黃仁勛和英偉達的野心，一直是「整個地球」
「瘋球了，徹底瘋球了！」
「這是什么？泰勒·斯威夫特的演唱會嗎？」
當地時間 3 月 18 日中午，美國加州圣何塞 SAP 體育中心，超過萬人的冰球體育館內座無虛席。
這是 2024 年英偉達的 GTC 大會現場，人們等待的并不是 1 米 80 的白人女星，而是一位身穿皮衣的亞裔中年男性——英偉達創始人兼 CEO 黃仁勛。
15 個月內市值暴漲 6 倍至超過 2 萬億美元，成為繼蘋果和微軟之后的全球第三大科技公司，并且仍然看不到增長的天花板——是的，從某種意義上看，黃仁勛可能比斯威夫特更像一個「搖滾巨星」。
時隔 5 年再度回歸線下的 GTC，現場爆滿。開場，老黃打趣道：「你要意識到，這不是一場演唱會，而是一個開發者大會」。面對「粉絲」的熱情歡呼，黃仁勛也不禁用調侃作為開場白。
很難想象能有一個會議容納如此多不同行業背景的人，從氣候技術到無線電科學、從機器人到自動駕駛、從 IT 業到非 IT 業?！缸谶@個會場里的你我他，代表世界上 100 萬億美元的行業」。
而把如此多行業和英偉達締結聯系的，正是 AI。以大語言模型為核心的 AI 正在席卷幾乎所有行業，英偉達為各行各業的 AI 變革提供算力引擎。
兩萬億美元市值如何「坐實」、如何用算力繼續推送新一波的 AI 浪潮、更重要的是，英偉達如何成為「新計算時代」的王者？面對這些巨型問題，今年的這場 GTC 大會對于英偉達來說，尤其重要。
英偉達最新的 GPU 產品系列｜圖片來源：Nvidia
在長達 2 小時的開場演講中，黃仁勛介紹了當下爆火的 AI 背后，英偉達準備好的新引擎：新計算架構下的硬件、軟件、服務，點燃了一個加速生成式 AI 應用的新生態：
硬件上，新 Blackwell 架構 GPU 組成的 GB200「新核彈」，將提供 4 倍于 Hopper 的訓練性能，大模型參數達到了萬億級別。
軟件層面，NIM「數字盒子」，讓企業能更簡單的在英偉達平臺上定制大模型；Omniverse 將機器人、無人駕駛和數字孿生的訓練和應用融合在一個平臺之中。
從這次發布會，你可以看到英偉達一方面通過「新 AI 核彈」穩固自己「生成 AI 算力基建」的地位；另一方面通過 NIM、Omniverse 進一步擴大產業鏈下游，力求將自己的客戶——大模型公司——逐漸管道化；同時利用 Thor+ Omniverse 成為數字孿生、無人駕駛以及機器人等新興行業最重要的基礎平臺。
在發布預測天氣的 Earth-2 模型時，黃仁勛背后出現了一張地球的衛星圖片?！杆囊靶囊恢倍际钦麄€地球，無論是物理的，還是虛擬的?！瓜矚g瞎猜的人，可能會寫下這樣的圖注。
Blackwell，專為 Transformer 而生
過去10年，隨著AI的代際發展，英偉達提供所需算力的速度也在加快。
現在，生成式 AI 時代，英偉達計算平臺進入下一個周期——Blackwell。這一新架構是繼兩年前推出的 Hopper 架構以來的全新架構。
黃仁勛在臺上介紹新架構芯片的優勢時打趣道：「這是 Blackwell（左邊），這是 Hopper（右邊），Hopper 沒關系，你的表現也很好」。｜圖片來源：Nvidia
與之前的 Hopper GPU 一樣，Blackwell GPU 將作為獨立 GPU 提供，或者兩個 Blackwell GPU 可以組合并與英偉達的 Grace CPU 配對，創建一個超級芯片 GB200。
GB200 同過去架構的 AI 芯片性能對比｜圖片來源：Nvidia
作為一個超大規模的芯片，GB200 通過 900GB/s 超低功耗的片間互聯，將兩個 B200 GPU 與 Grace CPU 相連。
英偉達表示，該系統可以部署 27 萬億參數的模型。這甚至比最大的模型（例如 GPT-4）還要大得多，據報道 GPT-4 有 1.7 萬億個參數。
