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一文读懂黄仁勋CES重磅发布:最新5090芯片、世界最大AI计算机、首个世界模型

类别:科技 发布时间:2025-01-07 19:00:00 来源:搜狐科技

一文读懂黄仁勋CES重磅发布:最新5090芯片、世界最大AI计算机、首个世界模型

出品 | 搜狐科技

作者 | 梁昌均

“你们来到拉斯维加斯激动吗?喜欢我的夹克吗?”在“科技春晚”CES 2025开幕首日,英伟达创始人&CEO黄仁勋依然穿着标志性的黑色皮衣发表了主题演讲。

在约90分钟的演讲中,黄仁勋发布了一系列重磅技术产品,包括新一代基于Blackwell架构的RTX 50系列显卡、世界上最大最快的巨型芯片Grace Blackwell NVLink72、首个世界基础模型Cosmos等,并公布了在AI代理、物理AI等方面的布局和进展。

新一代GeForce RTX 50系列芯片,最高售价1999美元

黄仁勋开场就开玩笑称“你们现在就在我们的数字孪生世界里,这里的一切都是由AI生成”,随后便照例介绍起英伟达和AI的发展历程。

他提到,自2012年以来,AI一直在以惊人的速度发展。感知AI可以理解图像、文字和声音,生成式AI可以生成图像、文本和声音,现在还有可以感知、推理、规划和行动的AI代理(AI Agent),以及物理AI。

“2018年谷歌发布了Transformer,这完全改变了AI的格局,甚至完全改变了整个计算的格局。”黄仁勋表示,AI不仅仅是一个新的应用和新的商业机会,更重要的是,由Transformer实现的机器学习将从根本上改变计算的工作方式。

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黄仁勋认为,机器学习改变了每个应用将如何被构建,计算将如何进行,以及超越它的可能性。而GPU在很多方面都推动了这一切,AI与GeForce的结合让AI得以走向大众。现在AI正在回归GeForce,有很多事情没有AI就做不到。

“我们用GeForce来实现AI,现在AI正在彻底改变GeForce。”黄仁勋由此宣布推出下一代RTX Blackwell系列,即基于Blackwell架构的GeForce RTX 50系列。

黄仁勋称这款GPU“就像一个怪兽”,有920亿个晶体管,每秒4000万亿次AI运算,比上一代Ada高出三倍。每秒380万亿次光线追踪运算,还有每秒125万亿次着色运算,且有双着色器,一个是用于浮点运算,一个是用于整数运算。

内存方面,GDDR7内存来自美光,每秒1.8TB,是上一代性能的两倍,这使得AI工作负载与计算机图形工作负载能够混合在一起。

“计算机图形的未来是神经渲染,AI与计算机图形的融合。”黄仁勋表示,真正令人惊叹的是,这款最新的GPU将放入轻薄笔记本电脑,包括5090、5080、5070 Ti 和5070,价格分别为1999美元、999美元、749美元、549美元。

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同时黄仁勋还发布笔记本电脑产品线,搭载RTX 5070移动版的笔记本起售价为1299美元,最高价达2899美元。“GeForce将AI带给了世界,使AI普惠化,现在AI已经回归并彻底改变了GeForce。”黄仁勋感叹到。

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三大Scaling Law推动算力需求,GB NVLink72成世界最快计算机

对于AI行业的发展,黄仁勋重点谈到了三大Scaling Law。他认为,Scaling Law是AI行业一个强大的经验法则,且将继续。

“我认为在接下来的几年里,人类将产生比自人类开始以来产生的所有数据还要多的数据。这些数据正在变得多模态,包括视频、图像和声音,所有这些数据都可以用来训练AI的基础知识。”

而除了预训练Scaling Law,还有两个其他Scaling Law已经出现,第二个是后训练Scaling Law,其使用强化学习和人类反馈技术。AI根据人类的查询产生和生成答案,人类给出反馈,同时强化学习与相当数量的高质量提示相结合,使AI能够完善技能,并能够针对特定领域微调。“这就是后训练,后训练也需要大量的计算,最终会产生令人难以置信的模型。”

第三个则是推理Scaling Law。“长思考是一种思考方式,而不是直接推理或给出一次性答案,可能会将问题分解为多个步骤,生成多个想法,并评估生成的哪个想法是最好的,推理Scaling Law已被证明非常有效。”黄仁勋说。

他认为,这些Scaling Law随着ChatGPT到o1到o3,再到Gemini Pro等系统一步步的发展而出现,同时预训练、后训练、推理Scaling Law,意味着需要巨大的计算能力。这带来了对英伟达计算的巨大需求,并正在推动Blackwell芯片的巨大需求。

黄仁勋透露,Blackwell已经全面生产,每家云服务提供商现在都有系统在运行,并正在生产大约200种不同的配置,以便能够满足世界上几乎每一个数据中心的需求,这些系统目前正在全球45家工厂生产。

“这就是奇迹,这就是Blackwall的奇迹。Blackwall芯片是世界上有史以来最大的单芯片,但真正的奇迹是除了这个之外,还有Grace Blackwall系统。”黄仁勋说。

