一文看清英伟达 GTC 黄仁勋演讲要点：6G 等重磅合作，Rubio 首秀，推出 NVQLink，驳 AI 泡沫，Blackwell 美国造

美東時間 28 日週二，英偉達 CEO 黃仁勳在華盛頓舉行的今年第二次 GTC 大會上發表主體演講，重點涵蓋 6G、AI、量子計算和機器人領域的技術突破。黃仁勳在演講中強調，隨着摩爾定律失效，加速計算和 GPU 技術成為推動技術進步的核心動力。

在 AI 與 6G 技術結合方面，英偉達宣佈與諾基亞達成戰略合作，將投資 10 億美元認購諾基亞股份，共同推進 AI 原生 6G 網絡平台。超算方面，英偉達推出融合 AI 超算和量子計算的 NVQLink 技術，連接量子處理器與 GPU 超級計算機，已獲得 17 家量子計算公司支持。英偉達還宣佈，與美國能源部合作建造該部門最大的 AI 超算。AI 工廠方面，英偉達將推出支持 AI 工廠操作的處理器 Bluefield-4。

此外，英偉達給自動駕駛出租車服務 Robotaxi 的熱潮又添一把火，宣佈與共享用車鼻祖 Uber 以及克萊斯勒母公司 Stellantis 合作。Uber 計劃從 2027 年起部署 10 萬輛基於英偉達技術的 Robotaxi 服務汽車。

英偉達還與 AI 明星 Palantir 以及醫藥巨頭禮來分別達成合作，將其 GPU 計算能力與企業數據平台和製藥研發深度整合，旨在推動 AI 從概念走向實際應用。這兩項合作分別針對企業運營智能和藥物研發，標誌着 AI 技術在複雜行業場景中的商業化進程加速。

黃仁勳表示：“AI 是我們這個時代最強大的技術，而科學是其最偉大的前沿。” 週二官宣的合作標誌着，英偉達從芯片製造商向全棧 AI 基礎設施供應商的戰略轉型。

黃仁勳在現場首次展示了英偉達下一代 Vera Rubin 超級 GPU 的實物。黃仁勳表示，Rubin GPU 已完成實驗室測試，首批樣品已從台積電送回實驗室，預計明年此時或更早量產。Vera Rubin 是採用無纜連接設計的第三代 NVLink 72 機架級超算。單機架算力達 100 Petaflops，是初代 DGX-1 性能的 100 倍，意味着過去需要 25 個機架完成的工作，現在一個 Vera Rubin 即可實現。

黃仁勳在演講中明確反駁了 AI 泡沫説，稱：“我不認為我們處於 AI 泡沫之中。我們正在使用所有這些不同的 AI 模型——我們在使用大量服務，並樂於為此付費。” 他的核心論點是，AI 模型現在已經足夠強大，客户願意為其付費，這反過來將證明昂貴的計算基礎設施建設是合理的。

Rubin 計算架構實現無纜全液冷 NVL144 平台性能較 GB300 提升 3.3 倍

Vera Rubin 計算托盤的推理性能可達 440 Petaflops。英偉達透露，其底部配備了 8 個 Rubin CPX GPU、BlueField-4 數據處理器、兩顆 Vera CPU 以及 4 個 Rubin 封裝，總共 8 個 GPU 全部實現了無纜連接和全液冷設計。

Rubin GPU 採用兩個 Reticle 尺寸芯片，FP4 性能最高可達 50 Petaflops，配備 288GB 下一代 HBM4 內存。Vera CPU 則採用定製化 Arm 架構，擁有 88 個核心、176 個線程，NVLINK-C2C 互連速度最高可達 1.8 TB/s。

系統配備的 NVLink 交換機可讓所有 GPU 同步傳輸數據，以太網交換機 Spectrum-X 確保處理器同時通信而不擁堵。結合 Quantum 交換機，整個系統完全兼容 InfiniBand、Quantum 和 Spectrum Ethernet。

