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在2025年年初CES的開幕演講中，黃仁勛認(rèn)為：「機器人技術(shù)的ChatGPT時刻即將到來?！顾皇滞崎_了物理AI的大門，并表示機器人和智駕是物理AI的兩大應(yīng)用場景。

時隔三個月之后，英偉達(dá)GTC2025大會在圣何塞開幕。

這三個月間，來自中國的DeepSeek引發(fā)了一輪算力泡沫爭議。英偉達(dá)在這期間迎來了多年來鮮有的一輪股價大跌。

黃仁勛在GTC2025大會上回應(yīng)了這一爭議，他強調(diào)：「AI推理階段的算力需求將呈現(xiàn)百倍級增長，'Scaling Law'法則的應(yīng)用重心正從模型預(yù)訓(xùn)練向后訓(xùn)練環(huán)節(jié)遷移?！?/p>

他說，「由于具身智能和推理的出現(xiàn)，我們現(xiàn)在需要的計算量，比去年這個時候認(rèn)為的至少要多100倍?！?br/>

在這場被稱為AI超級碗的發(fā)布會上，黃仁勛發(fā)布了劃時代的NVIDIA Blackwell Ultra GPU架構(gòu)。

相比于年初黃仁勛在CES開幕演講中宣稱物理AI時代已經(jīng)來臨，在GTC大會上，黃仁勛強調(diào)，當(dāng)下生成式AI正向具備自主決策能力的代理式AI演進，行業(yè)正面臨復(fù)雜任務(wù)分解與實時決策的雙重挑戰(zhàn)。

黃仁勛將人工智能發(fā)展總結(jié)為四波浪潮：感知式AI——生成式AI——代理式AI——物理式AI。

代理AI類似于AI助理，它可以感知和理解環(huán)境的上下文，最核心的能力是它具備推理能力——它可以理解多模態(tài)信息，推理如何回答或解決問題，它可以使用工具，訪問網(wǎng)站并查看網(wǎng)站的格式、文字和視頻，甚至可以播放視頻，從網(wǎng)站學(xué)習(xí)，理解它，利用新獲得的知識來執(zhí)行任務(wù)。

推理能力需要逐步分解問題，進行一致性檢查，導(dǎo)致token數(shù)量大大增加，也需要更快的計算速度。

具備推理能力的AI，在實現(xiàn)對物理世界的理解，能夠理解摩擦和慣性，因果關(guān)系和物體永久性等概念的AI即是物理AI，這種理解物理世界，三維世界的能力，將推動機器人技術(shù)的發(fā)展。

但是什么驅(qū)動了AI的每一次浪潮，如何在代理AI之后，推動物理AI新浪潮的到來？黃仁勛說這涉及三個基本問題：

第一，如何解決數(shù)據(jù)問題？在哪里創(chuàng)建訓(xùn)練AI所需的數(shù)據(jù)？

第二、 如何在沒有人類參與的情況下解決訓(xùn)練問題？

第三、如何創(chuàng)建或找到一種算法，使得你提供的資源越多，AI就越智能？

這三個問題涉及AI的本質(zhì)，即它是如何發(fā)生的。

AI作為一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的計算機科學(xué)方法，它需要大量的數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)?，F(xiàn)在人類有大量的方法生成數(shù)據(jù)，歷史知識、網(wǎng)絡(luò)，以及各種感知物理世界的傳感器，難的是訓(xùn)練數(shù)據(jù)和算法。

也就是如何建設(shè)一種訓(xùn)練模型來訓(xùn)練數(shù)據(jù)，即模型架構(gòu)是什么？需要達(dá)到什么樣的規(guī)模，并保證訓(xùn)練效率。

黃仁勛表示，由于具身智能和推理的出現(xiàn)，現(xiàn)在需要的計算量，比去年同期至少要多100 倍。

相比生成式AI，推理 AI的根本在于逐步分解問題，它不再只是生成一個接一個的token或單詞，而是生成一系列代表推理步驟的單詞。因此產(chǎn)生的 token 數(shù)量大大增加，而為了保證交互效率，10倍的 token 數(shù)量需要提升10倍的算力，其綜合算力需求很容易達(dá)到 100 倍以上。

構(gòu)建推理 AI，當(dāng)下已明確的方式是使用一種名為「思維鏈」的技術(shù)，包括「最佳結(jié)果」技術(shù)、一致性檢查和各種路徑規(guī)劃策略。

推理的過程就像一個工廠在生成token。

黃仁勛將這種速度更快，生成token能力更強的的計算中心稱之為AI工廠。它從基于檢索的計算過渡到基于生成的計算，從舊的數(shù)據(jù)中心建設(shè)方式過渡到一種新的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)方式：

AI 工廠，只有一項工作，就是生成眾多令人難以置信的 token，然后將這些 token 重組為音樂、文字、視頻、研究、化學(xué)物質(zhì)或蛋白質(zhì)。

