撰文 / 华 茂
编辑 / 黄大路
设计 / 五 金
“这始于感知AI——理解图像、文字和声音。然后是生成式AI——生成文本、图像和声音。”如今，黄仁勋表示，我们正步入“物理AI（physical AI）”的时代，即能够行动、推理、规划和执行的AI时代。
全球规模最大的消费类电子产品展CES于2025年1月7日-10日在美国拉斯维加斯召开，今年有160个国家和地区约4000多家企业参展，其中包括超1200家中国公司、309家世界500强公司，如英伟达、AMD、联想等科技巨头。
当地时间1月6日晚，在美国拉斯维加斯曼德勒海湾会议中心，AI领域领军人物英伟达首席执行官黄仁勋发表了主题演讲。演讲中，他展示了英伟达的AI蓝图，其中包括面向个人电脑的下一代图形处理单元（GPU）、机器人和自动驾驶汽车的开发平台以及正在研发的个人AI超级计算机。这是他自2017年以来首次出席CES。
在演讲中，黄仁勋发布了配备最新AI加速器“Blackwell”的下一代GPU“RTX 50”系列。其中迄今为止运行速度最快的消费级GeForce RTX GPU——RTX 5090，内置920亿个晶体管，AI算力超过3352Tops，配备带宽为1.8TB/秒的GDDR7内存，可编程着色器现在能够处理神经网络，售价高达1999美元（约合人民币1.47万元）。
黄仁勋举着这块黑色的GPU说，它能够利用先进的AI技术实现突破性的图形效果。“这款 GPU简直就是猛兽。”
他表示，这款GPU在提升性能的同时还降低了价格。其前代产品中性能最高的RTX 4090售价为1599美元，而性能相近的RTX 5070售价为549美元。台式机GPU计划于1月30日上市，而笔记本电脑GPU预计将于3月推出。
黄仁勋表示：“与之前的基于Ada加速器的GPU相比，其性能提高了三倍，而且价格更低。”他还补充道：“人工智能实现了成本的降低。”
“Blackwell系统的奇迹在于其前所未有的规模，Blackwell芯片将是人类历史上最大的单芯片。我们的最终目标是物理AI（Physical AI）。”黄仁勋还公布了名为Grace Blackwell NVLink72的巨型芯片，该芯片将使用72个Blackwell GPU芯片，旨在超越世界上最快的超级计算机的能力。
除了GPU芯片，黄仁勋还公布了基于AI的个人电脑、世界模型平台、自动驾驶平台等产品和合作方案。
首次亮相的Project Digits个人AI超级计算机，售价3000美元，其核心是新的GB10 Grace Blackwell超级芯片，其处理能力足以运行复杂的AI模型，同时体积小巧，可放在桌面上，并通过标准电源插座供电（这种处理能力过去需要更大、更耗电的系统）。这款台式机大小的系统能够处理多达2000亿参数的AI模型，起价为3000美元。该产品本身看起来很像Mac Mini。
Project Digits将惠及数百万开发者，让每一位数据科学家、人工智能研究人员和学生都能在自己的办公桌上拥有一台AI超级计算机，从而参与并塑造人工智能时代。
01
世界基础模型平台推进物理AI
黄仁勋介绍了NVIDIA Cosmos世界基础模型平台，称其将彻底改变机器人技术和工业人工智能领域。
他表示，与大型语言模型一样，世界基础模型对于推进机器人和自动驾驶汽车的发展至关重要，但并非所有开发者都具备训练自己的模型的专业知识和资源。
黄仁勋解释说，人工智能的下一个前沿领域是物理AI。他将这一时刻比作大型语言模型对生成式AI产生的变革性影响。他称，Cosmos世界模型是一种旨在理解现实世界的基础模型。“机器人的未来取决于创造一个有效的世界模型，这一模型不仅仅局限于语言理解，还要融入物理动态，如重力和摩擦。”他说。
目前，全球范围内还没有一个平台能够同时支持机器人和自动驾驶汽车的开发。这被视为一种市场主导策略，类似于英伟达利用运行AI的GPU和用于开发AI驱动软件服务的CUDA平台抢占市场份额的做法。
NVIDIA Cosmos是一套开放式扩散和自回归变换模型，用于生成物理感知视频。这些模型已在2000万小时的现实世界人际互动、环境、工业、机器人和驾驶数据中对9000万亿个token 进行了训练，扩散和自回归模型的版本每个版本都有40亿到140亿个参数，开发人员可以使用Cosmos模型进行文本到世界和视频到世界的生成。
这些模型分为三类：Nano是针对实时、低延迟推理和边缘部署进行了优化的模型；Super是针对高性能基线模型；Ultra是针对最高质量和保真度，最适合用于提炼自定义模型。
Cosmos创建了一个3D环境，使机器人和自动驾驶汽车能够在虚拟现实中像在真实环境中一样学习。AI会自动生成虚拟环境中可能出现的事件，机器人和自动驾驶汽车通过在该虚拟环境中对周围环境做出反应的训练来学习。
02
自动驾驶汽车的创新
黄仁勋还宣布推出NVIDIA DRIVE Hyperion自动驾驶平台，该平台基于全新的NVIDIA AGX Thor 系统级芯片（SoC）打造，专为生成式AI模型设计，具备先进的功能安全性和自动驾驶能力。
黄仁勋表示：“自动驾驶汽车革命已经到来。打造自动驾驶汽车，就像打造所有机器人一样，需要三台计算机：用于训练人工智能模型的NVIDIA DGX、用于测试驾驶和生成合成数据的 Omniverse以及车载超级计算机DRIVE AGX。”
DRIVE Hyperion是首个端到端的自动驾驶平台，集成了先进的系统级芯片、传感器和安全系统，适用于下一代汽车，配备了一套传感器以及主动安全和L2驾驶系统，已被梅赛德斯-奔驰、捷豹路虎和沃尔沃汽车等汽车安全领域的先驱所采用。
合成数据在推进自动驾驶汽车发展中的关键作用，由于现实世界的数据有限，因此合成数据对于训练自动驾驶汽车的数据工厂至关重要。
黄仁勋表示，借助Omniverse AI和Cosmos，英伟达的人工智能数据工厂能够将“数百个驱动器扩展到数十亿英里的有效里程”，极大地增加了实现安全和高级自动驾驶所需的海量数据集。“我们将会有海量的自动驾驶汽车训练数据。”他补充道。
“正如计算机图形学以如此惊人的速度实现变革一样，在接下来的几年里，您将会看到自动驾驶汽车的发展速度大幅加快。”这些车辆将具备功能安全的高级驾驶辅助能力。黄仁勋表示。
英伟达发布了全新 NVIDIA DRIVE AI系统检查实验室，以及与丰田、Aurora和大陆集团的合作，而中国车厂包括比亚迪、理想、小米、极氪也将采用英伟达的系统。
黄仁勋表示，丰田将基于英伟达DRIVE AGX Orin平台打造下一代汽车，并搭载通过安全认证的英伟达DriveOS操作系统，从而可提供功能安全、先进的驾驶辅助功能。
英伟达将利用开发了20年的汽车计算、安全专业知识及其CUDA AV平台，来改变价值数万亿美元的汽车行业。据悉，NVIDIA的汽车垂直业务预计将在2026财年增长至约50亿美元。
黄仁勋表示，AI的发展，将从当前的生成式AI（Generative AI）到代理式AI（Agentic AI），未来还将出现物理AI（Physical AI），其应用范围涵盖智能驾驶和机器人等，而这也是英伟达的发展目标。他在主题演讲结束时说道：“这是令人难以置信的一年。”
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