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03-17

完全看不懂了😉[喷血]

黄仁勋GTC演讲全文：推理时代到来，2027营收至少万亿美元，龙虾就是新操作系统

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2025-04-16

‌$英伟达(NVDA)$ ‌‌懂王没说买就不能买‌[捂脸] ‌‌[捂脸] ‌

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2025-03-15

慧根不如会跟[贱笑]

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2024-11-20

企稳了，这波应该能到100

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2024-07-26

$新东方(EDU)$ 老俞始终有充足的话题[开心]

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2024-05-28

$特斯拉(TSLA)$ 抓紧登火星，不登就真的完了

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2024-05-19

骗子就是连你的裤衩都不会放[开心] [开心] [开心]

又垮了！“网红”贾跃亭，救不了法拉第未来

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2024-05-17

$Faraday Future(FFIE)$ 涨个萝卜，马上跌死你[捂脸] [捂脸] [捂脸]

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2024-04-24

$新东方(EDU)$ 打下去有人要接盘？

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2023-07-21

站得高看得远

新东方老师变导游？俞敏洪杀入旅游业，10亿元设公司，月薪过万抢人

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2021-11-18

$新东方(EDU)$老俞，我要好好读书。

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2021-09-07

挺老俞！

新东方俞敏洪：六十岁出发归来还是少年

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07:05","market":"us","language":"zh","title":"黄仁勋GTC演讲全文：推理时代到来，2027营收至少万亿美元，龙虾就是新操作系统","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1122269827","media":"华尔街见闻","summary":"在GTC 2026大会上，英伟达CEO黄仁勋将公司定位为“AI工厂”构建者，称“到2027年将看到至少1万亿美元的高确信度需求”。英伟达作为平台公司，拥有技术、平台和丰富的生态系统。目前，英伟达库的下载量正以惊人速度增长，且增速仍在不断提升。这一动态组合，使英伟达架构在扩大覆盖范围、加速增长的同时，持续压低计算成本，从而反过来推动新一轮增长。GeForce是英伟达有史以来最成功的市场营销。全球每年生成的信息中，约90%都是非结构化数据。","content":"<html><head></head><body><blockquote><p>在GTC 2026大会上，英伟达CEO黄仁勋将公司定位为“AI工厂”构建者，称“到2027年将看到至少1万亿美元的高确信度需求”。他提出“Token工厂经济学”，强调每瓦性能是商业变现的核心。黄仁勋断言Agent（智能体）将终结传统SaaS模式，未来“年薪+Token预算”将成为职场新标配。</p></blockquote><h2 id=\"95a028bc\">开场致辞</h2><p style=\"text-align: justify;\">主持人： 欢迎英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋登台。</p><p style=\"text-align: justify;\">黄仁勋，创始人兼首席执行官：</p><p style=\"text-align: justify;\">欢迎来到GTC。这是一场技术大会，看到这么多人一大早就排队入场，非常高兴。</p><p style=\"text-align: justify;\">今天我们将围绕三大平台展开讨论：CUDA-X平台、系统平台，以及全新的AI工厂平台。当然，最重要的是生态系统。</p><p style=\"text-align: justify;\">首先，我要感谢我们的&#34;赛前热身&#34;主持人，他们表现出色：来自Conviction的Sarah Guo、红杉资本的Alfred Lin（英伟达的第一位风险投资人），以及英伟达第一位重要机构投资人Gavin Baker。这三位对技术有着深刻的理解，在技术生态系统中拥有广泛的影响力。此外，也感谢我亲自挑选的所有贵宾。</p><p style=\"text-align: justify;\">同时，我要感谢所有参会企业。英伟达作为平台公司，拥有技术、平台和丰富的生态系统。今天，涵盖百万亿美元产业的企业几乎全部汇聚于此——450家企业赞助了本次活动，非常感谢。</p><p style=\"text-align: justify;\">本次大会共设1,000场技术专题，汇聚2,000位演讲嘉宾，将覆盖人工智能&#34;五层蛋糕&#34;的每一层——从土地、电力与基础设施，到芯片、平台、模型，以及最终推动整个产业腾飞的各类应用。</p><h2 id=\"cuda-20\">CUDA的20年历程</h2><p style=\"text-align: justify;\">今年是CUDA诞生20周年。</p><p style=\"text-align: justify;\">20年来，我们始终致力于这一架构——这项革命性的发明：SIMT（单指令多线程），允许标量代码衍生为多线程应用，比传统方式更易于编程。近年来，我们还新增了Tiles（瓦片）支持，帮助开发者更便捷地对Tensor Core及当今AI数学结构进行编程。</p><p style=\"text-align: justify;\">迄今为止，CUDA已积累了数千种工具、编译器、框架与库，在开源社区中拥有数十万个公开项目，并已深度集成至每一个主流生态系统中。</p><h2 id=\"92798ce4\">飞轮效应与安装基础</h2><p style=\"text-align: justify;\">下面这张图，基本上描述了英伟达战略的全貌。</p><p style=\"text-align: justify;\">最难实现、也最具战略价值的，是底层的安装基础。历经20年，我们在全球构建了数亿颗运行CUDA的GPU和计算系统。我们覆盖了每一家云服务商和每一家计算机厂商，服务于几乎每一个行业。</p><p style=\"text-align: justify;\">CUDA的安装基础，正是飞轮加速的根本原因。 庞大的安装基础吸引开发者，开发者创造新算法，新算法催生突破——例如深度学习的诞生。这些突破开辟全新市场，新市场汇聚更多生态伙伴，进而形成更大的安装基础。这一飞轮正在持续加速。</p><p style=\"text-align: justify;\">目前，英伟达库的下载量正以惊人速度增长，且增速仍在不断提升。这一飞轮使得计算平台能够持续支撑海量应用和层出不穷的技术突破。</p><p style=\"text-align: justify;\">更重要的是，它也使基础设施拥有了极长的使用寿命。原因很简单：英伟达 CUDA能运行的应用范围极广，覆盖AI生命周期的每个阶段、每种数据处理平台，以及各类科学原理求解器，因此一旦安装英伟达 GPU，其使用寿命便极为可观。</p><p style=\"text-align: justify;\">这也解释了为什么我们六年前发布的Ampere架构，其云端定价至今仍在上涨。</p><p style=\"text-align: justify;\">与此同时，随着我们持续更新软件，计算成本也在不断下降——这不仅体现在初次部署时的性能跃升，更体现在加速计算带来的长期持续降本效应。由于所有GPU在架构上互相兼容，我们愿意持续支持和维护全球每一块GPU。安装基础越大，每次新优化所惠及的用户就越多。</p><p style=\"text-align: justify;\">这一动态组合，使英伟达架构在扩大覆盖范围、加速增长的同时，持续压低计算成本，从而反过来推动新一轮增长。</p><h2 id=\"cuda-ge-force\">CUDA的起点：GeForce</h2><p style=\"text-align: justify;\">CUDA的旅程，实际上始于25年前的GeForce。</p><p style=\"text-align: justify;\">GeForce是英伟达有史以来最成功的市场营销。我们从你们还年幼、尚未具备消费能力时就开始吸引未来的客户——那时是你们的父母在为你们买单，年复一年，直到有一天你们成长为出色的计算机科学家，成为真正的开发者。</p><p style=\"text-align: justify;\">25年前，我们发明了可编程着色器——世界上第一款可编程加速器，也是像素着色器的起点。这一发明驱动我们不断深入探索，5年后催生了CUDA。</p><p style=\"text-align: justify;\">将CUDA从GeForce推广到每一台计算机，是我们当时最重大的投资之一——即便当时难以负担，它也消耗了公司绝大部分利润。我们坚信其潜力，尽管初期艰辛，但经过20年、13代架构的坚守，CUDA如今已无处不在。</p><p style=\"text-align: justify;\">大约8年前，我们推出了RTX，对架构进行了彻底重新设计，引入了两项当时全新的理念：硬件光线追踪与AI驱动的图形渲染。就如同GeForce将AI带到了世界面前——让Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever、Geoffrey Hinton、Andrew Ng等人发现GPU是加速深度学习的利器，从而点燃了AI的大爆炸——如今，AI也将反过来彻底革新计算机图形学。</p><h2 id=\"dlss-5\">神经渲染：DLSS 5</h2><p style=\"text-align: justify;\">今天，我要向大家展示图形技术的未来。我们称之为神经渲染——3D图形与人工智能的融合，这就是DLSS 5。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong><em>（播放视频）</em></strong></p><p style=\"text-align: justify;\">效果震撼，对吧？我们将可控的3D图形（虚拟世界的&#34;结构化数据&#34;）与生成式AI（概率计算）融合在一起：一个完全可预测，另一个概率驱动却高度逼真。两者结合，生成的内容既美观、逼真，又完全可控。</p><p style=\"text-align: justify;\">结构化信息与生成式AI的融合，将在一个又一个行业中不断重演。结构化数据，是可信AI的基石。</p><h2 id=\"5ab68cc7\">结构化数据与非结构化数据平台</h2><p style=\"text-align: justify;\">接下来这张图可能会让你们有些震惊，但请耐心听我说完。</p><p style=\"text-align: justify;\">结构化数据——SQL、Spark、Pandas、Velox，以及Snowflake、Databricks、Amazon EMR、Azure Fabric、Google BigQuery等重要平台——都在处理数据框（Data Frame）。这些数据框本质上是巨型电子表格，承载着所有业务信息，是企业计算的&#34;基准事实&#34;。</p><p style=\"text-align: justify;\">在AI时代，这些结构化数据将被AI高速调用，因此必须被极致加速。未来的AI Agent也将广泛使用结构化数据库。</p><p style=\"text-align: justify;\">非结构化数据则代表着世界上绝大多数的信息：向量数据库、PDF、视频、语音……全球每年生成的信息中，约90%都是非结构化数据。过去，这些数据几乎毫无用处——我们将它们存入文件系统，却无法检索、无法查询。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在，AI改变了这一切。就像AI解决了多模态感知与理解问题，同样的技术可以读取PDF、理解其含义，并将其嵌入可检索、可查询的更大结构中。</p><p style=\"text-align: justify;\">为此，英伟达创建了两个基础库：</p><ul style=\"\"><li><p>cuDF：用于数据框（Data Frame）和结构化数据加速</p></li><li><p>cuVS：用于向量存储（Vector Store）、语义数据和非结构化AI数据加速</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">这两个平台将成为未来最重要的计算平台之一。</p><p style=\"text-align: justify;\">今天，我们正式宣布多项合作：</p><ul style=\"\"><li><p>IBM（SQL的发明者）正在使用cuDF加速其WatsonX数据平台</p></li><li><p>戴尔与我们合作打造了Dell AI数据平台，整合cuDF与cuVS，专为AI时代设计</p></li><li><p>Google Cloud：我们加速其Vertex AI和BigQuery平台；以Snapchat为例，我们帮助其将计算成本降低了近80%</p></li><li><p>AWS：我们加速EMR、SageMaker和Bedrock，并将把OpenAI引入AWS，推动其大规模云计算消费</p></li><li><p>Microsoft Azure：我们加速Azure AI Foundry，深度支持必应搜索，并扩展Azure区域部署</p></li><li><p>CoreWeave：全球第一家AI原生云，为GPU托管和AI推理而生</p></li><li><p>Oracle：我们是Oracle的第一位AI客户</p></li><li><p>Palantir + 戴尔：三方合作，可在任意国家、任意隔离区域、完全本地化地部署AI平台</p></li></ul><h2 id=\"nvidia\">英伟达的核心战略：垂直整合，水平开放</h2><p style=\"text-align: justify;\">英伟达是全球首家垂直整合、同时水平开放的计算公司。</p><p style=\"text-align: justify;\">加速计算不是一个芯片问题，也不是一个系统问题，其核心是应用加速。要持续为每个应用领域带来显著加速和成本降低，就必须深入理解应用、理解领域、理解算法，并在每一种部署场景中落地实施——无论是数据中心云端、本地部署、边缘计算还是机器人系统。</p><p style=\"text-align: justify;\">这就是英伟达必须深耕一个又一个垂直领域的原因。我们在理解算法的基础上，将其整合进计算平台，开放给全世界使用。</p><p style=\"text-align: justify;\">本届GTC几乎涵盖了英伟达生态的每一个垂直领域，包括：</p><ul style=\"\"><li><p>自动驾驶</p></li><li><p>金融服务（本次GTC与会者中占比最大的行业，希望来的是开发者，不是交易员）</p></li><li><p>医疗健康（正经历其&#34;ChatGPT时刻&#34;）</p></li><li><p>工业制造</p></li><li><p>娱乐与游戏</p></li><li><p>机器人（110台机器人参展，几乎每家机器人公司都在与英伟达合作）</p></li><li><p>电信（约2万亿美元规模的行业，基站将演变为AI边缘计算基础设施）</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">我们在本届大会上宣布100个库和约40个模型的更新。这些库是公司的核心资产，是激活计算平台、解决实际问题的关键。</p><p style=\"text-align: justify;\">其中最重要的库之一是cuDNN（CUDA深度神经网络库），它彻底革命性地改变了人工智能，点燃了现代AI的大爆炸。</p><h2 id=\"cfacaa36\">推理拐点的到来</h2><p style=\"text-align: justify;\">过去两年里，究竟发生了什么？三件大事推动了这一切：</p><p style=\"text-align: justify;\">第一：ChatGPT与生成式AI时代的开启（2022年底至2023年）。 AI不仅能感知与理解，还能翻译、创作，生成全新内容。生成式计算从根本上改变了计算机的架构方式与建设逻辑。</p><p style=\"text-align: justify;\">第二：推理AI的崛起（o1及o3模型）。 推理AI使模型能够反思、规划，将复杂问题分解为可处理的步骤，让AI更加值得信赖，并扎根于事实。这使ChatGPT的使用量急剧攀升，同时也大幅增加了输入与输出Token的计算量。</p><p style=\"text-align: justify;\">第三：Claude Code与Agentic AI的诞生。 这是第一个真正意义上的Agentic模型，能够读取文件、编写代码、编译、测试、评估，并迭代优化。Claude Code彻底革新了软件工程。如今英伟达内部，每一位软件工程师都在使用AI Agent辅助编程。</p><p style=\"text-align: justify;\">AI经历了从&#34;感知&#34;到&#34;生成&#34;，从&#34;生成&#34;到&#34;推理&#34;，再从&#34;推理&#34;到&#34;执行&#34;的演进历程——如今的AI能够完成真正富有成效的工作。</p><p style=\"text-align: justify;\">推理拐点已然到来。 AI每次思考、执行、读取、推理，都需要进行推断（Inference），Token生成需求呈爆炸式增长。过去两年间，单次工作的计算需求提升了约10,000倍，使用量提升了约100倍，计算总需求的增幅接近100万倍。</p><h2 id=\"5000-1\">从5000亿到1万亿美元</h2><p style=\"text-align: justify;\">去年GTC上，我提到我们看到了至2026年、对Blackwell和Rubin约5000亿美元的高可信度需求。</p><p style=\"text-align: justify;\">今天，在GTC整整一年后，站在当下，我可以清晰地看到：至少到2027年，需求将达到1万亿美元。</p><p style=\"text-align: justify;\">而且，我确信实际计算需求将远高于此。</p><p style=\"text-align: justify;\">去年是英伟达的推理之年。我们全力确保在训练和后训练之外，在AI生命周期的每个阶段都表现卓越，从而使基础设施投资能够长期持续发挥价值。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们也很高兴看到Anthropic选择了英伟达，Meta SL也选择了英伟达。当前，开源模型已接近前沿水平，并已无处不在。英伟达是目前全球唯一能够在语言、生物学、计算机图形学、计算机视觉、语音、蛋白质与化学、机器人等所有AI领域，跨所有AI模型，覆盖边缘到云端全场景的计算平台。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们架构的&#34;可迁移性（Fungibility）&#34;，使其成为构建AI基础设施时最低成本、最高置信度的平台。当你投入万亿美元建设基础设施时，你需要完全的信心——英伟达是目前全球唯一能够让你充满信心部署的计算平台，无论是云端、本地还是任何国家。</p><p style=\"text-align: justify;\">目前，我们60%的业务来自五大超大规模云服务商，另外40%来自区域云、主权云、企业、工业、机器人、边缘和超算等多个领域。这种多元化的覆盖本身就是韧性所在——AI已不再是单一应用，而是一场真正意义上的计算平台转变。</p><h2 id=\"b4c058b7\">推理性能的突破</h2><p style=\"text-align: justify;\">我们在推理优化上取得了根本性突破：</p><p style=\"text-align: justify;\">这是有史以来最全面的AI推理性能测评（来自Semi Analysis）。分析维度如下：</p><ul style=\"\"><li><p>纵轴（每瓦Token数）：反映吞吐量。每个数据中心都受电力约束，1吉瓦的工厂无法变成2吉瓦，必须在有限电力内最大化Token产出。</p></li><li><p>横轴（推理速度/Token速率）：反映交互性与AI&#34;智能度&#34;。速度越快，模型越大、上下文越长、思考越深——也就越&#34;聪明&#34;。</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">结果令人震惊：</p><p style=\"text-align: justify;\">从Hopper H200到Grace Blackwell，摩尔定律预期能带来约1.5倍的提升，但实际提升达到35倍的每瓦性能。Semi Analysis的Dylan Patel甚至指出我报告的数据过于保守——实际上是50倍。</p><p style=\"text-align: justify;\">这意味着英伟达的每Token成本是全球最低。一个吉瓦数据中心建设成本约400亿美元（摊销15年），无论如何都必须付出这笔固定成本——因此必须在其上安装性能最优的计算系统，才能实现最低的Token成本。这一点，目前无可匹敌。</p><p style=\"text-align: justify;\">以Fireworks AI为例：我们更新了他们的软件后，同一套系统的Token速率从约700 tokens/秒提升至近5,000 tokens/秒，提升了7倍。这就是极致协同设计的威力。</p><p style=\"text-align: justify;\">Token工厂的商业逻辑：</p><p style=\"text-align: justify;\">未来每家云服务商、AI公司都将从Token工厂的视角审视其业务。不同Token速率对应不同服务等级与定价：</p><ul style=\"\"><li><p>免费层：高吞吐、低速度</p></li><li><p>基础层：约3美元/百万Token</p></li><li><p>标准层：约6美元/百万Token</p></li><li><p>高级层：约45美元/百万Token</p></li><li><p>顶级层：约150美元/百万Token（高速、超长上下文、最大模型）</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">以Grace Blackwell为例：与Hopper相比，在最具商业价值的服务层级，其吞吐量提升了35倍，可大幅增加可变现容量，将整体数据中心收益提升约5倍。</p><h2 id=\"vera-rubin\">Vera Rubin：下一代架构</h2><p style=\"text-align: justify;\"><strong><em>（播放视频）</em></strong></p><p style=\"text-align: justify;\">现在，我不再只展示一颗芯片——我展示的是整个系统。这就是Vera Rubin。</p><p style=\"text-align: justify;\">Vera Rubin专为Agentic系统设计，其核心逻辑非常清晰：</p><ul style=\"\"><li><p>大型语言模型将越来越大，需要生成更多Token、更快速地思考；</p></li><li><p>AI Agent将频繁访问内存（KV Cache）、结构化数据（cuDF）和非结构化数据（cuVS）；</p></li><li><p>存储系统将承受巨大压力；</p></li><li><p>工具调用要求CPU具备极高的单线程性能。</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">为此，我们打造了全新的Vera CPU——全球唯一使用LPDDR5的数据中心CPU，兼具极高单线程性能、出色数据处理能力和无与伦比的能效比。</p><p style=\"text-align: justify;\">Vera Rubin系统的核心特性：</p><ul style=\"\"><li><p>100%液冷，所有线缆大幅简化</p></li><li><p>安装时间从两天缩短至两小时</p></li><li><p>使用45°C热水冷却，大幅降低数据中心冷却能耗</p></li><li><p>搭载第六代NVLink交换系统（全球唯一）——完全液冷，极难实现，我为团队感到无比自豪</p></li><li><p>全球首款CPO Spectrum-X交换机（共封装光学）已量产：光子直接集成至芯片，电子信号转换为光子，直接连接至芯片。该工艺与台积电联合研发，我们是全球唯一量产者，称为&#34;CoOP&#34;，彻底革命性。</p></li><li><p>各系列CPU也进入量产，已确定将成为数十亿美元规模的独立业务</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">Rubin Ultra（超级版）：</p><p style=\"text-align: justify;\">Rubin Ultra采用全新&#34;Kyber&#34;机架，支持144颗GPU构成单一NVLink域。计算节点从正面插入，NVLink交换机从背面通过中板连接，整体构成一台巨型计算机。</p><p style=\"text-align: justify;\">在技术路线图方面：</p><ul style=\"\"><li><p>Blackwell（当前）：Oberon系统，支持NVLink 72</p></li><li><p>Vera Rubin：Kyber机架（NVLink 144）+ Oberon铜缆/光学扩展至NVLink 576</p></li><li><p>Vera Rubin Ultra：Rubin Ultra芯片 + LP35（首次引入NVFP4计算结构）</p></li><li><p>Feynman（下一代）：全新GPU + LP40 + Rosa CPU（Rosalyn简称）+ Bluefield 5 + CX 10 + 铜缆与CPO双模扩展</p></li></ul><h2 id=\"grok\">Grok收购与异构推理突破</h2><p style=\"text-align: justify;\">我们收购了Grok的技术团队，并获得了技术授权，进行深度集成。</p><p style=\"text-align: justify;\">Grok处理器的核心特点：</p><ul style=\"\"><li><p>确定性数据流处理器，静态编译，由编译器调度计算</p></li><li><p>计算与数据同时到达，完全软件调度，无动态调度</p></li><li><p>拥有海量SRAM，专为推理这一单一工作负载设计</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">其局限在于：单颗Grok芯片仅有500MB存储（相比之下，单颗Rubin芯片有288GB），无法容纳大型模型的参数及KV Cache，限制了其规模化能力——直到我们有了一个绝妙的想法。</p><p style=\"text-align: justify;\">Dynamo：推理解耦框架</p><p style=\"text-align: justify;\">我们开发了Dynamo软件，将推理流程重新架构：</p><ul style=\"\"><li><p>预填充（Prefill）阶段：在Vera Rubin上执行（需要大量算力）</p></li><li><p>解码（Decode）阶段的Attention计算：在Vera Rubin上执行（需要大量算力）</p></li><li><p>解码阶段的前馈网络（FFN）/ Token生成：在Grok芯片上执行（需要大带宽、低延迟）</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">两款架构截然不同的处理器——一个专为高吞吐量，一个专为低延迟——通过Dynamo紧密耦合，延迟降低约50%。</p><p style=\"text-align: justify;\">结果：在最具商业价值的服务层级，性能提升35倍，同时开辟了此前从未有过的全新推理性能层级。</p><p style=\"text-align: justify;\">Grok LP30由三星代工制造，目前已投入量产，预计2026年第三季度开始出货。</p><p style=\"text-align: justify;\">Grok的最优部署策略：</p><ul style=\"\"><li><p>若工作负载以高吞吐量为主：100% Vera Rubin</p></li><li><p>若有大量高价值代码生成或高速Token需求：建议将25%算力配置为Grok，其余75%保持Vera Rubin。