这是智能的诞生之道
一种新型的工厂
Token 生成器
它是 AI 构建的基石
Token 开辟了一个新的前沿
走向非凡世界的第一步
这里将会诞生无限的可能
Token 将文字转化为知识
为图像赋予生命
将创意变成视频
帮助我们在任何环境中安全航行
Token 教导机器人掌握大师级的动作
启迪新的方式来庆祝胜利
- 请给我一杯马提尼 - 这就来
谢谢你，Adam
在最需要的时候让人们感到安心
你好，Mirokai
你好，Emma，很高兴再次见到你
你好，Emma，我们今天要采集你的血样，好吗？
别担心，我会全程陪着你
Token 为数字赋予意义
帮助我们更好地理解周围的世界
为我们预测周遭的危险
为我们找到身体问题的解药
Token 可以帮我们把愿景变为现实
把我们所失去的找回来
Zachary，我的声音回来了，伙计
它们帮助我们向前迈进
一次一小步
最终汇聚成为一个大飞跃
这里就是一切的起点
欢迎 NVIDIA 创始人兼 CEO 黄仁勋先生登台
欢迎来到 CES
你们对来到拉斯维加斯感到兴奋吗？
你们喜欢我的夹克吗？
我跟 Gary Shapiro (CES 主办方总裁)的穿着 完全不是一个风格
毕竟是在拉斯维加斯
如果有人不喜欢这么穿
好吧，你们会习惯的
你们需要点时间消化一下
大概再过一小时左右，你就会觉得顺眼了
欢迎来到 NVIDIA
其实你们现在正处在 NVIDIA 的数字孪生中
我将带领你们进入 NVIDIA
女士们，先生们，欢迎来到 NVIDIA
你们正在我们的数字孪生世界中
这里的一切都是由 AI 生成的
这是一段非凡的旅程，也是非凡的一年
一切开始于 1993 年
准备好了吗？开始
使用 NV1
我们希望能制造出一种计算机
使它能够完成普通计算机无法胜任的工作
NV1 使得个人电脑上的游戏机体验成为可能
我们的编程架构最初叫做 UDA
直到过了一阵，才加上了缺失的字母 C
但是 UDA 统一了硬件架构
UDA 的首个开发者
也是运行在 UDA 上的第一个应用， 就是世嘉的《VR 战士》
六年之后
我们在 1999 年发明了可编程 GPU
这开启了 20 年的历程
20 多年来令人难以置信的进步
在这个不可思议的 GPU 处理器上得以实现
它使现代计算机图形学成为可能
如今，30 年后
世嘉的《VR 战士》完全达到了电影级的画面
这是即将发布的新的《VR 战士》画面
我已经等不及了
绝对令人难以置信
那之后，也就是 1999 年后的六年
我们发明了 CUDA
用于把我们 GPU 的可编程性解释或者表达给
一系列可能会从中受益的算法
最初，CUDA 的概念很难解释清楚，我们花了很多年的时间
实际上，大约是六年的时间
总之，在六年之后
大约在六年之后的 2012 年
Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever 还有 Geoffrey Hinton
发现 CUDA 可用于处理 AlexNet ，由此创造了历史
AI 一直在进步，并且速度惊人
首先是感知型 AI
现在，我们可以理解图像、文字和声音
然后是生成式 AI
我们可以生成图像、文本和声音
而如今，代理式 AI 出现了
这种 AI 能够感知、推理、计划和行动
随后是下一阶段，我们今晚将讨论其中的一部分
物理 AI，其发展始于 2012 年
神奇的是
2018 年，某些事情发生了，非常的不可思议
Google Transformer 以 BERT 的形式发布
AI 领域迎来真正的腾飞
众所周知，Transformer 彻底改变了整个 AI 领域的格局
事实上，它完全改变了计算领域的整体格局
我们正确地认识到 AI 不仅仅是一个新的应用
以及新的商业机会
更重要的是，机器学习在 Transformer 的驱动下
将从根本上改变计算的工作方式
而如今，计算发生了革命性的变化
在每一个层面，从手工编码在 CPU 上运行的指令
到创建可供人类使用的软件工具
我们现在有了机器学习
可用于创建和优化神经网络
在 GPU 上处理并创建 AI
每一层的技术堆栈都已经发生彻底的改变
不可思议的转变在短短 12 年内发生了
现在，我们可以理解几乎任何形式的信息
包括文本、图像、声音和类似的其他信息
除此之外，我们还可以理解氨基酸
理解物理学知识
我们首先进行理解，然后转换和生成
其应用场景几乎是无穷无尽的
事实上，包括几乎任何你看到的 AI 应用
哪种形式的输入是它可以从中学习的？
哪种形式的信息是它可以转换的？
以及哪种形式的信息是它正在生成的？
如果你提出了这三个根本性的问题
几乎每一个应用都可以推理出结论
因此，当你看到一个又一个 AI 驱动的应用
其核心之处的 AI 原生都存在着这一基本概念
机器学习已经改变了每一个应用的构建方式
改变了计算的完成方式，还带来了更多的可能性
说到 GPU
GeForce 可应用于众多领域
今天的 AI，其基础是 GeForce 建立的
是 GeForce 让 AI 走进千家万户
现在，AI 也在回归 GeForce
很多事情都离不开 AI
让我为你们展示其中的一些场景
你们所看到的画面，都是实时计算出来的
没有任何计算机图形研究人员或计算机科学家能够告诉你
此时此刻，我们能实现对每个像素的实时光线追踪
光线追踪是对光的模拟
在你们刚才看到的画面中，几何体的数量多到难以置信
如果没有 AI，这是无法实现的
我们做了两件基础的事情
当然，我们通过可编程着色和光线追踪
来加速生成非常精美的像素
然而不同的是，我们让像素也具备 AI 计算能力
从而生成大量其他像素
它不仅能够在空间上生成其他像素
还能感知这些像素应该是什么颜色
这些 AI 经过 NVIDIA 超级计算机的训练
从而使得运行在 GPU 上的神经网络
能够推理和预测没有实际渲染的像素
我们能做的远不止这些，这就是我们一直所说的 DLSS 技术
最新一代的 DLSS 技术甚至能够生成更多超出帧数的画面
它能够通过预测，为每一帧生成额外的三帧
正如刚才所看到的那样， 如果我们只谈论你所看到的四帧画面的话
我们需要渲染一帧，生成额外的三帧
如果我们说，4K 分辨率下的四帧 大约会有 3300 万像素
我们只计算了这 3300 万像素中的 200 万像素
这绝对是一个奇迹
我们能够使用可编程着色器和光线追踪引擎 来计算 200 万像素
进而通过 AI 推理出其余的 3100 万像素
