CES 2025：NVIDIA CEO 表示 AI 正以「惊人速度」发展 [译]

CES 2025：NVIDIA CEO 表示 AI 正以「惊人速度」发展 [译]

NVIDIA 创始人兼 CEO 黄仁勋在 CES 2025 上发表了 90 分钟的主题演讲，介绍了推动游戏、自动驾驶汽车、机器人和智能 AI 发展的新产品。

他在拉斯维加斯 Michelob Ultra Arena 向超过 6000 名观众表示，AI「正以惊人的速度发展」。

「这始于感知型 AI — 理解图像、文字和声音。然后是生成式 AI — 创造文本、图像和声音」，黄仁勋说道，「现在，我们正在进入『物理 AI』时代，这种 AI 可以处理、推理、规划和行动。」

黄仁勋解释说，NVIDIA 的 GPU 和平台是这一转型的核心，推动着游戏、机器人和自动驾驶汽车（AV）等领域的突破性进展。

黄仁勋的主题演讲展示了 NVIDIA 最新创新如何推动这个新的 AI 时代，其中包括几项重大发布：

• 刚刚发布的 NVIDIA Cosmos 平台通过新的模型和视频数据处理管道，推进机器人、自动驾驶汽车和视觉 AI 的物理 AI 发展。
• 新的基于 NVIDIA Blackwell 架构的 GeForce RTX 50 系列 GPU，提供惊人的视觉效果和前所未有的性能提升。
• 在 CES 上为 RTX PC 推出的 AI 基础模型，具备 NVIDIA NIM 微服务和用于制作数字人物、播客、图像和视频的 AI 蓝图。
• 全新的 NVIDIA Project DIGITS 将 NVIDIA Grace Blackwell 的强大功能带到开发者的桌面，其紧凑的包装几乎可以放入口袋。
• NVIDIA 正与丰田合作，使用运行 NVIDIA DriveOS 的 NVIDIA DRIVE AGX 车载计算机开发安全的下一代汽车。

黄仁勋开场回顾了 NVIDIA 三十年的历程。1999 年，NVIDIA 发明了可编程 GPU。他说，从那时起，现代 AI 从根本上改变了计算的工作方式。「技术栈的每一层都发生了转变，在短短 12 年内就完成了这一惊人的转变。」

用 GeForce RTX 50 系列革新图形技术

「GeForce 让 AI 走向大众，现在 AI 正回归 GeForce」，黄仁勋说。

随后，他介绍了 NVIDIA GeForce RTX 5090 GPU，这是迄今为止最强大的 GeForce RTX GPU，拥有 920 亿个晶体管，每秒可提供 3352 万亿次 AI 运算（TOPS）。

「这就是我们全新的 GeForce RTX 50 系列，Blackwell 架构」，黄仁勋高举着这款全黑色 GPU，并指出它能够利用先进的 AI 实现突破性的图形效果。「这款 GPU 简直就是野兽。」

「即使机械设计也是个奇迹」，黄仁勋说，并指出这款显卡有两个冷却风扇。

该 GPU 系列还将推出更多型号。GeForce RTX 5090 和 GeForce RTX 5080 台式机 GPU 计划于 1 月 30 日上市。GeForce RTX 5070 Ti 和 GeForce RTX 5070 台式机将于 2 月开始上市。笔记本电脑 GPU 预计将于 3 月推出。

DLSS 4 引入了多帧生成技术，与完整的 DLSS 技术套件协同工作，将性能提升至 8 倍。NVIDIA 还发布了 NVIDIA Reflex 2，可将 PC 延迟降低高达 75%。

黄仁勋解释说，最新一代的 DLSS 可以为我们计算的每一帧生成三个额外的帧。「因此，我们能够以极高的性能进行渲染，因为 AI 需要进行的计算更少。」

RTX Neural Shaders 使用小型神经网络来改善实时游戏中的纹理、材质和光照。RTX Neural Faces 和 RTX Hair 推进实时面部和头发渲染，使用生成式 AI 来制作有史以来最逼真的数字角色。RTX Mega Geometry 将光线追踪三角形的数量提高了 100 倍，提供更多细节。