</p></li></ul><h2 id=\"ai\">AI工厂规模与展望</h2><p style=\"text-align: justify;\">在一个吉瓦级工厂中，仅用两年时间，通过上述架构优化，Token生成速率将从2200万提升至7亿，提升幅度350倍。</p><p style=\"text-align: justify;\">这就是极致协同设计的力量——垂直整合、水平开放，让所有人共享这一成果。</p><p style=\"text-align: justify;\">随着AI工厂规模急剧扩张，我们发现一个关键问题：数据中心中各类技术供应商过去从未互相接触，各自独立开发，导致大量能源浪费。</p><p style=\"text-align: justify;\">为此，我们创建了英伟达 DSX平台，基于Omniverse，让所有合作伙伴能够在虚拟世界中共同设计吉瓦级AI工厂——涵盖机械、热管理、电气、网络的全系统仿真，并与电网实时互联，通过Max-Q技术动态优化功耗与冷却。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们相信，仅这一平台就能释放约两倍的效率提升——在万亿美元规模下，这是极其巨大的价值。</p><p style=\"text-align: justify;\">此外，英伟达还将进军太空：Thor芯片已通过辐射认证，部署于卫星之中。我们正与合作伙伴开发Vera Rubin Space-1，在太空中建设数据中心（需解决纯辐射散热的工程挑战）。</p><h2 id=\"open-claw-ai-agent\">OpenClaw：AI Agent的操作系统</h2><p style=\"text-align: justify;\">现在谈谈一个重大新发现。</p><p style=\"text-align: justify;\">Peter Steinberger开发了一款软件，叫做OpenClaw。它成为了有史以来最受欢迎的开源项目，在短短几周内超越了Linux三十年来的传播速度。</p><p style=\"text-align: justify;\">OpenClaw是什么？ 它是一个Agentic系统，能够：</p><ul style=\"\"><li><p>连接大型语言模型</p></li><li><p>访问工具和文件系统</p></li><li><p>执行调度和定时任务</p></li><li><p>将问题分解为逐步执行的子任务</p></li><li><p>生成并调用子Agent</p></li><li><p>支持多模态交互（文字、语音、手势等）</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">换言之，OpenClaw本质上是Agentic计算机的操作系统。就像Windows使个人电脑成为可能，OpenClaw使个人Agent成为可能。</p><p style=\"text-align: justify;\">每家企业的关键问题已变为：你的OpenClaw战略是什么？</p><p style=\"text-align: justify;\">就像曾经每家公司都需要Linux战略、HTTP/HTML战略、Kubernetes战略，今天每家公司都必须有OpenClaw战略和Agentic系统战略。</p><p style=\"text-align: justify;\">企业IT的范式转变：</p><p style=\"text-align: justify;\">旧模式：数据中心存储文件 → 软件工具 → 人类使用工具</p><p style=\"text-align: justify;\">新模式：每一家SaaS公司都将成为AaaS（Agentic as a Service）公司，提供专业化的Agent服务。</p><p style=\"text-align: justify;\">然而，企业内部的Agentic系统存在重大安全挑战：它可以访问敏感信息、执行代码、对外通信。为此，我们与Peter Steinberger合作，联合全球顶尖安全专家，开发了OpenClaw Enterprise版本，基于OpenShell安全技术，配备策略引擎、网络护栏和隐私路由器，打造了企业级安全的参考架构，我们将其命名为NemoClaw，可直接下载使用。</p><h2 id=\"id_2650430099\">英伟达开放模型计划</h2><p style=\"text-align: justify;\">英伟达已在每个AI领域的前沿模型上确立了领导地位：</p><table style=\"border-collapse: collapse;\"><tbody><tr><th style=\"text-align: left;\"><p><strong>模型</strong></p></th><th style=\"text-align: left;\"><p><strong>领域</strong></p></th></tr></tbody><tbody><tr><td style=\"text-align: left;\"><p>Nemotron</p></td><td style=\"text-align: left;\"><p>大型语言模型</p></td></tr><tr><td style=\"text-align: left;\"><p>Cosmos</p></td><td style=\"text-align: left;\"><p>世界基础模型</p></td></tr><tr><td style=\"text-align: left;\"><p>GROOT</p></td><td style=\"text-align: left;\"><p>通用机器人模型</p></td></tr><tr><td style=\"text-align: left;\"><p>Alpamayo</p></td><td style=\"text-align: left;\"><p>自动驾驶</p></td></tr><tr><td style=\"text-align: left;\"><p>BioNeMo</p></td><td style=\"text-align: left;\"><p>数字生物学/药物发现</p></td></tr><tr><td style=\"text-align: left;\"><p>PhysicsNeMo</p></td><td style=\"text-align: left;\"><p>AI物理仿真</p></td></tr></tbody></table><p style=\"text-align: justify;\">今天，我们正式宣布成立Nemotron联盟，与以下公司合作共同打造Nemotron 4：</p><ul style=\"\"><li><p>BlackForest Labs（图像生成）</p></li><li><p>Cursor（代码编辑）</p></li><li><p>LangChain（自定义Agent构建框架，十亿次下载）</p></li><li><p>Mistral（开源大模型）</p></li><li><p>Perplexity（AI搜索）</p></li><li><p>Reflection（多模态Agentic系统）</p></li><li><p>Sarvam（印度AI公司）</p></li><li><p>Thinking Machines（Mira Murati创立的实验室）</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">这些公司正在与我们合作，共同将NemoClaw参考设计、英伟达 Agentic AI工具包以及全系列开放模型深度集成到各自的产品与服务中。</p><h2 id=\"id_1488199160\">物理AI与机器人</h2><p style=\"text-align: justify;\">除数字Agent之外，我们长期致力于物理AI与机器人领域。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们为机器人系统打造了三台关键计算机：</p><ul style=\"\"><li><p>训练计算机</p></li><li><p>合成数据生成与仿真计算机</p></li><li><p>机器人本体内置计算机</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">我们与Siemens、Cadence等众多合作伙伴深度集成，并宣布了一系列重大合作：</p><p style=\"text-align: justify;\">自动驾驶领域： 自动驾驶的&#34;ChatGPT时刻&#34;已经到来。今天，我们宣布四家全新RoboTaxi合作伙伴：比亚迪、现代、日产、吉利，加上之前的奔驰、丰田、通用，每年合计生产1800万辆汽车，全面接入英伟达 RoboTaxi Ready平台。同时，我们宣布与Uber达成重大合作，将在多个城市部署RoboTaxi车辆并接入其网络。</p><p style=\"text-align: justify;\">工业机器人领域： 我们与ABB、Universal Robots、KUKA及卡特彼勒等众多工业机器人公司合作，将物理AI模型与仿真系统整合部署至全球制造产线。</p><p style=\"text-align: justify;\">电信领域： T-Mobile也出现在这里——未来的无线基站将演变为英伟达 Aerial AI RAN，能够动态推理流量、自适应调整波束赋形，在提升信号质量的同时显著节省能耗。</p><p style=\"text-align: justify;\">最后，我们展示了与迪士尼联合开发的&#34;奥拉夫&#34;机器人——基于Jetson计算平台、Omniverse训练环境，以及与迪士尼、DeepMind联合开发的Newton物理求解器（运行于英伟达 Warp之上），实现了真实物理世界中的自适应运动。这是物理AI的精彩呈现，也是未来主题公园的生动预演。</p><h2 id=\"e9de55c8\">总结</h2><p style=\"text-align: justify;\">本次GTC，我们围绕四大核心主题展开：</p><ol start=\"1\" style=\"\"><li><p style=\"text-align: justify;\">推理拐点——AI从&#34;能理解&#34;到&#34;能生成&#34;到&#34;能推理&#34;再到&#34;能工作&#34;的跃迁，计算需求暴增百万倍，推理拐点正式到来；</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">AI工厂——数据中心正在从存储文件的&#34;数据中心&#34;演变为生产Token的&#34;AI工厂&#34;，Vera Rubin将在每一服务层级实现约5倍的收益提升；</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">OpenClaw与Agent革命——企业IT正在经历深刻变革，每家公司都必须制定Agent战略，NemoClaw提供了安全可用的参考设计；</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">物理AI与机器人——自动驾驶、工业机器人、人形机器人，物理AI的时代已经到来。</p></li></ol><p style=\"text-align: justify;\">祝大家GTC愉快，谢谢！</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>黄仁勋GTC演讲全文：推理时代到来，2027营收至少万亿美元，龙虾就是新操作系统</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ font:inherit;margin:0;padding:0;vertical-align:baseline;border:0 }\nbody{ font-size:16px; line-height:1.5; color:#999; background:transparent; }\n.wrapper{ overflow:hidden;word-break:break-all;padding:10px; }\nh1,h2{ font-weight:normal; line-height:1.35; margin-bottom:.6em; }\nh3,h4,h5,h6{ line-height:1.35; margin-bottom:1em; }\nh1{ font-size:24px; }\nh2{ font-size:20px; }\nh3{ font-size:18px; }\nh4{ font-size:16px; }\nh5{ font-size:14px; }\nh6{ font-size:12px; }\np,ul,ol,blockquote,dl,table{ margin:1.2em 0; }\nul,ol{ margin-left:2em; }\nul{ list-style:disc; 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07:05</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<html><head></head><body><blockquote><p>在GTC 2026大会上，英伟达CEO黄仁勋将公司定位为“AI工厂”构建者，称“到2027年将看到至少1万亿美元的高确信度需求”。他提出“Token工厂经济学”，强调每瓦性能是商业变现的核心。黄仁勋断言Agent（智能体）将终结传统SaaS模式，未来“年薪+Token预算”将成为职场新标配。</p></blockquote><h2 id=\"95a028bc\">开场致辞</h2><p style=\"text-align: justify;\">主持人： 欢迎英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋登台。</p><p style=\"text-align: justify;\">黄仁勋，创始人兼首席执行官：</p><p style=\"text-align: justify;\">欢迎来到GTC。这是一场技术大会，看到这么多人一大早就排队入场，非常高兴。</p><p style=\"text-align: justify;\">今天我们将围绕三大平台展开讨论：CUDA-X平台、系统平台，以及全新的AI工厂平台。当然，最重要的是生态系统。</p><p style=\"text-align: justify;\">首先，我要感谢我们的&#34;赛前热身&#34;主持人，他们表现出色：来自Conviction的Sarah Guo、红杉资本的Alfred Lin（英伟达的第一位风险投资人），以及英伟达第一位重要机构投资人Gavin Baker。这三位对技术有着深刻的理解，在技术生态系统中拥有广泛的影响力。此外，也感谢我亲自挑选的所有贵宾。</p><p style=\"text-align: justify;\">同时，我要感谢所有参会企业。英伟达作为平台公司，拥有技术、平台和丰富的生态系统。今天，涵盖百万亿美元产业的企业几乎全部汇聚于此——450家企业赞助了本次活动，非常感谢。</p><p style=\"text-align: justify;\">本次大会共设1,000场技术专题，汇聚2,000位演讲嘉宾，将覆盖人工智能&#34;五层蛋糕&#34;的每一层——从土地、电力与基础设施，到芯片、平台、模型，以及最终推动整个产业腾飞的各类应用。</p><h2 id=\"cuda-20\">CUDA的20年历程</h2><p style=\"text-align: justify;\">今年是CUDA诞生20周年。</p><p style=\"text-align: justify;\">20年来，我们始终致力于这一架构——这项革命性的发明：SIMT（单指令多线程），允许标量代码衍生为多线程应用，比传统方式更易于编程。近年来，我们还新增了Tiles（瓦片）支持，帮助开发者更便捷地对Tensor Core及当今AI数学结构进行编程。</p><p style=\"text-align: justify;\">迄今为止，CUDA已积累了数千种工具、编译器、框架与库，在开源社区中拥有数十万个公开项目，并已深度集成至每一个主流生态系统中。</p><h2 id=\"92798ce4\">飞轮效应与安装基础</h2><p style=\"text-align: justify;\">下面这张图，基本上描述了英伟达战略的全貌。</p><p style=\"text-align: justify;\">最难实现、也最具战略价值的，是底层的安装基础。历经20年，我们在全球构建了数亿颗运行CUDA的GPU和计算系统。我们覆盖了每一家云服务商和每一家计算机厂商，服务于几乎每一个行业。</p><p style=\"text-align: justify;\">CUDA的安装基础，正是飞轮加速的根本原因。 庞大的安装基础吸引开发者，开发者创造新算法，新算法催生突破——例如深度学习的诞生。这些突破开辟全新市场，新市场汇聚更多生态伙伴，进而形成更大的安装基础。这一飞轮正在持续加速。</p><p style=\"text-align: justify;\">目前，英伟达库的下载量正以惊人速度增长，且增速仍在不断提升。这一飞轮使得计算平台能够持续支撑海量应用和层出不穷的技术突破。</p><p style=\"text-align: justify;\">更重要的是，它也使基础设施拥有了极长的使用寿命。原因很简单：英伟达 CUDA能运行的应用范围极广，覆盖AI生命周期的每个阶段、每种数据处理平台，以及各类科学原理求解器，因此一旦安装英伟达 GPU，其使用寿命便极为可观。</p><p style=\"text-align: justify;\">这也解释了为什么我们六年前发布的Ampere架构，其云端定价至今仍在上涨。</p><p style=\"text-align: justify;\">与此同时，随着我们持续更新软件，计算成本也在不断下降——这不仅体现在初次部署时的性能跃升，更体现在加速计算带来的长期持续降本效应。由于所有GPU在架构上互相兼容，我们愿意持续支持和维护全球每一块GPU。安装基础越大，每次新优化所惠及的用户就越多。</p><p style=\"text-align: justify;\">这一动态组合，使英伟达架构在扩大覆盖范围、加速增长的同时，持续压低计算成本，从而反过来推动新一轮增长。</p><h2 id=\"cuda-ge-force\">CUDA的起点：GeForce</h2><p style=\"text-align: justify;\">CUDA的旅程，实际上始于25年前的GeForce。</p><p style=\"text-align: justify;\">GeForce是英伟达有史以来最成功的市场营销。我们从你们还年幼、尚未具备消费能力时就开始吸引未来的客户——那时是你们的父母在为你们买单，年复一年，直到有一天你们成长为出色的计算机科学家，成为真正的开发者。</p><p style=\"text-align: justify;\">25年前，我们发明了可编程着色器——世界上第一款可编程加速器，也是像素着色器的起点。这一发明驱动我们不断深入探索，5年后催生了CUDA。</p><p style=\"text-align: justify;\">将CUDA从GeForce推广到每一台计算机，是我们当时最重大的投资之一——即便当时难以负担，它也消耗了公司绝大部分利润。我们坚信其潜力，尽管初期艰辛，但经过20年、13代架构的坚守，CUDA如今已无处不在。</p><p style=\"text-align: justify;\">大约8年前，我们推出了RTX，对架构进行了彻底重新设计，引入了两项当时全新的理念：硬件光线追踪与AI驱动的图形渲染。就如同GeForce将AI带到了世界面前——让Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever、Geoffrey Hinton、Andrew Ng等人发现GPU是加速深度学习的利器，从而点燃了AI的大爆炸——如今，AI也将反过来彻底革新计算机图形学。</p><h2 id=\"dlss-5\">神经渲染：DLSS 5</h2><p style=\"text-align: justify;\">今天，我要向大家展示图形技术的未来。我们称之为神经渲染——3D图形与人工智能的融合，这就是DLSS 5。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong><em>（播放视频）</em></strong></p><p style=\"text-align: justify;\">效果震撼，对吧？我们将可控的3D图形（虚拟世界的&#34;结构化数据&#34;）与生成式AI（概率计算）融合在一起：一个完全可预测，另一个概率驱动却高度逼真。两者结合，生成的内容既美观、逼真，又完全可控。</p><p style=\"text-align: justify;\">结构化信息与生成式AI的融合，将在一个又一个行业中不断重演。结构化数据，是可信AI的基石。</p><h2 id=\"5ab68cc7\">结构化数据与非结构化数据平台</h2><p style=\"text-align: justify;\">接下来这张图可能会让你们有些震惊，但请耐心听我说完。</p><p style=\"text-align: justify;\">结构化数据——SQL、Spark、Pandas、Velox，以及Snowflake、Databricks、Amazon EMR、Azure Fabric、Google BigQuery等重要平台——都在处理数据框（Data Frame）。这些数据框本质上是巨型电子表格，承载着所有业务信息，是企业计算的&#34;基准事实&#34;。</p><p style=\"text-align: justify;\">在AI时代，这些结构化数据将被AI高速调用，因此必须被极致加速。未来的AI Agent也将广泛使用结构化数据库。</p><p style=\"text-align: justify;\">非结构化数据则代表着世界上绝大多数的信息：向量数据库、PDF、视频、语音……全球每年生成的信息中，约90%都是非结构化数据。过去，这些数据几乎毫无用处——我们将它们存入文件系统，却无法检索、无法查询。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在，AI改变了这一切。就像AI解决了多模态感知与理解问题，同样的技术可以读取PDF、理解其含义，并将其嵌入可检索、可查询的更大结构中。</p><p style=\"text-align: justify;\">为此，英伟达创建了两个基础库：</p><ul style=\"\"><li><p>cuDF：用于数据框（Data Frame）和结构化数据加速</p></li><li><p>cuVS：用于向量存储（Vector Store）、语义数据和非结构化AI数据加速</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">这两个平台将成为未来最重要的计算平台之一。</p><p style=\"text-align: justify;\">今天，我们正式宣布多项合作：</p><ul style=\"\"><li><p>IBM（SQL的发明者）正在使用cuDF加速其WatsonX数据平台</p></li><li><p>戴尔与我们合作打造了Dell AI数据平台，整合cuDF与cuVS，专为AI时代设计</p></li><li><p>Google Cloud：我们加速其Vertex AI和BigQuery平台；以Snapchat为例，我们帮助其将计算成本降低了近80%</p></li><li><p>AWS：我们加速EMR、SageMaker和Bedrock，并将把OpenAI引入AWS，推动其大规模云计算消费</p></li><li><p>Microsoft Azure：我们加速Azure AI Foundry，深度支持必应搜索，并扩展Azure区域部署</p></li><li><p>CoreWeave：全球第一家AI原生云，为GPU托管和AI推理而生</p></li><li><p>Oracle：我们是Oracle的第一位AI客户</p></li><li><p>Palantir + 戴尔：三方合作，可在任意国家、任意隔离区域、完全本地化地部署AI平台</p></li></ul><h2 id=\"nvidia\">英伟达的核心战略：垂直整合，水平开放</h2><p style=\"text-align: justify;\">英伟达是全球首家垂直整合、同时水平开放的计算公司。</p><p style=\"text-align: justify;\">加速计算不是一个芯片问题，也不是一个系统问题，其核心是应用加速。要持续为每个应用领域带来显著加速和成本降低，就必须深入理解应用、理解领域、理解算法，并在每一种部署场景中落地实施——无论是数据中心云端、本地部署、边缘计算还是机器人系统。</p><p style=\"text-align: justify;\">这就是英伟达必须深耕一个又一个垂直领域的原因。我们在理解算法的基础上，将其整合进计算平台，开放给全世界使用。</p><p style=\"text-align: justify;\">本届GTC几乎涵盖了英伟达生态的每一个垂直领域，包括：</p><ul style=\"\"><li><p>自动驾驶</p></li><li><p>金融服务（本次GTC与会者中占比最大的行业，希望来的是开发者，不是交易员）</p></li><li><p>医疗健康（正经历其&#34;ChatGPT时刻&#34;）</p></li><li><p>工业制造</p></li><li><p>娱乐与游戏</p></li><li><p>机器人（110台机器人参展，几乎每家机器人公司都在与英伟达合作）</p></li><li><p>电信（约2万亿美元规模的行业，基站将演变为AI边缘计算基础设施）</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">我们在本届大会上宣布100个库和约40个模型的更新。这些库是公司的核心资产，是激活计算平台、解决实际问题的关键。</p><p style=\"text-align: justify;\">其中最重要的库之一是cuDNN（CUDA深度神经网络库），它彻底革命性地改变了人工智能，点燃了现代AI的大爆炸。</p><h2 id=\"cfacaa36\">推理拐点的到来</h2><p style=\"text-align: justify;\">过去两年里，究竟发生了什么？三件大事推动了这一切：</p><p style=\"text-align: justify;\">第一：ChatGPT与生成式AI时代的开启（2022年底至2023年）。 AI不仅能感知与理解，还能翻译、创作，生成全新内容。生成式计算从根本上改变了计算机的架构方式与建设逻辑。</p><p style=\"text-align: justify;\">第二：推理AI的崛起（o1及o3模型）。 推理AI使模型能够反思、规划，将复杂问题分解为可处理的步骤，让AI更加值得信赖，并扎根于事实。这使ChatGPT的使用量急剧攀升，同时也大幅增加了输入与输出Token的计算量。</p><p style=\"text-align: justify;\">第三：Claude Code与Agentic AI的诞生。 这是第一个真正意义上的Agentic模型，能够读取文件、编写代码、编译、测试、评估，并迭代优化。Claude Code彻底革新了软件工程。如今英伟达内部，每一位软件工程师都在使用AI Agent辅助编程。</p><p style=\"text-align: justify;\">AI经历了从&#34;感知&#34;到&#34;生成&#34;，从&#34;生成&#34;到&#34;推理&#34;，再从&#34;推理&#34;到&#34;执行&#34;的演进历程——如今的AI能够完成真正富有成效的工作。</p><p style=\"text-align: justify;\">推理拐点已然到来。 AI每次思考、执行、读取、推理，都需要进行推断（Inference），Token生成需求呈爆炸式增长。过去两年间，单次工作的计算需求提升了约10,000倍，使用量提升了约100倍，计算总需求的增幅接近100万倍。</p><h2 id=\"5000-1\">从5000亿到1万亿美元</h2><p style=\"text-align: justify;\">去年GTC上，我提到我们看到了至2026年、对Blackwell和Rubin约5000亿美元的高可信度需求。</p><p style=\"text-align: justify;\">今天，在GTC整整一年后，站在当下，我可以清晰地看到：至少到2027年，需求将达到1万亿美元。</p><p style=\"text-align: justify;\">而且，我确信实际计算需求将远高于此。</p><p style=\"text-align: justify;\">去年是英伟达的推理之年。我们全力确保在训练和后训练之外，在AI生命周期的每个阶段都表现卓越，从而使基础设施投资能够长期持续发挥价值。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们也很高兴看到Anthropic选择了英伟达，Meta SL也选择了英伟达。当前，开源模型已接近前沿水平，并已无处不在。英伟达是目前全球唯一能够在语言、生物学、计算机图形学、计算机视觉、语音、蛋白质与化学、机器人等所有AI领域，跨所有AI模型，覆盖边缘到云端全场景的计算平台。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们架构的&#34;可迁移性（Fungibility）&#34;，使其成为构建AI基础设施时最低成本、最高置信度的平台。