技术供应商大批涌入本周在加利福尼亚州圣何塞举行的Nvidia GTC大会，突显了与这家芯片制造商不断深化的合作伙伴关系，并承诺帮助企业扩展AI应用。据一位分析师称，大会最终主要展示了Nvidia的基础性主导地位，同时留下了关于AI投资回报的未答问题。
Nvidia联合创始人兼首席执行官黄仁勋在周一的主题演讲中表示，全球科技行业可能100%都在这次大会上有所体现。大会由约450家公司赞助，覆盖了黄仁勋所描述的AI的每一层——电力、基础设施、芯片、平台、模型和应用。
黄仁勋表示，应用程序将推动行业向前发展。然而，Nvidia站在AI中心，为应用背后的基础设施提供动力，公司目前预计到2027年芯片收入将达到1万亿美元。
市场研究公司Deep Analysis创始人Alan Pelz-Sharpe在发给CIO Dive的邮件中说："Nvidia在这里的重要性非常直接。他们是整个AI淘金热的工具商。"
微软、谷歌、AWS、甲骨文、惠普企业和戴尔科技等公司本周宣布与Nvidia扩大合作伙伴关系，以加速AI采用。例如，AWS表示计划从今年开始部署超过100万个Nvidia GPU，而Google Cloud与Nvidia的合作催生了共同设计的AI优化基础设施即服务基础。
Pelz-Sharpe表示，虽然主要企业供应商宣传扩大对Nvidia基础设施的访问，但这使得基础设施层面缺乏有意义的差异化。"他们都依赖相同的稀缺硬件，"他说。
"我们本周看到的实际上不是一系列开创性的合作伙伴关系，"他补充道。"这是一次依赖性的展示之旅。"
Pelz-Sharpe表示，企业AI投资的回报仍然难以捉摸，Nvidia GTC发布的公告关于培养"投资回报的潜力"，而不是展示更强的计算能力如何解决商业问题。
"炒作假设如果你建立了基础设施，价值就会到来，"这是一个危险的假设，Pelz-Sharpe说。"投资回报不会来自基础设施本身，而是来自将AI ruthlessly应用于特定的高成本业务流程——这些公告很少涉及这一点。"
尽管如此，供应商并没有忽视投资回报问题。戴尔宣布其与Nvidia的AI Factory取得进展，表示该技术的早期采用者在采用第一年就看到了高达2.6倍的投资回报，包括生产力提升。
就Nvidia而言，发布了涵盖AI堆栈各层的大量产品，包括扩展其开放模型系列，如用于智能体系统的Nemotron和用于物理AI的Cosmos。
Forrester副总裁兼首席分析师Charlie Dai在发给CIO Dive的邮件中表示，GTC主题演讲一致认为物理AI——使自动驾驶汽车、摄像头和机器人成为可能的技术——正在从试点转向早期规模化。但对于大多数企业来说，物理AI仍然是一个"中期价值故事"，他说。
Dai表示："虽然制造业、物流和医疗保健领域的早期采用者已经看到了生产力和安全收益，但广泛的企业影响取决于克服集成复杂性、安全验证和成本障碍。"
Dai表示，Nvidia的开放模型扩展体现了"开源AI作为企业AI采用催化剂"的观点。企业依赖AI基础设施和智能体工作流程中的开放模型和框架，"同时将它们与商业产品配对以管理风险和规模"，他补充道。
Dai说："Nvidia将开放模型定位为智能体AI和物理AI的战略推动者，强化了开放性不仅仅关于成本节约，更多的是关于互操作性、可观察性和长期控制，因为AI系统变得更加自主、分布式和运营关键。"
Q&A
Q1：Nvidia GTC大会展示了什么样的行业趋势？
A： Nvidia GTC大会展示了全球科技行业对Nvidia芯片的深度依赖。约450家公司赞助大会，微软、谷歌、AWS、甲骨文等主要厂商都宣布扩大与Nvidia的合作，但这种普遍依赖同样的稀缺硬件资源，导致基础设施层面缺乏有意义的差异化。
Q2：企业AI投资回报目前面临什么挑战？
A： 企业AI投资的回报仍然难以捉摸。分析师指出，目前的公告更多关注"投资回报的潜力"而非实际解决商业问题。真正的投资回报不会来自基础设施本身，而是需要将AI ruthlessly应用于特定的高成本业务流程，这恰恰是当前公告很少涉及的方面。
Q3：物理AI技术的发展现状如何？
A： 物理AI技术正在从试点阶段转向早期规模化，涉及自动驾驶汽车、摄像头和机器人等领域。制造业、物流和医疗保健的早期采用者已经看到生产力和安全收益，但对大多数企业而言仍是中期价值故事，需要克服集成复杂性、安全验证和成本障碍。
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