在2024年的台北国际电脑展（Computex
2024）上，英伟达（NVIDIA）联合创始人兼首席执行官黄仁勋带来了一场震撼人心的主题演讲。这场演讲不仅展示了英伟达的最新技术成就，更为我们描绘了一个由人工智能（AI）和机器人技术引领的未来世界蓝图。以下是对这场演讲的深度解析，以及对未来趋势的展望。
一、打破摩尔定律的限制
黄仁勋在演讲中提到，摩尔定律——即集成电路上可容纳的晶体管数量每两年翻一番——已经达到了其物理极限。然而，NVIDIA通过创新和新技术，成功地打破了这一限制。他介绍了NVIDIA最新的硬件平台，包括基于Blackwell架构的DGX SuperPOD和DGX B200系统。这些系统通过NVIDIA Quantum InfiniBand网络连接，可扩展到数万个超级芯片，从而大幅提升计算能力 (@NVIDIA) (QQ News)。Blackwell究竟是什么呢？它的性能之强大，简直令人难以置信。请仔细观察这些数据。在短短八年内，我们的计算能力、浮点运算以及人工智能浮点运算能力增长了1000倍。这速度，几乎超越了摩尔定律在最佳时期的增长。
二、强大的新硬件平台
NVIDIA最新发布的DGX SuperPOD和DGX B200系统展示了公司的技术实力。DGX SuperPOD由多个DGX GB200系统构建，使用NVIDIA Quantum InfiniBand网络连接，能够扩展到数万个GB200超级芯片，提供海量共享显存空间。黄仁勋指出，这些新系统能够显著提升AI模型的训练和推理性能，为各行业的AI应用提供强大支持 (NVIDIA) (Yicai)。
DGX B200系统同样基于Blackwell架构，包含8颗NVIDIA B200 Tensor Core GPU和2颗英特尔处理器，能够在FP4精度下提供高达144 petaflops的AI性能。与上一代产品相比，这些新系统的实时推理速度提升了15倍 (Yicai)。
三、机器人时代的到来
在此次演讲中，黄仁勋重点强调了机器人时代的到来。他展示了NVIDIA的新平台，该平台不仅包含硬件，还包括一整套用于构建类人机器人的软件工具。这些机器人能够与人类进行自然交互，代表了未来智能机器人发展的重要方向 (NVIDIA) (Yicai)。
1、物理AI：认知与执行的融合
物理AI的核心在于其对世界的精准建模和对人类需求的深刻理解。这种AI不仅能够感知周围环境，还能高效执行任务。英伟达正通过Blackwell平台，为机器人技术的发展提供强大的计算支持和认知能力。
2、机器人技术的普及与应用
随着技术的发展，机器人技术正从科幻走向现实。它们将不再局限于人形机器人，而是广泛应用于自动化工厂、仓库管理、物体操纵等多个领域。英伟达致力于构建多样化的机器人平台，包括工厂、仓库、移动机器人和人形机器人等，以满足不同场景的需求。
3、Omniverse：机器人的虚拟训练场
英伟达的Omniverse平台为机器人提供了一个全方位的测试、训练和集成环境。在这个虚拟空间中，机器人可以学习如何更好地适应现实世界，同时，Omniverse也支持机器人仓库和工厂的数字化转型。
4、技术挑战与生态系统构建
为了推动机器人技术的广泛应用，英伟达正与多家企业和技术提供商合作，共同构建一个复杂的生态系统。这包括为软件行业、边缘AI行业提供SDK和API接口，以及为特定领域如国防部设计专用系统。
5、合作与集成：推动工业自动化
英伟达与西门子等知名企业的合作，进一步推动了工业自动化的发展。通过将NVIDIA Manipulator和Omniverse与工业自动化软件和系统集成，实现了更高效的机器人操作。
6、自动驾驶与机器人工厂
英伟达的技术在自动驾驶汽车领域也发挥着重要作用。公司计划与汽车制造商合作，推动自动驾驶技术的发展。同时，机器人工厂的高产量制造，预示着人形机器人等产品的广泛普及。
7、人形机器人的发展前景
人形机器人作为AI技术应用的一个重要方向，因其与人类相似的体型和行为模式，具有巨大的潜力。英伟达预计，在认知和世界理解能力方面的突破将为人形机器人的发展带来显著进步。
8、智能机器人：计算机的新时代
展望未来，智能机器人将成为计算机发展的新趋势。它们不仅具备移动性，还能够执行复杂任务，成为人类工作与生活的伙伴。英伟达的技术将为这一变革提供坚实的基础。
9、生成式AI和软件生态系统
NVIDIA在生成式AI领域也有重大进展。黄仁勋介绍了NVIDIA NIM微服务，这是一种生成式AI微服务，开发者可以在支持CUDA的系统中创建和部署AI助手。这个新服务将大大降低开发者使用AI技术的门槛，增强NVIDIA生态系统的吸引力 (Yicai)。
