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

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。

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。

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。

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。”

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。

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。

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。

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。

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。

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。