英伟达 GTC 大会已经成了 AI 界超级碗，没有剧本也没有提词器，中途黄仁勋被线缆卡住，反而是这场高浓度 AI 发布会里最有人味的片段，在当今提前基本提前彩排或录播的科技发布会里已经很稀缺了。
刚刚，黄仁勋再次发布了全新一代核弹级 AI 芯片，不过这场发布会的还有个隐藏主角——DeepSeek。
由于智能体 AI（Agentic AI）和推理能力的提升，现在所需的计算量至少是去年此时预估的 100 倍。
推理成本效率给 AI 行业带来影响，而不是简单地堆积计算能力，成为贯穿这场发布会的主线。英伟达要变成 AI 工厂，让 AI 以超越人类的速度学习和推理。
推理本质上是一座工厂在生产 token，而工厂的价值取决于能否创造收入和利润。因此，这座工厂必须以极致的效率打造。
黄仁勋掏出的英伟达新「核弹」也在告诉我们，未来的人工智能竞争不在于谁的模型更大，而在于谁的模型具有最低的推理成本和更高推理的效率。
除了全新 Blackwell 芯片，还有两款「真·AI PC」
全新的 Blackwell 芯片代号为「Ultra」，也就是 GB300 AI 芯片，接棒去年的「全球最强 AI 芯片」B200，再一次实现性能上的突破.
Blackwell Ultra 将包括英伟达 GB300 NVL72 机架级解决方案，以及英伟达 HGX B300 NVL16 系统。
Blackwell Ultra GB300 NVL72 将于今年下半年发布，参数细节如下：
- 1.1 EF FP4 Inference：在进行 FP4 精度的推理任务时，能够达到 1.1 ExaFLOPS（每秒百亿亿次浮点运算）。
- 0.36 EF FP8 Training：在进行 FP8 精度的训练任务时，性能为 1.2 ExaFLOPS。
- 1.5X GB300 NVL72：与 GB200 NVL72 相比，性能为 1.5 倍。
- 20 TB HBM3：配备了 20TB HBM 内存，是前代的 1.5 倍
- 40 TB Fast Memory：拥有 40TB 的快速内存，是前代的 1.5 倍。
- 14.4 TB/s CX8：支持 CX8，带宽为 14.4 TB/s，是前代的 2 倍。
单个 Blackwell Ultra 芯片将和前代一样提供相同的 20 petaflops（每秒千万亿次浮点运算） AI 性能，但配备更多的 288GB 的 HBM3e 内存。
如果说 H100 更适合大规模模型训练，B200 在推理任务中表现出色，那么 B300 则是一个多功能平台，预训练、后训练和 AI 推理都不在话下。
英伟达还特别指出，Blackwell Ultra 也适用于 AI 智能体，以及用于训练机器人和汽车自动驾驶的「物理 AI」。
为了进一步增强系统性能，Blackwell Ultra 还将与英伟达的 Spectrum-X 以太网和英伟达 Quantum-X800 InfiniBand 平台集成，为系统中的每个 GPU 提供 800Gb/s 的数量吞吐量，帮助 AI 工厂和云数据中心能够更快处理 AI 推理模型。
除了 NVL72 机架，英伟达还推出了包含单个 GB300 Blackwell Ultra 芯片的台式电脑 DGX Station。Blackwell Ultra 之外，这个主机还将配备 784GB 的同一系统内存，内置 800Gbps 英伟达 ConnectX-8 SuperNIC 网络，能够支持 20 petaflops 的 AI 性能。
而之前在 CES 2025 展示的「迷你主机」Project DIGITS 也正式被命名为 DGX Spark，搭载专为桌面优化的 GB10 Grace Blackwell 超级芯片，每秒可提供高达 1000 万亿次 AI 计算操作，用于最新 AI 推理模型的微调和推理，包括 NVIDIA Cosmos Reason 世界基础模型和 NVIDIA GR00T N1 机器人基础模型。
黄仁勋表示，借助 DGX Station 和 DGX Spark，用户可以在本地运行大模型，或者将其部署在 NVIDIA DGX Cloud 等其他加速云或者数据中心基础设施上。
这是 AI 时代的计算机。
DGX Spark 系统现已开放预订，而 DGX Station 预计将由华硕、戴尔、惠普等合作伙伴于今年晚些时候推出。
下一代 AI 芯片 Rubin 官宣，2026 年下半年推出
英伟达一直以科学家的名字为其架构命名，这种命名方式已成为英伟达文化的一部分。这一次，英伟达延续了这一惯例，将下一代 AI 芯片平台命名为「Vera Rubin」，以纪念美国著名天文学家薇拉·鲁宾（Vera Rubin）。
黄仁勋表示，Rubin 的性能将达到 Hopper 的 900 倍，而 Blackwell 相较 Hopper 已实现了 68 倍的提升。
其中，Vera Rubin NVL144 预计将在 2026 年下半年发布。参数信息省流不看版：
- 3.6 EF FP4 Inference：在进行 FP4 精度的推理任务时，能够达到 3.6 ExaFLOPS（每秒百亿亿次浮点运算）。
- 1.2 EF FP8 Training：在进行 FP8 精度的训练任务时，性能为 1.2 ExaFLOPS。
- 3.3X GB300 NVL72：与 GB300 NVL72 相比，性能提升了 3.3 倍。
- 13 TB/s HBM4：配备了 HBM4，带宽为 13TB/s。
- 75 TB Fast Memory：拥有 75 TB 的快速内存，是前代的 1.6 倍。
- 260 TB/s NVLink6：支持 NVLink 6，带宽为 260 TB/s，是前代的 2 倍。
- 28.8 TB/s CX9：支持 CX9，带宽为 28.8 TB/s，是前代的 2 倍。
