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在CES 2025主題演講中，英偉達(dá)大秀了一系列AI新品。

CES是消費(fèi)電子主場(chǎng)，此次英偉達(dá)也是以消費(fèi)級(jí)顯卡GeForce RTX 50系列打頭陣，同時(shí)公布了巨型芯片Grace Blackwell NVLink72、小型超級(jí)計(jì)算機(jī)Project DIGITS、世界基礎(chǔ)模型平臺(tái)Cosmos等。

雖然是消費(fèi)端產(chǎn)品居多，但是技術(shù)新詞也不少。美西時(shí)間1月7日，CES開幕當(dāng)天，黃仁勛接受了21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道等媒體的采訪，對(duì)前一日發(fā)布的新品進(jìn)一步解讀，也談到了AI的新趨勢(shì)。

當(dāng)黃仁勛踏進(jìn)采訪間，他率先拿起的是Project DIGITS，愛不釋手地說這很“cute”，并表示大家可以使用這臺(tái)AI超級(jí)計(jì)算機(jī)。

采訪中，黃仁勛也對(duì)DIGITS再釋義，DIGITS是“deep learning GPU intelligence training system”（深度學(xué)習(xí)GPU智能訓(xùn)練系統(tǒng)）的縮寫。他坦言這款產(chǎn)品更適合科學(xué)家、開發(fā)者等使用，但是他認(rèn)為DIGITS潛力巨大，因?yàn)椤叭斯ぶ悄芸梢蚤_啟一個(gè)新篇章，它把世界上的計(jì)算機(jī)拋在后面”。

有意思的是，縱觀英偉達(dá)過去的發(fā)展歷史，其實(shí)他最早就是希望作為一家to C的公司，比如之前做游戲主機(jī)。但現(xiàn)實(shí)卻相反，他選擇了做算力的提供方?，F(xiàn)在，通過DIGITS這樣的“電腦主機(jī)”，又開拓了偏C端的AI PC路徑。

另一方面，隨著AI應(yīng)用不斷涌現(xiàn)，推理成本也成為關(guān)注焦點(diǎn)。黃仁勛談道，英偉達(dá)通過不斷提升硬件性能（如Blackwell GPU系列）和優(yōu)化計(jì)算架構(gòu)，大幅提高AI推理性能并降低成本。例如，新一代GPU的推理性能較上一代提升30到40倍，從而顯著降低了數(shù)據(jù)中心的運(yùn)行成本。此外，隨著算力增強(qiáng)，訓(xùn)練和推理中的數(shù)據(jù)和模型精度不斷提高，也推動(dòng)了整個(gè)行業(yè)的發(fā)展。

此外，黃仁勛一如既往地看好機(jī)器人、自動(dòng)駕駛，他認(rèn)為未來幾乎所有的車都會(huì)具備自動(dòng)駕駛能力。同時(shí)黃仁勛對(duì)智能眼鏡和AI技術(shù)的結(jié)合表示感到興奮，這種設(shè)備可以通過云端的Cosmos模型支持，將復(fù)雜AI能力壓縮為小型模型，用于實(shí)時(shí)分析和交互。

黃仁勛。資料圖

迎接AI時(shí)代

記者：雖然英偉達(dá)發(fā)布了AI PC相關(guān)產(chǎn)品，但是今年相關(guān)產(chǎn)品銷量并未大幅增長，英偉達(dá)是否有能力改變這一現(xiàn)狀？

黃仁勛：AI的開發(fā)最早是在云端完成的。過去幾年里，英偉達(dá)的增長主要來自云端，云端AI已經(jīng)變得非常強(qiáng)大，尤其是在處理復(fù)雜的大型模型時(shí)。例如，這些模型非常龐大，適合在數(shù)據(jù)中心運(yùn)行和部署。

然而，我們?nèi)匀徽J(rèn)為，有許多設(shè)計(jì)師、軟件工程師、創(chuàng)作者和AI愛好者更喜歡在個(gè)人電腦上工作。問題在于，目前AI的大部分開發(fā)都需要在云端進(jìn)行，涉及大量的數(shù)據(jù)傳輸和計(jì)算，而這對(duì)很多人來說并不方便。

