英伟达市值破5万亿美金！黄仁勋最新演讲揭秘AI新战略

\u003cdiv class=\"rich_media_content\"\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003cspan style=\"display: inline-block; max-width: 100%\" data-widget=\"image\"\u003e\u003c!--IMG_0--\u003e\u003cspan style=\"color: #999; display: block; font-size: 12px; line-height: 18px; text-align: center; word-wrap: break-word\"\u003e\u003c!--NO_READ_BEGIN--\u003e图源：视觉中国\u003c!--NO_READ_END--\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/p\u003e\u003csection style=\"background-color: rgb(255, 255, 255); color: rgba(0, 0, 0, 0.9); font-size: 17px; letter-spacing: 0.544px; margin: 0px; max-width: 100%; outline: 0px; padding: 0px; text-align: justify; text-wrap-mode: wrap\" data-exeditor-arbitrary-box=\"wrap\"\u003e\u003csection style=\"background-color: transparent; color: rgb(34, 34, 34); letter-spacing: 0.544px; margin: 0px; max-width: 100%; outline: 0px; padding: 0px; text-align: center\" data-exeditor-arbitrary-box=\"wrap\"\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e文丨饶富英  \u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e编辑丨叶锦言\u003c/p\u003e\u003csection style=\"background-color: transparent; margin: 0px 0px 24px; max-width: 100%; outline: 0px; padding: 0px\" data-exeditor-arbitrary-box=\"wrap\"\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e出品丨深网·腾讯新闻小满工作室\u003c/p\u003e\u003c/section\u003e\u003c/section\u003e\u003c/section\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003cspan style=\"color: rgba(0, 0, 0, 0.9)\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 17px\"\u003e\u003cspan style=\"letter-spacing: 0.034em\"\u003e美东时间10月29日凌晨，英伟达股价收盘上涨近3%，市值正式突破五万亿美元，成为全球首家达到这一里程碑的上市公司。从四万亿美元到五万亿美元，英伟达仅用了113天。\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003cspan style=\"color: rgba(0, 0, 0, 0.9)\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 17px\"\u003e\u003cspan style=\"letter-spacing: 0.034em\"\u003e福布斯实时富豪榜显示，英伟达CEO黄仁勋的身价在过去一段时间内增长52亿美元，目前以1796亿美元位列全球富豪榜第八。\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003cspan style=\"color: rgba(0, 0, 0, 0.9)\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 17px\"\u003e\u003cspan style=\"letter-spacing: 0.034em\"\u003e在市值创新高的前一天（美东时间10月28日），黄仁勋于华盛顿举行的今年第二次GTC大会上发表主题演讲。他表示，英伟达将凭借从硬件、软件到系统的全栈技术优势，成为AI时代四大支柱产业——数字AI、\u003c!--VERTICAL_CARD_BEGIN_0--\u003e6G\u003c!--VERTICAL_CARD_END_0--\u003e通信、量子计算和物理AI（机器人及自动驾驶）的核心基石。\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003cspan style=\"color: rgba(0, 0, 0, 0.9)\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 17px\"\u003e\u003cspan style=\"letter-spacing: 0.034em\"\u003e以下是黄仁勋此次演讲的核心要点：\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003cspan style=\"color: rgba(0, 0, 0, 0.9)\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 17px\"\u003e\u003cspan style=\"letter-spacing: 0.034em\"\u003e战略转型：从硬件供应商升级为驱动全球智能化的全栈式基础设施构建者。\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003cspan style=\"color: rgba(0, 0, 0, 0.9)\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 17px\"\u003e\u003cspan style=\"letter-spacing: 0.034em\"\u003e核心范式：确立“加速计算”为未来方向，开创“AI工厂”作为AI能力生产的新范式。\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003cspan style=\"color: rgba(0, 0, 0, 0.9)\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 17px\"\u003e\u003cspan style=\"letter-spacing: 0.034em\"\u003e技术路径：通过“极致协同设计”实现全栈优化，突破性能极限，持续降低AI成本。