黃仁勛CES 2025演講：瘋狂的觀眾與超級芯片隊長

　　《Without Your Shotgun》復古又動感的旋律戛然而止，穿著閃亮的新夾克，英偉達CEO黃仁勛走向CES的舞臺中央。

　　“Are you excited in Las Vegas(你們喜歡拉斯維加斯嗎)?”“Do you like my jacket(你們喜歡我的夾克嗎)?”

　　而在此之前，整個拉斯維加斯都在屏息以待，直到黃仁勛掏出了RTX 50系列消費級顯卡(GPU)，會場才被掌聲與歡呼聲淹沒。

　　這是黃仁勛時隔多年再次來到CES(Consumer Electronics Show，國際消費類電子產品展覽會)發表主題演講，上一次還是在2019年，他在CES上發布了RTX 20系列顯卡。

　　當地時間下午2點，距離活動開始還有4個小時，就有參會者來到了演講會場Mandalay Bay Arena。演講開始前，會場門口已經排起了看不到頭的隊伍，在人群中，一位觀眾對“甲子光年”調侃：“這幾個小時我已和旁邊人嘮成朋友，再等下去就快成兄弟了。”

　　全世界的媒體也將目光聚焦在英偉達。

　　“我主要期待英偉達在芯片、機器人和在汽車方面的新動作。”一位來自日本的電視記者對“甲子光年”說道。而來自印度報業托拉斯的記者Yashita則表示，去年10月英偉達推出印地語AI模型，所以她更關注這次新發布會對印度AI產業帶來的促進與影響。

　　這一次，黃仁勛的主題演講有以下重點內容：

　　發布史上最快的消費級顯卡RTX 5090;

　　提出Scaling Law仍在繼續，并表示要創建一個名為Grace Blackwell NVLink72的巨型芯片;

　　在NIM微服務中新增Nemotron系列模型和用于視頻搜索和摘要的AI代理，入局Agentic AI;

　　發布Nvidia Cosmos世界基礎模型平臺，以助推Physical AI的發展;

　　發布人形機器人合成數據藍圖Isaac GR00T Blueprint和新一代智駕芯片Thor;

　　發布全球最小的個人AI超級計算機Project DIGITS。

　　FPSolution VC創始合伙人、SpaceX前華裔高管Lewis Hong在聽了黃仁勛的演講后做了一個大膽的推斷：“英偉達接下來也許會直接吃掉所有‘Magnificent 7’的‘餅’，或許*可以跟他們抗衡的只有Elon Musk(埃隆·馬斯克)了。”

　　“Magnificent 7”指的是當前科技領域*影響力的七家公司：微軟(MSFT)、亞馬遜(AMZN)、Meta Platforms(META)、Alphabet(GOOGL)、蘋果(AAPL)、特斯拉(TSLA)、英偉達(NVDA)。

　　1小時35分鐘的演講，黃仁勛的每一句話都像是一枚精準投射的芯片，深深嵌入了觀眾的腦中，而這些“芯片”包括了英偉達的陽謀與野心。

　　一、史上最快的消費級顯卡

　　在黃仁勛這次演講中發布的產品中，最受關注的莫過于RTX 5090。

　　RTX 5090是迄今為止最快的GeForce RTX GPU，在Blackwell架構創新和DLSS 4的加持下，RTX 5090的性能是RTX 4090的2倍。

　　它在多款熱門游戲中都表現優異，這些游戲包括《賽博朋克2077》《黑神話：悟空》等，同時在D5 Render渲染器上也有不錯的表現。

　　RTX 5090和RTX 4090性能對比

　　但也有現場觀眾對“甲子光年”表示，這些游戲的測試結果參考價值有待商榷。比如，《瘟疫傳說：安魂曲》這款游戲在使用了DLSS 3(NVIDIA的深度學習超級采樣技術第三代)和光追技術(RT)的情況下，RTX 5090的性能提升也不到50%，其相對于RTX 4090的性能提升低于預期，特別是光柵化性能增長幅度較小，光追性能也沒有得到充分驗證。

　　從參數上來說，RTX 5090擁有920億個晶體管，具備4000 AI TOPS(每秒萬億次操作)的性能，能夠實現380 RT TFLOPS(每秒萬億次浮點運算)的光線追蹤性能，具備1.8 TB/s的內存帶寬，能夠快速地讀取和寫入數據，具有125 Shader TFLOPS的著色器性能。