正因如此，我们能提供超高的性能表现
因为 AI 的计算量要少得多
当然，这需要海量的训练才能达成
不过一旦完成训练，那么生成的效率就会非常高
这仅仅是 AI 不可思议的能力之一
也正因如此，许多惊人的事情正在发生
我们曾通过 GeForce 来实现 AI
而现在，AI 也在改变 GeForce
各位，今天我们宣布推出下一代产品
RTX Blackwell 家族
我们来看一下
在这里，我们全新的 GeForce RTX 50 系列
采用 Blackwell 架构
这款 GPU 是性能“怪兽”
920 亿个晶体管
4000 TOPS
4 PFLOPS
三倍于上一代 Ada 的性能表现
我们需要所有这些，来生成刚才展示的那些像素
380 TFLOPS 光线追踪计算能力
让我们能够为需要计算的像素计算出尽可能最精美的图像
当然，着色器也有 125 TFLOPS 的算力
这是可并行的着色器， 此外还有同等算力的整数计算单元
所以双着色器
浮点和整数
GDDR7 显存来自三星，带宽高达 1.8TB/秒
性能是上一代产品的两倍
我们现在能够将 AI 负载融合到计算机图形处理中
这一代产品其中一个绝妙之处在于
可编程着色器现在也能够处理神经网络任务
着色器能够承载这些神经网络
由此，我们发明了神经网络纹理压缩
和神经网络材质着色
最终，你可以获得令人惊艳的图像效果
这一切之所以能够实现
是因为我们通过 AI 来学习纹理压缩算法
从而获得了惊艳的效果
综上所述，这就是全新的 RTX Blackwell 5090
如今，硬件和结构设计也令人叹为观止
瞧瞧这款显卡，它采用了双风扇设计
整张显卡就是一个巨大的风扇
那么问题来了，显卡在哪里？它真的就只有这么大
电压调节器的设计也堪称出色
不可思议的设计
工程团队为此付出了巨大的努力
这就是它，谢谢
接下来是规格和性能，它们对比的结果将会如何呢？
那么，这是 RTX 4090
我知道，你们很多人都拥有一台
这是我知道的，看，它的售价是 1599 美元
这可能是你做过最好的投资之一
花 1599 美元买回家
安装在价值 10000 美元的 PC 娱乐指挥中心
这很合理是吧？
别否认了
别不好意思
它采用液冷散热
配备酷炫的灯光效果
出门时记得锁好门
这就是现代家庭影院
它非常合理
目前的价格是 1599 美元
你可以升级并超频，让它性能爆棚
现在，我们推出 Blackwell 家族的 RTX 5070
以 549 美元的价格提供 4090 的性能
只有借助 AI，才能实现
如果没有 4000 TOPS 算力的 Tensor Core
这一切无法实现
还有 GDDR7 显存
好吧，5070
以 549 美元的价格提供 4090 的性能
这里展示的是整个产品家族
从 5070 一直到 5090
5090 的性能是 4090 的两倍
已经开始生产
我们正式的大规模上市将从一月份开始
这太不可思议了
而且我们能够成功将这些性能强大的 GPU 放入笔记本电脑
这是一台 5070 笔记本电脑
售价只有 1299 美元
这款 5070 笔记本电脑拥有 4090 级别的性能
我这里有一台
我来给大家展示一下
看看它
让我......
口袋太多了
女士们，先生们，这位是 Janine Paul
你们能想象吗？
这就是令人惊艳的 Blackwell 显卡
我们要把它缩小放到笔记本里
这现实吗？
如果没有 AI，这不可能实现
其原理在于，大多数像素是用 Tensor Core 生成的
我们只会对需要的像素进行光线追踪
然后通过 AI 生成所有其他像素
因此，它的能效超出了预期
计算机图形的未来是神经网络渲染
是 AI 与计算机图形的融合
这非常了不起
给你，谢谢
这场主题演讲的运动量过大了
真正令人惊叹的是， 我们不仅能把 Blackwell GPU 放进笔记本中
还把 5090 放进了轻薄笔记本
刚才那台笔记本电脑的厚度是 14.9 毫米
我们还有 5080、5070 Ti 和 5070
好的，女士们、先生们，这就是 RTX Blackwell 系列
GeForce 将 AI 带到了全世界带到了每个人身边
现在，AI 回归，并彻底改变 GeForce
接下来，我们谈谈 AI
我们去看看 NVIDIA 的其他地方
这是我们的办公室，NVIDIA 的总部
好的，我们来谈谈 AI
这个行业正在你追我赶，来扩展 AI
扩展定律是一个强大的模型，是一个经验定律
已被行业内多代研究人员发现和证明
扩展定律描述了数据越多
训练数据越多、模型越大
对数据进行的计算量越大
模型就变得越有效，越强大
扩展定律仍在继续发展
惊人的是，随着时间的推移
每年互联网上产生的数据量都是上一年的两倍左右
我认为，在接下来的几年里
人类产生的数据量会超过 人类有史以来产生的数据量总和
我们现在依然在产生海量的数据
而且模态越来越多，视频、图像和声音
这些数据都可以用来训练基础知识
AI 的基础知识
但事实上，现在出现了另外两个扩展定律
它们更加简单易懂
第二个扩展定律是后训练扩展定律
后训练扩展定律使用强化学习、人类反馈等技术
基本上 AI 会根据人类的查询生成答案
然后，人类给出反馈实际比这复杂得多
但是，拥有大量高质量提示词的强化学习系统
能够改进 AI 的技能
它可以针对特定领域，微调自己的技能
它在解答数学问题、推理等方面的能力变得更强
因此，它本质上就像
你离开校园以后，仍然拥有一个导师或者教练
可以给你提供反馈
当你进行测试，你会获得反馈，最终提升了自己的能力
我们还有强化学习 AI 反馈
合成数据生成
这些技术类似于自我练习
你知道一个特定问题的答案
不断地让它尝试回答，直到它给出正确答案
因此，可以给 AI 提出非常复杂、 非常难、功能上可以验证的问题
它会生成我们可以理解的答案，也许是证明一个定理
也许是解答一道几何题
这些问题可以引导 AI 产生答案
通过强化学习，你就能知道如何改进它
这被称为后训练
后训练需要进行大量的计算
最终会获得不可思议的模型
我们还有第三个扩展定律
第三个扩展定律是关于测试时扩展
测试时扩展指的是当你使用 AI 时
AI 能够应用不同的资源分配策略
而不是改进参数
它专注于决定生成所需的答案需要使用多少计算量
一种方式是推理
另一种方式是长线思维
它不是直接推理或者一次性提供答案， 而是对答案进行推理
你可以将问题分解成多个步骤
