Присоединяйтесь к нашим ежедневным и еженедельным информационным бюллетеням для последних обновлений и эксклюзивного контента в лидирующем отраслевом освещении искусственного интеллекта. Узнать больше
Во вторник утром генеральный директор NVIDIA Дженсен Хуан вышел на сцену в центре SAP, кожаной куртке нетронутой и без телепрестера, чтобы доставить то, что стало одним из самых ожидаемых основных докладов в технологической индустрии. Технологическая конференция GPU (GTC) 2025, самопровозглашенная Хуангом как «Суперкубок ИИ», прибывает на критический момент для Nvidia и более широкого сектора искусственного интеллекта.
«Какой удивительный год это был, и у нас есть много невероятных вещей, о которых можно поговорить», — сказал Хуанг на упакованной арене, обращаясь к аудитории, которая выросла в геометрической прогрессии, поскольку ИИ превратился из нишевой технологии в фундаментальную силу, превращая целые отрасли. Ставки были особенно высокими в этом году после рыночной турбулентности, вызванной выпуском китайского стартапа Deepseek от его высокоэффективной модели рассуждений R1, которая послала акции Nvidia в начале этого года на фоне опасений по поводу потенциального снижения спроса на его дорогие графические процессоры.
На этом фоне Хуанг произвел всеобъемлющее видение будущего NVIDIA, подчеркивая четкую дорожную карту для вычислений центров обработки данных, достижения в области рассуждений искусственного интеллекта и смелых переходов в робототехнику и автономные транспортные средства. Презентация нарисовала картину компании, работающей над тем, чтобы сохранить свою доминирующую позицию в инфраструктуре искусственного интеллекта, в то же время расширяясь на новые территории, где ее технология может создать ценность. Акции Nvidia торгуются на протяжении всей презентации, закрыв более чем на 3% ниже за день, предполагая, что инвесторы могли надеяться на еще более драматические объявления.
Но если послание Хуанга было ясным, это было так: ИИ не замедляется, как и Нвидия. От новаторских чипсов до толчка в физический ИИ, вот пять наиболее важных выводов из GTC 2025.
Платформа Blackwell увеличивает производство с 40 -кратным увеличением производительности над Хоппера
По словам Хуанга, центральным элементом стратегии компьютерного искусства NVIDIA, платформы Blackwell, теперь находится «полное производство», по словам Хуанга, который подчеркнул, что «спрос клиентов невероятен». Это важная веха после того, что Хуан ранее назвал «икота» в раннем производстве.
Хуан сделал поразительное сравнение между Blackwell и его предшественником, Хоппера: «Blackwell Nvlink 72 с Dynamo в 40 раз превышает выступление Hopper AI в 40 раз. Этот скачок производительности особенно решает для рабочих нагрузок с выводами, которые Хуанг позиционировал как «одну из самых важных рабочих нагрузок в следующем десятилетии, когда мы масштабируем ИИ».
Повышение производительности состоит в критическом времени для отрасли, поскольку рассуждения, такие как модели искусственного интеллекта, такие как Deepseek R1, требуют значительно больших вычислений, чем традиционные крупные языковые модели. Хуан и проиллюстрировал это демонстрацией, сравнивая подход традиционной крупной языковой модели (LLM) с расположением свадебных мест (439 токенов, но неправильно) по сравнению с подходом модели рассуждения (почти 9 000 токенов, но правильные).
«Количество вычислений, которые мы должны сделать в ИИ, намного больше в результате рассуждения ИИ и обучения рассуждений систем ИИ и агентских систем», — пояснил Хуанг, непосредственно решая проблему, связанную с более эффективными моделями, такими как DeepSeek’s. Вместо того, чтобы позиционировать эффективные модели как угрозу для бизнес -модели NVIDIA, Хуанг создал их как повышение спроса на вычисления — эффективно превращая потенциальную слабость в силу.
Рубин-архитектура следующего поколения, представленная с четкой многолетней дорожной картой
В ходе шага, четко разработанного, чтобы дать корпоративным клиентам и облачным поставщикам уверенность в долгосрочной траектории Nvidia, Хуанг изложил подробную дорожную карту для инфраструктуры ИИ до 2027 года. Это необычный уровень прозрачности в отношении будущих продуктов для аппаратной компании, но отражает длительные циклы планирования, необходимые для инфраструктуры AI.
«У нас есть ежегодный ритм дорожных карт, который был изложен для вас, чтобы вы могли планировать свою инфраструктуру ИИ», — заявил Хуанг, подчеркивая важность предсказуемости для клиентов, делающих массовые капитальные инвестиции.
