黃仁勳最新演講：機器人領域將迎來“ChatGPT時刻”

導讀

英偉達CEO黃仁勳受邀參加今年的CES展會，他在今天的開幕主題演講中強調了兩個核心：新顯卡和AI，信息量極大。

CES開幕之前，英偉達市值創下近期新高，股價達到149.43美元，市值衝至3.66萬億美元。

黃仁勳表示：得益於AI對紋理和壓縮算法的學習，英偉達新一代顯卡RTX Blackwell 5090的性能是此前4090的兩倍。

新推出的Blackwell超級芯片與英偉達上一代相比，每瓦性能提高了四倍。

在工業數據化方面，未來每個工廠都將擁有一個與真實工廠運作方式完全相同的數字孿生體。一切都在模擬中進行。

黃仁勳預測：自動駕駛很可能是第一個萬億美元級的機器人產業。英偉達推出了下一代汽車處理器——Thor，處理能力是上一代Orin的20倍。

機器人技術領域，特別是人形機器人和通用機器人技術，即將迎來ChatGPT時刻般的突破，有望成爲世界上規模最大的技術產業。

英偉達還將推出一款AI高級計算機，開箱即用。

本期價值線爲讀者摘錄了其中的精彩內容。

12年來，計算的每個層面都發生了革命性變化

如今，計算的每個層面都發生了革命性的變化，從手工編寫在CPU上運行的指令到創建人類使用的軟件工具，機器學習可以創建和優化在GPU上運行的神經網絡，從而創造人工智能。技術棧的每一層都發生了徹底的改變，僅僅12年就發生了不可思議的轉變。

現在，我們可以理解幾乎任何形式的信息，包括文本、圖像、聲音、氨基酸和物理學知識，並進行翻譯和生成。應用幾乎是無限的，其核心都基於三個基本問題：輸入是什麼模態學習的？它翻譯成了什麼形式的信息？它正在生成什麼形式的信息？

我們做了兩件根本性的事情：使用可編程着色和光線追蹤加速生成美麗的像素；然後讓人工智能控制像素生成，大量生成其他像素。AI能夠在空間上生成其他像素，因爲它知道顏色應該是什麼，最新一代的DLSS還能生成超出幀數的畫面，甚至可以預測未來畫面。

您看到的畫面，例如四幀畫面，實際上我們只渲染了一幀，其餘三幀由AI生成。以全高清或4K顯示四幀畫面，大約有3300萬像素，而我們只計算了兩百萬像素。這堪稱奇蹟。

可編程着色器現在也能處理神經網絡。着色器能夠承載這些神經網絡，從而實現了神經紋理壓縮和神經材質着色，最終獲得令人驚豔的圖像效果，這完全得益於AI對紋理和壓縮算法的學習。這就是全新的RTX Blackwell 5090。

RTX 4090售價1599美元，現在，Blackwell家族的RTX 5070售價僅爲549美元，卻擁有4090的性能。這得益於四個頂級的、四個萬億次運算的AI張量核心和G7內存。 5090的性能是4090的兩倍。

我們從一月份開始大規模生產，併成功地將這些強大的GPU應用於筆記本電腦中。

計算機圖形學的未來是神經渲染。 人工智能與計算機圖形學的融合令人驚歎。

Blackwell：大模型訓練性能提升三倍

Blackwell目前已全面投產，由約15家計算機制造商提供200多種不同配置的系統，採用液冷、風冷等多種冷卻方式，並支持多種CPU和NVLink配置，以滿足全球數據中心的需求。這些系統目前在約45家工廠生產，反映了人工智能的普及程度和各行業對人工智能的轉向。

這個NVLink系統，GB200，NVLink 72，重達1.5噸，包含60萬個零件，相當於20輛汽車，功率爲120千瓦。

它有一個背板，連接所有這些GPU，兩英里長的銅纜，5000根電纜。這種產品正在全球45家工廠生產。我們製造它們，用液體冷卻它們，測試它們，拆卸它們，並將它們以部件的形式運送到數據中心，因爲它們重達一噸半。我們在數據中心外部重新組裝並安裝它們。生產規模令人難以置信。