幸運(yùn)的是，Windows系統(tǒng)中的WSL 2（Windows Subsystem for Linux）提供了解決方案。這是一個(gè)虛擬化環(huán)境，可以在Windows上運(yùn)行第二操作系統(tǒng)，并支持Docker容器。通過確保AI技術(shù)能夠在PC上的WSL 2環(huán)境中運(yùn)行，我們可以將云端的計(jì)算能力帶到個(gè)人電腦上。

我們正在努力推動(dòng)這一轉(zhuǎn)變，我認(rèn)為這就是正確的解決方案，我感到非常興奮，開發(fā)者們能夠利用Windows加上WSL 2在本地運(yùn)行AI模型。

記者：發(fā)布會(huì)宣布了諸多進(jìn)展，對(duì)于那些可能對(duì)AI缺乏了解的聽眾來說，你是否能用更簡單的方式解釋這些概念？

黃仁勛：作為一家科技公司，我們技術(shù)在影響并推動(dòng)未來的消費(fèi)者電子領(lǐng)域發(fā)展。昨天一個(gè)重要的宣布內(nèi)容是，我們推出了一個(gè)名為“Cosmos”的基礎(chǔ)模型。正如GPT專注于語言的基礎(chǔ)模型、Stable Diffusion專注于圖像，Cosmos是一種能夠理解物理世界的模型。

它可以理解摩擦力、慣性、物體存在感以及幾何和空間關(guān)系等物理屬性。這些是兒童都能理解的物理現(xiàn)象，但當(dāng)前的語言模型卻無法處理。我們相信需要一個(gè)能理解這個(gè)物理世界的基礎(chǔ)模型。

一旦Cosmos建立起來，它就能像GPT和Stable Diffusion那樣支持許多應(yīng)用。例如，您可以對(duì)Cosmos模型說，“告訴我這個(gè)房間里現(xiàn)在的情況”，它可以基于攝像頭看到的信息回答你。

總之，Cosmos是一個(gè)理解物理世界的模型。它的意義在于，只有讓AI理解物理環(huán)境，AI才能在現(xiàn)實(shí)世界中做出有意義的操作。自動(dòng)駕駛汽車需要理解物理世界，機(jī)器人也需要理解物理世界。因此，Cosmos這樣的模型是實(shí)現(xiàn)多模態(tài)的起點(diǎn)。

就像GPT模型推動(dòng)了人工智能應(yīng)用的發(fā)展，Llama對(duì)于人工智能的各種活動(dòng)至關(guān)重要，而Stable Diffusion則激發(fā)了圖像和視頻生成模型的發(fā)展一樣，我們期望Cosmos能夠成為推動(dòng)下一波人工智能創(chuàng)新的關(guān)鍵。

解決成本難題

記者：你提到了scaling law，特別是測(cè)試時(shí)間計(jì)算方面。但是計(jì)算成本變得非常昂貴，有些運(yùn)行需要耗費(fèi)數(shù)千美元。英偉達(dá)如何應(yīng)對(duì)這些高昂的成本？是否有解決方案可以讓推理計(jì)算更具成本效益？

黃仁勛：解決推理計(jì)算性能和成本問題的直接方法是提升我們的計(jì)算能力。這也是為什么我們推出了Blackwell GPU NVL 72，其推理性能相比Hopper提升了30到40倍。通過這種提升，我們將推理計(jì)算的單位成本降低了同等幅度，因?yàn)閿?shù)據(jù)中心的其他開銷基本保持不變。

從歷史上看，計(jì)算技術(shù)的進(jìn)步一直依賴于降低計(jì)算成本。過去20年，我們將邊際計(jì)算成本降低了約100萬倍，使得像機(jī)器學(xué)習(xí)這樣的技術(shù)成為可能。同樣的趨勢(shì)也會(huì)發(fā)生在推理階段：通過不斷提升性能，推理成本將會(huì)繼續(xù)下降。

此外，我們還有一種方式。今天，許多測(cè)試時(shí)間計(jì)算階段的輸出會(huì)變成預(yù)訓(xùn)練、后訓(xùn)練模型的輸入數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)會(huì)被用于后續(xù)的模型改進(jìn)，這種方法不僅降低了訓(xùn)練和推理的綜合成本，還能讓模型變得更加智能。當(dāng)然，這一過程需要時(shí)間。因此，這三種scaling law將會(huì)并存一段時(shí)間。

