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讲座内容： 1. NVIDIA 已从芯片公司转型为全球 AI 基础设施的核心供应商。这个转型让 NVIDIA 的市场从 最初的 3 亿美元芯片产业扩大到现在价值数兆美元的 AI 基础设施产业。Jensen 强调，AI基础设施将如同电力和网际网络一样，成为第三代重要的基础设施，十年后 AI 将整合到一 切之中，这对投资人来说意味着长期价值。 图片 2. AI 工厂概念，这些设施投入能源后生产出极具价值的「tokens」。以 XAI 的 Colossus 工厂 为例，占地 400 万平方英尺、功率达 1 千兆瓦，总投资可能达到 600-800 亿美元，其中电 子计算部分约占 400-500 亿美元。未来企业将以「每小时产出多少 tokens」来衡量 AI 产 能，这将成为评估 AI 企业价值的新指标。 图片 3. Blackwell GB300 提供 1.5 倍于前代的推理性能、1.5 倍的 HBM 存储器容量和 2 倍的网络性 能。一个 Blackwell 计算节点拥有 40 petaflops 性能，相当于 2018 年拥有 18,000 个 VoltaGPU 的 Sierra 超级计算机，6 年内性能提升了 4,000 倍。这种「极端摩尔定律」(每 10 年提 升 100 万倍)的进步速度，使 NVIDIA 在 AI 硬件领域保持绝对优势。 图片 4. 展示 NVLink Switch和 Spine 技术，其中 NVLink Spine 包含 2 英里电缆，连接 72 个 GPU，提 供 130 TB/s 的全对全带宽，超过整个互联网的峰值流量。这技术使 NVIDIA 能建立比半导 体物理极限更大的计算系统，每个机架功率密度高达 120 千瓦，需要全液冷设计，对高阶 冷却技术供应链带来新机会。 图片 5. NVIDIA 推出 NVLink Fusion 策略，允许客户建立半客制化 AI 基础设施，整合自家或第三方 的芯片、CPU 或加速器。NVIDIA 与 Astera Labs、Fujitsu、高通、Cadence 和 Synopsys 合作 推进这一战略，代表 NVIDIA 采取更开放的生态系统策略，只要整合 NVIDIA 的关键互连技 术，即使客户不购买完整解决方案， NVIDIA 仍能保持影响力。 图片 6. NVIDIA 将与鸿海和台湾政府合作，在台湾建立首座巨型 AI 超级计算机，服务台湾的 AI 基 础设施和生态系统。这对台湾科技产业具重大意义，将促进本地 AI 研发能力提升，为相关 企业创造新商机。此外， NVIDIA 将在北投士林建立新办公室「NVIDIA Constellation」，显 示对台湾市场的长期承诺。 7. 展示新推出的 DGX Spark 小型超级计算机(1 petaflops、128GB)和 DGX Station 个人 AI 工作 站，后者宣称是「从墙上插座能获得的最大性能」，能运行 1 万亿参数 AI 模型。这两款产 品将通过 Dell、HP、Lambda 等合作伙伴销售，扩大了 NVIDIA 的产品线，从个人到大型资 料中心全面覆盖，使 AI 算力更普及。 图片 8. GeForce RTX 50 系列创下 NVIDIA 历史上最成功的产品发布和最快销售纪录。即使 PC 游戏 市场已有 30 年历史， RTX 50 系列仍表现出强劲的产品力。AI 神经渲染技术 DLSS 让游戏画 面只需计算十分之一的像素，其余由 AI 生成，视觉效果完美，这显示 NVIDIA 的游戏业务 因 AI 技术进步而更加强大。 图片 9. RTX Pro 系列和 Omniverse 服务器是「NVIDIA 有史以来最大规模上市的系统」。这些系统 兼容 x86 生态系统和传统 IT 软件，同时提供 AI 能力，展现 NVIDIA 对企业 IT 市场的重视， 计算、存储和网络全面升级，帮助传统 IT 部门管理未来的 AI 代理「数位员工」。 