投下“算力核弹”，定调“阿波罗时刻”！英伟达的“AI 世纪蓝图”

抖音热门 2025年10月30日 23:28 0 admin

文丨浪味仙 排版丨浪味仙

行业动向：3200字丨9分钟阅读

内容提要

加速计算的时刻已经到来。

AI 竞争是美国的“阿波罗时刻”。

复兴美国科技，让美国再次伟大。

当地时间 10 月 28 日，被赞誉为“AI 届超级碗”的 NVIDIA GTC 首次移师华盛顿特区，英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋作了重要主题演讲，期间发表了上述言论。

本场演讲，黄仁勋擘画出一幅席卷整个美国国家命运的“ AI 世纪”宏大蓝图。从大规模 GPU 部署和量子突破，到安全的政府 AI 工厂、机器人技术和自动驾驶，意在全方位、多维度地铸造和强化美国 AI 骨干，为美国在 AI 基础设施和创新领域保持全球领导地位奠定坚实基础。

在那个“物理 AI”和数字孪生的新时代里，黄仁勋对英伟达的定位是：国家再工业化的基础架构师。

要点一

计算架构迎来GPU加速时代

在对计算产业历史性转折的回顾中，黄仁勋提到，长期以来，CPU 性能增长几乎与时钟一样做着精准的扩展，但随着丹纳德缩放定律（Dennard scaling）被打破，摩尔定律也无法永远持续。

面对这一瓶颈，英伟达的应对之策是：以并行计算、GPU 和加速计算重塑计算架构。

黄仁勋表示，他们发明这种计算模型的初衷，是为了攻克通用计算机无法应对的难题。通过观察，他们意识到如果能在 CPU 的串行处理架构上增加一种能利用更多晶体管的并行处理器，就能让计算能力突破传统极限，而“这个时刻真的到来了”。

这一范式转变的核心，是英伟达的 CUDA-X 加速计算生态，覆盖从算法到应用的全栈，覆盖了深度学习（如 cuDNN、TensorRT-LLM）、数据科学（RAPIDS）、决策优化（cuOpt），乃至量子计算（CUDA-Q、cuQuantum）等多个关键领域。

黄仁勋强调，“这就是英伟达最珍贵的资产，我们的技术核心。”

要点二

NVQLink：打通量子与 GPU 的桥梁

四十年前，诺贝尔物理学奖得主理查德·费曼曾设想一种全新的计算机，它能够直接模拟自然界，因为它本身就遵循自然的量子规律，这是量子计算的终极目标。

如今，这一构想正在现实中落地，却面临挑战。

虽然现在已能够构建出逻辑量子比特（logical qubit），即在量子纠错机制下保持相干性与稳定性的量子信息单元，但这些量子比特“极其脆弱”，必须依赖强大的计算架构来进行误差校正与状态推断。因此，计算领域迫切需要强大的技术来进行量子纠错和推断量子比特状态。

NVIDIA 的解决方案是：NVIDIA NVQLink。

这是一项量子-GPU 融合互连创新技术，能实现 QPU 与 GPU 之间实时的 CUDA-Q 调用，将延迟降低至约 4 微秒，从而让量子算法与 GPU 并行任务在同一时间尺度下协同运行。黄仁勋表示：“几乎每一个美国能源部实验室都在与我们的量子生态伙伴合作，从量子硬件到量子控制器，再到软件堆栈，共同推动量子计算融入科学研究的未来。”

在他所展示的幻灯片上，出现了 17 家量子计算企业及多个美国能源部国家实验室的标志，标志着英伟达正将 GPU 加速计算与量子计算连接为一个统一生态，开启新一轮“计算范式融合”的时代。

要点三

AI 基础设施的空前投资

“美国国家实验室正迎来一个由 AI 驱动的科学发现新时代。”黄仁勋在发布会上表示。他宣布美国能源部（DOE）已与 NVIDIA 深度合作，联合建设 7 台全新的超级计算机，以推动国家级科研、能源与安全创新。

在这一宏大计划中，NVIDIA 将携手 DOE 与 Oracle，在阿贡国家实验室（Argonne National Laboratory）建设能源部迄今为止规模最大、性能最强的 AI 超级计算机。

主要细节包括：

Solstice 系统：该系统将部署 10 万颗 NVIDIA Blackwell GPU，构建全球首个智能体（Agentic AI）驱动的科研平台，能够执行复杂的推理、自主学习与科学模拟任务，服务于开放科研社区。
Equinox 系统：将搭载 1 万颗 Blackwell GPU，实现高达 2,200 EFLOPS（每秒 2,200×10¹⁸ 次浮点运算）的 AI 性能，用于支持百亿亿次级科学计算、仿真与开放研究。

这项投资将开启一个由“智能体 AI”驱动的科学新时代，极大地加速美国在国家安全、能源和科学应用等领域的生产力和突破性进展。

凭借 NVIDIA 在 GPU 加速、AI 框架与量子协同计算上的领先优势，美国能源部正构建一个融合 AI、HPC 与量子技术的科研生态，旨在让科学探索的速度迈入前所未有的量级。

