北京时间3月19日凌晨四点，英伟达GTC 2024主题演讲如期开幕：这不仅是五年以来的第一场线下举办的GTC，也是2024年重要的一场AI峰会。当穿着黑色皮夹克的黄仁勋上台的那一刻，在场所有人都松了一口气：似乎英伟达又回到那个“领先对手的同时也一刻不停奔跑”的时代。
今年黄仁勋演讲的主题为“AI的进步正在塑造人类的未来”，实际上，这场演讲的主题更像是在讲述“人如何与机器共同相处来改变生活”：在英伟达展示的未来中，包括比亚迪、日产、西门子在内的业内巨头都参与其中。但黄仁勋还是在演讲中处处提醒观众：这不是幻想，而是即将到来的近未来：一个AI改变所有事物所有人的未来。
“工业革命新引擎”Blackwell 2018年，同样是在GTC大会期间，黄仁勋讲出了著名的“黄氏定律”Huang's law：表示为了满足深度学习的计算需求，GPU效能将会每两年提升一倍以上。
这一定律随着英伟达在生成式AI时代的无可撼动的行业地位，也随之广为流传：但实际上，GPU硬件的性能往往只需要六个月就被翻了一倍——但这更像是属于英伟达的独角戏，每次有资格站在擂台上挑战英伟达的，往往都只有英伟达自己，这也是黄教主敢在演讲中将英伟达与台积电相提并论，称英伟达实际上是一家“人工智能晶圆厂”的底气所在。
Blackwell平台架构推理卡：这一平台以“二十世纪最杰出数学家之一”的David Blackwell的名字命名。搭载了2080亿颗晶体管，同时也是英伟达首个采用多芯片封装技术的GPU。这一技术能将两颗GPU高速串联起来，将其视为一颗GPU来分配处理计算任务，同时提供完整的缓存一致性，还具有192GB高带宽内存(HBM3E)，速度为8 Gbps，每个芯片的带宽为1.8TB/秒。
但更大的体积还不足以完全展示出先进制程所带来的更强性能，更直观的例子是：OpenAI最新的GPT-4-1.8T的参数规模，2000台Blackwell只需要90天就可以完成训练。同样的工作量放在Hopper GPU上则需要8000张才能完成。无论是电力还是生成token成本都能被降低至原本的四分之一，能耗与训练效率更是提升了25倍。
黄仁勋有一句经典的口号“即使竞争对手的GPU是免费送的，也没有我们的更便宜”：这句话的语境，是指英伟达并非单独售卖GPU，而是为客户提供了一整套的解决方案：例如在Blackwell GPU之上，还有用72块Blackwell GPU及36颗Grace GPU组合而成的超级计算机DGX GB200。
在GB200之上，英伟达还提供了通过NVIDIA Quantum InfiniBand网络技术，将数万台GB200并联成为真正的超级计算机的解决方案，这套系统能将数以十万计的Blackwell GPU串联成为一个整体，用于训练地球上最顶级的生成式AI大模型。更形象一点，这就是能够孕育出下一代聪慧如人的生成式多模态对话AI的产房。
随着新品的发布，老黄也在演讲中回忆起了自己亲自送货上门的第一台DGX——彼时这台具有划时代意义的训练设备被送给了OpenAI，当时只有0.17 Petaflops的算力，而如GB200的算力，相比八年前的“初号机”已经提升了八千倍。
现在，除了OpenAI之外，包括亚马逊、Google、微软一集以及甲骨文也都是GB200的首批用户；此外随着模型参数体积越来越小，而用于训练的英伟达GPU性能越来越强，老黄还提醒大家：或许每个人都能训练出自己的ChatGPT的时刻，已经用不了多长时间了。
除了硬件，英伟达很早就意识到，想将自己的硬件卖的更好，优秀的软件不可或缺，颠覆时代的潜力往往也最早出现在软件之中，因此早在三十年之前，英伟达就在卖硬件的同时重金投资软件生态。英伟达显卡技术的进步推动了游戏产业的发展，也完全可以说枝繁叶茂的CUDA(Compute Unified Device Architecture，统一计算架构）开发生态，或许也让人类迈入AI时代的脚步提前了几年。
时至今日，软件已经是英伟达能够成为AI时代卖铲人最重要的实力之一，这次在生成式AI的软件平台上，英伟达还展示了用于企业用户开发展示工业数字孪生的工具Omniverse Cloud，同时还宣布了对Vision Pro的支持。英伟达现场展示了一段宣传片，展示了英伟达预想中的场景：通过Vision Pro，用户可以直接用Vision Pro体验到汽车的虚拟驾驶舱内容，进入其中沉浸式体验各种元宇宙内容。
英伟达同时还公布了此前预热过的、名为NIM的软件服务：它由预构建的Kubernetes容器、模型、API和推理引擎（例如Triton）组成，这可以被看作是英伟达硬件与软件结合而来的订阅内容，方便开发者将自己的模型打包放进去，提供给所有用户，其中面对不同硬件、不同配置设备的兼容性问题，就不用开发者自己担心了。
除了可以每颗GPU每年4500美元的订阅费用，NIM服务还支持在本地的高性能笔记本电脑上运行开发者自己的模型，你甚至可以将已经上传至NIM的其他大模型下载到本地，在自己的设备上端侧运行。未来一切移动的东西都是机器人“我想我们迎来了一些特别的客人。”无论身高，走路形态都像蹒跚学步的小孩的小型机器人晃晃悠悠走到台前，操着一口人类听不懂的“机器人语言”，时不时打断黄讲话，十分讨喜。
这些机器人由Jetson提供“动力”。请出这些机器人之前，黄刚刚总结完，英伟达在人形机器人上的进展。英伟达推出人形机器人通用基础模型Project GR00T。发布基于Thor SoC的新型计算机Jetson Thor，该平台能够执行复杂的任务，并安全、自然地与人和机器进行交互。它采用模块化架构，在性能、功耗和尺寸方面进行了优化。
以及Isaac机器人平台的重大升级，Isaac Manipulator是一系列专为机械臂设计的基础模型。Issac Perceptor则旨在为机器人提供“多摄像头、3D环视功能”，此前世界上大多数机器人都是预先编程的，得益于此，未来机器人将有感知力，你只需要告诉它从A点走到B点，它自己就能找到一条通过的路。“下一代机器人可能是人形机器人。”黄说。
达成人形机器人可能更容易，原因是能为机器人提供更多符合人类习惯的“模拟训练数据”。基础模型通过不断观看，学习人类示例，模仿人类运动，再将其部署到物理机器人上。演讲开场时，黄曾问，知不知道各行各业的我们，是怎么聚集到一起的？从梳理英伟达历程开始，到讲完人形机器人，“计算机图形学，物理，人工智能的交叉点，在这一刻发生了变化。”黄说。这既是黄的“使命必达”，也是英伟达仍在奔赴的未来。
最后，黄用简单的五句话，总结了今天的开场演讲：一场新的“工业革命”到来；这场革命的“生产力”，Blackwell，英伟达对此全力以赴；新计算机创造了新类型的软件，应该以新的方式分发，既可以部署在云端，也可以成为你随身携带的“智能”；英伟达创造了大量AI foundation，DGX云，软件工具，AI技术，让开发者不必从头开始写软件；机器人系统需要数字孪生平台。
“今天的发布，对我来说，就是我心目中GPU的样子。”