CES 2026 英偉達CEO黃仁勳發表演講
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Nvidia正引領着從傳統計算到以人工智能為中心範式的轉變，這一轉變的亮點包括人工智能超級計算、開源模型以及跨行業的人工智能整合。Nvidia發佈的維拉·魯賓人工智能超級計算機展示了其致力於開拓人工智能技術的承諾，強調未來行業的能源效率、安全性和可擴展性。
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改變計算：英偉達對AI對行業影響的願景這段對話概述了英偉達對由人工智能驅動的計算變革的觀點，突出了自主系統的出現以及湧入人工智能驅動創新的重大投資，標志着計算行業的根本重塑。
革新人工智能：Nvidia的開放模型和物理人工智能突破。NVIDIA率先推出開源人工智能模型，提升全球創新，在物理人工智能方面取得成功，影響生物學、機器人技術和天氣預測等領域，制定新的行業標准。
世界一流 AI 模型對多模態內容解釋和語義搜索的自豸ful。這段對話突出了公司世界一流的人工智能模型，包括PDF檢索器、語音識別和語義搜索功能，這些功能對理解多模態文檔和構建人工智能代理至關重要，使其在行業領先榜上占據最高位置。
AI的革命：可定制，多模態和多模型代理，以增強推理和應用這段對話探討了人工智能模型的進步，着重於它們的推理、適應和整合多個模型以增強問題解決能力。它突出了人工智能應用的可定制性、多模態功能以及使用基於意圖的模型路由以實現優化性能。例如，建立一個可以管理電子郵件、與物理世界互動並利用特定任務的專門模型的個人助手，同時確保隱私和效率。
每日任務和腳本更新，用於協作完成。任務包括購買必需品的雜貨和在一天結束前發送劇本更新，強調團隊合作和截止日期。
使用開源工具將草圖轉化為建築渲染和虛擬導覽。一項草圖被轉化為一份建築渲染圖，接着是對房間的虛擬遊覽。訪問權限被共享用於協作，突出顯示開源工具在創意項目中的進展。
通過預訓練語言模型和Agentie框架徹底改變AI應用開發對話突顯了將預訓練的語言模型整合到主動框架中對快速人工智能應用創建的轉變影響。它強調了通過看不見的數據進行推理和高效解決問題的能力，展示了在短短幾年內從難以想象到平凡的演變。
顛覆企業人工智能：整合先進平台實現多模態互動像Palantir、ServiceNow和Snowflake這樣的領先企業平台正在通過人工智能集成進行轉變，特別是與Nvidia技術的結合，實現了一種更類似人類的、多模式用戶界面，簡化了互動，並革新了應用開發和平台可用性。
用物理理解革新人工智能：從模擬到真實世界互動對話探討了物理人工智能的發展，強調通過模擬、數據生成和基礎模型的創建，使AI能夠有效地學習和與現實互動。
革新物理人工智能：Nvidia Cosmos釋放合成數據能力，用於多樣化和預測真實世界應用。英偉達宇宙，這是一種開創性的基礎模型，利用合成數據對物理人工智能進行訓練，實現逼真的視頻生成、連貫的運動模擬和預測分析。這種開放的邊緣世界模型是從互聯網規模的數據、真實駕駛、機器人和3D模擬中學習的，為開發人員提供與之交互的閉環環境，以探索邊緣案例並推理複雜情景。
徹底改變自動駕駛：宇宙模型訓練AI來推理和適應各種情況。宇宙，一個開創性的基礎模型，已經在研發世界首款推理自主駕駛車輛AI Alpha Mayo 中發揮了關鍵作用。通過使用人類示範和宇宙生成的數據進行訓練，Alpha Mayo 不僅可以自然地駕駛車輛，還可以對自己的行為進行推理，通過將複雜的駕駛情景分解成可管理的部分來應對駕駛情景的長尾。這一進步極大地增強了自主駕駛車輛處理多樣化駕駛情況的能力。
抵達和預防措施抵達後，會發出提醒系好安全帶的警告，強調對即將到來的事情做好准備。
英偉達關於自動駕駛的願景：從芯片到汽車的全面人工智能驅動技術堆棧探索英偉達在自動駕駛汽車全套解決方案上的開創性工作，包括先進的人工智能模型、專用處理器以及與汽車巨頭的戰略合作夥伴關系。該舉措旨在革新交通運輸領域，確保未來移動解決方案的安全性和效率。