\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003cspan style=\"color: rgba(0, 0, 0, 0.9)\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 17px\"\u003e\u003cspan style=\"letter-spacing: 0.034em\"\u003e生态扩张：聚焦6G通信、\u003c!--SECURE_LINK_BEGIN_0--\u003e量子计算\u003c!--SECURE_LINK_END_0--\u003e和物理AI三大前沿领域，推进关键合作。\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003cspan style=\"color: rgba(0, 0, 0, 0.9)\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 17px\"\u003e\u003cspan style=\"letter-spacing: 0.034em\"\u003e根基巩固：以CUDA软件生态和Omniverse数字孪生平台为核心护城河，深耕开发者与企业市场。\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003cspan style=\"color: rgba(0, 0, 0, 0.9)\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 17px\"\u003e\u003cspan style=\"letter-spacing: 0.034em\"\u003e以下为演讲实录精编：\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003cstrong\u003e\u003cspan style=\"color: rgb(34, 34, 34)\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 17px\"\u003e\u003cspan style=\"background-color: rgb(255, 255, 255)\"\u003e\u003cspan style=\"letter-spacing: 0.544px\"\u003e\u003c!--AIPOS_0--\u003e计算革命：从CPU到加速计算\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003cspan style=\"color: rgba(0, 0, 0, 0.9)\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 17px\"\u003e\u003cspan style=\"letter-spacing: 0.034em\"\u003e\u003c!--SECURE_LINK_BEGIN_1--\u003e黄仁勋\u003c!--SECURE_LINK_END_1--\u003e在演讲开篇回顾了计算行业的发展历程。他指出，自1940年代冯·诺依曼架构确立以来，计算长期以CPU为中心，依赖于顺序执行模式。然而，随着晶体管规模持续扩大，登纳德缩放定律逐步失效，CPU性能提升明显放缓，难以应对现代复杂计算需求。\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003cspan style=\"color: rgba(0, 0, 0, 0.9)\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 17px\"\u003e\u003cspan style=\"letter-spacing: 0.034em\"\u003e“我们很早就预见到，随着\u003c!--SECURE_LINK_BEGIN_2--\u003e半导体\u003c!--SECURE_LINK_END_2--\u003e技术不断演进，摩尔定律将趋近物理极限，芯片性能的提升会遭遇瓶颈。”黄仁勋表示，正是基于对传统计算架构局限的洞察，\u003c!--SECURE_LINK_BEGIN_3--\u003e英伟达\u003c!--SECURE_LINK_END_3--\u003e研发并开创了“加速计算”这一全新模式。\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003cspan style=\"color: rgba(0, 0, 0, 0.9)\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 17px\"\u003e\u003cspan style=\"letter-spacing: 0.034em\"\u003e他强调，加速计算不仅代表技术迭代，更是产业新起点。面对CPU顺序执行的固有瓶颈，必须通过重构算法、建立新库以及开发新应用来实现系统性突破。\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003cspan style=\"color: rgba(0, 0, 0, 0.9)\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 17px\"\u003e\u003cspan style=\"letter-spacing: 0.034em\"\u003e为支撑这一转型，英伟达推出CUDA平台作为核心编程模型，帮助开发者充分释放GPU并行计算潜力。据黄仁勋介绍，历经七年发展，GPU加速技术已被台积电、\u003c!--SECURE_LINK_BEGIN_4--\u003e三星\u003c!--SECURE_LINK_END_4--\u003e、\u003c!--SECURE_LINK_BEGIN_5--\u003eASML\u003c!--SECURE_LINK_END_5--\u003e等半导体龙头企业广泛采用，并在自动化、医疗影像、量子计算等领域攻克多项技术难题。\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003cspan style=\"color: rgba(0, 0, 0, 0.9)\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 17px\"\u003e\u003cspan style=\"letter-spacing: 0.034em\"\u003e关于未来，黄仁勋表示英伟达将持续深化量子计算与AI的融合，为科研、制造与医疗等领域开辟新应用场景。他明确表示，量子计算并非取代传统计算，而是成为加速计算的重要补充。目前，英伟达正与全球量子技术公司及实验室共同推动相关应用落地。\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003cstrong\u003e\u003c!