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他就特别介绍了一款名为Grace Blackwell NVLink72的巨型芯片,并在现场手持该款芯片的晶圆“盾牌”,摆起类似“美国队长”造型,引发现场鼓掌大笑。

这款芯片使用72个Blackwell GPU,具备14TB的HBM内存,是世界上最快的超级计算机,重1.5吨,有60万个零件,相当于20辆汽车,5000根电缆2英里的铜缆将所有GPU连接在一起。“我们制造、测试、拆解、运输它们,在数据中心外重新组装它们,这是疯狂的。”

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黄仁勋表示,所有这一切的目标源于Scaling Law如此强烈地推动计算。Blackwell相较上一代产品,每瓦性能提高了4倍,意味着数据中心可以产生的业务量增加了4倍,同时成本降低了3倍,这些AI工厂系统现在真的是工厂。

发布首款世界基础模型,老黄与12款人形机器人再同框

除了芯片方面的进展,黄仁勋还发布了英伟达在AI代理、物理AI等方面的进展。

在AI代理方面,黄仁勋发布了宣布推出Llama Nemotron系列开放式大语言模型。这些模型基于Meta的Llama构建,可帮助开发人员在应用程序中创建和部署AI代理,其分为Nano(入门)、Super(主流)、Ultra(高端)三种版本。

借助全新的 NVIDIA Cosmos Nemotron视觉语言模型和用于视频搜索和摘要的NVIDIA NIM 微服务,开发人员可以构建Agent来分析和响应来自自动机器、医院、商店和仓库以及体育赛事、电影和新闻的图像和视频,黄仁勋现场就展示了自己不同形象的AI代理形象。

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同时,黄仁勋发布用于视频搜索和摘要的NVIDIA AI Blueprint新版本,建立在英伟达Metropolis平台之上,由Cosmos Nemotron视觉语言模型、Llama Nemotron大型语言模型和NeMo Retriever提供支持,为开发人员提供了构建和部署可分析大量视频和图像内容的AI 代理的工具,首批合作伙伴包括埃森哲、Centific、德勤、安永等。

黄仁勋认为,AI代理很可能带来万亿美元级的市场机遇,并希望将AI能力带到PC,但当前的Windows操作系统架构并不完全适合AI运算。为此英伟达给出的解决方案是Windows Subsystem for Linux v2 (WSL2),并获得主要OEM厂商的支持。

“展望未来,AI 代理将成为企业的数字员工,与人类员工协同工作。”黄仁勋说。

接下来,黄仁勋转向了物理AI。他认为,物理AI需要一个能够理解世界的基础模型。由此重磅发布首款世界基础模型Cosmos,并对外开源。

黄仁勋表示,这款模型旨在理解现实世界,既包括用于生成物理世界合成数据的扩散及自回归Transfomer模型,即接受文本、图像或视频的提示,生成虚拟世界状态,同时可以将图像和文本转换为机器人的可操作任务,无缝集成视觉和语言理解来执行复杂的动作。

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该模型在2000万小时的驾驶和机器人视频数据上训练而成,可以用来加速自动驾驶和下一代机器人训练研发。开发人员可以利用Cosmos为强化学习生成AI反馈,从而改善策略模型并测试在不同场景下的性能。

Cosmos模型分为三个版本:超低延迟的实时模型Nano,优化用于边缘部署;高性能基线模型Super,适用于开箱即用的微调和部署;最高准确度和质量的模型Ultra,适合做定制。这些模型的参数约为40亿-140亿,任何企业都可以自由使用Cosmos模型。

黄仁勋从自动驾驶、机器人等方面介绍了物理AI的进展。在自动驾驶方面,黄仁勋展示了英伟达下一代汽车处理器Thor,称这是一款革命性的机器人计算机,旨在处理大量传感器数据。同时发布全新DRIVE AI系统检查实验室,并与丰田、Aurora、大陆集团,以及比亚迪、理想、小米、极氪等达成合作。

“自动驾驶汽车革命已经到来,汽车将成为最大的AI和机器人行业应用之一。”黄仁勋还预计,英伟达的企业业务预计将在2026财年增长至约50亿美元。

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在机器人方面,黄仁勋再次召唤出12款人形机器人一起同框,包括Figure AI、1X、Agility Robotics、宇树等。他认为,人形机器人的时代即将到来,标志着通用机器人技术的重大进步。

他还再次强调了机器人技术的三机协同方案:DGX系统负责基础训练,搭载Cosmos的Omniverse处理优化和强化学习,最后由AGX在现实环境中执行推理任务。

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演讲最后,黄仁勋还发布了全球最小的个人AI超级计算机——Project Digits,搭载全新Blackwell芯片,与联发科合作开发。

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这款芯片可以2000亿参数的大模型,直接在桌面系统上就能跑,两块则可以跑4050亿参数的大模型。今年5月份上市,起售价3000美元。黄仁勋表示,这款芯片可以让科学、研究人员等都能拥有个人的AI超级计算机,从而帮助他们更好地参与AI时代。返回搜狐,查看更多

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