北京时期1月7日暴力小说，独创东说念主兼CEO一稔6.5万的Tom Ford新夹克亮相拉斯维加斯CES展会，发表开幕主题演讲，并推出一系列新产物和工夫。

以下为发布会主要亮点：

推出新一代基于Blackwell架构的GPU RTX 5090，高端型号RTX 5090领有920亿个晶体管，可提供3400 TOPS算力，具备4000 AI TOPS（每秒万亿次操作）的性能，售价1999好意思元。RTX 5070、RTX 5070 Ti、RTX 5080和RTX 5090的售价鉴识为：549好意思元（约4023元）、749好意思元（约5489元）、999好意思元（约7321元）和1999好意思元（约14651元）。其中，RTX 5070性能和此前售价1599好意思元的RTX 4090探究的性能，特别于降价1/3。推出Blackwell架构最新的缺欠互联工夫NVLink72。晶体管数目达到130万亿，72个Blackwell GPU具备1.4 ExaFLOPS TE FP4谋略才能，领有2592个Grace CPU中枢。“Scaling law仍在赓续”：第一个scaling law是预西宾；第二个scaling law 是后西宾；第三个scaling law是测试时谋略。展示具有“Teat-Time Scaling”功能的Agentic AI，支合手谋略器、麇集搜索、语义搜索、SQL搜索等器用，以至可以生成播客。推出Nemotron模子，包括Llama Nemotron大型语言模子和Llama Nemotron大型语言模子，分为Nano、Super和Ultra三档。AI智能体可能是下一个机器东说念主产业，可能是价值数万亿好意思元契机。推出物理AI天下基础模子Cosmos，开源可商用，该模子可以将图像和文本迁移为机器东说念主的可操作任务，无缝集成视觉和语言同一来推论复杂的动作。文书生成式 AI 模子和蓝图，将NVIDIA Omniverse集成进一步扩展到机器东说念主、自动驾驶汽车和视觉 AI 等物理 AI应用中。物理AI将透澈改变价值50万亿好意思元的制造业和物流行业，整个出动的东西——从汽车、卡车到工场和仓库——齐将由机器东说念主和AI兑现。发布全球最小的个东说念主AI超等谋略机——Project Digits。该超算搭载全新Grace Blackwell超等芯片，支合手个东说念主平直运行2000亿参数的大模子，两台Project Digits可以跑通4050亿参数的大模子。

以下为黄仁勋演讲全文：

一切齐始于1993年

迎接来到CES！大众来到拉斯维加斯情愿吗？你们可爱我的夹克吗？（编者注：8990刀！）

我想我话语的格调应该和Gary Shappero（CTA首席推论官、CES总裁）区别开，毕竟我是在拉斯维加斯。如果这样行欠亨，如果你们齐反对，那么……你们就尽量习气吧。再过一个小时傍边，你们会认为这样还可以。

迎接来到英伟达——执行上，你们目前就在英伟达的数字孪生伯仲里——女士们先生们，迎接来到英伟达。你在我们的数字孪生里面，这里的一切齐是由AI产生的。

这是一段超卓的旅程、超卓的一年，这一切齐始于1993年。

有了NV1（英伟达首款GPU）时，我们但愿制造的电脑能作念到日常电脑无法作念到的事情。NV1得胜让在电脑上玩游戏机成为可能，我们的编程架构被称为UDA（Unified Device Architecture），不久之后才被定名为“UDA Unified Device Architecture”。

我在UDA上开发的第一个应用设施是《VR快打》（Virtua Fighter ）。六年后，我们在1999年发明了可编程GPU，从此，GPU这种不可念念议的处理器取得了长达20多年的惊东说念主超过。它使当代谋略机图形成为可能。

三十年后的今天，《VR快打》已被完全影视化了。这亦然我们行将推出的新的《VR快打》技俩，我等不足要告诉你们，它超惊艳的。

又是六年后，我们发明了Kuda。通过它，我们能够解释或抒发GPU的可编程性，也让我从丰富的算法迫临受益。最先，这很深邃释，而且花了好几年时期——事实上约莫花了六年时期。

不知怎的，六年后，也等于2012年，亚历克斯-基尔舍夫斯基（Alex Kirshevsky）、埃利亚斯-苏斯克（Elias Susker）和杰夫-辛顿（Jeff Hinton）发现了 CUDA，并用它来处理亚历克斯麇集（Alex Net），这一切在目前看来齐成为了历史。

如今，AI运转以令东说念主难以置信的速率前进。我们从感知AI运转，到可以同一图像、单词和声息，生成式AI，再到可以生成图像、文本和声息，到目前可以感知、推理、磋议和行为的AI代理（AI agent），再接着是下一阶段，物理东说念主工智能 (physical AI)，今晚我们将谈论其中的一部分。

在2018年，发生了一件相配神奇的事情。谷歌发布基于Transformer（变换器）的双向编码器暗示工夫（BERT） ，东说念主工智能的天下信得过升起了。

正如你们所知，变换器完全改变了东说念主工智能的方式。执行上，它透澈改变了谋略的方式。我们正确地知晓到，东说念主工智能不单是是一个新的应用设施和买卖契机，更遑急的是，机器学习 (machine learning) 由变换器驱动，将从根柢上改变谋略的责任方式。