　　與RTX 5090 GPU一同發布的是RTX 50全系列產品，包括RTX 5080、RTX 5070 Ti、RTX 5070等。值得注意的是，與4090發布時的1599美元相比，售價為1999美元的5090還是漲價了。

　　與此同時，搭載了RTX 5070的AI PC也在CES上發布。這臺5070筆記本電腦具有與4090相當的性能，但能耗只有4090的一半。

　　“很難以置信對吧，我們把一個4090顯卡縮小并塞到了這臺筆記本電腦里!”黃仁勛有些得意地說。

　　黃仁勛表示，之所以能實現這一技術，是因為英偉達使用Tensor Core(張量計算核心)生成了大部分像素，先回溯需要的像素，然后再用AI生成其他像素，“能源效率已經超出預期，計算機圖形學的未來是神經渲染，它是人工智能和計算機圖形學的融合。”

　　RTX 50系列AI PC的價格也隨之公布，其中搭載了RTX 5090顯卡的AI PC售價為2899美元。

　　二、超級芯片隊長

　　發布完RTX 50系列顯卡后，黃仁勛話鋒一轉，開始大談AI。

　　在關于Scaling Law是否“撞墻”的討論絡繹不絕的當下，黃仁勛堅信Scaling Law仍在繼續，而且除了Pre-Training Scaling Law(預訓練縮放定律)之外，還出現了后兩個階段的Scaling Law，分別是Post-training Scaling law(后訓練縮放定律)和Test-Time Scaling Law(測試時間縮放定律)。

　　這個表態并不讓人意外，畢竟Scaling Law與英偉達的生意息息相關。

　　黃仁勛表示，從ChatGPT到OpenAI o1、OpenAI o3、再到Genimi 1.5 Pro，這些新模型的強大能力都印證了Scaling Law的延續。

　　在演講現場，黃仁勛還向大家展示了包括液冷、風冷、x86服務器等在內的Blackwell全系列產品。

　　“當然，我們需要的計算量是驚人的，我們希望社會有能力擴展計算量，以生產越來越多更新、更好的產品。Scaling Law正在推動對Nvidia計算的巨大需求，也推動了對Blackwell架構芯片的巨大需求。”黃仁勛從自己的角度說了大實話。

　　介紹完Blackwell全系列產品后，黃仁勛拿出了一個巨大的芯片，并擺出了一個驚訝全場的造型，儼然成為了漫威電影中的“美國隊長”。

　　他手里拿著的是GB200 NVLink 72的展示樣品。這個巨大的晶圓上有72個Blackwell GPU和144個芯片，擁有14TB的內存，和1.2PB/s的帶寬，AI浮點性能達到了1.4 ExaFLOPS，與上一代相比每瓦性能提高了4倍。

　　“基本上全世界的互聯網流量都能在這個芯片上進行處理。”盡管聽起來有些夸張，但“超級芯片隊長”黃仁勛就是這么說的。

　　三、代理型AI助力企業工作流自動化

　　基座模型是生成式AI的基石。

　　在演講現場，黃仁勛推出了基于Llama的一系列模型，包括Llama Nemotron Nano、Super和Ultra。它們涵蓋從PC和邊緣設備到大型數據中心等所有領域。

　　英偉達還發布了運行在NVIDIA RTX AI PC上的基礎模型，可增強數字人、內容創造、生產力和開發能力。

　　這些模型都以NIM微服務的形式提供。NIM微服務是由Black Forest Labs、Meta、Mistral和Stability AI等*模型開發商為RTX AI PC開發的關鍵組件，可以部署在RTX PC、工作站和云端。其用例涵蓋大型語言模型(LLM)、視覺語言模型、圖像生成、語音、用于檢索增強生成(RAG)的嵌入模型、PDF提取和計算機視覺等。

　　同時，NIM微服務還將與*AI開發和代理框架兼容，包括AI Toolkit for VSCode、AnythingLLM、ComfyUI、CrewAI、Flowise AI、LangChain、Langflow和LM Studio。

　　總結來看，英偉達為幫助生態系統構建代理型AI做了三件事：

　　Nvidia Nims，它基本上是一個打包好的人工智能微服務;

　　Nvidia Nemo，本質上是一個數字員工入職和培訓評估系統，英偉達可以幫助客戶的數字員工(人工智能代理)做培訓、以適應客戶公司的具體業務;