你可以产生多个想法
AI 系统会评估你产生的想法中哪个是最好的
它会逐步解答问题，诸如此类
测试时，扩展已被证明非常有效
这就是技术的发展趋势
就像我们看到的那样，这些扩展定律陆续出现
从 ChatGPT，o1 到 o3， 再到现在的 Gemini Pro，取得了卓越的成就
这些系统都经历了整个过程中的每个阶段
从预训练到后训练，再到测试时扩展
我们需要的计算量非常巨大
事实上，我们希望整个社会能够扩展计算量
创造出越来越新颖、越来越优质的智能
毫无疑问，智能是我们最宝贵的资产
它可以用于解决许多非常具有挑战性的问题
扩展定律推动了人们对 NVIDIA 计算的巨大需求
推动了人们对 Blackwell 这款卓越芯片的巨大需求
我们来看看 Blackwell
Blackwell 已全面投产
它的外观非常不可思议
首先，每家云服务提供商都在生产和运行各自的系统
这里展示了大约 15 家计算机制造商的系统
它们大约有 200 种不同的 SKU，200 种不同的配置
液冷、风冷 x86、NVIDIA Grace CPU 版本
NVLink36 ×2、NVLink72 ×1
各种不同类型的系统
这样，我们就能适应全球几乎所有的数据中心
这些系统目前正在大约 45 家工厂中制造
这说明了 AI 有多普及
以及整个行业在全新计算模型中 引入 AI 的速度有多快
那么，我们之所以如此全力以赴
是因为我们所需的计算量越来越多，这是显而易见的
显而易见
Janine，请帮忙展示
大家知道
很难说
你一定不想把自己的手伸到一个黑暗的角落里
这真的是个好主意吗？
好的
等着瞧
我以为我值得
显然，你们不这么觉得
没事
反正这是我的主场
这个 NVLink 系统
就在这里，这个 NVLink 系统
是 GB200 NVL72
它有 1.5 吨重
60 万个零件
大约相当于 20 辆汽车的零件量级
120 千瓦
它的背后有一个脊节点， 将这些 GPU 全部连接在一起
总长度 3.2 公里的铜缆
5000 条线缆
它正在全球的 45 家工厂制造
我们进行制造、液冷冷却
完成测试，再拆解
并将零件运输到各个数据中心
因为它有 1.5 吨重
在数据中心外面重新组装，然后安装
它的制造流程非常复杂
但我们做这一切的原因在于
扩展定律正在强力推动计算量的增长
与上一代产品相比
Blackwell 将性能功耗比提升到四倍
每瓦特性能提升四倍，性价比提升三倍
也就是说，只花了一代的时间
我们就将训练这些模型所需的成本降至原来的三分之一
也就是说，你可以将模型的规模扩大到原来的三倍
只需付出和原来相同的成本
但重要的是
模型会生成 token ，供我们使用
当我们使用 ChatGPT 或 Gemini 的时候， 或者未来在手机上使用模型的时候
几乎所有应用都会消耗这些 AI token
这些 AI token 是由这些系统生成的
每个数据中心都受到自身功耗的限制
如果 Blackwell 的性能功耗比是上一代的四倍
那么数据中心可以产生的收入业务量 就会提升到原来的四倍
当今的 AI 工厂系统是名副其实的工厂
我们做这一切的目的就是打造一个巨型芯片
我们需要的计算量非常巨大
这就是一个巨型芯片
如果要造一个这样的芯片
就是这个，抱歉
你们看到了吗？这也太酷了
瞧瞧这些镭射般的彩光
如果要把它打造成一个单芯片
显然它可能会像一个晶圆那么大
但这还没有考虑制造良率带来的影响
它可能会达到这个尺寸的三倍或四倍
这里有 72 个 Blackwell GPU， 也就是 144 个裸片
这个单芯片的浮点运算能力是 1.4 ExaFLOPS
这个全球最大的超级计算机
当前最快的超级计算机
它的浮点运算能力最近超过了 1 ExaFLOP
1.4 ExaFLOPS 的 AI 浮点运算性能
它有 14TB 的内存
但惊人的是，它的显存带宽达到了 1.2PB 每秒
基本上相当于目前整个互联网上的所有流量
相当于全球的互联网流量都由这些芯片进行处理
好的，总共有 130 万亿个晶体管
2592 个 CPU 核心
大量的网络接口
希望我能够得着，看来不行
这些是 Blackwell
这些是 ConnectX 网络芯片
这些是 NVLink
我们想尽量把它做得更像 NVlink 脊节点一些
但这是不可能的
这些都是 HBM 显存
14TB 的 HBM 显存
这就是我们想要做的
这就是 Blackwell 系统所创造的奇迹
这些是 Blackwell 裸片
它是世界上最大的单芯片
奇迹已经变为现实
这就是 Grace Blackwell 系统
这一切的目标我们已经实现
谢谢，感谢
请问有没有椅子让我可以坐一会儿
我能不能来杯 Michelob Ultra 啤酒？
怎么可能没有？
这可是 Michelob Ultra 体育馆啊
就好像你到了 NVIDIA，我们却连个 GPU 都拿不出来
我们需要进行海量的计算
因为我们需要训练的模型越来越大
这些推理在过去只有一个推理阶段
但未来 AI 可以和自己对话
它会思考，会自我反思、处理事务
当 token 刚刚生成时， 它们的速度是每秒 20 或 30 个
和人类阅读文字的速度一样快
但是，现在以及未来
使用 GPT-o1、全新的 Gemini Pro 和全新的 o3 模型
它们可以和自己对话，进行反思和思考
可想而知，token 的消耗速度非常高
因此，需要提高 token 生成速率
同时，我们还必须降低成本
从而提供卓越的服务质量
持续为客户降低成本
并持续扩展 AI
这就是我们的基本目标
我们打造 NVLink 的原因
现在企业界发生的一件大事就是代理式 AI
代理式 AI 是测试时扩展的一个典型例子
代理式 AI 是一个由多个模型组成的系统
其中一些模型理解客户所表达的意思
与客户进行互动，与用户进行互动
还有一些模型可以检索信息
从存储中检索信息，例如语义 AI 系统 RAG
可能会浏览网络
可能会阅读 PDF 文件
可能会使用工具，可能会使用计算器
可能会使用生成式 AI 生成图表等
代理式 AI 将你提出的问题一步步分解
然后，通过这些不同的模型进行迭代处理
未来，为了回应客户，为了让 AI 做出响应
过去，它会在提出问题后，立即给出答案
但在未来，你提出问题时，会有大量模型在后台工作
因此，在测试时，用于推理的计算量会显著增加
计算量显著增加的原因， 是我们想要得到越来越准确的回答