今天，谋略在每一个层面上齐发生了立异，从手动编写在CPU上运行的指示，到创造东说念主类使用的软件器用。我们目前有机器学习，它创建和优化神经麇集 （Neural networks），在GPU上处理并创造东说念主工智能，工夫栈的每一个层面齐发生了透澈的变化，短短12年内发生了令东说念主难以置信的改动。

目前，我们可以同一简直任何模态的信息。天然，你们还是看到了雷同文本、图像、声息的东西，但我们不仅可以同一这些，还可以同一氨基酸、物理学等。我们不仅同一它们，还可以翻译并生成它们。应用简直是取之不尽的。

执行上，针对简直整个你看到的东说念主工智能应用，如果你问这三个基本问题：输入的局面是什么？我从什么信息局面中学习？它翻译成什么信息局面？它生成了什么信息局面？简直每一个应用齐能给出谜底。

因此，当你看到一个个被AI驱动的应用时，其中枢齐是这一个基本宗旨。

机器学习改变了每个应用的构建方式，改变了谋略的方式，以及超越的可能性。

目前，整个与AI关联的事物，齐由GeForce（英伟达开发的个东说念主电脑的图形处理器品牌）架构而来，GeForce使东说念主工智能能够走向人人。目前，AI正回到GeForce的怀抱，有许多事情莫得AI就没法作念到，让我给你们展示一下。

（演示视频）

那等于及时谋略机图形 (real time computer graphics)，莫得谋略机图形相干东说念主员或科学家会告诉你，目前能够对每一个像素进行色泽跟踪 (ray tracing)。色泽跟踪是一种模拟光的工夫，你所看到的几何容貌的数目级是全齐落拓的，如果莫得AI，这简直不可能。

我们作念了两件基本的事情。天然，我们使用了可编程着色 (programmable shading) 和色泽跟踪加快 (ray traced acceleration) 来生成令东说念主难以置信的标记像素。

但随后我们让AI凭证这些像素进行要求和限度，以生成多量其他像素，因为它知说念形式应该是什么，并还是在英伟达的超等谋略机上西宾过。因此，运行在GPU上的神经麇集能够预料和预测我们未渲染的像素。

我们不仅能作念到这一丝，这被称为DLSS （深度学习超等采样）。最新一代的DLSS还能够超越帧，可以预测改日，每谋略一帧生成三帧。

例如来说，如果你们目前看到的是四帧的画面，是由我们渲染的一帧和额外生成的三帧组成的。

如果我竖立四帧在全高清4K下，那等于约莫3300万像素，在这3300万像素中，我们用可编程着色器和我们的色泽跟踪引擎谋略了200万像素，并让东说念主工智能预测整个其他的3300万像素——这简直一个全齐的古迹。

因此，我们能够以极高的性能进行渲染，因为AI减少了多量谋略。天然，西宾它需要巨大的算力，但一朝西宾完成，生成过程是极其高效的。

这等于AI的一种令东说念主难以置信的才能，这等于为什么有这样多令东说念主咋舌的事情发生。我们期骗GeForce来兑现AI，而目前AI正在鼎新GeForce。

Blackwell家眷最新GPU！RTX 50系列芯片颤动来袭

列位，今天在这里，我们要文书下一代RTX Blackwell家眷。让我们来望望。

（演示视频）

看，这是我们全新的基于Blackwell架构的GeForce RTX 50系列芯片。

这个GPU真的是“一头猛兽”，它领有920亿个晶体管，具备4000 TOPS（每秒万亿次操作）的AI性能，是上一代Ada架构的三倍。

要生成我刚刚展示的那些像素，我们还需要这些：

380 RT TFLOPS（每秒万亿次浮点运算）的色泽跟踪性能，以便我们能够谋略出最标记的图像；125 Shader TFLOPS（着色单元）的着色器性能，执行上还有并行的着色器teraflops以及一个性能特别的里面漂移单元，因此有两个双着色器，一个用于浮点运算，一个用于整数运算；以及来自好意思光的G7内存，带宽达每秒1.8TB，是我们上一代的两倍，让我们能够将AI责任负载与谋略机图形责任负载搀杂在一齐。

这一代的一个惊东说念主之处在于，可编程着色器目前也能够处理神经麇集。因此，着色器能够承载这些神经麇集，遣散是我们发明了神经纹理压缩 (neural texture compression) 和神经材质着色 (neural material shading)。

通过以上各样，你会得到这些令东说念主咋舌的标记图像，这些图像只须通过使用AI学习纹理、学习压缩算法才能兑现，从而取得超卓的遣散。

这等于全新的 RTX Blackwell 50 系列，连机械设计也号称古迹。看，它有两个电扇，通盘显卡简直等于一个巨大的电扇。那么问题来了，显卡真的有这样大吗？执行上，旧例电压设计是最先进的，这款GPU领有难以置信的设计，工程团队作念得很棒，谢谢。

接下来是速率和用度。比拟之下如何呢？这是RTX 4090。我知说念你们许多东说念主齐有这款显卡。它的价钱是1599好意思元，全齐是你可以作念出的最好投资之一。只需花1599好意思元，就能把它带回你那价值10000好意思元的“PC文娱中心”。