但這一切的目標是，由於規模定律正在推動計算如此之快，以至於Blackwell與我們上一代相比，這種級別的計算使每瓦性能提高了四倍，每美元性能提高了三倍。這意味着在一代人的時間裡，我們將這些模型的訓練成本降低了三倍，或者，如果你想將模型的大小增加三倍，成本大致相同。

重要的是，這些是我們在使用ChatGPT或Gemini以及將來使用手機時都會使用的生成token，幾乎所有這些應用程序都將消耗這些AItoken，而這些AItoken是由這些系統生成的。

每個數據中心都受到功率的限制，因此，如果Blackwell的每瓦性能是上一代的四倍，那麼數據中心可以產生的收入、可以產生的業務量將增加四倍。所以，這些AI工廠系統如今確實就是工廠。

工業數字化場景將迎來重大變革

讓我們談談物理AI。

我們需要做 的，是創建一個有效的世界模型，與GPT這種語言模型相對。這個世界模型必須理解世界的語言，理解物理動力學 （比如重力、摩擦力和慣性），理解幾何和空間關係，理解因果關係（如果你扔下什麼東西，它就會落到地上； 如果你戳它一下，它就會倒），以及客體永久性（如果你把一個球滾過廚房的櫃檯，當它滾到另一邊時，球並沒有進入另一個仍然存在的量子宇宙）。

今天，我 NVIDIA Cosmos是一個世界基礎模型開發平臺，旨在推動物理AI發展。

Cosmos優先考慮AV和機器人用例的獨特需求，例如真實世界環境、照明和物體持久性。開發者使用NVIDIA Omniverse構建基於物理的、地理空間精確的場景，然後將Omniverse渲染輸出到Cosmos，後者生成逼真的、基於物理的合成數據，涵蓋不同的物體、環境以及天氣、時間或極端情況等條件。

開發者可以使用Cosmos爲強化學習AI反饋生成世界，用於改進策略模型，或測試和驗證模型性能，甚至跨多傳感器視圖進行測試。

NVIDIA Cosmos，全球首個世界基礎模型，利用2000萬小時的視頻進行訓練。 這些視頻重點關注物理動態事物，例如動態自然主題、人類行走、手部移動、操作物體以及快速攝像機運動場景。

其核心在於教AI理解世界，而非生成創意內容。通過物理AI，我們可以生成合成數據來訓練模型，對其進行蒸餾，將其轉化爲機 器人模型的種子，並生成多個基於物理、物理上合理的未來場景，模擬“奇異博士”的場景。因爲這個模型理解物理世界。

今天，我們宣佈Cosmos採用開放許可，並在GitHub上開放。我們希望這個包含小型、中型和大型模型（快速模型、主流模型和教師模型，即知識遷移模型）的平臺，能像LLAMA3改變企業AI一樣，改變機器人和工業AI領域。

將Cosmos連接 到Omniverse後，其魔法便顯現。Omniverse是一個基於算法物理學、遵循物理原理的仿真系統，即模擬器。兩者結合，形成一個物理模擬的、基於物理的多元宇宙生成器，其應用前景非常廣闊，尤其在機器人技術和工業應用領域。

我們如何將這些應用於工業數字化？

一切都在模擬中進行。未來，每個工廠都將擁有一個與真實工廠運作方式完全相同的數字孿生體。事實上，您可以使用Omniverse和Cosmos生成大量未來場景，然後由人工智能選擇對任何KPI最優的場景，這將轉化爲部署到真實工廠中的AI程序或編程約束。

汽車自動駕駛時代已來

機器人領域將迎來“ChatGPT”時刻

另一個例子是自動駕駛汽車。自動駕駛革命已經到來。

全球每年生產1億輛汽車，道路上行駛的汽車有10億輛，每年行駛里程達萬億英里，所有這些汽車都將實現高度自動駕駛，甚至即將實現完全自動駕駛。這將是一個極其龐大的產業，我預測這很可能是第一個萬億美元級的機器人產業。我們的業務，請注意，僅僅是這些開始投產的汽車中的一部分，規模就已經達到40億美元，今年的運行速度可能約爲50億美元。