为了帮助整个行业构建代理式 AI
我们的市场策略不是直接面向企业客户
我们的市场策略是 与 IT 生态系统内的软件开发者合作
集成我们的技术
以实现新的可能性，就像我们推行 CUDA 库那样
现在我们也希望使用同样的方式，构建 AI 库
在过去的计算模型中
有用于计算机图形、线性代数或流体动力学的 API
未来除了这些 CUDA 加速库以外，我们还会有 AI 库
我们推出了三项成果，来帮助生态系统构建代理式 AI
NVIDIA NIM，它本质上是打包好的 AI 微服务
它整合了所有非常复杂的 CUDA 软件
包括 cuDNN、CUTLASS、TensorRT-LLM
Triton 等这些不同的、非常复杂的软件以及模型本身
我们将其打包，对其进行优化
我们将其放入容器中，以便你将它带到任何喜欢的地方
我们有用于视觉的模型、用于理解语言的模型
用于语音、动画、数字生物学的模型
还有一些令人兴奋的用于物理 AI 的新模型即将推出
这些 AI 模型可以在任何云平台上运行
因为 NVIDIA GPU 现在可以在任何云平台运行
NVIDIA NIM 可在任何一个 OEM 平台上运行
因此，你可以直接采用这些模型， 将其集成到你的软件包中
创建在 Cadence 上运行的 AI 智能体
或者可能是 ServiceNow 智能体， 也可能是 SAP 智能体
然后将其部署到客户环境
并在客户希望的任何位置运行
下一层是 NVIDIA NeMo
NeMo 本质上是一个数字员工
用来引导和训练评估系统
未来，这些 AI 智能体基本上就是 与员工并肩工作的数字劳动力
它们将协同工作，代表你执行任务
因此，要在你的公司引入这些专业智能体
应采取的途径就是让它们加入
就像让新员工入职一样
我们有不同的库来帮助这些 AI 智能体
根据你公司采用的语言类型进行训练
也许你的公司使用独特的词汇
业务流程有所不同，工作方式也不一样
因此，你需要给它们提供一些示例
展示你的工作成果应该是什么样
它们会努力取得工作成果
你可以提供反馈，并对其进行评估，诸如此类
你可以给它们设定限制
指出这些是禁止做的事情
这些是禁止说的事情
我们甚至还要为它们提供特定信息的访问权限
好的，这整个工作流，一个数字员工工作流称为 NeMo
在很大程度上
每家公司的 IT 部门
未来将成为 AI 智能体的 HR 部门
现在他们负责管理和维护来自 IT 行业的大量软件
未来他们将维护、支持、引入并改进大量数字智能体
并将它们提供给公司使用
好的，因此，你的 IT 部门将会变成 AI 智能体的 HR
除此以外，我们还提供了一系列蓝图
我们的生态系统可以充分利用这些蓝图
所有这些都完全开源
因此，你可以获取并修改这些蓝图
我们有各种不同类型的智能体的蓝图
今天，我们还要宣布我们正在做一件非常酷的事情
非常睿智的事情
我们宣布推出基于 Llama 的整个系列模型
即 NVIDIA Llama Nemotron 语言基础模型
Llama 3.1 可称得上是一个现象级产品
从 Meta 上下载 Llama 3.1 的下载量 达到 650,000 次左右
它已经衍生并转化为其他模型
大约 60,000 种衍生模型
正是因为它，几乎每一家企业、每一个行业都被带动起来
开始投身于 AI 领域的工作
我们所做的事情是我们意识到
Llama 模型其实可以针对企业用途 进行更有效的微调
因此，我们利用自己的专业知识和能力 对其进行微调
并将其转化为开放式 Llama Nemotron 系列模型
有一些小型交互式模型响应速度极快、规模极小
我们称它们为 Llama Nemotron Super
它们是你的模型或者 Ultra 模型的主流版本
可用作其他一整批模型的教师模型
它可以作为奖励模型、评估模型 评判其他模型给出的答案
并确定其是否正确
基本上就是为其他模型提供反馈
它可以通过各种不同的方式进行提炼
基本上就是一个教师模型、一个知识提炼模型
规模很大，能力很强
所有这些模型现在都可以在线获取
这些模型非常出色
它们在聊天排行榜、指令排行榜、检索排行榜上均名列前茅
因此，对于全球 AI 智能体所需的各种不同功能来说
这些模型都将是非常理想的选择
我们也在与生态系统合作
所有的 NVIDIA AI 技术都将集成到 IT 行业中
我们拥有优秀的合作伙伴
并且在 ServiceNow、SAP、西门子的工业 AI 领域
都取得了出色的合作成果
Cadence 做得很棒，Synopsys 也做得很好
我对我们与 Perplexity 的合作成果感到非常自豪
如大家所知，他们实现了搜索变革
Codeium，他们都非常棒
对全球的每一位软件工程师来说
这将是下一个巨大的 AI 应用领域
下一个巨大的 AI 服务领域就是软件编码
全球大约有 3000 万名软件工程师
每个人都将拥有一个软件助手来帮助他们编写代码
如果没有，显然你的工作效率会大大降低
编写的代码也会更少或质量更低
这是对 3000 万名软件工程师来说
而全球还有 10 亿知识工作者也是如此
很明显，AI 智能体很可能会成为下一个机器人行业
很可能带来数万亿美元的商机
下面我向大家展示一些我们创建的蓝图
以及我们与合作伙伴针对这些 AI 智能体所做的一些工作
AI 智能体是新型数字劳动力
它们为我们工作并与我们协作
AI 智能体是一个模型系统
它能够对问题进行推理
将其分解为任务，然后检索数据
或使用工具来生成高质量的响应
NVIDIA 的代理式 AI 构建模组
包括 NIM 预训练模型和 NeMo 框架
可帮助组织轻松开发 AI 智能体， 并将其部署到任何地方
我们会像培训员工一样
对智能体劳动力进行到岗培训， 让它们熟悉公司的工作方法
AI 智能体是特定领域的任务专家
下面向大家提供四个示例
对数十亿知识工作者和学生来说
AI 研究助理智能体会采集复杂的文档
如讲座、期刊、财务结果等， 并生成交互式播客以便学习
通过结合 U-Net 回归模型与 Diffusion 模型
CoreDiff 可以将全球天气预报 从 25 公里分辨率缩小到 2 公里
在 NVIDIA ，开发者管理软件安全性 AI 智能体
会持续扫描软件以查找漏洞
并提醒开发人员需要采取哪些行动
虚拟实验室 AI 智能体
会帮助研究人员设计和筛选数十亿种化合物
用比以往更快的速度，找到具有前景的候选药物
