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在人工智能飛速發(fā)展的今天，英偉達(dá)創(chuàng)始人兼CEO黃仁勛在法國(guó)巴黎VivaTech大會(huì)上發(fā)表了一場(chǎng)具有里程碑意義的演講。他不僅闡述了AI技術(shù)的最新進(jìn)展，還提出了人形機(jī)器人將成為未來(lái)最大產(chǎn)業(yè)之一的前瞻性觀點(diǎn)。

內(nèi)容來(lái)源：6?月?11 日，英偉達(dá)創(chuàng)始人兼 CEO 黃仁勛法國(guó)巴黎 VivaTech 大會(huì)，「GTC」?的主題演講。

6月11日，英偉達(dá)創(chuàng)始人兼 CEO 黃仁勛出現(xiàn)在法國(guó)巴黎的 VivaTech 大會(huì)，帶來(lái)他標(biāo)志性的 GTC 主題演講。

黃仁勛再次以一場(chǎng)橫跨AI、計(jì)算架構(gòu)、人形機(jī)器人與工業(yè)未來(lái)的長(zhǎng)篇演講，宣告“AI驅(qū)動(dòng)的新工業(yè)革命已經(jīng)到來(lái)”。

演講中，黃仁勛用一臺(tái)價(jià)值300萬(wàn)美元、重達(dá)兩噸的GB200串聯(lián)起AI工廠、Agent智能體、人形機(jī)器人、數(shù)字孿生和量子計(jì)算等關(guān)鍵概念，提出AI不僅是工具，更是新的生產(chǎn)力核心。

相較以往，這場(chǎng)演講更具工程實(shí)感與系統(tǒng)性構(gòu)想，將軟硬件、生態(tài)與國(guó)家基礎(chǔ)設(shè)施整合成一個(gè)宏大的產(chǎn)業(yè)圖景，不僅展示英偉達(dá)技術(shù)棧的野心，也揭示未來(lái)十年AI社會(huì)化部署的路徑。

以下為黃仁勛演講，正文有所刪減。

一、AI 已進(jìn)入Agent時(shí)代

Agent智能體是一個(gè)非常重要的事情。

正如你所知，起初，使用預(yù)訓(xùn)練模型時(shí)，人們說(shuō)，“它會(huì)產(chǎn)生幻覺(jué)?！薄八鼤?huì)編造內(nèi)容。”“它無(wú)法獲取最新的新聞和數(shù)據(jù)信息。”

所有這些事情，你知道的，為什么它要試圖弄清楚如何加法或者計(jì)算計(jì)數(shù)數(shù)字并相加？為什么它不直接用計(jì)算器？

因此，所有與智能相關(guān)的能力——每個(gè)人都能提出批評(píng)，但這完全正確，因?yàn)榇蠹掖笾铝私庵悄苁侨绾芜\(yùn)作的。

但這些技術(shù)正在全球范圍內(nèi)被開(kāi)發(fā)建設(shè)：它們?nèi)繀R聚在一起，從增強(qiáng)檢索生成到網(wǎng)絡(luò)搜索，再到多模態(tài)理解，這樣你就可以閱讀PDF文件、訪問(wèn)網(wǎng)站，查看圖片和文字、聽(tīng)視頻，觀看視頻，然后將所有這些理解融入你的語(yǔ)境中。

你現(xiàn)在當(dāng)然也可以理解幾乎任何事物的提示。

你甚至可以說(shuō)，“我要問(wèn)你一個(gè)問(wèn)題，但從這張圖片開(kāi)始?！蔽铱梢哉f(shuō)：“從這個(gè)開(kāi)始，先從這段文字開(kāi)始再回答”，回答問(wèn)題或執(zhí)行我要求你做的事?！比缓笏鼤?huì)自行推理、計(jì)劃和自我評(píng)估。

所有這些能力現(xiàn)在都已整合，你可以看到它們?cè)谑袌?chǎng)上隨處可見(jiàn)。具代理性的人工智能是真實(shí)存在的。自主智能是從一次性人工智能邁出的巨大飛躍。一次性人工智能是必要的基礎(chǔ)，它讓我們能夠教會(huì)智能體如何成為智能體。

你需要具備一定的知識(shí)基礎(chǔ)和推理能力，才能具備可教性。預(yù)訓(xùn)練關(guān)乎人工智能的可教性。后訓(xùn)練、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、監(jiān)督學(xué)習(xí)、人類(lèi)示范、上下文提供、生成式人工智能，所有這些正在融合，形成如今的智能代理人工智能。

讓我們來(lái)看一個(gè)例子。它基于Perplexity（人工智能搜索引擎）構(gòu)建。

人工智能代理是數(shù)字助理。

基于提示，它們進(jìn)行推理并將問(wèn)題分解為多步驟計(jì)劃。它們使用合適的工具，與其他代理協(xié)作，并利用記憶中的上下文在NVIDIA 加速系統(tǒng)上正確執(zhí)行任務(wù)。

