通证正在革新人工智能领域，赋能机器人学习、开发清洁能源并探索浩瀚星空，同时bridging虚拟与现实世界，开辟全新发展路径。

一位富有远见的领袖欢迎各位与会者莅临这场意义非凡的盛会，强调唯有齐心协力，才能超越“星云1号”，共同迎接人类充满希望的未来。

技术会议强调了三个平台: CUDA，系统和AI工厂。强调了生态系统的重要性，并感谢赛前展览主持人和贵宾对技术领域的贡献。

一场讨论凸显了英伟达作为平台型企业的关键角色，着重强调其技术实力、生态系统以及对人工智能行业的贡献。本次活动将举办1000场技术专题会议，邀请2000位演讲嘉宾，全面覆盖AI技术栈的各个环节，从基础设施到应用层，而NVIDIA在推动行业进步中发挥着核心作用。

庆祝Cuba开创性的多线程架构问世20周年，该架构可将标量代码简化为multistar AED应用程序。近期的增强功能包括对张量核心编程的支持，这对于人工智能的发展至关重要，使复杂的数学结构对程序员来说更加易于使用。

对话重点介绍了NVIDIA的CUDA生态体系，详细阐述了庞大的GPU计算系统部署规模如何吸引开发者、催生深度学习等突破性技术，并开辟全新市场，进而形成加速发展的飞轮效应，支撑众多应用与基础设施实现超长生命周期。

NVIDIA利用其架构兼容性和庞大的安装基础不断优化GPU性能，从而降低成本。尽管最初存在财务困难，但该公司对CUDA的奉献精神已导致其广泛采用。GeForce的影响力始于25年前，培养未来的客户和开发人员。这一旅程最终引入了RTX，彻底改变了现代计算机图形学，并使全球研究人员在深度学习方面取得了突破。

对话探讨了人工智能在计算机图形学领域的演进，重点介绍了神经渲染这一突破性技术的出现。它将3D图形与生成式人工智能相结合，利用虚拟世界中的结构化数据来创建逼真且可控的内容。这项创新标志着一个重大转变，有望通过将结构化信息与人工智能相结合，彻底变革多个行业。

演讲者分享了自己在团队反对的情况下仍坚持做出照明方案决策的经历，强调了在群体压力面前的个人决策过程。

对话强调了AI与结构化和非结构化数据处理的集成，强调了加速数据处理系统以提高AI效率。分别针对数据帧和矢量存储引入了Nvidia的QDF和QV库，增强了数据查询能力。展示了采用Nvidia GPU计算库的IBM Watson X数据加速，展示了更快的数据集市更新和成本节约。人工智能时代要求快速访问庞大的数据集，从而促使数据处理重新发明以增强人工智能功能。

Nvidia、戴尔和谷歌云携手合作，通过加速计算提升数据处理速度、规模和成本效益，标志着后摩尔定律时代的到来。这种协同效应整合了戴尔AI数据平台和谷歌Vertex AI等平台，彰显了BigQuery和Snapchat在计算成本方面的显著进步。持续的算法优化和广泛的覆盖范围，有望为所有用户带来性能的不断提升和成本的持续降低。

NVIDIA与谷歌云、AWS和Microsoft Azure等主要云服务提供商合作，将其加速计算平台和库集成到这些云服务中，以提升Vertex AI、BigQuery、EMR和Azure AI Foundry等服务的能力。这一战略合作伙伴关系推动了客户的采用，并扩展了云计算能力，尤其是在人工智能和机器学习领域，使英伟达在全球云加速领域占据关键地位。

英伟达的机密计算能力，能够实现安全的数据处理和AI模型部署，在与领先的云服务提供商及AI企业的合作中发挥了关键作用。该技术支持跨多种环境的AI运行，从本地部署到云端，确保数据机密性，并提升全球范围内的AI可访问性。

加速计算需要理解应用、领域和算法。英伟达的垂直整合覆盖库、领域和行业，通过提供软件并与各类技术无缝集成，旨在让计算惠及每一个人，这一战略在GTC大会上得到充分展示。

此次对话凸显了英伟达GTC大会对金融服务行业的极大关注，强调了开发商相对于交易商的重要性。它还讨论了NVIDIA的生态系统，重点关注上游和下游供应链，并对上游供应链的进步表示兴奋。

对话凸显了领域专用AI库和加速计算平台在自动驾驶、金融服务、医疗健康和机器人等多个行业中的变革性影响，强调了向AI驱动型解决方案与创新的转型趋势。

一项全球性倡议正重新启航并构建人类历史上规模最大的事业，跨行业整合人工智能、量子计算和先进供应链系统，涵盖媒体、零售和游戏等领域，以打造新一代由人工智能赋能的世界。