英偉達 Vera Rubin NVL144 平台的 FP4 推理性能達到 3.6 Exaflops，FP8 訓練能力為 1.2 Exaflops，較 GB300 NVL72 提升 3.3 倍。

HBM4 內存速度達到 13 TB/s，快速內存容量為 75TB，較 GB300 提升 60%。NVLINK 和 CX9 能力分別提升至 2 倍，速率最高可達 260 TB/s 和 28.8 TB/s。

每個 Rubin GPU 採用 8 個 HBM4 內存站點和兩個 Reticle 尺寸的 GPU 裸片設計。主板總共配備 32 個 LPDDR 系統內存站點，與 Rubin GPU 上的 HBM4 內存協同工作，每個芯片周圍佈置了大量電源電路。

第二代平台 Rubin Ultra 將於 2027 年下半年發佈，NVL 系統規模從 144 擴展至 576。Rubin Ultra GPU 採用四個 Reticle 尺寸芯片，FP4 性能最高可達 100 Petaflops，HBM4e 總容量達到 1TB，分佈在 16 個 HBM 站點。

Rubin Ultra NVL576 平台的 FP4 推理性能將達到 15 Exaflops，FP8 訓練能力為 5 Exaflops，較 GB300 NVL72 提升 14 倍。HBM4 內存速度達到 4.6 PB/s，快速內存容量為 365TB，較 GB300 提升 8 倍。NVLINK 和 CX9 能力分別提升 12 倍和 8 倍，速率最高可達 1.5 PB/s 和 115.2 TB/s。

該平台的 CPU 架構與 Vera Rubin 保持一致，繼續採用 88 核心 Vera CPU 配置。

芯片出貨量激增 產能擴張迅猛

黃仁勳透露，英偉達目前最快的 AI 芯片 Blackwell GPU 已在亞利桑那州實現全面生產。這意味着，之前僅在中國台灣生產的 Blackwell 芯片首次可以在美國製造。

黃仁勳披露了英偉達芯片出貨的驚人數據。他表示，英偉達預計將出貨 2000 萬塊 Blackwell 芯片。相比之下，上一代產品 Hopper 架構芯片在整個生命週期內僅出貨了 400 萬塊。

黃仁勳還表示，過去四個季度已出貨 600 萬塊 Blackwell GPU，需求依然強勁。英偉達預計，Blackwell 和明年推出的 Rubin 芯片將合計帶來五個季度 5000 億美元的 GPU 銷售額。

本月早些時候，英偉達和台積電宣佈首批 Blackwell 晶圓已在亞利桑那州鳳凰城的工廠生產。英偉達在一段視頻中表示，基於 Blackwell 的系統現在也將在美國組裝。

英偉達聯手諾基亞佈局 6G 網絡

黃仁勳介紹，英偉達將與諾基亞攜手推出 Aerial RAN Computer（ARC），助力 6G 網絡轉型。英偉達與諾基亞將為 6G 通信技術開拓 AI 平台。

6G 與 AI 如何融合？除了 AI 學習和提升 6G 頻譜效率之外，我們還將看到 AI 加持的無線接入網絡（RAN）產品、即 “AI on RAN”。這意味着，在目前的互聯網狀態下，很多數據都在亞馬遜雲服務平台 AWS 上運行，但英偉達要在 6G 連接之上構建一個雲計算平台。這展現了超高速 AI 的潛力，它可以為自動駕駛汽車等技術提供動力。

英偉達和諾基亞週二宣佈建立戰略合作伙伴關係，將英偉達驅動的商用級 AI-RAN 產品添加到諾基亞的 RAN 產品組合中，使通信服務提供商能夠在英偉達平台推出 AI 原生的 5G-Advanced 和 6G 網絡。

英偉達將推出面向 6G 網絡的 Aerial RAN Computer Pro 計算平台，諾基亞將在此基礎上擴展其 RAN 產品組合，推出新的 AI-RAN 產品。英偉達還將以每股 6.01 美元的認購價，對諾基亞進行 10 億美元的股權投資。

