本文详细介绍了黄仁勋在GTC大会上的演讲内容，包括当前英伟达面临的股价压力、新推出的技术和产品，如AI芯片、自动驾驶系统、机器人基础模型等，还提及了英伟达的业务布局、营收情况，以及在量子计算领域的探索，展现了英伟达在AI浪潮中的全面布局和发展野心。
在当下的华尔街，黄仁勋的这场演讲无疑可被视作一场“股价保卫战”。近期，英伟达的股价面临着不小的压力。随着中国开源AI模型DeepSeek在全球范围内的风靡，尽管黄仁勋坦言当前AI模型所需的算力是此前模型的100倍，且带动算力需求增加的关键在于AI推理，但资本市场却质疑AI算力需求正在减弱。受此影响，英伟达年内股价已下跌超过10%。
不过，随着下一代Rubin Ultra架构最强AI芯片揭开神秘面纱，尽管当日英伟达股价未能重回巅峰，18日收盘时下跌了3.43%，但CNBC分析指出，黄仁勋已经推动英伟达开始从数据中心进行转型。该媒体预测，在未来几年的AI革命进程中，英伟达仍将发挥至关重要的作用，而非躺在过去的“功劳簿”上停滞不前。
黄仁勋在演讲中强调：“我们现在必须以10倍的速度计算，我们要做的计算量要是当前的十倍、一百倍。”他回顾了AI的发展历程，指出在过去10年间，AI从感知和计算机视觉逐步发展到生成式AI，如今又迈入了具有推理能力的Agentic AI阶段。如今的AI不仅能够理解上下文，明白人们的提问意图，而且其生成的答案从根本上改变了计算的方式，而大规模推理更是一种极限计算。
黄仁勋还着重强调，下一波AI浪潮——机器人技术已经汹涌来袭。
英伟达主要有四个营收板块，分别为数据中心、游戏、专业可视化和汽车。目前，后两者在总营收中的占比较小，营收贡献主要依赖于数据中心业务和游戏业务。
因此，在GTC大会上，黄仁勋的演讲按照五个板块的顺序依次展开，分别是RTX消费级显卡、汽车、GB系列数据中心AI芯片、CUDA和可视化等软件，以及最后的机器人技术。
汽车领域方面，英伟达推出了NVIDIA Halos，这是一款专门适用于自动驾驶汽车的全栈综合安全系统。它将英伟达的汽车硬件和软件安全解决方案系列与该公司在自动驾驶安全领域的尖端AI研究完美结合，能够极大地加速自动驾驶汽车的发展进程。至此，英伟达成功将其开发技术套件从云端到汽车进行了统一，涵盖了从车辆架构到AI模型的各个方面，包括芯片、软件、工具和服务。此外，英伟达还宣布，通用汽车将与NVIDIA合作开发AI，以助力下一代汽车体验和制造。
数据中心AI芯片是GTC大会的重头戏，英伟达在会上发布了一系列计算、通讯和高带宽产品及相关信息。黄仁勋表示，使用现成的电脑，超大规模数据中心能够解决一定规模的问题。然而，当前试图解决的问题日益复杂，英伟达的目标是“扩大规模”，即建造AI超级芯片。但他也直言，目前没有激进的技术和工艺能够实现这一目标。在计算机科学和工厂环境中，延迟、响应、时间和吞吐量之间存在着根本的紧张关系，因此，世界迫切需要一个伟大的超级电脑。会上，英伟达发布了支持AI推理的NVIDIA Blackwell Ultra、NVIDIA横向扩展基础设施（通讯、网络），以及英伟达软件创新等成果。
机器人领域同样成果丰硕。黄仁勋宣布，英伟达发布了全球首个开放式人形机器人基础模型Isaac GR00T N1，以及加速机器人开发的仿真框架。GR00T N1基础模型采用双系统架构，其灵感源自人类认知原理。“系统1”是一种快速思考的行动模型，反映了人类的反应或直觉；“系统2”是一种慢速思考的模型，用于深思熟虑、有条不紊的决策。在视觉语言模型的支持下，系统2可以对其所处环境和收到的指令进行推理，从而规划行动。然后，系统1将这些计划转化为精确、连续的机器人动作。该模型接受了人类演示数据和NVIDIA Omniverse平台生成的大量合成数据的训练，因此，GR00T N1可以轻松完成常见任务，例如抓取、用一只或两只手臂移动物体以及将物品从一只手臂转移到另一只手臂，或者执行需要长时间上下文和一般技能组合的多步骤任务。这些功能可广泛应用于物料搬运、包装和检查等场景。目前，GR00T N1已经上市，它是英伟达将预先训练并发布给全球机器人开发人员的一系列完全可定制模型中的第一个，这一举措加速了因全球劳动力短缺（估计超过5000万人）所带来的行业转型。