没错吧？别告诉我我说的不合。这款显卡继承液冷设计，四周齐有丽都的灯光。你离开时把它锁上，这等于当代家庭影院，完全合理。

而目前，凭借Blackwell家眷的RTX 5070，你只需要花549好意思元，就可以兑现，况兼可以擢升你的竖立和性能。

莫得东说念主工智能，这一切齐是不可能的，莫得AI张量中枢 (tensor cores) 的四个顶级四阶运算也不可能，莫得G7内存也不可能。

好，这是RTX 50通盘家眷，从RTX 5070一直到RTX 5090，后者的性能是4090的两倍。我们将从1月运转大范围分娩。

这如实令东说念主难以置信，但我们得胜地将这些GPU装配到了条记本电脑中。

这是一款售价12909好意思元的RTX 5070条记本，它的性能特别于4090。

你能瞎想出来吗？把这款令东说念主难以置信的显卡缩小并放进去，这样作念合理吗？莫得什么是AI作念不到的。

原因在于，我们生成大多数像素是通过我们的测试进行的。因此，我们只跟踪需要的像素，其余的像素则是通过AI生成的。遣散是，能量着力简直令东说念主难以置信。谋略机图形的改日是神经渲染 (Neural rendering)，即东说念主工智能与谋略机图形的聚拢。

信得过令东说念主惊诧的是，我们行将在电脑里放入目前的GPU家眷。RTX 5090适当放入一台薄条记本电脑中，厚度为14.9毫米。

是以，女士和先生们，这等于RTX Blackwell家眷。

新的Scaling law还是出现，模子可以自行西宾并应用不同资源分派

GeForce 将东说念主工智能 (AI) 带给了天下，普及了东说念主工智能。目前，东说念主工智能又回及其来，透澈改变了GeForce，让我们谈谈东说念主工智能。

通盘行业正在追逐并竞相扩展东说念主工智能，而Scaling law是一个将强的模子，这是一个经过几代相干东说念主员和行业不雅察并解说的训导法例。

Scaling law标明，领有的西宾数据量越大，模子就越大，谋略才能干涉越多，模子就会变得越有用或越将强。因此，Scaling law就这样赓续下去。

令东说念主惊诧的是，互联网每年产生的数据量约是旧年的两倍。我认为在接下来的几年中，东说念主类产生的数据量将超过自古以来整个东说念主类产生的数据总和。

我们仍在陆续生成多量的数据，这些数据呈现出多模态特征，包括视频、图像和声息。整个这些数据齐可以用于西宾东说念主工智能的基础学问。

然而，执行上还有两种新的Scaling law还是出现，它们在某种进程上是直不雅的。

第二种Scaling law是“后西宾Scaling law”。

后西宾Scaling law使用诸如强化学习和东说念主类反馈等工夫。基本上，东说念主工智能凭证东说念主类的查询生成谜底，然后东说念主类给以反馈。事情比这复杂得多，但这种强化学习系统通过多量高质地的领导使东说念主工智能陆续擢升妙技。

它能够针对特定鸿沟进行微调，例如在贬责数学问题和推理等方面变得更好。

因此，这骨子上就像是有一个导师或老师在你上完学后给以你反馈。你会参加锻练、取得反馈、然后自我擢升。我们还使用强化学习、东说念主工智能反馈以及合成数据生成，这些工夫雷同于自我老练，例如你知说念某个问题的谜底，并陆续尝试直到取得正确谜底。

因此，东说念主工智能可以濒临一个复杂且痛苦的问题，这个问题在功能上是可考证的，且有我们同一的谜底，可能是解说一个定理，或者贬责一个几何问题。这些问题促使东说念主工智能生成谜底，并通过强化学习学习如何矫正我方，这被称为后西宾。后西宾需要多量的谋略才能，但最终遣散会产生令东说念主难以置信的模子。

第三种Scaling law与所谓的测试时期扩展关联。测试时期扩展是指当你使用东说念主工智能时，东说念主工智能能够应用不同的资源分派，而不是单纯改善其参数。目前它专注于决定使用些许谋略才能来生成所需的谜底。

推理是一种念念考方式，而万古期念念考则是另一种念念维方式，而不是平直推理或一次性回答。你可能会对其进行推理，可能会将问题理会为多个方法，可能会生成多个想法并评估你的东说念主工智能系统评价你生成的想法中哪个是最好的，也许它渐渐贬诽谤题，等等。

因此目前，测试时期扩展已被解说相配有用。你正在目睹这一系列工夫的发展，以及整个这些Scaling law的出现，因为我们看到从 ChatGPT 到 o1，再到 o3，以及目前的 Gemini Pro 所取得的令东说念主难以置信的成就，这些系统齐阅历了从预西宾到后西宾再到测试时期扩展的旅程。

天然，我们所需的谋略才能是惊东说念主的，执行上，我们但愿社会能够扩展谋略，以产生越来越多的新颖和更好的智能。智能天然是我们领有的最有价值的钞票，它可以应用于贬责许多相配具有挑战性的问题。因此，Scaling law正在股东对英伟达谋略的巨大需求，也股东了Blackwell这种不可念念议的芯片的巨大需求。

Blackwell每瓦性能较上一代提高了四倍

让我们来望望 Blackwell。Blackwell目前正在全面分娩，它看起来令东说念主难以置信。

最先，每个云办事提供商目前齐有系统在运行。我们这里有来情愿约 15 家谋略机制造商的系统，正在分娩约 200 种不同的库存单元 (SKUS)，200 种不同的竖立。

