新智元報(bào)道

編輯：KingHZ

【新智元導(dǎo)讀】推理模型開(kāi)始「自言自語(yǔ)」、量子計(jì)算進(jìn)入臨界點(diǎn)……AI大航海時(shí)代已然啟航，這不是一次產(chǎn)品發(fā)布會(huì)，而是未來(lái)的預(yù)言書(shū)。巴黎GTC大會(huì)，黃仁勛開(kāi)講了！這次他脫下了皮衣。

「AI是世界上創(chuàng)造的最偉大的平等工具。」

在巴黎，黃仁勛這樣說(shuō)道。

他表示，人工智能既不會(huì)引發(fā)反烏托邦式災(zāi)難，也不會(huì)導(dǎo)致壟斷，它是解放人類(lèi)的工具。

再巴黎GTC會(huì)議后的新聞發(fā)布會(huì)上，黃仁勛認(rèn)為AI的確改變了職場(chǎng)，但駁斥了Dario Amodei最近關(guān)于AI導(dǎo)致大裁員的預(yù)測(cè)：

每個(gè)人的工作都會(huì)發(fā)生變化。雖然部分崗位會(huì)被替代，但也會(huì)涌現(xiàn)出大量新職業(yè)……

當(dāng)公司更具生產(chǎn)力時(shí)，他們會(huì)雇傭更多人。

這次英偉達(dá)還簽了個(gè)大單：直接賣(mài)了1萬(wàn)塊GPU！

這些GPU將用于在德國(guó)建設(shè)全球首個(gè)工業(yè)AI云平臺(tái)，加速歐洲工業(yè)巨頭的制造應(yīng)用。

這次歐洲之行，英偉達(dá)收獲滿(mǎn)滿(mǎn)，包括與法國(guó)、德國(guó)、意大利等國(guó)家達(dá)成合作。

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此外，與多家公司和研究機(jī)構(gòu)建立了合作關(guān)系，包括與Mistral合作開(kāi)發(fā)AI云服務(wù)等。

黃仁勛還宣布了DGX Lepton項(xiàng)目，助力歐洲擴(kuò)大AI影響力：

DGX Cloud Lepton正在連接歐洲開(kāi)發(fā)者與全球AI基礎(chǔ)設(shè)施。我們正在與來(lái)自歐洲的伙伴共同打造AI工廠(chǎng)網(wǎng)絡(luò)，供開(kāi)發(fā)者、研究人員和企業(yè)將本地的突破性成果擴(kuò)展為全球性創(chuàng)新。

這意味著客戶(hù)能夠自動(dòng)將推理工作負(fù)載從不同的云平臺(tái)之間轉(zhuǎn)移，同時(shí)理論上保持相同的軟件用戶(hù)界面和體驗(yàn)。

如果DGX Lepton成功，它將為所有新云（neocloud）創(chuàng)建標(biāo)準(zhǔn)的用戶(hù)體驗(yàn)、價(jià)值和性能水平，這將導(dǎo)致這些新云陷入激烈的價(jià)格戰(zhàn)，最終使利潤(rùn)降至極低的商品水平。

這是英偉達(dá)首次在巴黎舉行GTC大會(huì)，拉開(kāi)2025年VivaTech的序幕，揭示了從智能體系統(tǒng)到AI工廠(chǎng)的下一階段AI計(jì)算。

從感知AI到自主AI

正是英偉達(dá)的GPU，使AI革命成為可能。

而AI，早已是英偉達(dá)關(guān)注的重點(diǎn)。

在巴黎GTC上，黃仁勛回顧了AI的發(fā)展，強(qiáng)調(diào)了AI在理解、感知、推理、規(guī)劃和執(zhí)行任務(wù)方面的進(jìn)步。

AI的第一波浪潮：感知智能

回到2012年，那時(shí)英偉達(dá)與開(kāi)發(fā)者合作，「深度學(xué)習(xí)」的新算法橫空出世，誕生了AlexNet，這被認(rèn)為是AI的宇宙大爆炸時(shí)刻。

AlexNet由Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever,和「深度學(xué)習(xí)教父」Hinton使用Cuda和C++開(kāi)發(fā)

在過(guò)去15年，AI的進(jìn)展非常迅速。

第一階段是讓計(jì)算機(jī)看懂圖像、聽(tīng)懂語(yǔ)音、識(shí)別模式。這就是「感知智能」。

第二波浪潮：生成式人工智能（GenerativeAI）

最近這五年，AI進(jìn)入了第二階段——生成式人工智能GenAI。

AI不只是識(shí)別，還能生成圖像、生成語(yǔ)言?xún)?nèi)容。

它擁有「多模態(tài)」能力——能夠同時(shí)理解圖像和文字，所以我們可以用文字“提示”AI去創(chuàng)作圖像。

這項(xiàng)能力極大地提升了我們生產(chǎn)內(nèi)容的效率。

AI能寫(xiě)、能畫(huà)、能說(shuō)、能演，這開(kāi)啟了「內(nèi)容生成革命」。

為了支持開(kāi)源生態(tài)，讓開(kāi)發(fā)者與企業(yè)也能擁有世界一流的大模型，于是英偉達(dá)打造了NeMo框架和Nemotron項(xiàng)目。

