CEO黄仁勋演讲：

欢迎大家来到GTC，气候科学、无线电科学、AI、机器人、自动驾驶汽车领域的专家参与了我们的开发者大会。名单上是使用加速计算的非IT行业利用AI解决自身领域的问题，这是价值100万亿美元的产业。

电脑是当今社会最重要的工具，1993年我们成立了，2006年CUDA成为了一个革命性的计算系统，20年后，我们真正见到的他的革命性。2012年，CUDA和AI第一次解除，2016我们发明了一种全新的计算机——DGX1， 我们把八个GPU连在了一起，我们把这台机子送给了硅谷的一家叫OpenAI的公司，这台计算机有着170tp的算力，2022年，chatgpt让人们认识了AI。为什么这是一个新产业，因为这个软件之前没有过，这是一个全新的类别，他从无到有，这也是一个全新的软件制作过程，在数据中心生产浮点数。第一次工业革命当人们意识到建立工厂需要能量，这个无形的东西叫电，在未来，一种新的基础设施出现了，我们称工厂为人工智能工厂。

公司的灵魂，在计算机图形学、物理学、和AI，都在一台计算机内相交，我们今天展示的一切，是模拟的，这都是用AI制作的，你们将看到世界上第一场完全Homemade的音乐会。

加速计算，已经到了临界点，通用计算已经没有动力了，我们需要一种计算方式继续降低计算成本，同时也需要他可持续的，没有哪个行业比我们更重要，在这个行业，不是为了降低计算成本，是为了提高计算规模，我们希望做的整个产品完全模拟化，为了做到这一点，我们需要加速整个行业，我们有一些合作伙伴加入，Ansys，全世界孪生数字兄弟，Synopsys，为了制造芯片，必须把光刻技术推导到极限，TSMC 和 Synopsys 将使用NVIDIA 的计算光刻平台投入生产，以加速制造并突破下一代先进半导体芯片的物理极限。cadence，制造超级计算机的公司，终端客户可以用做流体动力学模拟，实时风洞等。

LLM，我们能扩展LLM的尺寸，6个月翻一倍，我们发展了计算需求，模型尺寸扩大的同时，需要更多的算力，必须要更多的计算规模，目前最先进的大模型是1.8万亿个参数的，未来的大模型计算需求可能是数十万亿浮点计算每秒，为了更快完成训练，我们需要更大的GPU，我们需要更大更大的GPU，我们的答案是把一堆GPU放在一起，通过NVlink把他们连接在一起，但在ChatGPT出现在我们面前，我们认识到还有很长的路要走，我们希望未来很多视频由AI生产，模特手臂不会穿模，就像我也一直在模拟，就像这场演讲，我希望他和我脑子想的一样。

总而言之，我们会让AI和AI一起工作，互相训练，就像老师和学生那样，这些都会增加模型的尺寸，我们需要更大的GPU，架构以Blackwell命名。这是世界上最先进的GPUHopper，这是Blackwell

大的是Blackwell

Blackwell亮点：

2080亿晶体管

两个GPU和CPU链接在一起，2chips，4die将BlackwellGPU和Grace CPU连接在一起

AI是关于概率的，所以数学的能力需要保持精度和范围，第五代的NVLink，保证GPU之间数据的链接

RAS引擎，做到百分百系统自检。

安全AI，显然AI代码在参数中，这会花费数亿美元，数据在计算中、运输中是完全有能力加密的。

AI算力在八年内增长了1000倍，第一代DGX的算力是0.17pt，最新的已经达到720pt

NVLinkSwitch芯片，4个NVLink保证每秒1.8TB的互联速度，让每个GPU同时全速与其他每个GPU通信

如果你要训练GPT模型，1.8万亿参数，8000个GPU需要90天左右，20兆瓦的电力，这个开创性的AI模型，如果用Blackwell芯片做，2000片GPU，只需要20天，并且只需要4兆瓦的电力。

接下来展示Blackwell和Hopper在推理端的比较，大约提升了30倍的性能

两年前我带着Hopper推向市场，当时只有两个客户，现在我们有更多客户了，我相信Blackwell会进入全世界的AI公司，OEM、ODM、主权AI、区域云、电信公司，全世界都会和我们签下Blackwell的单子，

亚马逊正在为Blackwell做准备，AWS将提供基于 NVIDIA Grace Blackwell GPU 的Amazon EC2 实例和 NVIDIA DGX Cloud，以提高在数万亿参数LLM 上构建和运行推理的性能

谷歌也在为Blackwell做准备，他们最近宣布正在努力优化Gemini模型，同时宣布采用全新 Grace Blackwell AI 计算平台以及Google Cloud 上的 NVIDIA DGX Cloud 服务。为机器学习社区提供技术，加速他们轻松构建、扩展和管理生成式 AI 应用程序的步伐。

甲骨文也在为Blackwell做准备，将和英伟达合作提供加速计算和生成式 AI 服务，以建立数字主权并管理专有的国家和个人数据

微软也在为Blackwell做准备，Azure 将采用Grace Blackwell 超级芯片来加速客户和第一方 AI 产品的交付；NVIDIA DGX Cloud 与Microsoft Fabric 的本机集成可利用客户自己的数据简化自定义 AI 模型开发；NVIDIAOmniverse Cloud API 率先登陆 Azure Power 工业设计和仿真工具生态系统 ； Copilot 通过NVIDIA AI 和加速计算平台得到增强