当你投入万亿美元建设基础设施时，你需要完全的信心——英伟达是目前全球唯一能够让你充满信心部署的计算平台，无论是云端、本地还是任何国家。</p><p style=\"text-align: justify;\">目前，我们60%的业务来自五大超大规模云服务商，另外40%来自区域云、主权云、企业、工业、机器人、边缘和超算等多个领域。这种多元化的覆盖本身就是韧性所在——AI已不再是单一应用，而是一场真正意义上的计算平台转变。</p><h2 id=\"b4c058b7\">推理性能的突破</h2><p style=\"text-align: justify;\">我们在推理优化上取得了根本性突破：</p><p style=\"text-align: justify;\">这是有史以来最全面的AI推理性能测评（来自Semi Analysis）。分析维度如下：</p><ul style=\"\"><li><p>纵轴（每瓦Token数）：反映吞吐量。每个数据中心都受电力约束，1吉瓦的工厂无法变成2吉瓦，必须在有限电力内最大化Token产出。</p></li><li><p>横轴（推理速度/Token速率）：反映交互性与AI&#34;智能度&#34;。速度越快，模型越大、上下文越长、思考越深——也就越&#34;聪明&#34;。</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">结果令人震惊：</p><p style=\"text-align: justify;\">从Hopper H200到Grace Blackwell，摩尔定律预期能带来约1.5倍的提升，但实际提升达到35倍的每瓦性能。Semi Analysis的Dylan Patel甚至指出我报告的数据过于保守——实际上是50倍。</p><p style=\"text-align: justify;\">这意味着英伟达的每Token成本是全球最低。一个吉瓦数据中心建设成本约400亿美元（摊销15年），无论如何都必须付出这笔固定成本——因此必须在其上安装性能最优的计算系统，才能实现最低的Token成本。这一点，目前无可匹敌。</p><p style=\"text-align: justify;\">以Fireworks AI为例：我们更新了他们的软件后，同一套系统的Token速率从约700 tokens/秒提升至近5,000 tokens/秒，提升了7倍。这就是极致协同设计的威力。</p><p style=\"text-align: justify;\">Token工厂的商业逻辑：</p><p style=\"text-align: justify;\">未来每家云服务商、AI公司都将从Token工厂的视角审视其业务。不同Token速率对应不同服务等级与定价：</p><ul style=\"\"><li><p>免费层：高吞吐、低速度</p></li><li><p>基础层：约3美元/百万Token</p></li><li><p>标准层：约6美元/百万Token</p></li><li><p>高级层：约45美元/百万Token</p></li><li><p>顶级层：约150美元/百万Token（高速、超长上下文、最大模型）</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">以Grace Blackwell为例：与Hopper相比，在最具商业价值的服务层级，其吞吐量提升了35倍，可大幅增加可变现容量，将整体数据中心收益提升约5倍。</p><h2 id=\"vera-rubin\">Vera Rubin：下一代架构</h2><p style=\"text-align: justify;\"><strong><em>（播放视频）</em></strong></p><p style=\"text-align: justify;\">现在，我不再只展示一颗芯片——我展示的是整个系统。这就是Vera Rubin。</p><p style=\"text-align: justify;\">Vera Rubin专为Agentic系统设计，其核心逻辑非常清晰：</p><ul style=\"\"><li><p>大型语言模型将越来越大，需要生成更多Token、更快速地思考；</p></li><li><p>AI Agent将频繁访问内存（KV Cache）、结构化数据（cuDF）和非结构化数据（cuVS）；</p></li><li><p>存储系统将承受巨大压力；</p></li><li><p>工具调用要求CPU具备极高的单线程性能。</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">为此，我们打造了全新的Vera CPU——全球唯一使用LPDDR5的数据中心CPU，兼具极高单线程性能、出色数据处理能力和无与伦比的能效比。</p><p style=\"text-align: justify;\">Vera Rubin系统的核心特性：</p><ul style=\"\"><li><p>100%液冷，所有线缆大幅简化</p></li><li><p>安装时间从两天缩短至两小时</p></li><li><p>使用45°C热水冷却，大幅降低数据中心冷却能耗</p></li><li><p>搭载第六代NVLink交换系统（全球唯一）——完全液冷，极难实现，我为团队感到无比自豪</p></li><li><p>全球首款CPO Spectrum-X交换机（共封装光学）已量产：光子直接集成至芯片，电子信号转换为光子，直接连接至芯片。该工艺与台积电联合研发，我们是全球唯一量产者，称为&#34;CoOP&#34;，彻底革命性。</p></li><li><p>各系列CPU也进入量产，已确定将成为数十亿美元规模的独立业务</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">Rubin Ultra（超级版）：</p><p style=\"text-align: justify;\">Rubin Ultra采用全新&#34;Kyber&#34;机架，支持144颗GPU构成单一NVLink域。计算节点从正面插入，NVLink交换机从背面通过中板连接，整体构成一台巨型计算机。</p><p style=\"text-align: justify;\">在技术路线图方面：</p><ul style=\"\"><li><p>Blackwell（当前）：Oberon系统，支持NVLink 72</p></li><li><p>Vera Rubin：Kyber机架（NVLink 144）+ Oberon铜缆/光学扩展至NVLink 576</p></li><li><p>Vera Rubin Ultra：Rubin Ultra芯片 + LP35（首次引入NVFP4计算结构）</p></li><li><p>Feynman（下一代）：全新GPU + LP40 + Rosa CPU（Rosalyn简称）+ Bluefield 5 + CX 10 + 铜缆与CPO双模扩展</p></li></ul><h2 id=\"grok\">Grok收购与异构推理突破</h2><p style=\"text-align: justify;\">我们收购了Grok的技术团队，并获得了技术授权，进行深度集成。</p><p style=\"text-align: justify;\">Grok处理器的核心特点：</p><ul style=\"\"><li><p>确定性数据流处理器，静态编译，由编译器调度计算</p></li><li><p>计算与数据同时到达，完全软件调度，无动态调度</p></li><li><p>拥有海量SRAM，专为推理这一单一工作负载设计</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">其局限在于：单颗Grok芯片仅有500MB存储（相比之下，单颗Rubin芯片有288GB），无法容纳大型模型的参数及KV Cache，限制了其规模化能力——直到我们有了一个绝妙的想法。</p><p style=\"text-align: justify;\">Dynamo：推理解耦框架</p><p style=\"text-align: justify;\">我们开发了Dynamo软件，将推理流程重新架构：</p><ul style=\"\"><li><p>预填充（Prefill）阶段：在Vera Rubin上执行（需要大量算力）</p></li><li><p>解码（Decode）阶段的Attention计算：在Vera Rubin上执行（需要大量算力）</p></li><li><p>解码阶段的前馈网络（FFN）/ Token生成：在Grok芯片上执行（需要大带宽、低延迟）</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">两款架构截然不同的处理器——一个专为高吞吐量，一个专为低延迟——通过Dynamo紧密耦合，延迟降低约50%。</p><p style=\"text-align: justify;\">结果：在最具商业价值的服务层级，性能提升35倍，同时开辟了此前从未有过的全新推理性能层级。</p><p style=\"text-align: justify;\">Grok LP30由三星代工制造，目前已投入量产，预计2026年第三季度开始出货。</p><p style=\"text-align: justify;\">Grok的最优部署策略：</p><ul style=\"\"><li><p>若工作负载以高吞吐量为主：100% Vera Rubin</p></li><li><p>若有大量高价值代码生成或高速Token需求：建议将25%算力配置为Grok，其余75%保持Vera Rubin。</p></li></ul><h2 id=\"ai\">AI工厂规模与展望</h2><p style=\"text-align: justify;\">在一个吉瓦级工厂中，仅用两年时间，通过上述架构优化，Token生成速率将从2200万提升至7亿，提升幅度350倍。</p><p style=\"text-align: justify;\">这就是极致协同设计的力量——垂直整合、水平开放，让所有人共享这一成果。</p><p style=\"text-align: justify;\">随着AI工厂规模急剧扩张，我们发现一个关键问题：数据中心中各类技术供应商过去从未互相接触，各自独立开发，导致大量能源浪费。</p><p style=\"text-align: justify;\">为此，我们创建了英伟达 DSX平台，基于Omniverse，让所有合作伙伴能够在虚拟世界中共同设计吉瓦级AI工厂——涵盖机械、热管理、电气、网络的全系统仿真，并与电网实时互联，通过Max-Q技术动态优化功耗与冷却。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们相信，仅这一平台就能释放约两倍的效率提升——在万亿美元规模下，这是极其巨大的价值。</p><p style=\"text-align: justify;\">此外，英伟达还将进军太空：Thor芯片已通过辐射认证，部署于卫星之中。我们正与合作伙伴开发Vera Rubin Space-1，在太空中建设数据中心（需解决纯辐射散热的工程挑战）。</p><h2 id=\"open-claw-ai-agent\">OpenClaw：AI Agent的操作系统</h2><p style=\"text-align: justify;\">现在谈谈一个重大新发现。</p><p style=\"text-align: justify;\">Peter Steinberger开发了一款软件，叫做OpenClaw。它成为了有史以来最受欢迎的开源项目，在短短几周内超越了Linux三十年来的传播速度。</p><p style=\"text-align: justify;\">OpenClaw是什么？ 它是一个Agentic系统，能够：</p><ul style=\"\"><li><p>连接大型语言模型</p></li><li><p>访问工具和文件系统</p></li><li><p>执行调度和定时任务</p></li><li><p>将问题分解为逐步执行的子任务</p></li><li><p>生成并调用子Agent</p></li><li><p>支持多模态交互（文字、语音、手势等）</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">换言之，OpenClaw本质上是Agentic计算机的操作系统。就像Windows使个人电脑成为可能，OpenClaw使个人Agent成为可能。</p><p style=\"text-align: justify;\">每家企业的关键问题已变为：你的OpenClaw战略是什么？</p><p style=\"text-align: justify;\">就像曾经每家公司都需要Linux战略、HTTP/HTML战略、Kubernetes战略，今天每家公司都必须有OpenClaw战略和Agentic系统战略。</p><p style=\"text-align: justify;\">企业IT的范式转变：</p><p style=\"text-align: justify;\">旧模式：数据中心存储文件 → 软件工具 → 人类使用工具</p><p style=\"text-align: justify;\">新模式：每一家SaaS公司都将成为AaaS（Agentic as a Service）公司，提供专业化的Agent服务。</p><p style=\"text-align: justify;\">然而，企业内部的Agentic系统存在重大安全挑战：它可以访问敏感信息、执行代码、对外通信。为此，我们与Peter Steinberger合作，联合全球顶尖安全专家，开发了OpenClaw Enterprise版本，基于OpenShell安全技术，配备策略引擎、网络护栏和隐私路由器，打造了企业级安全的参考架构，我们将其命名为NemoClaw，可直接下载使用。</p><h2 id=\"id_2650430099\">英伟达开放模型计划</h2><p style=\"text-align: justify;\">英伟达已在每个AI领域的前沿模型上确立了领导地位：</p><table style=\"border-collapse: collapse;\"><tbody><tr><th style=\"text-align: left;\"><p><strong>模型</strong></p></th><th style=\"text-align: left;\"><p><strong>领域</strong></p></th></tr></tbody><tbody><tr><td style=\"text-align: left;\"><p>Nemotron</p></td><td style=\"text-align: left;\"><p>大型语言模型</p></td></tr><tr><td style=\"text-align: left;\"><p>Cosmos</p></td><td style=\"text-align: left;\"><p>世界基础模型</p></td></tr><tr><td style=\"text-align: left;\"><p>GROOT</p></td><td style=\"text-align: left;\"><p>通用机器人模型</p></td></tr><tr><td style=\"text-align: left;\"><p>Alpamayo</p></td><td style=\"text-align: left;\"><p>自动驾驶</p></td></tr><tr><td style=\"text-align: left;\"><p>BioNeMo</p></td><td style=\"text-align: left;\"><p>数字生物学/药物发现</p></td></tr><tr><td style=\"text-align: left;\"><p>PhysicsNeMo</p></td><td style=\"text-align: left;\"><p>AI物理仿真</p></td></tr></tbody></table><p style=\"text-align: justify;\">今天，我们正式宣布成立Nemotron联盟，与以下公司合作共同打造Nemotron 4：</p><ul style=\"\"><li><p>BlackForest Labs（图像生成）</p></li><li><p>Cursor（代码编辑）</p></li><li><p>LangChain（自定义Agent构建框架，十亿次下载）</p></li><li><p>Mistral（开源大模型）</p></li><li><p>Perplexity（AI搜索）</p></li><li><p>Reflection（多模态Agentic系统）</p></li><li><p>Sarvam（印度AI公司）</p></li><li><p>Thinking Machines（Mira Murati创立的实验室）</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">这些公司正在与我们合作，共同将NemoClaw参考设计、英伟达 Agentic AI工具包以及全系列开放模型深度集成到各自的产品与服务中。</p><h2 id=\"id_1488199160\">物理AI与机器人</h2><p style=\"text-align: justify;\">除数字Agent之外，我们长期致力于物理AI与机器人领域。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们为机器人系统打造了三台关键计算机：</p><ul style=\"\"><li><p>训练计算机</p></li><li><p>合成数据生成与仿真计算机</p></li><li><p>机器人本体内置计算机</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">我们与Siemens、Cadence等众多合作伙伴深度集成，并宣布了一系列重大合作：</p><p style=\"text-align: justify;\">自动驾驶领域： 自动驾驶的&#34;ChatGPT时刻&#34;已经到来。今天，我们宣布四家全新RoboTaxi合作伙伴：比亚迪、现代、日产、吉利，加上之前的奔驰、丰田、通用，每年合计生产1800万辆汽车，全面接入英伟达 RoboTaxi Ready平台。同时，我们宣布与Uber达成重大合作，将在多个城市部署RoboTaxi车辆并接入其网络。</p><p style=\"text-align: justify;\">工业机器人领域： 我们与ABB、Universal Robots、KUKA及卡特彼勒等众多工业机器人公司合作，将物理AI模型与仿真系统整合部署至全球制造产线。</p><p style=\"text-align: justify;\">电信领域： T-Mobile也出现在这里——未来的无线基站将演变为英伟达 Aerial AI RAN，能够动态推理流量、自适应调整波束赋形，在提升信号质量的同时显著节省能耗。</p><p style=\"text-align: justify;\">最后，我们展示了与迪士尼联合开发的&#34;奥拉夫&#34;机器人——基于Jetson计算平台、Omniverse训练环境，以及与迪士尼、DeepMind联合开发的Newton物理求解器（运行于英伟达 Warp之上），实现了真实物理世界中的自适应运动。这是物理AI的精彩呈现，也是未来主题公园的生动预演。</p><h2 id=\"e9de55c8\">总结</h2><p style=\"text-align: justify;\">本次GTC，我们围绕四大核心主题展开：</p><ol start=\"1\" style=\"\"><li><p style=\"text-align: justify;\">推理拐点——AI从&#34;能理解&#34;到&#34;能生成&#34;到&#34;能推理&#34;再到&#34;能工作&#34;的跃迁，计算需求暴增百万倍，推理拐点正式到来；</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">AI工厂——数据中心正在从存储文件的&#34;数据中心&#34;演变为生产Token的&#34;AI工厂&#34;，Vera Rubin将在每一服务层级实现约5倍的收益提升；</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">OpenClaw与Agent革命——企业IT正在经历深刻变革，每家公司都必须制定Agent战略，NemoClaw提供了安全可用的参考设计；</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">物理AI与机器人——自动驾驶、工业机器人、人形机器人，物理AI的时代已经到来。</p></li></ol><p style=\"text-align: justify;\">祝大家GTC愉快，谢谢！</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/67964d277b096da10e6ac63abbb2f8ab","relate_stocks":{"NVDA":"英伟达"},"source_url":"","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1122269827","content_text":"在GTC 2026大会上，英伟达CEO黄仁勋将公司定位为“AI工厂”构建者，称“到2027年将看到至少1万亿美元的高确信度需求”。他提出“Token工厂经济学”，强调每瓦性能是商业变现的核心。黄仁勋断言Agent（智能体）将终结传统SaaS模式，未来“年薪+Token预算”将成为职场新标配。开场致辞主持人： 欢迎英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋登台。黄仁勋，创始人兼首席执行官：欢迎来到GTC。这是一场技术大会，看到这么多人一大早就排队入场，非常高兴。今天我们将围绕三大平台展开讨论：CUDA-X平台、系统平台，以及全新的AI工厂平台。当然，最重要的是生态系统。首先，我要感谢我们的\"赛前热身\"主持人，他们表现出色：来自Conviction的Sarah Guo、红杉资本的Alfred Lin（英伟达的第一位风险投资人），以及英伟达第一位重要机构投资人Gavin Baker。这三位对技术有着深刻的理解，在技术生态系统中拥有广泛的影响力。此外，也感谢我亲自挑选的所有贵宾。同时，我要感谢所有参会企业。英伟达作为平台公司，拥有技术、平台和丰富的生态系统。今天，涵盖百万亿美元产业的企业几乎全部汇聚于此——450家企业赞助了本次活动，非常感谢。本次大会共设1,000场技术专题，汇聚2,000位演讲嘉宾，将覆盖人工智能\"五层蛋糕\"的每一层——从土地、电力与基础设施，到芯片、平台、模型，以及最终推动整个产业腾飞的各类应用。CUDA的20年历程今年是CUDA诞生20周年。20年来，我们始终致力于这一架构——这项革命性的发明：SIMT（单指令多线程），允许标量代码衍生为多线程应用，比传统方式更易于编程。近年来，我们还新增了Tiles（瓦片）支持，帮助开发者更便捷地对Tensor Core及当今AI数学结构进行编程。迄今为止，CUDA已积累了数千种工具、编译器、框架与库，在开源社区中拥有数十万个公开项目，并已深度集成至每一个主流生态系统中。飞轮效应与安装基础下面这张图，基本上描述了英伟达战略的全貌。最难实现、也最具战略价值的，是底层的安装基础。历经20年，我们在全球构建了数亿颗运行CUDA的GPU和计算系统。我们覆盖了每一家云服务商和每一家计算机厂商，服务于几乎每一个行业。CUDA的安装基础，正是飞轮加速的根本原因。 庞大的安装基础吸引开发者，开发者创造新算法，新算法催生突破——例如深度学习的诞生。这些突破开辟全新市场，新市场汇聚更多生态伙伴，进而形成更大的安装基础。这一飞轮正在持续加速。目前，英伟达库的下载量正以惊人速度增长，且增速仍在不断提升。这一飞轮使得计算平台能够持续支撑海量应用和层出不穷的技术突破。更重要的是，它也使基础设施拥有了极长的使用寿命。原因很简单：英伟达 CUDA能运行的应用范围极广，覆盖AI生命周期的每个阶段、每种数据处理平台，以及各类科学原理求解器，因此一旦安装英伟达 GPU，其使用寿命便极为可观。这也解释了为什么我们六年前发布的Ampere架构，其云端定价至今仍在上涨。与此同时，随着我们持续更新软件，计算成本也在不断下降——这不仅体现在初次部署时的性能跃升，更体现在加速计算带来的长期持续降本效应。由于所有GPU在架构上互相兼容，我们愿意持续支持和维护全球每一块GPU。安装基础越大，每次新优化所惠及的用户就越多。这一动态组合，使英伟达架构在扩大覆盖范围、加速增长的同时，持续压低计算成本，从而反过来推动新一轮增长。CUDA的起点：GeForceCUDA的旅程，实际上始于25年前的GeForce。GeForce是英伟达有史以来最成功的市场营销。我们从你们还年幼、尚未具备消费能力时就开始吸引未来的客户——那时是你们的父母在为你们买单，年复一年，直到有一天你们成长为出色的计算机科学家，成为真正的开发者。25年前，我们发明了可编程着色器——世界上第一款可编程加速器，也是像素着色器的起点。这一发明驱动我们不断深入探索，5年后催生了CUDA。将CUDA从GeForce推广到每一台计算机，是我们当时最重大的投资之一——即便当时难以负担，它也消耗了公司绝大部分利润。我们坚信其潜力，尽管初期艰辛，但经过20年、13代架构的坚守，CUDA如今已无处不在。大约8年前，我们推出了RTX，对架构进行了彻底重新设计，引入了两项当时全新的理念：硬件光线追踪与AI驱动的图形渲染。就如同GeForce将AI带到了世界面前——让Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever、Geoffrey Hinton、Andrew Ng等人发现GPU是加速深度学习的利器，从而点燃了AI的大爆炸——如今，AI也将反过来彻底革新计算机图形学。神经渲染：DLSS 5今天，我要向大家展示图形技术的未来。我们称之为神经渲染——3D图形与人工智能的融合，这就是DLSS 5。（播放视频）效果震撼，对吧？我们将可控的3D图形（虚拟世界的\"结构化数据\"）与生成式AI（概率计算）融合在一起：一个完全可预测，另一个概率驱动却高度逼真。两者结合，生成的内容既美观、逼真，又完全可控。结构化信息与生成式AI的融合，将在一个又一个行业中不断重演。结构化数据，是可信AI的基石。结构化数据与非结构化数据平台接下来这张图可能会让你们有些震惊，但请耐心听我说完。结构化数据——SQL、Spark、Pandas、Velox，以及Snowflake、Databricks、Amazon EMR、Azure Fabric、Google BigQuery等重要平台——都在处理数据框（Data Frame）。这些数据框本质上是巨型电子表格，承载着所有业务信息，是企业计算的\"基准事实\"。在AI时代，这些结构化数据将被AI高速调用，因此必须被极致加速。未来的AI Agent也将广泛使用结构化数据库。非结构化数据则代表着世界上绝大多数的信息：向量数据库、PDF、视频、语音……全球每年生成的信息中，约90%都是非结构化数据。过去，这些数据几乎毫无用处——我们将它们存入文件系统，却无法检索、无法查询。现在，AI改变了这一切。就像AI解决了多模态感知与理解问题，同样的技术可以读取PDF、理解其含义，并将其嵌入可检索、可查询的更大结构中。为此，英伟达创建了两个基础库：cuDF：用于数据框（Data Frame）和结构化数据加速cuVS：用于向量存储（Vector Store）、语义数据和非结构化AI数据加速这两个平台将成为未来最重要的计算平台之一。今天，我们正式宣布多项合作：IBM（SQL的发明者）正在使用cuDF加速其WatsonX数据平台戴尔与我们合作打造了Dell AI数据平台，整合cuDF与cuVS，专为AI时代设计Google Cloud：我们加速其Vertex AI和BigQuery平台；以Snapchat为例，我们帮助其将计算成本降低了近80%AWS：我们加速EMR、SageMaker和Bedrock，并将把OpenAI引入AWS，推动其大规模云计算消费Microsoft Azure：我们加速Azure AI Foundry，深度支持必应搜索，并扩展Azure区域部署CoreWeave：全球第一家AI原生云，为GPU托管和AI推理而生Oracle：我们是Oracle的第一位AI客户Palantir + 戴尔：三方合作，可在任意国家、任意隔离区域、完全本地化地部署AI平台英伟达的核心战略：垂直整合，水平开放英伟达是全球首家垂直整合、同时水平开放的计算公司。加速计算不是一个芯片问题，也不是一个系统问题，其核心是应用加速。要持续为每个应用领域带来显著加速和成本降低，就必须深入理解应用、理解领域、理解算法，并在每一种部署场景中落地实施——无论是数据中心云端、本地部署、边缘计算还是机器人系统。这就是英伟达必须深耕一个又一个垂直领域的原因。我们在理解算法的基础上，将其整合进计算平台，开放给全世界使用。本届GTC几乎涵盖了英伟达生态的每一个垂直领域，包括：自动驾驶金融服务（本次GTC与会者中占比最大的行业，希望来的是开发者，不是交易员）医疗健康（正经历其\"ChatGPT时刻\"）工业制造娱乐与游戏机器人（110台机器人参展，几乎每家机器人公司都在与英伟达合作）电信（约2万亿美元规模的行业，基站将演变为AI边缘计算基础设施）我们在本届大会上宣布100个库和约40个模型的更新。这些库是公司的核心资产，是激活计算平台、解决实际问题的关键。其中最重要的库之一是cuDNN（CUDA深度神经网络库），它彻底革命性地改变了人工智能，点燃了现代AI的大爆炸。推理拐点的到来过去两年里，究竟发生了什么？三件大事推动了这一切：第一：ChatGPT与生成式AI时代的开启（2022年底至2023年）。 