一切從一個(gè)簡(jiǎn)單的提示開(kāi)始。讓我們請(qǐng) Perplexity 幫忙在巴黎開(kāi)一家餐車(chē)。

首先，Perplexity 代理通過(guò)提示進(jìn)行推理并制定計(jì)劃，然后調(diào)用其他代理使用多種工具幫助解決每個(gè)步驟。

市場(chǎng)研究員閱讀評(píng)論和報(bào)告，以發(fā)現(xiàn)趨勢(shì)并分析競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)。

基于這項(xiàng)研究，概念設(shè)計(jì)師探索當(dāng)?shù)厥巢牟⑻岢霭瑴?zhǔn)備時(shí)間估算的菜單，并研究調(diào)色板，生成品牌識(shí)別。然后，財(cái)務(wù)規(guī)劃師使用蒙特卡洛模擬來(lái)預(yù)測(cè)盈利能力和增長(zhǎng)軌跡。

一名運(yùn)營(yíng)策劃人員制定了包含每個(gè)細(xì)節(jié)的發(fā)射時(shí)間表：從購(gòu)買(mǎi)設(shè)備到獲取正確的許可。

市場(chǎng)專(zhuān)員制定了包含社交媒體活動(dòng)的發(fā)射計(jì)劃，甚至編寫(xiě)了一個(gè)包含地圖的互動(dòng)網(wǎng)站、菜單和在線(xiàn)訂購(gòu)。

每個(gè)代理的工作匯集成最終的方案提案。

一切都始于一個(gè)簡(jiǎn)單的提示。一個(gè)提示，就像那樣的一個(gè)提示，在原始聊天機(jī)器人中，可能只會(huì)生成幾百個(gè)標(biāo)記。

但現(xiàn)在只需一個(gè)提示，交給代理去解決問(wèn)題，它生成的標(biāo)記數(shù)量必定多出一萬(wàn)倍。

這就是為什么需要Grace-Blackwell系統(tǒng) （它將普通計(jì)算機(jī)轉(zhuǎn)變?yōu)閺?qiáng)大的超級(jí)計(jì)算機(jī)）的原因：這就是為什么我們需要性能以及系統(tǒng)在代際之間有更大提升的原因。這就是 Perplexity 構(gòu)建他們的智能代理的方式。每家公司都必須構(gòu)建自己的智能代理。

這太棒了，你將會(huì)從OpenAI、Gemini（谷歌母公司Alphabet下設(shè)立的人工智能實(shí)驗(yàn)室）、微軟 Copilot、Perplexity、Mistral （由前DeepMind和Meta Platforms（META.US）的研究人員組建的致力于構(gòu)建大型通用人工智能（AGI）模型的初創(chuàng)公司）等平臺(tái)招聘代理。也會(huì)有為你量身打造的代理。他們可能會(huì)幫助你規(guī)劃一次假期，或者你知道，去做一些研究，諸如此類(lèi)。

然而，如果你想創(chuàng)辦一家公司，你將需要專(zhuān)用的代理和專(zhuān)用的工具，以及使用專(zhuān)用的工具和專(zhuān)用的技能。那么問(wèn)題是，你如何構(gòu)建這些代理？

因此，我們?yōu)槟銊?chuàng)建了一個(gè)平臺(tái)。我們創(chuàng)建了一個(gè)框架和一套工具供您使用，還有一大批合作伙伴幫助您實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。

這一切從最底層開(kāi)始，最底層：我之前提到的推理模型能力。NVIDIA 的 NeMo、NeMotron推理大型語(yǔ)言模型是世界一流的。

我們有 NeMo Retriever，這是一款多模態(tài)搜索引擎。語(yǔ)義搜索引擎。令人難以置信。我們構(gòu)建了一個(gè)藍(lán)圖，一個(gè)可運(yùn)行的演示，基本上是一個(gè)通用智能體。我們稱(chēng)之為 IQ，AI，AIQ。

最上層，我們有一套工具，允許你引入一個(gè)代理：

一個(gè)通用代理，整理數(shù)據(jù)來(lái)教它；

評(píng)估它，設(shè)定安全邊界，監(jiān)督訓(xùn)練它，使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)直到部署；

保持安全，確保保障。

這套工具包已經(jīng)集成，這些庫(kù)也已集成到 AIOps （智能運(yùn)維）生態(tài)系統(tǒng)中。你也可以直接從我們的網(wǎng)站下載。但它主要集成在 AIOps 生態(tài)系統(tǒng)中。基于此，你可以創(chuàng)建自己的專(zhuān)屬代理。

現(xiàn)在的問(wèn)題是，如何部署這個(gè)？因?yàn)檎缥抑疤岬降?，NVIDIA 的計(jì)算資源存在于公共云中。有區(qū)域云，我們稱(chēng)之為 NCP。這里，比如說(shuō) Mistral。

你可能因?yàn)榘踩枨蠛蛿?shù)據(jù)原因擁有私有云。

那么問(wèn)題是，你如何運(yùn)行所有這些？有時(shí)它們位于不同的地方，因?yàn)檫@些都是微服務(wù)：這些是能夠相互交流的人工智能，它們顯然可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)相互通信。