Omniverse数字孪生，能帮助公司在第一时间内构建非常复杂的新产品，在物理层面精确测试和优化布局，能够提升51%工人效率

2012年当你把一只猫放进电脑里时，一百万个数字，最终生成一个向量，三个字符“CAT”。而如今，你在电脑里打入“CAT”，电脑可以生成一只猫，这简直是奇迹。AI并不只是懂语言，他能理解语言。我们还数字化了什么呢，任何东西都能数字化，只要我们知道他们的结构，这就是AIGC革命。

我们还能产生和学习什么？我们很想学习天气，极端天气给世界带来1500亿美元的损失，我们创造了地球的数字孪生兄弟CorrDiff。AI启动的天气预报能更精确地预测和跟踪天气的变化。速度是传统天气模型的1000倍，能效则为3000倍。

在医疗领域，我们已经做到了很多，医学影像、基因测序等等。我们在今天能做更多，AI能理解图像和音频。新药的虚拟筛选需要大量资源，我们现在可以在几分钟内生产未经筛选的候选分子，基于物理学的模拟优化了分子和目标蛋白质结合的能力，同时优化了其他有利分子特性

LLM是开创性的，但公司很难用，如何才能把他们运用在工作中，我们发明了一种新方法让你接受和操作软件。这个软件即为英伟达推理微模型。是预先训练好的开源模型，与API链接。展示了NV内部的芯片聊天机器人NeMo。同时公司可以构建私有化的数据库。很多企业其实坐在金山上，他们多年的运营积累了海量的数据，运用好这些数据，这其实可以成为他们的“副驾驶”。

展示了数字人，他的底座是医疗保健LLM，这是一个完全动画的AI，一个数字人。

下一代AI技术，到目前为止我们谈论的AI都是计算机，AI模仿我们通过阅读大量语言来预测下一个单词，当然她也理解上下文，但终究是为了模范人类，我们把所有的数据放进DGX里，最终训练成了AI。

下一代AI需要三台电脑，看、理解、调整和生成；现在他将观看视频资料，同时会看着我们，了解正在发生的事情，强化学习，物理反馈，我们需要一个模拟引擎，用数字构建世界，让机器人有一个健身房，让机器人理解物理世界。重工业的未来是数字孪生，AI会帮助机器人在工业空间中替代工人面对不确定性时间。同时AI可以预测现实世界中不确定性的事情，并且可以看到周围的角落，提高任务效率，操作人员甚至可以使用自然语言交流，所有的数据都是在模拟中创建的。未来的仓库、建筑、工厂将会由AI定义。工业机器人会有自主机器人堆栈。

NVIDIA Omniverse™ Cloud 将以API 形式提供，扩展了世界领先平台的覆盖范围，用于在整个软件制造商生态系统中创建工业数字孪生应用程序和工作流程。五个新的 Omniverse Cloud 应用程序编程接口使开发人员能够轻松地将核心 Omniverse 技术直接集成到数字孪生的现有设计和自动化软件应用程序中，或者用于测试和验证机器人或自动驾驶车辆等自主机器的模拟工作流程中。

一些全球最大的工业软件制造商正在将 Omniverse Cloud API 纳入其软件产品组合，其中包括：Ansys、Cadence、达索系统（其3DEXCITE 品牌）、Hexagon、微软、罗克韦尔自动化、西门子和 Trimble。制造的所有产品都将拥有数字孪生。Omniverse 是用于构建和操作物理上真实的数字孪生的操作系统。Omniverse 和生成式AI 是实现 50 万亿美元重工业市场数字化的基础技术。”

西门子正在创建工业元宇宙。西门子正利用数字孪生、AI来助力工业工程设计、专业化图像生成、加速计算

当你引入omniverse进入了工作中时，产品部、设计部、艺术部每个人都在一个基础上工作，不用担心数据交互的问题，尼桑已经整合omniverse进入了工作流程中，设计师可以通过自然语言，通过AI自主设计汽车，新的 Omniverse Cloud API 可让开发人员将交互式工业数字孪生流传输到 Apple Vision Pro 中。

交通运输领域的领先公司已采用 NVIDIA DRIVE Thor™ 集中式汽车计算机为其下一代消费和商业车队提供动力，从新能源汽车和卡车到机器人出租车、机器人公共汽车和最后一英里自动送货车。同时宣布了和BYD在自动驾驶领域的合作

GR00T项目，是一个用于人形机器人的通用基础模型，旨在进一步推动机器人技术和具体人工智能领域的突破。今天大多数机器人是提前设计好的，在未来他们会有直觉，整个运动路线可以自适应，利用艾萨克感知器，结合最先进的深度感知、3D重建技术，我们已经有了广义人形机器人必要的技术。

今天的机器人是机器手，也是预编程的，我们用CUDA加速，驱动几何感知的基础。下一代机器人技术可能是仿生机器人，广义人类机器人，我们有更多方法来训练数据，人形机器人可能更有用，因为我们创造了这个世界，当我们创作的时候，自上而下，基础模型，观看视频学习人类，模仿人类，人形机器人学习如何适应物理世界。展示了自动驾驶以及人形机器人的未来。人形机器人帮助完成日常任务，理解人类的日常行为运用DGX训练，OVX推理，英伟达让这些可以实现。英伟达正在为下一代AI机器人提供基础。

计算机、物理学、AI的交叉结合，成就了机器人学

五件重要的事情：

1、一场新工业革命已经到来，价值一万亿美元数据中心市场空间

2、一种新的软件开发方法已经出现，AIGC，

3、下一代计算机Blackwell，新计算机创造新的软件，面向未来的新型应用，

4、数字孪生平台，可以将NeMo集合成一个工作小组

5、未来将会是机器人化的，无论怎样的机器人系统，都会需要数字孪生平台，即Omniverse