輝達 黃仁勳 GTC 2025 主題演講
這部影片概述了 NVIDIA 在人工智慧、量子運算與機器人領域的最新進展，突顯其推動下一場工業革命的努力。講者強調加速運算與人工智慧在各行各業的重要角色，並介紹多項 NVIDIA 的新平台與合作夥伴關係，旨在突破技術界限。
NVIDIA 願景與創新導論
- 00:00:00 美國：創新的土地： 影片開場展示美國歷史性的科技貢獻，從電晶體到網際網路，鋪墊進入當前 AI 時代的背景。
- 01:00:24 下一個時代：AI 與革命性運算： 介紹 AI 作為新工業革命的核心，由 NVIDIA GPU 驅動，其基礎影響力堪比電力與網際網路。
- 02:00:26 AI 工廠與美國的「阿波羅時刻」： 描述美國 AI 工廠的崛起，稱這段時期為「美國的下一個阿波羅時刻」，象徵科技飛躍。
- 04:00:40 歡迎來到 GTC： NVIDIA 執行長黃仁勳歡迎觀眾參加 GTC，強調該活動聚焦產業、科學、運算與未來。
- 05:00:59 NVIDIA 的新運算模型：加速運算： 黃仁勳解釋 NVIDIA 創造了一種新運算模型——「加速運算」，用於解決一般電腦無法處理的問題，這得以延續摩爾定律之後的效能成長。
- 06:00:59 GPU 與 CUDA 的發明： NVIDIA 三十年前開發 GPU 與 CUDA 程式模型，以平行運算方式擴展運算能力。
- 07:00:43 加速運算的挑戰： 加速運算需要新的演算法與函式庫，NVIDIA 經三十年努力於各領域開發。
- 08:00:19 NVIDIA 的寶藏：CUDA 與函式庫： 黃仁勳指出，擁有 13 代版本、上億張相容 GPU 以及 350 個專用函式庫（如 CU Litho、Sparse Solvers、Monai）的 CUDA，是公司真正的核心寶藏，使開發者得以創造新市場。
主要技術進展
- 11:00:01 CUDA X 實戰（模擬展示）： 展示 CUDA X 在模擬複雜現象的能力，並顯示其在醫療、製造、機器人與遊戲等產業的應用。
- 15:00:18 未來主題： 黃仁勳概述即將涵蓋的主題，包括 AI、6G、量子運算、模型、企業運算、機器人與工廠。
6G 與電信領域
- 15:00:30 重奪電信領導地位： 強調美國需在無線技術領域重新取得主導權，隨著 6G 平台轉型即將到來。
- 16:00:48 與 Nokia 合作：NVIDIA Arc： 宣布與 Nokia 攜手開發 NVIDIA Arc，一種用於無線通訊與 AI 處理的軟體定義可程式電腦。
- 17:00:31 NVIDIA Arc 組成： Arc 採用 Grace CPU、Blackwell GPU 與 ConnectX Mellanox 網路，並以 Aerial CUDA X 函式庫運行。
- 18:00:51 6G 與 AI 對 RAN 的影響： 闡述 6G 與 AI 如何提升頻譜效率、降低功耗，並創建邊緣工業機器人雲端運算平台。
量子運算
- 21:00:37 理查費曼的願景與現代突破： 回顧費曼於 1981 年提出的量子電腦概念，並提及最新達成單一相干、可錯誤修正的量子位元。
- 22:00:54 量子位元與錯誤修正挑戰： 描述量子位元的脆弱性及需依賴輔助位元進行高級錯誤修正。
- 23:00:25 連接量子電腦與 GPU 超級電腦： 強調將量子電腦直接連接 GPU 超級電腦以輔助錯誤修正、校正與混合運算的重要性。
- 24:00:06 NVQLink：連接量子與傳統運算： 介紹 NVQLink，作為量子處理器與 NVIDIA GPU 間的關鍵互聯架構。
- 25:00:34 CUDAQ：開放量子 GPU 運算平台： 展示 CUDAQ 的開放性與其現今已支援量子處理單元（QPU）。