AI不仅能感知与理解，还能翻译、创作，生成全新内容。生成式计算从根本上改变了计算机的架构方式与建设逻辑。第二：推理AI的崛起（o1及o3模型）。 推理AI使模型能够反思、规划，将复杂问题分解为可处理的步骤，让AI更加值得信赖，并扎根于事实。这使ChatGPT的使用量急剧攀升，同时也大幅增加了输入与输出Token的计算量。第三：Claude Code与Agentic AI的诞生。 这是第一个真正意义上的Agentic模型，能够读取文件、编写代码、编译、测试、评估，并迭代优化。Claude Code彻底革新了软件工程。如今英伟达内部，每一位软件工程师都在使用AI Agent辅助编程。AI经历了从\"感知\"到\"生成\"，从\"生成\"到\"推理\"，再从\"推理\"到\"执行\"的演进历程——如今的AI能够完成真正富有成效的工作。推理拐点已然到来。 AI每次思考、执行、读取、推理，都需要进行推断（Inference），Token生成需求呈爆炸式增长。过去两年间，单次工作的计算需求提升了约10,000倍，使用量提升了约100倍，计算总需求的增幅接近100万倍。从5000亿到1万亿美元去年GTC上，我提到我们看到了至2026年、对Blackwell和Rubin约5000亿美元的高可信度需求。今天，在GTC整整一年后，站在当下，我可以清晰地看到：至少到2027年，需求将达到1万亿美元。而且，我确信实际计算需求将远高于此。去年是英伟达的推理之年。我们全力确保在训练和后训练之外，在AI生命周期的每个阶段都表现卓越，从而使基础设施投资能够长期持续发挥价值。我们也很高兴看到Anthropic选择了英伟达，Meta SL也选择了英伟达。当前，开源模型已接近前沿水平，并已无处不在。英伟达是目前全球唯一能够在语言、生物学、计算机图形学、计算机视觉、语音、蛋白质与化学、机器人等所有AI领域，跨所有AI模型，覆盖边缘到云端全场景的计算平台。我们架构的\"可迁移性（Fungibility）\"，使其成为构建AI基础设施时最低成本、最高置信度的平台。当你投入万亿美元建设基础设施时，你需要完全的信心——英伟达是目前全球唯一能够让你充满信心部署的计算平台，无论是云端、本地还是任何国家。目前，我们60%的业务来自五大超大规模云服务商，另外40%来自区域云、主权云、企业、工业、机器人、边缘和超算等多个领域。这种多元化的覆盖本身就是韧性所在——AI已不再是单一应用，而是一场真正意义上的计算平台转变。推理性能的突破我们在推理优化上取得了根本性突破：这是有史以来最全面的AI推理性能测评（来自Semi Analysis）。分析维度如下：纵轴（每瓦Token数）：反映吞吐量。每个数据中心都受电力约束，1吉瓦的工厂无法变成2吉瓦，必须在有限电力内最大化Token产出。横轴（推理速度/Token速率）：反映交互性与AI\"智能度\"。速度越快，模型越大、上下文越长、思考越深——也就越\"聪明\"。结果令人震惊：从Hopper H200到Grace Blackwell，摩尔定律预期能带来约1.5倍的提升，但实际提升达到35倍的每瓦性能。Semi Analysis的Dylan Patel甚至指出我报告的数据过于保守——实际上是50倍。这意味着英伟达的每Token成本是全球最低。一个吉瓦数据中心建设成本约400亿美元（摊销15年），无论如何都必须付出这笔固定成本——因此必须在其上安装性能最优的计算系统，才能实现最低的Token成本。这一点，目前无可匹敌。以Fireworks AI为例：我们更新了他们的软件后，同一套系统的Token速率从约700 tokens/秒提升至近5,000 tokens/秒，提升了7倍。这就是极致协同设计的威力。Token工厂的商业逻辑：未来每家云服务商、AI公司都将从Token工厂的视角审视其业务。不同Token速率对应不同服务等级与定价：免费层：高吞吐、低速度基础层：约3美元/百万Token标准层：约6美元/百万Token高级层：约45美元/百万Token顶级层：约150美元/百万Token（高速、超长上下文、最大模型）以Grace Blackwell为例：与Hopper相比，在最具商业价值的服务层级，其吞吐量提升了35倍，可大幅增加可变现容量，将整体数据中心收益提升约5倍。Vera Rubin：下一代架构（播放视频）现在，我不再只展示一颗芯片——我展示的是整个系统。这就是Vera Rubin。Vera Rubin专为Agentic系统设计，其核心逻辑非常清晰：大型语言模型将越来越大，需要生成更多Token、更快速地思考；AI Agent将频繁访问内存（KV Cache）、结构化数据（cuDF）和非结构化数据（cuVS）；存储系统将承受巨大压力；工具调用要求CPU具备极高的单线程性能。为此，我们打造了全新的Vera CPU——全球唯一使用LPDDR5的数据中心CPU，兼具极高单线程性能、出色数据处理能力和无与伦比的能效比。Vera Rubin系统的核心特性：100%液冷，所有线缆大幅简化安装时间从两天缩短至两小时使用45°C热水冷却，大幅降低数据中心冷却能耗搭载第六代NVLink交换系统（全球唯一）——完全液冷，极难实现，我为团队感到无比自豪全球首款CPO Spectrum-X交换机（共封装光学）已量产：光子直接集成至芯片，电子信号转换为光子，直接连接至芯片。该工艺与台积电联合研发，我们是全球唯一量产者，称为\"CoOP\"，彻底革命性。各系列CPU也进入量产，已确定将成为数十亿美元规模的独立业务Rubin Ultra（超级版）：Rubin Ultra采用全新\"Kyber\"机架，支持144颗GPU构成单一NVLink域。计算节点从正面插入，NVLink交换机从背面通过中板连接，整体构成一台巨型计算机。在技术路线图方面：Blackwell（当前）：Oberon系统，支持NVLink 72Vera Rubin：Kyber机架（NVLink 144）+ Oberon铜缆/光学扩展至NVLink 576Vera Rubin Ultra：Rubin Ultra芯片 + LP35（首次引入NVFP4计算结构）Feynman（下一代）：全新GPU + LP40 + Rosa CPU（Rosalyn简称）+ Bluefield 5 + CX 10 + 铜缆与CPO双模扩展Grok收购与异构推理突破我们收购了Grok的技术团队，并获得了技术授权，进行深度集成。Grok处理器的核心特点：确定性数据流处理器，静态编译，由编译器调度计算计算与数据同时到达，完全软件调度，无动态调度拥有海量SRAM，专为推理这一单一工作负载设计其局限在于：单颗Grok芯片仅有500MB存储（相比之下，单颗Rubin芯片有288GB），无法容纳大型模型的参数及KV Cache，限制了其规模化能力——直到我们有了一个绝妙的想法。Dynamo：推理解耦框架我们开发了Dynamo软件，将推理流程重新架构：预填充（Prefill）阶段：在Vera Rubin上执行（需要大量算力）解码（Decode）阶段的Attention计算：在Vera Rubin上执行（需要大量算力）解码阶段的前馈网络（FFN）/ Token生成：在Grok芯片上执行（需要大带宽、低延迟）两款架构截然不同的处理器——一个专为高吞吐量，一个专为低延迟——通过Dynamo紧密耦合，延迟降低约50%。结果：在最具商业价值的服务层级，性能提升35倍，同时开辟了此前从未有过的全新推理性能层级。Grok LP30由三星代工制造，目前已投入量产，预计2026年第三季度开始出货。Grok的最优部署策略：若工作负载以高吞吐量为主：100% Vera Rubin若有大量高价值代码生成或高速Token需求：建议将25%算力配置为Grok，其余75%保持Vera Rubin。AI工厂规模与展望在一个吉瓦级工厂中，仅用两年时间，通过上述架构优化，Token生成速率将从2200万提升至7亿，提升幅度350倍。这就是极致协同设计的力量——垂直整合、水平开放，让所有人共享这一成果。随着AI工厂规模急剧扩张，我们发现一个关键问题：数据中心中各类技术供应商过去从未互相接触，各自独立开发，导致大量能源浪费。为此，我们创建了英伟达 DSX平台，基于Omniverse，让所有合作伙伴能够在虚拟世界中共同设计吉瓦级AI工厂——涵盖机械、热管理、电气、网络的全系统仿真，并与电网实时互联，通过Max-Q技术动态优化功耗与冷却。我们相信，仅这一平台就能释放约两倍的效率提升——在万亿美元规模下，这是极其巨大的价值。此外，英伟达还将进军太空：Thor芯片已通过辐射认证，部署于卫星之中。我们正与合作伙伴开发Vera Rubin Space-1，在太空中建设数据中心（需解决纯辐射散热的工程挑战）。OpenClaw：AI Agent的操作系统现在谈谈一个重大新发现。Peter Steinberger开发了一款软件，叫做OpenClaw。它成为了有史以来最受欢迎的开源项目，在短短几周内超越了Linux三十年来的传播速度。OpenClaw是什么？ 它是一个Agentic系统，能够：连接大型语言模型访问工具和文件系统执行调度和定时任务将问题分解为逐步执行的子任务生成并调用子Agent支持多模态交互（文字、语音、手势等）换言之，OpenClaw本质上是Agentic计算机的操作系统。就像Windows使个人电脑成为可能，OpenClaw使个人Agent成为可能。每家企业的关键问题已变为：你的OpenClaw战略是什么？就像曾经每家公司都需要Linux战略、HTTP/HTML战略、Kubernetes战略，今天每家公司都必须有OpenClaw战略和Agentic系统战略。企业IT的范式转变：旧模式：数据中心存储文件 → 软件工具 → 人类使用工具新模式：每一家SaaS公司都将成为AaaS（Agentic as a Service）公司，提供专业化的Agent服务。然而，企业内部的Agentic系统存在重大安全挑战：它可以访问敏感信息、执行代码、对外通信。为此，我们与Peter Steinberger合作，联合全球顶尖安全专家，开发了OpenClaw Enterprise版本，基于OpenShell安全技术，配备策略引擎、网络护栏和隐私路由器，打造了企业级安全的参考架构，我们将其命名为NemoClaw，可直接下载使用。英伟达开放模型计划英伟达已在每个AI领域的前沿模型上确立了领导地位：模型领域Nemotron大型语言模型Cosmos世界基础模型GROOT通用机器人模型Alpamayo自动驾驶BioNeMo数字生物学/药物发现PhysicsNeMoAI物理仿真今天，我们正式宣布成立Nemotron联盟，与以下公司合作共同打造Nemotron 4：BlackForest Labs（图像生成）Cursor（代码编辑）LangChain（自定义Agent构建框架，十亿次下载）Mistral（开源大模型）Perplexity（AI搜索）Reflection（多模态Agentic系统）Sarvam（印度AI公司）Thinking Machines（Mira Murati创立的实验室）这些公司正在与我们合作，共同将NemoClaw参考设计、英伟达 Agentic AI工具包以及全系列开放模型深度集成到各自的产品与服务中。物理AI与机器人除数字Agent之外，我们长期致力于物理AI与机器人领域。我们为机器人系统打造了三台关键计算机：训练计算机合成数据生成与仿真计算机机器人本体内置计算机我们与Siemens、Cadence等众多合作伙伴深度集成，并宣布了一系列重大合作：自动驾驶领域： 自动驾驶的\"ChatGPT时刻\"已经到来。今天，我们宣布四家全新RoboTaxi合作伙伴：比亚迪、现代、日产、吉利，加上之前的奔驰、丰田、通用，每年合计生产1800万辆汽车，全面接入英伟达 RoboTaxi Ready平台。同时，我们宣布与Uber达成重大合作，将在多个城市部署RoboTaxi车辆并接入其网络。工业机器人领域： 我们与ABB、Universal Robots、KUKA及卡特彼勒等众多工业机器人公司合作，将物理AI模型与仿真系统整合部署至全球制造产线。电信领域： T-Mobile也出现在这里——未来的无线基站将演变为英伟达 Aerial AI RAN，能够动态推理流量、自适应调整波束赋形，在提升信号质量的同时显著节省能耗。最后，我们展示了与迪士尼联合开发的\"奥拉夫\"机器人——基于Jetson计算平台、Omniverse训练环境，以及与迪士尼、DeepMind联合开发的Newton物理求解器（运行于英伟达 Warp之上），实现了真实物理世界中的自适应运动。这是物理AI的精彩呈现，也是未来主题公园的生动预演。总结本次GTC，我们围绕四大核心主题展开：推理拐点——AI从\"能理解\"到\"能生成\"到\"能推理\"再到\"能工作\"的跃迁，计算需求暴增百万倍，推理拐点正式到来；AI工厂——数据中心正在从存储文件的\"数据中心\"演变为生产Token的\"AI工厂\"，Vera Rubin将在每一服务层级实现约5倍的收益提升；OpenClaw与Agent革命——企业IT正在经历深刻变革，每家公司都必须制定Agent战略，NemoClaw提供了安全可用的参考设计；物理AI与机器人——自动驾驶、工业机器人、人形机器人，物理AI的时代已经到来。祝大家GTC愉快，谢谢！","news_type":1,"symbols_score_info":{"NVDA":2}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":252,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":425167586730824,"gmtCreate":1744810194615,"gmtModify":1744810196197,"author":{"id":"3505789160534954","authorId":"3505789160534954","name":"新东方新希望","avatar":"https://static.tigerbbs.com/723524038ef78bee4919ac5c0c0f2006","crmLevel":4,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3505789160534954","idStr":"3505789160534954"},"themes":[],"title":"","htmlText":"‌<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">$英伟达(NVDA)$ &nbsp;</a>‌‌懂王没说买就不能买‌<a href=\"\">[捂脸]&nbsp;</a>‌‌<a href=\"\">[捂脸]&nbsp;</a>‌","listText":"‌<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">$英伟达(NVDA)$ &nbsp;</a>‌‌懂王没说买就不能买‌<a href=\"\">[捂脸]&nbsp;</a>‌‌<a 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07:30","market":"us","language":"zh","title":"又垮了！“网红”贾跃亭，救不了法拉第未来","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2436088269","media":"侃见财经","summary":"不仅如此，法拉第未来还声明，目前公司董事会不考虑任命其为联席CEO。此前，法拉第未来总部因为拖欠房租的问题，还差点被赶了出来。由此可见，法拉第未来目前的生产，很大程度可能处于半停滞状态。贾跃亭连番的热搜，终于带火了法拉第未来。一周时间，法拉第未来的股价从最低不到0.04美元暴涨至最高3.8701美元，涨幅超过了10000%。法拉第未来股价的暴涨，激活了市场，因而也有部分人开始重拾对贾跃亭以及法拉第未来的信心。","content":"<html><head></head><body><p>法拉第未来近一周的暴涨，又让部分人重拾了对贾跃亭的信心。</p><p>对于一家车企而言，无论是投入还是研发，消耗都是巨大的。如果一家车企要靠着创始人的IP进行流量变现，那么不管对于它的投资人还是客户而言，这都一场灾难。</p><p>实际上，法拉第未来这次大涨，并不能与贾跃亭已经又“支棱”起来划等号，因为对于造车，尽管法拉第未来股价最高涨幅达到了100倍，但当下不到5000万美元的市值，对于企业未来的发展实在是杯水车薪，几乎可以忽略不计。</p><p>值得注意的是，经过此前债务重组，贾跃亭在法拉第未来几乎不持有任何股份，作为公司的创始人，他甚至也不是公司的CEO。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/45a49fa109dd441c9db47f3634ab79e6\" alt=\"\"/>因而在5月17日贾跃亭宣布认真思考和Matthias一起出任联席CEO，共担责任时，法拉第未来很快就发表声明“打脸”了贾跃亭。</p><p>该声明称，<strong>贾跃亭以个人而非公司高管身份在社交媒体上发布了一段与公司有关的视频，视频中的声明未经公司批准，任何此类声明都不应认为是公司所为。</strong></p><p>不仅如此，法拉第未来还声明，<strong>目前公司董事会不考虑任命其为联席CEO。</strong></p><p><strong>因此，从上述维度来看，贾跃亭能做的其实非常有限，其想要通过个人IP化的方式赚快钱，也难以改变法拉第未来的现状。</strong></p><p>众所周知，法拉第未来“十年磨一剑”，但并未实现真正意义的规模化量产，从FF 91第一台落地到今天，也只生产了11辆汽车，且有一台的车主还是贾跃亭本人。此前，法拉第未来总部因为拖欠房租的问题，还差点被赶了出来。</p><p>由此可见，法拉第未来目前的生产，很大程度可能处于半停滞状态。这点从贾跃亭本人视频当中也可以窥探一二。</p><p>实际上，对于贾跃亭个人IP商业化，也就是所谓的直播带货，其实并非没有征兆。</p><p>自2024年初开始，其炮轰以及起诉高合就已经有了苗头了。对于直播而言，最重要的是保持个人的话题性，这点我们从罗永浩身上也能看到。</p><p>也许贾跃亭本人正是看到了罗永浩、董宇辉等人崛起看到了直播的力量，也了解了一个大IP带来的商业价值，因此他开始动了直播带货的心思。</p><p>后来，高合创始人直播带货以及周鸿祎频繁直播，给了贾跃亭实操的路径，自此贾跃亭正式开始了直播的布局。这才有了后来贾跃亭点评小米SU7，蹭周鸿祎热度。</p><p>事实证明，贾跃亭的策略非常成功，每次蹭热度都能有一条或者数条热搜，这也为贾跃亭日后直播带货之路铺平了道路。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e41a5c1e47c54dc8a89d66c64f26e030\" alt=\"\"/>贾跃亭连番的热搜，终于带火了法拉第未来。</p><p>一周时间，法拉第未来的股价从最低不到0.04美元暴涨至最高3.8701美元，涨幅超过了10000%。法拉第未来股价的暴涨，激活了市场，因而也有部分人开始重拾对贾跃亭以及法拉第未来的信心。</p><p>巨大的涨幅，带来了很多的投机，美东时间5月17，法拉第未来盘中高开低走，振幅超过了175%，最终收盘大跌37.58%。</p><p>那么，贾跃亭带货真的能成功吗？未来空间到底有多大？</p><p>首先，直播带货要考虑的是选品和供应链。对于目前的贾跃亭而言，实际上并不具备大规模带货的能力和合适的团队。</p><p>其次，贾跃亭身处美国，如何长时间的直播以及克服时差问题，依旧比较困难，因为其受众大多是国人，从当下直播行业的处境来看，其在国内卖货的难度必然不小，而这其中还涉及国内平台的支持问题。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/33c50e6c125e45f699fda278b3294387\" alt=\"\"/>贾跃亭在5月15日的视频中表示，越来越多的人注意到FF作为“中美汽车产业桥梁”的独一无二性以及许多特有的价值，他个人和个人IP也正在为搭建中美友谊的桥梁和中美经济桥梁在不断努力。</p><p>贾跃亭的回应视频当中，我们捕获了一个关键词——“产业桥梁”。因而，<strong>我们认为贾跃亭野心可能不只是直播带货，而是代理国内在北美的新能源汽车生意。</strong></p><p><strong>贾跃亭称，在遵守美国相关法律法规的前提下，FF可以帮助中国车企和供应链快速进入美国市场，大大减少试错和时间成本，希望能和中国车企进行合作。</strong></p><p><strong>由此可见，贾跃亭的胃口不是一般的大，但是由于其商业信用的破产，我们认为能与贾跃亭在新能源汽车产业上进行合作的车企少之又少。因而我们判断，贾跃亭的代理计划，大概率难以成功。</strong></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fa6a7d49027b4d67a53268b542781253\" alt=\"\"/><strong>对于个人IP的商业化，贾跃亭想的很清楚就是尽量、尽快赚些钱，一部分用于还债，一部分救公司用来补贴造车。</strong></p><p>换一个角度，法拉第未来目前大概率是没有多少资金用于投入再生产了。虽然股价暴涨，但是公司积重难返已经是不争的事实了，少量资金对于法拉第未来整体造车显然起不到很大的作用。</p><p>此前贾跃亭在他视频中也提到了，2021年，FF登陆纳斯达克，市值高达40多亿美元，但SPAC董事却利用一份大量虚构的做空报告等借口，成立特委会，借此几乎完全控制了公司，<strong>将上市融来的近10亿美金几乎烧光殆尽。</strong></p><p>最终，造成了FF91量产被大幅拖延。</p><p>由此可见，法拉第未来现在缺的并不是几百上千万美元，因为此前FF91量产化耗资至少超过了10亿美元，因此我们认为贾跃亭直播带货并不能拯救公司。</p><p>但不排除贾跃亭想通过个人IP商业化吸引一部分风险投资资金，如果有大笔资金进来支持贾跃亭进行FF91的量产，那么也不失为一种解决办法。只是此前贾跃亭在与恒大以及其他的合作当中，着实表现不好，因而我们预计贾跃亭想要通过这种办法吸引风险投资的可能性很小。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1c9b15f131d04a088373f7fc6bee1c51\" alt=\"\"/>但从贾跃亭的动作来看，他也做了两手准备，即和国内的车企合作。</p><p>也就是说，国内的新能源车企业，通过法拉第未来的生产资质，在美国进行成立合资企业，法拉第未来从中占取一定的股权比例，从而帮助中国车企进入美国市场。</p><p>从当下的现状来看，进入2024年之后，由于国内市场竞争加剧，众多中<a href=\"https://laohu8.com/S/600617\">国新能源</a>车企自顾不暇，且目前造车新势力已经进入淘汰赛阶段，美国市场对于他们而言，并非主要战场，因此他们也不会浪费过多精力去开拓美国市场。</p><p>综合而言，我们认为贾跃亭想通过和中国车企合作的想法大概率会落空，他想通过个人IP商业化来拯救法拉第未来的计划，也大概率不会有结果。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>又垮了！“网红”贾跃亭，救不了法拉第未来</title>\n<style 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91第一台落地到今天，也只生产了11辆汽车，且有一台的车主还是贾跃亭本人。此前，法拉第未来总部因为拖欠房租的问题，还差点被赶了出来。由此可见，法拉第未来目前的生产，很大程度可能处于半停滞状态。这点从贾跃亭本人视频当中也可以窥探一二。实际上，对于贾跃亭个人IP商业化，也就是所谓的直播带货，其实并非没有征兆。自2024年初开始，其炮轰以及起诉高合就已经有了苗头了。对于直播而言，最重要的是保持个人的话题性，这点我们从罗永浩身上也能看到。也许贾跃亭本人正是看到了罗永浩、董宇辉等人崛起看到了直播的力量，也了解了一个大IP带来的商业价值，因此他开始动了直播带货的心思。后来，高合创始人直播带货以及周鸿祎频繁直播，给了贾跃亭实操的路径，自此贾跃亭正式开始了直播的布局。这才有了后来贾跃亭点评小米SU7，蹭周鸿祎热度。事实证明，贾跃亭的策略非常成功，每次蹭热度都能有一条或者数条热搜，这也为贾跃亭日后直播带货之路铺平了道路。贾跃亭连番的热搜，终于带火了法拉第未来。一周时间，法拉第未来的股价从最低不到0.04美元暴涨至最高3.8701美元，涨幅超过了10000%。法拉第未来股价的暴涨，激活了市场，因而也有部分人开始重拾对贾跃亭以及法拉第未来的信心。巨大的涨幅，带来了很多的投机，美东时间5月17，法拉第未来盘中高开低走，振幅超过了175%，最终收盘大跌37.58%。那么，贾跃亭带货真的能成功吗？未来空间到底有多大？首先，直播带货要考虑的是选品和供应链。对于目前的贾跃亭而言，实际上并不具备大规模带货的能力和合适的团队。其次，贾跃亭身处美国，如何长时间的直播以及克服时差问题，依旧比较困难，因为其受众大多是国人，从当下直播行业的处境来看，其在国内卖货的难度必然不小，而这其中还涉及国内平台的支持问题。贾跃亭在5月15日的视频中表示，越来越多的人注意到FF作为“中美汽车产业桥梁”的独一无二性以及许多特有的价值，他个人和个人IP也正在为搭建中美友谊的桥梁和中美经济桥梁在不断努力。贾跃亭的回应视频当中，我们捕获了一个关键词——“产业桥梁”。因而，我们认为贾跃亭野心可能不只是直播带货，而是代理国内在北美的新能源汽车生意。贾跃亭称，在遵守美国相关法律法规的前提下，FF可以帮助中国车企和供应链快速进入美国市场，大大减少试错和时间成本，希望能和中国车企进行合作。由此可见，贾跃亭的胃口不是一般的大，但是由于其商业信用的破产，我们认为能与贾跃亭在新能源汽车产业上进行合作的车企少之又少。因而我们判断，贾跃亭的代理计划，大概率难以成功。对于个人IP的商业化，贾跃亭想的很清楚就是尽量、尽快赚些钱，一部分用于还债，一部分救公司用来补贴造车。换一个角度，法拉第未来目前大概率是没有多少资金用于投入再生产了。虽然股价暴涨，但是公司积重难返已经是不争的事实了，少量资金对于法拉第未来整体造车显然起不到很大的作用。此前贾跃亭在他视频中也提到了，2021年，FF登陆纳斯达克，市值高达40多亿美元，但SPAC董事却利用一份大量虚构的做空报告等借口，成立特委会，借此几乎完全控制了公司，将上市融来的近10亿美金几乎烧光殆尽。最终，造成了FF91量产被大幅拖延。由此可见，法拉第未来现在缺的并不是几百上千万美元，因为此前FF91量产化耗资至少超过了10亿美元，因此我们认为贾跃亭直播带货并不能拯救公司。但不排除贾跃亭想通过个人IP商业化吸引一部分风险投资资金，如果有大笔资金进来支持贾跃亭进行FF91的量产，那么也不失为一种解决办法。只是此前贾跃亭在与恒大以及其他的合作当中，着实表现不好，因而我们预计贾跃亭想要通过这种办法吸引风险投资的可能性很小。但从贾跃亭的动作来看，他也做了两手准备，即和国内的车企合作。也就是说，国内的新能源车企业，通过法拉第未来的生产资质，在美国进行成立合资企业，法拉第未来从中占取一定的股权比例，从而帮助中国车企进入美国市场。从当下的现状来看，进入2024年之后，由于国内市场竞争加剧，众多中国新能源车企自顾不暇，且目前造车新势力已经进入淘汰赛阶段，美国市场对于他们而言，并非主要战场，因此他们也不会浪费过多精力去开拓美国市场。综合而言，我们认为贾跃亭想通过和中国车企合作的想法大概率会落空，他想通过个人IP商业化来拯救法拉第未来的计划，也大概率不会有结果。","news_type":1,"symbols_score_info":{"FFIE":1.1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":3900,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":306874472128600,"gmtCreate":1715955201791,"gmtModify":1715955203206,"author":{"id":"3505789160534954","authorId":"3505789160534954","name":"新东方新希望","avatar":"https://static.tigerbbs.com/723524038ef78bee4919ac5c0c0f2006","crmLevel":4,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3505789160534954","idStr":"3505789160534954"},"themes":[],"title":"","htmlText":"<a 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href=\"https://laohu8.com/S/01797\">东方甄选</a>之后，我们再度创业，新东方将正式开拓文旅事业。”这意味着，新东方创始人俞敏洪朝他的文旅梦又迈出了一步。</p><p>早在今年2月27日，俞敏洪在其个人直播间介绍京杭大运河历史时便提到：“新东方要做文旅，我自己对地理也感兴趣。”一个月后，俞敏洪在某论坛上发表主题演讲时再次提及，“目前东方甄选是带货平台，这是有天花板的。未来我将深耕农业赛道，另一个目标则是‘美景’，未来将布局文旅产业，不管有多少惊涛骇浪，我都将带着新东方继续前行。”</p><p>从俞敏洪的话里可以看出，文旅不只是其个人喜好，更是新东方下一步的方向。</p><p>2022年下半年，教培龙头新东方旗下东方甄选直播间爆火，抖音账号一周涨粉300万、单日销售额破千万，各项数据不断刷新纪录,。2023年1月，上市平台新东方在线（1797.HK）发布公告称，公司将更名为“东方甄选控股有限公司”，证券简称也将同步换为“东方甄选”。。</p><p>不过，今年以来直播电商行业渐见疲软。<a href=\"https://laohu8.com/S/600837\">海通证券</a>研报数据显示，2023年1-3月，东方甄选月均GMV跌出2000万元，月均观看人次<span>跌破</span>千万，低于2022年6-12月的业绩表现。