“黄仁勋举办AI春晚” - “AI技术巨头齐聚，盛况空前”

“坐在这个会场里的你我他，代表世界上100万亿美元的行业。”

自从ChatGPT横空出世、生成式AI爆火后，人们惊奇地发现，英伟达在AI芯片领域的市占率居然超过了90%。

随后，它的股价就像火箭一样狂涨，市值已经突破了2.2万亿美元（15.8万亿元人民币，比广东省的GDP还要高）。

于是，英伟达举办的“GTC开发者大会”，就成了全球AI产业的年度盛会，江湖人称“AI春晚”。

为了亲睹“AI春晚”盛会，凌晨四点，小巴从被窝里爬出来看完了全程直播。

英伟达发布的新产品有哪些亮点？

◎核心主角是Blackwell GPU架构。英伟达以前的AI芯片（如A100、H100），都是基于Hopper架构设计出来的，现在换成了Blackwell架构。

Blackwell GPU中包含2080亿个晶体管，可以支持多达10万亿个参数的AI模型。Blackwell的命名灵感，来自美国科学院首位黑人院士、著名统计学家David Blackwell。

◎基于Blackwell架构打造的超级芯片GB200。GB200芯片的算力是H100芯片的6倍，而对应处理多模态特定领域的算力表现可达30倍。GB200芯片的首批用户，包含了OpenAI 、亚马逊、Google、微软和甲骨文。

◎英伟达发布了一款用于机器人领域、名为GROOT的通用基础大模型。黄仁勋强调，这个大模型支持的机器人，绝不会起义造反。

英伟达GTC大会上的各种新技术是否能引领AI行业发展？

◎全新的车载计算平台DRIVE Thor。作为上一代“DRIVE Orin”的继任者，这一平台将提供功能更丰富的自动驾驶舱性能——集成了专为Transformer、LLM和生成式AI工作负载而设计的全新NVIDIA Blackwell架构。

比亚迪、广汽、小鹏等中国车企都选用了DRIVE Thor平台。

除了新产品，黄仁勋的言行举止也值得关注。

黄仁勋在GTC大会上有何重要表述？

▶▷与中国人的发布会不同，黄仁勋全程都没有提到英特尔、高通、AMD、华为等友商的芯片。这说明他非常自信，认定自家的产品是市面上最先进的。

▶▷黄仁勋还挺幽默的，会议一开始，他就说:坐在这个会场里的你我他，代表世界上100万亿美元的行业。

▶▷他身上确实有一种AI信仰。二十年前，当大家都在嘲笑AI是伪概念的时候，他就开始砸钱研究AI芯片。

英伟达GTC大会上的新技术对中国等新兴市场有何启发？

图源:英伟达官网直播

除了以上要点，本次大会还提到了人形机器人、自动驾驶、生物医药、数字孪生等领域的新趋势，值得我们探讨一下。

为此，我们找到了四位来自不同领域的专家谈谈看法，希望提供一个更多元的视角来看科技产业。

如何看待这场备受瞩目的科技界“新春晚”?

张孝荣

深度科技研究院院长

这次大会上老黄描绘了一个美好的世界:AI行业进入了一个快速成长阶段——一边快速一边繁荣。那个世界是真实还是泡沫，难以判断。但我们只能看着，那个世界跟我们越来越远。

张津京

BT财经创始人

我之前判断，黄仁勋会想办法维持住英伟达的上升趋势。另外，他要找到让西方科技巨头继续花钱的理由。

上面两个动机结合，再加上现有商业模式的补充，就是他放出的新的技术——英伟达推理微服务（NIM）。该技术通过软件授权，用旧的GPU来进行推理，最后在新模式下达到增加效能的效果。

从这个技术可以清晰地看出黄仁勋的意图。一个是推新的芯片，让科技巨头更新自己的产品，另外则是对旧有的、已经出售的芯片进行二次的收费收割，提升自己商业的整体收入和可持续性。

王煜全

海银资本创始合伙人

我觉得不太有新意，老黄还是在聊去年就聊过的产业规划，支持大模型、支持数字孪生、支持机器人训练。

邹均

运通链达金服科技创始人兼CEO

黄仁勋在大会上发布了多项功能强大的技术创新产品。其中BlackWell B200相比H100GPU在性能上提升显著，可以支持10万亿参数模型的训练，且成本和能耗降低了25倍。

英伟达同时展示了GB200NVL72集群，该集群具备720petaflops的AI训练性能和1440petaflops的推理能力，有望大大加速大规模模型的训练。这场大会展现了英伟达强大的技术储备和领先的创新能力。

Q2

看了英伟达的GB200，我们还落后多少?