它们包括液体冷却、风冷、x86 架构以及英伟达Grace CPU 版块、NVLink 36 x 2、72 x 1 等多种不同类型的系统，以便我们可以安静全球简直所特地据中心的需求。这些系统目前正在 45家工场中分娩。这告诉我们东说念主工智能是何等盛大，通盘行业是如何迅速干涉到这一新的谋略模子中。

我们如斯起劲股东的原因是我们需要更多的谋略才能，这口舌常明确的。GB200 NVLink72，它重达1.5 吨，包含60万个部件。它后头有一个骨干，将整个这些GPU贯串在一齐，有两英里的铜缆和5000根电缆。

这个系统在全球的 45 家工场中分娩。我们建造它们，液体冷却它们，测试它们，拆解它们，将其分部分运载到数据中心，因为它重达 1.5 吨，我们在数据中心外再行拼装它并装配。

制造过程相配落拓，但整个这一切的蓄意是因为Scaling law正在股东谋略才能的发展，以至于到Blackwell的这种谋略水平。

Blackwell的每瓦性能比我们上一代产物的基础上提高了四倍，每好意思元性能提高了三倍。这基本上意味着，在一代产物中，我们将西宾这些模子的老本裁汰了三倍，或者如果你想将模子的范围提高三倍，老本大致探究。但遑急的是，这些正在生成的tokens被我们整个东说念主使用，应用于ChatGPT 或 Gemini 以及我们的手机。

在改日，简直整个这些应用齐会消耗这些 AI tokens，它们是由这些系统生成的。每个数据中心齐受到电力的放胆。

因此，如果Blackwell的每瓦性能是我们上一代的四倍，那么可以产生的收入，即数据中心中可以产生的业务量，就增多了四倍。因此，这些 AI 工场系统执行上今天等于工场。

目前，整个这一切的蓄意是为了创建一个巨大的芯片。我们所需的谋略才能是特别惊东说念主的，这基本上等于一个巨大的芯片。如果我们必须将其构建为一个芯片，昭着这将是晶圆的大小，但这并不包括yield的影响，它可能需要三到四倍的大小。

但我们基本上在这里有72个Blackwell GPU或144个芯片。一个芯片的AI 浮点性能达到 1.4 ExaFLOPS，天下上最大的超等谋略机，速率最快的超等谋略机，最近才达到了1 ExaFLOPS以上。它具有 14 TB的内存，内存带宽是每秒 1.2 PB，特别于目前发生的通盘互联网流量。全球的互联网流量正在通过这些芯片处理。

我们悉数有130万亿个晶体管，2592 个 CPU 中枢，还有多量的麇集。因此，我但愿我能作念到这一丝，但我认为我不会。是以这些是 Blackwell、这些是我们的 Connect X 麇集芯片、这些是 NV Link。我们试图假装 NV Link 的骨干，但那是不可能的。

这些齐是HBM（高带宽内存），14TB 的 HBM 内存，这等于我们正在尝试作念的。这等于 Blackwell 系统的古迹。Blackwell芯片就在这里，是天下上最大的单芯片。

我们需要多量的谋略资源，因为我们但愿西宾越来越大的模子。

畴前，这些推理只须一个，但在改日，AI 将会自我对话，它将会念念考并进行里面处理。目前，当token以每秒 20 或 30 个的速率生成时，这还是是东说念主类阅读的极限。然而，改日的 GPT-o1、Gemini Pro 以及新的 GPT-o1、o3 模子将会自我对话并反念念。

因此，可以瞎想，token的生成速率将会极高。为了确保办事质地出色、客户老本便宜，并股东 AI 的合手续扩展，我们需要大幅擢升token生成速率，同期裁汰老本。这等于我们创建 NV link 的基本目的之一。

英伟达为匡助生态系统构建AI代理创建三样器用：Nvidia NIMS 、Nvidia NeMo、开源蓝图

企业界正在发生的遑遽变革之一等于“AI代理”。

AI代理是测试时期扩展的完好示例。它是一种AI，是一种模子系统，其中一些崇拜同一和与客户、用户进行互动，另一些则崇拜从存储中检索信息，比如语义 AI 系统。

它可能会打听互联网或掀开一个 PDF 文献，也可能会使用器用，如谋略器，以至期骗生成式 AI 来生成图表等。而且它是迭代的，它会渐渐理会您提议的问题，并通过不同的模子进行处理。

为了在改日能够更好地反映客户，让AI回答。畴前，提议一个问题，然后谜底喷涌而出。将来，如果你提议一个问题，一大堆模子将在后台运行，因此测试时期扩展、推理所需的谋略量将会激增，我们但愿能得到更优质的谜底。

为了匡助行业构建AI代理，我们的阛阓策略并不是平直面向企业客户，而是与 IT 生态系统中的软件开发者合作，将我们的工夫整合，以兑现新的才能，就像我们与 CUDA 库所作念的相通。正如畴前的谋略模子有用于谋略机图形学、线性代数或流体能源学的 API，改日在这些CUDA加快库上，将会引入 AI 库。

我们为匡助生态系统构建AI代理的三样器用：Nvidia NIMS，骨子上是打包好的 AI 微办事。它将整个复杂的 CUDA 软件，CUDA DNN、Cutlass、Tensor RTLM或Triton等复杂的软件和模子自己打包、优化，放入一个容器中，您可以过失使用。

