英偉達 GTC 大會已經成了 AI 界超級碗，沒有劇本也沒有提詞器，中途黃仁勛被線纜卡住，反而是這場高濃度 AI 發布會里最有人味的片段，在當今提前基本提前彩排或錄播的科技發布會里已經很稀缺了。

剛剛，黃仁勛再次發布了全新一代核彈級 AI 芯片，不過這場發布會的還有個隱藏主角——DeepSeek。

由于智能體 AI（Agentic AI）和推理能力的提升，現在所需的計算量至少是去年此時預估的 100 倍。

推理成本效率給 AI 行業帶來影響，而不是簡單地堆積計算能力，成為貫穿這場發布會的主線。英偉達要變成 AI 工廠，讓 AI 以超越人類的速度學習和推理。

推理本質上是一座工廠在生產 token，而工廠的價值取決于能否創造收入和利潤。因此，這座工廠必須以極致的效率打造。

黃仁勛掏出的英偉達新「核彈」也在告訴我們，未來的人工智能競爭不在于誰的模型更大，而在于誰的模型具有最低的推理成本和更高推理的效率。

除了全新 Blackwell 芯片，還有兩款「真·AI PC」

全新的 Blackwell 芯片代號為「Ultra」，也就是 GB300 AI 芯片，接棒去年的「全球最強 AI 芯片」B200，再一次實現性能上的突破.

Blackwell Ultra 將包括英偉達 GB300 NVL72 機架級解決方案，以及英偉達 HGX B300 NVL16 系統。

Blackwell Ultra GB300 NVL72 將于今年下半年發布，參數細節如下：

• 1.1 EF FP4 Inference：在進行 FP4 精度的推理任務時，能夠達到 1.1 ExaFLOPS（每秒百億億次浮點運算）。
• 0.36 EF FP8 Training：在進行 FP8 精度的訓練任務時，性能為 1.2 ExaFLOPS。
• 1.5X GB300 NVL72：與 GB200 NVL72 相比，性能為 1.5 倍。
• 20 TB HBM3：配備了 20TB HBM 內存，是前代的 1.5 倍
• 40 TB Fast Memory：擁有 40TB 的快速內存，是前代的 1.5 倍。
• 14.4 TB/s CX8：支持 CX8，帶寬為 14.4 TB/s，是前代的 2 倍。

單個 Blackwell Ultra 芯片將和前代一樣提供相同的 20 petaflops（每秒千萬億次浮點運算） AI 性能，但配備更多的 288GB 的 HBM3e 內存。

如果說 H100 更適合大規模模型訓練，B200 在推理任務中表現出色，那么 B300 則是一個多功能平臺，預訓練、后訓練和 AI 推理都不在話下。

英偉達還特別指出，Blackwell Ultra 也適用于 AI 智能體，以及用于訓練機器人和汽車自動駕駛的「物理 AI」。

為了進一步增強系統性能，Blackwell Ultra 還將與英偉達的 Spectrum-X 以太網和英偉達 Quantum-X800 InfiniBand 平臺集成，為系統中的每個 GPU 提供 800Gb/s 的數量吞吐量，幫助 AI 工廠和云數據中心能夠更快處理 AI 推理模型。

除了 NVL72 機架，英偉達還推出了包含單個 GB300 Blackwell Ultra 芯片的臺式電腦 DGX Station。Blackwell Ultra 之外，這個主機還將配備 784GB 的同一系統內存，內置 800Gbps 英偉達 ConnectX-8 SuperNIC 網絡，能夠支持 20 petaflops 的 AI 性能。

而之前在 CES 2025 展示的「迷你主機」Project DIGITS 也正式被命名為 DGX Spark，搭載專為桌面優化的 GB10 Grace Blackwell 超級芯片，每秒可提供高達 1000 萬億次 AI 計算操作，用于最新 AI 推理模型的微調和推理，包括 NVIDIA Cosmos Reason 世界基礎模型和 NVIDIA GR00T N1 機器人基礎模型。