黃仁勛預(yù)言，未來，每個行業(yè)、每個擁有工廠的公司都將擁有兩個工廠：一個用于制造產(chǎn)品，另一個用于數(shù)學(xué)計算，也就是用于人工智能（AI）：未來會有汽車工廠和汽車AI工廠。

他甚至表示，對于高算力芯片，五年后每一塊掩膜、每一次光刻都可以在英偉達(dá)的平臺上進行處理。

這個AI工廠是一個數(shù)據(jù)怪獸，它擁有130萬億個晶體管，其中20萬億個用于計算，按照當(dāng)下人類的能力，這這不是一個可以短期內(nèi)合理制造的產(chǎn)品。

黃仁勛表示，將如此規(guī)模的算力需求，分解成NVIDIA Grace Blackwell NVLink72機架實現(xiàn)縱向擴展。

它實現(xiàn)了極端計算中的終極挑戰(zhàn)：推理。

同時英偉達(dá)推出了一整套的AI工廠的軟件工具：

1、一個開源推理軟件NVIDIA Dynamo；

2、一個完全開源的推理模型R1；

3、一個物理AI的操作系統(tǒng)NVIDIA Omniverse；

黃仁勛展示了推理模型R1與一個非推理模型Llama 3的對比，在反應(yīng)速度、回答的準(zhǔn)確性上，顯然，R1更智能。

R1可以下載并在任何地方運行，比如DGX Spark、DGX Station，或者OEM廠商制造的任何服務(wù)器。也可以在云端運行，將其集成到任何Agentic AI框架中。

這里我們重點說一下物理AI的操作系統(tǒng)Omniverse。

Omniverse推出的時間已有數(shù)年之久，原來是為構(gòu)建數(shù)字孿生世界建模的工具，為什么一躍成為物理AI的操作系統(tǒng)？

黃仁勛解釋說，英偉達(dá)在其中添加了兩項技術(shù)，其中一項就是在今年CES上發(fā)布的NVIDIA Cosmos? 世界基礎(chǔ)模型平臺。

使用Omniverse來調(diào)節(jié)Cosmos，并使用Cosmos來生成無限數(shù)量的環(huán)境，因而可以創(chuàng)建具有基礎(chǔ)性、受人類控制，同時又在系統(tǒng)上無限的數(shù)據(jù)。

NVIDIA Cosmos? 是一個幫助開發(fā)者為物理 AI 系統(tǒng)大規(guī)模構(gòu)建定制世界模型的平臺。從數(shù)據(jù)整理、訓(xùn)練到定制，它為每個開發(fā)階段提供了開放世界基礎(chǔ)模型和工具。Cosmos的主要能力是創(chuàng)建仿真的虛擬環(huán)境幫助人形機器人和自動駕駛應(yīng)用進行訓(xùn)練。

另一項技術(shù)是強化學(xué)習(xí)和可驗證的回報。

所謂可驗證的回報就是如何讓機器人的運動符合物理定律，也就是可驗證的物理回報。

英偉達(dá)引入了一個令人難以置信的物理引擎Newton。

沒錯，名字就是那個大名鼎鼎的物理學(xué)家牛頓。

這是一個專門為精細(xì)的剛性和軟體而設(shè)計的物理引擎，可以有效地訓(xùn)練觸覺反饋、精細(xì)運動技能和執(zhí)行器控制。英偉達(dá)通過為其進行GPU加速，以便這些虛擬世界能夠以超線性時間、以超實時的方式運行，以達(dá)到以極快的速度訓(xùn)練這些AI模型。

這一物理引擎是由DeepMind、迪士尼研究院和NVIDIA聯(lián)合開發(fā)的，它目前已經(jīng)和諧地集成到機器人專家在世界各地使用的框架Mujoco中。

這兩項技術(shù)的引入，讓Omniverse不再是一個單純地構(gòu)建數(shù)字孿生世界的工具，而是一套為具身智能打造的操作系統(tǒng)。

英偉達(dá)由此成為一家推動推理AI誕生并推動其向物理AI跨越的AI基礎(chǔ)設(shè)施供應(yīng)商。

黃仁勛在GTC2025大會上的演講，構(gòu)建了一套AI進行的哲學(xué)方法論，它通過分析「技術(shù)演進—架構(gòu)創(chuàng)新—產(chǎn)業(yè)落地」的現(xiàn)實需求，推動AI從生成式到代理式的進化，并敏銳地捕捉到，AI的發(fā)展重心已從數(shù)據(jù)規(guī)模驅(qū)動轉(zhuǎn)向系統(tǒng)能力的競爭，這種轉(zhuǎn)變無疑將深刻地重塑AI產(chǎn)業(yè)鏈的價值格局。

而英偉達(dá)無疑站在了這條產(chǎn)業(yè)鏈的頂端。