北京时间3月19日凌晨，英伟达GTC大会在美国加州圣何塞SAP中心举行。大会已成为“AI界春晚”。英伟达CEO黄仁勋穿着黑色皮衣上场，介绍了公司在AI芯片、机器人和汽车领域的最新成果。

黄仁勋提到去年的GTC像一场摇滚演唱会，而今年则被描述为“AI的超级碗”，不同的是，在这个“超级碗”中每个人都是赢家，因为AI能为更多行业和公司解决问题。他还幽默地表示，GTC现在人满为患，要容纳更多人需要建设圣何塞，开发更多土地。

去年，黄仁勋在GTC大会上发布了新架构Blackwell以及采用该架构的B200、GB200超级芯片。今年，他介绍了下半年将推出的Blackwell Ultra以及后续的新架构Rubin和Feynman，并发布了新的个人AI计算机。此外，还展示了与谷歌DeepMind、迪士尼合作的机器人。

关于技术路线图更新，黄仁勋披露了Blackwell架构芯片的市场需求情况。2024年全球前四大云服务商共采购130万片英伟达Hopper架构GPU，2025年又购买了360万片Blackwell架构GPU。英伟达正在全面生产Blackwell芯片。数据中心相关合作商包括联想、戴尔、微软、亚马逊AWS、Meta、谷歌等品牌厂商。今年1月，黄仁勋透露英伟达计划开发名为Grace Blackwell NVLink72的巨型芯片，包含60万个零部件，重量达1.5吨，是有史以来最大的单一芯片。此次展示了概念图，72个Blackwell GPU集成在一个晶圆上。

黄仁勋补充了芯片架构迭代路线图的信息，包括Blackwell Ultra推出的时间是今年下半年，2026年下半年推出Rubin，2027年下半年推出Rubin Ultra，2028年推出Feynman。具体而言，采用Blackwell Ultra架构的芯片包括GB300 NVL72等。随着架构迭代，AI工厂的算力成本将得到相应降低。

今年以来，业界热议人工智能是否还需要大量算力。黄仁勋认为市场对算力的需求依然强劲。他指出，Scaling Law继续有效，推理技术带来了大量计算需求。他认为云厂商对GPU仍有较大需求，预计到2030年数据中心建设投入将达到1万亿美元。

对于人工智能技术的演变，黄仁勋谈到AI将从代理式AI向物理AI演变。过去两三年内，计算的每一层都发生了变化，有了重大突破。代理式AI已经出现了一些新技术，包括推理技术。下一波变化则是机器人AI，由物理AI驱动，能理解物理世界的摩擦力、惯性、因果关系、物体永恒性等。

除了公布芯片架构路线图，英伟达还发布了多个产品并公布了多个合作伙伴。在汽车领域，英伟达宣布与通用汽车合作开发自动驾驶汽车，并推出了用于自动驾驶汽车的综合安全系统Halos。在机器人领域，黄仁勋宣布推出GR00T N1，这是全球首个用于通用人形机器人推理和技能的开放、完全可定制的模型框架。此外，英伟达、谷歌DeepMind和迪士尼合作开发了一个名为Newton的机器人平台，展示了一款名为Blue的机器人。英伟达还开源了由AI驱动的决策优化引擎cuOpt，并发布了DGX Spark和DGX Station两款个人AI计算机。(责任编辑：于浩淙 zx0176)