改變自主車輛：雙安全認證堆棧和開放生態系統這段對話突出了自動駕駛汽車技術的開拓性方法，其中包括為冗余和安全而設計的雙安全認證軟件堆棧。第一個堆棧Alpha Mile是端到端訓練的，而第二個古典的Av堆棧則作為備用措施。這種垂直一體化系統開放於生態系統合作，旨在確保自動駕駛的安全性和可靠性，展望未來所有汽車和卡車都實現自主駕駛。這項技術已經成為一個重要的商業領域，支持培訓數據處理、合成數據生成和芯片開發，並為公司提供參與各個集成層次的機會。
自動駕駛車輛和機器人：AI動力系統的未來該對話突出了即將到來的自動駕駛車輛和機器人系統的轉變，強調了合成數據和模擬技術的使用。它展望了一個未來，其中以各種形式和大小存在的機器人將發揮重要作用，暗示着一個由人工智能驅動的機器人進步所主導的時代即將到來。
通過人工智能和仿真技術，徹底改變機器人和芯片設計。關於將人工智能和仿真技術（如Isaac Sim和Nvidia的工具）整合到機器人和半導體設計中的討論。重點包括在機器人創建、使用Cadence和Synopsys進行芯片設計以及西門子整合這些技術方面的進展。未來設想中，智能設計師將在機器人和系統的創建中發揮作用，強調在實際生産之前進行計算設計和測試。
改變行業格局：英偉達和西門子聯手進行人工智能驅動的自動化英偉達和西門子合作，將人工智能技術整合到實體産業中，應對全球勞動力短缺，推動通過實體人工智能和機器人技術實現自動化，標志着工業創新的重大轉變。
改變工業格局：英偉達和西門子聯手推動實體人工智能英偉達和西門子正在開創一個新的工業時代，通過將物理人工智能整合到工業生命周期中，從設計到運營，為各行業迎來了一個變革時代。
OpenAI在代幣生成上的主導地位與開源模式的未來OpenAI 目前在代幣生成領域處於領先地位，但隨着時間推移，開源模型的多樣化研究和領域預計會在規模上超越。
AI計算的革命：引入下一代超級計算機Vera Rubin一台開創性的超級計算機維拉·魯賓已經被開發出來，以應對人工智能不斷增長的計算需求，與人工智能進步競賽的揭幕同時發生。
徹底改變人工智能：維拉·魯賓超級計算機及其前所未有的計算能力的起源敘述了Vera Rubin AI超級計算機的創造過程，突出了它的核心組件，包括Vera CPU，Rubin GPU，Bluefield 4 DPU和Mv link switch。強調了系統的先進聯合設計，實現了100 petaflops的AI性能，增強了數據連接性，並且可以擴展到數千個機架，標志着人工智能技術的重大進步。
徹底改變芯片設計：未來技術的極端共同設計一家公司設計了六款新芯片，強調極端協同設計，以跟上科技的快速發展和摩爾定律的放緩。Vera CPU擁有88個多綫程核心，每瓦性能是全球最先進CPU的兩倍，而連接到CPU的Ruben GPU具有令人難以置信的單綫程性能和內存容量。這種方法涉及重新設計每個芯片，以處理更大模型和代幣生成的不斷增加需求，確保行業可以繼續前進。
徹底改變GPU性能：極限協同設計和動態精度調整討論GPU技術的進展，強調極端協同設計和MVFP4張量核心的引入，實現了通過有限的晶體管增加來提高性能的動態精度調整。
數據中心革新：Nvidia的Spectrum X、Bluefield 4和NVLink 6交換機英偉達的Spectrum X以太網、Bluefield 4處理器和NVLink 6交換機正在通過提升網絡效率、實現虛擬化和加速數據處理來改變數據中心運營。這些創新技術，包括可編程的RM DMA和數據路徑加速器，顯著提高了在大規模人工智能數據中心中的吞吐量和安全性，提供了無與倫比的性能和靈活性。
革新超級計算機：高速GPU網絡和高效冷卻這段對話突出了一款具有創新意義的超級計算系統，它采用了每秒400Gb的交換機，使得GPU能夠以最佳性能進行通信。對話討論了該系統的組件，包括兩英裏長的銅電纜和一種使用熱水的創新冷卻機制，實現了在主要計算機制造商之間的能效和標准化。