為了實現超高的 AI 性能，搭載 GB200 的系統可與英偉達 Quantum-X800 InfiniBand 和 Spectrum-X800 以太網平臺連接。這兩個平臺均可提供速度高達 800Gb/s 的高性能網絡。
黃仁勛手捧兩種 Blackwell 架構解決方案說「我得小心點，這個值多少錢，100 億美元？當然第二塊就便宜了，50 億吧?！梗鼒D片來源：Nvidia
DGX GB200 的數據性能爆表｜圖片來源：Nvidia
Nvidia 還發布了 GB200 NVL72 液冷機架系統，其中包含 36 顆 GB200 Grace Blackwell Superchips。Nvidia 表示，與當前的 H100 GPU 相比，該系統的推理工作負載性能提高了 30 倍。
作為英偉達在 AI 訓練和推理方面的新的頂級領導者，Blackwell GPU 和 GB200 超級芯片也將被引入云平臺 NVIDIA DGX B200 系統中，用以模型訓練、微調和推理。所有 NVIDIA DGX 平臺均包含用于企業級開發和部署的 NVIDIA AI Enterprise 軟件。
亞馬遜，谷歌、微軟和甲骨文將通過云服務出售 GB200 的訪問權限。
定制大模型，更簡單
數據顯示，在這一波 AI 浪潮中，英偉達提供的 AI 算力可能達到了所有所需算力的 90% 甚至更高。而怎樣才能賣出更多算力？顯然是讓更多企業用上大模型。
企業想要使用大模型，通常需要進行微調和私有化部署，才能對自己的企業的業務有所助益。而在目前，通常通過部署模型的云廠商或者小的服務商完成。
此次發布會上，英偉達則推出了自己的模型定制服務，Nvidia Inference Manager，簡稱 NIM，來實現有英偉達硬件的地方，就可以進行簡單的調試使用大模型。
黃仁勛講解 NIM ｜圖片來源：Nvidia
NIM 被形容為一個數字盒子，在英偉達提供的網站下載即可使用。
盒子中包含幾個要件。首先是基礎大模型，有多種相關模型可供選擇，黃仁勛提到其中包括開源模型如 Llama，來自合作伙伴的模型，也包括英偉達自己創建的一些模型——例如英偉達剛剛在 GTC 公布了一個新的天氣預測模型。
按照英偉達的說法，它們都是根據英偉達硬件已經優化好的，無論你的硬件是筆記本電腦這樣只有一塊 CPU 的，還是公司級別有多個 GPU 節點的，都可以直接使用。
第二是可以幫助用戶微調大模型的工具，這包含多項微服務。
比如，英偉達 2023 年 11 月宣布的 NVIDIA NeMo Retriever 技術，就被集成在整個的微服務中，可以幫助企業啟用 RAG 功能——簡單來說就是幫助企業更好地使用自己的專有數據。
黃仁勛在演講中舉例子道：只下載了 Llama 2 模型時，他向 Llama2 提問公司獨有的編程語言方面的問題，Llama 2 無法很好地回答。而將公司的私有數據提供給大模型之后，大模型不但能回答出這個問題了，還能夠使用公司獨有的編程語言進行編程了。
學習過公司數據的大模型可以很好地幫助企業提高效率 ｜圖片來源：Nvidia
除了 RAG 增強，還有一系列的微服務可以幫助用戶使用大模型。包括 Lemo 檢索器，幫助信息的快速檢索，數字人的微服務，幫助用戶創建數字人等等。都包含在微服務中。
「未來我們將怎么構筑軟件？應該不是一行行地寫代碼?！裹S仁勛講到，「很有可能是一個超級 AI 將任務分解，再交給一個一個的 NIM 去做?！?/p>
這樣的 NIM，則可以被安裝在任何英偉達硬件適配的地方。比如英偉達的 DGX 系統上，任何云上、企業私有的數據中心、或者是個人的硬件上。黃仁勛直接在演講中說道：「我們是 AI 鑄造廠?！?/p>