因此，我们有用于视觉、语言同一、语音、动画和数字生物学的模子，况兼行将推出一些新的、令东说念主喜悦的物理 AI 模子。这些 AI 模子可以在每一个云平台中运行，因为 NVIDIA GPU 目前在每一个云平台、原始开辟制造商（OEM）中也可用。

因此，您可以将这些模子集成到您的软件包中，创建在 Cadence 上运行的 AI 代理ServiceNow或SAP代理，并可以将其部署给客户，在客户但愿运行软件的任何处所运行。

下一个器用是我们称之为Nvidia NeMo的系统，骨子上是一个数字职工入职培训与评估系统。

改日，这些AI代理将成为与您的职工并肩责任的数字劳能源，为您完成多样任务。因此，将这些专诚的代理引入公司就像您入职职工相通。我们有不同的库来匡助这些 AI 代理针对公司的特定语言进行培训，也许这些词汇是公司独有的，买卖经过和责任方式各不探究。

因此，您需要给他们提供示例，以评释责任后果的法度，他们会尝试生成合适法度的遣散，而您则给以反馈并进行评估，如斯反复。

同期，您会设定一些界限，明确哪些事情是他们不允许作念的，哪些话是他们不行说的。我们以至会赋予他们打听某些信息的权限。因此，通盘数字职工管说念被称为NeMo。

在改日，每家公司的IT部门齐将改动为AI代理的东说念主力资源管束部门。今天，他们管束并爱戴来自IT行业的一系列软件，而改日，他们将崇拜爱戴、培养、指导和矫正一整套数字代理，并将其提供给公司使用。您的IT部门将渐渐演变为AI代理的东说念主力资源管束部门。

此外，我们还提供了一大堆蓝图供我们的生态系统期骗，整个这些齐是完全开源的，您可以摆脱修改这些蓝图，我们领有多样不同类型代理的蓝图。

今天，我们还文书了一项相配酷且灵巧的举措：推出基于LLAMA的模子家眷，即NVIDIA LLAMA Nemotron语言基础模子，其中LLAMA 3.1是一个显耀的成就。从Meta下载LLAMA 3.1的次数达到65万次，它还是被孳生并滚动为约6万个不同模子，简直是每个行业的企业运转珍摄东说念主工智能的主要原因。

我们鉴定到，LLAMA模子可以更好地微调以适合企业的需求，因此我们期骗我们的专科学问和才能对其进行了微调，形成了LLAMA Nemotron开源模子套件。这些模子中有一些相配小的模子，反映时期极快，很工整，我们称之为超等LLAMA Nemutron超等模子，它们基本上是主流模子。

超大模子可以当作其他模子的教师模子，可以是奖励模子评估器、判断器，用于评估其他模子的谜底质地，提供反馈。它可以以多种方式进行蒸馏，既是教师模子，亦然学问蒸馏模子，功能将强且可用性等闲，这些模子现已在线灵通。它们在聊天、指示和检索排名榜上名列三甲，具备AI代理所需的多种功能。

我们还在与生态系统合作，整个NVIDIA的AI工夫已与IT产业深度集成。我们领有极好的合作伙伴，包括ServiceNow、SAP、西门子等，正在为工业AI作念出特地孝顺。Cadence和Synopsys也在进行特地的责任。我为与Perplexity的合作感到自恃，他们透澈改变了搜索体验，取得了相配棒的后果。

Codium将成为全球每位软件工程师的下一个巨大AI应用，软件编码是下一个紧要办事。全球有3000万软件工程师，每个东说念主齐将领有一个软件助手来匡助他们编码，不然，他们的责任着力将大大裁汰，编写出的代码质地也会下落。

因此，触及到3000万这一弘大数字，而全球学问责任者总额达10亿。昭着，AI代理很可能是下一个机器东说念主产业，改日有望成为数万亿的买卖契机。

接下来，我将展示一些我们与合作伙伴共同创建的蓝图以及我们的责任后果。这些AI代理是新的数字劳能源，正在为我们责任并与我们息争。AI是一个模子系统，能够围绕特定任务进行推理、分罢职务并检索数据或使用器用生成高质地的反映。

（演示视频）

AI改动为一个全主义的AI助手

好了，我们接着聊聊 AI。

AI 出身于云霄，云霄的 AI 体验十分好意思妙，在手机上使用 AI 也乐趣十足。很快，我们就会领有出入相随、时刻相伴的连气儿 AI。瞎想一下，当你戴上 Meta 眼镜，只需轻轻指向或看向某个东西，就能随口筹商关联信息，是不是超酷？

云霄的AI体验诚然很好，但我们的诡计不啻于此，还想让AI无处不在。前边还是提过，英伟达AI能放松部署到率性云霄，也能高明装进公司里面系统，而我们心底最渴慕的，是让它稳稳装进个东说念主电脑。

大众齐知说念，Windows 95曾掀翻谋略机行业的立异波浪，带来一系列新颖的多媒体办事，历久改写了应用开发的方式。但Windows 95的谋略模式对 AI 来说，还存在不少局限性，不太完好。

我们满心期待，改日个东说念主电脑里的 AI 能成为大众的过劲助手，除了现存的 3D、声息、视频 API，还会新增生成式 API，用于生成惊艳的 3D 内容、灵动的语言、宛转的声息等等。我们得匠心打造一个全新系统，既充分期骗云霄的大齐前期投资，又能让这一切好意思好设计成为现实。