那么，如何部署所有這些微服務(wù)呢？現(xiàn)在，我們有了一個(gè)很棒的系統(tǒng)。

我很高興能為大家宣布這一消息。這就是我們的DGX Lepton。DGX Lepton，你現(xiàn)在看到的是各種不同的云。

這里是Lambda云（由亞馬遜云科技提供的一項(xiàng)無(wú)服務(wù)器計(jì)算服務(wù)），AWS 云（是亞馬遜提供的是全球最全面、應(yīng)用最廣泛的云平臺(tái)，從全球數(shù)據(jù)中心提供超過(guò) 200 項(xiàng)功能齊全的服務(wù)），你知道的。這是你自己的開(kāi)發(fā)者機(jī)器，你自己的系統(tǒng)：可以是一臺(tái) DGX 工作站。NeBS（網(wǎng)絡(luò)設(shè)備構(gòu)建系統(tǒng)）、Yotta（一家提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的公司）、Nscale（英國(guó)AI云服務(wù)提供商）。可能是 AWS，也可能是GCP（通用計(jì)算機(jī)程序）。NVIDIA 的架構(gòu)無(wú)處不在。

因此，您可以決定在哪里運(yùn)行您的模型。

你通過(guò)一個(gè)超級(jí)云來(lái)部署它，所以它是一個(gè)云中之云。

一旦你讓它運(yùn)行起來(lái)，一旦你將這些NIMs 部署到 Lepton 中，它就會(huì)在你選擇的各種云上托管和運(yùn)行。一種模型架構(gòu)，一次部署，隨處運(yùn)行。你甚至可以在這臺(tái)小小的機(jī)器上運(yùn)行它。

這是我最喜歡的小機(jī)器。

我們?cè)?2016 年建造了一臺(tái)人工智能超級(jí)計(jì)算機(jī)。它被稱(chēng)為 DGX-1。

它是我剛才提到的所有技術(shù)的第一個(gè)版本。八個(gè) Volta GPU 通過(guò) NVLink（NVLink是英偉達(dá)開(kāi)發(fā)并推出的一種總線(xiàn)及其通信協(xié)議）互聯(lián)。我們花費(fèi)了數(shù)十億美元來(lái)建造它，而在我們宣布它的那一天：DGX-1，沒(méi)有客戶(hù)。沒(méi)有興趣，沒(méi)有掌聲。

所以我們還是造了它。謝天謝地，是一家年輕的公司，一家初創(chuàng)企業(yè)：舊金山的一家非營(yíng)利初創(chuàng)公司看到這臺(tái)電腦時(shí)非常高興，他們說(shuō)：“我們能要一臺(tái)嗎？”我當(dāng)時(shí)想：“天哪，我們賣(mài)出一臺(tái)了?！?/p>

但后來(lái)我發(fā)現(xiàn)那是一家非營(yíng)利組織。然后我把一臺(tái) DGX-1 放進(jìn)了我的車(chē)?yán)?，帶到了舊金山。那家公司的名字叫 OpenAI。

想象一下你擁有Lepton。它就在你的瀏覽器中，你開(kāi)發(fā)了一個(gè)人工智能代理，想在這里運(yùn)行它：其中一部分你想在 AWS 上運(yùn)行，還有一部分你想在其他地方運(yùn)行，知道嗎？在某個(gè)區(qū)域云中。

你使用Lepton，部署你的 Helm Chart，它就神奇地出現(xiàn)在這里。

所以我們正在為 Lepton 做這件事，但接下來(lái)：Hugging Face 和 NVIDIA 已經(jīng)將 Lepton 連接在一起。

因此，每當(dāng)你在 Hugging Face 上訓(xùn)練模型時(shí)，如果你想將其部署到 Lepton：并直接部署到 Spark，也沒(méi)問(wèn)題。

只需輕輕一擊。無(wú)論你是在訓(xùn)練還是推理，我們現(xiàn)在都已接入Hugging Face，Lepton 將幫助你決定部署位置。

二、AI工業(yè)革命與數(shù)字孿生

這是梅賽德斯-奔馳及其在 Omniverse （NVIDIA Omniverse是NVIDIA旗下基于NVIDIA RTX和皮克斯Universal Scene Description（USD）的圖形和仿真模擬產(chǎn)品）中構(gòu)建的工廠數(shù)字孿生。

這是舍弗勒及其在 Omniverse 中構(gòu)建的倉(cāng)庫(kù)數(shù)字孿生。

這是你們?cè)诜▏?guó)的火車(chē)站：在 Omniverse 中構(gòu)建他們火車(chē)站的數(shù)字孿生。

這是豐田在 Omniverse 中構(gòu)建他們倉(cāng)庫(kù)的數(shù)字孿生。

當(dāng)你在 Omniverse 中構(gòu)建這些倉(cāng)庫(kù)和工廠時(shí)，你可以設(shè)計(jì)它，你可以規(guī)劃它，你可以改變它。

在綠地環(huán)境中它很棒，在棕地環(huán)境中也很棒。你可以在實(shí)際搬動(dòng)和調(diào)整之前模擬其效果，避免發(fā)現(xiàn)它并非最優(yōu)。