--AIPOS_1--\u003e联手诺基亚，引爆市场\u003c/strong\u003e \u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003cspan style=\"color: rgba(0, 0, 0, 0.9)\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 17px\"\u003e\u003cspan style=\"letter-spacing: 0.034em\"\u003e黄仁勋指出，通信网络是国家经济、产业安全与国防体系的核心支撑。尽管美国在无线技术发展早期曾主导标准制定并对外输出技术，但目前全球通信基础设施主要依赖国外技术架构。他强调，这一局面必须改变，尤其是在通信平台面临根本性转型的当下，这正是重塑技术主导权的关键机遇。\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c!--MID_AD_0--\u003e\u003c!--EOP_0--\u003e\u003c/p\u003e\u003c!--PARAGRAPH_0--\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003cspan style=\"color: rgba(0, 0, 0, 0.9)\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 17px\"\u003e\u003cspan style=\"letter-spacing: 0.034em\"\u003e为此，英伟达宣布与诺基亚达成重大战略合作。诺基亚作为全球第二大电信设备制造商，所处行业规模达三万亿美元，其中基础设施市场价值数千亿美元，全球基站数量超过百万座。双方将共同研发基于加速计算与人工智能的6G技术，助力美国重获通信技术领导地位。\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003cspan style=\"color: rgba(0, 0, 0, 0.9)\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 17px\"\u003e\u003cspan style=\"letter-spacing: 0.034em\"\u003e同时，英伟达推出全新产品线——Nvidia Arc空中无线网络计算机。该平台整合Grace CPU、Blackwell GPU及专为通信优化的ConnectX Mellanox网络三大核心技术，构建于CUDA加速计算基础之上，首次实现软件定义的可编程通信架构，支持无线通信与AI任务的并行处理。\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c!--MID_AD_1--\u003e\u003c!--EOP_1--\u003e\u003c/p\u003e\u003c!--PARAGRAPH_1--\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003cspan style=\"color: rgba(0, 0, 0, 0.9)\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 17px\"\u003e\u003cspan style=\"letter-spacing: 0.034em\"\u003e通过与诺基亚的深度合作，英伟达将把Arc技术集成至诺基亚未来基站中，推动全球现有基站升级为支持6G与AI的智能节点。基于AI的实时波束成形技术可动态优化信号强度与方向，最大化频谱效率，显著提升网络性能。\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003cspan style=\"color: rgba(0, 0, 0, 0.9)\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 17px\"\u003e\u003cspan style=\"letter-spacing: 0.034em\"\u003e此外，英伟达提出“AI-on-RAN”新范式，为无线接入网注入原生AI能力。黄仁勋以互联网催生云计算为例，指出英伟达致力于在通信网络上构建新一代“云生态”。该架构涵盖两大方向：AI-for-RAN通过AI提升无线电信道性能；AI-on-RAN则在接入网层面直接部署算力，将云服务延伸至边缘区域。\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c!--MID_AD_2--\u003e\u003c!--EOP_2--\u003e\u003c/p\u003e\u003c!--PARAGRAPH_2--\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003cspan style=\"color: rgba(0, 0, 0, 0.9)\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 17px\"\u003e\u003cspan style=\"letter-spacing: 0.034em\"\u003e黄仁勋总结称，这一愿景的实现依托于全球基站网络，将重新定义通信与计算的融合形态。\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003cstrong\u003e\u003cspan style=\"color: rgb(34, 34, 34)\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 17px\"\u003e\u003cspan style=\"background-color: rgb(255, 255, 255)\"\u003e\u003cspan style=\"letter-spacing: 0.544px\"\u003e\u003c!--AIPOS_2--\u003e通往“量子超级计算”之路\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003cspan style=\"color: rgba(0, 0, 0, 0.9)\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 17px\"\u003e\u003cspan style=\"letter-spacing: 0.034em\"\u003e黄仁勋回顾了量子计算自1981年费曼提出构想以来的发展进程。他表示，该领域已实现关键突破，尤其是在去年，研究人员成功制造出稳定且具备错误修正能力的逻辑量子比特。尽管量子比特仍存在脆弱性，但其稳定性与精度的大幅提升，为量子计算解决实际问题奠定基础。\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003cspan style=\"color: rgba(0, 0, 0, 0.9)\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 17px\"\u003e\u003cspan style=\"letter-spacing: 0.034em\"\u003e他指出，量子计算的未来在于与GPU超级计算机的深度融合，借助GPU强大算力实现量子误差修正与算法模拟。