這項微服務，現在開發者可以免費試用。而企業則需要在企業軟件訂閱中，之前有消息稱，每個 GPU 每年收取費用 4500 美元。
「現實 AI」：數字倉庫和機器人
在推進算力和算力的使用上，英偉達是認真的。英偉達在二十年前就做出了 CUDA，推崇加速計算，今日的碩果累累來自于二十年前種下的因。
黃仁勛開場時回顧二十年前，半開玩笑地講到：「當時我們已經算到了有今日?！?/p>
而黃仁勛看到的未來是什么樣的呢？
在今天的 GTC 上，我們也小小地瞥見了一下黃仁勛眼中的未來：在世界的底層，是無限擴展的、不竭的算力，在中層，是數字孿生，是 simulation，是依靠算力帶來的對物理世界的無限精準的模仿，實驗和預測，而在上層，則是一個依靠算力達到最優解的世界——在這個世界里，人與機器人共生。一切第一次發生的，都是發生過無數次的。
這其中，英偉達 2021 年開始推出的 Omniverse，就是中間層非常重要的工具。
Omniverse 是英偉達擅長的計算機圖形、人工智能、科技計算和物理模擬真正大一統的平臺，能夠對環境實現 1:1 的數字孿生。
此次發布會，結合人工智能的浪潮，Omniverse 展現了許多新的應用可能。
Omniverse 可以為現在最火的具身智能，提供一個訓練場所。英偉達表示，英偉達建立了 Isaac Lab，一款機器人學習應用程序，用于在 Omniverse Isaac 模擬器上進行訓練。通過新的計算編排服務，可以在基于物理的模擬中訓練機器人，并能零次訓練（zero-shot）遷移到實際環境。
機器人模型將使機器人能夠從少量人類演示中學習，從視頻中理解人類、在模擬中訓練模型，并最終直接部署到物理機器人上。
黃仁勛還在發布會上宣布了 Project GR00T 項目，GR00T 是一個用于人形機器人的通用基礎模型，基于 Jetson Thor（英偉達的一款GPU）來開發生產機器人。
黃仁勛與人形機器人「站在一起」，其中部分機器人來自中國公司｜圖片來源：Nvidia
除此之外，英偉達還展示了一個數字倉庫的案例。
數字倉庫感知和規劃了人和機器人的路線｜圖片來源：Nvidia
視頻中，展示了一個一個 10 萬平方英尺倉庫的 Omniverse 模擬環境，它整合了運行視頻、Isaac 感知器堆棧的數字工人 AMR、來自 100 個模擬天花板安裝攝像頭的整個倉庫的集中活動地圖等。
在視頻中，一個數字工人 AMR 的原定計劃的路線上，發生了一起事故，路徑受阻。英偉達 Metropolis 可以實時改變路徑規劃。通過基于生成式 AI 的 Metropolis 視覺基礎模型，操作員甚至可以使用自然語言提問發生了什么事情。
在此次 GTC 上，英偉達宣布，將創建 Omniverse Cloud 的 api，而且將非常易用，企業可以更容易地使用 Omniverse，同時其中還將有 AI 的能力。比如可以直接用自然語言場景描述，創建仿真環境的 3D 圖像。
同時，英偉達宣布與 Vision Pro 達成合作，Omniverse Cloud 將能夠向 Vision Pro 串流?！笍奶摂M車上下來，穿過車門的感覺，非常奇怪，但也非常棒?！裹S仁勛講到，「Vision Pro 將把你帶入 Omniverse Cloud，你能夠體驗到的工作流是無與倫比的?！?/p>
超過 1 萬人在現場觀看 Keynote，900 場以上的分享以及數百家展商，2024 年 GTC 被戲稱為「AI 界的伍德斯托克」——除了蘋果公司，少有公司能讓科技變成一種人人想要「沾上邊」的時尚。畢竟，在「生成式 AI」代表未來的當下，每個人都想成為那個跟上潮流的人。
英偉達無疑是那個潮流背后最大的推手之一，同時也是目前最大的受益方，它需要做的，是為所有人提供更大的夢想，和更多的算力。順便，或許，成為全球市值最高的公司，沒有之一。