因此，在數(shù)字孿生中實(shí)現(xiàn)一切數(shù)字化的能力是令人難以置信的。但問(wèn)題是，為什么數(shù)字孿生必須看起來(lái)像照片一樣真實(shí)？為什么它必須遵守物理定律？

原因是我們最終希望成為一個(gè)數(shù)字孿生體，讓機(jī)器人能夠?qū)W習(xí)如何作為機(jī)器人操作。而機(jī)器人依賴(lài)光子來(lái)實(shí)現(xiàn)其感知系統(tǒng)。這些光子是通過(guò)Omniverse 生成的。

機(jī)器人需要與物理世界互動(dòng)，這樣它才能知道自己是否在做正確的事情，并且能夠……

學(xué)會(huì)如何正確地去做，因此這些數(shù)字孿生必須看起來(lái)真實(shí)，行為也要逼真。明白了嗎？這就是構(gòu)建 Omniverse 的原因。

這是一個(gè)聚變反應(yīng)堆的數(shù)字孿生。這是一件極其復(fù)雜的儀器，正如你所知：沒(méi)有人工智能，下一代聚變反應(yīng)堆是不可能實(shí)現(xiàn)的。

我們今天宣布，我們將在歐洲這里建設(shè)世界上第一個(gè)工業(yè)人工智能云。我要宣布——是的。

這些工業(yè)人工智能云，確實(shí)是大量的計(jì)算資源……云端有大量的計(jì)算機(jī)。然而，它在性能和安全性方面的要求根本不同。所以我將在周五向大家詳細(xì)介紹。

今天我只是先賣(mài)個(gè)關(guān)子。但這個(gè)工業(yè)云將用于設(shè)計(jì)和仿真。虛擬風(fēng)洞，你只需把車(chē)開(kāi)進(jìn)去，就能看到它的表現(xiàn)。

開(kāi)門(mén)、開(kāi)窗、改變?cè)O(shè)計(jì)，所有操作完全實(shí)時(shí)進(jìn)行。

正如你所知，我們已經(jīng)在這里待了很長(zhǎng)時(shí)間。NVIDIA 已有 33 年歷史。我們第一次來(lái)到歐洲，是在工作站和產(chǎn)品數(shù)字化興起的時(shí)候。

現(xiàn)在正處于數(shù)字孿生革命時(shí)期，歐洲有大約兩萬(wàn)億美元的生態(tài)系統(tǒng)，我們與之合作……并且有幸為其提供支持。

由此產(chǎn)生的是一場(chǎng)正在發(fā)生的新革命。

正如你所知，所有會(huì)動(dòng)的東西都將是機(jī)器人。所有會(huì)動(dòng)的東西都將由人工智能驅(qū)動(dòng)。而汽車(chē)是最明顯的下一個(gè)領(lǐng)域。

英偉達(dá)打造用于訓(xùn)練模型的人工智能超級(jí)計(jì)算機(jī)：用于Omniverse 數(shù)字孿生的人工智能超級(jí)計(jì)算機(jī)。我們還為機(jī)器人本身打造人工智能超級(jí)計(jì)算機(jī)。

無(wú)論是在云端：用于 Omniverse，還是在汽車(chē)中，我們都提供完整的技術(shù)棧，包括計(jì)算機(jī)本身，以及運(yùn)行在這臺(tái)計(jì)算機(jī)上的操作系統(tǒng)。

這臺(tái)計(jì)算機(jī)高速且傳感器豐富，必須具備功能安全性。在任何情況下都絕不能完全失效。因此，安全要求極高。

現(xiàn)在我們有了一個(gè)令人難以置信的模型，運(yùn)行在其之上。這個(gè)運(yùn)行在其之上的模型是一個(gè)變換器模型。

它是一個(gè)推理模型，能夠接收傳感器輸入：你告訴它你想做什么，它就會(huì)帶你去那里。接收像素輸入并生成路徑規(guī)劃輸出。所以它是一個(gè)基于變換器的生成式人工智能模型。

十億輛汽車(chē)上路，平均每年行駛一萬(wàn)英里，一萬(wàn)億英里。自動(dòng)駕駛的未來(lái)顯然是巨大的，它將由人工智能驅(qū)動(dòng)和支持。

這是下一個(gè)巨大的機(jī)遇，我們正在與全球眾多大型且卓越的公司合作，使這一切成為可能。在我們所有與自動(dòng)駕駛相關(guān)的工作中，安全始終是核心。

我們對(duì)我們的HALOS系統(tǒng)感到非常自豪。它始于芯片的架構(gòu)，然后是芯片設(shè)計(jì)和系統(tǒng)設(shè)計(jì)，操作系統(tǒng)、人工智能模型以及軟件開(kāi)發(fā)的方法論，我們測(cè)試的方式，從訓(xùn)練模型的方法到為模型提供的數(shù)據(jù)，再到評(píng)估模型的方式。

NVIDIA 的 HALOS 系統(tǒng)以及我們的自動(dòng)駕駛安全團(tuán)隊(duì)和能力在全球享有盛譽(yù)。這臺(tái)計(jì)算機(jī)是第一臺(tái)軟件定義的計(jì)算機(jī)。