Дорожная карта включает в себя Blackwell Ultra во второй половине 2025 года, предлагая в 1,5 раза больше производительности ИИ, чем текущие фишки Blackwell. За этим последует Вера Рубин, названная в честь астронома, который обнаружил Dark Matter во второй половине 2026 года. Рубин будет иметь новый процессор в два раза быстрее, чем текущий процессор Grace, а также новые сетевые архитектуру и системы памяти.
«По сути, все совершенно новое, за исключением шасси», — объяснил Хуанг о платформе Вера Рубин.
Дорожная карта распространяется еще дальше до Rubin Ultra во второй половине 2027 года, которую Хуанг назвал «экстремальным масштабным», предлагающим в 14 раз больше вычислительной мощности, чем текущие системы. «Вы можете видеть, что Рубин будет чрезвычайно снизить стоимость», — отметил он, решая проблемы по поводу экономики инфраструктуры ИИ.
Эта подробная дорожная карта служит ответом NVIDIA на рыночные опасения по поводу конкуренции и устойчивости инвестиций в области искусственного интеллекта, эффективно рассказывая клиентам и инвесторам, что у компании есть четкий путь вперед, независимо от того, как развивается эффективность модели ИИ.
Nvidia Dynamo появляется как «операционная система» для фабрик ИИ
Одним из наиболее важных объявлений была программная система с открытым исходным кодом, предназначенная для оптимизации вывода искусственного интеллекта. Huang назвал его «по сути операционной системой фабрики ИИ», контролирующей параллель с тем, как традиционные центры обработки обработки данных полагаются на операционные системы, такие как VMware, для организации предприятий.
Dynamo решает сложную проблему управления рабочими нагрузками ИИ по распределенным системам графических процессоров, выполнению задач, таких как параллелизм трубопровода, параллелизм тензора, экспертный параллелизм, пакетирование в полете, дезагрегированное вывод и управление рабочей нагрузкой. Эти технические проблемы становятся все более важными, поскольку модели искусственного интеллекта становятся более сложными, а подходы, основанные на рассуждениях, требуют больших вычислений.
Система получает свое название от динамо, которое, как отметил Хуанг, был «первым инструментом, который начал последнюю промышленную революцию, промышленную революцию энергии». Сравнение позиционирует динамо как основополагающее технологию для революции ИИ.
Сделав Dynamo с открытым исходным кодом, NVIDIA пытается укрепить свою экосистему и обеспечить его оборудование оставаться предпочтительной платформой для рабочих нагрузок искусственного интеллекта, даже если оптимизация программного обеспечения становится все более важной для производительности и эффективности. Партнеры, включая недоумение, уже работают с NVIDIA по внедрению Dynamo.
«Мы так счастливы, что многие из наших партнеров работают с нами над этим», — сказал Хуанг, в частности, подчеркивая недоумение как «одного из моих любимых партнеров» из -за «революционной работы, которую они делают».
Подход с открытым исходным кодом является стратегическим шагом для поддержания центральной позиции NVIDIA в экосистеме ИИ, признавая важность оптимизации программного обеспечения в дополнение к необработанным характеристикам оборудования.
Физическая ИИ и робототехника занимают центральное место с моделью GROOT N1 с открытым исходным кодом
В том, что могло быть наиболее визуально поразительным моментом основного доклада, Хуан обнародовал значительный толчок в робототехнике и физическом ИИ, кульминацией которого стал появление «Синего», робота, вдохновленного Звездными войнами, который ходил на сцену и взаимодействовал с Хуангом.
Познакомьтесь с Blue (Star Wars Droid) после объявления о партнерстве Nvidia с DeepMind и Disney. pic.twitter.com/ylcdouf5xc
— Брайан Роеммеле (@brianroemmele) 18 марта 2025 года
«К концу этого десятилетия мир составит не менее 50 миллионов работников», — объяснил Хуанг, позиционируя робототехнику как решение глобальной нехватки труда и огромных рыночных возможностей.
Компания объявила Nvidia Isaac Groot N1, описанную как «первую в мире открытую, полностью настраиваемую модель основания для обобщенных гуманоидных рассуждений и навыков». Создание этой модели открытым исходным кодом представляет собой значительный шаг для ускорения развития в области робототехники, аналогично тому, как LLM с открытым исходным кодом ускорили общую разработку ИИ.