此外，NVIDIA还推出了Omniverse Cloud API，使开发者能够更方便地将Omniverse的核心技术直接集成到现有的数字孪生设计与自动化软件应用中。这个API将在微软云Azure上提供，进一步推动工业软件的数字化 (Yicai)。
四、生成式AI和软件生态系统
NVIDIA在生成式AI领域也有重大进展。黄仁勋介绍了NVIDIA NIM微服务，这是一种生成式AI微服务，开发者可以在支持CUDA的系统中创建和部署AI助手。这个新服务将大大降低开发者使用AI技术的门槛，增强NVIDIA生态系统的吸引力 (Yicai)。
此外，NVIDIA还推出了Omniverse Cloud API，使开发者能够更方便地将Omniverse的核心技术直接集成到现有的数字孪生设计与自动化软件应用中。这个API将在微软云Azure上提供，进一步推动工业软件的数字化 (Yicai)。
在生成式AI领域，NVIDIA取得了显著进展。黄仁勋介绍了NVIDIA NIM微服务，这是一种生成式AI微服务，开发者可以在支持CUDA的系统中创建和部署AI助手。这个新服务大大降低了开发者使用AI技术的门槛，增强了NVIDIA生态系统的吸引力 (Yicai)。
此外，NVIDIA还推出了Omniverse Cloud API，使开发者能够更方便地将Omniverse的核心技术集成到现有的数字孪生设计与自动化软件应用中。这一API将在微软云Azure上提供，进一步推动工业软件的数字化 (Yicai)。
五、深远影响的技术变革
黄仁勋的演讲不仅展示了NVIDIA在技术创新方面的卓越成就，还描绘了AI和机器人技术的未来蓝图。他强调，通过不断创新，NVIDIA将继续引领技术变革，推动各行业的数字化和智能化进程。此次演讲中介绍的硬件和软件平台，将为未来AI应用提供强大支持，特别是在机器人和生成式AI领域 (QQ News) (NVIDIA)。
黄仁勋指出，这场变革的影响深远。计算的每一层，从CPU的通用计算到GPU的加速计算，都在发生变革。这种变革不仅标志着技术的飞跃，还推动了生成式AI的迅猛发展。在过去，计算机主要遵循指令执行操作，而现在，它们更多地是处理大语言模型（LLM）和AI模型 (Yicai)。
过去，计算模型主要基于检索，手机使用时会检索预先存储的文本、图像或视频，并根据推荐系统重新组合内容呈现给用户。然而，在未来，计算机会尽可能多地生成内容，只检索必要的信息。这种生成的数据具有更高的上下文相关性，能更准确地反映用户需求 (Yicai)。
六、未来展望：新型应用与服务
黄仁勋还提到，计算机不再仅仅是我们使用的工具，它开始生成技能并执行任务。NVIDIA推出的新工厂和新计算机运行的是一种新型软件——NVIDIA Inference Microservices（NIM）。这个预训练模型能够在云、数据中心、工作站和PC等支持CUDA的数亿设备上运行 (Yicai)。
这个复杂的AI模型背后是庞大的软件堆栈，包含数十亿到数万亿个参数。系统需要将工作负载分配给多个GPU，进行并行处理，如张量并行、管道并行、数据并行和专家并行，以确保高效完成任务。这种高效运行在数据中心中尤为重要，因为它直接关系到公司的财务表现 (Yicai)。
为了最大化效率，NVIDIA开发了一个集成化的AI容器解决方案，将AI封装在易于部署和管理的盒子中。这个盒子包含了庞大的软件集合，如CUDA、CUDACNN和TensorRT，以及Triton推理服务，支持云原生环境，允许在Kubernetes环境中自动扩展 (Yicai)。
七、高效协作的智能代理
最令人振奋的是，这个AI容器提供通用的、标准的API接口，使用户可以直接与“盒子”进行交互。用户只需下载NIM，并在支持CUDA的计算机上运行，即可轻松部署和管理AI服务。这个智能代理可以执行复杂任务，如分解问题、组建团队并协调工作 (Yicai)。
黄仁勋的演讲展示了未来应用程序的新面貌：过去的应用程序是由指令编写的，而现在，它们通过组装AI团队来构建。这种转变不仅简化了开发流程，还极大地提升了效率和灵活性 (Yicai)。
结语
黄仁勋在GTC 2024的演讲不仅展示了NVIDIA在技术创新方面的最新成果，还为未来的AI和机器人技术发展描绘了清晰的路线图。他强调，通过不断创新，NVIDIA将继续引领技术变革，推动各行业的数字化和智能化进程。
此次演讲中介绍的硬件和软件平台，将为未来AI应用提供强大支持，特别是在机器人和生成式AI领域。随着这些新技术的推广和应用，我们可以预见一个更加智能和互联的未来。
在未来的发展中，NVIDIA将继续致力于打破技术限制，推动各行业的变革和进步。黄仁勋的演讲不仅是对过去成就的总结，更是对未来的展望，为全球科技界带来了新的希望和灵感。