Nvidia对机器人和制造业的贡献分别为35万亿美元和50万亿美元，突显了该公司在为机器人系统构建基本计算机方面长达十年的努力。通过与每个机器人制造公司的合作以及110机器人的展示，Nvidia强调了计算基础设施的重塑，特别是基站，这是该行业的一个关键转变。

对话凸显了该公司对人工智能基础设施的重视，强调了算法和诸如cudamani之类的库的重要性，这些技术和工具已彻底革新了人工智能领域。与诺基亚、T-Mobile等大型企业的合作伙伴关系至关重要。该公司持续更新其算法库，以满足各行业的需求，充分展现了其在计算与人工智能领域的算法创新者地位。

对话探讨了计算光刻技术的最新进展，重点聚焦于直接稀疏算法及其在几何应用中的变体。它重点介绍了神经网络在航空影像领域的集成应用，旨在提升该领域的人工智能能力。

对话深入探讨了基因组算法中的可微适应度概念，强调其内在的美学价值以及断点组合这一创新性搭配。它凸显了算法设计与遗传数据分析之间的复杂关系，展现了这些计算方法在解析复杂生物系统时的优雅与高效。

Nvidia利用先进的算法和计算平台来模拟环境，而不是对其进行动画处理，从而带来了巨大的商机。该公司与全球巨头和新兴的人工智能初创公司合作，促进了人工智能领域1500亿美元的投资激增。这标志着一个关键的转变，类似于过去的计算革命，预示着由计算密集型人工智能创新驱动的相应公司的崛起。

对话凸显了生成式人工智能，尤其是ChatGPT、O1和Clod Code，对计算范式、体系结构以及软件工程产生的变革性影响，标志着计算模式正从基于检索的范式向生成式范式转变。

对话凸显了人工智能能力从单纯生成内容向赋能生产性工作的关键转变，从而催生了前所未有的算力需求激增，尤其是对GPU资源的需求。如今，AI系统需要进行海量的推理运算才能实现思考、推理和决策行动，这标志着人工智能的发展与应用进入了一个具有里程碑意义的变革时代。

Speaker预测收入将从5000亿美元大幅增长至至少1万亿美元，2027年强调了未来的显着增长潜力。

探讨了NVIDIA在AI基础设施领域的领导地位，重点强调其可扩展性、成本效益以及在全球范围内的适用性，涵盖超大规模数据中心、区域云服务和边缘计算等多个领域。重点突出英伟达在支持多样化AI模型方面的作用，以及其在重大基础设施投资中的可靠性和成熟度。

英伟达致力于推动人工智能技术发展的承诺，最终促成了Mv Link 72的诞生。该产品大幅提升了AI推理的性能与能效，使英伟达以无与伦比的每令牌成本效率位居行业前沿。

NVIDIA的代币成本效率无与伦比，这归功于其卓越的代码设计，从而获得全球认可和满意度。

探讨了Nvidia在AI超级计算领域的最新进展，重点围绕将数据中心优化为“令牌工厂”以提升AI性能展开，梳理了从DGX-1到Vera Rubin平台的系列创新，并强调了数据中心正从传统模式向高能效AI专用处理单元转型的趋势。

一款面向高性能计算的突破性系统，搭载全新CPU，具备卓越的单线程性能与能效；采用全液冷机柜，大幅缩短部署时间；全球首款CPO Spectrum X交换机已实现规模化量产。整套方案深度融合第六代NVLink技术，可显著提升数据中心的整体效率。

Rubin Ultra引入了一种新颖的kyber机架设计，用于垂直GPU集成，其特点是通过高级MV链接系统连接144 GPU的中板，从而增强了计算能力。

对话强调了在AI工厂中监控吞吐量和令牌处理速度对于未来收入创造的重要性，指出模型规模和令牌长度的持续增长将对市场与定价策略产生深远影响，并进一步将令牌定位为AI行业的新型商品。

对话探讨了人工智能服务的战略演变，强调分层定价模型以及引入Grace Blackwell和Vera Rubin等高级模型。这些模型显着提高了吞吐量，从而提高了收入和服务质量。讨论强调了性能指数增长的潜力，以及跨免费、中等、热门和高级层的资源战略分配，以最大限度地提高客户价值和业务盈利能力。

探讨了Vera Rubin与Groc技术的融合，以优化AI推理性能，实现35倍的性能提升。强调了高吞吐与低延迟之间的矛盾，以及战略性地将Groc用于高价值工程任务，从而补足薇拉·鲁宾天文台在主流工作负载方面的优势。披露了生产和部署计划，强调其对AI工厂和数据处理的变革性影响。