此外，英伟达对NVIDIA GR00T N1训练数据和任务评估场景已经开源。而用于合成操作运动生成的NVIDIA Isaac GR00T蓝图现在也可以下载，英伟达DGX Spark个人AI超级计算机为开发人员提供了一个相关系统，无须大量定制编程即可扩展GR00T N1的功能，以适应新的机器人、任务和环境。最后，在演讲谢幕之前，黄仁勋还成功“召唤”出了配有GR00T N1模型的机器人——Blue（星球大战机器人）。黄仁勋表示：“通用机器人时代已经到来。借助NVIDIA Isaac GR00T N1以及新的数据生成和机器人学习框架，世界各地的机器人开发人员将开拓AI时代的下一个前沿。”此外，英伟达还宣布与Google DeepMind和迪士尼研究中心合作开发Newton，这是一个开源物理引擎，可让机器人学习如何更精确地处理复杂任务。
从营收数据来看，去年全年，英伟达中国区营收达到171.08亿美元，创下历史最高纪录，比前一年的103.06亿美元增长了66%。目前，英伟达的营收中大约有53%来自美国之外。
黄仁勋还透露，AI芯片Blackwell的市场需求十分惊人，目前公司已成功实现Blackwell AI超级计算机的大规模生产，第一季度的销售额就达到了数十亿美元。预计Blackwell Ultra将于2025年下半年发布，一旦Blackwell完成增产，公司的利润将得到显著改善。他重申，到2025年年底，公司利润率将处于“70%-80%区间中部”。
黄仁勋还提供了数据中心和英伟达AI芯片的份额信息。Dell Oro预测，到2028年，全球数据中心资本支出将高达1万亿美元以上，而英伟达数据中心收入将在其中发挥关键作用。
基辛格在相关讨论中谈到了量子计算，他认为量子计算的发展对于通用AI至关重要。基辛格表示，他不太同意黄仁勋的一点是，他认为量子计算将在未来5年内以可实现的形式出现，即人类将在生产中使用可实现的量子计算机。他还指出：“绝对的，未来数据中心有部分工作负载、数据处理等，会有训练工作量，因此，我们会有量子计算处理器。人类最有趣的事情就是量子效应，有一个计算模型来研究这些事情是非常合适的。就像GPU看起来更像是大脑，用于训练、人类和语言以及所有这些东西，所以我坚信这就是未来的数据中心。”
值得一提的是，今年GTC大会除了黄仁勋的主题演讲外，还有一件备受期待的事情，即首次设立“量子日”活动。届时，黄仁勋将与D-Wave Quantum和Rigetti Computing等十余家量子计算行业领军企业的高管同台，共同讨论量子计算的技术现状、潜力以及未来发展方向。
目前，英伟达已经宣布在波士顿建立一个量子研究中心 (NVAQC) ，旨在提供推动量子计算发展的尖端技术。该中心将领先的量子硬件与AI超级计算机集成在一起，实现所谓的加速量子超级计算，以帮助解决量子计算最具挑战性的问题，从量子比特噪声到将实验性量子处理器转变为实用设备。该研究院汇聚了Quantinuum、Quantum Machines和QuEra Computing等企业，以及哈佛大学科学与工程量子计划 (HQI) 和麻省理工学院 (MIT) 的工程量子系统 (EQuS) 小组等科研力量。麻省理工学院电子工程与计算机科学教授、物理学教授、EQuS小组负责人兼量子工程中心主任William Oliver表示：“NVAQC是一个强大的工具，将有助于引领整个量子生态系统的下一代研究。NVIDIA是实现实用量子计算的重要合作伙伴。”黄仁勋则强调，量子计算将增强AI超级计算机的能力，以解决从药物发现到材料开发等世界上一些最重要的问题。英伟达加速量子研究中心将与更广泛的量子研究界合作，推动CUDA – 量子混合计算的发展，并取得突破，打造出大规模、实用、加速的量子超级计算机。
很显然，黄仁勋正试图全面布局下一个AI计算未来，推动英伟达成为AI算力领域的持续性“霸主”。
本文围绕黄仁勋在GTC大会的演讲，介绍了英伟达在股价面临压力的背景下，在AI芯片、自动驾驶、机器人等领域的新产品和技术布局，还提及了营收情况和量子计算方面的探索。黄仁勋旨在通过一系列举措推动英伟达在AI算力领域持续保持领先地位，全面布局未来AI计算市场。
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