分析機構 Omdia 預測，到 2030 年，AI-RAN 市場規模預計將累計超過 2000 億美元。英偉達和諾基亞的合作將提供分佈式邊緣 AI 推理能力，為電信運營商開闢新的高增長領域。

T-Mobile 美國公司將同諾基亞和英偉達合作，推動 AI-RAN 技術的測試和開發，將技術整合到其 6G 開發流程中。試驗預計於 2026 年開始，重點驗證客户的性能和效率提升。該技術將支持自動駕駛汽車、無人機、增強現實和虛擬現實眼鏡等 AI 原生設備。

NVQLink 連接量子計算與 GPU 系統

目前，各種量子計算技術雖然性能強大，但對環境噪聲敏感，應用範圍有限。基於 GPU 的超級計算機正是因此有用武之地，它可以減輕量子處理器的負擔。黃仁勳週二提到，英偉達基於旗下開源量子開發平台 CUDA-Q 核心構建了開源系統架構 NVQLink。

黃仁勳表示，他預計，除了新技術之外，量子計算還需要傳統處理器的支持，英偉達將幫助實現這一目標。“我們現在意識到，將量子計算機直接連接到 GPU 超級計算機至關重要。這就是計算的未來量子化。”

NVQLink 是將量子處理器與 GPU 和 CPU 連接起來的新型高速互連技術。它並非要取代量子計算機，而是要和後者共同加快量子計算的速度。

黃仁勳説，NVQLink 技術將有助於糾錯，同時校準哪些 AI 算法應該在 GPU 和量子處理器上使用。他透露，已有 17 家量子計算公司承諾將支持 NVQLink。“業界的支持令人難以置信。量子計算不會取代傳統系統，它們將協同工作。”

“它（NVQLink）不僅能對今天的量子比特進行糾錯，還能對未來的量子比特進行糾錯。我們將把這些量子計算機的規模從現在的數百個量子比特擴展到數萬個量子比特，甚至未來的數十萬個量子比特。”

英偉達稱，NVQLink 技術已獲得 17 家量子處理器製造商和 5 家控制器製造商的支持，包括 Alice & Bob、Atom Computing、IonQ、IQM Quantum Computers、Quantinuum、Rigetti 等公司。美國能源部領導的 9 個國家實驗室將使用 NVQLink 推動量子計算突破，包括布魯克海文國家實驗室、費米實驗室、洛斯阿拉莫斯國家實驗室（LANL）等。

英偉達表示，開發人員可以通過 CUDA-Q 軟件平台訪問 NVQLink，創建和測試無縫調用 CPU、GPU 和量子處理器的應用程序。

英偉達與甲骨文打造美能源部最大 AI 超算

黃仁勳稱，英偉達將與美國能源部合作，打造七台新的超級計算機。它們將分別部署在能源部旗下的阿貢國家實驗室（ANL）和洛斯阿拉莫斯國家實驗室（LANL）。

英偉達宣佈與甲骨文合作，為美國能源部建造該部門最大的 AI 超級計算機 Solstice 系統，該系統將創紀錄地配備 10 萬塊英偉達 Blackwell GPU。另一套名為 Equinox 的系統將包含 1 萬個 Blackwell GPU，預計於 2026 年上半年投入使用。

兩套系統均通過英偉達網絡互聯，總計提供 2200 exaflops 的 AI 性能。這些超級計算機將使科學家和研究人員能夠使用英偉達 Megatron-Core 庫開發和訓練新的前沿模型和 AI 推理模型，並使用 TensorRT 推理軟件堆棧進行擴展。

能源部長 Chris Wright 表示："維護美國在高性能計算領域的領導地位，需要我們搭建通向下一個計算時代的橋樑：加速量子超級計算。我們國家實驗室、初創公司和英偉達等行業合作伙伴之間的深度合作對這一使命至關重要。"