</p><p>在俞敏洪的棋局里，文旅这颗棋子或到了必须落下的时刻。而在此次北京新东方文旅成立之前，新东方便已在悄悄进行业务试水和团队组建。</p><p>早前，新东方涉足文旅行业更多停留在直播带货层面，如东方甄选在2022年底推出子账号“东方甄选看世界”，通过推介各地美景与文化历史故事，从而销售酒店、民宿以及精品旅游团等文旅产品。截至目前，“东方甄选看世界”抖音账号共拥有286.4万粉丝，发布作品1052个。</p><p>而近期，俞敏洪带领超级主播董宇辉开始频繁现身旅游相关的直播活动。7月5日-7月9日，东方甄选开启甘肃专场直播活动，俞敏洪一行以原产地旅游的视角宣传当地旅游，并在直播间上线“甘青全景大环线”跟团游产品。根据东方甄选公布的直播数据显示，本次甘肃专场，直播总观看接近5000万人次。</p><p>7月17日至20日，俞敏洪还带队与东方甄选CEO孙东旭、主播董宇辉等一起连续4天直播，对大庆市、伊春市等地进行全方位宣传推介。</p><p>另据时代财经了解，6月下旬，一些社交平台上开始推售以“新东方文旅”冠名的文旅线路，首推的便是浙江新东方文旅推出的“俞你同行·东坡溯源之旅”。时代财经查阅工商信息获悉，该活动具体组织方“浙江俞你同行旅行社有限公司”成立于2023年6月5日，注册资本1000万元，由浙江新东方培训学校有限公司全资持股。</p><p>7月21日，时代财经以旅客身份咨询浙江新东方文旅销售人员，其表示7月首发的是“东坡线”（杭州+绍兴），“目前已经出了几十个团了。”据了解，浙江新东方文旅目前还在筹备研发宁波、丽水、温州等线路。价格方面，以宁波东海观心之旅为例，6天5晚价格为5999元，4天3晚价格为3999元。</p><p>该销售人员表示，新东方与市面上的传统旅行社形式不太一样，主要侧重对景点的人文历史输出，“一个团会有三个老师，一个讲师，一个导游，一个管家，整个旅行当中起主导作用的是讲师。”</p><p>事实上，今年4月，在新东方2024中国大学生考研白皮书发布会上，俞敏洪就提及了布局文旅的逻辑。其称，新东方的核心竞争力是讲课，就像老师可以将自身表达能力迁移到直播电商主播身份一样，老师也能迁移到擅长讲解景点的导游角色上。“未来，如果我们的文旅业务做出来，会培养一批‘能讲课’导游。”</p><p>上述浙江新东方文旅销售人员同样表示，跟团的讲师实际上是新东方初高中部门的历史老师和语文老师，对于景点的讲解比一般导游更加深入。</p><p>克而瑞文旅事业部总经理胡晓莺则对时代财经指出，新东方踏足文旅的主要优势或在于特色路线设计和精品定制团。其认为，过去三年国内文旅消费市场已经发生变化，淘汰了大批传统旅行社，而定制游、小团游的旅行社则较为活跃。“其实新东方去年在做<a href=\"https://laohu8.com/S/000061\">农产品</a>自营和带货时，就需要深入原产地、挖掘当地的文化和资源了，包括他们一直在做的研学营地，相当于积累了一定的基础。”</p><p>另据《深网》此前报道，有知情人士表示，“文旅现已经成为新东方及东方甄选的重要板块之一，由于现在旅游市场严重内卷，东方甄选切入文旅的核心优势是旅游线路设计，把核心线路掌握在自己手里。”</p><p>除了自身的讲师资源，据时代财经了解，近期在新东方的官方社会招聘网站和第三方招聘网站上，均公开上线了新东方文旅讲解导游、文旅产品经理、文旅计调经理等文旅相关职位。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20230721185209411v152p5h0rj6q27i\"/><p>图片来源：招聘网站</p><p>以某招聘网站上发布的“文旅讲解导游”一职为例，该岗位工作地点位于陕西，工作职责包括熟悉陕西各大旅游景区及线路，为游客讲解、介绍陕西历史文化；不断精进讲解内容、创造个人讲解风格；配合公司进行文旅达人的打造，进行文旅直播带货等。任职资格则必须具有导游资格证书，旅游管理专业、历史学专业优先，有老年团带团经验者优先，薪资水平为8000-13000元/月。</p><p>值得注意的是，该招聘要求明确指出“有老年团带团经验者优先”；而在新东方官方公众号的发文中也提及——新东方要做的文旅是面向中老年人，提供有文化幸福感、有知识获得感、有个人追求感的高品质文旅服务。</p><p>7月21日，时代财经针对新东方设立文旅公司的考虑以及相关布局等问题联系新东方方面，截至发稿时尚未获得回复。</p><p>另悉，除了此次率先落地的北京新东方文旅有限公司，新东方文旅目前在陕西、甘肃、浙江、新疆等地也均已设立分公司。</p></article></body></html>","source":"tencent","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" 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href=http://gu.qq.com/resources/shy/news/detail-v2/index.html#/?id=nesSN2023072118521083d890ae&s=b><strong>时代周报</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>俞敏洪要抢旅游业的生意了？图片来源：图虫创意据天眼查信息，7月19日，北京新东方文旅有限公司成立，注册资本10亿元，法定代表人、董事长为俞敏洪，经营范围含旅游业务、旅游开发项目策划咨询、组织文化艺术交流活动、文艺创作、互联网销售等。股东信息显示，该公司由新东方教育科技集团有限公司全资100%持股。7月21日，新东方公众号发文称：“东方甄选之后，我们再度创业，新东方将正式开拓文旅事业。”这意味着，...</p>\n\n<a 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两个月跌去70%，可谓新东方成立以来遭遇的最大危机。\n　　日前，新东方创始人俞敏洪通过个人公众号发文称，9月4日，是自己的生日。六十岁出发，归来还是少年。\n　　俞敏洪在文章中提到，第一次感到时光如梭，是进入四十岁，觉得自己不再青春年少；第一次感到老之将至，是进入五十岁，觉得人生倏忽半百，难以接受；这一次，进入六十了，尽管还不能算是古稀之年，但在年轻人看来，已经是实实在在的老人了。\n　　人本能地会抗拒变老。对于我来说，要心安理得接受自己变老的事实，可能还需要很长时间的挣扎。但我也知道，天地不仁，以万物为刍狗，不管如何挣扎，我都在一天天老去，流水无声，昼夜不息。\n　　最近，由于种种原因，新东方的事业和我个人的生活，或多或少陷入了某种困境和迷茫。尽管网络上也有对于新东方和我的诅咒谩骂之声，但更多的是认识或不认识的朋友们，真切的关心和问候。让我感觉到，人间温情和仁爱，从来没有缺席过，世界依然是美好的存在。\n　　我此生从年轻时开始，就不断经历各种困顿和挑战，也在困顿和挑战中找到了人生发展的机遇和战友。再经历新的困难和考验，一路前行直到今天。我尊重命运的安排，但从不屈服于命运的专制。我相信个人的努力，是一生精彩的关键因素，并且必然能够改变人生的困境和痛苦。尽管困境和痛苦依然会不期而至，但人生境界必定已经提升，就像我们登上了更高的山头，必然能够看到更加壮阔的世界。\n　　“所以，我一直相信，发生的一切，都是最好的安排！”俞敏洪说。（文章来源：快科技）","news_type":1,"symbols_score_info":{"09901":1,"EDU":1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":3282,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0}],"hots":[{"id":425167586730824,"gmtCreate":1744810194615,"gmtModify":1744810196197,"author":{"id":"3505789160534954","authorId":"3505789160534954","name":"新东方新希望","avatar":"https://static.tigerbbs.com/723524038ef78bee4919ac5c0c0f2006","crmLevel":4,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3505789160534954","idStr":"3505789160534954"},"themes":[],"title":"","htmlText":"‌<a 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07:05","market":"us","language":"zh","title":"黄仁勋GTC演讲全文：推理时代到来，2027营收至少万亿美元，龙虾就是新操作系统","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1122269827","media":"华尔街见闻","summary":"在GTC 2026大会上，英伟达CEO黄仁勋将公司定位为“AI工厂”构建者，称“到2027年将看到至少1万亿美元的高确信度需求”。英伟达作为平台公司，拥有技术、平台和丰富的生态系统。目前，英伟达库的下载量正以惊人速度增长，且增速仍在不断提升。这一动态组合，使英伟达架构在扩大覆盖范围、加速增长的同时，持续压低计算成本，从而反过来推动新一轮增长。GeForce是英伟达有史以来最成功的市场营销。全球每年生成的信息中，约90%都是非结构化数据。","content":"<html><head></head><body><blockquote><p>在GTC 2026大会上，英伟达CEO黄仁勋将公司定位为“AI工厂”构建者，称“到2027年将看到至少1万亿美元的高确信度需求”。他提出“Token工厂经济学”，强调每瓦性能是商业变现的核心。黄仁勋断言Agent（智能体）将终结传统SaaS模式，未来“年薪+Token预算”将成为职场新标配。</p></blockquote><h2 id=\"95a028bc\">开场致辞</h2><p style=\"text-align: justify;\">主持人： 欢迎英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋登台。</p><p style=\"text-align: justify;\">黄仁勋，创始人兼首席执行官：</p><p style=\"text-align: justify;\">欢迎来到GTC。这是一场技术大会，看到这么多人一大早就排队入场，非常高兴。</p><p style=\"text-align: justify;\">今天我们将围绕三大平台展开讨论：CUDA-X平台、系统平台，以及全新的AI工厂平台。当然，最重要的是生态系统。</p><p style=\"text-align: justify;\">首先，我要感谢我们的&#34;赛前热身&#34;主持人，他们表现出色：来自Conviction的Sarah Guo、红杉资本的Alfred Lin（英伟达的第一位风险投资人），以及英伟达第一位重要机构投资人Gavin Baker。这三位对技术有着深刻的理解，在技术生态系统中拥有广泛的影响力。此外，也感谢我亲自挑选的所有贵宾。</p><p style=\"text-align: justify;\">同时，我要感谢所有参会企业。英伟达作为平台公司，拥有技术、平台和丰富的生态系统。今天，涵盖百万亿美元产业的企业几乎全部汇聚于此——450家企业赞助了本次活动，非常感谢。</p><p style=\"text-align: justify;\">本次大会共设1,000场技术专题，汇聚2,000位演讲嘉宾，将覆盖人工智能&#34;五层蛋糕&#34;的每一层——从土地、电力与基础设施，到芯片、平台、模型，以及最终推动整个产业腾飞的各类应用。</p><h2 id=\"cuda-20\">CUDA的20年历程</h2><p style=\"text-align: justify;\">今年是CUDA诞生20周年。</p><p style=\"text-align: justify;\">20年来，我们始终致力于这一架构——这项革命性的发明：SIMT（单指令多线程），允许标量代码衍生为多线程应用，比传统方式更易于编程。近年来，我们还新增了Tiles（瓦片）支持，帮助开发者更便捷地对Tensor Core及当今AI数学结构进行编程。</p><p style=\"text-align: justify;\">迄今为止，CUDA已积累了数千种工具、编译器、框架与库，在开源社区中拥有数十万个公开项目，并已深度集成至每一个主流生态系统中。</p><h2 id=\"92798ce4\">飞轮效应与安装基础</h2><p style=\"text-align: justify;\">下面这张图，基本上描述了英伟达战略的全貌。</p><p style=\"text-align: justify;\">最难实现、也最具战略价值的，是底层的安装基础。历经20年，我们在全球构建了数亿颗运行CUDA的GPU和计算系统。我们覆盖了每一家云服务商和每一家计算机厂商，服务于几乎每一个行业。</p><p style=\"text-align: justify;\">CUDA的安装基础，正是飞轮加速的根本原因。 庞大的安装基础吸引开发者，开发者创造新算法，新算法催生突破——例如深度学习的诞生。这些突破开辟全新市场，新市场汇聚更多生态伙伴，进而形成更大的安装基础。这一飞轮正在持续加速。</p><p style=\"text-align: justify;\">目前，英伟达库的下载量正以惊人速度增长，且增速仍在不断提升。这一飞轮使得计算平台能够持续支撑海量应用和层出不穷的技术突破。</p><p style=\"text-align: justify;\">更重要的是，它也使基础设施拥有了极长的使用寿命。原因很简单：英伟达 CUDA能运行的应用范围极广，覆盖AI生命周期的每个阶段、每种数据处理平台，以及各类科学原理求解器，因此一旦安装英伟达 GPU，其使用寿命便极为可观。</p><p style=\"text-align: justify;\">这也解释了为什么我们六年前发布的Ampere架构，其云端定价至今仍在上涨。</p><p style=\"text-align: justify;\">与此同时，随着我们持续更新软件，计算成本也在不断下降——这不仅体现在初次部署时的性能跃升，更体现在加速计算带来的长期持续降本效应。由于所有GPU在架构上互相兼容，我们愿意持续支持和维护全球每一块GPU。安装基础越大，每次新优化所惠及的用户就越多。</p><p style=\"text-align: justify;\">这一动态组合，使英伟达架构在扩大覆盖范围、加速增长的同时，持续压低计算成本，从而反过来推动新一轮增长。</p><h2 id=\"cuda-ge-force\">CUDA的起点：GeForce</h2><p style=\"text-align: justify;\">CUDA的旅程，实际上始于25年前的GeForce。</p><p style=\"text-align: justify;\">GeForce是英伟达有史以来最成功的市场营销。我们从你们还年幼、尚未具备消费能力时就开始吸引未来的客户——那时是你们的父母在为你们买单，年复一年，直到有一天你们成长为出色的计算机科学家，成为真正的开发者。</p><p style=\"text-align: justify;\">25年前，我们发明了可编程着色器——世界上第一款可编程加速器，也是像素着色器的起点。这一发明驱动我们不断深入探索，5年后催生了CUDA。</p><p style=\"text-align: justify;\">将CUDA从GeForce推广到每一台计算机，是我们当时最重大的投资之一——即便当时难以负担，它也消耗了公司绝大部分利润。我们坚信其潜力，尽管初期艰辛，但经过20年、13代架构的坚守，CUDA如今已无处不在。</p><p style=\"text-align: justify;\">大约8年前，我们推出了RTX，对架构进行了彻底重新设计，引入了两项当时全新的理念：硬件光线追踪与AI驱动的图形渲染。就如同GeForce将AI带到了世界面前——让Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever、Geoffrey Hinton、Andrew Ng等人发现GPU是加速深度学习的利器，从而点燃了AI的大爆炸——如今，AI也将反过来彻底革新计算机图形学。</p><h2 id=\"dlss-5\">神经渲染：DLSS 5</h2><p style=\"text-align: justify;\">今天，我要向大家展示图形技术的未来。我们称之为神经渲染——3D图形与人工智能的融合，这就是DLSS 5。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong><em>（播放视频）</em></strong></p><p style=\"text-align: justify;\">效果震撼，对吧？我们将可控的3D图形（虚拟世界的&#34;结构化数据&#34;）与生成式AI（概率计算）融合在一起：一个完全可预测，另一个概率驱动却高度逼真。两者结合，生成的内容既美观、逼真，又完全可控。</p><p style=\"text-align: justify;\">结构化信息与生成式AI的融合，将在一个又一个行业中不断重演。结构化数据，是可信AI的基石。</p><h2 id=\"5ab68cc7\">结构化数据与非结构化数据平台</h2><p style=\"text-align: justify;\">接下来这张图可能会让你们有些震惊，但请耐心听我说完。</p><p style=\"text-align: justify;\">结构化数据——SQL、Spark、Pandas、Velox，以及Snowflake、Databricks、Amazon EMR、Azure Fabric、Google BigQuery等重要平台——都在处理数据框（Data Frame）。这些数据框本质上是巨型电子表格，承载着所有业务信息，是企业计算的&#34;基准事实&#34;。</p><p style=\"text-align: justify;\">在AI时代，这些结构化数据将被AI高速调用，因此必须被极致加速。未来的AI Agent也将广泛使用结构化数据库。</p><p style=\"text-align: justify;\">非结构化数据则代表着世界上绝大多数的信息：向量数据库、PDF、视频、语音……全球每年生成的信息中，约90%都是非结构化数据。过去，这些数据几乎毫无用处——我们将它们存入文件系统，却无法检索、无法查询。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在，AI改变了这一切。就像AI解决了多模态感知与理解问题，同样的技术可以读取PDF、理解其含义，并将其嵌入可检索、可查询的更大结构中。</p><p style=\"text-align: justify;\">为此，英伟达创建了两个基础库：</p><ul style=\"\"><li><p>cuDF：用于数据框（Data Frame）和结构化数据加速</p></li><li><p>cuVS：用于向量存储（Vector Store）、语义数据和非结构化AI数据加速</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">这两个平台将成为未来最重要的计算平台之一。</p><p style=\"text-align: justify;\">今天，我们正式宣布多项合作：</p><ul style=\"\"><li><p>IBM（SQL的发明者）正在使用cuDF加速其WatsonX数据平台</p></li><li><p>戴尔与我们合作打造了Dell AI数据平台，整合cuDF与cuVS，专为AI时代设计</p></li><li><p>Google Cloud：我们加速其Vertex AI和BigQuery平台；以Snapchat为例，我们帮助其将计算成本降低了近80%</p></li><li><p>AWS：我们加速EMR、SageMaker和Bedrock，并将把OpenAI引入AWS，推动其大规模云计算消费</p></li><li><p>Microsoft Azure：我们加速Azure AI Foundry，深度支持必应搜索，并扩展Azure区域部署</p></li><li><p>CoreWeave：全球第一家AI原生云，为GPU托管和AI推理而生</p></li><li><p>Oracle：我们是Oracle的第一位AI客户</p></li><li><p>Palantir + 戴尔：三方合作，可在任意国家、任意隔离区域、完全本地化地部署AI平台</p></li></ul><h2 id=\"nvidia\">英伟达的核心战略：垂直整合，水平开放</h2><p style=\"text-align: justify;\">英伟达是全球首家垂直整合、同时水平开放的计算公司。</p><p style=\"text-align: justify;\">加速计算不是一个芯片问题，也不是一个系统问题，其核心是应用加速。要持续为每个应用领域带来显著加速和成本降低，就必须深入理解应用、理解领域、理解算法，并在每一种部署场景中落地实施——无论是数据中心云端、本地部署、边缘计算还是机器人系统。</p><p style=\"text-align: justify;\">这就是英伟达必须深耕一个又一个垂直领域的原因。我们在理解算法的基础上，将其整合进计算平台，开放给全世界使用。</p><p style=\"text-align: justify;\">本届GTC几乎涵盖了英伟达生态的每一个垂直领域，包括：</p><ul style=\"\"><li><p>自动驾驶</p></li><li><p>金融服务（本次GTC与会者中占比最大的行业，希望来的是开发者，不是交易员）</p></li><li><p>医疗健康（正经历其&#34;ChatGPT时刻&#34;）</p></li><li><p>工业制造</p></li><li><p>娱乐与游戏</p></li><li><p>机器人（110台机器人参展，几乎每家机器人公司都在与英伟达合作）</p></li><li><p>电信（约2万亿美元规模的行业，基站将演变为AI边缘计算基础设施）</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">我们在本届大会上宣布100个库和约40个模型的更新。这些库是公司的核心资产，是激活计算平台、解决实际问题的关键。</p><p style=\"text-align: justify;\">其中最重要的库之一是cuDNN（CUDA深度神经网络库），它彻底革命性地改变了人工智能，点燃了现代AI的大爆炸。</p><h2 id=\"cfacaa36\">推理拐点的到来</h2><p style=\"text-align: justify;\">过去两年里，究竟发生了什么？三件大事推动了这一切：</p><p style=\"text-align: justify;\">第一：ChatGPT与生成式AI时代的开启（2022年底至2023年）。 AI不仅能感知与理解，还能翻译、创作，生成全新内容。生成式计算从根本上改变了计算机的架构方式与建设逻辑。</p><p style=\"text-align: justify;\">第二：推理AI的崛起（o1及o3模型）。 推理AI使模型能够反思、规划，将复杂问题分解为可处理的步骤，让AI更加值得信赖，并扎根于事实。这使ChatGPT的使用量急剧攀升，同时也大幅增加了输入与输出Token的计算量。</p><p style=\"text-align: justify;\">第三：Claude Code与Agentic AI的诞生。 这是第一个真正意义上的Agentic模型，能够读取文件、编写代码、编译、测试、评估，并迭代优化。Claude Code彻底革新了软件工程。如今英伟达内部，每一位软件工程师都在使用AI Agent辅助编程。</p><p style=\"text-align: justify;\">AI经历了从&#34;感知&#34;到&#34;生成&#34;，从&#34;生成&#34;到&#34;推理&#34;，再从&#34;推理&#34;到&#34;执行&#34;的演进历程——如今的AI能够完成真正富有成效的工作。</p><p style=\"text-align: justify;\">推理拐点已然到来。 AI每次思考、执行、读取、推理，都需要进行推断（Inference），Token生成需求呈爆炸式增长。过去两年间，单次工作的计算需求提升了约10,000倍，使用量提升了约100倍，计算总需求的增幅接近100万倍。</p><h2 id=\"5000-1\">从5000亿到1万亿美元</h2><p style=\"text-align: justify;\">去年GTC上，我提到我们看到了至2026年、对Blackwell和Rubin约5000亿美元的高可信度需求。</p><p style=\"text-align: justify;\">今天，在GTC整整一年后，站在当下，我可以清晰地看到：至少到2027年，需求将达到1万亿美元。</p><p style=\"text-align: justify;\">而且，我确信实际计算需求将远高于此。</p><p style=\"text-align: justify;\">去年是英伟达的推理之年。我们全力确保在训练和后训练之外，在AI生命周期的每个阶段都表现卓越，从而使基础设施投资能够长期持续发挥价值。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们也很高兴看到Anthropic选择了英伟达，Meta SL也选择了英伟达。当前，开源模型已接近前沿水平，并已无处不在。英伟达是目前全球唯一能够在语言、生物学、计算机图形学、计算机视觉、语音、蛋白质与化学、机器人等所有AI领域，跨所有AI模型，覆盖边缘到云端全场景的计算平台。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们架构的&#34;可迁移性（Fungibility）&#34;，使其成为构建AI基础设施时最低成本、最高置信度的平台。当你投入万亿美元建设基础设施时，你需要完全的信心——英伟达是目前全球唯一能够让你充满信心部署的计算平台，无论是云端、本地还是任何国家。</p><p style=\"text-align: justify;\">目前，我们60%的业务来自五大超大规模云服务商，另外40%来自区域云、主权云、企业、工业、机器人、边缘和超算等多个领域。这种多元化的覆盖本身就是韧性所在——AI已不再是单一应用，而是一场真正意义上的计算平台转变。</p><h2 id=\"b4c058b7\">推理性能的突破</h2><p style=\"text-align: justify;\">我们在推理优化上取得了根本性突破：</p><p style=\"text-align: justify;\">这是有史以来最全面的AI推理性能测评（来自Semi Analysis）。分析维度如下：</p><ul style=\"\"><li><p>纵轴（每瓦Token数）：反映吞吐量。每个数据中心都受电力约束，1吉瓦的工厂无法变成2吉瓦，必须在有限电力内最大化Token产出。</p></li><li><p>横轴（推理速度/Token速率）：反映交互性与AI&#34;智能度&#34;。速度越快，模型越大、上下文越长、思考越深——也就越&#34;聪明&#34;。</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">结果令人震惊：</p><p style=\"text-align: justify;\">从Hopper H200到Grace Blackwell，摩尔定律预期能带来约1.5倍的提升，但实际提升达到35倍的每瓦性能。Semi Analysis的Dylan Patel甚至指出我报告的数据过于保守——实际上是50倍。</p><p style=\"text-align: justify;\">这意味着英伟达的每Token成本是全球最低。一个吉瓦数据中心建设成本约400亿美元（摊销15年），无论如何都必须付出这笔固定成本——因此必须在其上安装性能最优的计算系统，才能实现最低的Token成本。这一点，目前无可匹敌。</p><p style=\"text-align: justify;\">以Fireworks AI为例：我们更新了他们的软件后，同一套系统的Token速率从约700 tokens/秒提升至近5,000 tokens/秒，提升了7倍。这就是极致协同设计的威力。</p><p style=\"text-align: justify;\">Token工厂的商业逻辑：</p><p style=\"text-align: justify;\">未来每家云服务商、AI公司都将从Token工厂的视角审视其业务。不同Token速率对应不同服务等级与定价：</p><ul style=\"\"><li><p>免费层：高吞吐、低速度</p></li><li><p>基础层：约3美元/百万Token</p></li><li><p>标准层：约6美元/百万Token</p></li><li><p>高级层：约45美元/百万Token</p></li><li><p>顶级层：约150美元/百万Token（高速、超长上下文、最大模型）</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">以Grace Blackwell为例：与Hopper相比，在最具商业价值的服务层级，其吞吐量提升了35倍，可大幅增加可变现容量，将整体数据中心收益提升约5倍。</p><h2 id=\"vera-rubin\">Vera Rubin：下一代架构</h2><p style=\"text-align: justify;\"><strong><em>（播放视频）</em></strong></p><p style=\"text-align: justify;\">现在，我不再只展示一颗芯片——我展示的是整个系统。