黃仁勛表示，借助 DGX Station 和 DGX Spark，用戶可以在本地運行大模型，或者將其部署在 NVIDIA DGX Cloud 等其他加速云或者數據中心基礎設施上。

這是 AI 時代的計算機。

DGX Spark 系統現已開放預訂，而 DGX Station 預計將由華碩、戴爾、惠普等合作伙伴于今年晚些時候推出。

下一代 AI 芯片 Rubin 官宣，2026 年下半年推出

英偉達一直以科學家的名字為其架構命名，這種命名方式已成為英偉達文化的一部分。這一次，英偉達延續了這一慣例，將下一代 AI 芯片平臺命名為「Vera Rubin」，以紀念美國著名天文學家薇拉·魯賓（Vera Rubin）。

黃仁勛表示，Rubin 的性能將達到 Hopper 的 900 倍，而 Blackwell 相較 Hopper 已實現了 68 倍的提升。

其中，Vera Rubin NVL144 預計將在 2026 年下半年發布。參數信息省流不看版：

• 3.6 EF FP4 Inference：在進行 FP4 精度的推理任務時，能夠達到 3.6 ExaFLOPS（每秒百億億次浮點運算）。
• 1.2 EF FP8 Training：在進行 FP8 精度的訓練任務時，性能為 1.2 ExaFLOPS。
• 3.3X GB300 NVL72：與 GB300 NVL72 相比，性能提升了 3.3 倍。
• 13 TB/s HBM4：配備了 HBM4，帶寬為 13TB/s。
• 75 TB Fast Memory：擁有 75 TB 的快速內存，是前代的 1.6 倍。
• 260 TB/s NVLink6：支持 NVLink 6，帶寬為 260 TB/s，是前代的 2 倍。
• 28.8 TB/s CX9：支持 CX9，帶寬為 28.8 TB/s，是前代的 2 倍。

標準版 Rubin 將配備 HBM4，性能比當前的 Hopper H100 芯片大幅提升。

Rubin 引入名為 Grace CPU 的繼任者——Veru，包含 88 個定制的 Arm 核心，每個核心支持 176 個線程，并通過 NVLink-C2C 實現 1.8 TB/s 的高帶寬連接。

英偉達表示，定制的 Vera 設計將比去年 Grace Blackwell 芯片中使用的 CPU 速度提升一倍。

與 Vera CPU 搭配時，Rubin 在推理任務中的算力可達 50 petaflops，是 Blackwell 20 petaflops 的兩倍以上。此外，Rubin 還支持高達 288GB 的 HBM4 內存，這也是 AI 開發者關注的核心規格之一。

實際上，Rubin 由兩個 GPU 組成，而這一設計理念與當前市場上的 Blackwell GPU 類似——后者也是通過將兩個獨立芯片組裝為一個整體運行。

從 Rubin 開始，英偉達將不再像對待 Blackwell 那樣把多 GPU 組件稱為單一 GPU，而是更準確地按照實際的 GPU芯 片裸片數量來計數。

互聯技術也升級了，Rubin 配備第六代 NVLink，以及支持 1600 Gb/s 的 CX9 網卡，能夠加速數據傳輸并提升連接性。

除了標準版 Rubin，英偉達還計劃推出 Rubin Ultra 版本。

Rubin Ultra NVL576 則將于 2027 年下半年推出。參數細節如下：

• 15 EF FP4 Inference：在 FP4 精度下進行推理任務時，性能達到 15 ExaFLOPS。
• 5 EF FP8 Training：在 FP8 精度下進行訓練任務時，性能為 5 ExaFLOPS。
• 14X GB300 NVL72：相比 GB300 NVL72，性能提升 14 倍。
• 4.6 PB/s HBM4e：配備 HBM4e 內存，帶寬為 4.6 PB/s。
• 365 TB Fast Memory：系統擁有 365 TB 的快速內存，是前代的 8 倍。
• 1.5 PB/s NVLink7：支持 NVLink 7，帶寬為 1.5 PB/s，是前代的 12 倍。
• 115.2 TB/s CX9：支持 CX9，帶寬為 115.2 TB/s，是前代的 8 倍。