全球首個(gè)完全 100%軟件定義的、由人工智能驅(qū)動(dòng)的軟件，面向自動(dòng)駕駛汽車(chē)的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)人工智能驅(qū)動(dòng)堆棧。我們已經(jīng)從事這項(xiàng)工作將近十年了，這一能力享譽(yù)全球，我對(duì)此感到非常自豪。

汽車(chē)行業(yè)正在發(fā)生的變化，同樣也正在一個(gè)新興產(chǎn)業(yè)中上演。

正如我之前提到的，如果你能根據(jù)提示生成視頻，如果人工智能能夠感知，它就能推理，還能生成視頻、文字和圖像，剛才提到的汽車(chē)、路徑、方向盤(pán)路徑，為什么它不能同時(shí)產(chǎn)生局部運(yùn)動(dòng)能力和關(guān)節(jié)活動(dòng)能力？

因此，人工智能徹底改變機(jī)器人領(lǐng)域最難問(wèn)題之一的基本能力即將到來(lái)。

類(lèi)人機(jī)器人將成為現(xiàn)實(shí)。我們現(xiàn)在知道如何構(gòu)建這些東西，訓(xùn)練這些東西，以及操作這些東西。

人形機(jī)器人可能將成為有史以來(lái)最大的產(chǎn)業(yè)之一，這需要那些懂得制造東西的公司，制造具有非凡能力的東西。這指的是歐洲國(guó)家。世界上許多產(chǎn)業(yè)都基于這里。我認(rèn)為這將是一個(gè)巨大的機(jī)遇。

假設(shè)全球有十億臺(tái)機(jī)器人。擁有十億機(jī)器人是一個(gè)非常合理的想法。那么，為什么這還沒(méi)有發(fā)生呢？原因很簡(jiǎn)單。

如今的機(jī)器人編程太復(fù)雜。只有最大的公司才能負(fù)擔(dān)得起安裝機(jī)器人。讓機(jī)器人學(xué)習(xí)，編程使其執(zhí)行完全正確的操作。保持足夠的包圍以確保安全。這就是為什么世界上最大的汽車(chē)公司都配備了機(jī)器人。

它們體積足夠大，工作足夠重復(fù)。確實(shí)，行業(yè)已經(jīng)達(dá)到足夠的規(guī)模，可以在這些工廠部署機(jī)器人。幾乎所有中小型企業(yè)都是如此，無(wú)論是夫妻店、餐館、商店還是倉(cāng)庫(kù)。

正當(dāng)我們?cè)谟懻撟灾髦悄軙r(shí)，我們現(xiàn)在擁有能夠通過(guò)教學(xué)學(xué)習(xí)的人形智能，使用的工具包與Nemo 工具包。

NVIDIA HERE同樣是建立在三層堆棧之上。我們打造了這臺(tái)計(jì)算機(jī)，名為 Thor 計(jì)算機(jī)。開(kāi)發(fā)套件看起來(lái)大致是這樣的。這是一臺(tái)完全自給自足的機(jī)器人電腦。

開(kāi)發(fā)套件放在你的桌面上。這些都是傳感器，內(nèi)部是一顆小型超級(jí)計(jì)算機(jī) Thor 芯片。

這就是 Thor 處理器。上面是為機(jī)器人設(shè)計(jì)的操作系統(tǒng)。此外，變換器模型接收傳感器數(shù)據(jù)和指令并進(jìn)行轉(zhuǎn)換，生成飛行路徑或軌跡，以及手臂關(guān)節(jié)的運(yùn)動(dòng)控制，當(dāng)然還有你的腿部關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)控制。

現(xiàn)在，人形機(jī)器人面臨的最大挑戰(zhàn)是訓(xùn)練所需的數(shù)據(jù)量非常、非常難以獲取。

那么問(wèn)題是你如何做到這一點(diǎn)？解決這個(gè)問(wèn)題的方法是回到Omniverse，一個(gè)遵循物理定律的數(shù)字孿生世界。

這是我們正在做的一項(xiàng)令人難以置信的工作。我們開(kāi)發(fā)了計(jì)算機(jī)來(lái)模擬，來(lái)訓(xùn)練它們。

全球正在建立大量的人形機(jī)器人公司。他們都看到了徹底變革這一新領(lǐng)域的巨大機(jī)遇?？梢哉f(shuō)是一種新設(shè)備，進(jìn)展非常迅速。它們學(xué)習(xí)的方式是在一個(gè)虛擬世界中學(xué)習(xí)，而這個(gè)虛擬世界必須遵守物理定律。

一場(chǎng)工業(yè)革命已經(jīng)開(kāi)始。

下一波人工智能浪潮已經(jīng)開(kāi)始。

Grek 是機(jī)器人技術(shù)現(xiàn)階段可能實(shí)現(xiàn)的完美范例。教機(jī)器人操作所需的技術(shù)，進(jìn)行模擬，當(dāng)然，一個(gè)令人難以置信的機(jī)器人現(xiàn)在就展現(xiàn)在我們面前。我們有實(shí)體機(jī)器人，也有信息機(jī)器人——我們稱(chēng)它們?yōu)榇怼?/p>