这就是Vera Rubin。</p><p style=\"text-align: justify;\">Vera Rubin专为Agentic系统设计，其核心逻辑非常清晰：</p><ul style=\"\"><li><p>大型语言模型将越来越大，需要生成更多Token、更快速地思考；</p></li><li><p>AI Agent将频繁访问内存（KV Cache）、结构化数据（cuDF）和非结构化数据（cuVS）；</p></li><li><p>存储系统将承受巨大压力；</p></li><li><p>工具调用要求CPU具备极高的单线程性能。</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">为此，我们打造了全新的Vera CPU——全球唯一使用LPDDR5的数据中心CPU，兼具极高单线程性能、出色数据处理能力和无与伦比的能效比。</p><p style=\"text-align: justify;\">Vera Rubin系统的核心特性：</p><ul style=\"\"><li><p>100%液冷，所有线缆大幅简化</p></li><li><p>安装时间从两天缩短至两小时</p></li><li><p>使用45°C热水冷却，大幅降低数据中心冷却能耗</p></li><li><p>搭载第六代NVLink交换系统（全球唯一）——完全液冷，极难实现，我为团队感到无比自豪</p></li><li><p>全球首款CPO Spectrum-X交换机（共封装光学）已量产：光子直接集成至芯片，电子信号转换为光子，直接连接至芯片。该工艺与台积电联合研发，我们是全球唯一量产者，称为&#34;CoOP&#34;，彻底革命性。</p></li><li><p>各系列CPU也进入量产，已确定将成为数十亿美元规模的独立业务</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">Rubin Ultra（超级版）：</p><p style=\"text-align: justify;\">Rubin Ultra采用全新&#34;Kyber&#34;机架，支持144颗GPU构成单一NVLink域。计算节点从正面插入，NVLink交换机从背面通过中板连接，整体构成一台巨型计算机。</p><p style=\"text-align: justify;\">在技术路线图方面：</p><ul style=\"\"><li><p>Blackwell（当前）：Oberon系统，支持NVLink 72</p></li><li><p>Vera Rubin：Kyber机架（NVLink 144）+ Oberon铜缆/光学扩展至NVLink 576</p></li><li><p>Vera Rubin Ultra：Rubin Ultra芯片 + LP35（首次引入NVFP4计算结构）</p></li><li><p>Feynman（下一代）：全新GPU + LP40 + Rosa CPU（Rosalyn简称）+ Bluefield 5 + CX 10 + 铜缆与CPO双模扩展</p></li></ul><h2 id=\"grok\">Grok收购与异构推理突破</h2><p style=\"text-align: justify;\">我们收购了Grok的技术团队，并获得了技术授权，进行深度集成。</p><p style=\"text-align: justify;\">Grok处理器的核心特点：</p><ul style=\"\"><li><p>确定性数据流处理器，静态编译，由编译器调度计算</p></li><li><p>计算与数据同时到达，完全软件调度，无动态调度</p></li><li><p>拥有海量SRAM，专为推理这一单一工作负载设计</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">其局限在于：单颗Grok芯片仅有500MB存储（相比之下，单颗Rubin芯片有288GB），无法容纳大型模型的参数及KV Cache，限制了其规模化能力——直到我们有了一个绝妙的想法。</p><p style=\"text-align: justify;\">Dynamo：推理解耦框架</p><p style=\"text-align: justify;\">我们开发了Dynamo软件，将推理流程重新架构：</p><ul style=\"\"><li><p>预填充（Prefill）阶段：在Vera Rubin上执行（需要大量算力）</p></li><li><p>解码（Decode）阶段的Attention计算：在Vera Rubin上执行（需要大量算力）</p></li><li><p>解码阶段的前馈网络（FFN）/ Token生成：在Grok芯片上执行（需要大带宽、低延迟）</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">两款架构截然不同的处理器——一个专为高吞吐量，一个专为低延迟——通过Dynamo紧密耦合，延迟降低约50%。</p><p style=\"text-align: justify;\">结果：在最具商业价值的服务层级，性能提升35倍，同时开辟了此前从未有过的全新推理性能层级。</p><p style=\"text-align: justify;\">Grok LP30由三星代工制造，目前已投入量产，预计2026年第三季度开始出货。</p><p style=\"text-align: justify;\">Grok的最优部署策略：</p><ul style=\"\"><li><p>若工作负载以高吞吐量为主：100% Vera Rubin</p></li><li><p>若有大量高价值代码生成或高速Token需求：建议将25%算力配置为Grok，其余75%保持Vera Rubin。</p></li></ul><h2 id=\"ai\">AI工厂规模与展望</h2><p style=\"text-align: justify;\">在一个吉瓦级工厂中，仅用两年时间，通过上述架构优化，Token生成速率将从2200万提升至7亿，提升幅度350倍。</p><p style=\"text-align: justify;\">这就是极致协同设计的力量——垂直整合、水平开放，让所有人共享这一成果。</p><p style=\"text-align: justify;\">随着AI工厂规模急剧扩张，我们发现一个关键问题：数据中心中各类技术供应商过去从未互相接触，各自独立开发，导致大量能源浪费。</p><p style=\"text-align: justify;\">为此，我们创建了英伟达 DSX平台，基于Omniverse，让所有合作伙伴能够在虚拟世界中共同设计吉瓦级AI工厂——涵盖机械、热管理、电气、网络的全系统仿真，并与电网实时互联，通过Max-Q技术动态优化功耗与冷却。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们相信，仅这一平台就能释放约两倍的效率提升——在万亿美元规模下，这是极其巨大的价值。</p><p style=\"text-align: justify;\">此外，英伟达还将进军太空：Thor芯片已通过辐射认证，部署于卫星之中。我们正与合作伙伴开发Vera Rubin Space-1，在太空中建设数据中心（需解决纯辐射散热的工程挑战）。</p><h2 id=\"open-claw-ai-agent\">OpenClaw：AI Agent的操作系统</h2><p style=\"text-align: justify;\">现在谈谈一个重大新发现。</p><p style=\"text-align: justify;\">Peter Steinberger开发了一款软件，叫做OpenClaw。它成为了有史以来最受欢迎的开源项目，在短短几周内超越了Linux三十年来的传播速度。</p><p style=\"text-align: justify;\">OpenClaw是什么？ 它是一个Agentic系统，能够：</p><ul style=\"\"><li><p>连接大型语言模型</p></li><li><p>访问工具和文件系统</p></li><li><p>执行调度和定时任务</p></li><li><p>将问题分解为逐步执行的子任务</p></li><li><p>生成并调用子Agent</p></li><li><p>支持多模态交互（文字、语音、手势等）</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">换言之，OpenClaw本质上是Agentic计算机的操作系统。就像Windows使个人电脑成为可能，OpenClaw使个人Agent成为可能。</p><p style=\"text-align: justify;\">每家企业的关键问题已变为：你的OpenClaw战略是什么？</p><p style=\"text-align: justify;\">就像曾经每家公司都需要Linux战略、HTTP/HTML战略、Kubernetes战略，今天每家公司都必须有OpenClaw战略和Agentic系统战略。</p><p style=\"text-align: justify;\">企业IT的范式转变：</p><p style=\"text-align: justify;\">旧模式：数据中心存储文件 → 软件工具 → 人类使用工具</p><p style=\"text-align: justify;\">新模式：每一家SaaS公司都将成为AaaS（Agentic as a Service）公司，提供专业化的Agent服务。</p><p style=\"text-align: justify;\">然而，企业内部的Agentic系统存在重大安全挑战：它可以访问敏感信息、执行代码、对外通信。为此，我们与Peter Steinberger合作，联合全球顶尖安全专家，开发了OpenClaw Enterprise版本，基于OpenShell安全技术，配备策略引擎、网络护栏和隐私路由器，打造了企业级安全的参考架构，我们将其命名为NemoClaw，可直接下载使用。</p><h2 id=\"id_2650430099\">英伟达开放模型计划</h2><p style=\"text-align: justify;\">英伟达已在每个AI领域的前沿模型上确立了领导地位：</p><table style=\"border-collapse: collapse;\"><tbody><tr><th style=\"text-align: left;\"><p><strong>模型</strong></p></th><th style=\"text-align: left;\"><p><strong>领域</strong></p></th></tr></tbody><tbody><tr><td style=\"text-align: left;\"><p>Nemotron</p></td><td style=\"text-align: left;\"><p>大型语言模型</p></td></tr><tr><td style=\"text-align: left;\"><p>Cosmos</p></td><td style=\"text-align: left;\"><p>世界基础模型</p></td></tr><tr><td style=\"text-align: left;\"><p>GROOT</p></td><td style=\"text-align: left;\"><p>通用机器人模型</p></td></tr><tr><td style=\"text-align: left;\"><p>Alpamayo</p></td><td style=\"text-align: left;\"><p>自动驾驶</p></td></tr><tr><td style=\"text-align: left;\"><p>BioNeMo</p></td><td style=\"text-align: left;\"><p>数字生物学/药物发现</p></td></tr><tr><td style=\"text-align: left;\"><p>PhysicsNeMo</p></td><td style=\"text-align: left;\"><p>AI物理仿真</p></td></tr></tbody></table><p style=\"text-align: justify;\">今天，我们正式宣布成立Nemotron联盟，与以下公司合作共同打造Nemotron 4：</p><ul style=\"\"><li><p>BlackForest Labs（图像生成）</p></li><li><p>Cursor（代码编辑）</p></li><li><p>LangChain（自定义Agent构建框架，十亿次下载）</p></li><li><p>Mistral（开源大模型）</p></li><li><p>Perplexity（AI搜索）</p></li><li><p>Reflection（多模态Agentic系统）</p></li><li><p>Sarvam（印度AI公司）</p></li><li><p>Thinking Machines（Mira Murati创立的实验室）</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">这些公司正在与我们合作，共同将NemoClaw参考设计、英伟达 Agentic AI工具包以及全系列开放模型深度集成到各自的产品与服务中。</p><h2 id=\"id_1488199160\">物理AI与机器人</h2><p style=\"text-align: justify;\">除数字Agent之外，我们长期致力于物理AI与机器人领域。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们为机器人系统打造了三台关键计算机：</p><ul style=\"\"><li><p>训练计算机</p></li><li><p>合成数据生成与仿真计算机</p></li><li><p>机器人本体内置计算机</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">我们与Siemens、Cadence等众多合作伙伴深度集成，并宣布了一系列重大合作：</p><p style=\"text-align: justify;\">自动驾驶领域： 自动驾驶的&#34;ChatGPT时刻&#34;已经到来。今天，我们宣布四家全新RoboTaxi合作伙伴：比亚迪、现代、日产、吉利，加上之前的奔驰、丰田、通用，每年合计生产1800万辆汽车，全面接入英伟达 RoboTaxi Ready平台。同时，我们宣布与Uber达成重大合作，将在多个城市部署RoboTaxi车辆并接入其网络。</p><p style=\"text-align: justify;\">工业机器人领域： 我们与ABB、Universal Robots、KUKA及卡特彼勒等众多工业机器人公司合作，将物理AI模型与仿真系统整合部署至全球制造产线。</p><p style=\"text-align: justify;\">电信领域： T-Mobile也出现在这里——未来的无线基站将演变为英伟达 Aerial AI RAN，能够动态推理流量、自适应调整波束赋形，在提升信号质量的同时显著节省能耗。</p><p style=\"text-align: justify;\">最后，我们展示了与迪士尼联合开发的&#34;奥拉夫&#34;机器人——基于Jetson计算平台、Omniverse训练环境，以及与迪士尼、DeepMind联合开发的Newton物理求解器（运行于英伟达 Warp之上），实现了真实物理世界中的自适应运动。这是物理AI的精彩呈现，也是未来主题公园的生动预演。</p><h2 id=\"e9de55c8\">总结</h2><p style=\"text-align: justify;\">本次GTC，我们围绕四大核心主题展开：</p><ol start=\"1\" style=\"\"><li><p style=\"text-align: justify;\">推理拐点——AI从&#34;能理解&#34;到&#34;能生成&#34;到&#34;能推理&#34;再到&#34;能工作&#34;的跃迁，计算需求暴增百万倍，推理拐点正式到来；</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">AI工厂——数据中心正在从存储文件的&#34;数据中心&#34;演变为生产Token的&#34;AI工厂&#34;，Vera Rubin将在每一服务层级实现约5倍的收益提升；</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">OpenClaw与Agent革命——企业IT正在经历深刻变革，每家公司都必须制定Agent战略，NemoClaw提供了安全可用的参考设计；</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">物理AI与机器人——自动驾驶、工业机器人、人形机器人，物理AI的时代已经到来。</p></li></ol><p style=\"text-align: justify;\">祝大家GTC愉快，谢谢！</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>黄仁勋GTC演讲全文：推理时代到来，2027营收至少万亿美元，龙虾就是新操作系统</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ font:inherit;margin:0;padding:0;vertical-align:baseline;border:0 }\nbody{ font-size:16px; line-height:1.5; color:#999; background:transparent; }\n.wrapper{ overflow:hidden;word-break:break-all;padding:10px; }\nh1,h2{ font-weight:normal; line-height:1.35; margin-bottom:.6em; }\nh3,h4,h5,h6{ line-height:1.35; margin-bottom:1em; }\nh1{ font-size:24px; }\nh2{ font-size:20px; }\nh3{ font-size:18px; }\nh4{ font-size:16px; }\nh5{ font-size:14px; }\nh6{ font-size:12px; }\np,ul,ol,blockquote,dl,table{ margin:1.2em 0; }\nul,ol{ margin-left:2em; }\nul{ list-style:disc; 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07:05</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<html><head></head><body><blockquote><p>在GTC 2026大会上，英伟达CEO黄仁勋将公司定位为“AI工厂”构建者，称“到2027年将看到至少1万亿美元的高确信度需求”。他提出“Token工厂经济学”，强调每瓦性能是商业变现的核心。黄仁勋断言Agent（智能体）将终结传统SaaS模式，未来“年薪+Token预算”将成为职场新标配。</p></blockquote><h2 id=\"95a028bc\">开场致辞</h2><p style=\"text-align: justify;\">主持人： 欢迎英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋登台。</p><p style=\"text-align: justify;\">黄仁勋，创始人兼首席执行官：</p><p style=\"text-align: justify;\">欢迎来到GTC。这是一场技术大会，看到这么多人一大早就排队入场，非常高兴。</p><p style=\"text-align: justify;\">今天我们将围绕三大平台展开讨论：CUDA-X平台、系统平台，以及全新的AI工厂平台。当然，最重要的是生态系统。</p><p style=\"text-align: justify;\">首先，我要感谢我们的&#34;赛前热身&#34;主持人，他们表现出色：来自Conviction的Sarah Guo、红杉资本的Alfred Lin（英伟达的第一位风险投资人），以及英伟达第一位重要机构投资人Gavin Baker。这三位对技术有着深刻的理解，在技术生态系统中拥有广泛的影响力。此外，也感谢我亲自挑选的所有贵宾。</p><p style=\"text-align: justify;\">同时，我要感谢所有参会企业。英伟达作为平台公司，拥有技术、平台和丰富的生态系统。今天，涵盖百万亿美元产业的企业几乎全部汇聚于此——450家企业赞助了本次活动，非常感谢。</p><p style=\"text-align: justify;\">本次大会共设1,000场技术专题，汇聚2,000位演讲嘉宾，将覆盖人工智能&#34;五层蛋糕&#34;的每一层——从土地、电力与基础设施，到芯片、平台、模型，以及最终推动整个产业腾飞的各类应用。</p><h2 id=\"cuda-20\">CUDA的20年历程</h2><p style=\"text-align: justify;\">今年是CUDA诞生20周年。</p><p style=\"text-align: justify;\">20年来，我们始终致力于这一架构——这项革命性的发明：SIMT（单指令多线程），允许标量代码衍生为多线程应用，比传统方式更易于编程。近年来，我们还新增了Tiles（瓦片）支持，帮助开发者更便捷地对Tensor Core及当今AI数学结构进行编程。</p><p style=\"text-align: justify;\">迄今为止，CUDA已积累了数千种工具、编译器、框架与库，在开源社区中拥有数十万个公开项目，并已深度集成至每一个主流生态系统中。</p><h2 id=\"92798ce4\">飞轮效应与安装基础</h2><p style=\"text-align: justify;\">下面这张图，基本上描述了英伟达战略的全貌。</p><p style=\"text-align: justify;\">最难实现、也最具战略价值的，是底层的安装基础。历经20年，我们在全球构建了数亿颗运行CUDA的GPU和计算系统。我们覆盖了每一家云服务商和每一家计算机厂商，服务于几乎每一个行业。</p><p style=\"text-align: justify;\">CUDA的安装基础，正是飞轮加速的根本原因。 庞大的安装基础吸引开发者，开发者创造新算法，新算法催生突破——例如深度学习的诞生。这些突破开辟全新市场，新市场汇聚更多生态伙伴，进而形成更大的安装基础。这一飞轮正在持续加速。</p><p style=\"text-align: justify;\">目前，英伟达库的下载量正以惊人速度增长，且增速仍在不断提升。这一飞轮使得计算平台能够持续支撑海量应用和层出不穷的技术突破。</p><p style=\"text-align: justify;\">更重要的是，它也使基础设施拥有了极长的使用寿命。原因很简单：英伟达 CUDA能运行的应用范围极广，覆盖AI生命周期的每个阶段、每种数据处理平台，以及各类科学原理求解器，因此一旦安装英伟达 GPU，其使用寿命便极为可观。</p><p style=\"text-align: justify;\">这也解释了为什么我们六年前发布的Ampere架构，其云端定价至今仍在上涨。</p><p style=\"text-align: justify;\">与此同时，随着我们持续更新软件，计算成本也在不断下降——这不仅体现在初次部署时的性能跃升，更体现在加速计算带来的长期持续降本效应。由于所有GPU在架构上互相兼容，我们愿意持续支持和维护全球每一块GPU。安装基础越大，每次新优化所惠及的用户就越多。</p><p style=\"text-align: justify;\">这一动态组合，使英伟达架构在扩大覆盖范围、加速增长的同时，持续压低计算成本，从而反过来推动新一轮增长。</p><h2 id=\"cuda-ge-force\">CUDA的起点：GeForce</h2><p style=\"text-align: justify;\">CUDA的旅程，实际上始于25年前的GeForce。</p><p style=\"text-align: justify;\">GeForce是英伟达有史以来最成功的市场营销。我们从你们还年幼、尚未具备消费能力时就开始吸引未来的客户——那时是你们的父母在为你们买单，年复一年，直到有一天你们成长为出色的计算机科学家，成为真正的开发者。</p><p style=\"text-align: justify;\">25年前，我们发明了可编程着色器——世界上第一款可编程加速器，也是像素着色器的起点。这一发明驱动我们不断深入探索，5年后催生了CUDA。</p><p style=\"text-align: justify;\">将CUDA从GeForce推广到每一台计算机，是我们当时最重大的投资之一——即便当时难以负担，它也消耗了公司绝大部分利润。我们坚信其潜力，尽管初期艰辛，但经过20年、13代架构的坚守，CUDA如今已无处不在。</p><p style=\"text-align: justify;\">大约8年前，我们推出了RTX，对架构进行了彻底重新设计，引入了两项当时全新的理念：硬件光线追踪与AI驱动的图形渲染。就如同GeForce将AI带到了世界面前——让Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever、Geoffrey Hinton、Andrew Ng等人发现GPU是加速深度学习的利器，从而点燃了AI的大爆炸——如今，AI也将反过来彻底革新计算机图形学。</p><h2 id=\"dlss-5\">神经渲染：DLSS 5</h2><p style=\"text-align: justify;\">今天，我要向大家展示图形技术的未来。我们称之为神经渲染——3D图形与人工智能的融合，这就是DLSS 5。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong><em>（播放视频）</em></strong></p><p style=\"text-align: justify;\">效果震撼，对吧？我们将可控的3D图形（虚拟世界的&#34;结构化数据&#34;）与生成式AI（概率计算）融合在一起：一个完全可预测，另一个概率驱动却高度逼真。两者结合，生成的内容既美观、逼真，又完全可控。</p><p style=\"text-align: justify;\">结构化信息与生成式AI的融合，将在一个又一个行业中不断重演。结构化数据，是可信AI的基石。</p><h2 id=\"5ab68cc7\">结构化数据与非结构化数据平台</h2><p style=\"text-align: justify;\">接下来这张图可能会让你们有些震惊，但请耐心听我说完。</p><p style=\"text-align: justify;\">结构化数据——SQL、Spark、Pandas、Velox，以及Snowflake、Databricks、Amazon EMR、Azure Fabric、Google BigQuery等重要平台——都在处理数据框（Data Frame）。这些数据框本质上是巨型电子表格，承载着所有业务信息，是企业计算的&#34;基准事实&#34;。</p><p style=\"text-align: justify;\">在AI时代，这些结构化数据将被AI高速调用，因此必须被极致加速。未来的AI Agent也将广泛使用结构化数据库。</p><p style=\"text-align: justify;\">非结构化数据则代表着世界上绝大多数的信息：向量数据库、PDF、视频、语音……全球每年生成的信息中，约90%都是非结构化数据。过去，这些数据几乎毫无用处——我们将它们存入文件系统，却无法检索、无法查询。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在，AI改变了这一切。就像AI解决了多模态感知与理解问题，同样的技术可以读取PDF、理解其含义，并将其嵌入可检索、可查询的更大结构中。</p><p style=\"text-align: justify;\">为此，英伟达创建了两个基础库：</p><ul style=\"\"><li><p>cuDF：用于数据框（Data Frame）和结构化数据加速</p></li><li><p>cuVS：用于向量存储（Vector Store）、语义数据和非结构化AI数据加速</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">这两个平台将成为未来最重要的计算平台之一。</p><p style=\"text-align: justify;\">今天，我们正式宣布多项合作：</p><ul style=\"\"><li><p>IBM（SQL的发明者）正在使用cuDF加速其WatsonX数据平台</p></li><li><p>戴尔与我们合作打造了Dell AI数据平台，整合cuDF与cuVS，专为AI时代设计</p></li><li><p>Google Cloud：我们加速其Vertex AI和BigQuery平台；以Snapchat为例，我们帮助其将计算成本降低了近80%</p></li><li><p>AWS：我们加速EMR、SageMaker和Bedrock，并将把OpenAI引入AWS，推动其大规模云计算消费</p></li><li><p>Microsoft Azure：我们加速Azure AI Foundry，深度支持必应搜索，并扩展Azure区域部署</p></li><li><p>CoreWeave：全球第一家AI原生云，为GPU托管和AI推理而生</p></li><li><p>Oracle：我们是Oracle的第一位AI客户</p></li><li><p>Palantir + 戴尔：三方合作，可在任意国家、任意隔离区域、完全本地化地部署AI平台</p></li></ul><h2 id=\"nvidia\">英伟达的核心战略：垂直整合，水平开放</h2><p style=\"text-align: justify;\">英伟达是全球首家垂直整合、同时水平开放的计算公司。