阿貢國家實驗室主任 Paul K. Kearns 表示，這些系統將與能源部前沿實驗設施（如先進光子源）無縫連接，使科學家能夠通過科學發現應對國家最緊迫的挑戰。

BlueField-4 推動 AI 工廠基礎設施升級

黃仁勳認為，代理式 AI 不再只是一種工具，而是人們所有工作的助手。AI 帶來的 “機會不勝枚舉。” 英偉達的計劃是建造專用於 AI 的工廠，裏面堆滿芯片。

英偉達週二當天宣佈，推出支持 AI 工廠操作系統的處理器 Bluefield-4。

英偉達的 BlueField-4 數據處理單元支持 800Gb/s 吞吐量，為千兆級 AI 基礎設施提供突破性加速。該平台結合英偉達 Grace CPU 和 ConnectX-9 網絡技術，計算能力是前代 BlueField-3 的 6 倍，可支持的 AI 工廠規模較 BlueField-3 擴大 3 倍。

BlueField-4 專為新一類 AI 存儲平台設計，為 AI 數據管道的高效數據處理和大規模突破性性能奠定基礎。該平台支持多租户網絡、快速數據訪問、AI 運行時安全和雲彈性，原生支持英偉達 DOCA 微服務。

英偉達稱，多家行業領頭羊計劃採用 BlueField-4 技術。其中，服務器和存儲領域的公司包括思科、DDN、戴爾科技、HPE、IBM、聯想、Supermicro、VAST Data 和 WEKA。網絡安全領域企業包括 Armis、Check Point、思科、F5、Forescout、Palo Alto Networks 和 Trend Micro。

此外，雲和 AI 服務商如 Akamai、CoreWeave、Crusoe、Lambda、甲骨文、Together.ai 和 xAI 正基於英偉達 DOCA 微服務構建解決方案，加速多租户網絡、提升數據移動速度並增強 AI 工廠和超級計算雲的安全性。

英偉達 BlueField-4 預計將於 2026 年作為 Vera Rubin 平台的一部分推出早期版本。

英偉達與 CrowdStrike 合作 AI 網絡安全開發

黃仁勳稱，英偉達將與網絡安全公司 CrowdStrike 在 AI 網絡安全模型方面進行合作。

英偉達宣佈與 CrowdStrike 建立戰略合作，在 CrowdStrike Falcon XDR 平台上提供英偉達 AI 計算服務。該合作將 Falcon 平台數據與英偉達 GPU 優化的 AI 管道和軟件（包括新的英偉達 NIM 微服務）相結合，使客户能夠創建定製化安全生成式 AI 模型。

根據 2024 年 CrowdStrike 全球威脅報告，平均突破時間已降至 62 分鐘，最快記錄的攻擊僅略超過 2 分鐘。隨着現代攻擊速度更快、更復雜，組織需要 AI 驅動的安全技術來獲得必要的速度和自動化能力。

黃仁勳表示："網絡安全本質上是一個數據問題——企業能夠處理的數據越多，就能檢測和處理的事件越多。將英偉達加速計算和生成式 AI 與 CrowdStrike 網絡安全結合，可以為企業提供前所未有的威脅可見性。"

CrowdStrike 將利用英偉達加速計算、英偉達 Morpheus 和 NIM 微服務，將定製 LLM 驅動的應用程序引入企業。結合 Falcon 平台的獨特上下文數據，客户將能夠解決特定領域的新用例，包括處理 PB 級日誌以改進威脅搜尋、檢測供應鏈攻擊、識別用户行為異常，以及主動防禦新興漏洞。

英偉達新自動駕駛開發平台助 Uber 部署 Robotaxi 車隊

黃仁勳介紹，英偉達的端對端自動駕駛平台 DRIVE Hyperion 已準備好推出提供 Robotaxi 服務的汽車。包括 Stellantis、Lucid 和梅賽德斯 - 奔馳在內的全球汽車製造商將利用英偉達的新技術平台 DRIVE AGX Hyperion 10 架構加速開發自動駕駛技術。