數據中心革命：英倫卡推出的Spectrum X與集成矽光子技術英偉達推出了Spectrum X 以太網交換機，利用台積電的新Coupe工藝進行集成矽光學，實現了200Gb/s的512個端口。這一創新將激光器直接連接到芯片，提升了數據中心的效率。借助Spectrum XX的成功，Spectrum X旨在通過將低延遲性能與以太網的可管理性結合起來，重新定義網絡，使英偉達在人工智能驅動的計算進步中成為網絡行業的領導者。
用蔚藍玲公司與格雷絲·佈萊克維爾改變AI上下文記憶存儲。AI對上下文內存存儲需求的增長，NVIDIA的Blue Field Fort和Grace Blackwell提供了解決方案，通過將快速上下文內存集成到機架中，有效處理不斷增加的數據需求，減少網絡擁塞，並增強數據中心的能效。
革新保密計算和人工智能效率：電力、安全性和性能的進步一個保密計算系統已經開發出來，確保了數據在傳輸、休息和計算過程中的安全性，每台總綫都被加密以確保無與倫比的安全性。該系統還引入了功率平滑技術，大大減少能量浪費，使整個功率預算得以有效利用。在性能方面，它在訓練AI模型、工廠吞吐量和代幣生成成本效益方面展示了顯著的改進，推動了AI效率和技術領導力的邊界。
英倫威達關於人工智能創新的全面方法討論了英偉達在從芯片到應用創建整個人工智能堆棧中的作用，並強調他們致力於幫助他人構建有影響力的人工智能應用。
在日常解決方案中平衡人工智能的複雜性和實用性討論了為任務選擇合適的人工智能模型的重要性，強調並非每個問題都需要最大或最聰明的模型。突出了人工智能超級計算機平台的發展，並解決了實際問題，比如處理意外幹擾，如松鼠，同時保持對有效人工智能部署的關注。
要點回答
Q：演講中描述的AI系統有哪些能力？
A：AI系統是完全可定制的，允許用戶教授特定於其公司和領域的技能。它還始終站在技術的前沿，將深入的領域專業知識與現代人工智能技術結合。
Q：用什麽框架來構建應用程序，它如何集成到企業平台中？
A：用於構建應用程序的框架稱為藍圖，它已集成到全球企業SaaS平台中，使用戶能夠輕松構建和利用人工智能系統。
Q：人工智能系統是如何設計來管理不同任務的？
A：AI系統使用基於意圖的模型路由器來確定每個應用程序或問題的最佳模型，確保諸如電子郵件等任務保持私密並在本地處理，而其他工作可以調用更廣泛的模型。
Q：這些物理人工智能進步的意義是什麽？
A：物理人工智能的進步是重要的，因為它涉及將與屏幕和揚聲器互動的智能應用到物理世界，理解常識、對象永恒性、因果關系和物理定律。它使人工智能能夠更自然、更智能地與現實世界互動。
Q：在開發物理智能人工智能方面的挑戰是什麽，又是如何解決的？
A：在開發物理人工智能方面的挑戰包括數據稀缺、需要模擬來評估人工智能的行動，以及現實世界的多樣性和不可預測性。通過使用基於物理定律的合成數據生成、使用諸如Nvidia的宇宙模型這樣的基礎模型，並創建能夠推理其行動及其後果的人工智能，這些挑戰得到了解決。
Q：英偉達基金會模型Cosmos在物理人工智能中的作用是什麽？
A：Nvidia基金會模型Cosmos在物理人工智能中的作用是作為世界的一個統一表示，能夠對齊語言、圖像、3D和行動。它接受了互聯網規模的視頻、真實駕駛和機器人數據以及3D模擬的訓練，使其能夠執行物理人工智能技能並為人工智能培訓生成逼真的場景。
Q：自動駕駛汽車宣佈的新功能是什麽，它與以前的方法有什麽不同？
A：自動駕駛汽車宣佈的新功能是Alpha Mayo，這是世界上第一個具有思維、推理功能的自主車輛AI。與以往的方法不同的是，它通過從攝像頭輸入到執行輸出的端到端訓練，推理其行為並提供解釋這些行為的方式，所有這些都直接與特定的訓練數據相結合。
Q：Alpha Mayo如何有助於處理複雜的駕駛場景？
A：Alpha Mayo通過將複雜的駕駛場景分解為更小、更正常的情況，使汽車能夠理解。它會推理每種情況，確定適當的行動，並解釋其理由，這有助於管理難以用傳統方法覆蓋的駕駛場景的長尾部分。
Q：演講中提到的人工智能技術五層是什麽？
A：人工智能技術的五個層次包括地、電、殼作為最底層，其次是像GPU和像CPU這樣的芯片。第三層是基礎設施，特別提到了像Omniverse和Cosmos這樣的物理AI環境。第四層是模型，第五層是應用，如奔馳車輛。
