本次GTC大会未能完全打消资本市场对短期增长瓶颈的疑虑。在黄仁勋演讲期间，英伟达股价持续走低，最终收跌3.43%。
跟往年一样，AI算力是英伟达2025 GTC大会的主要话题内容。
北京时间2025年3月19日凌晨1点，英伟达GTC大会正式开幕。英伟达创始人兼CEO黄仁勋发表了主题演讲，重点介绍了AI芯片产品的进展与规划，以及探讨了AI技术的未来发展方向。
英伟达创始人兼CEO黄仁勋
作为大会的亮点之一，英伟达发布了Blackwell Ultra系列芯片，性能较前代提升50%，配备288GB HBM3E内存，预计于2025年下半年量产。这些芯片将显著提升AI训练和推理的效率。同时，英伟达公布了新一代AI芯片命名为Rubin，预计2026年下半年推出。
除了系列AI算力芯片之外，英伟达还推出了全球首款开源人形机器人功能模型GR00T N1，GR00T N1是全球首款开源的人形机器人功能模型，其开放性和灵活性将极大地推动机器人技术的发展。
在本次大会上，黄仁勋表示，我们正处于生成式AI阶段，即将迈向一个代理式AI时代，随后是物理AI时代。他强调，代理式AI将推动AI从被动生成内容转向主动执行任务，而物理AI则意味着机器人技术的大规模应用，包括自动驾驶、人形机器人等领域。
重磅公布新一代AI芯片Rubin
跟此前传言的不一样，今年的Blackwell架构AI芯片并非GB300，而是直接命名为Blakwell Ultra。这或许与这款芯片仅更换了新的HBM内存有关，从Blackwell Ultra这一命名也能体现出来，即Blackwell大内存版本。
这款大内存版本AI芯片由两颗台积电N4P（5nm）工艺，Blackwell 架构芯片+Grace CPU封装而来，并且搭配了更先进的12层堆叠的HBM3e内存，显存提升至为288GB（高于普通Blackwell的192GB），和上一代一样支持第五代NVLink，可实现1.8TB/s的片间互联带宽。
基于存储的升级，Blackwell GPU的FP4精度算力可以达到15PetaFLOPS，基于Attention Acceleration机制的推理速度，比Hopper架构芯片提升2.5倍。
这款芯片支持AI推理和训练，适用于物理AI（如机器人和自动驾驶汽车）、AI智能体等场景，预计将在2025年下半年出货。
尽管从性能表现来看，Blackwell Ultra有一点“挤牙膏“的意思，但其推出受到市场的高度期待，许多科技巨头和云服务提供商（如AWS、谷歌云和微软Azure）已计划在其平台上使用该芯片。
Blackwell Ultra还将被整合到英伟达的Spectrum-X以太网和Quantum-X800 InfiniBand平台中，提供高速吞吐量，以满足AI工厂和云数据中心的需求。
不过，更值得关注的下一代AI芯片是Vera Rubin。据介绍，Vera Rubin将于2026年下半年发布，它将配备HBM4E内存和一个名为Vera的定制设计CPU。与其前身Grace Blackwell相比，Vera Rubin的性能有了显著提升，尤其是在AI推理和训练任务方面。
当与Vera搭配使用时，Rubin（从技术上讲是两个GPU合二为一）可以在进行推理（即运行AI模型）时处理高达50千万亿次浮点运算，是英伟达当前Blackwell芯片20千万亿次浮点运算的两倍多。此外，Vera的速度大约是英伟达Grace Blackwell GPU中使用的CPU的两倍。
而且，Rubin之后，Rubin Ultra将于2027年下半年推出，它是一套由四个GPU组成的套件，可提供高达100 petaflops的性能。
此外，未来还有Feynman GPU。但黄仁勋在主题演讲中没有透露Feynman架构的细节。该架构以美国理论物理学家理查德·费曼 (Richard Feynman) 命名。英伟达计划在2028年某个时候将Feynman推向市场，取代Rubin Vera。
由Blackwell Ultra构建DGX SuperPod“超算工厂“
此外，英伟达还推出了名为Dynamo的新开源软件，被称为“AI工厂操作系统”，进一步巩固其在AI领域的技术优势。
开源机器人功能模型GR00T N1
当前，全球人形机器人市场正在快速增长，预计预计到2029年，全球人形机器人产业规模将增长至324亿美元。英伟达自然也很重视这一市场的增长前景。