　　Nvidia AI Blueprints，它提供了一整套藍圖，用于將PDF轉換為播客，以及另一個用于構建視頻搜索和摘要的AI代理。此外，還有四個額外的NVIDIA Omniverse藍圖，使開發人員能夠更輕松地為物理AI構建可用于模擬的數字孿生。

　　在發布會現場，黃仁勛還展示了Project R2X。這是一個支持視覺的PC化身，可以將信息放在用戶的指尖，協助桌面應用程序和視頻會議通話，閱讀和總結文檔等。

　　四、AI的下一個前沿是物理AI

　　演講過半，黃仁勛突然向現場觀眾提出了一個問題。

　　“想象一下，你正在給大模型做上下文提示，按照我的習慣，我可能會在問問題之前上傳幾個PDF文件。這些PDF被大模型轉換成tokens，因此這些PDF文件可能被轉換成數十萬個tokens，并且通過Transformer的每一層進行處理。但如果我上傳的不是PDF，而是周圍的環境怎么辦?如果你在上傳之后你給大模型的不是提示，而是一個請求，讓它去某地拿起一個盒子并且把它帶回來怎么辦?”

　　黃仁勛其實是想引出AI與物理世界的關系。

　　“甲子光年”去年5月就曾提出，能源、信息和行為是現代社會和自然界中三個基本而相互關聯的概念——科技的進步，就是三者之間轉化能力加強的反映。隨著AI對物理世界映射能力的不斷優化，其將會在實踐中構建一條AI影響世界發展的動態平衡線。

　　圖片來源：《張一甲：AI創生時代，2024中國AI新風向30條判斷》

　　2024年，讓AI理解物理世界，成為了AI產業界的新浪潮。

　　曾經在英偉達工作過的群核科技董事長黃曉煌告訴“甲子光年”：“這幾年，隨著深度神經網絡的發展，用機器模擬人腦已經獲得了巨大突破，標志性事件就是ChatGPT的誕生。但我們也意識到，我們發展AI本來是希望AI能替代人類打掃衛生、做家務，現在卻是人類在打掃衛生、做家務，而AI在寫詩作畫。所以，讓AI從虛擬世界走入物理世界，去幫人類執行物理世界的任務，是技術發展的必經之路。”

　　這次CES上，黃仁勛揭幕了英偉達的下一代重磅產品——Nvidia Cosmos世界基礎模型平臺。

　　世界基礎模型(WFM)，指的是通過輸入多種模態的數據(包括文本、圖像、視頻和動作)來生成和模擬虛擬世界，從而準確地模擬場景中物體的空間關系及其物理交互的模型。

　　Nvidia Cosmos是一個用來加速物理AI(能夠讓機器人和自動駕駛汽車等自主機器感知、理解和執行物理世界中的復雜動作的AI)開發的平臺，它由一套開源的擴散(Diffusion)和(Auto-regressive)模型組成，用于生成物理感知視頻。這些模型在2000萬小時的現實世界人際互動、環境、工業、機器人和駕駛數據之上訓練而成，包含9000萬億個tokens。

　　該平臺將模型分為了三類：

　　Nano，針對實時、低延遲推理和邊緣部署進行了優化的模型;

　　Super，針對高性能基線模型;

　　Ultra，針對最高質量和保真度，最適合用于提煉自定義模型。

　　具身智能創業者Edward告訴“甲子光年”，他這次最關注的是開源的世界模型，Cosmos World Foundation Model開源模型讓訓練的門檻變低了，對數據的需求減少了，這對于機器人開發非常重要。

　　“通過‘Sim-to-Real’的方式，我們可以更快地實現像自動駕駛領域那樣的突破。特別是英偉達在這方面的優化，讓‘Sim-to-Real’的質量更高了，這對整個行業的進展幫助很大。”Edward說。

　　除了幫助生成大型數據集外，Nvidia Cosmos還能通過將圖像從3D擴展到真實場景，縮小仿真與現實之間的差距。將Omniverse(一個用于構建3D應用程序和服務的應用程序編程接口和微服務開發平臺)與Cosmos相結合至關重要，通過其高度可控、物理精確的仿真提供關鍵保障，有助于*限度地減少世界模型常見的幻覺問題。

　　目前，Nvidia Cosmos已在Github上開源。開發人員可以根據自己的需求，直接使用Cosmos平臺上的模型來生成基于物理的合成數據，也可以用NVIDIA NeMo框架通過自己的視頻對模型進行微調，以適應特定的物理AI設置。

