出品 | 网易科技《态度》栏目

作者 | 崔玉贤

编辑 | 丁广胜

黄仁勋演讲核心要点：

01 AI发展可以分为判别式AI、生成式AI和代理式AI（Agentic AI），最终将迈向物理AI（Physical AI）时代‌‌。如今，英伟达已身处Agentic AI阶段。

02 新一代芯片Blackwell Ultra（GB300）其推理性能是GB200的1.5倍，今年下半年出货。

03 英伟达下一代AI超级芯片名为Vera Rubin，2026年下半年发货；Vera Rubin之后的下一代芯片将以Feynman来命名。

04 发布全新的 AI 推理服务软件Dynamo，号称“AI工厂的操作系统”。

05 与谷歌DeepMind、迪士尼合作，开发名为Newton的机器人平台，推出全球首款开源人形机器人功能模型Isaac GR00T N1。

昨天，苏妈现身北京引起一阵AMD旋风；今天，黄教主GTC演讲刷屏社交媒体；AI算力底座的战事还在不断升级。

黄仁勋依旧经典黑色皮衣登台，2个小时未彩排演讲可以说是燃爆全场。不仅发布了全新的GB300芯片，两款个人AI计算机，机器人平台Newton，宣布与通用汽车合作，将AI技术应用于自动驾驶汽车，还预告了下一代超级芯片架构Vera Rubin以及下下一代芯片Feynman架构。

如此重磅的信息仍未成功刺激英伟达的股价，下跌超过3%。DeepSeek之后AI技术发展路线的转变所带来的影响依然存在，英伟达依然需要向世界证明AI霸主地位没变。

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演进路线提前曝光 

数据中心建设可达万亿规模

黄仁勋回顾了人工智能发展的历程，并指出人工智能已经从生成式人工智能进入代理式人工智能（Agentic AI）阶段，最后将会发展到物理人工智能（Physical AI）阶段。

其透露，英伟达Blackwell芯片推出一年来，在AI行业取得了巨大进展。数据显示，2024年全球前四云服务提供商共采购130万片Hopper架构芯片；2025年又购买了360万Blackwell芯片。

英伟达最新的财报也显示，Blackwell架构AI芯片销售势头非常猛，在正式出货的首个季度就劲收超百亿美元，远超出英伟达预估水平。

对于未来的发展，黄仁勋预计到2028年数据中心建设支出将达1万亿美元。

近几年，数据中心一直是为英伟达营收和利润创造大头的业务部门。在此前财报沟通会上，黄仁勋以及公司CFO均乐观认为，全球对AI基础设施的需求将持续增长，因为客户希望部署更大、更复杂的集群，这不仅需要Nvidia的GPU，还需要Nvidia的NVLink交换机、InfiniBand以及Spectrum-X系列网络套件。

此次GTC大会，英伟达推出了新一代芯片Blackwell Ultra（GB300）。据介绍，Blackwell Ultra包括 NVIDIA GB300 NVL72机架级解决方案和NVIDIA HGX B300 NVL16系统。

GB300 NVL72的AI性能是NVIDIA GB200 NVL72的1.5倍，这使得建造AI 工厂的收入机会与基于 NVIDIA Hopper构建的系统相比增加了50倍。

与此同时，黄仁勋还展示了未来三年芯片架构的技术路线图。下一代芯片将命名为Vera Rubin，2026年下半年，这款芯片将接替Blackwell Ultra，同时2027年下半年将推出Rubin Ultra版本。

黄仁勋称Rubin 的性能将达到 Hopper 的 900 倍，而 Blackwell 相较 Hopper 已实现了 68 倍的提升。

此外，除了标准版 Rubin，英伟达还计划推出 Rubin Ultra 版本。

不仅如此，Rubin之后的下一代芯片命名也被提前曝光。黄仁勋表示，Rubin之后英伟达将带来名为Feynman的芯片架构，名字取自著名物理学家理查德·费曼（Richard Feynman），延续了公司以科学家命名GPU架构的传统。

根据路线图，Feynman架构芯片将于2028年登场，并会采用新一代互联技术。

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机器人仍是压轴节目

具身智能浪潮已经到来

芯片之后，黄仁勋还带来了全新的 AI 推理服务软件Dynamo，开启AI工厂的革命。演讲最后，机器人仍是压轴登场。

不同于此前的一排人形机器人的同台，此次上台的是与谷歌、Disney联合开发的机器人Blue（星球大战机器人），从演示环节可以看到该机器人还是非常灵活的，可以乖乖听从指令，并且很呆萌。

作为算力霸主，英伟达将新的增长动力寄希望于机器人。黄仁勋表示，下一波浪潮也已经到来，机器人技术，它由物理AI驱动，用AI去理解物理世界。可以说，机器人的时代已经到来。

此次大会上，英伟达推出了全球首款开源人形机器人通用基础模型——GR00T N1，这是世界首款开源的、可定制的通用人形机器人基础模型。

据介绍，GROOTN1采用双系统架构，灵感来源于人类认知原理。其中，“系统1”是一个快速思考的行动模型，类似于人类的直觉和反射；“系统2”则是一个慢速思考模型，用于深思熟虑的决策制定。

黄仁勋还宣布与谷歌DeepMind和迪士尼研究所合作开发开源物理引擎Newton，让机器人学习如何更精确地处理复杂的任务。预计Newton物理引擎将于2025年晚些时候推出。

黄仁勋认为机器人市场具有非常大的爆发潜力，并称它“很可能是最大的产业。”

期待如黄仁勋所说，AI时代，每个人都成为赢家。

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