这种结合将推动量子计算与加速计算的协同发展，通过在其中运行AI算法，加速其实用化进程。黄仁勋强调，量子计算并非替代传统计算，而是与之互补，共同拓展科技边界。\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c!--MID_AD_3--\u003e\u003c!--EOP_3--\u003e\u003c/p\u003e\u003c!--PARAGRAPH_3--\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003cspan style=\"color: rgba(0, 0, 0, 0.9)\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 17px\"\u003e\u003cspan style=\"letter-spacing: 0.034em\"\u003e为实现该目标，英伟达开发出新型高速互联技术NVQLink，专为实现量子处理器与GPU超算间的高带宽连接，支持量子误差修正与复杂算法的高效运行。结合CUDA-Q平台，研究人员能够执行更复杂的量子任务，推动科技创新。\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003cspan style=\"color: rgba(0, 0, 0, 0.9)\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 17px\"\u003e\u003cspan style=\"letter-spacing: 0.034em\"\u003e目前，NVQLink已获得17家量子技术公司及八个美国能源部实验室的支持。黄仁勋特别宣布，英伟达将与能源部合作建设七台新型AI超级计算机，持续提升美国科研实力。\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003cspan style=\"color: rgba(0, 0, 0, 0.9)\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 17px\"\u003e\u003cspan style=\"letter-spacing: 0.034em\"\u003e他总结道，科学探索始终以计算为核心工具，当前正经历多重平台协同演进：加速计算成为超算核心架构，AI与物理模拟深度融合，量子计算与传统计算结合拓展认知边界。随着数据采集需求激增，遥感技术与自动化实验设施的作用将日益凸显。\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003cstrong\u003e\u003cspan style=\"color: rgb(34, 34, 34)\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 17px\"\u003e\u003cspan style=\"background-color: rgb(255, 255, 255)\"\u003e\u003cspan style=\"letter-spacing: 0.544px\"\u003e\u003c!--AIPOS_3--\u003e“极致协同设计”打造“AI工厂”\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003cspan style=\"color: rgba(0, 0, 0, 0.9)\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 17px\"\u003e\u003cspan style=\"letter-spacing: 0.034em\"\u003e黄仁勋首先澄清了公众对AI的认知局限。黄仁勋指出，AI远不止聊天机器人，其潜力远超当前应用。\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003cspan style=\"color: rgba(0, 0, 0, 0.9)\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 17px\"\u003e\u003cspan style=\"letter-spacing: 0.034em\"\u003e黄仁勋强调，AI已从工具演变为“劳动者”，能主动使用工具完成任务。他举例称，Perplexity AI通过浏览器规划行程，Cursor助力编程效率提升，自动驾驶系统则承担实际驾驶任务。\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003cspan style=\"color: rgba(0, 0, 0, 0.9)\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 17px\"\u003e\u003cspan style=\"letter-spacing: 0.034em\"\u003e他从三个维度阐释AI变革：重构计算架构，传统CPU开发正被GPU数据驱动模式取代；转变AI角色，使其从工具升级为能主动使用工具的\u0026#34;劳动者\u0026#34;；催生产业新生态，提出专注生成高价值token的\u0026#34;AI工厂\u0026#34;概念。\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003cspan style=\"color: rgba(0, 0, 0, 0.9)\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 17px\"\u003e\u003cspan style=\"letter-spacing: 0.034em\"\u003e他总结AI发展的三个阶段：预训练打好基础、后训练掌握方法、最终实现实时深度思考，这三个阶段形成新\u0026#34;缩放定律\u0026#34;，带来算力需求的指数级增长。面对摩尔定律极限，黄仁勋提出\u0026#34;极致协同设计\u0026#34;解决方案，通过全栈优化实现突破。以Grace Blackwell为例，在晶体管仅增约两倍情况下，单GPU性能提升10倍，token生成成本全球最低。\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c!--MID_AD_4--\u003e\u003c!--EOP_4--\u003e\u003c/p\u003e\u003c!--PARAGRAPH_4--\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003cspan style=\"color: rgba(0, 0, 0, 0.9)\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 17px\"\u003e\u003cspan style=\"letter-spacing: 0.034em\"\u003e黄仁勋透露，英伟达已进入强劲增长周期，预计交付5000亿美元订单，目前已出货600万颗Blackwell GPU，未来五季度出货速度需提升五倍。