　　Nvidia Cosmos主要用于機器人和自動駕駛場景，目前，1X、Agility Robotics等機器人公司和XPENG、Uber和Waabi等自動駕駛公司都已經與Cosmos合作開發模型。

　　“The next frontier ofAIis Physical AI。(AI的下一個前沿是物理AI)”這句話，去年年中黃仁勛就說過，這一次在CES 2025，他又一次面向世界強調了一遍。

　　五、合成數據與新一代智駕芯片

　　人形機器人是一個380億美元的超級市場，英偉達自然不會放過這一超級風口，很早就發布了一系列機器人基礎模型、數據管線和仿真框架，以加速下一代人形機器人的開發進程。

　　“通用機器人的ChatGPT時刻即將到來。”黃仁勛在演講中下了判斷。

　　他宣布英偉達正式推出用于合成運動生成的NVIDIA Isaac GR00T Blueprint，該Blueprint可幫助開發者生成海量的合成運動數據，以便通過模仿學習來訓練人形機器人。

　　模仿學習是機器人學習的一個子集，它能讓人形機器人通過觀察和模仿人類專家的示范來獲取新技能。在真實世界中收集這些廣泛、高質量的數據集既繁瑣又耗時，而且成本往往高得令人卻步。通過用于合成運動生成的Isaac GR00T Blueprint，開發者只需少量人類示范，就能輕松生成海量的合成數據集。

　　自動駕駛汽車同樣是英偉達關注的焦點。在演講中，黃仁勛宣布英偉達推出下一代智駕芯片“Thor”。此前，英偉達Thor芯片原本計劃于2024年年中量產，但后來進度大幅推遲。

　　1月7日，極氪汽車宣布，未來新車型將搭載NVIDIA Thor智駕芯片。此外，極氪與自動駕駛公司Waymo基于SEA-M架構聯合開發的全球*量產原生無人駕駛汽車——ZEEKR RT將在2025年開啟大規模交付。

　　值得注意的是，在現場公布的將搭載Thor智駕芯片的車企中沒有蔚來，這或許與蔚來去年7月宣布其自研的智駕芯片“神璣NX9031”正式流片有關。

　　英偉達還展示了其最新的自動駕駛平臺——Hyperion 9以及DriveOS系統。Hyperion 9平臺基于英偉達最新的Blackwell架構打造，它配備了12個攝像頭、9個雷達、1個激光雷達、12個超聲波傳感器，在傳感器配置和處理能力上都有顯著提升。

　　六、全球最小的個人AI超級計算機

　　在演講的最后，黃仁勛發布了一款令人眼前一亮的產品——AI超級計算機Project DIGITS。

　　就像變魔術一樣，黃仁勛把一個超級計算機“變小”，然后拿了出來。

　　該計算機是基于此前的AI超級計算機DGX-1升級而成，但體積更小，功能更強。通過Project DIGITS，用戶可以使用自己的桌面系統開發和運行模型推理，然后在加速云或數據中心基礎設施上無縫部署模型。

　　Project DIGITS搭載了全新的Grace Blackwell超級芯片(GB10)，在FP4精度下可以提供高達1千萬億次浮點運算的AI性能。GB10采用NVIDIA Blackwell GPU，配備最新一代CUDA核心和第五代Tensor核心，通過NVLink-C2C芯片到芯片互連連接到高性能NVIDIA GraceCPU，其中包括20個采用Arm架構構建的節能核心。

　　GB10超級芯片使Project DIGITS僅使用標準電源插座即可提供強大的性能。每臺Project DIGITS都具有128GB的統一、一致內存和高達4TB的NVMe存儲。借助這臺超級計算機，開發人員可以運行多達2000億個參數的大型語言模型，從而增強AI創新。此外，使用NVIDIA ConnectX網絡，兩臺Project DIGITS AI超級計算機可以連接起來，運行多達4050億參數的模型。

　　正如前文所說，1小時35分鐘的演講，黃仁勛的每一句話都像是一枚精準投射的芯片，深深嵌入了觀眾的腦中。

　　而這一枚枚芯片又如同種子一樣在觀眾腦海中快速生根發芽，并開出了未來之花。

　　這是一種很難用語言形容這樣的感受，直到會場里的標語提醒了我們——“Step Into Tomorrow”(走向明天)。