要点四千兆级 AI 工厂蓝图：Omniverse DSX

发布会上，黄仁勋正式推出 Omniverse DSX：一套用于规划、建设与运营 100 兆瓦至数吉瓦级 AI 工厂（Gigascale AI Factories）的综合系统架构。该平台已在弗吉尼亚州马纳萨斯的 NVIDIA AI 工厂研究中心完成验证。

“AI不是工具，而是生产力主体。”黄仁勋在演讲中提出了这一颠覆性观点，“这是历史上首次，技术具备了执行劳动任务的能力，成为人类生产力的延伸。”

与传统的数据中心不同，AI 工厂是专为大模型训练、智能推理与自主代理运行打造的算力集群。为应对超大规模 AI 部署的巨大挑战，Omniverse DSX 提供从设计到运行的全生命周期方案，涵盖三个核心组件：

DSX Flex：支持电力系统的实时动态协同，实现 AI 工厂与电网间的智能能源调度；
DSX Boost：通过能效比（Performance-per-Watt）优化，显著提升算力利用率与可持续性能；
DSX Exchange：整合 IT 与 OT 系统，实现运维、生产与能源数据的统一管理与自动化控制。

这一系统的推出，意味着 NVIDIA 正在把 AI 工厂理念从单一计算集群推向融合能源、网络与智能运维的全栈生态，为全球智能算力基础设施的标准化与规模化铺平道路。

要点五性能狂飙：“量产”与“登场”

芯片产业布局方面，黄仁勋重点提到了 Blackwell 量产与下一代 Rubin 登场。

首先，Blackwell GPU 已在美国亚利桑那州实现规模化生产，基于该芯片的整机系统也即将于美国完成组装。

其次，下一代 AI 加速平台 Vera Rubin 将于 2026 年下半年正式发布。该芯片将配备数十 GB 高速内存，并首次搭载 NVIDIA 自研 CPU——Vera。据称，Rubin 相较前代 Grace Blackwell在 AI 推理（Inference）与训练（Training）任务上实现了跨代性能飞跃。

Rubin 实际上是一款“双 GPU 架构”芯片，当与 Vera CPU 组合时，在运行 AI 模型时可实现高达 50 PetaFLOPS（每秒 50 千万亿次浮点运算）的性能，是当前 Blackwell 系列 20 PetaFLOPS 的两倍以上。同时，Vera CPU 的运行速度约为 Grace Blackwell GPU 搭载 CPU 的两倍，为下一代高效能 AI 计算奠定了基础。

再往后，是计划于 2027 年下半年推出强化版本 Rubin Ultra，在单一封装中整合四颗 GPU，总算力将突破 100 PetaFLOPS，面向超大规模模型训练、科学仿真与高精度 AI 推理任务。

更远的未来，是推出继任 Feynman GPU，以纪念理论物理学家理查德·费曼（Richard Feynman）。尽管黄仁勋尚未透露具体细节，但确认其将搭载 Vera CPU，并作为 Rubin 平台的继承者，继续推动 GPU 加速计算在科学与 AI 领域的边界。

这一系列规划表明，NVIDIA 正以 Vera、Rubin 与 Feynman 构筑面向未来十年的高性能计算版图，在并行计算、AI 加速与量子模拟等领域持续定义算力巅峰。

要点六更多。。。

开放模型、数据、库。黄仁勋解释说，开源和开放模型推动着全球初创企业、企业和研究人员的创新，英伟达为各个模型系列和数据做出了贡献：仅今年一年就贡献了数百个开放模型和数据集。
为美国再工业化打造数字孪生平台。通过机器人和智能系统改造工厂、物流和基础设施，物理人工智能正在推动美国的再工业化。“工厂本质上是一个机器人，它指挥着其他机器人制造机器人的东西。”黄仁勋表示：“这需要大量的软件，除非你能在数字孪生中完成，否则几乎不可能实现。”
自动驾驶：Uber 和 DRIVE Hyperion 10。黄仁勋宣布，Uber 和 NVIDIA 正在合作构建自动驾驶出行的主干网，目标是打造约 10 万辆自动驾驶汽车，并从 2027 年开始扩展。
10 亿美元入股诺基亚。英伟达计划将其商用级AI-RAN产品整合至诺基亚领先的无线接入网（RAN）组合中，使通信服务商能够在英伟达平台上部署AI原生的5G-Advanced和6G网络。作为合作的一部分，英伟达将以每股6.01欧元的价格认购1.664亿股诺基亚新股，投资总额达10亿美元。部署。
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不难看出，从登月到登云，黄仁勋把“阿波罗精神”升级到了算力 2.0。“让美国再次伟大”的不一定是选票，也可能是显卡。

Reference：https://blogs.nvidia.com/blog/nvidia-gtc-washington-dc-2025-news/