视频分析 AI 智能体 基于 NVIDIA Metropolis 蓝图而构建
它们包括 NVIDIA Cosmos Nemotron 视觉语言模型
Llama Nemotron 大语言模型和 NeMo Retriever
Metropolis 智能体会分析来自数十亿台摄像头的内容
每天生成 10 万 PB 的视频
它们支持交互式搜索
汇总和自动报告
并帮助监控车流
进而标记拥堵或危险
在工业设施中，它们会监控流程并生成建议或改进
Metropolis 智能体会集中处理 来自数百个摄像头的数据
并可在发生事故时，重新调度工人或机器人
对于每个组织来说，代理式 AI 时代已经来临
好的
这是棒球比赛中的第一次投球，这不是生成的内容
看来大家都没有被打动
好吧，AI 是在云端创建的，并且为云端服务
AI 是在云端创建的，并且为云端服务， 以便在手机上使用 AI
当然，这非常完美
很快，我们将有一个始终伴你左右的持续运行的 AI
当你使用那些 Meta 眼镜时， 你当然可以指向某个东西
盯着某个东西，并询问任何你想要的信息
因此，AI 在云端非常完美
它在云端创建，在云端表现完美
但是，我们希望能够将 AI 部署到任何位置
我已经提到，你可以将 NVIDIA AI 部署到任何云端
但也可以将它部署到自己的公司内部
但我们最想做的事情是也将它部署到 PC 中
如大家所知，Windows 95 彻底革新了计算机行业
它实现了这一整套全新的多媒体服务
它彻底改变了应用程序的创建方式
当然，Windows 95 这种计算模型 对 AI 来说并不完美
所以，我们想要做的事情是
我们希望未来 AI 会成为你的 AI 助手
不仅仅是 3D API 和声音 API 以及视频 API
你还将拥有生成式 API，用于处理 3D 的生成式 API
用于处理语言的生成式 API， 和用于处理声音的生成式 API 等等
我们需要一个系统，它既能实现这些功能
又能充分利用在云端的大量投入
我们不可能再创造另外一种 AI 模型编程方法
这根本不会发生
如果我们能够想出办法
使 Windows PC 成为世界级的 AI PC，那就太棒了
结果，答案就是 Windows
就是 Windows WSL 2
Windows WSL 2
基本上，它是两个操作系统合二为一
它运行起来非常完美
它面向开发者而开发
开发它的目的是便于你能够直接访问硬件
WSL 2 已经过优化
针对云原生应用进行了优化
非常重要的是，它已针对 CUDA 进行了优化
因此，WSL 2 开箱即可完美支持 CUDA
所以，我向大家展示的一切
我们开发的 NVIDIA NIM、NVIDIA NeMo、蓝图
这些将会在 ai.nvidia.com 上发布
只要计算机适合运行，只要你能够适配相应模型
我们将提供很多适配的模型，无论是视觉模型、语言模型
还是语音模型，或这些动画数字人模型
所有各种不同类型的模型都将非常适合你的 PC
你下载后就能够直接运行
因此，我们的重点是将 Windows WSL 2
Windows PC 转化为一流目标平台
并且我们会一直为其提供支持和维护
对世界各地的工程师和开发者来说， 这是一件非常了不起的事情
下面向大家展示我们能用它做些什么
这是我们刚刚为大家打造的蓝图的示例之一
生成式 AI 能够根据简单的文本提示， 合成令人惊叹的图像
但是，仅通过文字来控制图像合成，会面临挑战
借助 NVIDIA NIM 微服务
创作者可以使用简单的 3D 对象， 来引导 AI 图像生成
下面来看概念艺术家如何利用这项技术 来设计场景外观
他们首先布置手工创建或由 AI 生成的 3D 资产
然后使用 Flux 等用于图像生成的 NIM
创建符合该 3D 场景的视觉效果
添加或移动对象以优化构图
更改相机角度以获得完美的拍摄视角
或者用新提示重新构思整个场景
在生成式 AI 和 NVIDIA NIM 的协助下
艺术家能够快速实现自己的构想
面向 PC 的 NVIDIA AI
全球有数亿台运行 Windows 系统的 PC
我们可以让它们为运行 AI 做好准备
OEM，我们与之合作的所有 PC OEM 基本上都是全球领先的 PC OEM
这些厂商将使他们的 PC 支持该堆栈
因此，AI PC 将走进千家万户
Linux 不错
好的，下面讲一讲物理 AI
说到 Linux，我们就来聊聊物理 AI
物理 AI
想象一下
对于你的大语言模型
你在左侧输入文本和提示
它会逐次生成 token
来产生输出
它基本上就是这样工作的
奇妙的是，中间的这个模型规模相当大
具有数十亿个参数
文本长度也非常长， 因为你可能会决定在 PDF 中进行加载
就我而言，在提问之前，我可能会加载几个 PDF 文件
这些 PDF 文件的内容会转换为 token
注意力机制，Transformer 的基本注意力特性
是让每个 token 都能找到 与其他所有 token 的关系和相关性
因此，你可能会有成千上万个 token
且计算负载会平方级增加
它会将所有参数、所有输入序列 通过 Transformer 的每一层进行处理
然后生成一个 token
这就是我们需要 Blackwall 的原因
然后生成下一个 token
生成当前 token 后， 会将其放入输入序列并完成整个过程
接着生成下一个 token，如此一次生成一个
这就是 Transformer 模型
这也是为什么它虽然极其有效
但计算量却如此巨大的原因
如果输入的不是 PDF 文件， 而是你周围的环境，会怎样？
如果不是提示一个问题，而是一个请求呢？
比如“去那边把那个盒子拿回来”，这时会怎样？
如果生成的不是文本 token， 而是动作 token，那会怎样？
好的
对未来的机器人来说， 我刚才描述的内容是非常合理的设想
且相关技术也即将发布
但我们需要做的是我们需要创建有效的世界模型
与 GPT 这样的语言模型不同
这个世界模型必须理解世界的语言
必须理解物理动力学
比如重力、摩擦力、惯性等
它必须理解几何和空间关系，还有因果关系
比如你手上有东西掉落，会掉到地上
比如你戳一下它会倒
必须明白物体的持久性
比如，在厨房台面滚动一个球，从另一边掉下去
球不会消失在另一个量子宇宙，它还在那里
所以，当下大多数模型 在理解这类直观知识方面困难重重
所以，我们要打造一个世界
我们需要一个世界基础模型
今天，我们要发布一件大事