下一波人工智能已經(jīng)開(kāi)始。推理工作負(fù)載的爆炸式增長(zhǎng)。它基本上將呈指數(shù)增長(zhǎng)。使用推理的人數(shù)已經(jīng)從八百萬(wàn)增加到八億。僅僅幾年時(shí)間就增長(zhǎng)了一百倍。

Token（令牌）生成的提示數(shù)量，正如我之前提到的，從幾百個(gè)標(biāo)記到幾千個(gè)標(biāo)記，當(dāng)然，我們現(xiàn)在比以往任何時(shí)候都更多地使用人工智能，比以往任何時(shí)候都更多。

所以，我們需要一臺(tái)專(zhuān)門(mén)為思考設(shè)計(jì)的計(jì)算機(jī)，專(zhuān)為推理設(shè)計(jì)，這就是 Blackwell，一臺(tái)思考機(jī)器。

這些Blackwells 將被用于新型數(shù)據(jù)中心，本質(zhì)上是人工智能工廠，專(zhuān)為一件事而設(shè)計(jì)，這些人工智能工廠將生成Token，這些Token將成為你的食物。

真正令人難以置信的是，我很高興看到歐洲正在全力投入人工智能。這里建設(shè)的人工智能基礎(chǔ)設(shè)施將在未來(lái)幾年內(nèi)增加一個(gè)數(shù)量級(jí)。

三、量子計(jì)算的拐點(diǎn)與CUDA-Q

量子計(jì)算正處于一個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)。

1995 年發(fā)明了糾錯(cuò)算法。2023 年，近 30 年后，谷歌展示了世界上第一個(gè)邏輯量子比特（“邏輯量子比特”（Logical Qubit）是量子計(jì)算領(lǐng)域的核心概念，其設(shè)計(jì)目的是解決量子比特在實(shí)際應(yīng)用中面臨的噪聲、退相干等問(wèn)題）。

從那以后，幾年過(guò)去了，邏輯量子比特（由大量帶有糾錯(cuò)的物理量子比特組成）的數(shù)量也有所增加。

然后，邏輯量子比特的數(shù)量開(kāi)始增長(zhǎng)，就像摩爾定律一樣，我完全可以預(yù)期每五年邏輯量子比特?cái)?shù)量增加十倍。每十年邏輯量子比特?cái)?shù)量增加一百倍。

這些邏輯量子比特將具備更好的錯(cuò)誤糾正能力：更加穩(wěn)健，性能更高，更具彈性，當(dāng)然將繼續(xù)具備可擴(kuò)展性。量子計(jì)算正達(dá)到一個(gè)拐點(diǎn)。

在未來(lái)幾年內(nèi)，或者至少在下一代超級(jí)計(jì)算機(jī)中，每一個(gè)都會(huì)分配一個(gè)量子處理單元（QPU），并且 QPU 會(huì)連接到 GPU。

量子處理單元當(dāng)然會(huì)執(zhí)行量子計(jì)算，而 GPU 則用于預(yù)處理：用于控制和糾錯(cuò)，這里計(jì)算極其密集，包括后期處理等。

在這兩種架構(gòu)之間，就像我們加速了CPU 一樣，現(xiàn)在有了 QPU 與 GPU 協(xié)同工作，推動(dòng)下一代計(jì)算的發(fā)展。

今天我們宣布，我們的整個(gè)量子算法堆?，F(xiàn)已在 Grace Blackwell 200 上實(shí)現(xiàn)加速。加速效果令人難以置信。

我們以多種方式與計(jì)算、通信和量子計(jì)算行業(yè)合作。

其中一種方式是使用cuQuantum（加速量子計(jì)算的軟件開(kāi)發(fā)工具包）來(lái)模擬量子比特，或模擬運(yùn)行在這些量子計(jì)算機(jī)上的算法?；旧鲜鞘褂媒?jīng)典計(jì)算機(jī)來(lái)模擬或仿真量子計(jì)算機(jī)。

在另一個(gè)極端，極其重要的是 CUDA-Q：基本上是發(fā)明了一種新的 CUDA（CUDA是英偉達(dá)公司設(shè)計(jì)研發(fā)一種并行計(jì)算平臺(tái)和編程模型），將 CUDA 擴(kuò)展到量子經(jīng)典領(lǐng)域。

這樣，在量子計(jì)算機(jī)到來(lái)之前，基于 CUDA-Q 開(kāi)發(fā)的應(yīng)用可以以模擬方式運(yùn)行，或者在量子計(jì)算機(jī)到來(lái)后以協(xié)作方式運(yùn)行：一種量子經(jīng)典加速計(jì)算方法。

今天我們宣布CUDA-Q 已可用于 Grace Blackwell。

這里的生態(tài)系統(tǒng)極為豐富，當(dāng)然歐洲在科學(xué)領(lǐng)域深厚，在超級(jí)計(jì)算專(zhuān)業(yè)知識(shí)方面深厚，在這一領(lǐng)域有著深厚的傳承。

在這里看到量子計(jì)算的進(jìn)展并不令人驚訝。在未來(lái)幾年，我們將看到一個(gè)真正精彩的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。