标准版 Rubin 将配备 HBM4，性能比当前的 Hopper H100 芯片大幅提升。
Rubin 引入名为 Grace CPU 的继任者——Veru，包含 88 个定制的 Arm 核心，每个核心支持 176 个线程，并通过 NVLink-C2C 实现 1.8 TB/s 的高带宽连接。
英伟达表示，定制的 Vera 设计将比去年 Grace Blackwell 芯片中使用的 CPU 速度提升一倍。
与 Vera CPU 搭配时，Rubin 在推理任务中的算力可达 50 petaflops，是 Blackwell 20 petaflops 的两倍以上。此外，Rubin 还支持高达 288GB 的 HBM4 内存，这也是 AI 开发者关注的核心规格之一。
实际上，Rubin 由两个 GPU 组成，而这一设计理念与当前市场上的 Blackwell GPU 类似——后者也是通过将两个独立芯片组装为一个整体运行。
从 Rubin 开始，英伟达将不再像对待 Blackwell 那样把多 GPU 组件称为单一 GPU，而是更准确地按照实际的 GPU芯 片裸片数量来计数。
互联技术也升级了，Rubin 配备第六代 NVLink，以及支持 1600 Gb/s 的 CX9 网卡，能够加速数据传输并提升连接性。
除了标准版 Rubin，英伟达还计划推出 Rubin Ultra 版本。
Rubin Ultra NVL576 则将于 2027 年下半年推出。参数细节如下：
- 15 EF FP4 Inference：在 FP4 精度下进行推理任务时，性能达到 15 ExaFLOPS。
- 5 EF FP8 Training：在 FP8 精度下进行训练任务时，性能为 5 ExaFLOPS。
- 14X GB300 NVL72：相比 GB300 NVL72，性能提升 14 倍。
- 4.6 PB/s HBM4e：配备 HBM4e 内存，带宽为 4.6 PB/s。
- 365 TB Fast Memory：系统拥有 365 TB 的快速内存，是前代的 8 倍。
- 1.5 PB/s NVLink7：支持 NVLink 7，带宽为 1.5 PB/s，是前代的 12 倍。
- 115.2 TB/s CX9：支持 CX9，带宽为 115.2 TB/s，是前代的 8 倍。
在硬件配置上，Rubin Ultra 的 Veras 系统延续了 88 个定制 Arm 核心的设计，每个核心支持 176 个线程，并通过 NVLink-C2C 提供 1.8 TB/s 的带宽。
而 GPU 方面，Rubin Ultra 集成了 4 个 Reticle-Sized GPU，每颗 GPU 提供 100 petaflops 的 FP4 计算能力，并配备 1TB 的 HBM4e 内存，在性能和内存容量上都达到了新的高度。
为了在瞬息万变的市场竞争中站稳脚跟，英伟达的产品发布节奏已经缩短至一年一更。发布会上，老黄也正式揭晓下一代 AI 芯片的命名——物理学家费曼(Feynman)。
随着 AI 工厂的规模不断扩大，网络基础设施的重要性愈发凸显。
为此，英伟达推出了 Spectrum-X
和 Quantum-X 硅光网络交换机，旨在帮助 AI 工厂实现跨站点连接数百万 GPU，同时显著降低能耗和运营成本。
Spectrum-X Photonics 交换机具有多种配置，包括：
- 128 端口 800Gb/s或 512 端口 200Gb/s 配置，总带宽达 100Tb/s
- 512 端口 800Gb/s或 2048 端口200Gb/s配置，总吞吐量达 400Tb/s
与之配套的 Quantum-X Photonics 交换机则基于 200Gb/s SerDes 技术，提供 144 端口 800Gb/s 的 InfiniBand 连接，并采用液冷设计高效冷却板载硅光子组件
与上一代产品相比，Quantum-X Photonics 交换机为 AI 计算架构提供 2 倍速度和 5 倍可扩展性。
Quantum-X Photonics InfiniBand 交换机预计于今年晚些时候上市，而 Spectrum-X Photonics 以太网交换机预计将于 2026 年推出。
随着 AI 的快速发展，对数据中心的带宽、低延迟和高能效需求也急剧增加。
英伟达 Spectrum-X Photonics 交换机采用了一种名为 CPO 的光电子集成技术。其核心是将光引擎（就是能处理光信号的芯片）和普通的电子芯片（比如交换芯片或 ASIC 芯片）放在同一个封装里。
这种技术的好处很多：
- 传输效率更高：因为距离缩短，信号传输更快。
- 功耗更低：距离短了，传输信号需要的能量也少了。
- 体积更小：把光和电的部件集成在一起，整体体积也变小了，空间利用率更高。
AI 工厂的「操作系统」Dynamo
未来将没有数据中心，只有 AI 工厂。
黄仁勋表示，未来，每个行业、每家公司拥有工厂时，都将有两个工厂：一个是他们实际生产的工厂，另一个是 AI 工厂，而 Dynamo 则是专门为「AI 工厂」打造的操作系统。
Dynamo 是一款分布式推理服务库，为需要 token 但又无法获得足够 token 的问题提供开源解决方案。
简单来说，Dynamo 有四个方面的优势：
- GPU 规划引擎，动态调度 GPU 资源以适应用户需求
- 智能路由器，减少 GPU 对重复和重叠请求的重新计算，释放更多算力应对新的传入请求
- 低延迟通信库，加速数据传输
- 内存管理器，智能在低成本内存和存储设备中的推理数据
人形机器人的露脸环节，永远不会缺席
人形机器人再一次成为了 GTC 大会的压轴节目，这次英伟达带来了 Isaac GR00T N1，全球首款开源人形机器人功能模型。