Q：演講者對機器人行業和自動駕駛汽車的未來做出了什麽預測？
A：演講者預測未來將會出現自動駕駛汽車的激增，未來幾年內可能有十億輛汽車實現自動駕駛。演講者相信這些車輛可能是機器人出租車，由個人擁有和駕駛，或者由車輛自己駕駛，但所有這些車輛都將具備自主運行的能力，並由人工智能驅動。這被預期將成為最大的機器人産業之一。
Q：在演講中提到的第一輛英偉達自動駕駛汽車的重要性是什麽？
A：第一輛Nvidia AV汽車的意義在於它是自動駕駛車輛發展的裏程碑，計劃在第一季度上路，然後在第二季度到歐洲，第三季度和第四季度到美國。它標志着人工智能融入日常車輛，是Nvidia不斷努力推進自動駕駛技術的一部分。
Q：最近的NCAP評級對梅賽德斯奔馳CLA有什麽影響？
A：梅賽德斯奔馳CLA最近獲得的NCAP評分表明這款車是世界上最安全的汽車，這也意味着這輛車，以及通過推斷的Nvidia技術，已經達到了高安全標准。這一評分非常重要，因為它證明了這款車型系統的可靠性和穩健性，它基於多樣且冗余的傳感器以及通過每一行代碼認證的自動駕駛汽車堆棧。
Q：提到的第二個軟件棧的功能是什麽，為什麽它很重要？
A：第二個軟件堆棧被設計為完全可追蹤，並在確保自動駕駛車輛安全方面發揮關鍵作用。它反映了主要軟件堆棧，並旨在在不確定情況下提供一個安全網，系統在需要時可以切換到更簡單、更安全的模式。這第二個堆棧很重要，因為它有助於減輕風險，並為自動駕駛車輛系統的整體安全做出貢獻。
Q：整個Nvidia硬體架構在垂直整合方面如何描述？
A：整個Nvidia軟件架構被描述為垂直整合，意味着Nvidia與其合作夥伴一起構建了這個軟件架構，比如在CLA車型中與梅賽德斯-奔馳合作。Nvidia計劃部署汽車、操作軟件架構，並在必要時進行維護。然而，這個軟件架構對生態系統開放，允許合作夥伴共同開發4級自動駕駛車輛和無人出租車。
Q：演講者強調了人工智能和機器人技術的哪些進展？
A：演講者強調了人工智能和機器人技術的幾個進步，包括使用NVIDIA的Isaac模擬軟件來訓練機器人，不同公司開發各種類型的機器人，以及將人工智能整合到機器人系統中。演講者強調這些發展是機器人系統下一個時代的一部分，並預計將徹底改變芯片設計和制造等行業。
Q：在物理人工智能和機器人技術生態系統中提到了哪些合作夥伴關系？
A：合作夥伴包括與Ola、奔馳、西門子和Cadence等公司合作。這些合作夥伴關系涉及將英偉達技術整合到各種應用中，如汽車和芯片設計工具，從設計到生産和運營，通過引入物理AI，從而徹底改變産業。
Q：Nvidia GPU的需求隨時間如何變化？
A：Nvidia GPU的需求呈指數級增長，每年的型號增加一個數量級。這種需求是由於人工智能的日益增長的計算需求和強化學習的出現所引起的。
Q：Vera Rubin的生産狀態對人工智能進步有何意義？
A：韋拉·魯賓能夠全面投産的意義在於，這使得我們能夠及時推進AI的下一個領域。 AI技術的迅速發展需要不斷提升計算能力，韋拉·魯賓的及時生産對於保持在技術競賽的前沿至關重要。
Q：在維拉·魯賓的建築中進行了哪些技術創新？
A：Vera Rubin的建築創新包括一套由六個芯片構建而成的系統，這些芯片被設計成一個整體，擁有一個名為Vera的定制CPU，性能是上一代産品的兩倍，還有一個Rubin GPU。Vera和Rubin共同設計，可以雙向、協調地更快地共享數據，延遲更低。 計算托盤完全重新設計，沒有電纜、軟管或風扇，集成了Bluefield 4 DPU、Vera CPU 和 Rubin GPU。此外，MVL 72機架，配備了6個突破性芯片，18個計算托盤和其他組件，代表了人工智能邁向下一階段的重大飛躍。
Q：Vera Rubin 的 MVF P 4 張量核心的重要性是什麽？
A：維拉·魯賓的MVF P 4張量核心很重要，因為它是芯片中的整個處理單元，可以動態調整其精度和結構，以處理變壓器不同級別的需求。這使得在智能管理精度需求的同時實現更高的吞吐量成為可能，這對於達到否則憑借可用晶體管數量無法實現的性能水平至關重要。