2012 年，我們與開(kāi)發(fā)者合作，研究一種稱(chēng)為深度學(xué)習(xí)的新型算法。它促成了AI的AlexNet（深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）大爆炸：2012年。在過(guò)去大約 15 年里，人工智能取得了令人難以置信的快速進(jìn)展。

第一波人工智能是感知，讓計(jì)算機(jī)識(shí)別信息、理解信息。

第二波人工智能，是過(guò)去五年左右我們大多數(shù)人都在討論的生成式人工智能。它是多模態(tài)的，意味著人工智能能夠同時(shí)學(xué)習(xí)圖像和語(yǔ)言。

因此，你可以用語(yǔ)言提示它，它就能生成圖像。人工智能具備多模態(tài)能力以及翻譯和生成內(nèi)容的能力，推動(dòng)了生成式人工智能的革命。生成式人工智能，即生成內(nèi)容的能力，對(duì)我們的生產(chǎn)力至關(guān)重要。

我們正在開(kāi)啟新一波的人工智能浪潮。在過(guò)去的幾年里，我們見(jiàn)證了人工智能能力的巨大進(jìn)步。從根本上說(shuō)，智能就是理解、感知、推理和規(guī)劃任務(wù)：

如何解決問(wèn)題，然后執(zhí)行任務(wù)。感知、推理、規(guī)劃，智能的基本循環(huán)。它使我們能夠應(yīng)用一些先前學(xué)到的規(guī)則來(lái)解決我們從未見(jiàn)過(guò)的問(wèn)題。

這就是為什么聰明人被認(rèn)為聰明，因?yàn)樗麄兡軌驅(qū)⒁粋€(gè)復(fù)雜的問(wèn)題一步步拆解，推理如何解決問(wèn)題，或許還會(huì)進(jìn)行研究：

也許去學(xué)習(xí)一些新知識(shí)，尋求幫助；

使用工具，逐步解決問(wèn)題。

我剛才描述的這些話(huà)，基本上今天通過(guò)所謂的代理型人工智能是可能實(shí)現(xiàn)的。我馬上會(huì)給你展示更多內(nèi)容。

現(xiàn)在，生成能力正在生成運(yùn)動(dòng)，不是生成視頻，也不是生成圖像或生成文本；這項(xiàng)人工智能生成了運(yùn)動(dòng)能力，即行走能力或者伸手抓取某物，使用工具。

讓人工智能具備實(shí)體形態(tài)的能力，基本上就是機(jī)器人技術(shù)。這些能力，是實(shí)現(xiàn)智能體的基礎(chǔ)技術(shù)。它們基本上是信息機(jī)器人和具身人工智能：物理機(jī)器人，這兩項(xiàng)基本能力現(xiàn)在已經(jīng)到來(lái)。

人工智能的時(shí)代真是令人非常興奮。但這一切，都是從GeForce開(kāi)始的。而 GeForce 帶來(lái)了計(jì)算機(jī)圖形技術(shù)。這是我們?cè)?jīng)開(kāi)發(fā)的第一個(gè)加速計(jì)算應(yīng)用。

計(jì)算機(jī)圖形技術(shù)的發(fā)展令人難以置信。GeForce 將 CUDA 推向世界，使火星機(jī)器學(xué)習(xí)研究人員和人工智能研究人員能夠推動(dòng)深度學(xué)習(xí)的發(fā)展。

隨后，深度學(xué)習(xí)徹底改變了計(jì)算機(jī)圖形技術(shù)，使我們能夠?qū)⒂?jì)算機(jī)圖形提升到一個(gè)全新的高度。

這是全新的 GeForce。重達(dá)兩噸，甚至兩噸半。由 120 萬(wàn)個(gè)零件組成。大約 300 萬(wàn)美元。在 150 家工廠制造。200家技術(shù)合作伙伴與我們共同努力實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。

可能是大約 400 億美元的研發(fā)預(yù)算，現(xiàn)在正在向 GB300 邁進(jìn)。它已經(jīng)完全投入生產(chǎn)。

這臺(tái)機(jī)器被設(shè)計(jì)成一臺(tái)思考機(jī)器。所謂思考機(jī)器，是指它能夠進(jìn)行推理。它有計(jì)劃。它花很多時(shí)間自言自語(yǔ)，就像你一樣。

我們大部分時(shí)間都在為自己的思維生成文字，在我們表達(dá)之前，為自己的思維生成圖像。因此，思考機(jī)器實(shí)際上就是 Grace Blackwell 設(shè)計(jì)的架構(gòu)目標(biāo)。它被設(shè)計(jì)成一個(gè)巨大的 GPU。

我之所以這樣比喻，是有充分理由的。GeForce 是一塊 GPU，GB200 也是，它是一個(gè)巨大的虛擬 GPU。

摩爾定律，半導(dǎo)體物理每三到五年只能帶來(lái)大約兩倍的性能提升。而我們需要的是 30 到 40 倍的性能提升，因?yàn)橥评砟Ｐ驮谧匝宰哉Z(yǔ)。我們?nèi)绾文茉谝淮a(chǎn)品中實(shí)現(xiàn) 30 到 40 倍的性能提升？

