COMPUTEX2025|英伟达AI蓝图:从芯片制造商到全球智能基础设施引擎

原创 汽车电子设计 2025-05-21 07:48
芝能智芯出品

英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋在台北国际电脑展(COMPUTEX 2025)发表了令人震撼的主题演讲,发布了英伟达在软硬件方面的最新成果,勾勒了英伟达未来在全球AI基础设施中的核心地位。


发布涵盖了Grace Blackwell系统、DGX Spark AI工作站、NVLink Fusion互连技术等新一代技术,还详述了英伟达在自动驾驶、机器人、量子计算、物理引擎、数字孪生等多个前沿领域的战略布局。


黄仁勋对DeepSeek-R1给予高度评价,认为其对AI推理的理解方式带来了颠覆性影响。


从一家GPU芯片厂商到AI基础设施巨头,英伟达正借由前所未有的软硬件协同与生态开放,推动一场全球智能化革命。




Part 1

AI即基础设施:

英伟达战略升级与产品体系重构


AI已不再是可选项,而是与电力、互联网并列的基础设施,开场就提出一个极具远见的预言:未来每个地区、行业、工厂和企业都将搭建AI工厂,人工智能无处不在,而英伟达正是这些“AI工厂”的基石。


英伟达全面展示了其以AI为核心的技术路线图,从下一代GPU平台到量子计算、从Agentic AI到物理智能,逐步勾勒出未来智能计算世界的结构性变革。


在高性能计算领域,英伟达推出的Grace Blackwell(GB)平台构成了当下AI算力的主干骨架。


自去年量产并于今年2月投入使用以来,该平台已在全球范围内部署,具备卓越的横向扩展能力。


即将于Q3推出的GB300在继承GB200架构优势的同时,对芯片进行了升级。新一代系统在推理性能、内存带宽(HBM)与网络通信能力上分别实现了1.5倍、1.5倍与2倍的跃升。


更令人震撼的是,单台GB300所具备的计算能力,相当于Volta时代1.8万个GPU集群的总和,而且已经实现100%液冷散热设计,能直接替换旧机架,无需重新布线。



英伟达深知算力不能依赖摩尔定律一厢情愿地推进,因此也正与台积电共同推动CoWoS-L先进封装工艺,提升芯片面积与集成密度。



在系统互联方面,英伟达展示了全新的NVLink Switch和Spine架构——一个spine上集成9个Switch、连接72个GPU,背后通过5000根电缆相连,总长度超过2英里,每颗GPU都能与其他71颗直接通信,实现近似于“群体大脑”式的超低延迟集群协同。


这一系统集成能力已超越传统的GPU范畴,逐渐演变为异构计算中心,其中还加入了对TPU、ASIC甚至定制CPU的互联支持,形成更开放的“NVLink Fusion”架构。



AI正在走向自主智能阶段。英伟达强调,“Agentic AI”正在成为新兴趋势,它不同于传统AI的被动响应模式,而是具备目标设定、自主分解、方案评估与执行能力。


这种AI能够像“代理人”一样在复杂环境中自行判断与规划。而“Physical AI”的概念则进一步延伸AI感知边界,使其能依据现实世界中的物理规律进行推理和交互。



搭载的NVLink spine网络拥有130TB/s的总带宽,甚至超过互联网的峰值流量。AI基础设施不再受限于超级计算中心,而可以扩展至边缘场景和模块化集群。


NVLink Fusion的开放战略。过去只为英伟达自用的互连交换架构,如今对Marvell、联发科、高通、富士通等厂商全面开放,允许第三方将其CPU、加速器无缝对接英伟达的GPU。


这不仅打破了芯片孤岛,还极大增强了AI基础设施的灵活性和异构协同能力。


英伟达从提供硬件组件转变为提供生态接口和平台服务,其角色从“芯片制造者”悄然跃迁为“计算世界的操作系统”。


DGX Spark AI工作站也体现了“AI普惠化”趋势。面向开发者、学生和研究者,它具备高达1 PetaFLOPS的算力,支持运行万亿参数模型,是桌面级的“超级计算机”。


通过简化部署、统一模型、剥离传统IT负担,使AI开发进入“即插即用”时代。这种面向开发者的系统解耦,也让英伟达的硬件生态拥有更广阔的可扩展性和用户粘性。




Part 2

多维拓展:

 从机器人到量子计算,

英伟达的AI帝国边界


黄仁勋提到:“我们不仅要用AI理解世界,更要让AI能够在这个世界中行动。”这句话背后,是英伟达在机器人、自动驾驶、数字孪生、通信网络和量子计算领域的全面扩张。



● 机器人和自动驾驶领域

在Isaac Groot N1.5平台的加持下,英伟达将Jetson Thor芯片作为核心,推动从模拟、训练到部署的全栈能力。

这个平台采用了由专业团队打造的预训练模型,并结合Cosmos AI模型生成合成训练数据,使机器人能在虚拟环境中通过人类示范学习多种动作。

通过“Dreams to Motion”的模拟方式,机器人不仅能理解任务,还能在现实环境中泛化执行,真正迈出从“看懂世界”到“行动于世界”的一步。


● 自动驾驶领域

英伟达则选择与梅赛德斯-奔驰展开全球合作,部署端到端自动驾驶技术。

通过GB200用于AI创建、GB300用于训练、Universe用于仿真,英伟达构建了自动驾驶的完整技术闭环,预计今年即可实现商用部署。


● 在通信领域,英伟达也开始发挥其AI加速能力。


通过全加速无线接入网络堆栈,英伟达提供了一种与ASIC相媲美的5G/6G网络基础层,能够与软银、T-Mobile、诺基亚、思科等展开合作,把AI计算深度嵌入通信核心。通信不再只是“连接”,而将成为AI服务实时传输的底层动脉。



● 量子计算方面,英伟达推出了AQ2Q平台,结合GPU进行量子前后处理、误差校正与控制。


该平台将使未来的超级计算架构中出现QPU + GPU + CPU的混合形态,为AI+量子世界的融合打下基础。



● Newton物理引擎的开源更是让人看到AI与现实物理世界结合的无限可能。


通过全GPU加速、可微特性和实时性,Newton可用于创建机器人学习的虚拟环境,并已整合进ISAAC模拟器和Mojo系统。它不仅服务于机器人训练,还能推动AI与传统工程、制造、仿真系统之间的融合。

● Omniverse所引领的数字孪生则更具宏观意义。


英伟达与台积电、富士康等企业合作,为全球价值5万亿美元的工业新建设提供“虚拟孪生体”。它们被用于工厂规划、流程模拟、能效分析和机器人训练,将“真实世界复制为数据世界”,使英伟达从虚拟世界的建构者走向现实世界的控制者。




小结


AI的未来不是抽象的,而是具象的,它将像电力、互联网一样渗透到每一个角落。在这个未来中,英伟达不仅要提供算力,还要提供基础结构、系统平台、仿真能力和行业解决方案。


这种基础设施并非封闭垄断,而是在构建一个全球可协同的AI生态。通过开放IP、软硬件集成、跨领域合作,英伟达正让AI成为全人类可用的生产力工具,正如黄仁勋所言:“十年后你会发现,AI无处不在。而英伟达,将是支撑这一切的基座。”

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