</p><p style=\"text-align: justify;\">加速计算不是一个芯片问题，也不是一个系统问题，其核心是应用加速。要持续为每个应用领域带来显著加速和成本降低，就必须深入理解应用、理解领域、理解算法，并在每一种部署场景中落地实施——无论是数据中心云端、本地部署、边缘计算还是机器人系统。</p><p style=\"text-align: justify;\">这就是英伟达必须深耕一个又一个垂直领域的原因。我们在理解算法的基础上，将其整合进计算平台，开放给全世界使用。</p><p style=\"text-align: justify;\">本届GTC几乎涵盖了英伟达生态的每一个垂直领域，包括：</p><ul style=\"\"><li><p>自动驾驶</p></li><li><p>金融服务（本次GTC与会者中占比最大的行业，希望来的是开发者，不是交易员）</p></li><li><p>医疗健康（正经历其&#34;ChatGPT时刻&#34;）</p></li><li><p>工业制造</p></li><li><p>娱乐与游戏</p></li><li><p>机器人（110台机器人参展，几乎每家机器人公司都在与英伟达合作）</p></li><li><p>电信（约2万亿美元规模的行业，基站将演变为AI边缘计算基础设施）</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">我们在本届大会上宣布100个库和约40个模型的更新。这些库是公司的核心资产，是激活计算平台、解决实际问题的关键。</p><p style=\"text-align: justify;\">其中最重要的库之一是cuDNN（CUDA深度神经网络库），它彻底革命性地改变了人工智能，点燃了现代AI的大爆炸。</p><h2 id=\"cfacaa36\">推理拐点的到来</h2><p style=\"text-align: justify;\">过去两年里，究竟发生了什么？三件大事推动了这一切：</p><p style=\"text-align: justify;\">第一：ChatGPT与生成式AI时代的开启（2022年底至2023年）。 AI不仅能感知与理解，还能翻译、创作，生成全新内容。生成式计算从根本上改变了计算机的架构方式与建设逻辑。</p><p style=\"text-align: justify;\">第二：推理AI的崛起（o1及o3模型）。 推理AI使模型能够反思、规划，将复杂问题分解为可处理的步骤，让AI更加值得信赖，并扎根于事实。这使ChatGPT的使用量急剧攀升，同时也大幅增加了输入与输出Token的计算量。</p><p style=\"text-align: justify;\">第三：Claude Code与Agentic AI的诞生。 这是第一个真正意义上的Agentic模型，能够读取文件、编写代码、编译、测试、评估，并迭代优化。Claude Code彻底革新了软件工程。如今英伟达内部，每一位软件工程师都在使用AI Agent辅助编程。</p><p style=\"text-align: justify;\">AI经历了从&#34;感知&#34;到&#34;生成&#34;，从&#34;生成&#34;到&#34;推理&#34;，再从&#34;推理&#34;到&#34;执行&#34;的演进历程——如今的AI能够完成真正富有成效的工作。</p><p style=\"text-align: justify;\">推理拐点已然到来。 AI每次思考、执行、读取、推理，都需要进行推断（Inference），Token生成需求呈爆炸式增长。过去两年间，单次工作的计算需求提升了约10,000倍，使用量提升了约100倍，计算总需求的增幅接近100万倍。</p><h2 id=\"5000-1\">从5000亿到1万亿美元</h2><p style=\"text-align: justify;\">去年GTC上，我提到我们看到了至2026年、对Blackwell和Rubin约5000亿美元的高可信度需求。</p><p style=\"text-align: justify;\">今天，在GTC整整一年后，站在当下，我可以清晰地看到：至少到2027年，需求将达到1万亿美元。</p><p style=\"text-align: justify;\">而且，我确信实际计算需求将远高于此。</p><p style=\"text-align: justify;\">去年是英伟达的推理之年。我们全力确保在训练和后训练之外，在AI生命周期的每个阶段都表现卓越，从而使基础设施投资能够长期持续发挥价值。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们也很高兴看到Anthropic选择了英伟达，Meta SL也选择了英伟达。当前，开源模型已接近前沿水平，并已无处不在。英伟达是目前全球唯一能够在语言、生物学、计算机图形学、计算机视觉、语音、蛋白质与化学、机器人等所有AI领域，跨所有AI模型，覆盖边缘到云端全场景的计算平台。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们架构的&#34;可迁移性（Fungibility）&#34;，使其成为构建AI基础设施时最低成本、最高置信度的平台。当你投入万亿美元建设基础设施时，你需要完全的信心——英伟达是目前全球唯一能够让你充满信心部署的计算平台，无论是云端、本地还是任何国家。</p><p style=\"text-align: justify;\">目前，我们60%的业务来自五大超大规模云服务商，另外40%来自区域云、主权云、企业、工业、机器人、边缘和超算等多个领域。这种多元化的覆盖本身就是韧性所在——AI已不再是单一应用，而是一场真正意义上的计算平台转变。</p><h2 id=\"b4c058b7\">推理性能的突破</h2><p style=\"text-align: justify;\">我们在推理优化上取得了根本性突破：</p><p style=\"text-align: justify;\">这是有史以来最全面的AI推理性能测评（来自Semi Analysis）。分析维度如下：</p><ul style=\"\"><li><p>纵轴（每瓦Token数）：反映吞吐量。每个数据中心都受电力约束，1吉瓦的工厂无法变成2吉瓦，必须在有限电力内最大化Token产出。</p></li><li><p>横轴（推理速度/Token速率）：反映交互性与AI&#34;智能度&#34;。速度越快，模型越大、上下文越长、思考越深——也就越&#34;聪明&#34;。</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">结果令人震惊：</p><p style=\"text-align: justify;\">从Hopper H200到Grace Blackwell，摩尔定律预期能带来约1.5倍的提升，但实际提升达到35倍的每瓦性能。Semi Analysis的Dylan Patel甚至指出我报告的数据过于保守——实际上是50倍。</p><p style=\"text-align: justify;\">这意味着英伟达的每Token成本是全球最低。一个吉瓦数据中心建设成本约400亿美元（摊销15年），无论如何都必须付出这笔固定成本——因此必须在其上安装性能最优的计算系统，才能实现最低的Token成本。这一点，目前无可匹敌。</p><p style=\"text-align: justify;\">以Fireworks AI为例：我们更新了他们的软件后，同一套系统的Token速率从约700 tokens/秒提升至近5,000 tokens/秒，提升了7倍。这就是极致协同设计的威力。</p><p style=\"text-align: justify;\">Token工厂的商业逻辑：</p><p style=\"text-align: justify;\">未来每家云服务商、AI公司都将从Token工厂的视角审视其业务。不同Token速率对应不同服务等级与定价：</p><ul style=\"\"><li><p>免费层：高吞吐、低速度</p></li><li><p>基础层：约3美元/百万Token</p></li><li><p>标准层：约6美元/百万Token</p></li><li><p>高级层：约45美元/百万Token</p></li><li><p>顶级层：约150美元/百万Token（高速、超长上下文、最大模型）</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">以Grace Blackwell为例：与Hopper相比，在最具商业价值的服务层级，其吞吐量提升了35倍，可大幅增加可变现容量，将整体数据中心收益提升约5倍。</p><h2 id=\"vera-rubin\">Vera Rubin：下一代架构</h2><p style=\"text-align: justify;\"><strong><em>（播放视频）</em></strong></p><p style=\"text-align: justify;\">现在，我不再只展示一颗芯片——我展示的是整个系统。这就是Vera Rubin。</p><p style=\"text-align: justify;\">Vera Rubin专为Agentic系统设计，其核心逻辑非常清晰：</p><ul style=\"\"><li><p>大型语言模型将越来越大，需要生成更多Token、更快速地思考；</p></li><li><p>AI Agent将频繁访问内存（KV Cache）、结构化数据（cuDF）和非结构化数据（cuVS）；</p></li><li><p>存储系统将承受巨大压力；</p></li><li><p>工具调用要求CPU具备极高的单线程性能。</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">为此，我们打造了全新的Vera CPU——全球唯一使用LPDDR5的数据中心CPU，兼具极高单线程性能、出色数据处理能力和无与伦比的能效比。</p><p style=\"text-align: justify;\">Vera Rubin系统的核心特性：</p><ul style=\"\"><li><p>100%液冷，所有线缆大幅简化</p></li><li><p>安装时间从两天缩短至两小时</p></li><li><p>使用45°C热水冷却，大幅降低数据中心冷却能耗</p></li><li><p>搭载第六代NVLink交换系统（全球唯一）——完全液冷，极难实现，我为团队感到无比自豪</p></li><li><p>全球首款CPO Spectrum-X交换机（共封装光学）已量产：光子直接集成至芯片，电子信号转换为光子，直接连接至芯片。该工艺与台积电联合研发，我们是全球唯一量产者，称为&#34;CoOP&#34;，彻底革命性。</p></li><li><p>各系列CPU也进入量产，已确定将成为数十亿美元规模的独立业务</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">Rubin Ultra（超级版）：</p><p style=\"text-align: justify;\">Rubin Ultra采用全新&#34;Kyber&#34;机架，支持144颗GPU构成单一NVLink域。计算节点从正面插入，NVLink交换机从背面通过中板连接，整体构成一台巨型计算机。</p><p style=\"text-align: justify;\">在技术路线图方面：</p><ul style=\"\"><li><p>Blackwell（当前）：Oberon系统，支持NVLink 72</p></li><li><p>Vera Rubin：Kyber机架（NVLink 144）+ Oberon铜缆/光学扩展至NVLink 576</p></li><li><p>Vera Rubin Ultra：Rubin Ultra芯片 + LP35（首次引入NVFP4计算结构）</p></li><li><p>Feynman（下一代）：全新GPU + LP40 + Rosa CPU（Rosalyn简称）+ Bluefield 5 + CX 10 + 铜缆与CPO双模扩展</p></li></ul><h2 id=\"grok\">Grok收购与异构推理突破</h2><p style=\"text-align: justify;\">我们收购了Grok的技术团队，并获得了技术授权，进行深度集成。</p><p style=\"text-align: justify;\">Grok处理器的核心特点：</p><ul style=\"\"><li><p>确定性数据流处理器，静态编译，由编译器调度计算</p></li><li><p>计算与数据同时到达，完全软件调度，无动态调度</p></li><li><p>拥有海量SRAM，专为推理这一单一工作负载设计</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">其局限在于：单颗Grok芯片仅有500MB存储（相比之下，单颗Rubin芯片有288GB），无法容纳大型模型的参数及KV Cache，限制了其规模化能力——直到我们有了一个绝妙的想法。</p><p style=\"text-align: justify;\">Dynamo：推理解耦框架</p><p style=\"text-align: justify;\">我们开发了Dynamo软件，将推理流程重新架构：</p><ul style=\"\"><li><p>预填充（Prefill）阶段：在Vera Rubin上执行（需要大量算力）</p></li><li><p>解码（Decode）阶段的Attention计算：在Vera Rubin上执行（需要大量算力）</p></li><li><p>解码阶段的前馈网络（FFN）/ Token生成：在Grok芯片上执行（需要大带宽、低延迟）</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">两款架构截然不同的处理器——一个专为高吞吐量，一个专为低延迟——通过Dynamo紧密耦合，延迟降低约50%。</p><p style=\"text-align: justify;\">结果：在最具商业价值的服务层级，性能提升35倍，同时开辟了此前从未有过的全新推理性能层级。</p><p style=\"text-align: justify;\">Grok LP30由三星代工制造，目前已投入量产，预计2026年第三季度开始出货。</p><p style=\"text-align: justify;\">Grok的最优部署策略：</p><ul style=\"\"><li><p>若工作负载以高吞吐量为主：100% Vera Rubin</p></li><li><p>若有大量高价值代码生成或高速Token需求：建议将25%算力配置为Grok，其余75%保持Vera Rubin。</p></li></ul><h2 id=\"ai\">AI工厂规模与展望</h2><p style=\"text-align: justify;\">在一个吉瓦级工厂中，仅用两年时间，通过上述架构优化，Token生成速率将从2200万提升至7亿，提升幅度350倍。</p><p style=\"text-align: justify;\">这就是极致协同设计的力量——垂直整合、水平开放，让所有人共享这一成果。</p><p style=\"text-align: justify;\">随着AI工厂规模急剧扩张，我们发现一个关键问题：数据中心中各类技术供应商过去从未互相接触，各自独立开发，导致大量能源浪费。</p><p style=\"text-align: justify;\">为此，我们创建了英伟达 DSX平台，基于Omniverse，让所有合作伙伴能够在虚拟世界中共同设计吉瓦级AI工厂——涵盖机械、热管理、电气、网络的全系统仿真，并与电网实时互联，通过Max-Q技术动态优化功耗与冷却。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们相信，仅这一平台就能释放约两倍的效率提升——在万亿美元规模下，这是极其巨大的价值。</p><p style=\"text-align: justify;\">此外，英伟达还将进军太空：Thor芯片已通过辐射认证，部署于卫星之中。我们正与合作伙伴开发Vera Rubin Space-1，在太空中建设数据中心（需解决纯辐射散热的工程挑战）。</p><h2 id=\"open-claw-ai-agent\">OpenClaw：AI Agent的操作系统</h2><p style=\"text-align: justify;\">现在谈谈一个重大新发现。</p><p style=\"text-align: justify;\">Peter Steinberger开发了一款软件，叫做OpenClaw。它成为了有史以来最受欢迎的开源项目，在短短几周内超越了Linux三十年来的传播速度。</p><p style=\"text-align: justify;\">OpenClaw是什么？ 它是一个Agentic系统，能够：</p><ul style=\"\"><li><p>连接大型语言模型</p></li><li><p>访问工具和文件系统</p></li><li><p>执行调度和定时任务</p></li><li><p>将问题分解为逐步执行的子任务</p></li><li><p>生成并调用子Agent</p></li><li><p>支持多模态交互（文字、语音、手势等）</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">换言之，OpenClaw本质上是Agentic计算机的操作系统。就像Windows使个人电脑成为可能，OpenClaw使个人Agent成为可能。</p><p style=\"text-align: justify;\">每家企业的关键问题已变为：你的OpenClaw战略是什么？</p><p style=\"text-align: justify;\">就像曾经每家公司都需要Linux战略、HTTP/HTML战略、Kubernetes战略，今天每家公司都必须有OpenClaw战略和Agentic系统战略。</p><p style=\"text-align: justify;\">企业IT的范式转变：</p><p style=\"text-align: justify;\">旧模式：数据中心存储文件 → 软件工具 → 人类使用工具</p><p style=\"text-align: justify;\">新模式：每一家SaaS公司都将成为AaaS（Agentic as a Service）公司，提供专业化的Agent服务。</p><p style=\"text-align: justify;\">然而，企业内部的Agentic系统存在重大安全挑战：它可以访问敏感信息、执行代码、对外通信。为此，我们与Peter Steinberger合作，联合全球顶尖安全专家，开发了OpenClaw Enterprise版本，基于OpenShell安全技术，配备策略引擎、网络护栏和隐私路由器，打造了企业级安全的参考架构，我们将其命名为NemoClaw，可直接下载使用。</p><h2 id=\"id_2650430099\">英伟达开放模型计划</h2><p style=\"text-align: justify;\">英伟达已在每个AI领域的前沿模型上确立了领导地位：</p><table style=\"border-collapse: collapse;\"><tbody><tr><th style=\"text-align: left;\"><p><strong>模型</strong></p></th><th style=\"text-align: left;\"><p><strong>领域</strong></p></th></tr></tbody><tbody><tr><td style=\"text-align: left;\"><p>Nemotron</p></td><td style=\"text-align: left;\"><p>大型语言模型</p></td></tr><tr><td style=\"text-align: left;\"><p>Cosmos</p></td><td style=\"text-align: left;\"><p>世界基础模型</p></td></tr><tr><td style=\"text-align: left;\"><p>GROOT</p></td><td style=\"text-align: left;\"><p>通用机器人模型</p></td></tr><tr><td style=\"text-align: left;\"><p>Alpamayo</p></td><td style=\"text-align: left;\"><p>自动驾驶</p></td></tr><tr><td style=\"text-align: left;\"><p>BioNeMo</p></td><td style=\"text-align: left;\"><p>数字生物学/药物发现</p></td></tr><tr><td style=\"text-align: left;\"><p>PhysicsNeMo</p></td><td style=\"text-align: left;\"><p>AI物理仿真</p></td></tr></tbody></table><p style=\"text-align: justify;\">今天，我们正式宣布成立Nemotron联盟，与以下公司合作共同打造Nemotron 4：</p><ul style=\"\"><li><p>BlackForest Labs（图像生成）</p></li><li><p>Cursor（代码编辑）</p></li><li><p>LangChain（自定义Agent构建框架，十亿次下载）</p></li><li><p>Mistral（开源大模型）</p></li><li><p>Perplexity（AI搜索）</p></li><li><p>Reflection（多模态Agentic系统）</p></li><li><p>Sarvam（印度AI公司）</p></li><li><p>Thinking Machines（Mira Murati创立的实验室）</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">这些公司正在与我们合作，共同将NemoClaw参考设计、英伟达 Agentic AI工具包以及全系列开放模型深度集成到各自的产品与服务中。</p><h2 id=\"id_1488199160\">物理AI与机器人</h2><p style=\"text-align: justify;\">除数字Agent之外，我们长期致力于物理AI与机器人领域。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们为机器人系统打造了三台关键计算机：</p><ul style=\"\"><li><p>训练计算机</p></li><li><p>合成数据生成与仿真计算机</p></li><li><p>机器人本体内置计算机</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">我们与Siemens、Cadence等众多合作伙伴深度集成，并宣布了一系列重大合作：</p><p style=\"text-align: justify;\">自动驾驶领域： 自动驾驶的&#34;ChatGPT时刻&#34;已经到来。今天，我们宣布四家全新RoboTaxi合作伙伴：比亚迪、现代、日产、吉利，加上之前的奔驰、丰田、通用，每年合计生产1800万辆汽车，全面接入英伟达 RoboTaxi Ready平台。同时，我们宣布与Uber达成重大合作，将在多个城市部署RoboTaxi车辆并接入其网络。</p><p style=\"text-align: justify;\">工业机器人领域： 我们与ABB、Universal Robots、KUKA及卡特彼勒等众多工业机器人公司合作，将物理AI模型与仿真系统整合部署至全球制造产线。</p><p style=\"text-align: justify;\">电信领域： T-Mobile也出现在这里——未来的无线基站将演变为英伟达 Aerial AI RAN，能够动态推理流量、自适应调整波束赋形，在提升信号质量的同时显著节省能耗。</p><p style=\"text-align: justify;\">最后，我们展示了与迪士尼联合开发的&#34;奥拉夫&#34;机器人——基于Jetson计算平台、Omniverse训练环境，以及与迪士尼、DeepMind联合开发的Newton物理求解器（运行于英伟达 Warp之上），实现了真实物理世界中的自适应运动。这是物理AI的精彩呈现，也是未来主题公园的生动预演。</p><h2 id=\"e9de55c8\">总结</h2><p style=\"text-align: justify;\">本次GTC，我们围绕四大核心主题展开：</p><ol start=\"1\" style=\"\"><li><p style=\"text-align: justify;\">推理拐点——AI从&#34;能理解&#34;到&#34;能生成&#34;到&#34;能推理&#34;再到&#34;能工作&#34;的跃迁，计算需求暴增百万倍，推理拐点正式到来；</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">AI工厂——数据中心正在从存储文件的&#34;数据中心&#34;演变为生产Token的&#34;AI工厂&#34;，Vera Rubin将在每一服务层级实现约5倍的收益提升；</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">OpenClaw与Agent革命——企业IT正在经历深刻变革，每家公司都必须制定Agent战略，NemoClaw提供了安全可用的参考设计；</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">物理AI与机器人——自动驾驶、工业机器人、人形机器人，物理AI的时代已经到来。</p></li></ol><p style=\"text-align: justify;\">祝大家GTC愉快，谢谢！</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/67964d277b096da10e6ac63abbb2f8ab","relate_stocks":{"NVDA":"英伟达"},"source_url":"","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1122269827","content_text":"在GTC 2026大会上，英伟达CEO黄仁勋将公司定位为“AI工厂”构建者，称“到2027年将看到至少1万亿美元的高确信度需求”。他提出“Token工厂经济学”，强调每瓦性能是商业变现的核心。黄仁勋断言Agent（智能体）将终结传统SaaS模式，未来“年薪+Token预算”将成为职场新标配。开场致辞主持人： 欢迎英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋登台。黄仁勋，创始人兼首席执行官：欢迎来到GTC。这是一场技术大会，看到这么多人一大早就排队入场，非常高兴。今天我们将围绕三大平台展开讨论：CUDA-X平台、系统平台，以及全新的AI工厂平台。当然，最重要的是生态系统。首先，我要感谢我们的\"赛前热身\"主持人，他们表现出色：来自Conviction的Sarah Guo、红杉资本的Alfred Lin（英伟达的第一位风险投资人），以及英伟达第一位重要机构投资人Gavin Baker。这三位对技术有着深刻的理解，在技术生态系统中拥有广泛的影响力。此外，也感谢我亲自挑选的所有贵宾。同时，我要感谢所有参会企业。英伟达作为平台公司，拥有技术、平台和丰富的生态系统。今天，涵盖百万亿美元产业的企业几乎全部汇聚于此——450家企业赞助了本次活动，非常感谢。本次大会共设1,000场技术专题，汇聚2,000位演讲嘉宾，将覆盖人工智能\"五层蛋糕\"的每一层——从土地、电力与基础设施，到芯片、平台、模型，以及最终推动整个产业腾飞的各类应用。CUDA的20年历程今年是CUDA诞生20周年。20年来，我们始终致力于这一架构——这项革命性的发明：SIMT（单指令多线程），允许标量代码衍生为多线程应用，比传统方式更易于编程。近年来，我们还新增了Tiles（瓦片）支持，帮助开发者更便捷地对Tensor Core及当今AI数学结构进行编程。迄今为止，CUDA已积累了数千种工具、编译器、框架与库，在开源社区中拥有数十万个公开项目，并已深度集成至每一个主流生态系统中。飞轮效应与安装基础下面这张图，基本上描述了英伟达战略的全貌。最难实现、也最具战略价值的，是底层的安装基础。历经20年，我们在全球构建了数亿颗运行CUDA的GPU和计算系统。我们覆盖了每一家云服务商和每一家计算机厂商，服务于几乎每一个行业。CUDA的安装基础，正是飞轮加速的根本原因。 庞大的安装基础吸引开发者，开发者创造新算法，新算法催生突破——例如深度学习的诞生。这些突破开辟全新市场，新市场汇聚更多生态伙伴，进而形成更大的安装基础。这一飞轮正在持续加速。目前，英伟达库的下载量正以惊人速度增长，且增速仍在不断提升。