全天下不可能再创造出另一种 AI 编程方式，是以如果能把 Windows PC 变成天下级 AI PC，那就太棒了。而谜底等于 Windows WSL 2。

Windows WSL 2 骨子上是一个系统里高明嵌套了两个操作系统，它专为开发者量身定制，能让路发者平直畅快打听硬件。

它针对云原生应用作念了深度优化，重心是针对 CUDA 进行了全主义优化，信得过作念到开箱即用。只须电脑性能跟得上，岂论是视觉模子、语言模子如故语音模子，或是充满创意的动画、跃然纸上的数字东说念主模子等等，万般模子齐能在个东说念主电脑上完好运行，下载后一键就能开启奇妙之旅。

我们的蓄意是把 Windows WSL 2 Windows PC 打变成一个一流的平台，我们将历久支合手和爱戴它。

接下来，让我为大众展示一个我们刚刚开发的蓝图示例：

（演示视频）

英伟达 AI 行将装进全球数亿台 Windows 电脑，我们还是和全球顶尖 PC OEM 厂商邃密联袂，让这些电脑齐为 AI 期间作念好万全准备。AI PC 很快就要走进千门万户，成为生涯好襄理。

英伟达Cosmos，全球首个专为同一物理天下的基础模子，

接着，我们把眼神聚焦到物理 AI 这个前沿鸿沟。

提到 Linux，就顺说念聊聊物理 AI。瞎想一下，大语言模子接受左边的险峻文、领导信息，然后一一生成 token，最终输出遣散。中间的这个模子极为弘大，领有几十亿个参数，险峻文长度也特别可不雅，因为使用者可能会一股脑加载好几个 PDF 文献，这些文献会被高明滚动成 token。

Transformer的留意力机制让每个token与其他 token 建立关联，如果有几十万个token，谋略量就会呈二次方增长。

模子处理整个参数、输入序列，经过 Transformer每一层，生成一个 token，这等于为什么我们需要Blackwell这样的算力，然后再生成下一个token。这等于Transformer模子如斯高效且销耗谋略资源的原因。

如果把PDF换成周围环境，把发问换成央求，比如 “去那里把阿谁盒子拿过来”，输出不再是 token，而是动作指示，这对改日机器东说念主工夫来说相配合理，关联工夫也近在当前。但我们得创建一个有用的天下模子，区别于GPT这类语言模子。

这个天下模子要同一现实天下的章程，比如重力、摩擦力、惯性这些物理能源学，还要同一几何与空间关系、因果关系。东西掉地上会若何，戳一下它会倒，得明白物体恒存性（Object permanence），球滚过厨房台面，从另一边掉下去，它不会澌灭在另一个量子天地，它还在那儿。

当下大多数模子在同一这类直不雅学问上还很痛苦，是以我们要打造一个天下基础模子。

今天，我们要发布一件大事 ——英伟达 Cosmos，全球首个天下基础模子，专为同一物理天下打造。百闻不如一见，来看一下。

（展示视频）

英伟达 Cosmos，全球首个天下基础模子，在2000万小时的视频数据上西宾而成，这些视频聚焦动态物理事物，像天然主题、东说念主类行走、手部动作、操控物体，还有快速的相机通顺，目的是教诲 AI 同一物理天下，而非生成创意内容。有了物理 AI，就能作念许多下流应用。

我们能用它作念合成数据生成来西宾模子，索求模子，初步打造机器东说念主模子，生成多个基于物理、合适物理逻辑的改日场景，就像奇异博士操控时期相通，因为这个模子懂物理天下。

大众也看到了生成的一堆图像，它还能给视频添加字幕，他可以拍摄视频并配字幕，这些字幕和视频能用于西宾多模态大语言模子。是以，能用这个基础模子西宾机器东说念主和大语言模子。

这个平台有用于及时应用的自回首模子、生成高质地图像的扩散模子、超利害的分词器，学习现实天下的 “词汇表”，还特地据管说念。如果想用这些数据西宾我方的模子，由于数据量巨大，我们还是从新到尾作念了加快处理。

Cosmos 平台的数据处理管说念借助了 CUDA 和 AI 加快。

今天，我们文书 Cosmos 开源许可，已放在 GitHub 上，有小、中、大不同范围的模子，对应快速模子、主流模子，还有教师模子，也等于学问迁移模子。但愿 Cosmos 能为机器东说念主和工业 AI 鸿沟带来像 Llama 3 对企业 AI 那样的股东效果。

物理AI将透澈改变价值50万亿好意思元的制造业和物流行业

当把Cosmos 和Omniverse贯串起来，魔法就发生了。

根柢原因在于，Omniverse是基于算法物理、旨趣物理、模拟构建的系统，是个模拟器。把它和Cosmos邻接，能为 Cosmos 生成内容提供基准事实，限度、调遣生成遣散。

这样一来，Cosmos 输出的内容就基于确实情况，就跟把大语言模子和检索增强生成系统贯串起来相通，要让 AI 生成基于确实基准。二者聚拢，就成了物理模拟、基于物理的多元天地生成器，应用场景超令东说念主喜悦，对机器东说念主和工业应用来说更是表露明了。

