔超算芯片GB300和鲁宾超算芯片。这两款“超级芯片”旨在为日益复杂的AI工厂工作负载提供动力——数据中心代表了像ChatGPT和Perplexity这样的大型语言模型的支柱。
尽管这两款芯片的功率细节较为简略，但英伟达表示，其鲁宾超算芯片的性能将是布莱克韦尔超算芯片的3.3倍。在主题演讲前的简报会上，英伟达代表告诉记者，其布莱克韦尔超算芯片提供了20 petaflops的人工智能性能，与去年的布莱克韦尔芯片相同。然而，它扩展了内存，提供288GB而不是上一代的192 GB。英伟达还声称，GB300芯片带来了比NVIDIA GB200多1.5倍的人工智能性能，并且与基于英伟达霍珀芯片的数据中心相比，“使布莱克韦尔在人工智能工厂中的收入机会增加了50倍”。这是一种复杂的技术表述，意指英伟达正在将布莱克韦尔超算芯片和鲁宾超算芯片定位为去年技术的重大升级，这与其推理能力有关。
“人工智能取得了巨大的飞跃——推理和自主人工智能需要数量级更高的计算性能，”黄仁勋说道。“我们设计了布莱克韦尔超算芯片就是为了这一刻——它是一个多功能平台，可以轻松高效地进行预训练、后训练和推理人工智能推断。”
这当然是好的，但英伟达究竟设想这些规模庞大的芯片能驱动什么样的事物？如果GTC大会是任何指示，那可能相当多。
自动驾驶、机器人等
英伟达的人工智能基础设施支持的一个重要创新是自动驾驶汽车。黄仁勋宣布了一项与通用汽车的合作，旨在解决真正实现自动驾驶汽车的关键问题，他在台上表示：“自动驾驶汽车的时代已经到来。”
根据黄仁勋的说法，通用汽车将使用英伟达的人工智能模型，特别是用于“模拟和验证”。通用汽车现在将使用英伟达的Omniverse平台创建装配线的“数字孪生”——用于培训的真实环境的数字模拟。黄仁勋站在展示英伟达技术的大背景前，在加州圣何塞的GDC会议上。（图片来源：Getty Images）
通过这些，通用汽车表示将进行虚拟测试和生产模拟来提升工厂效率。该计划还将包括培训通用汽车已用于物料搬运、运输和精密焊接的机器人平台。
黄仁勋还讨论了英伟达在机器人方面的努力，特别是其之前宣布的格鲁特模型，该公司将其称为人形机器人的“基础模型”。英伟达表示，其N1模型是“世界上第一个开放、完全可定制的基础模型，用于通用人形推理和技能”，并补充说这是许多将在全球范围内预训练并准备用于人形机器人使用的模型中的第一个。
顺便提一下机器人亮相。（图片来源：Getty Images）
在人形机器人领域的主要公司已经跃跃欲试，希望将格鲁特整合到他们的硬件中，其中包括敏捷机器人、波士顿动力、门徒机器人和NEURA机器人。使用格鲁特的动机显而易见：英伟达的模型使用其硬件进行了预训练，这将减少机器人公司在部署不同任务的机器人之前必须完成的工作量。黄仁勋甚至在舞台上与一台机器人一同现身，以强调这一点。
但还有更多
信不信由你，英伟达不仅宣布了布莱克韦尔超算芯片和鲁宾超算芯片，还暗示了2028年将推出的未来硬件名为“费曼”。费曼将带来什么尚不得而知，但英伟达此前曾承诺每年更新其芯片，尽管在生产和实施过程中遇到了问题。随着这种节奏确定无疑，英伟达将不得不制造更强大、更高效的芯片，并说服使用其硬件的公司它们需要新芯片。
今年2月，深度求发布了一个AI模型，该模型在使用更少电力的情况下实现了类似ChatGPT的效率，导致英伟达的股价受到显著影响。深度求及其模型动摇了一些公司对于未来高能耗AI工厂需求的信心，但这一观点是否正确仍有待观察。
目前，我们可以期待来年会有更多的AI硬件。
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詹姆斯是Laptop Mag的高级新闻编辑。他之前在Inverse和Input报道过科技。他写过从AI到手机再到电动移动的一切，并喜欢在空闲时间用GarageBand制作令人难以忍受的摇滚音乐。工作之余，他常在纽约市寻找最便宜的小酒馆。
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