利用 Cosmos 推进物理 AI

除了图形技术的进步，黄仁勋还介绍了 NVIDIA Cosmos 世界基础模型平台，称其为机器人和工业 AI 领域的游戏规则改变者。

黄仁勋解释说，AI 的下一个前沿是物理 AI。他将这一时刻比作大语言模型对生成式 AI 的变革性影响。

「通用机器人的 ChatGPT 时刻即将到来」，他解释道。

与大语言模型一样，世界基础模型对推进机器人和自动驾驶汽车开发至关重要，但并非所有开发者都具备训练自己模型的专业知识和资源，黄仁勋说道。

Cosmos 整合了生成模型、分词器和视频处理管道，为自动驾驶汽车和机器人等物理 AI 系统提供动力。

Cosmos 旨在为 AI 模型带来预见性和多元宇宙模拟的能力，使其能够模拟每一种可能的未来并选择最佳行动。

黄仁勋解释说，Cosmos 模型可以接收文本、图像或视频提示，并生成视频形式的虚拟世界状态。「Cosmos 的生成优先考虑自动驾驶汽车和机器人用例的独特要求，如真实世界环境、照明和物体持续性。」

包括 1X、Agile Robots、Agility、Figure AI、Foretellix、Fourier、Galbot、Hillbot、IntBot、Neura Robotics、Skild AI、Virtual Incision、Waabi 和小鹏汽车在内的领先机器人和汽车公司，以及网约车巨头优步，都是首批采用 Cosmos 的企业。

Cosmos 采用开放许可，可在 GitHub 上获取。

用 AI 基础模型赋能开发者

除了机器人和自动驾驶汽车，NVIDIA 还通过 AI 基础模型赋能开发者和创作者。

黄仁勋介绍了面向 RTX PC 的 AI 基础模型，这些模型可以增强数字人物、内容创作、生产力和开发能力。

「这些 AI 模型在每个云端都能运行，因为 NVIDIA GPU 现在在每个云端都可用」，黄仁勋说。「它在每个 OEM 厂商都可用，所以你可以直接使用这些模型，将它们整合到你的软件包中，创建 AI 代理，并在客户想要运行软件的任何地方部署它们。」

这些模型以 NVIDIA NIM 微服务的形式提供，由新的 GeForce RTX 50 系列 GPU 加速。

这些 GPU 具备运行所需的一切条件，增加了对 FP4 计算的支持，将 AI 推理提升了 2 倍，并使生成式 AI 模型能够在本地运行，与前代硬件相比，内存占用更小。

黄仁勋解释了面向创作者的新工具的潜力：「我们正在创建大量蓝图供我们的生态系统使用。所有这些都是完全开源的，因此你可以使用它并修改这些蓝图。」

顶级 PC 制造商和系统构建商正在推出配备 GeForce RTX 50 系列 GPU 的支持 NIM 的 RTX AI PC。「AI PC 即将来到你身边」，黄仁勋说。

虽然这些工具将 AI 功能带入个人计算领域，但 NVIDIA 也在推进汽车行业的 AI 驱动解决方案，在这个领域，安全和智能至关重要。

自动驾驶汽车创新

黄仁勋宣布了 NVIDIA DRIVE Hyperion AV 平台，该平台基于新的 NVIDIA AGX Thor 系统芯片（SoC）构建，专为生成式 AI 模型设计，提供先进的功能安全和自动驾驶功能。

「自动驾驶汽车革命已经到来」，黄仁勋说。「构建自动驾驶汽车，就像所有机器人一样，需要三台计算机：NVIDIA DGX 用于训练 AI 模型，Omniverse 用于测试驾驶和生成合成数据，以及 DRIVE AGX，一台车载超级计算机。」

DRIVE Hyperion 是首个端到端的自动驾驶平台，集成了先进的 SoC、传感器和安全系统，用于下一代汽车，包括传感器套件和主动安全以及二级驾驶套件，已被梅赛德斯-奔驰、捷豹路虎和沃尔沃汽车等汽车安全先驱采用。

黄仁勋强调了合成数据在推进自动驾驶汽车方面的关键作用。他解释说，真实世界的数据是有限的，因此合成数据对于训练自动驾驶汽车数据工厂至关重要。

由 NVIDIA Omniverse AI 模型和 Cosmos 驱动的这种方法「生成合成驾驶场景，将训练数据增强数个数量级」。

使用 Omniverse 和 Cosmos，NVIDIA 的 AI 数据工厂可以将「数百次驾驶扩展为数十亿英里的有效里程」，黄仁勋说，这极大地增加了安全和先进自动驾驶所需的数据集。

