DoNews10月29日消息，據鳳凰網科技報道，美國東部時間 10 月 28 日下午 12:00，英偉達 CEO 黃仁勛在華盛頓舉行的 GTC 大會上發表主題演講。

這是繼今年 3 月圣何塞主會后的又一場區域性 GTC，地點首次來到美國政治中心華盛頓，會議包含 70 多場，涵蓋 Agentic AI、機器人技術、量子計算和 AI 原生電信（AI-native telecom networks）等議題，一度被外界視為英偉達從「AI 領域引領者」向「AI 基礎設施參與者」角色的轉變信號。

3 月的 GTC 上，黃仁勛曾笑稱 GTC 是 「AI 行業的超級碗」。 而此次來到華盛頓，他幽默開場道：既然這是超級碗，那么每一屆超級碗都應該有一場精彩的賽前表演，本次可謂全明星運動員和陣容都匯聚于此。

直播未正式開啟前，官方預告主題為「See what’ s next in AI」，本次演講涵蓋多個行業領域內容十分豐富，從電信、量子計算、AI 工廠、企業計算、機器人技術等等，此次演講中黃仁勛多次表達了對合作伙伴的致謝和期盼，對英偉達來說展望的未來，或許是在人工智能基礎設施和創新領域引領的新藍圖。

演講伊始，老黃率先宣布了一項重磅合作——英偉達計劃將以每股 6.01 美元的認購價向諾基亞投資 10 億美元。雙方達成戰略合作伙伴關系，將基于 NVIDIA 技術的商用級 AI-RAN 產品加入諾基亞行業領先的無線接入網（RAN）產品組合，使通信服務提供商能夠在 NVIDIA 平臺上部署 AI 原生的 5G-Advanced 和 6G 網絡。

預告 Rubin 平臺：明年量產，重塑AI算力

如果 3 月的 GTC 側重于「揭曉」，那么十月的 GTC 則聚焦于「落地與部署」。黃仁勛在現場宣布了下一代平臺 Rubin 的研發進度，Rubin 平臺在具體性能上系統實現完全無電纜連接，并采用液冷設計。

每個計算托盤中集成 8 個 Connect X9 超級網絡芯片、8 個 CP 軸、4 個 Blue Field-4 數據處理器、2 個 Vera CPU，以及 4 個 Rubin 封裝，預計該平臺將在明年此時實現量產交付，為全球人工智能研究與應用提供堅實硬件基礎。

AI 工廠實現基礎建設，良性循環的企業協作

黃仁勛形容預訓練是幼兒園教的東西，大量的訓練相當于大量的學習和思考，能夠使模型更聰明，也帶來更大的計算負擔。因此產生了一個正向循環的局面：AI 模型越智能，人們使用得越多；使用越多，就需要更多算力；更多算力又讓模型更智能。從行業戰略層面看，黃仁勛提出 AI 產業已經進入一個良性循環（Virtual Cycle）。

3 月的 GTC 大會上 AI 工廠這一概念曾留下深刻印象，本次華盛頓大會，則標志著這一理念進入建設階段。「人工智能不是工具，而是工作」，黃仁勛表示，「技術第一次真正發揮作用，幫助我們提升生產力」，他指出 AI 工廠不僅是數據中心，更是為大規模生成與服務 Token 而構建的平臺。

英偉達展示了可擴展至整機架的計算機，并推出 Spectrum-X AI 與 BlueField-4 DPU，為 AI 工廠提供高速互聯和能效優化。同時發布 Omniverse DSX 數字孿生平臺，用于設計并運營 100 兆瓦至千兆瓦級 AI 工廠，每年可帶來數十億美元的額外收入，已在弗吉尼亞州馬納薩斯的 AI 工廠研究中心得到驗證，幫助全球合作伙伴打造人工智能基礎設施。

在實際落地方面，制藥先鋒 禮來公司（Lilly） 正在部署全球首個由制藥企業獨立建設并運營的 AI 工廠 —— 全球首臺配備 NVIDIA DGX B300 系統 的 NVIDIA DGX SuperPOD。

該 AI 工廠由 1,016 個 NVIDIA Blackwell Ultra GPU 構建，將大幅壓縮藥物研發周期，在基因組學、個性化醫療和分子設計等領域實現加速性突破，并推動藥物研發進入工業級 AI 時代。

同時，通過 NVIDIA BioNeMo 平臺，禮來可訓練 AI 模型，將數百萬次實驗的經驗與公開研究成果相結合，以前所未有的精度與速度生成和測試抗體、納米抗體及新型分子。

AI 工廠還可用于發現新型生物標志物，并設計用于退行性疾病的基因療法。此外，該工廠還能輔助構建用于臨床試驗的語言模型，加速醫學寫作等內部流程。

結合開源 MONAI 框架，AI 工廠還可加速禮來在影像學驅動的精準醫療研究中開展深度學習，從而將影像處理周期從數月縮短至數天，顯著加快個性化治療進程。

屬于機器人的新時代已經到來

黃仁勛在 3 月的活動中曾提到「屬于機器人的新時代已經到來」。而今天，老黃也圍繞機器人、Physical AI 帶來了多項重磅更新。

在模型方面，他介紹了 Cosmos 世界基礎模型和 Isaac GR00T 機器人基礎模型的更新：

* Cosmos Predict 2.5：將三種模型融合為一體，用于快速世界模擬，可從單幀生成 30 秒視頻。

* Cosmos Transfer 2.5：相比 Cosmos Transfer 1，體積縮小至三分之一，卻能從 3D 場景中生成更高質量、逼真的數據。

* Cosmos Reason：一款具備推理能力的視覺語言模型，現已作為 NVIDIA NIM 微服務提供，用于高級多模態理解。

* Cosmos Dataset Search：支持即時檢索訓練場景，將訓練后的迭代周期從數月縮短至數天。

* Isaac GR00T N1.6：提升了人形機器人的推理能力、泛化能力以及全身控制能力。

此外，NVIDIA 還發布了全球最大的開源 Physical AI 數據集，包含來自美國和歐洲的 1700 小時多模態駕駛傳感器數據，以及 GR00T 訓練數據，后者已躋身 Hugging Face 平臺歷史下載量前十的數據集之一。

結語

總結來看，在這場信息含量極高、技術更新密集的主旨演講中，從大規模 GPU 部署和量子突破，到人工智能工廠、機器人技術，黃仁勛從多角度分享了英偉達在 AI 基礎設施建設上的能力與價值。