我们发布 NVIDIA Cosmos
首个世界基础模型
专为理解物理世界而打造
眼见为实，我们一起看看，请播放
物理 AI 是 AI 的下一个前沿领域
模型性能直接与数据可用性息息相关
但是，获取、治理和标注物理世界数据成本高昂
NVIDIA Cosmos 是一个世界基础模型开发平台
旨在推进物理 AI
包括自动回归世界基础模型、 基于扩散的世界基础模型、高级分词器
以及一个 NVIDIA CUDA AI 加速数据流水线
Cosmos 模型可接收文本、图像或视频提示
并生成虚拟世界状态视频
Cosmos 生成优先考虑 AV 和机器人用例的独特需求
例如真实世界环境、照明和物体的持久性
开发者使用 NVIDIA Omniverse
构建基于物理的地理空间精确的场景
然后将 Omniverse 渲染输出到 Cosmos
后者可生成逼真的、基于物理的合成数据
涵盖各种物体或环境
天气或时间
或极端情况等场景
开发者可使用 Cosmos
为强化学习生成虚拟世界
收集 AI 模型反馈来改进策略模型
或测试并验证模型性能
甚至跨多个传感器视图进行测试
Cosmos 可实时生成 token 实时标记
为 AI 模型带来预见力
和多元宇宙仿真能力
生成无限可能的未来
帮助模型选择正确的路径
与全球开发者生态系统合作
NVIDIA 正在不余遗力地推动 下一波物理 AI 的开发
NVIDIA Cosmos
NVIDIA Cosmos，全球首个世界基础模型
利用 20,000,000 小时的视频进行训练
这 20,000,000 小时视频专注物理动态物体
比如，动态属性主题、人类行走、手部移动、操纵物体
还有快速摄像机运动场景
其核心在于教 AI 理解世界，而非生成创意内容
基于此，通过物理 AI，我们有许多下游环节可以开发
我们可以生成合成数据来训练模型
我们可以提炼出来，将其转化为机器人模型的雏形
基于此，可以生成多个基于物理、物理上合理的未来场景
大致来说，就像奇异博士里的那样
因为这个模型理解物理世界
你可以看到一大堆生成的图像
该模型理解物理世界，当然它也可以制作字幕
它还可以拍摄视频，并制作高质量的字幕
这些字幕可以用于训练大型语言模型
特别是多模态大型语言模型
以及你可以利用这项技术
使用这个基础模型训练机器人和大语言模型
这就是 NVIDIA Cosmos
该平台包含一个实时应用的自回归模型
一个用于超高质量图像生成的扩散模型
以及一个强大的分词器
该分词器学习了现实世界大量词汇
以及一个数据流水线
如果你想使用所有这些，并用自己的数据训练模型
因为此数据流水线涉及海量数据
我们已为你加速端到端流水线上的一切
这是世界上第一个由 CUDA 加速 以及 AI 加速的数据处理工作流
所有这些都是 Cosmos 平台的一部分
今天，我们宣布 Cosmos 采用开放许可
它还在 GitHub 平台供开放使用
我们希望这个包含小型、中型和大型，速度很快的模型
主流模型和教师模型，而并非知识迁移模型
Cosmos 世界基础模型是开源的
我希望世界基础模型可以改变机器人和工业 AI
就像 Llama 3 改变企业 AI 一样
将 Cosmos 与 Omniverse 相连，魔法就会显现
因为 Omniverse 是基于物理学的
并非基于现实，而是基于物理学
它是算法物理学，遵循物理原理的仿真系统
即仿真器
当你将其连接到 Cosmos 时
它将提供可控的真值，并调节 Cosmos 的生成结果
因此，Cosmos 生成的结果是基于事实的
实际上与连接大型语言模型 至检索增强生成系统的想法相同
都是为了让 AI 生成的内容建立在真实依据之上
因此，二者结合形成一个物理模拟的， 基于物理的多元宇宙生成器
其应用和用例前景广阔
尤其是机器人和工业应用
很明显
Cosmos 加上 Omniverse，再加上 Cosmos
代表构建机器人系统需要的第三套计算平台
每家机器人公司最终都必须构建这三套计算平台
机器人系统可以是一家工厂
机器人系统也可以是一辆汽车，也可能是机器人
你需要三套基础计算平台
一台用于训练 AI
我们称之为训练 AI 的 DGX 计算平台
另一台是用于部署 AI，我们称之为 AGX
部署在汽车、机器人或 AMR 以及体育场等任何地方
这些计算平台部署在边缘，且能自主运行
但连接二者需要一个数字孪生
这是大家刚刚看到的所有仿真
数字孪生是训练 AI，进行实践和改进，合成数据生成
强化学习，AI 反馈等操作的地方
因此，它是 AI 的数字孪生
这三套计算平台将交互工作
这是 NVIDIA 针对工业世界的战略
我们已讨论多次，正是这三套计算平台系统
我们讲的不是三体问题
不如说是三个计算解决方案
这就是 NVIDIA 的机器人解决方案
让我用三个例子说明
好的，首先，我们如何将这些应用于数字工业化？
有数百万家工厂， 数十万个仓库
这些构成了价值 50 万亿美元制造业的支柱
所有这些必须实现软件定义
所有这些未来必须自动化
所有这些必须融入机器人
我们正在与全球领先的 仓库自动化解决方案提供商 KION
以及全球最大专业服务提供商埃森哲合作
他们都全力专注于数字制造
我们正在共同努力创造一些特别的东西
我将立即向大家演示
我们面向市场的方式 与其它所有软件平台和技术平台相同
都是通过开发者和生态系统合作伙伴来进行
与我们 Omniverse 连接的生态系统合作伙伴 数量不断增长
原因显而易见
就是大家都希望实现行业未来的数字化
在全球 50 万亿美元的 GDP 中
存在大量自动化机会解决浪费
让我们看看，我们与 KION 和埃森哲合作的案例
KION，一家供应链解决方案公司
全球专业服务领导者埃森哲正与 NVIDIA 合作
将物理 AI 引入市值 1 万亿美元的 仓库和配送中心市场
管理高性能仓库物流需要涉及到
处理受各种不断变化的变量影响的复杂的决策网络
这些变量包括：每日和季节性需求变化、空间限制、
劳动力供应、以及对多样化的机器人和自动化系统集成
而现在，预测实体仓库的运营 KPI 几乎不可能
为了应对这些挑战，KION 正在采用 Mega
一个用于构建工业数字孪生的 NVIDIA Omniverse 蓝图
以测试和优化机器人机群
首先，KION 仓库管理解决方案 将任务分配给数字孪生中的工业 AI 大脑
例如，将货物从缓冲区位置移动到穿梭式存储解决方案