图片 10. Jensen 预测代理式 AI 将成为数位劳动力，缓解全球到 2030 年预计短缺 3000-5000 万工人 的问题。他透露 NVIDIA 100%的软件工程师现已有数位代理协助工作。这些数位员工将改变企业组织结构， IT 部门将转型为「数位员工的 HR 部门」，管理企业内 AI 代理， NVIDIA 的 AIOps 平台正是为此设计。 图片 11. NVIDIA 是唯一不断讨论「库(libraries)」的科技公司，因为 libraries 是其竞争优势核心。他 详述了从图形处理到数值计算、从 5G 信号处理到基因组分析的专业库，这些垂直领域的 专业库构成难以替代的护城河，让 NVIDIA 能在不同应用领域保持主导地位。 图片 12. NVIDIA AI 数据平台和 IQ 查询系统，预测未来企业存储将从CPU+存储转变为GPU+存储，因为 AI 需要处理大量非结构化数据。NVIDIA 与 VAST、Dell、Hitachi、IBM、NetApp 等顶级 存储厂商合作，将 NEMO 系列 AI 模型整合到存储堆栈中，扩展到企业数据管理领域。 13. AI 从「一次性 AI」进化到现在的「思考型 AI」、「推理型 AI」阶段，AI 现在能推理、解 决前所未见的问题、模拟多种选项并评估利弊。下一阶段将是「实体 AI」，理解物理世界 的运作（如惯性、因果关系等）。这一演进路径将大幅提升对 AI 算力的需求，有利于NVIDIA 等算力提供商。 14. RTX Pro 服务器中使用的 CX-8 芯片是「先交换机，后网络芯片」的设计，提供 800Gbps 的 网络带宽。CX-8 通过专用交换网络连接各 GPU，实现高效东西向通信，证明 NVIDIA 在网 络技术方面的实力不断增强，补强其 AI 计算生态系统。 15. Jensen 预测人形机器人将成为下一个数兆美元产业，因为它们能在现有环境中部署，适应 为人类设计的世界。人形机器人是唯一可能成功的机器人形态，因其有足够规模推动技术 进步飞轮效应。NVIDIA 正通过 Isaac Groot 平台、Newton 物理引擎和 GrootDreams 数据扩 增技术，全面布局机器人市场。 16. NVIDIA 自驾系统今年将通过 M-Benz 在全球部署，该系统包括模型训练(GB200)、模拟 (Omniverse)和车载 AI。这表明 NVIDIA 在自动驾驶领域的技术已成熟，进入商业化阶段， 为公司开拓新的收入来源，同时可能带动相关车用电子供应链。 17. 宣布 Isaac Groot N1.5 平台已开源，配合新的 Jetson Thor 处理器，为机器人开发提供完整 工具链。NVIDIA 的开源策略可能加速机器人技术普及，扩大其在机器人领域影响力，同时 为未来相关硬件销售奠定基础，符合「开放堆栈、销售硬件」的商业模式。 18. 介绍 Omniverse 数位孪生技术在台达电、技嘉、台积电、和硕、广达等台湾企业的应用， 并指出未来三年全球计划建设价值 5 兆美元的新工厂，数位孪生将确保这些工厂建设更高 效。此外，高雄市已建立数位孪生，展示该技术向城市规划扩展的潜力。 19. 与 TSMC 的合作包括开发 CoAuth-L 共封工艺、合作开发 Kulitho 计算光刻技术（加速光罩 制作 50-70 倍）、以及 TSMC 为 Blackwell 芯片代工等。这种多层面深度合作关系展示了台 湾在全球 AI 供应链中的核心地位，也是 NVIDIA 与台湾科技产业深度整合的证明。 20. NVIDIA 在电信领域花了六年优化无线接入网络(RAN)堆栈，与软银、T-Mobile 等合作。同 时，通过 CudaQ 平台布局量子计算，预测未来超级计算机将结合量子加速器。这些前瞻布 局显示 NVIDIA 积极拓展新领域，将 AI 优势延伸到更多产业，为长期增长奠定基础。 图片 21. Blackwell 系统制造的复杂过程，涉及 TSMC 晶圆制造、32 个 Blackwell 芯片和 128 个 HBM 堆栈的共封、京元电严格测试、鸿海机器人组装等全球协作。