黄仁勋最新演讲刷屏。
北京时间3月19日凌晨，英伟达CEO黄仁勋在加州圣何塞举行的英伟达GTC 2025上发表主题演讲。演讲聚焦英伟达的最新硬件，未来的技术路线图，以及机器人前景等热门话题。
不过，资本市场对于这场演讲的反应似乎较为平淡。截至周二收盘，英伟达股价收跌3.43%，盘后续跌0.56%。
生成式人工智能时代到来
不同往届GTC上来就先介绍英伟达的硬通货，本次开场，黄仁勋先用约40分钟解读了Agentic AI（生成式人工智能）时代。
在他看来，英伟达踩中AI风口的十几年。AI已经经历了三代技术范式的转移。从最初的意识AI（Perception AI），到现在的生成式AI（Generative AI），再到目前的代理式AI（Agentic AI）时代，接下来将是物理AI（Physical AI），也就是机器人的时代。
现场图片（来源：英伟达）
黄仁勋强调，Agentic AI就是我们现在所处的时代，AI正在经历一个新的拐点，它变得越来越智能、应用越来越广泛，同时也需要更多的算力来支持它。
黄仁勋说，现在我们正在了解如何扩展AI，未来必须关注训练和扩展构建的AI模型。他介绍了AI扩展定律（scaling law）的发展演化，从预训练扩展、训练后扩展到测试时间扩展，即“长思维”。他强调AI扩展定律加速发展，计算需求激增。
发布最新硬件、未来技术路线图
发布会当天，黄仁勋发布了英伟达最新的硬件，以及未来的技术路线图。
英伟达技术路线图（来源：英伟达）
在硬件领域，老黄宣布了其Blackwell AI工厂平台的下一个演进版本：Blackwell Ultra，旨在进一步提升AI推理能力。
据黄仁勋介绍，与现存的Blackwell不同，Blackwell Ultra专为AI推理而设计的。黄仁勋宣布，Blackwell系列的新品Blackwell Ultra NVL72 平台将于今年下半年出货，它的带宽是前代GB200的两倍，内存速度是前代的1.5倍。Blackwell Ultra有两个版本，一是基于Arm设计的CPU，名为GB300，另一个是名为B300的GPU。
除了Blackwell Ultra，英伟达还公布了其2026年和2027年数据中心路线图的更新，其中就包括即将推出的下一代AI芯片Vera Rubin（以天文学家Vera Rubin 命名）与Rubin Ultra的计划配置。其中，Rubin将于2026年下半年开始出货，它得到NVLink 144技术加持，包括名为Vera的英伟达首款定制CPU设计和名为Rubin的GPU设计。Vera Rubin NVLink 144的性能将是GB300 NVL 72的3.3倍。
Rubin Ultra将于2027年下半年推出，能够进行15EF的FP4推理，5 EF的FP8训练，其性能约为GB300 NVL72的14倍。
黄仁勋还宣布了在Rubin之后的下一代AI芯片的架构命名Feynman；这个名称源自对量子计算领域有着重要贡献的科学家 Richard Phillips Feynman，他同时也是现代量子计算机概念的奠基人，于20世纪80年代提出了量子计算机的概念。根据英伟达的路线图，Feynman架构将于2028年登场。
除了发布最新的芯片外，英伟达还第一次公开了其硅光芯片在AI计算领域的进展，黄仁勋将其称之为“下一代人工智能的基础设施”。
据黄仁勋介绍，硅光芯片具有高运算速度、低功耗、低时延等特点，且不必追求工艺尺寸的极限缩小，在制造工艺上，也不必像电子芯片那样严苛，必须使用极紫外光刻机，也就是因为“芯片战争”，被大众所熟知的EUV。
对于投资者担忧市场需求减少的问题，黄仁勋还发布了一组数据来安慰投资者。他表示，Blackwell芯片推出一年来，AI行业取得了巨大进展，AI功能越来越强大了。2024年全球前四云服务提供商共采购130万片Hopper架构芯片。2025年，它们又购买了360万Blackwell芯片。预计到2028年数据中心建设支出将达1万亿美元。
“机器人是未来最大的产业”
对于市场关注的机器人市场，黄仁勋称它“很可能是最大的产业。”在演讲中，黄仁勋宣布推出通用的机器人基础模型GR00T N1，它是全球首款开源的人形机器人功能模型。在演讲的现场，出现了一部英伟达、谷歌与迪士尼合作研发的机器人，名为Blue，由英伟达最新的GR00T N1模型加持。
机器人Blue（来源：英伟达）
黄仁勋透露，英伟达与谷歌的DeepMind和迪士尼在合作开发机器人模拟用的开源、可扩展物理引擎，名为Newton，预计今年晚些时候完成开发。英伟达称，Newton旨在推动机器人的学习和发展。
黄仁勋称，迪士尼将成为首批使用Newton改进其机器人角色平台的公司之一，该平台为下一代娱乐机器人提供动力。黄仁勋表示：“通用机器人时代已经到来。借助英伟达Isaac GR00T N1和新的数据生成以及机器人学习框架，世界各地的机器人开发人员将开辟AI时代的下一个前沿。”
针对人形机器人，英伟达还特别推出了一系列其他的工具，比如今年主推的蓝图（blueprint）工具中的Mega，其可以测试大规模的机器人部署效果。黄仁勋希望人形机器人的开发者能够先采集一部分现实世界的数据，导入英伟达的系统中进行后期训练——或者模仿学习复制行为，或者强化学习，在试错中学习新技能。
在落地更快的自动驾驶领域，英伟达宣布通用汽车（GM）已选择与英伟达合作，共同打造未来的自动驾驶车队。除了利用仿真环境对工厂和汽车的设计进行改进之外，英伟达还将帮助通用汽车改进智驾体验。
责编：万健祎
校对：吕久彪