机器人大脑位于将物理仓库数字化 到 Omniverse 的仿真环境中
它使用 OpenUSD 连接器
将 CAD、视频和图像聚合到 3D， 激光雷达到点云以及 AI 生成的数据
机器人机群通过感知和推理 其 Omniverse 数字孪生环境,来执行任务
规划下一步行动并采取行动来执行任务
机器人大脑可以通过传感器仿真模拟结果状态
并决定后续行动
循环继续，同时 Mega 会精确跟踪 数字孪生中所有事物的状态
现在 KION 能大规模模拟无限场景
同时测量运营 KPI，比如吞吐量、效率和利用率
然后将这些变化部署到实体仓库中
NVIDIA、KION 和埃森哲正在携手重塑工业自主性
这太棒了，一切都处于仿真状态
在未来，每家工厂都有一个数字孪生
该数字孪生的运营方式与真实工厂完全相同
事实上，你可以使用 Omniverse 和 Cosmos 生成大量未来场景
你选择，然后，AI 决定
哪个场景对于 KPI 最佳
这会转化为约束条件
满足条件的 AI 程序将被部署到真实工厂中
下一个例子是自动驾驶汽车
自动驾驶汽车革命已经到来
经过多年，随着 Waymo 和 Tesla 取得成功
很显然，自动驾驶汽车终于成为现实
我们面向这个行业提供三个计算平台
用于 AI 训练的系统
用于仿真和合成数据生成的系统 Omniverse
以及现在的 Cosmos 和车载计算平台
每家车企以不同的方式与我们合作
使用 1 个、2 个或 3 个计算平台
我们正与全球几乎所有主要的车企合作
Waymo、Zoox 和特斯拉， 当然，在他们的数据中心
比亚迪是全球最大的电动汽车公司
捷豹路虎即将推出一款非常酷的汽车
梅赛德斯-奔驰今年也将量产配备 NVIDIA 技术的车型
今天，我非常高兴地宣布
丰田和 NVIDIA 将合作，共同打造下一代自动驾驶汽车
还有太多太多优秀的车企
包括 LUCID、RIVIAN 和小米
还有沃尔沃汽车等许多公司
Waabi 正在开发自动驾驶卡车
我们本周还宣布
Aurora 将使用 NVIDIA 技术研发自动驾驶卡车
每年，全球生产约一亿辆汽车
约十亿辆汽车在道路上行驶
每年的全球总行驶里程可达一万亿英里
未来，这些车辆都将实现高度自动化，甚至完全自动驾驶
这将是一个极其庞大的行业
我预测这很可能是首个价值数万亿美元级别的机器人产业
对我们来说，这仅仅是开始投产的一部分汽车
我们的业务规模就已达到 40 亿美元
今年的运营规模可能达到约 50 亿美元
因此，我们的业务已经非常可观， 这个产业的规模将非常庞大
今天，我们宣布推出新一代嵌入式车载芯片处理器 Thor
我这有一台，稍等
好了，这就是 Thor
这就是 Thor
这是一款机器人计算平台
这是一台机器人计算机，接收来自传感器的海量信息
然后处理这些数据
包括无数个摄像头、高分辨率毫米波雷达和激光雷达
这些信息都载入到这个芯片中
这个芯片处理所有传感器数据，并转换成 token
导入 Transformer 网络并预测下一条路径
这款自动驾驶计算平台现已全面投产
Thor 的处理能力是上一代 Orin 的 20 倍
而 Orin 是目前自动驾驶汽车的标准配置
所以这真是相当不可思议
Thor 已全面投产
顺便说一下，这款机器人处理器也可以应用于完整的机器人中
因此，它可以是自主移动机器人（AMR） 也可以是一款人形机器人
它可以是大脑，也可以作为机械臂
这款处理器总的来说是一款通用型机器人计算平台
我们 DRIVE™ 汽车系统的第二部分是让我无比自豪的
它是致力于确保功能安全的 DRIVE OS
我非常高兴地宣布这是首个软件定义的可编程 AI 计算机
已通过 ASIL D 认证
即汽车领域最高的功能安全标准
是唯一也是最高标准
为此，我感到非常自豪
ASIL D 等级，ISO 2626 标准
这是大约 15,000 个工程师的年工作产出
是非凡的工作成果
因此，CUDA 现在是一台功能强大、安全可靠的计算机
如果你正构建一款机器人，NVIDIA CUDA 是不二之选
对
那么，我将向大家展示如何在自动驾驶场景中
使用 Omniverse 和 Cosmos
如大家所知，今天， 与其向你们展示一大堆车辆在路上行驶的视频
当然我会展示一些的
但我更想向大家展示我们如何利用汽车，重建数字孪生
并以此来训练未来的 AI 模型
好了，我们开始吧
自动驾驶汽车革命已经到来
与所有机器人一样，构建自动驾驶汽车需要三个计算平台：
NVIDIA DGX 用于训练 AI 模型
Omniverse 用于测试驾驶和生成合成数据
DRIVE™ AGX 用作车载超级计算平台
打造安全的自动驾驶汽车意味着应对边缘场景
但现实世界的数据有限
因此，合成数据对于训练至关重要
自动驾驶汽车数据工厂， 由 NVIDIA Omniverse、AI 模型和 Cosmos 提供支持
生成合成驾驶场景，从而大幅提升训练数据量
首先，Omni Map 融合地图和地理空间数据
构建成可行驶的 3D 环境
驾驶场景的变化和变种可通过回放驾驶日志 或 AI 交通生成器来生成
接下来，NRE 神经元重建引擎将利用 自动驾驶汽车传感器日志
创建高保真 4D 仿真环境
以 3D 形式重现先前的驾驶过程
并生成场景变化，以扩大训练数据
最后，Edify 3DS 会自动搜索现有资产库或生成新资产
以创建仿真场景
Omniverse 场景用于训练 Cosmos 生成海量逼真数据
缩小仿真与现实间的差距
并通过文本提示，生成几乎无限的驾驶场景变化
借助 Cosmos Nemotron 视频搜索
整合海量合成数据集与实际录制的驾驶数据
可用于训练模型
NVIDIA 的 AI 数据工厂将数百万英里数据 扩展到数十亿有效英里
为安全和先进的自动驾驶设定标准
是不是令人不可思议？
我们采用数千次驾驶的数据，并将其转化为数十亿英里
这样，我们将拥有海量的自动驾驶汽车训练数据
当然，我们依旧需要实际道路上行驶车辆的数据
只要我们还在发展，我们就会持续收集数据
然而，通过利用基于多元宇宙的 物理基础能力生成合成数据
确保训练 AI 的生成数据 具有物理基础、准确且可信度高
从而获得海量训练数据
自动驾驶汽车行业已经到来
这是一个令人无比兴奋的时刻
超级、超级、超级期待未来几年的行业发展
我想，大家将看到如同计算机图形领域发生了革命性变化
未来几年，我们将见证自动驾驶汽车行业以惊人的速度发展
我想......
