AI 工厂实现基础建设,良性循环的企业协作
黄仁勋形容预训练是幼儿园教的东西,大量的训练相当于大量的学习和思考,能够使模型更聪明,也带来更大的计算负担。因此产生了一个正向循环的局面:AI 模型越智能,人们使用得越多;使用越多,就需要更多算力;更多算力又让模型更智能。从行业战略层面看,黄仁勋提出 AI 产业已经进入一个良性循环(Virtual Cycle)。
3 月的 GTC 大会上 AI 工厂这一概念曾留下深刻印象,本次华盛顿大会,则标志着这一理念进入建设阶段。「人工智能不是工具,而是工作」,黄仁勋表示,「技术第一次真正发挥作用,帮助我们提升生产力」,他指出 AI 工厂不仅是数据中心,更是为大规模生成与服务 Token 而构建的平台。
英伟达展示了可扩展至整机架的计算机,并推出 Spectrum-X AI 与 BlueField-4 DPU,为 AI 工厂提供高速互联和能效优化。同时发布 Omniverse DSX 数字孪生平台,用于设计并运营 100 兆瓦至千兆瓦级 AI 工厂,每年可带来数十亿美元的额外收入,已在弗吉尼亚州马纳萨斯的 AI 工厂研究中心得到验证,帮助全球合作伙伴打造人工智能基础设施。
在实际落地方面,制药先锋 礼来公司(Lilly) 正在部署全球首个由制药企业独立建设并运营的 AI 工厂 —— 全球首台配备 NVIDIA DGX B300 系统 的 NVIDIA DGX SuperPOD。
该 AI 工厂由 1,016 个 NVIDIA Blackwell Ultra GPU 构建,将大幅压缩药物研发周期,在基因组学、个性化医疗和分子设计等领域实现加速性突破,并推动药物研发进入工业级 AI 时代。同时,通过 NVIDIA BioNeMo 平台,礼来可训练 AI 模型,将数百万次实验的经验与公开研究成果相结合,以前所未有的精度与速度生成和测试抗体、纳米抗体及新型分子。
AI 工厂还可用于发现新型生物标志物,并设计用于退行性疾病的基因疗法。此外,该工厂还能辅助构建用于临床试验的语言模型,加速医学写作等内部流程。
结合开源 MONAI 框架,AI 工厂还可加速礼来在影像学驱动的精准医疗研究中开展深度学习,从而将影像处理周期从数月缩短至数天,显著加快个性化治疗进程。 属于机器人的新时代已经到来
黄仁勋在 3 月的活动中曾提到「属于机器人的新时代已经到来」。而今天,老黄也围绕机器人、Physical AI 带来了多项重磅更新。
在模型方面,他介绍了 Cosmos 世界基础模型和 Isaac GR00T 机器人基础模型的更新:
* Cosmos Predict 2.5:将三种模型融合为一体,用于快速世界模拟,可从单帧生成 30 秒视频。
* Cosmos Transfer 2.5:相比 Cosmos Transfer 1,体积缩小至三分之一,却能从 3D 场景中生成更高质量、逼真的数据。
* Cosmos Reason:一款具备推理能力的视觉语言模型,现已作为 NVIDIA NIM 微服务提供,用于高级多模态理解。
* Cosmos Dataset Search:支持即时检索训练场景,将训练后的迭代周期从数月缩短至数天。
* Isaac GR00T N1.6:提升了人形机器人的推理能力、泛化能力以及全身控制能力。
此外,NVIDIA 还发布了全球最大的开源 Physical AI 数据集,包含来自美国和欧洲的 1700 小时多模态驾驶传感器数据,以及 GR00T 训练数据,后者已跻身 Hugging Face 平台历史下载量前十的数据集之一。 结语
总结来看,在这场信息含量极高、技术更新密集的主旨演讲中,从大规模 GPU 部署和量子突破,到人工智能工厂、机器人技术,黄仁勋从多角度分享了英伟达在 AI 基础设施建设上的能力与价值。