在硬件配置上，Rubin Ultra 的 Veras 系統延續了 88 個定制 Arm 核心的設計，每個核心支持 176 個線程，并通過 NVLink-C2C 提供 1.8 TB/s 的帶寬。

而 GPU 方面，Rubin Ultra 集成了 4 個 Reticle-Sized GPU，每顆 GPU 提供 100 petaflops 的 FP4 計算能力，并配備 1TB 的 HBM4e 內存，在性能和內存容量上都達到了新的高度。

為了在瞬息萬變的市場競爭中站穩腳跟，英偉達的產品發布節奏已經縮短至一年一更。發布會上，老黃也正式揭曉下一代 AI 芯片的命名——物理學家費曼(Feynman)。

隨著 AI 工廠的規模不斷擴大，網絡基礎設施的重要性愈發凸顯。

為此，英偉達推出了 Spectrum-X

和 Quantum-X 硅光網絡交換機，旨在幫助 AI 工廠實現跨站點連接數百萬 GPU，同時顯著降低能耗和運營成本。

Spectrum-X Photonics 交換機具有多種配置，包括：

• 128 端口 800Gb/s或 512 端口 200Gb/s 配置，總帶寬達 100Tb/s
• 512 端口 800Gb/s或 2048 端口200Gb/s配置，總吞吐量達 400Tb/s

與之配套的 Quantum-X Photonics 交換機則基于 200Gb/s SerDes 技術，提供 144 端口 800Gb/s 的 InfiniBand 連接，并采用液冷設計高效冷卻板載硅光子組件

與上一代產品相比，Quantum-X Photonics 交換機為 AI 計算架構提供 2 倍速度和 5 倍可擴展性。

Quantum-X Photonics InfiniBand 交換機預計于今年晚些時候上市，而 Spectrum-X Photonics 以太網交換機預計將于 2026 年推出。

隨著 AI 的快速發展，對數據中心的帶寬、低延遲和高能效需求也急劇增加。

英偉達 Spectrum-X Photonics 交換機采用了一種名為 CPO 的光電子集成技術。其核心是將光引擎（就是能處理光信號的芯片）和普通的電子芯片（比如交換芯片或 ASIC 芯片）放在同一個封裝里。

這種技術的好處很多：

• 傳輸效率更高：因為距離縮短，信號傳輸更快。
• 功耗更低：距離短了，傳輸信號需要的能量也少了。
• 體積更小：把光和電的部件集成在一起，整體體積也變小了，空間利用率更高。

AI 工廠的「操作系統」Dynamo

未來將沒有數據中心，只有 AI 工廠。

黃仁勛表示，未來，每個行業、每家公司擁有工廠時，都將有兩個工廠：一個是他們實際生產的工廠，另一個是 AI 工廠，而 Dynamo 則是專門為「AI 工廠」打造的操作系統。

Dynamo 是一款分布式推理服務庫，為需要 token 但又無法獲得足夠 token 的問題提供開源解決方案。

簡單來說，Dynamo 有四個方面的優勢：

•  GPU 規劃引擎，動態調度 GPU 資源以適應用戶需求
• 智能路由器，減少 GPU 對重復和重疊請求的重新計算，釋放更多算力應對新的傳入請求
• 低延遲通信庫，加速數據傳輸
• 內存管理器，智能在低成本內存和存儲設備中的推理數據

人形機器人的露臉環節，永遠不會缺席

人形機器人再一次成為了 GTC 大會的壓軸節目，這次英偉達帶來了 Isaac GR00T N1，全球首款開源人形機器人功能模型。