一方面，我們會(huì)努力提升所有模型的智能水平，另一方面，人們會(huì)不斷提出更加復(fù)雜的問題，并期待得到更加智能的回答，這個(gè)循環(huán)將會(huì)持續(xù)不斷地進(jìn)行下去。

記者：我們注意到英偉達(dá)最新的旗艦顯卡RTX 5090和RTX 5080之間存在較大的性能差距。5090的核心數(shù)量是5080的兩倍，而價(jià)格也高出一倍。為什么會(huì)設(shè)計(jì)出這樣大的差距？

黃仁勛：原因很簡單，總有一些用戶想要“最好的”。如果我們提供稍差一點(diǎn)、便宜100美元的產(chǎn)品，他們也不在乎。對(duì)于他們來說，最重要的是品質(zhì)。當(dāng)然，2000美元的花費(fèi)不算小，但其價(jià)值是值得的。

但請(qǐng)記住，這些技術(shù)通常被用于家庭影院級(jí)的環(huán)境。這些用戶往往已經(jīng)在顯示器和音響系統(tǒng)上投入了上萬美元，因此他們也希望配備最好的GPU。我們的很多客戶都有這樣的需求，他們?cè)敢鉃榱双@得頂尖性能而投資更多。

拓展智能產(chǎn)品業(yè)務(wù)范圍

記者：你提到了Agent AI，像AWS、微軟、Salesforce這樣的公司，這些公司也有平臺(tái)，你們是如何合作的？

黃仁勛：我們不是一家虛擬企業(yè)公司，而是一個(gè)科技平臺(tái)公司。我們將構(gòu)建工具包、庫和模型。我們關(guān)注ServiceNow、SAP、Oracle、Synopsys、Cadence和西門子等公司，他們?cè)诖怪鳖I(lǐng)域很專業(yè)，但他們并不希望將精力投入到計(jì)算層和AI庫的開發(fā)上。因此，我們?yōu)樗麄兲峁┝诉@一解決方案。

我們開發(fā)了NIM和NEMO技術(shù)，如果我們的CSP（云服務(wù)提供商）希望使用它們——實(shí)際上許多CSP已經(jīng)在使用了——他們可以用來訓(xùn)練他們的語言模型。我們?yōu)樾袠I(yè)創(chuàng)造了這些庫，這樣他們就不需要自己去做，不需要重復(fù)構(gòu)建這些東西了。

記者：自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，與2017年相比，2025年行業(yè)有什么區(qū)別？2017年遇到的問題是什么？而2021年的技術(shù)創(chuàng)新是什么？

黃仁勛：首先，未來所有的移動(dòng)設(shè)備都會(huì)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。在未來，大多數(shù)汽車你仍然可以選擇駕駛，但所有的汽車都有能力自動(dòng)駕駛。

5年前，這項(xiàng)技術(shù)是否能強(qiáng)大并不確定，但現(xiàn)在技術(shù)，傳感器技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)和軟件技術(shù)已經(jīng)非常成熟。我認(rèn)為現(xiàn)在有太多證據(jù)表明，新一代汽車，尤其是電動(dòng)汽車，幾乎每一輛都承諾具有自動(dòng)駕駛能力。這些技術(shù)不再是實(shí)驗(yàn)性質(zhì)，而是正在廣泛落地。

特斯拉無疑是這個(gè)領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者之一，但我們也看到來自中國的創(chuàng)新正在快速崛起。例如比亞迪、小鵬、蔚來、小米等公司展示了非常先進(jìn)的技術(shù)水平。這些公司在汽車行業(yè)中設(shè)立了新的標(biāo)準(zhǔn)，證明了自動(dòng)駕駛和電動(dòng)車技術(shù)的潛力。

我認(rèn)為世界已經(jīng)發(fā)生了變化。雖然技術(shù)成熟的過程花費(fèi)了一些時(shí)間，我們的認(rèn)知也在不斷發(fā)展，但現(xiàn)在我認(rèn)為，自動(dòng)駕駛的未來已經(jīng)非常接近現(xiàn)實(shí)。