Cosmos加Omniverse，再加上西宾AI的谋略机，代表着构建机器东说念主系统必备的三类谋略机。

每个机器东说念主公司最终齐需要三台谋略机：一台用于西宾AI的DGX谋略机；一台用于部署AI的AGX谋略机，部署在汽车、机器东说念主、自动出动机器东说念主（AMR）等多样边际开辟中，兑现自主运行。

贯串两者需要一个数字孪生，它恰是整个模拟的基础。

数字孪生是西宾好的AI进行实践、矫正、合成数据生成、强化学习和AI反馈等操作的场所，因此它是AI的数字孪生。

这三台谋略机将交互式责任，这套三机系统恰是英伟达针对工业天下的政策，我们已谈论多时。与其说是“三体问题”，不如说是“三体谋略机贬责决策”，它是机器东说念主鸿沟的英伟达。

底下举三个例子。

第一个例子是工业数字化。全球数百万工场、数十万仓库，组成了 50 万亿好意思元制造业的撑合手，改日齐要软件界说、兑现自动化，融入机器东说念主工夫。

我们和全球最先的仓库自动化贬责决策提供商凯傲（Kion），还有全球最大的专科办事提供商埃森哲（Accenture）合作，聚焦数字制造，一齐打造特别的决策，来看一下。

我们的阛阓扩张策略和其他软件、工夫平台相通，借助开发者和生态伙伴。越来越多生态伙伴接入 Omniverse，因为大众齐想数字化改日产业，全球 GDP 里这 50 万亿好意思元蕴含太多奢华和自动化机遇。

（展示视频）

改日，一切齐能模拟。每个工场齐会特地字孪生，用 Omniverse 和 Cosmos 生成一堆改日场景，AI 挑出最优场景，成为部署到确实工场的 AI 编程摆布要求。

下一代车用处理器 ——Thor

第二个例子是自动驾驶汽车。

经过多年发展，Waymo、特斯拉取得得胜，自动驾驶立异决然驾临。

我们为这个行业提供三类谋略机：西宾 AI 的系统、模拟与合成数据生成系统 Omniverse 和 Cosmos，还有车内的谋略机。每家汽车公司与我们的合作方式可能有所不同，可能使用一台、两台或三台谋略机。

全球简直每家主要汽车公司齐以不同方式与我们合作，用上这三类谋略机里的一个、两个或三个，像 Waymo、Zoox、特斯拉，还有比亚迪 —— 全球最大的新能源汽车公司，捷豹路虎有超酷新车，疾驰本年运转量产一批搭载英伟达工夫的车。

我们今天特别欢畅地文书，丰田和英伟达达成合作，打造下一代自动驾驶汽车。还有 Lucid、Rivian、小米、沃尔沃等等盛大公司。

图森改日在造有自我感知才能的卡车，本周还文书奥罗拉（Aurora）要用英伟达工夫造自动驾驶卡车。

全球每年分娩 1 亿辆车，路上跑着几十亿辆车，每年行驶万亿英里，改日齐会高度自动驾驶或全自动驾驶，这将是个超大范围产业。光看还是动身的几辆车，我们这块业务营收还是有 40 亿好意思元，本年估量能到 50 亿好意思元，后劲巨大。

今天，我们发布下一代车用处理器 ——Thor。

这等于Thor，机器东说念主谋略机，处理海量传感器信息，无数录像头、高分辨率雷达、激光雷达的数据一股脑涌进来，它要把这些滚动成token，送进Transformer，预测下一走路驶旅途。

Thor还是全面投产，处理才能是上一代Oren的20倍，Oren但是当下自动驾驶车辆的标配。

Thor 不仅用于汽车，也能用在完整机器东说念主里，比如 AMR（自主出动机器东说念主），或是东说念主形机器东说念主，充任它们的大脑、操控器，是通用机器东说念主谋略机。

我还特别吹法螺地文书，我们的安全驱动操作系统（Safety Drive OS）如今是首个获汽车功能安全最高法度 ASIL D 认证的软件界说可编程 AI 谋略机，后果超卓，让 CUDA 有了功能安全保险。如果造机器东说念主用英伟达 CUDA，那就妥了。

底下给大众展示若何用 Omniverse 和 Cosmos 在自动驾驶场景里作念事。今天不单是给大众看车在路上跑的视频，还会展示若何用 AI 自动重建汽车数字孪生，用这个才能西宾改日 AI 模子，来看。

（展示视频）

是不是不可念念议？

几千次驾驶就能变成几十亿英里的数据。虽然路上如故需要执行车辆合手续汇集数据，但期骗这个基于物理、贴合现实的多元天地才能生成合成数据，为自动驾驶 AI 提供海量精确合理的数据用于西宾。

自动驾驶行业势头正猛，改日几年，就像谋略机图形工夫赶紧变革相通，自动驾驶发展速率也会大幅擢升，令东说念主无比期待。

通用机器东说念主“ChatGPT 时刻” 近在当前

再聊聊东说念主形机器东说念主。

通用机器东说念主鸿沟的 “ChatGPT 时刻” 近在当前，我讲过的这些赋能工夫，会在接下来几年促成通用机器东说念主鸿沟快速又惊东说念主的冲破。

通用机器东说念主之是以遑急，是因为有履带、轮子的机器东说念主需要特殊环境适配，而有三类机器东说念主无需特殊场合，能完好融入我们现存的天下，号称梦想之选。

第一类是具身智能机器东说念主，有了具身智能，只须办公室电脑算力够，这类信息责任者机器东说念主就能奋发向上。

第二类是自动驾驶汽车，毕竟我们花了一百多年开辟说念路和城市。

第三类等于东说念主形机器东说念主了，如果攻克这三类机器东说念主关联工夫，这将成为全球有史以来范围最大的工夫产业，是以机器东说念主期间速即就要来了。

缺欠在于若何西宾这些机器东说念主。对东说念主形机器东说念主来说，采集效法信息很难，开车时我们一直在产生驾驶数据，但东说念主形机器东说念主要采集东说念主类示范动作既粗重又耗时。

