來源：網易科技
作者：崔玉賢
核心要點：
01AI發展可以分為判別式AI、生成式AI和代理式AI（Agentic AI），最終將邁向物理AI（Physical AI）時代。如今，英偉達已身處Agentic AI階段。
02新一代晶片Blackwell Ultra（GB300）其推理效能是GB200的1.5倍，今年下半年出貨。
03英偉達下一代AI超級晶片名為Vera Rubin，2026年下半年發貨；Vera Rubin之後的下一代晶片將以Feynman來命名。
04釋出全新的 AI 推理服務軟體Dynamo，號稱“AI工廠的作業系統”。
05與谷歌DeepMind、迪士尼合作，開發名為Newton的機器人平臺，推出全球首款開源人形機器人功能模型Isaac GR00T N1。
昨天，蘇媽現身北京引起一陣AMD旋風；今天，黃教主GTC演講刷屏社交媒體；AI算力底座的戰事還在不斷升級。
黃仁勳依舊經典黑色皮衣登臺，2個小時未彩排演講可以說是燃爆全場。不僅釋出了全新的GB300晶片，兩款個人AI計算機，機器人平臺Newton，宣佈與通用汽車合作，將AI技術應用於自動駕駛汽車，還預告了下一代超級晶片架構Vera Rubin以及下下一代晶片Feynman架構。
如此重磅的資訊仍未成功刺激英偉達的股價，下跌超過3%。DeepSeek之後AI技術發展路線的轉變所帶來的影響依然存在，英偉達依然需要向世界證明AI霸主地位沒變。
晶片演進路線提前曝光
資料中心建設可達萬億規模
黃仁勳回顧了人工智慧發展的歷程，並指出人工智慧已經從生成式人工智慧進入代理式人工智慧（Agentic AI）階段，最後將會發展到物理人工智慧（Physical AI）階段。
其透露，英偉達Blackwell晶片推出一年來，在AI行業取得了巨大進展。資料顯示，2024年全球前四雲服務提供商共採購130萬片Hopper架構晶片；2025年又購買了360萬Blackwell晶片。
英偉達最新的財報也顯示，Blackwell架構AI晶片銷售勢頭非常猛，在正式出貨的首個季度就勁收超百億美元，遠超出英偉達預估水平。
對於未來的發展，黃仁勳預計到2028年資料中心建設支出將達1萬億美元。
近幾年，資料中心一直是為英偉達營收和利潤創造大頭的業務部門。在此前財報溝通會上，黃仁勳以及公司CFO均樂觀認為，全球對AI基礎設施的需求將持續增長，因為客戶希望部署更大、更復雜的叢集，這不僅需要Nvida的GPU，還需要Nvidia的NVLink交換機、InfiniBand以及Spectrum-X系列網路套件。
此次GTC大會，英偉達推出了新一代晶片Blackwell Ultra（GB300）。據介紹，Blackwell Ultra包括 NVIDIA GB300 NVL72機架級解決方案和NVIDIA HGX B300 NVL16系統。
GB300 NVL72的AI效能是NVIDIA GB200 NVL72的1.5倍，這使得建造AI 工廠的收入機會與基於 NVIDIA Hopper構建的系統相比增加了50倍。
與此同時，黃仁勳還展示了未來三年晶片架構的技術路線圖。下一代晶片將命名為Vera Rubin，2026年下半年，這款晶片將接替Blackwell Ultra，同時2027年下半年將推出Rubin Ultra版本。
黃仁勳稱Rubin 的效能將達到 Hopper 的900倍，而 Blackwell 相較 Hopper 已實現了68倍的提升。
此外，除了標準版 Rubin，英偉達還計劃推出 Rubin Ultra 版本。
不僅如此，Rubin之後的下一代晶片命名也被提前曝光。黃仁勳表示，Rubin之後英偉達將帶來名為Feynman的晶片架構，名字取自著名物理學家理查德·費曼（Richard Feynman），延續了公司以科學家命名GPU架構的傳統。
根據路線圖，Feynman架構晶片將於2028年登場，並會採用新一代互聯技術。
機器人仍是壓軸節目，
具身智慧浪潮已經到來
晶片之後，黃仁勳還帶來了全新的 AI 推理服務軟體Dynamo，開啟AI工廠的革命。演講最後，機器人仍是壓軸登場。
不同於此前的一排人形機器人的同臺，此次上臺的是與谷歌、Disney聯合開發的機器人Blue（星球大戰機器人），從演示環節可以看到該機器人還是非常靈活的，可以乖乖聽從指令，並且很呆萌。
作為算力霸主，英偉達將新的增長動力寄希望於機器人。黃仁勳表示，下一波浪潮也已經到來，機器人技術，它由物理AI驅動，用AI去理解物理世界。可以說，機器人的時代已經到來。
此次大會上，英偉達推出了全球首款開源人形機器人通用基礎模型——GR00T N1，這是世界首款開源的、可定製的通用人形機器人基礎模型。
據介紹，GR00T N1採用雙系統架構，靈感來源於人類認知原理。其中，“系統1”是一個快速思考的行動模型，類似於人類的直覺和反射；“系統2”則是一個慢速思考模型，用於深思熟慮的決策制定。
黃仁勳還宣佈與谷歌DeepMind和迪士尼研究所合作開發開源物理引擎Newton，讓機器人學習如何更精確地處理複雜的任務。預計Newton物理引擎將於2025年晚些時候推出。
黃仁勳認為機器人市場具有非常大的爆發潛力，並稱它“很可能是最大的產業。”
期待如黃仁勳所說，AI時代，每個人都成為贏家。