Наряду с GROOT N1, NVIDIA объявила о партнерстве с Google DeepMind Research и Disney Research для разработки Ньютона, физического двигателя с открытым исходным кодом для моделирования робототехники. Хуан объяснил необходимость в «физическом двигателе, который предназначен для очень мелкозернистых, жестких и мягких тел, предназначенных для возможности обучения тактильной обратной связи и тонких моторных навыков и управления приводом».
Основное внимание к моделированию для обучения роботов следует той же схеме, которая оказалась успешной в разработке автономного вождения, используя синтетические данные и обучение подкреплению для обучения моделей ИИ без ограничений сбора физических данных.
«Использование Omniverse для состояния Cosmos и Cosmos для генерации бесконечного числа среды позволяет нам создавать данные, которые заземлены, контролируются нами и в то же время систематически бесконечно, одновременно», — объяснил Хуанг, описывая, как технологии моделирования NVIDIA позволяют обеспечить обучение робот в масштабе.
Эти объявления о робототехнике представляют собой расширение Nvidia помимо традиционных вычислений искусственного интеллекта в физический мир, что потенциально открывает новые рынки и приложения для своих технологий.
Партнерство GM сигнализирует о крупном продвижении к автономным транспортным средствам и промышленным ИИ
Завершая стратегию NVIDIA по расширению ИИ из центров обработки данных в физический мир, Хуан объявил о значительном партнерстве с General Motors для «построения своего будущего автомобильного автопарка».
«GM выбрал Nvidia, чтобы сотрудничать с ними, чтобы построить свой будущий автомобильный автопарк»,-объявил Хуанг. «Время для автономных транспортных средств наступило, и мы с нетерпением ждем возможности построить с GM AI во всех трех областях: ИИ для производства, чтобы они могли революционизировать то, как они производят; ИИ для предприятия, чтобы они могли революционизировать то, как они работают, проектируют автомобили и имитируют автомобили; а также ИИ для автомобиля».
Это партнерство представляет собой значительное доверие к автономной технологии транспортных средств Nvidia от крупнейшего автопроизводителя Америки. Хуан отметил, что NVIDIA работает над автомобилями самостоятельного вождения более десяти лет, вдохновленным прорывом Alexnet в соревнованиях по компьютерным зрению.
«В тот момент, когда я увидел, что Алекснет был таким вдохновляющим моментом, таким захватывающим моментом, он заставил нас принять решение о создании автомобилей с самостоятельным вождением»,-вспоминает Хуанг.
Наряду с партнерством GM, Nvidia объявила Halos, названную «комплексной системой безопасности» для автономных транспортных средств. Хуан подчеркнул, что безопасность является приоритетом, что «редко привлекает какое -либо внимание», но требует технологии «от кремния до систем, системного программного обеспечения, алгоритмов, методологий».
Автомобильные объявления распространяют охват NVIDIA от центров обработки данных до фабрик и транспортных средств, позиционируя компанию для захвата стоимости в стеке ИИ и в нескольких отраслях промышленности.
Архитектор второго акта ИИ: стратегическая эволюция Nvidia за пределами чипсов
GTC 2025 выявил трансформацию NVIDIA от производителя графического процессора в комплексную инфраструктурную компанию AI. Через дорожную карту Blackwell-To-Rubin Huang сообщил, что Nvidia не сдает свое вычислительное доминирование, в то время как его поворот в направлении программного обеспечения с открытым исходным кодом (Dynamo) и моделей (GROUT N1) признает только оборудование не может обеспечить его будущее.
NVIDIA умело переосмыслил проблему с эффективностью DeepSeek, утверждая, что более эффективные модели будут стимулировать общие вычисления по мере расширения рассуждений искусственного интеллекта — хотя инвесторы остаются скептическими, посылая акции ниже, несмотря на всеобъемлющую дорожную карту.
То, что отличает Nvidia, — это зрение Хуанга за пределами кремния. Инициатива по робототехнике не только о продаже чипов; Речь идет о создании новых вычислительных парадигм, которые требуют массовых вычислительных ресурсов. Аналогичным образом, GM Partnership позиционирует NVIDIA в центре автомобильного трансформации искусственного интеллекта в процессе производства, дизайна и самих транспортных средств.
Сообщение Хуанга было ясным: NVIDIA конкурирует за видение, а не только на цену. Поскольку вычисления распространяются от центров обработки данных до физических устройств, Nvidia делает ставку на то, что управление полным стеком ИИ — от кремния до моделирования — определит следующую границу вычислений. В мире Хуанга только начинается революция ИИ, и на этот раз она выходит из серверной комнаты.
Источник