英偉達宣佈與 Uber 建立合作關係，使用新一代英偉達 DRIVE AGX Hyperion 10 自動駕駛開發平台和 DRIVE AV 軟件，擴展全球最大的 L4 級移動網絡。英偉達將支持 Uber，從 2027 年開始逐步將其全球自動駕駛車隊規模擴大至 10 萬輛。

DRIVE AGX Hyperion 10 是一個參考級生產計算機和傳感器架構，使任何車輛都能達到 L4 級準備狀態。該平台使汽車製造商能夠構建配備經過驗證的硬件和傳感器的汽車、卡車和貨車，可以託管任何兼容的自動駕駛軟件。

黃仁勳表示："無人駕駛出租車標誌着全球交通轉型的開始——使交通更安全、更清潔、更高效。我們與 Uber 共同為整個行業創建了一個框架，以大規模部署自動駕駛車隊。"Uber CEO Dara Khosrowshahi 表示："英偉達是 AI 時代的支柱，現在正充分利用這一創新，以巨大規模釋放 L4 自動駕駛能力。"

Stellantis 正在開發 AV-Ready 平台，專門優化以支持 L4 級能力並滿足無人駕駛出租車要求。這些平台將集成英偉達全棧 AI 技術，進一步擴展與 Uber 全球移動生態系統的連接性。

Uber 稱，Stellantis 將成為首批提供 Robotaxi 汽車的製造商之一，這些製造商將為 Uber 在美國和國際的業務提供至少 5000 輛英偉達驅動的 Robotaxi 車。Uber 將負責車輛的端到端車隊運營，包括遠程協助、充電、清潔、維護和客户支持。

Stellantis 稱，將與富士康在硬件和系統集成方面展開合作，生產計劃定於 2028 年啓動。首先在美國與 Uber 合作開展運營。Stellantis 表示，預計未來幾年試點項目和測試將逐步展開。

Lucid 正在為其下一代乘用車推進 L4 級自動駕駛能力，在 DRIVE Hyperion 平台上使用全棧英偉達 AV 軟件，向客户交付首批 L4 級自動駕駛汽車。梅賽德斯 - 奔馳正在測試基於其專有操作系統 MB.OS 和 DRIVE AGX Hyperion 的未來合作，新款 S 級車型將提供卓越的 L4 級豪華駕乘體驗。

英偉達和 Uber 將繼續支持和加速在英偉達 DRIVE L4 級平台上開發軟件堆棧的全球合作伙伴，包括 Avride、May Mobility、Momenta、Nuro、Pony.ai、Wayve 和 WeRide。在卡車運輸領域，Aurora、沃爾沃自動駕駛解決方案和 Waabi 正在開發由英偉達 DRIVE 平台驅動的 L4 級自動駕駛卡車。

英偉達與 Palantir 打造運營 AI 技術棧 Lowe's 率先應用供應鏈優化方案

英偉達與 Palantir 的合作核心是將英偉達的 GPU 加速計算、開源模型和數據處理能力整合到 Palantir AI 平台（AIP）的 Ontology 系統中。Ontology 通過將複雜數據和邏輯組織成互聯的虛擬對象、鏈接和動作，創建企業的數字副本，為 AI 驅動的業務流程自動化提供基礎。

黃仁勳表示："Palantir 和英偉達有着共同的願景：將 AI 付諸行動，把企業數據轉化為決策智能。通過結合 Palantir 強大的 AI 驅動平台與英偉達 CUDA-X 加速計算和 Nemotron 開源 AI 模型，我們正在打造下一代引擎，為運行全球最複雜工業和運營管線的 AI 專業化應用和代理提供動力。"

技術層面，客户可通過 Ontology 使用英偉達 CUDA-X 數據科學庫進行數據處理，配合英偉達加速計算，為複雜的業務關鍵工作流驅動實時 AI 決策。英偉達 AI 企業平台（包括 cuOpt 決策優化軟件）將支持企業進行動態供應鏈管理。英偉達 Nemotron 推理模型和 NeMo Retriever 開源模型將幫助企業快速構建由 Ontology 提供信息的 AI 代理。