这一飞轮使得计算平台能够持续支撑海量应用和层出不穷的技术突破。更重要的是，它也使基础设施拥有了极长的使用寿命。原因很简单：英伟达 CUDA能运行的应用范围极广，覆盖AI生命周期的每个阶段、每种数据处理平台，以及各类科学原理求解器，因此一旦安装英伟达 GPU，其使用寿命便极为可观。这也解释了为什么我们六年前发布的Ampere架构，其云端定价至今仍在上涨。与此同时，随着我们持续更新软件，计算成本也在不断下降——这不仅体现在初次部署时的性能跃升，更体现在加速计算带来的长期持续降本效应。由于所有GPU在架构上互相兼容，我们愿意持续支持和维护全球每一块GPU。安装基础越大，每次新优化所惠及的用户就越多。这一动态组合，使英伟达架构在扩大覆盖范围、加速增长的同时，持续压低计算成本，从而反过来推动新一轮增长。CUDA的起点：GeForceCUDA的旅程，实际上始于25年前的GeForce。GeForce是英伟达有史以来最成功的市场营销。我们从你们还年幼、尚未具备消费能力时就开始吸引未来的客户——那时是你们的父母在为你们买单，年复一年，直到有一天你们成长为出色的计算机科学家，成为真正的开发者。25年前，我们发明了可编程着色器——世界上第一款可编程加速器，也是像素着色器的起点。这一发明驱动我们不断深入探索，5年后催生了CUDA。将CUDA从GeForce推广到每一台计算机，是我们当时最重大的投资之一——即便当时难以负担，它也消耗了公司绝大部分利润。我们坚信其潜力，尽管初期艰辛，但经过20年、13代架构的坚守，CUDA如今已无处不在。大约8年前，我们推出了RTX，对架构进行了彻底重新设计，引入了两项当时全新的理念：硬件光线追踪与AI驱动的图形渲染。就如同GeForce将AI带到了世界面前——让Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever、Geoffrey Hinton、Andrew Ng等人发现GPU是加速深度学习的利器，从而点燃了AI的大爆炸——如今，AI也将反过来彻底革新计算机图形学。神经渲染：DLSS 5今天，我要向大家展示图形技术的未来。我们称之为神经渲染——3D图形与人工智能的融合，这就是DLSS 5。（播放视频）效果震撼，对吧？我们将可控的3D图形（虚拟世界的\"结构化数据\"）与生成式AI（概率计算）融合在一起：一个完全可预测，另一个概率驱动却高度逼真。两者结合，生成的内容既美观、逼真，又完全可控。结构化信息与生成式AI的融合，将在一个又一个行业中不断重演。结构化数据，是可信AI的基石。结构化数据与非结构化数据平台接下来这张图可能会让你们有些震惊，但请耐心听我说完。结构化数据——SQL、Spark、Pandas、Velox，以及Snowflake、Databricks、Amazon EMR、Azure Fabric、Google BigQuery等重要平台——都在处理数据框（Data Frame）。这些数据框本质上是巨型电子表格，承载着所有业务信息，是企业计算的\"基准事实\"。在AI时代，这些结构化数据将被AI高速调用，因此必须被极致加速。未来的AI Agent也将广泛使用结构化数据库。非结构化数据则代表着世界上绝大多数的信息：向量数据库、PDF、视频、语音……全球每年生成的信息中，约90%都是非结构化数据。过去，这些数据几乎毫无用处——我们将它们存入文件系统，却无法检索、无法查询。现在，AI改变了这一切。就像AI解决了多模态感知与理解问题，同样的技术可以读取PDF、理解其含义，并将其嵌入可检索、可查询的更大结构中。为此，英伟达创建了两个基础库：cuDF：用于数据框（Data Frame）和结构化数据加速cuVS：用于向量存储（Vector Store）、语义数据和非结构化AI数据加速这两个平台将成为未来最重要的计算平台之一。今天，我们正式宣布多项合作：IBM（SQL的发明者）正在使用cuDF加速其WatsonX数据平台戴尔与我们合作打造了Dell AI数据平台，整合cuDF与cuVS，专为AI时代设计Google Cloud：我们加速其Vertex AI和BigQuery平台；以Snapchat为例，我们帮助其将计算成本降低了近80%AWS：我们加速EMR、SageMaker和Bedrock，并将把OpenAI引入AWS，推动其大规模云计算消费Microsoft Azure：我们加速Azure AI Foundry，深度支持必应搜索，并扩展Azure区域部署CoreWeave：全球第一家AI原生云，为GPU托管和AI推理而生Oracle：我们是Oracle的第一位AI客户Palantir + 戴尔：三方合作，可在任意国家、任意隔离区域、完全本地化地部署AI平台英伟达的核心战略：垂直整合，水平开放英伟达是全球首家垂直整合、同时水平开放的计算公司。加速计算不是一个芯片问题，也不是一个系统问题，其核心是应用加速。要持续为每个应用领域带来显著加速和成本降低，就必须深入理解应用、理解领域、理解算法，并在每一种部署场景中落地实施——无论是数据中心云端、本地部署、边缘计算还是机器人系统。这就是英伟达必须深耕一个又一个垂直领域的原因。我们在理解算法的基础上，将其整合进计算平台，开放给全世界使用。本届GTC几乎涵盖了英伟达生态的每一个垂直领域，包括：自动驾驶金融服务（本次GTC与会者中占比最大的行业，希望来的是开发者，不是交易员）医疗健康（正经历其\"ChatGPT时刻\"）工业制造娱乐与游戏机器人（110台机器人参展，几乎每家机器人公司都在与英伟达合作）电信（约2万亿美元规模的行业，基站将演变为AI边缘计算基础设施）我们在本届大会上宣布100个库和约40个模型的更新。这些库是公司的核心资产，是激活计算平台、解决实际问题的关键。其中最重要的库之一是cuDNN（CUDA深度神经网络库），它彻底革命性地改变了人工智能，点燃了现代AI的大爆炸。推理拐点的到来过去两年里，究竟发生了什么？三件大事推动了这一切：第一：ChatGPT与生成式AI时代的开启（2022年底至2023年）。 AI不仅能感知与理解，还能翻译、创作，生成全新内容。生成式计算从根本上改变了计算机的架构方式与建设逻辑。第二：推理AI的崛起（o1及o3模型）。 推理AI使模型能够反思、规划，将复杂问题分解为可处理的步骤，让AI更加值得信赖，并扎根于事实。这使ChatGPT的使用量急剧攀升，同时也大幅增加了输入与输出Token的计算量。第三：Claude Code与Agentic AI的诞生。 这是第一个真正意义上的Agentic模型，能够读取文件、编写代码、编译、测试、评估，并迭代优化。Claude Code彻底革新了软件工程。如今英伟达内部，每一位软件工程师都在使用AI Agent辅助编程。AI经历了从\"感知\"到\"生成\"，从\"生成\"到\"推理\"，再从\"推理\"到\"执行\"的演进历程——如今的AI能够完成真正富有成效的工作。推理拐点已然到来。 AI每次思考、执行、读取、推理，都需要进行推断（Inference），Token生成需求呈爆炸式增长。过去两年间，单次工作的计算需求提升了约10,000倍，使用量提升了约100倍，计算总需求的增幅接近100万倍。从5000亿到1万亿美元去年GTC上，我提到我们看到了至2026年、对Blackwell和Rubin约5000亿美元的高可信度需求。今天，在GTC整整一年后，站在当下，我可以清晰地看到：至少到2027年，需求将达到1万亿美元。而且，我确信实际计算需求将远高于此。去年是英伟达的推理之年。我们全力确保在训练和后训练之外，在AI生命周期的每个阶段都表现卓越，从而使基础设施投资能够长期持续发挥价值。我们也很高兴看到Anthropic选择了英伟达，Meta SL也选择了英伟达。当前，开源模型已接近前沿水平，并已无处不在。英伟达是目前全球唯一能够在语言、生物学、计算机图形学、计算机视觉、语音、蛋白质与化学、机器人等所有AI领域，跨所有AI模型，覆盖边缘到云端全场景的计算平台。我们架构的\"可迁移性（Fungibility）\"，使其成为构建AI基础设施时最低成本、最高置信度的平台。当你投入万亿美元建设基础设施时，你需要完全的信心——英伟达是目前全球唯一能够让你充满信心部署的计算平台，无论是云端、本地还是任何国家。目前，我们60%的业务来自五大超大规模云服务商，另外40%来自区域云、主权云、企业、工业、机器人、边缘和超算等多个领域。这种多元化的覆盖本身就是韧性所在——AI已不再是单一应用，而是一场真正意义上的计算平台转变。推理性能的突破我们在推理优化上取得了根本性突破：这是有史以来最全面的AI推理性能测评（来自Semi Analysis）。分析维度如下：纵轴（每瓦Token数）：反映吞吐量。每个数据中心都受电力约束，1吉瓦的工厂无法变成2吉瓦，必须在有限电力内最大化Token产出。横轴（推理速度/Token速率）：反映交互性与AI\"智能度\"。速度越快，模型越大、上下文越长、思考越深——也就越\"聪明\"。结果令人震惊：从Hopper H200到Grace Blackwell，摩尔定律预期能带来约1.5倍的提升，但实际提升达到35倍的每瓦性能。Semi Analysis的Dylan Patel甚至指出我报告的数据过于保守——实际上是50倍。这意味着英伟达的每Token成本是全球最低。一个吉瓦数据中心建设成本约400亿美元（摊销15年），无论如何都必须付出这笔固定成本——因此必须在其上安装性能最优的计算系统，才能实现最低的Token成本。这一点，目前无可匹敌。以Fireworks AI为例：我们更新了他们的软件后，同一套系统的Token速率从约700 tokens/秒提升至近5,000 tokens/秒，提升了7倍。这就是极致协同设计的威力。Token工厂的商业逻辑：未来每家云服务商、AI公司都将从Token工厂的视角审视其业务。不同Token速率对应不同服务等级与定价：免费层：高吞吐、低速度基础层：约3美元/百万Token标准层：约6美元/百万Token高级层：约45美元/百万Token顶级层：约150美元/百万Token（高速、超长上下文、最大模型）以Grace Blackwell为例：与Hopper相比，在最具商业价值的服务层级，其吞吐量提升了35倍，可大幅增加可变现容量，将整体数据中心收益提升约5倍。Vera Rubin：下一代架构（播放视频）现在，我不再只展示一颗芯片——我展示的是整个系统。这就是Vera Rubin。Vera Rubin专为Agentic系统设计，其核心逻辑非常清晰：大型语言模型将越来越大，需要生成更多Token、更快速地思考；AI Agent将频繁访问内存（KV Cache）、结构化数据（cuDF）和非结构化数据（cuVS）；存储系统将承受巨大压力；工具调用要求CPU具备极高的单线程性能。为此，我们打造了全新的Vera CPU——全球唯一使用LPDDR5的数据中心CPU，兼具极高单线程性能、出色数据处理能力和无与伦比的能效比。Vera Rubin系统的核心特性：100%液冷，所有线缆大幅简化安装时间从两天缩短至两小时使用45°C热水冷却，大幅降低数据中心冷却能耗搭载第六代NVLink交换系统（全球唯一）——完全液冷，极难实现，我为团队感到无比自豪全球首款CPO Spectrum-X交换机（共封装光学）已量产：光子直接集成至芯片，电子信号转换为光子，直接连接至芯片。该工艺与台积电联合研发，我们是全球唯一量产者，称为\"CoOP\"，彻底革命性。各系列CPU也进入量产，已确定将成为数十亿美元规模的独立业务Rubin Ultra（超级版）：Rubin Ultra采用全新\"Kyber\"机架，支持144颗GPU构成单一NVLink域。计算节点从正面插入，NVLink交换机从背面通过中板连接，整体构成一台巨型计算机。在技术路线图方面：Blackwell（当前）：Oberon系统，支持NVLink 72Vera Rubin：Kyber机架（NVLink 144）+ Oberon铜缆/光学扩展至NVLink 576Vera Rubin Ultra：Rubin Ultra芯片 + LP35（首次引入NVFP4计算结构）Feynman（下一代）：全新GPU + LP40 + Rosa CPU（Rosalyn简称）+ Bluefield 5 + CX 10 + 铜缆与CPO双模扩展Grok收购与异构推理突破我们收购了Grok的技术团队，并获得了技术授权，进行深度集成。Grok处理器的核心特点：确定性数据流处理器，静态编译，由编译器调度计算计算与数据同时到达，完全软件调度，无动态调度拥有海量SRAM，专为推理这一单一工作负载设计其局限在于：单颗Grok芯片仅有500MB存储（相比之下，单颗Rubin芯片有288GB），无法容纳大型模型的参数及KV Cache，限制了其规模化能力——直到我们有了一个绝妙的想法。Dynamo：推理解耦框架我们开发了Dynamo软件，将推理流程重新架构：预填充（Prefill）阶段：在Vera Rubin上执行（需要大量算力）解码（Decode）阶段的Attention计算：在Vera Rubin上执行（需要大量算力）解码阶段的前馈网络（FFN）/ Token生成：在Grok芯片上执行（需要大带宽、低延迟）两款架构截然不同的处理器——一个专为高吞吐量，一个专为低延迟——通过Dynamo紧密耦合，延迟降低约50%。结果：在最具商业价值的服务层级，性能提升35倍，同时开辟了此前从未有过的全新推理性能层级。Grok LP30由三星代工制造，目前已投入量产，预计2026年第三季度开始出货。Grok的最优部署策略：若工作负载以高吞吐量为主：100% Vera Rubin若有大量高价值代码生成或高速Token需求：建议将25%算力配置为Grok，其余75%保持Vera Rubin。AI工厂规模与展望在一个吉瓦级工厂中，仅用两年时间，通过上述架构优化，Token生成速率将从2200万提升至7亿，提升幅度350倍。这就是极致协同设计的力量——垂直整合、水平开放，让所有人共享这一成果。随着AI工厂规模急剧扩张，我们发现一个关键问题：数据中心中各类技术供应商过去从未互相接触，各自独立开发，导致大量能源浪费。为此，我们创建了英伟达 DSX平台，基于Omniverse，让所有合作伙伴能够在虚拟世界中共同设计吉瓦级AI工厂——涵盖机械、热管理、电气、网络的全系统仿真，并与电网实时互联，通过Max-Q技术动态优化功耗与冷却。我们相信，仅这一平台就能释放约两倍的效率提升——在万亿美元规模下，这是极其巨大的价值。此外，英伟达还将进军太空：Thor芯片已通过辐射认证，部署于卫星之中。我们正与合作伙伴开发Vera Rubin Space-1，在太空中建设数据中心（需解决纯辐射散热的工程挑战）。OpenClaw：AI Agent的操作系统现在谈谈一个重大新发现。Peter Steinberger开发了一款软件，叫做OpenClaw。它成为了有史以来最受欢迎的开源项目，在短短几周内超越了Linux三十年来的传播速度。OpenClaw是什么？ 它是一个Agentic系统，能够：连接大型语言模型访问工具和文件系统执行调度和定时任务将问题分解为逐步执行的子任务生成并调用子Agent支持多模态交互（文字、语音、手势等）换言之，OpenClaw本质上是Agentic计算机的操作系统。就像Windows使个人电脑成为可能，OpenClaw使个人Agent成为可能。每家企业的关键问题已变为：你的OpenClaw战略是什么？就像曾经每家公司都需要Linux战略、HTTP/HTML战略、Kubernetes战略，今天每家公司都必须有OpenClaw战略和Agentic系统战略。企业IT的范式转变：旧模式：数据中心存储文件 → 软件工具 → 人类使用工具新模式：每一家SaaS公司都将成为AaaS（Agentic as a Service）公司，提供专业化的Agent服务。然而，企业内部的Agentic系统存在重大安全挑战：它可以访问敏感信息、执行代码、对外通信。为此，我们与Peter Steinberger合作，联合全球顶尖安全专家，开发了OpenClaw Enterprise版本，基于OpenShell安全技术，配备策略引擎、网络护栏和隐私路由器，打造了企业级安全的参考架构，我们将其命名为NemoClaw，可直接下载使用。英伟达开放模型计划英伟达已在每个AI领域的前沿模型上确立了领导地位：模型领域Nemotron大型语言模型Cosmos世界基础模型GROOT通用机器人模型Alpamayo自动驾驶BioNeMo数字生物学/药物发现PhysicsNeMoAI物理仿真今天，我们正式宣布成立Nemotron联盟，与以下公司合作共同打造Nemotron 4：BlackForest Labs（图像生成）Cursor（代码编辑）LangChain（自定义Agent构建框架，十亿次下载）Mistral（开源大模型）Perplexity（AI搜索）Reflection（多模态Agentic系统）Sarvam（印度AI公司）Thinking Machines（Mira Murati创立的实验室）这些公司正在与我们合作，共同将NemoClaw参考设计、英伟达 Agentic AI工具包以及全系列开放模型深度集成到各自的产品与服务中。物理AI与机器人除数字Agent之外，我们长期致力于物理AI与机器人领域。我们为机器人系统打造了三台关键计算机：训练计算机合成数据生成与仿真计算机机器人本体内置计算机我们与Siemens、Cadence等众多合作伙伴深度集成，并宣布了一系列重大合作：自动驾驶领域： 自动驾驶的\"ChatGPT时刻\"已经到来。今天，我们宣布四家全新RoboTaxi合作伙伴：比亚迪、现代、日产、吉利，加上之前的奔驰、丰田、通用，每年合计生产1800万辆汽车，全面接入英伟达 RoboTaxi Ready平台。同时，我们宣布与Uber达成重大合作，将在多个城市部署RoboTaxi车辆并接入其网络。工业机器人领域： 我们与ABB、Universal Robots、KUKA及卡特彼勒等众多工业机器人公司合作，将物理AI模型与仿真系统整合部署至全球制造产线。电信领域： T-Mobile也出现在这里——未来的无线基站将演变为英伟达 Aerial AI RAN，能够动态推理流量、自适应调整波束赋形，在提升信号质量的同时显著节省能耗。最后，我们展示了与迪士尼联合开发的\"奥拉夫\"机器人——基于Jetson计算平台、Omniverse训练环境，以及与迪士尼、DeepMind联合开发的Newton物理求解器（运行于英伟达 Warp之上），实现了真实物理世界中的自适应运动。这是物理AI的精彩呈现，也是未来主题公园的生动预演。总结本次GTC，我们围绕四大核心主题展开：推理拐点——AI从\"能理解\"到\"能生成\"到\"能推理\"再到\"能工作\"的跃迁，计算需求暴增百万倍，推理拐点正式到来；AI工厂——数据中心正在从存储文件的\"数据中心\"演变为生产Token的\"AI工厂\"，Vera Rubin将在每一服务层级实现约5倍的收益提升；OpenClaw与Agent革命——企业IT正在经历深刻变革，每家公司都必须制定Agent战略，NemoClaw提供了安全可用的参考设计；物理AI与机器人——自动驾驶、工业机器人、人形机器人，物理AI的时代已经到来。祝大家GTC愉快，谢谢！","news_type":1,"symbols_score_info":{"NVDA":2}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":252,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":880307353,"gmtCreate":1631017115572,"gmtModify":1631017115572,"author":{"id":"3505789160534954","authorId":"3505789160534954","name":"新东方新希望","avatar":"https://static.tigerbbs.com/723524038ef78bee4919ac5c0c0f2006","crmLevel":4,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3505789160534954","idStr":"3505789160534954"},"themes":[],"title":"","htmlText":"挺老俞！","listText":"挺老俞！","text":"挺老俞！","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/880307353","repostId":"2165386757","repostType":2,"repost":{"id":"2165386757","kind":"news","pubTimestamp":1630914180,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2165386757?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2021-09-06 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web=\"1\">新东方</span>创始人俞敏洪通过个人公众号发文称，<strong>9月4日，是自己的生日。六十岁出发，归来还是少年。</strong></p>\n<p>　　俞敏洪在文章中提到，第一次感到时光如梭，是进入四十岁，觉得自己不再青春年少；第一次感到老之将至，是进入五十岁，觉得人生倏忽半百，难以接受；<strong>这一次，进入六十了，尽管还不能算是古稀之年，但在年轻人看来，已经是实实在在的老人了。</strong></p>\n<p>　　人本能地会抗拒变老。对于我来说，要心安理得接受自己变老的事实，可能还需要很长时间的挣扎。但我也知道，天地不仁，以万物为刍狗，不管如何挣扎，我都在一天天老去，流水无声，昼夜不息。</p>\n<p>　　<strong>最近，由于种种原因，新东方的事业和我个人的生活，或多或少陷入了某种困境和迷茫</strong>。尽管网络上也有对于新东方和我的诅咒谩骂之声，但更多的是认识或不认识的朋友们，真切的关心和问候。让我感觉到，人间温情和仁爱，从来没有缺席过，世界依然是美好的存在。</p>\n<p>　　我此生从年轻时开始，就不断经历各种困顿和挑战，也在困顿和挑战中找到了人生发展的机遇和战友。再经历新的困难和考验，一路前行直到今天。<strong>我尊重命运的安排，但从不屈服于命运的专制。我相信个人的努力，是一生精彩的关键因素，并且必然能够改变人生的困境和痛苦。尽管困境和痛苦依然会不期而至，但人生境界必定已经提升，就像我们登上了更高的山头，必然能够看到更加壮阔的世界。</strong></p>\n<p>　　“所以，我一直相信，发生的一切，都是最好的安排！”俞敏洪说。</p><p>（文章来源：快科技）</p>\n</div></body></html>","source":"stock_eastmoney","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" 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href=http://finance.eastmoney.com/a/202109062083101211.html><strong>快科技</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>“双减”政策导致校外培训机构巨大震动，新东方股价遭遇断崖式下跌， 两个月跌去70%，可谓新东方成立以来遭遇的最大危机。\n　　日前，新东方创始人俞敏洪通过个人公众号发文称，9月4日，是自己的生日。六十岁出发，归来还是少年。\n　　俞敏洪在文章中提到，第一次感到时光如梭，是进入四十岁，觉得自己不再青春年少；第一次感到老之将至，是进入五十岁，觉得人生倏忽半百，难以接受；这一次，进入六十了，尽管还不能算是...</p>\n\n<a href=\"http://finance.eastmoney.com/a/202109062083101211.html\">网页链接</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/0449833ee4bd3e2db783cdd1924d9ddc","relate_stocks":{"09901":"新东方-S","EDU":"新东方"},"source_url":"http://finance.eastmoney.com/a/202109062083101211.html","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"2165386757","content_text":"“双减”政策导致校外培训机构巨大震动，新东方股价遭遇断崖式下跌， 两个月跌去70%，可谓新东方成立以来遭遇的最大危机。\n　　日前，新东方创始人俞敏洪通过个人公众号发文称，9月4日，是自己的生日。六十岁出发，归来还是少年。\n　　俞敏洪在文章中提到，第一次感到时光如梭，是进入四十岁，觉得自己不再青春年少；第一次感到老之将至，是进入五十岁，觉得人生倏忽半百，难以接受；这一次，进入六十了，尽管还不能算是古稀之年，但在年轻人看来，已经是实实在在的老人了。\n　　人本能地会抗拒变老。对于我来说，要心安理得接受自己变老的事实，可能还需要很长时间的挣扎。但我也知道，天地不仁，以万物为刍狗，不管如何挣扎，我都在一天天老去，流水无声，昼夜不息。\n　　最近，由于种种原因，新东方的事业和我个人的生活，或多或少陷入了某种困境和迷茫。尽管网络上也有对于新东方和我的诅咒谩骂之声，但更多的是认识或不认识的朋友们，真切的关心和问候。让我感觉到，人间温情和仁爱，从来没有缺席过，世界依然是美好的存在。\n　　我此生从年轻时开始，就不断经历各种困顿和挑战，也在困顿和挑战中找到了人生发展的机遇和战友。再经历新的困难和考验，一路前行直到今天。我尊重命运的安排，但从不屈服于命运的专制。我相信个人的努力，是一生精彩的关键因素，并且必然能够改变人生的困境和痛苦。尽管困境和痛苦依然会不期而至，但人生境界必定已经提升，就像我们登上了更高的山头，必然能够看到更加壮阔的世界。\n　　“所以，我一直相信，发生的一切，都是最好的安排！”俞敏洪说。（文章来源：快科技）","news_type":1,"symbols_score_info":{"09901":1,"EDU":1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":3282,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":413596406407272,"gmtCreate":1742005044091,"gmtModify":1742005046175,"author":{"id":"3505789160534954","authorId":"3505789160534954","name":"新东方新希望","avatar":"https://static.tigerbbs.com/723524038ef78bee4919ac5c0c0f2006","crmLevel":4,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3505789160534954","idStr":"3505789160534954"},"themes":[],"title":"","htmlText":"慧根不如会跟[贱笑]","listText":"慧根不如会跟[贱笑]","text":"慧根不如会跟[贱笑]","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/413596406407272","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":2003,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":373068713799872,"gmtCreate":1732109060287,"gmtModify":1732109062008,"author":{"id":"3505789160534954","authorId":"3505789160534954","name":"新东方新希望","avatar":"https://static.tigerbbs.com/723524038ef78bee4919ac5c0c0f2006","crmLevel":4,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3505789160534954","idStr":"3505789160534954"},"themes":[],"title":"","htmlText":"企稳了，这波应该能到100","listText":"企稳了，这波应该能到100","text":"企稳了，这波应该能到100","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/373068713799872","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1946,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":331621676036176,"gmtCreate":1721969064540,"gmtModify":1721969066278,"author":{"id":"3505789160534954","authorId":"3505789160534954","name":"新东方新希望","avatar":"https://static.tigerbbs.com/723524038ef78bee4919ac5c0c0f2006","crmLevel":4,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3505789160534954","idStr":"3505789160534954"},"themes":[],"title":"","htmlText":"<a 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