该对话概述了英伟达在先进计算架构方面的战略路线图，强调垂直整合与横向开放。关键要点包括：引入具备向下兼容性的Oberon系统、通过铜缆和光纤进行规模扩展，以及即将推出的Ruben Ultra芯片。该路线图以费曼GPU、LP 40以及罗斯林Bluefield 5 CPU为核心推进，彰显了NVIDIA在扩展铜缆与光互连容量方面的坚定承诺，并通过整合前沿技术实现算力的指数级增长。

Nvidia转型为AI基础架构领导者，利用Omniverse和Dxx进行AI工厂的虚拟设计和仿真。通过集成硬件、库和生态系统层，Nvidia优化了电源使用并提高了数据中心的效率，旨在显著改善节能和性能。

Nvidia Dsx是一款数字孪生蓝图，可优化AI工厂设计，以实现最大的吞吐量、弹性和效率。集成仿真工具和动态电源管理，可确保快速构建和运行。人工智能代理管理冷却、电气系统和电源调整，加强全球人工智能基础设施的开发。

Omnis Omnis阐述了其全球数字孪生系统的愿景，并重点介绍了与新合作伙伴的协作，以构建先进的人工智能平台和空间数据中心。英伟达DSX——一款全新的AI工厂平台——正计划进军太空领域，相关项目包括维尔·鲁宾太空1号数据中心。重点在于克服太空特有的挑战，包括在无法通过传导和对流散热的环境中设计冷却系统，从而展示用于空间计算的创新工程解决方案。

一项具有开创性的开源项目——Open Claw——取得了前所未有的成功，在远短于Linux所需的时间内，便超越了后者的历史地位。用户只需在控制台输入一条命令，即可轻松集成AI功能，充分展现了该软件易用且具有变革性的特点。

对话凸显了Open Claw这一人工智能智能体系统的变革性影响。该系统与大型语言模型无缝集成，使企业能够采纳一种全新的战略，其重要性堪比历史上Linux或Kubernetes等技术变革。这凸显了企业为保持竞争力而采纳开放生态与生成式系统战略的必要性，标志着IT和软件行业的一次重大演进。

Open Claw将SaaS企业转型为具备智能体能力的服务提供商，通过Open Shell保障企业安全。它可与全球SaaS策略引擎集成，通过网络防护墙和隐私路由器保护敏感数据，使其具备企业级部署能力并确保安全执行。

NVIDIA通过涵盖语言、视觉、生物学、物理学和自主系统的开放前沿模型，开创了人工智能创新的先河，为专门的人工智能开发培育了一个庞大的生态系统。

对话强调了英伟达致力于持续优化人工智能模型，并在自动驾驶、生物、化学以及天气预报等多个领域处于领先地位。它凸显了开放模型的重要性——这类模型能够让全球的研究人员和开发者进行创新、构建专用人工智能应用，从而促进全球各方参与人工智能革命，并支持各国的自主可控人工智能发展倡议。

一个由领先公司组成的联盟宣布合作开发主权人工智能模型和企业代理战略，旨在通过为各个领域创建专门的人工智能代理，将2万亿美元的IT行业转变为价值数万亿美元的行业。该计划以对人工智能基础设施的重大投资为后盾，专注于为不同行业和地区实现定制，标志着企业技术的复兴。

Nvidia概述了其将AI集成到各个行业的战略愿景，强调了自动驾驶汽车和机器人的作用。该公司强调了其在开发物理人工智能模型、仿真系统和在制造业中部署机器人方面的合作伙伴关系。展示了Nvidia在自动驾驶技术方面的进步，包括与主要汽车品牌和Uber的合作。此外，该公司还讨论了其在人形机器人方面的工作，并将无线电塔等传统基础设施转变为支持AI的系统。这次对话强调了Nvidia致力于开拓AI应用程序，以提高各部门的生产力和效率。

探讨人工智能生成数据与仿真技术对于使机器人应对不可预测的真实场景的必要性，重点阐述英伟达通过Isaac Lab和Newton等开源工具，在强化训练、评估以及物理AI开发方面所作出的贡献。

对话凸显了Isaac Lab在机器人与人工智能领域的训练及数据生成中所发挥的关键作用，其应用涵盖全身控制、操作策略以及强化学习等方面。报告强调了与迪士尼研究院和英伟达等机构的合作，着重介绍了物理人工智能、机器人技术领域的最新进展，以及互动机器人在迪士尼乐园等场景中的未来潜力。

对话探讨了人工智能技术的进展，重点强调了计算能力的规模化提升以及AI智能体在各行业的部署。它凸显了从工厂自动化到全球规模化运营的协同努力，旨在提升效率，标志着行业运营与创新方式的重大转变。

对话凸显了人工智能技术的迅猛进展，重点强调了开源模型、算力以及在AI训练中“爱”的规模化应用。最后，邀请大家莅临GTC，共同见证科技的未来——这里将展示最新进展与光明前景。