它不再是一次性完成的 ChatGPT，而是一個(gè)推理模型。

當(dāng)你自我思考時(shí)，它會(huì)生成更多的標(biāo)記。你正在一步步地分解問(wèn)題。你在推理，嘗試各種不同的路徑。也許是思維鏈，也許是思維樹(shù)。它正在反思自己的答案。

看到這些研究模型，反思答案時(shí)會(huì)說(shuō)“這是個(gè)好答案嗎？你能做得更好嗎？”然后他們“哦，是的，我能做得更好。”

然后回去再多想想。因此，那些思考模型、推理模型達(dá)到了驚人的性能，但這需要更多的計(jì)算能力。

我們現(xiàn)在確鑿無(wú)疑地知道，人工智能是一種可能帶來(lái)革命性變革的軟件：改變每一個(gè)行業(yè)。

它能做到這些驚人的事情。這是我們所知道的。我們也知道，處理人工智能的方式與我們過(guò)去處理手寫(xiě)軟件的方式根本不同。

機(jī)器學(xué)習(xí)軟件的開(kāi)發(fā)方式不同，運(yùn)行方式也不同。系統(tǒng)的架構(gòu)，軟件的架構(gòu)：完全不同。網(wǎng)絡(luò)的工作方式，完全不同。訪問(wèn)存儲(chǔ)的方式，完全不同。

所以我們知道這項(xiàng)技術(shù)可以做不同的事情：令人難以置信的事情，它是智能的。我們也知道它的開(kāi)發(fā)方式根本不同：它需要新的計(jì)算機(jī)。

真正有趣的是，這對(duì)各國(guó)意味著什么？對(duì)企業(yè)、對(duì)社會(huì)又意味著什么？這是我們近十年前就注意到的一個(gè)現(xiàn)象，而現(xiàn)在每個(gè)人都開(kāi)始意識(shí)到這一點(diǎn)了：

事實(shí)上，這些人工智能數(shù)據(jù)中心根本就不是數(shù)據(jù)中心。它們不是傳統(tǒng)意義上的數(shù)據(jù)中心，用來(lái)存儲(chǔ)你可以檢索的文件。

這些數(shù)據(jù)中心并不存儲(chǔ)我們的文件。它只有一個(gè)任務(wù)，且僅此一個(gè)任務(wù)：那就是生成智能標(biāo)記，即人工智能的生成。

這些人工智能工廠，看起來(lái)像數(shù)據(jù)中心，因?yàn)槔锩嬗写罅坑?jì)算機(jī)。

沒(méi)有人真正把他們的數(shù)據(jù)中心當(dāng)作一個(gè)創(chuàng)收設(shè)施來(lái)考慮。我說(shuō)了一句話(huà)，大家都說(shuō)，“是的，我覺(jué)得你說(shuō)得對(duì)?！睕](méi)人會(huì)把數(shù)據(jù)中心當(dāng)作一個(gè)創(chuàng)收設(shè)施來(lái)考慮。

但他們把自己的工廠，汽車(chē)工廠，看作是創(chuàng)收設(shè)施：他們迫不及待地想建另一座工廠，因?yàn)槊慨?dāng)你建一座工廠，收入很快就會(huì)增長(zhǎng)。你可以為更多人創(chuàng)造更多東西。

這些人工智能工廠是創(chuàng)收設(shè)施，旨在制造Token。這些 Token可以被重新構(gòu)造成多種行業(yè)的生產(chǎn)性智能，因此人工智能工廠現(xiàn)在已成為一個(gè)國(guó)家基礎(chǔ)設(shè)施的一部分。

這就是為什么你看到我奔走于世界各地，與各國(guó)元首會(huì)談的原因：因?yàn)樗麄兌枷Ｍ麚碛腥斯ぶ悄芄S。他們都希望人工智能成為他們基礎(chǔ)設(shè)施的一部分。他們希望人工智能成為他們的一個(gè)增長(zhǎng)型制造業(yè)。

這確實(shí)意義深遠(yuǎn)，我認(rèn)為我們正在討論的是：因此，催生了一場(chǎng)新的工業(yè)革命，因?yàn)槊恳粋€(gè)行業(yè)都受到了影響，同時(shí)也誕生了一個(gè)新興產(chǎn)業(yè)。

正如電力最初被描述和展示為一項(xiàng)技術(shù)時(shí)，后來(lái)發(fā)展成為一個(gè)新興產(chǎn)業(yè)一樣：它被理解為一項(xiàng)技術(shù)，但后來(lái)我們意識(shí)到它也是一個(gè)龐大的產(chǎn)業(yè)。然后是信息產(chǎn)業(yè)，我們現(xiàn)在稱(chēng)之為互聯(lián)網(wǎng)。

這兩者都影響了許多行業(yè)，成為基礎(chǔ)設(shè)施的一部分。我們現(xiàn)在有了一個(gè)新的產(chǎn)業(yè)——人工智能產(chǎn)業(yè)：它現(xiàn)在成為了被稱(chēng)為智能基礎(chǔ)設(shè)施的新基礎(chǔ)設(shè)施的一部分。每個(gè)國(guó)家、每個(gè)社會(huì)、每家公司都將依賴(lài)它。