黄仁勋在本次主题演讲中，正式发布了人形机器人功能模型GR00T N1，宣布“机器人的时代已经到来”。这是全球首款开源的人形机器人基础模型，标志着机器人技术进入了一个新的发展阶段，为全球开发者提供了强大的工具和平台，推动了人形机器人技术的创新与应用。
GR00T N1的特点包括支持多模态输入（如自然语言、视频和现场演示），能够处理多种任务并适应不同的人形机器人形态。它结合了真实数据和合成数据（由英伟达的Omniverse平台生成），显著降低了数据采集的成本和时间。开发者可以通过Hugging Face和GitHub下载其训练数据和任务评估场景，进一步推动了开源社区的合作。
GR00T N1的开源特性为全球开发者社区提供了合作和竞争的机会，降低了开发成本，激发了创新。这一模型不仅在社交情感和物理环境方面取得了突破，还展示了未来人形机器人在家庭服务、工业自动化和医疗保健等领域的广泛应用前景。
黄仁勋在演讲中也提到，“通用机器人时代已经到来”，并表示借助GR00T N1的核心技术和机器人学习框架，全球的机器人开发人员将进入AI时代的下一个前沿。
同时，英伟达还推出了Simulation Frameworks，这是一套加速机器人开发的工具框架，旨在通过高度仿真的虚拟环境提高研发效率。这些工具框架与GR00T N1的结合，进一步推动了机器人技术的创新和应用。
此外，黄仁勋宣布与谷歌DeepMind和迪士尼合作开发名为Newton的开源物理引擎。Newton旨在帮助机器人更好地学习和处理复杂任务。
值得一提的是，英伟达在机器人领域正展现更大的野心，其将布局了模型、数据、算力三要素，俨然将成为一个具身智能版的垄断巨头。
物理AI时代到来
英伟达在2025年CES大会上正式宣布了“物理AI”时代的到来，这一概念标志着人工智能技术从单纯的感知和生成阶段，进入到能够进行推理、规划和行动的新阶段。物理AI的核心在于赋予AI系统理解物理世界的能力，使其能够与现实环境动态交互，并执行复杂的任务。
值得一提的是，英伟达推出的Cosmos平台是物理AI的重要里程碑。Cosmos是一个生成式世界基础模型平台，通过数百万小时的驾驶和机器人视频数据训练，能够生成虚拟世界的未来状态，并为自动驾驶和机器人应用提供支持。这一平台不仅降低了开发成本和时间，还通过生成高仿真的3D数据，加速了算法训练和系统优化。
在本次主题演讲中，黄仁勋提出，AI技术将经历三个阶段：当前的生成式AI（Generative AI）、即将到来的代理式AI（Agentic AI），以及未来的物理AI（Physical AI，即机器人主导的时代）。他强调，代理式AI将推动AI从被动生成内容转向主动执行任务，而物理AI则意味着机器人技术的大规模应用，包括自动驾驶、人形机器人等领域。
他认为，AI将进入代理式AI时代，随后是物理AI时代，即机器人时代，AI扩展定律显示计算需求在超快提速。
根据英伟达的预测，AI扩展定律显示计算需求呈指数级增长。黄仁勋介绍，2024年美国四大云服务商采购了130万块Hopper架构芯片，而2025年Blackwell芯片订单已增至360万块，预计到2028年数据中心资本支出规模将突破1万亿美元。黄仁勋称客户对Blackwell架构的需求“难以置信”，并宣布该架构已全面投产。
在本次大会上，黄仁勋还宣布，英伟达将扩大与通用汽车的合作。通用汽车将运用英伟达的技术帮助开发自动驾驶汽车，用英伟达的技术训练AI制造模型。同时，英伟达推出了专注于汽车安全的AI解决方案，名为英伟达Halos。另外，英伟达还将与思科和T-Mobile等公司合作，研究和开发用于下一代无线网络6G的AI原生网络。
整体来看，2025年英伟达GTC大会展示了公司在AI、量子计算、机器人技术和自动驾驶等领域的技术突破，不仅巩固了英伟达在AI算力领域的领导地位，也为未来的技术革新和产业变革指明了方向。
然而，本次GTC大会未能完全打消资本市场对短期增长瓶颈的疑虑。在黄仁勋演讲期间，英伟达股价持续走低，最终收跌3.43%。
英伟达股价下跌的核心矛盾在于：技术突破的长期价值与资本对即时回报的诉求之间的错配。尽管黄仁勋强调数据中心需求强劲，但市场对AI芯片需求的可持续性存在疑虑。特别是开源小模型（如DeepSeek-R1）的兴起可能降低对高算力芯片的依赖，且部分客户转向自研芯片。
毫无疑问，资本市场将关注后续Blackwell芯片的交付进度、开源生态的应对策略，以及物理AI领域的商业化进展。这是一场技术亮剑与资本信心的博弈。
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