CES|英伟达发布里程碑产品:AI即将进入全行业!

原创 汽车电子设计 2025-01-09 08:36

芝能智芯出品


CES 2025 这场科技盛会中,英伟达无疑是全场焦点,英伟达发布的一系列新品,横跨游戏、AI、自动驾驶与机器人等多个关键领域,英伟达的产品推动AI 产业即将踏入新的变革阶段。


从性能卓越的 RTX 5000 系列显卡,到开拓性的世界模型 Cosmos,再到袖珍却强大的 Project Digits 个人超算,英伟达正在编织一张紧密的 AI 生态网,这将深刻改写行业规则,重塑竞争格局,引领 AI 浪潮奔涌向前,为全球科技产业注入澎湃动力与无限可能。


有关汽车的部分我们发在了芝能汽车,有关机器人的部分发在了芝能科技,本文集中讲一下英伟达在汽车和机器人布局的基础——英伟达的芯片产品。




Part 1

英伟达的AI产品及特色



● RTX 5000 系列显卡和Grace Hopper NVLink72



英伟达正式推出 GeForce RTX 50 系列显卡,基于 Blackwell 架构,晶体管数量高达 920 亿个 ,AI 算力可达 4000 TOPS 。


其中,RTX 5070 售价 549 美元,号称有着与 RTX 4090 相当的游戏帧数表现;RTX 5090 售价 1999 美元,性能是 4090 的两倍之多,显卡融入了先进的 DLSS 4 技术,借助 AI 推断未渲染像素,能预测未来 3 个额外帧,大幅提升画面流畅度。


在内存方面,采用 Micron 的 GDDR7 内存,带宽达 1.8TB / 秒,为数据的高速流转筑牢根基。笔记本电脑端也有对应版本,1299 美元就能拥有配备 RTX 5070 的笔记本,兼顾性能与便携,能耗表现还超乎想象,极大拓宽了应用场景,无论是家庭游戏娱乐,还是专业图形处理需求,都能从容应对。


 920 亿晶体管:超越上一代产品,奠定了更高的计算性能基础。


 4000 TOPS 性能:为深度学习和高效推理任务提供了卓越支持。


 混合工作负载能力:首创将神经网络处理集成至可编程着色器,支持 AI 和图形渲染的协同处理。


 GDDR7 内存:高达 1.8TB/s 的带宽,适配超高吞吐量需求。



 数据中心级产品:Grace Hopper NVLink72,针对企业和数据中心,英伟达推出了 Grace Hopper NVLink72,展示了其在计算效率和成本控制上的技术优势:



 每瓦性能提升三倍:显著降低了 AI 模型训练和推理的能耗成本。


 支持大规模训练模型:专为生成式 AI 和企业级 LLM(大语言模型)优化。


 NVLink 技术:提供更高的带宽和更低的延迟,增强大规模数据处理能力。


● NVIDIA Cosmos:解锁 AI 对物理世界的认知



英伟达发布的世界基础模型 NVIDIA Cosmos,堪称 AI 理解物理世界的 “智慧之钥”,可以接受了海量的 2000 万小时视频训练,能依据文本、图像、视频提示,生成高度逼真虚拟世界状态,输出契合自动驾驶、机器人应用需求的视频。


Cosmos 划分为 Nano、Super、Ultra 三种尺寸,参数数量从 40 亿到 140 亿不等,分别适配低延迟实时应用、高性能基线模型、高质量保真输出场景,并且开源共享许可,有望成为全行业 AI 训练的 “公共素材库”,激发无数创新应用的诞生。



● Project Digits:桌面级的 AI 超算力量



Project Digits 项目意在打造全球最小 AI 超级计算机,搭载尚未完全定型的 GB10 Grace Blackwell 超级芯片。


别看它身形小巧,却能本地运行 2000 亿参数的大模型,两台相连更可挑战 4000 亿参数模型。


这使得深度学习训练、推理流程得以走进普通办公室桌面,无需再重度依赖公有云资源,虽然预估售价 3000 美元不算亲民,但对于重视数据安全与项目隐私的公司、团队而言,这是将 AI 核心能力攥在手中的关键利器。



硬件层面,RTX 5000 系列显卡的高性价比优势,必然会冲击现有的显卡市场格局,AMD 等竞争对手面临巨大压力,促使行业加速技术迭代比拼性价比。


英伟达在 AI 算力上的进一步强化,也会让 AI 训练效率大幅提升,中小规模 AI 研发团队受益,加速创新想法落地。


Cosmos 世界模型的开源,打破了高质量 AI 训练数据与模型的壁垒,以往被巨头垄断的优势被削弱,新兴 AI 创业公司能够基于此开发出更智能的机器人、自动驾驶方案,产业生态将愈发多元繁荣。


Project Digits 更是颠覆传统超算的高门槛印象,让 AI 算力平民化往前迈进一大步,拓展 AI 应用边界到更细微的行业场景。




Part 2

英伟达将如何
推动 AI 发展


黄仁勋在演讲中提出了 AI 的三大扩展法则:预训练、后训练(强化学习)和推理,并强调推理扩展的重要性。


这种方法论正重新定义计算资源的使用逻辑,将有限的计算能力最大化应用到 AI 模型优化和生成中。通过降低每瓦性能的能耗成本,英伟达的产品为 AI 模型的规模化提供了可能性。



例如:在游戏领域,用 AI 反哺 GeForce 显卡,革新画面渲染;于自动驾驶板块,新处理器 Thor 搭配 Omniverse、Cosmos 生成合成数据训练汽车;在机器人范畴,提供 Isaac Group 全方位支持。


英伟达不局限于单一硬件售卖,而是用技术、模型、框架搭建起生态闭环,各个产业板块相互滋养,数据、技术跨界流动,最大化发挥技术协同价值,提升用户粘性与行业依赖度。


英伟达要把 Windows PC 重塑为一流 AI PC 平台,无数桌面端用户能无缝接入 AI 应用,配合自家视觉、语言、语音等丰富 AI 模型,降低 AI 使用门槛,激活消费级、企业级潜在需求,从底层软件适配到上层应用生态,完成全方位布局,让英伟达 AI 技术深深嵌入全球数字化办公、生活流程之中。


 短期看,现有 AI 项目能借助英伟达新硬件、软件工具迅速优化升级,提升性能、降低成本;


 中期而言,新兴 AI 创业公司受开源模型、平价算力吸引蜂拥而起,丰富 AI 应用场景,带来新的数据与需求,反哺英伟达技术迭代;


 长期视角下,英伟达的生态打法会成为 AI 产业发展范式,引导行业从碎片化竞争走向生态协同,加速 AI 融入千行百业,真正开启智能时代。


● 英伟达将 AI 代理(AI Agents)视为未来的数字化劳动力,并提出了以下愿景:


 个性化数字化员工:AI 代理不仅能与真实员工协作,还可根据企业需求快速定制和训练,成为企业运营的关键支柱。


 从计算到解决方案:英伟达正在从硬件提供商向全栈解决方案提供商转型,其 AI 代理模型 Nemotron 和 Grace Hopper 平台正是这一战略的体现。




小结


在 CES 2025 上,英伟达通过一系列重磅发布,进一步奠定了其在 AI 技术领域的主导地位。从 RTX Blackwell 到 Grace Hopper NVLink72,再到 AI 代理模型 Nemotron,英伟达用实际行动诠释了“从计算到未来”的愿景。

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