算力需求激增：黄仁勋指出，代理AI和推理对算力的需求远超预期，2024年全球四大云服务商采购130万片Hopper芯片，2025年Blackwell订单达360万片。预计到2028年数据中心建设支出将达1万亿美元。

AI工厂操作系统：推出开源Dynamo系统，解决AI推理中的并行处理、负载管理等核心问题，号称"AI工厂的蒸汽机"。Blackwell架构相比前代Hopper推理性能提升40倍，能耗降低25倍。

边缘计算突破：与T-Mobile、思科合作推出5G边缘AI栈，通过自适应信号优化提升频谱效率，推动AI从云端向通信网络渗透。

Blackwell Ultra：2024年下半年推出，算力和内存提升1.5倍，支持更大规模注意力机制，NVLink互联技术升级至144节点。

Rubin架构：2026年发布，CPU（Vera）与GPU（Rubin）集成设计，性能达Hopper的900倍，NVLink扩展至576节点。

Feynman架构：2028年登场，采用新一代互联技术，具体参数尚未披露，但明确延续"物理学家命名"传统。

CUDA生态扩张：全球600万开发者使用900多个CUDA-X加速库，新开源稀疏求解器cuDSS等工具，覆盖光刻、量子计算等前沿领域。

自动驾驶里程碑：通用汽车采用英伟达全栈解决方案，涵盖训练、仿真及车载计算，标志自动驾驶进入商业化深水区。

机器人技术突破：

推出Isaac GR00T N1人形机器人基础模型（开源）

联合谷歌、迪士尼研发Newton物理引擎，2025年完成GPU加速的触觉反馈训练系统

现场展示可执行自然语言指令的交互式机器人原型

资本疑虑：尽管技术发布密集，英伟达股价当日仍下跌3%，反映市场对以下问题的担忧：

DeepSeek等算法优化可能降低对硬件算力的依赖

1万亿美元数据中心投资的可实现性

竞品（如AMD MI300X、谷歌TPUv5）的追赶速度

行业警示：Meta科学家许家骏指出，初创企业需避开大厂技术路径，在"非延长线"领域创新，暗示英伟达生态可能形成技术垄断。

AI演进方向：从生成式AI向代理AI、物理AI过渡，需要融合强化学习与合成数据技术。

人力替代加速：黄仁勋预测2030年前全球将短缺1500万工人，机器人单价成本可能降至5万美元/年，催生万亿级产业。

计算范式转变：通用计算走向终结，加速计算成主流，CUDA生态已触及临界点。

英伟达此次发布展现其在AI硬件领域的持续统治力，但资本市场反应表明，行业对算力需求能否持续指数级增长存疑。未来竞争焦点将转向能效比、算法协同优化及跨领域生态整合能力。机器人技术的实质性突破可能成为下一个估值驱动点，但需警惕算法革命对硬件依赖度的潜在削弱效应。