下面，我将介绍机器人开发
接下来
人形机器人
朋友们
我们即将迎来通用机器人的 ChatGPT 时刻
实际上，我刚才谈到的所有这些赋能技术
在未来几年将推动通用机器人技术
取得快速的和令人惊喜的突破
现在，通用机器人技术的重要性在于
带轨道和轮子的机器人需要配备特殊环境， 以适应该类机器人
世界上有三种机器人，我们可以制造
它们无需新的环境
只需适应已有环境就已足够
如果我们能构建这些出色的机器人
我们可以在我们为自己创建的世界准确部署它们
这三类机器人，其中，第一类是代理式机器人和代理式 AI
因为，如大家所知，它们是信息工作者
只要它们能够适配我们办公室里现有的计算机，这太棒了
第二类是自动驾驶汽车
这就是为什么我们花了 100 多年建造道路和城市
第三是人形机器人
如果我们拥有开发这三类机器人的技术
这将成为世界上有史以来最大的科技产业
因此，我们认为机器人时代即将来临
关键能力在于如何训练这些机器人
对于人形机器人而言
模仿信息收集起来相当困难
这是因为，汽车只需驾驶即可收集数据
我们一直在驾驶汽车
对于人形机器人而言，模仿人类演示做起来相当费力
所以，我们需要想出以巧妙的方式
将数百次演示、数千次演示
并以某种方式，利用 AI 和 Omniverse
合成数百万合成动作
让 AI 学习这些动作，如何执行某个任务
下面我展示一下如何来完成
全球开发者正致力于构建新一代物理 AI 具身机器人
即人形机器人
开发通用机器人模型需要海量真实数据
而数据采集和管护成本高昂
NVIDIA Isaac GR00T 可帮助应对这些挑战
为人形机器人开发者提供 4 种机器人基础模型
数据管线
仿真框架
以及 Thor 机器人计算机
NVIDIA Isaac GR00T Blueprint 用于合成运动生成
是一个仿真工作流，用于模仿学习
让开发者生成指数级大型数据集
仅需依赖少量人类演示
首先， GR00T-Teleop 允许熟练的工人
使用 Apple Vision Pro 进入机器人数字孪生
即使没有物理机器人，也能捕获数据
并在安全环境中操作机器人
避免物理破坏或磨损
为了教会机器人一项简单任务
操作员通过少量遥控操作演示，捕获运动轨迹
然后使用 GR00T Mimic 来重复生成这类轨迹
将其扩展到更大的数据集
接下来，他们使用基于 Omniverse 和 Cosmos 构建的 GR00T-Gen
进行域随机化和 3D 到真实升级
生成指数级更大的数据集
Omniverse 和 Cosmos 多元宇宙仿真引擎 提供大规模数据集训练机器人策略
一旦策略训练完毕
开发者可以在部署到现实机器人之前
在 Isaac SIM 中执行软件在环测试和验证
通用机器人时代正在来临
NVIDIA Isaac GR00T 为其提供支持
我们将会拥有海量数据， 使用 NVIDIA Isaac GR00T 训练机器人
NVIDIA Isaac GR00T 是我们的平台
它提供机器人行业所需的技术要素
加速通用机器人开发
我还想向大家展示一项技术
在大约十年前，我们启动了这个不可思议的项目
公司内部称之为 Project DIGITS
深度学习 GPU 智能训练系统 DIGITS
在我们正式推出前
我们将其简化为 DGX
如同 RTX、AGX、OVX 以及公司拥有的 其他以 X 结尾的命名方式一样
DGX-1 也名副其实地带来了变革
什么是 DGX-1?
DGX-1 彻底改变了 AI
我们打造它的初衷是我们希望
让研究员和初创公司拥有一款开箱即用的 AI 超级计算机
回想下过去如何建造超级计算机
必须建设自己的设施
必须建设自己的基础设施，还要将设计转为现实
我们创建了一台 AI 超级计算机，用于 AI 开发
对于研究员和初创公司来说，这是开箱即用的体验
2016 年，我们向一家初创公司 OpenAI 交付了第一台 DGX-1
Elon 和 Ilya Sutskever 以及众多 NVIDIA 工程师见证了这一时刻
我们庆祝 DGX-1 的面世
显而易见，它彻底改变了 AI 计算
如今，AI 无处不在
它不再局限于研究员和初创公司实验室
如大家所知，我们需要 AI
如我刚才所说，AI 成为一种全新计算方式
这是一种编写软件的新方法
每一位软件工程师，每位工程师，每一位创作艺术家
以及所有如今将计算机作为使用工具的用户
都需要一台 AI 超级计算机
因此，我希望 DGX-1 能更小巧
如大家所知，大家设想下
女士们，先生们，这是 NVIDIA 最新 AI 超级计算机
我们现在称之为 Project DIGITS
如果谁有更好的命名提议，请联系我们
很了不起的是，这是一台 AI 超级计算机
它完整运行整个 NVIDIA AI 栈
所有 NVIDIA 软件以及 DGX Cloud 都可以在这个平台上运行
它位于某处，通过无线或网络连接至你的电脑
若你喜欢，它甚至可以作为工作站使用
你可以如访问云端超级计算机一样
还可以在 Project DIGITS 上运行 NVIDIA AI
它基于我们一直研究的超级秘密芯片 GB10
我们所拥有最小的 Grace Blackwell
你们知道内部有什么吗？我们一起看看芯片内部
这是不是看起来超可爱
这是内部的芯片
目前正在量产中
这款绝密芯片，是联合开发的 CPU
Grace CPU 是 NVIDIA 与联发科技合作设计的
联发科技是 SoC 设计的市场领导者
我们合作设计这款 CPU SOC
通过 NVLink 片间互连到 Blackwell GPU
这块小小的芯片已全面投产
我们期待这款计算机在五月面世
大家将能看到它令人难以置信的功能
这真令人期待
我在想，我究竟需要更多的手，还是更多的口袋？
好的，所以，想象一下它的样子
谁不想拥有这样一台超级计算机呢？
如果你使用 PC 或 Mac
可以把它当作一个云平台，一个桌面的云计算平台
也可以把它当作 Linux 工作站
如果你需要双 Digits 的性能
可以通过 NVIDIA ConnectX® 网络
将两台 Project DIGITS AI 超级计算机连接起来 它配备了 NVLink®-C2C
用片间互联与 GPU 直接链接，一切开箱即用
这就像一台超级计算机，我们整个超级计算栈，都可以用
这就是 NVIDIA Project DIGITS
好的
总结一下我们刚刚讲过的要点
我们正在生产三种新的 Blackwell 产品
不仅是 Grace Blackwell 超级计算机
NVLink72 已在全球投产
我们目前在生产三种新的 Blackwell 系统
一个是令人惊叹的 AI 基础性的世界基础模型
世界首个物理 AI 基础模型现已以开放形式发布
将点燃全球的机器人行业
三个机器人应用
代理式 AI、人形机器人和自动驾驶汽车领域
这是不可思议的一年
感谢大家与我们合作，感谢大家前来参会
我们制作了一个短片，来回顾过去这一年
并展望新的一年
请播放
祝大家 CES 参会愉快
新年快乐！
谢谢