整个系统包含 120 万组件、 2 英里铜缆、130 兆晶体管，重达 1,800 磅，展示了台湾科技生态系统的重要性。 22. Jensen 强调 NVIDIA 的 AI 系统性能每 10 年提升约 100 万倍，远超传统摩尔定律。这一「极 端摩尔定律」不仅依靠芯片进步，还通过系统架构、软件优化和专业库来实现。这种整体 方法使 NVIDIA 能够持续提供惊人的性能提升，即使基础半导体工艺面临物理极限。 23. NVIDIA 的策略是创建完整技术堆栈，然后开放整个堆栈，让合作伙伴根据需求选择使用。这种策略使 NVIDIA 即使在客户只采用部分技术的情况下仍能获利，扩大了市场影响力， 同时保持技术主导地位，建立了健康的正向反馈生态系统。 24. NVIDIA 开发 GrootDreams 技术，利用 AI 将少量人类示范数据扩增为大量训练资料。这是 「用 AI 训练 AI」的实例，解决了机器人训练数据获取的难题，显著加速机器人学习进程，使开发更高效、更经济，为机器人技术大规模商业化铺平道路。 25. NVIDIA 推出的 AIOps 平台针对企业内 AI 代理的管理，与 CrowdStrike、DataIQ、DataRobots 等合作，提供数据整理、模型微调、评估、护栏和安全保障功能。随着 AI 代理在企业中普 及，这一平台将成为 IT 部门的核心工具，为 NVIDIA 开拓新的收入来源。 26. NVIDIA 与 TSMC 合作开发了 CoAuth-L 共封技术，使其能够创建巨型芯片系统。在 Blackwell 架构中，单一系统封装包含 32 个 Blackwell 芯片和 128 个 HBM 堆栈。这种合作展现了台 湾在先进封装领域的实力，也是 NVIDIA 与 TSMC 战略关系的体现，对两家公司都具重要意 义。 27. Jensen 介绍 NEMO 和 IQ 查询系统，提供比现有解决方案快 15 倍、结果质量提高 50%的性 能。NVIDIA 将这些技术与开源蓝图结合，与存储业界合作集成到产品中。这代表 NVIDIA扩展到企业数据管理和语义查询市场，建立新的收入来源，进一步巩固其在企业 AI 生态中 的地位。 28. NVIDIA 与 DeepMind 和迪斯尼研究院合作开发的 Newton 物理引擎将于 7 月开源，这是世 界上最先进的物理引擎，完全 GPU 加速，可微分，具高保真度和实时性能。它将整合到机 器人模拟环境中，为机器人提供更真实的学习环境，加速自主系统的发展和普及。 图片 29. 新推出的 Jetson Thor 处理器专为机器人系统设计，已进入生产阶段，可用于自驾车和人形 机器人。搭配 NVIDIA Isaac 操作系统，处理神经网络和传感器数据，产生精确动作结果。 这代表 NVIDIA 在边缘运算和机器人专用处理器领域的新突破，扩大了其在边缘 AI 市场的 份额。 图片 30. Jensen 展示了台达电、技嘉、台积电、和硕、广达、纬创等台厂采用 NVIDIA 数位孪生技 术的案例。这些企业用 Omniverse 创建工厂数位孪生，优化生产流程、减少缺陷和停机时 间，并为导入 AI 机器人做准备。这显示台湾制造业正积极数位转型，有望在全球智能制造 浪潮中保持领先地位。 图片 31. NVIDIA 将在台湾北投士林区建立新办公室「NVIDIA Constellation」，以容纳不断扩张的台 湾工程师团队。这一举措显示 NVIDIA 对台湾市场的长期承诺，以及对台湾工程人才的重 视，对台湾科技产业是正面信号。 32. 台湾作为全球最先进产业和最大电子制造区域的中心，在 AI 和机器人革命中拥有特殊地 位。他指出，台湾的工作推动 AI 走向世界，现在 AI 正回过头来革命性地改变台湾的一 切。这一观点提示投资人应关注台湾制造业的 AI 转型带来的投资机会。 更多： AI算力革命登陆桌面：ASUS Ascent GX10超级计算机重塑开发范式
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