「我们将为自动驾驶汽车拥有海量的训练数据」，他补充道。

黄仁勋说，全球最大的汽车制造商丰田将在运行安全认证的 NVIDIA DriveOS 操作系统的 NVIDIA DRIVE AGX Orin 上构建其下一代汽车。

「就像计算机图形以如此惊人的速度革新一样，你将在未来几年看到自动驾驶汽车开发的速度大幅提升」，黄仁勋说。这些车辆将提供功能安全、先进的驾驶辅助功能。

智能 AI 和数字制造

NVIDIA 及其合作伙伴推出了智能 AI 蓝图，包括用于高效研究的 PDF 转播客功能，以及用于分析大量视频和图像的视频搜索和总结功能 — 使开发者能够在任何地方构建、测试和运行 AI 代理。

AI 蓝图使开发者能够部署自定义代理来自动化企业工作流程。这个新的合作伙伴蓝图类别将 NVIDIA AI Enterprise 软件（包括 NVIDIA NIM 微服务和 NVIDIA NeMo）与 CrewAI、Daily、LangChain、LlamaIndex 和 Weights & Biases 等领先供应商的平台整合在一起。

此外，黄仁勋还宣布了新的 Llama Nemotron。

开发者可以使用 NVIDIA NIM 微服务来构建 AI 代理，用于客户支持、欺诈检测和供应链优化等任务。

作为 NVIDIA NIM 微服务提供的这些模型可以在任何加速系统上为 AI 代理提供动力。

NVIDIA NIM 微服务简化了视频内容管理，提高了媒体行业的效率和观众参与度。

超越数字应用，NVIDIA 的创新正在为 AI 革新物理世界的机器人技术铺平道路。

「我一直在谈论的所有支持技术都将使我们在未来几年内看到通用机器人领域非常快速、令人惊讶的突破成为可能。」

在制造业方面，NVIDIA Isaac GR00T Blueprint 用于合成动作生成，将帮助开发者生成指数级的合成动作数据，使用模仿学习来训练他们的人形机器人。

黄仁勋强调了高效训练机器人的重要性，使用 NVIDIA 的 Omniverse 为人形机器人训练生成数百万个合成动作。

Mega blueprint 实现了机器人车队的大规模模拟，被埃森哲和 KION 等领导者采用于仓库自动化。

这些 AI 工具为 NVIDIA 的最新创新 — 名为 Project DIGITS 的个人 AI 超级计算机铺平了道路。

NVIDIA 发布 Project DIGITS

黄仁勋展示了 NVIDIA Project DIGITS，将 NVIDIA Grace Blackwell 带到每个桌面和每个 AI 开发者的指尖。

「我还有一件事要给大家展示」，黄仁勋说。「如果不是这个我们大约十年前启动的令人难以置信的项目，这一切都不可能实现。在公司内部，它被称为 Project DIGITS — 深度学习 GPU 智能训练系统。」

黄仁勋回顾了 NVIDIA AI 超级计算的发展历程，讲述了他在 2016 年向 OpenAI 交付第一台 NVIDIA DGX 系统的故事。「显然，它彻底革新了人工智能计算。」

新的 Project DIGITS 更进一步实现了这一使命。「每个软件工程师、每个工程师、每个创意艺术家 — 今天使用计算机作为工具的每个人 — 都需要一台 AI 超级计算机」，黄仁勋说。

黄仁勋透露，由 GB10 Grace Blackwell Superchip 驱动的 Project DIGITS 代表着 NVIDIA 最小但最强大的 AI 超级计算机。「这是 NVIDIA 最新的 AI 超级计算机」，黄仁勋展示了这台设备。「它运行整个 NVIDIA AI 软件栈 — 所有 NVIDIA 软件都可以在这上面运行。DGX Cloud 也能在这上面运行。」

紧凑而强大的 Project DIGITS 预计将于 5 月上市。

突破性的一年

「这是令人难以置信的一年」，黄仁勋在结束主题演讲时说道。他强调了 NVIDIA 的主要成就：Blackwell 系统、物理 AI 基础模型，以及智能 AI 和机器人技术的突破。

「我要感谢所有合作伙伴」，黄仁勋说。

参见声明了解软件产品信息。

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原文作者：Brian Caulfield 原文链接：https://blogs.nvidia.com/blog/ces-2025-jensen-huang/