下一代Ruben平台已就绪，将持续推动AI基础设施发展。\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003cstrong\u003e\u003cspan style=\"color: rgb(34, 34, 34)\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 17px\"\u003e\u003cspan style=\"background-color: rgb(255, 255, 255)\"\u003e\u003cspan style=\"letter-spacing: 0.544px\"\u003e\u003c!--AIPOS_4--\u003e押注物理AI：机器人与自动驾驶\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003cspan style=\"color: rgba(0, 0, 0, 0.9)\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 17px\"\u003e\u003cspan style=\"letter-spacing: 0.034em\"\u003e在演讲最后部分，黄仁勋阐述了物理AI（Physical AI）的实现路径。他指出，开发能与现实世界交互的AI系统需三类计算设备：训练计算机、Omniverse模拟计算机与机器人嵌入计算机。\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003cspan style=\"color: rgba(0, 0, 0, 0.9)\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 17px\"\u003e\u003cspan style=\"letter-spacing: 0.034em\"\u003e训练计算机以Grace Blackwell NVLink 72系统为代表，搭载Omniverse DSX数字孪生平台，构建虚拟训练环境，使机器人及工厂在实体化前完成学习与优化。\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003cspan style=\"color: rgba(0, 0, 0, 0.9)\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 17px\"\u003e\u003cspan style=\"letter-spacing: 0.034em\"\u003eOmniverse计算机需兼容生成式AI、计算机图形学、传感器模拟、光线追踪及信号处理，为物理AI提供高拟真模拟环境。\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003cspan style=\"color: rgba(0, 0, 0, 0.9)\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 17px\"\u003e\u003cspan style=\"letter-spacing: 0.034em\"\u003e机器人计算机则嵌入自动驾驶车辆或机器人本体，复杂系统甚至需多台协同。黄仁勋强调，这三类设备均基于CUDA平台，确保AI系统准确理解物理定律、因果关系与物体持久性。\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003cspan style=\"color: rgba(0, 0, 0, 0.9)\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 17px\"\u003e\u003cspan style=\"letter-spacing: 0.034em\"\u003e他透露，英伟达与多家领先企业合作推进物理AI应用。公司德州生产基地已采用相关技术，富士康在休斯顿建设专用机器人工厂。面对全球劳动力短缺，数字化与机器人技术重要性日益凸显。\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003cspan style=\"color: rgba(0, 0, 0, 0.9)\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 17px\"\u003e\u003cspan style=\"letter-spacing: 0.034em\"\u003e在机器人领域，英伟达与Figure共推人形机器人开发，与Agility合作仓储自动化，与Johnson研发高精度手术机器人，并与迪士尼合作开发物理精准的学习框架。\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003cspan style=\"color: rgba(0, 0, 0, 0.9)\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 17px\"\u003e\u003cspan style=\"letter-spacing: 0.034em\"\u003e黄仁勋特别指出，轮式机器人（即机器人出租车）迎来产业拐点。他发布英伟达Drive Hyperion平台，通过多传感器融合与系统冗余设计，支持车企打造不同级别自动驾驶车辆，目前已与Lucid、梅赛德斯-奔驰、Stellantis等达成合作。\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/p\u003e\u003cp style=\"text-align: justify\"\u003e\u003cspan style=\"color: rgba(0, 0, 0, 0.9)\"\u003e\u003cspan style=\"font-size: 17px\"\u003e\u003cspan style=\"letter-spacing: 0.034em\"\u003e展望未来，他预计全球年自动驾驶里程达万亿英里，新车年产量1亿辆，出租车市场规模约5000万辆。英伟达宣布与Uber战略合作，共同构建全球自动驾驶网络。\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/p\u003e\u003cdiv powered-by=\"qqnews_ex-editor\"\u003e\u003c/div\u003e\u003cstyle\u003e.rich_media_content{--news-tabel-th-night-color: #444444;--news-font-day-color: #333;--news-font-night-color: #d9d9d9;--news-bottom-distance: 22px}.rich_media_content 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