Q：Vera Rubin 節點的組裝過程如何簡化了？
A：維拉·魯賓節點的組裝過程已經通過消除電纜來簡化，從而降低了組裝所需的複雜性和時間。這些節點僅由兩根管子組成，組裝時間為兩小時，與之前設計形成鮮明對比。這項創新大大減少了錯誤發生的可能性，同時也降低了系統設置所需的時間。
Q：什麽讓Spectrum X網絡技術在人工智能領域具有革命性的影響？
A：光譜X網絡技術對人工智能而言是一項革命性的技術，因為它專門設計用來處理人工智能的高流量和低延遲要求。通過提供卓越性能，特別是在大型數據中心中，Spectrum X能夠顯著增加吞吐量，而無需額外昂貴的硬件。這使得它備受追捧，並成為高性能計算的行業標准。
Q：計算系統中nvlink脊椎的特點是什麽？
A：Nvlink脊梁由兩英裏長的銅纜組成，銅纜是人類已知的最好的導體，被構建為全球計算系統中最廣泛使用的銅纜。這些電纜進行屏蔽，允許以每秒400Gb的速度進行數據傳輸。
Q：什麽讓計算機行業發生了革命？為什麽在組件標准化方面至關重要？
A：工業標准系統的發展徹底改變了計算機行業。對於組件的標准化至關重要，因為 Mx 系統由約 80,000 種不同的組件組成，頻繁更改會導致大量浪費和低效。
Q：新的計算系統在性能、能效和水的使用方面如何與以前的系統相比？
A：新的計算系統在保持相同的空氣流量和水溫（45攝氏度）的同時，比如Grace Blackwell之類的先前系統在性能和功率上提高了一倍，更加節能。這使得新系統高效且環保。
Q：Vera Rubin是什麽，它的重要特點和性能優勢是什麽？
A：維拉·魯賓是一種高效的計算系統，擁有1.7倍的晶體管數量，5倍的峰值推理性能和3.5倍的峰值訓練性能。它采用了集成矽光子技術，並具有能效優勢，是能效是原先的兩倍，可以節省全球數據中心電力的6%。
Q：使用TSMC的N5P工藝引入的新芯片有哪些好處？
A：采用台積電N5P工藝的新芯片直接集成矽光子技術到芯片上，實現了每秒200Gb的512個端口，並顯著提升了性能和效率。
Q：新以太網人工智能交換機的目的是什麽，它如何與其他數據中心組件集成？
A：新Ethernet AI交換機的目的是在數據中心內提供高速連接。通過具有矽光子技術直接連接的大型芯片，它與數據中心的其余部分集成，可以有效地利用激光連接到網絡的其他部分。
Q：引入Spectrum X的動機是什麽，它對公司的市場地位有何影響？
A：譜寬X是為了重新定義網絡並利用以太網的簡單性和可管理性而引入的，以太網在數據中心被廣泛理解和使用。這一舉動使該公司成為世界上最大的網絡公司。
Q：人工智能如何改變存儲管理的方式？
A：人工智能正在改變存儲管理，擺脫傳統的SQL，轉而使用語義信息和臨時內存稱為Kv緩存。這在管理和存儲與AI模型相關的數據量逐漸增加時帶來挑戰，從而需要更高效的內存解決方案。
Q：格蕾絲·佈萊克韋爾（Grace Blackwell）致力於解決什麽挑戰，並與霍珀有何聯系？
A：Grace Blackwell的目標是解決HBM內存在存儲人工智能應用所需的快速增長的上下文存儲方面的局限。為了擴展上下文存儲，Grace Blackwell直接連接到Hopper，為與人工智能相關的數據處理提供了快速高效的解決方案。
Q：藍田堡是什麽，它如何幫助管理人工智能運營中的Kv緩存？
A：佈魯菲爾德堡是一種新的存儲系統類別，旨在在機架中提供快速的Kv緩存上下文內存存儲。該解決方案解決了人工智能操作中數據移動引起的網絡擁塞問題，實現了臨時人工智能記憶的更有效處理。
Q：Vera Rubin的重要績效指標是什麽？
A：維拉·魯賓的關鍵績效指標包括更快地訓練AI模型，實現技術領導力和定價權的更快交付。它還擁有更高的工廠吞吐量，直接影響數據中心收入，以及成本效益的代幣生成。
Q：Nvidia在其産品中對人工智能的方法是什麽？
A：NVIDIA的人工智能方法跨越芯片、基礎設施、模型和應用程序，旨在重新定義人工智能，為開發者構建令人難以置信的應用程序提供完整的技術棧。公司的任務是為推進人工智能創新提供全方位的工具和資源。