张孝荣

深度科技研究院院长

在目前，GB200芯片在国内找不到能对标的产品。

对标的是英伟达A100，但稍弱一筹。即便是尚未发布的昇腾920B，也略弱于英伟达即将发布的H200，而目前英伟达的GB200性能已经数倍于H200。

原因很简单，国外芯片的主流制程是4nm，未来也会进入2nm和1nm，但国产芯片制程目前被卡在7nm，前途很不明朗，所以双方差距拉大，可以理解。

张津京

BT财经创始人

在开源模型下，GB200大概是现在A100性能的5—8倍，差不多是B100的两倍左右，我们国内的芯片与之相比有很大差距。

因为他们可以用4nm的制程来做，而我们现在往5nm制程以下探比较难。不过现在也够用了，因为黄仁勋用的是两块芯片叠加联合的方式，华为也在用。

一块芯片赶不上你的性能，那我们就用8块、10块来拼。如果华为用四块或者六块昇腾920B去叠加，就会产生算力更大的运算体系，从而追上英伟达。

我们的芯片企业也不用在意能源的损耗，能源可以靠国家专门建造发电站来解决。

芯片也可以不用那么小，完全可以用16nm来做，做成桌子大小的一张卡，也不需要考虑商业的迭代，只用考虑运营状况就可以了。

虽然芯片赶超的制程路线，我们被卡住了，但我们还有一条量大管饱、力大砖飞的路线，这就是中国在芯片发展上和美国的区

邹均

运通链达金服科技创始人兼CEO

英伟达如今能占到90%的AI芯片市场，在于英伟达早在二十几年前就布局GPU和GPU应用开发生态，具备了极强的技术领先优势和生态优势。

相比英伟达、高通、英特尔等美国厂商，中国芯片厂商起步晚，在技术积累方面处于劣势。

加上近几年来，美国加紧了对中国高科技产品的出口限制，美国现行政策也在对生产14nm以下尖端芯片的半导体设备和材料进行出口管制，比如芯片设计工具EDA。

芯片IP厂商ARM也宣布对华禁售先进芯片IP，以至于国内量产的芯片一般在14nm以上，7nm的芯片良品率还不高。

而且国内芯片厂商另一个弱点在于，受制于禁售，产业链配套不齐全。芯片的应用生态构建也在起步阶段，特别是在CPU、GPU和FPGA方面，实力都偏弱。

所以目前国内芯片厂商想要赶超还是很难的。

不过，我们也不是完全没机会。

◎其一，中国的芯片市场需求量巨大，应用场景多，芯片技术产品创新动力充足。

◎其二，中国能发挥集中力量办大事的优势，通过建设信息技术应用创新产业等举措，加快关键技术的突破。

特别在AI ASIC芯片方面，中国已经有长足发展，例如华为、海光、寒武纪等厂商，技术发展迅速。

Q3

英伟达提出的超级算力方案，对AI行业有什么影响?

张孝荣

深度科技研究院院长

英伟达发布的超级算力方案GB200Superchip，会对大模型和AI行业发展带来不错的推动作用:

1.可以加速大模型的训练和推理，推动AI技术的更快发展。

2.能够提升AI应用的性能和效率，促进AI技术在各个领域的应用。

3.会带动相关产业链的发展，包括芯片制造、软件开发、系统集成等。

张津京

BT财经创始人

显而易见，它就是为了训练大模型而诞生的，可以加快大模型的训练速度。但是针对我们细分行业，用不到这种资源，远超出了我们的资源需求。

Q4

你认同老黄对人形机器人的追捧吗?中国有哪些机会?

张孝荣

深度科技研究院院长

在机器人芯片领域，国内厂商大多起步晚、规模小且底子薄，再受限于先进制程芯片的制造工具，基本与国际巨头差距会非常大，类似于国产CPU与英特尔、国产操作系统与微软操作系统。

到2030年，人形机器人和机器人芯片市场的发展会有两种结果，如果技术成熟度达到了消费

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