Palantir 聯合創始人兼 CEO Alex Karp 表示："Palantir 專注於部署能為客户立即帶來非對稱價值的 AI。我們很榮幸與英偉達合作，將我們的 AI 驅動決策智能系統與全球最先進的 AI 基礎設施融合。"

零售商 Lowe's 成為首批採用 Palantir 和英偉達整合技術棧的企業之一，正在創建其全球供應鏈網絡的數字副本，以實現動態和持續的 AI 優化。該技術旨在提升供應鏈敏捷性，同時增強成本節約和客户滿意度。

Lowe's 首席數字和信息官 Seemantini Godbole 表示："現代供應鏈是極其複雜的動態系統，AI 對於幫助 Lowe's 在不斷變化的條件下快速適應和優化至關重要。即使是需求的微小變化也會在全球網絡中產生連鎖反應。通過將 Palantir 技術與英偉達 AI 相結合，Lowe's 正在重新構想零售物流，使我們能夠每天更好地服務客户。"

英偉達和 Palantir 還計劃將英偉達 Blackwell 架構引入 Palantir AIP，以加速從數據處理和分析到模型開發、微調再到生產 AI 的端到端 AI 管線。企業將能夠在英偉達 AI 工廠中運行 AIP 以實現優化加速。Palantir AIP 還將在英偉達新推出的政府 AI 工廠參考設計中獲得支持。

禮來打造製藥業最強超算 超千塊 Blackwell Ultra 驅動

禮來與英偉達的合作將建設一台由超過 1000 塊 Blackwell Ultra GPU 驅動的超級計算機，這些芯片將通過統一的高速網絡連接。該超級計算機將為 AI 工廠提供動力，這是一個專門的計算基礎設施，將大規模開發、訓練和部署用於藥物發現和開發的 AI 模型。

禮來首席信息和數字官 Diogo Rau 表示，從首次對人類進行藥物試驗到產品上市，通常平均需要約 10 年時間。該公司預計將在 12 月完成超級計算機和 AI 工廠的建設，明年 1 月上線。但這些新工具可能要到 2030 年末才能為禮來及其他製藥商的業務帶來顯著回報。Rau 説：“我們現在討論的用這種算力發現的東西，真正會在 2030 年看到這些益處。"

禮來首席 AI 官 Thomas Fuchs 表示："這確實是一種新型科學儀器。對生物學家來説，它就像一台巨大的顯微鏡。它真正讓我們能夠以如此龐大的規模做到以前無法做到的事情。"科學家將能夠在數百萬次實驗中訓練 AI 模型來測試潛在藥物，"極大地擴展藥物發現的範圍和複雜性"。

雖然發現新藥並非這些新工具的唯一重點，但 Rau 表示這 “是最大的機會所在”，“我們希望能夠發現僅靠人類永遠無法發現的新分子。”

多個 AI 模型將在 Lilly TuneLab 上提供，這是一個 AI 和機器學習平台，允許生物技術公司訪問禮來基於其多年專有研究訓練的藥物發現模型。這些數據價值 10 億美元。禮來於去年 9 月推出該平台，旨在擴大整個行業對藥物發現工具的訪問。

Rau 指出，作為訪問 AI 模型的交換，生物技術公司需要貢獻部分自己的研究和數據，幫助訓練這些模型。TuneLab 平台採用所謂的聯邦學習，這意味着，生物技術公司可以利用禮來的 AI 模型，雙方無需直接共享數據。

禮來還計劃使用超級計算機縮短藥物開發時間，幫助更快地將治療方法送到患者手中。禮來表示，新的科學 AI 代理可以支持研究人員，先進的醫學成像可以讓科學家更清晰地瞭解疾病如何進展，並幫助他們開發用於個性化護理的新生物標誌物。