今天，我們宣佈我們下一代汽車 處理器——Thor。

這是Thor，一款機器人電腦，它接收並處理來自大量傳感器的信息，包括無數個高分辨率攝像頭、雷達和激光雷達。該芯片將傳感器數據轉換成標記，放入轉換器並預測下一條路徑。

Thor的處理能力是上一代Orin的20倍，而Orin是目前自動駕駛車輛的行業標準。Thor已全面投產，並廣泛應用於各種機器人，例如自主移動機器人（AMR），可作爲機器人或機械手的大腦。它是一款通用的機器人計算機。

機器人技術領域，特別是人形機器人和通用機器人技術，即將迎來ChatGPT時刻般的突破。

使能技術將推動通用機器人技術在未來幾年取得令人驚訝的快速發展。通用機器人技術的重要性在於，它能創造出無需特殊環境就能適應“棕色地帶”的機器人。

這三種機器人是：自主機器人和自主AI（信息工作者）；自動駕駛汽車（適應已建成的道路和城市）；人形機器人。如果我們擁有解決這三項問題的技術，這將是世界上規模最大的技術產業。

關鍵在於如何訓練這些機器人，而對於人形機器人而言，模仿信息的收集尤其困難，因爲汽車只需駕駛即可收集數據。

我們一直在探索人形機器人的運動學習。直接模仿人類演示對機器人來說效率低下，因此我們需要一種巧妙的方法，利用少量的人類演示數據，通過人工智能和Omniverse合成生成海量合成運動數據，從而讓AI學習執行任務。

NVIDIA Isaac Groot合成運動生成的藍圖是一個基於模仿學習的仿真工作流程，能夠從小數量的人類演示中生成指數級的大型數據集。最後，在將策略部署到真實機器人之前，開發人員可以在IsaacSim中進行軟件在環測試和驗證。

將推出AI高級計算機

開箱即用

我還想向大家展示一項技術， 旨在爲研究人員和初創公司提供一款開箱即用的AI超級計算機。

過去，超級計算機的構建需要自行建造設施、搭建基礎設施並進行復雜的系統設計。 2016年，我們向OpenAI公司交付了第一臺DGX-1，埃隆·馬斯克、伊利亞及衆多工程師見證了這一時刻，DGX-1徹底改變了人工智能計算。

如今，人工智能已無處不在，不再侷限於研究人員和初創公司的實驗室。正如演講伊始所言，我們希望人工智能成爲一種新的計算方式，一種編寫軟件的新方法。每一位軟件工程師、工程師、創意藝術家，以及所有使用計算機作爲工具的人，都需要一臺人工智能超級計算機。因此，我們希望DGX-1能更小巧一些。

這款AI超級計算機運行着完整的NVIDIA AI軟件棧，包括所有NVIDIA軟件和DGX Cloud。通過無線連接或網絡連接至您的電腦，甚至可作爲工作站使用。您可以像訪問雲超級計算機一樣訪問它，並在其上運行NVIDIA的AI。

它基於我們研發的超級秘密芯片GB110，這是我們生產的最小型的Grace Blackwell芯片。這款絕密芯片是我們在與聯發科合作中研發的Gray CPU，專爲英偉達打造。通過芯片到芯片的NVLink連接到Blackwell GPU。

這款小巧的設備目前正在全面生產中，預計將於五月左右上市，其功能令人難以置信。

如果您使用PC或Mac，它就是一個運行在您桌面的雲計算平臺，您可以將其用作Linux工作站。如果您需要雙位數性能，只需使用ConnectX連接，它便具備Nickel、GPU Direct等功能，開箱即用，就像一臺超級計算機，所有超級計算堆棧都可用，例如英偉達Digits項目。

本文源自：價值線