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，穿着閃亮的新夾克，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上發佈了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，在人羣中，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」説道。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佈會對印度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：

發佈史上最快的消費級顯卡RTX 5090；

提出Scaling Law仍在繼續，並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系列模型和用於視頻搜索和摘要的AI代理，入局Agentic AI；

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

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

發佈全球最小的個人AI超級計算機Project DIGITS。

FPSolution VC創始合夥人、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分鍾的演講，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佈的產品中，最受關注的莫過於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。

它在多款熱門遊戲中都表現優異，這些遊戲包括《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。

但也有現場觀眾對「甲子光年」表示，這些遊戲的測試結果參考價值有待商榷。比如，《瘟疫傳説：安魂曲》這款遊戲在使用了DLSS 3（NVIDIA的深度學習超級採樣技術第三代）和光追技術（RT）的情況下，RTX 5090的性能提升也不到50%，其相對於RTX 4090的性能提升低於預期，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。

從參數上來説，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的着色器性能。

與RTX 5090 GPU一同發佈的是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發佈時的1599美元相比，售價爲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上發佈。這台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顯卡縮小並塞到了這檯筆記本電腦里！」黃仁勛有些得意地説。

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的價格也隨之公佈，其中搭載了RTX 5090顯卡的AI PC售價爲2899美元。

二、超級芯片隊長

發佈完RTX 50系列顯卡后，黃仁勛話鋒一轉，開始大談AI。

在關於Scaling Law是否「撞牆」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）。

這個表態並不讓人意外，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，並擺出了一個驚訝全場的造型，儼然成爲了漫威電影中的「美國隊長」。

他手里拿着的是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。」儘管聽起來有些誇張，但「超級芯片隊長」黃仁勛就是這麼説的。

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，黃仁勛推出了基於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、工作站和雲端。其用例涵蓋大型語言模型（LLM）、視覺語言模型、圖像生成、語音、用於檢索增強生成（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，英偉達可以幫助客户的數字員工（人工智能代理）做培訓、以適應客户公司的具體業務；

Nvidia AI Blueprints，它提供了一整套藍圖，用於將PDF轉換為播客，以及另一個用於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構建可用於模擬的數字孿生。

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

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，並且通過Transformer的每一層進行處理。但如果我上傳的不是PDF，而是周圍的環境怎麼辦？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並且把它帶回來怎麼辦？」

黃仁勛其實是想引出AI與物理世界的關係。

「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。隨着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。

2024年，讓AI理解物理世界，成爲了AI產業界的新浪潮。

曾經在英偉達工作過的羣核科技董事長黃曉煌告訴「甲子光年」：「這幾年，隨着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，標誌性事件就是ChatGPT的誕生。但我們也意識到，我們發展AI本來是希望AI能替代人類打掃衞生、做家務，現在卻是人類在打掃衞生、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係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複雜動作的AI）開發的平臺，它由一套開源的擴散（Diffusion）和（Auto-regressive）模型組成，用於生成物理感知視頻。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。

該平臺將模型分爲了三類：

Nano，針對實時、低延迟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，最適合用於提煉自定義模型。

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，這對於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説。

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（一個用於構建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，有助於*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於物理的合成數據，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主要用於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，去年年中黃仁勛就説過，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，很早就發佈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。

他宣佈英偉達正式推出用於合成運動生成的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範來獲取新技能。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。通過用於合成運動生成的Isaac GR00T Blueprint，開發者只需少量人類示範，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，黃仁勛宣佈英偉達推出下一代智駕芯片「Thor」。此前，英偉達Thor芯片原本計劃於2024年年中量產，但后來進度大幅推迟。

1月7日，極氪汽車宣佈，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基於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，在現場公佈的將搭載Thor智駕芯片的車企中沒有蔚來，這或許與蔚來去年7月宣佈其自研的智駕芯片「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平臺基於英偉達最新的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，黃仁勛發佈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。

該計算機是基於此前的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，用户可以使用自己的桌面系統開發和運行模型推理，然后在加速雲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採用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個採用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。每台Project DIGITS都具有128GB的統一、一致內存和高達4TB的NVMe存儲。藉助這台超級計算機，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。

正如前文所説，1小時35分鍾的演講，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，並開出了未來之花。

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）。

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