是以，我们得想个高明办法，期骗东说念主工智能和 Omniverse，把成百上千的东说念主类示范动作，合成为数百万个模拟动作，让 AI 从中学习推论任务的方法，底下给大众展示具体若何作念。

全球开发者齐在打造下一代物理 AI，也等于具身机器东说念主、东说念主形机器东说念主。开发通用机器东说念主模子需要海量现实天下数据，采集、整理老本精好意思。英伟达 Isaac Groot 平台应时而生，为开发者提供四大利器：机器东说念主基础模子、数据管说念、模拟框架，还有 Thor 机器东说念主谋略机。

英伟达 Isaac Groot 的合成通顺生成蓝图，是一套效法学习的模拟责任经过，让路发者能用极少东说念主类示范，生成指数级范围的大数据集。

最先，借助Gro Teleop，熟练工东说念主能用Apple Vision Pro进入机器东说念主的数字孪生空间。

这意味着，就算莫得实体机器东说念主，操作员也能采集数据，还能在无风险环境下操控机器东说念主，幸免物理损坏或磨损。要教诲机器东说念主一项任务，操作员通过几次费力操控示范，捕捉动作轨迹，再用 Gro Mimic 把这些轨迹扩充成更大的数据集。

接着，用基于Omniverse和 Cosmos的Gro Gen器用，进行鸿沟巧合化和3D到确实场景的放大，生成范围呈指数级增长的数据集。Omniverse和Cosmos的多元天地模拟引擎提供海量数据集，用于西宾机器东说念主策略。策略西宾好后，开发者在Isaac Sim里进行软件在环测试与考证，再部署到确实机器东说念主上。

由英伟达 Isaac Groot驱动，通用机器东说念主期间行将驾临。

我们会有海量数据用于机器东说念主西宾。英伟达Isaac Groot平台为机器东说念主行业提供缺欠工夫元素，加快通用机器东说念主的开发。

AI超等谋略机走向桌面

还有个技俩得给大众先容一下。如果莫得十年前启动的这个超利害的技俩，这一切齐无从谈起，它在公司里面叫 Project Digits——深度学习GPU智能西宾系统。

在推出之前，我把DGX作念了精简，让它与RTX AGX、OVC以及公司其他产物适配，DGX 1的出身透澈鼎新了东说念主工智能鸿沟。

畴前打造超等谋略机，得自开辟施、搭建基础设施，工程庞杂。我们打造的DGX 1，让相干东说念主员和初创公司开箱即用，领有AI超等谋略机。

2016年，我把第一台DGX 1送到一家叫OpenAI的初创公司，埃隆・马斯克、伊利亚・苏茨克韦尔等好多工程师齐在场，共同庆祝它的到来。

昭着，它变革了东说念主工智能与谋略鸿沟。但如今东说念主工智能无处不在，不单是在相干机构和创业实验室。就像发轫讲的，东说念主工智能成了新的谋略方式、软件构建方式，每个软件工程师、创意艺术家，只须用电脑当器用的东说念主，齐需要一台 AI 超等谋略机。

我一直但愿 DGX 1 能再小点，瞎想一下，女士们、先生们。

这等于英伟达最新的 AI 超等谋略机，当下它叫 Project Digits，如果你有更好的名字，迎接告诉我们。

利害的是，这是台AI超等谋略机，运行通盘英伟达AI栈，英伟达整个软件齐能在上头跑，DGX云也能部署，放哪儿齐行，无线贯串，也能当责任站用，像云超等谋略机相通费力打听，英伟达AI齐能运行。

它基于一款超秘籍芯片GB110，我们最小的Grace Blackwell芯片，给大众望望里面。

是不是超可人？

这芯片已投产。这款高度奥密的芯片由我们和全球最先的片上系统（SOC）公司 Mediate 合作打造，把CPU和英伟达的 GPU 通过芯片到芯片的Mv link贯串起来。估量五月傍边上市，太令东说念主期待了。

它大略长这样，如果你用PC、Mac，齐不要紧，它是云平台，能放在桌上，也能当Linux责任站用。如果想多几台，用 Connect.X连起来，带多个GPU，开箱即用，超算栈一应俱全。这等于英伟达 Project Digits。

我刚讲了，我们有三款新的 Blackwell 产物投产，不仅 Grace Blackwell 超等谋略机、nvlink 72 系统全球量产，还有三款全新 Blackwell 系统。

一款惊艳的 AI 基础天下模子，全球首个物理 AI 基础模子开源了，激活全球机器东说念主等行业；还有三类机器东说念主，基于具身智能的东说念主形机器东说念主、自动驾驶汽车，齐在发力。这一年后果丰硕。感谢列位的合作，感谢大众到场，我作念了个短视频，纪念旧年，瞻望来年，播放一下。

祝大众在 CES 收货满满，新年得意，谢谢！