- 27:00:12 可擴充性與產業支持： NVQLink 可由當前規模擴展至十萬量子位元，現有 17 家量子電腦公司與 8 個美國能源部實驗室支援。
- 28:00:42 與能源部合作打造 AI 超級電腦： 宣布與美國能源部合作設立七座新 AI 超級電腦，強化美國在科學領域領導力。
AI 與 AI 工廠的本質
- 30:00:42 超越聊天機器人的 AI： 澄清 AI 不僅限於聊天機器人，而是涵蓋基礎科學並重塑整個運算架構。
- 31:00:31 AI 作為機器學習與資料密集程式設計： 指出 AI 是一種基於 GPU 訓練的資料密集型運算，導致運算堆疊的根本性轉變。
- 32:00:17 能源在 AI 成長中的角色： 強調能源對 AI 成長的關鍵，並肯定特朗普總統的能源政策推動。
- 33:00:19 代幣化：AI 的語言： 解釋代幣化作為 AI 運算單位，使其能學習處理文字、影像、3D 結構與化合物。
- 33:00:59 AI 的能力：翻譯、回應、生成： AI 透過已學語言進行翻譯、回答與生成，並應用於多種領域。
- 34:00:42 多樣化的 AI 模型： 討論除 Transformer 外的多種模型，如 CNN、狀態空間、圖神經網路與多模態模型，各自適用不同任務。
- 35:00:46 AI 作為「工作」而非「工具」： 指出 AI 不僅是工具，而是「工作」本身，能使用工具，如 Perplexity 與 Cursor 等代理例。
- 37:00:57 AI 的經濟影響： AI 涵蓋全球經濟中龐大區塊，使其生產力提升與成長加速。
- 38:00:35 新興產業：AI 工廠： 引入「AI 工廠」概念——專為生產高價值資料代幣打造的資料中心，與通用資料中心不同。
- 41:00:59 AI 的「渦輪加速」： 解釋近年 AI 加速的原因：更聰明的模型、進階訓練（預訓練、後訓練、思考推理）與良性循環。
- 43:00:00 規模定律與運算負載： 說明預訓練、後訓練與推理階段所需巨量運算資源。
- 44:00:57 AI 的良性循環： 隨著 AI 智能提升，導致更多使用與收入，進而推動更多的運算投資。
- 48:00:30 協同設計：後摩爾定律時代的關鍵： 隨摩爾定律放緩，極致協同設計（同時設計晶片、系統、軟體與應用）成為維持成本下降與性能提升的必要策略。
- 50:00:46 擴張與擴散架構： NVIDIA 將運算擴展至整個機架（單 GPU 電腦）並利用 Spectrum Ethernet 技術（Spectrum XGS）連接多中心。
- 52:00:35 NVLink 72 與 Grace Blackwell： 介紹 NVLink 72 讓 72 張 GPU 像巨型晶片運作，Grace Blackwell 因極致協同設計而達到十倍效能與最低代幣生成成本。
- 58:00:08 CSP 資本支出與 NVIDIA 成長： 指出 AWS、Google、Meta、Microsoft、Oracle 等雲端服務商對 NVIDIA 架構的大量投資，源自加速運算與 AI 的平台轉換潮。
- 01:03:05 美國製造 Blackwell： 影片展示 Blackwell GPU 及 GB300 Blackwell Ultra Super Chip 在亞利桑那、印第安納與德州的複雜製造過程，象徵美國再工業化。
- 01:06:50 再工業化與國家安全： 黃仁勳重申將製造帶回美國的重要性，關乎國安與經濟發展。
- 01:07:27 NVIDIA 超級電腦的演進： 將 2016 年交付 OpenAI 的 DGX1 與現今 Grace Blackwell NVLink 72 比較，性能提升百倍。
- 01:08:21 新一代「Rubin」： 發表「Rubin」——第三代 NVLink 72 機架級電腦，採無線纜、液冷設計，即將量產。