NeMo是NVIDIA開(kāi)發(fā)的全棧大模型平臺(tái)，而Nemotron是提升開(kāi)源模型質(zhì)量的專(zhuān)項(xiàng)計(jì)劃。

LLaMA Nemotron針對(duì)性強(qiáng)化了開(kāi)源的Llama模型，效率和準(zhǔn)確率大幅度提升。

在多個(gè)領(lǐng)域，Nemotron模型排名領(lǐng)先，性能優(yōu)異。

第三波浪潮：AgenticAI

現(xiàn)在進(jìn)入了第三波浪潮 ——智能體AI（Agentic AI）。

智能不僅僅是識(shí)別或生成內(nèi)容，更是能“理解、推理、規(guī)劃并執(zhí)行任務(wù)”。

我們正在開(kāi)啟新一波AI浪潮。

從根本上說(shuō)，智能是關(guān)于理解、感知、推理、規(guī)劃任務(wù)（如何解決問(wèn)題），然后執(zhí)行任務(wù)。

真正的智能包括三個(gè)核心循環(huán)：

• 感知（Perception）

• 推理（Reasoning）

• 規(guī)劃（Planning）

它允許應(yīng)用一些以前學(xué)過(guò)的規(guī)則，來(lái)解決從未見(jiàn)過(guò)的問(wèn)題。

這就是聰明人之所以聰明的原因，他們能夠解決復(fù)雜問(wèn)題，將問(wèn)題一步步分解，思考如何解決問(wèn)題；也許會(huì)進(jìn)行研究，也許會(huì)學(xué)習(xí)一些新信息，獲得一些幫助；使用工具，并一步步解決問(wèn)題。

智能體AI（Agentic AI）具備這些能力，它能將所學(xué)知識(shí)應(yīng)用到新問(wèn)題中，逐步拆解復(fù)雜問(wèn)題，找到解決方案。比如：

面對(duì)沒(méi)見(jiàn)過(guò)的問(wèn)題，AI可以自己想步驟、找工具、搜索資料、調(diào)用其他智能體、整合上下文，并一步步完成任務(wù)。

英偉達(dá)提供了完整的Agent平臺(tái)。

企業(yè)客戶(hù)正在用它構(gòu)建專(zhuān)屬Agent系統(tǒng)：

• Cisco（思科）：用于企業(yè)安全情報(bào)的AI平臺(tái)；

• SAP：將AI集成到業(yè)務(wù)自動(dòng)化；

• DeepL：用于翻譯系統(tǒng)的AI平臺(tái)；

• PhotoRoom：用于AI圖像與視頻編輯；

• Kodo（前Kodium）：AI代碼助手；

• Iola：語(yǔ)音交互系統(tǒng)；

• 全球最大臨床試驗(yàn)自動(dòng)化平臺(tái)：也使用NeMo構(gòu)建智能體。

第四波浪潮：進(jìn)入機(jī)器人時(shí)代

在實(shí)際實(shí)現(xiàn)中，智能體AI的具身化以及現(xiàn)在的生成能力正在生成運(yùn)動(dòng)。

這種AI不是生成視頻、圖像或文本，而是生成局部運(yùn)動(dòng)。它能夠行走，或者伸手抓取東西，使用工具。AI以物理形式具身化的能力基本上就是機(jī)器人技術(shù)。

這些能力，即實(shí)現(xiàn)智能體（基本上是信息機(jī)器人）和具身化AI（物理機(jī)器人）的基本技術(shù)，現(xiàn)在已經(jīng)擺在我們面前。

從虛擬世界走向現(xiàn)實(shí)，這就是「具身智能」（EmbodiedAI）的世界。機(jī)器人就是這種智能的物理體現(xiàn)。

目前，我們正處于兩個(gè)核心AI領(lǐng)域交匯的時(shí)刻：

（1）信息型機(jī)器人（像ChatGPT這樣的聊天助手）；

（2）實(shí)體型機(jī)器人（可以在物理世界中行動(dòng)的AI）。

這兩類(lèi)智能體現(xiàn)在都已經(jīng)成為現(xiàn)實(shí)，我們正在迎來(lái)AI發(fā)展的全新時(shí)代！

對(duì)于AI來(lái)說(shuō)，這真是令人興奮的時(shí)刻。

但這一切都始于都始于英偉達(dá)的第一張顯卡：GeForce 256。

GeForce 256

加速千行百業(yè)

