今年的GTC主題演講中,,黃仁勛強(qiáng)調(diào)了推理的重要性,并通過(guò)實(shí)際數(shù)據(jù)和產(chǎn)品路線圖證明,在推理時(shí)代對(duì)計(jì)算的要求更高,,英偉達(dá)將繼續(xù)保持領(lǐng)先地位,。他認(rèn)為,AI向推理階段的轉(zhuǎn)移不僅沒(méi)有結(jié)束擴(kuò)展定律,,反而加速了計(jì)算需求的增長(zhǎng),。他用一個(gè)婚禮座位安排的例子展示了傳統(tǒng)LLM與推理增強(qiáng)型模型的不同表現(xiàn),直觀展示了現(xiàn)代AI需要更強(qiáng)算力的原因,。
黃仁勛還提出了“Token經(jīng)濟(jì)學(xué)+AI工廠”的概念,認(rèn)為AI變成一切生產(chǎn)力提升的根源,,token成為最根本的單位,。他展示了Blackwell Ultra在推理模型上的出色表現(xiàn),性能比Hopper高出40倍,。他表示,,隨著AI投資的繼續(xù),數(shù)據(jù)中心建設(shè)將達(dá)到萬(wàn)億美元規(guī)模,。
此外,黃仁勛發(fā)布了NVIDIA Blackwell Ultra,、下一代AI“超級(jí)芯片”Vera Rubin,、開(kāi)源推理框架Dynamo、家用“AI超級(jí)電腦”DGX Spark和DGX Station,,以及與谷歌DeepMind和迪士尼研究院合作開(kāi)發(fā)的機(jī)器人Newton,。這些新產(chǎn)品和技術(shù)進(jìn)一步推動(dòng)了AI的發(fā)展,展示了英偉達(dá)在這一領(lǐng)域的持續(xù)創(chuàng)新和領(lǐng)先地位,。