- 01:10:09 Vera Rubin 運算托盤與 Bluefield 4： 詳述 Vera Rubin 運算托盤配置進階處理器、ConnectX9、Bluefield 4（用於 KV 緩存與記憶體管理）及兩顆 Vera CPU。
- 01:12:15 NVLink 與 Spectrum X 交換器： 解釋 NVLink 與 Spectrum X 乙太網交換器如何支撐巨量資料傳輸，並使用矽光子技術。
- 01:14:16 AI 工廠概念： 描述未來 AI 工廠作為吉瓦級資料中心，由數千機架組成，以 Omniverse DSX 數位化設計與運營。
Omniverse 與數位分身
- 01:15:25 NVIDIA Omniverse DSX：AI 工廠藍圖： 介紹 Omniverse DSX 提供設計與運行巨型 AI 工廠的藍圖。
- 01:16:03 用數位分身優化： 解釋透過數位分身模擬計算密度、佈局、熱與電力配置，以加速部署。
- 01:17:37 NVIDIA AI 工廠研究中心： NVIDIA 正於維吉尼亞建立使用 DSX 的 AI 工廠研發基地，用於測試與產品化 Vera Rubin。
- 01:18:16 用數位分身進行規劃與運營： 使用數位分身在實體落成前進行規劃、設計、優化與營運模擬。
開源模型與生態系
- 01:19:10 開源模型的重要性： 討論開源模型因推理、多模態與蒸餾技術而日益高效，對新創與研究者至關重要。
- 01:20:23 NVIDIA 的開源貢獻： NVIDIA 在開源 AI 領域名列前茅，於語言、物理 AI、生物等領域發布 23 個模型。
- 01:21:21 新創公司建構於 NVIDIA 生態系： 強調 AI 新創如何利用 NVIDIA 廣泛工具與 GPU 資源建立平台。
- 01:22:28 與雲端與 SaaS 整合： NVIDIA 將其 CUDA X 函式庫與 AI 模型整合至 AWS、Google Cloud、Azure、Oracle 等雲平台及企業 SaaS（如 ServiceNow、SAP、Synopsys、Cadence）。
- 01:24:26 AI 資安合作（CrowdStrike）： 宣布與 CrowdStrike 合作利用 AI 進行快速威脅偵測，打造雲端與邊緣 AI 安全代理。
- 01:25:20 與 Palantir 合作： 與 Palantir 合作加速其 Ontology 平台，幫助政府與企業更快處理與洞察資料。
實體 AI 與機器人
- 01:26:33 實體 AI 的三種電腦： 實體 AI 需三種電腦：訓練（Grace Blackwell）、模擬/數位分身（Omniverse）與運行（Thor Jetson）。
- 01:28:53 富士康休士頓機器人工廠： 展示富士康於休士頓建構的先進機器人工廠，以 Omniverse 數位化方式打造。
- 01:31:34 工廠即機器人： 將現代工廠形容為控制其他機器人的巨型機器人，需要數位分身進行系統模擬。
- 01:32:05 機器人公司與人形機器人： 提及與 Figure（人形機器人）、Agility（倉儲自動化）、Johnson & Johnson（手術機器人）等公司的合作。
- 01:33:35 迪士尼機器人「Blue」： 介紹由 NVIDIA Newton 模擬器與 Omniverse 製作的可愛迪士尼機器人「Blue」，展示逼真動作互動。
- 01:35:56 自駕計程車關鍵時刻： 指出自駕計程車正處於拐點，NVIDIA Drive Hyperion 提供統一平台。
- 01:38:47 與 Uber 合作： 宣布與 Uber 合作，將 Drive Hyperion 汽車連成全球自駕車網絡。