GeForce帶來(lái)了計(jì)算機(jī)圖形。

這是有史以來(lái)開(kāi)發(fā)的第一個(gè)加速計(jì)算應(yīng)用程序，計(jì)算機(jī)圖形的發(fā)展令人難以置信。

GeForce將CUDA帶給世界，這使得機(jī)器學(xué)習(xí)研究人員和AI研究人員能夠推進(jìn)深度學(xué)習(xí)。

隨后，深度學(xué)習(xí)徹底改變了計(jì)算機(jī)圖形，并使我們將計(jì)算機(jī)圖形提升到全新的水平成為可能。

黃仁勛展示了計(jì)算機(jī)模擬：光子模擬、物理模擬、粒子模擬。

所有一切從根本上來(lái)說(shuō)都是模擬，而不是動(dòng)畫(huà)，也不是藝術(shù)。

它之所以看起來(lái)如此美麗，是因?yàn)槭澜绫旧砭褪敲利惖模瑪?shù)學(xué)也是美麗的。

那么，讓我們一起來(lái)看看吧。

這本質(zhì)上就是模擬，而且看起來(lái)非常美麗。

現(xiàn)在能夠模擬幾乎所有事物的規(guī)模和速度，可以將所有事物都變成數(shù)字孿生。

因?yàn)樗惺挛锒伎梢员粩?shù)字孿生，我們可以在將其投入物理世界之前，完全以數(shù)字方式進(jìn)行設(shè)計(jì)、規(guī)劃、優(yōu)化和操作。

一切都在軟件中構(gòu)建，英偉達(dá)將這一想法現(xiàn)在已經(jīng)成為現(xiàn)實(shí)：

所有物理事物都將以數(shù)字方式構(gòu)建。

所有宏偉的事物都將以數(shù)字方式構(gòu)建。

所有以巨大規(guī)模運(yùn)行的事物都將首先以數(shù)字方式構(gòu)建，并且會(huì)有數(shù)字孿生來(lái)操作它們。

現(xiàn)在的「GB300 NVL 72」看起來(lái)是這樣的。

該計(jì)算設(shè)備重兩噸半，1.2萬(wàn)個(gè)零件，大約300萬(wàn)美元。120千瓦，由150家工廠(chǎng)制造，200家技術(shù)合作伙伴與英偉達(dá)合作完成

它已經(jīng)完全投入生產(chǎn)。它被設(shè)計(jì)成一臺(tái)思考機(jī)器。

這意味著它能夠推理、規(guī)劃，并且像人一樣，花費(fèi)大量時(shí)間自言自語(yǔ)。

加速AI推理

推理模型正在自言自語(yǔ)，我們需要30到40倍的性能提升。

它不再是那種一問(wèn)一答的ChatGPT，現(xiàn)在是推理模型，當(dāng)思考時(shí)，它會(huì)生成更多的token。

它會(huì)一步步地分解問(wèn)題、推理；嘗試各種不同的路徑：也許是思維鏈（chain of thoughts），也許是思維樹(shù)（tree of thoughts）的最佳結(jié)果。

它會(huì)反思自己的答案。

可能你已經(jīng)看到這些研究模型在反思答案，說(shuō)「這是一個(gè)好答案嗎？你能做得更好嗎？」然后推理模型會(huì)說(shuō)：「哦，是的，我能做得更好。」然后回去思考更多。

因此，這些思考模型、推理模型實(shí)現(xiàn)了令人難以置信的性能，但這需要更多的算力。

而最終的結(jié)果，MVLink 72 Blackwells的架構(gòu)，帶來(lái)了性能的巨大飛躍，在僅僅一代之內(nèi)實(shí)現(xiàn)30到40倍的性能提升。

根據(jù)摩爾定律，半導(dǎo)體物理學(xué)，每三到五年只有大約兩倍的性能提升。

而解讀下圖的方式是：X軸代表它思考的速度。Y軸代表工廠(chǎng)在同一時(shí)間支持大量用戶(hù)時(shí)的產(chǎn)出量。

加速計(jì)算

英偉達(dá)曾經(jīng)夢(mèng)想，創(chuàng)建全新的計(jì)算平臺(tái)，去完成傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)無(wú)法完成的任務(wù)。

他們加速了CPU，創(chuàng)造了一種全新的計(jì)算方式，稱(chēng)為「加速計(jì)算」。

他們最初的應(yīng)用之一是分子動(dòng)力學(xué)模擬。從那以后，他們走過(guò)了漫長(zhǎng)的道路，開(kāi)發(fā)了無(wú)數(shù)的庫(kù)。

事實(shí)上，使加速計(jì)算與眾不同的原因在于，它不僅僅是一個(gè)新的處理器，也不僅僅是你編譯代碼就能運(yùn)行的軟件。

你必須徹底重新設(shè)計(jì)你的計(jì)算方式，重新構(gòu)思你的算法。而這對(duì)大多數(shù)人來(lái)說(shuō)極其困難——

要將軟件和算法重新構(gòu)建為高度并行化的形式并不容易。

所以，他們創(chuàng)建了各種庫(kù)，幫助每一個(gè)行業(yè)、每一個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)加速。

每一個(gè)這樣的庫(kù)都為開(kāi)發(fā)者打開(kāi)了新的可能。

比如：

• 計(jì)算光刻，也許是今天半導(dǎo)體設(shè)計(jì)中最重要的應(yīng)用之一；它在臺(tái)積電、三星等大型晶圓廠(chǎng)中運(yùn)行，在芯片制造之前會(huì)運(yùn)行一個(gè)基于反物理算法的流程，稱(chēng)為Computational Lithography（計(jì)算光刻）。

• 稀疏求解器、代數(shù)多重網(wǎng)格求解器等。

• cuOpt：剛剛開(kāi)源的應(yīng)用庫(kù)，它能加速?zèng)Q策制定，優(yōu)化數(shù)百萬(wàn)變量和約束的問(wèn)題，比如旅行商問(wèn)題。

這些只是他們提供的部分庫(kù)。

他們有400多個(gè)類(lèi)似的庫(kù)，每一個(gè)都加速特定的應(yīng)用領(lǐng)域，每一個(gè)都為行業(yè)打開(kāi)新的可能。

另一個(gè)極其重要的是CUDA Q。它將CUDA擴(kuò)展到量子經(jīng)典領(lǐng)域。

量子計(jì)算拐點(diǎn)

英偉達(dá)開(kāi)發(fā)CUDAQ已經(jīng)好幾年了。

黃仁勛認(rèn)為：「量子計(jì)算正在發(fā)生拐點(diǎn)。」

眾所周知，在近30年前，第一個(gè)物理量子比特就被演示了。

第一一個(gè)糾錯(cuò)算法于1995年被發(fā)明，而在2023年，將近30年后，世界上第一個(gè)邏輯量子比特由谷歌演示。從那時(shí)起，幾年后，邏輯量子比特的數(shù)量（由大量帶糾錯(cuò)的物理量子比特表示）開(kāi)始增長(zhǎng)。

就像摩爾定律一樣，完全可以預(yù)期每5年邏輯量子比特增加10倍，每10年增加100倍。這些邏輯量子比特將得到更好的糾錯(cuò)，更健壯，性能更高，更有彈性，當(dāng)然也將繼續(xù)可擴(kuò)展。

英偉達(dá)與世界各地的量子計(jì)算公司以多種不同的方式合作，而歐洲相關(guān)從業(yè)者最多。

現(xiàn)在，英偉達(dá)很清楚：「我們已經(jīng)觸手可及，能夠在未來(lái)幾年將量子計(jì)算，量子經(jīng)典計(jì)算應(yīng)用于可以解決一些有趣問(wèn)題的領(lǐng)域。」

這是真正激動(dòng)人心的時(shí)刻。

在接下來(lái)的幾年里，或者至少是下一代超級(jí)計(jì)算機(jī)，都將配備QPU，并且QPU將連接到GPU。QPU當(dāng)然會(huì)進(jìn)行量子計(jì)算，而GPU將用于預(yù)處理、控制、糾錯(cuò)（這將是計(jì)算密集型的）、后處理等。

就像加速CPU一樣，現(xiàn)在有QPU與GPU協(xié)同工作，以實(shí)現(xiàn)下一代計(jì)算。

參考資料：

https://www.youtube.com/watch?v=X9cHONwKkn4%20

https://www.nvidia.cn/gtc/paris/keynote/

https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-builds-worlds-first-industrial-ai-cloud-to-advance-european-manufacturing

https://media.iprsoftware.com/219/files/20255/gtc-paris-2025-keynote-deck.pdf

https://fortune.com/2025/06/11/nvidia-jensen-huang-disagress-anthropic-ceo-dario-amodei-ai-jobs/

https://abcnews.go.com/Technology/wireStory/nvidia-chief-calls-ai-greatest-equalizer-warns-europe-122745910

https://x.com/SemiAnalysis_/status/1932802502069755956

https://blogs.nvidia.cn/blog/nvidia-dgx-cloud-lepton-connects-europes-developers-to-global-nvidia-compute-ecosystem/