【硬件资讯】CES 2025专题！NVIDIA还在发力！桌面AI超算问世，首款与MTK合作芯片赋能，开启AI PC新时代！
CES 2025：英伟达与联发科合作设计GB10超级芯片，用于Project DIGITS
在CES 2025上，英伟达宣布推出Project DIGITS，这是一款紧凑型超级计算机，类似于Mac Mini。Project DIGITS是英伟达第一台台式机产品，超出了AI PC的范畴，主要面向AI研究人员、数据专家、以及科学家等，起售价为3000美元（约合人民币21979.5元），最快5月上市。Project DIGITS配备了NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip芯片，由Blackwell GPU和Grace CPU组成，其中Grace CPU共有20个Arm核心，配备128GB LPDDR5X内存和4TB NVMe SSD，能够运行超过2000亿个参数的大型语言模型。对于要求更高的AI应用，可以使用两台Project DIGITS叠加在一起，处理多达4050亿个参数的大型语言模型。联发科参与了Project DIGITS项目，与英伟达合作设计了NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip芯片，主要负责CPU部分的设计。联发科副董事长暨首席执行官蔡力行表示：“我们与英伟达在GB10超级芯片上的合作，与联发科希望把科技带给每个人的愿景不谋而合。我们期待与英伟达一起开启超级运算的创新时代，让AI无所不在。”用户可以在Project DIGITS上本地开发和测试AI模型，然后使用相同的Grace Blackwell架构和Nvidia AI Enterprise软件平台，能与云服务无缝集成，从而根据需要部署云加速模型。英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋认为，AI时代已然到来，每个行业都有AI应用，虽然入门成本很高，但是Project DIGITS标志着迈向更广泛可访问性的第一步。
除了显卡外，NVIDIA在本次CES 2025上还宣布了Project DIGITS，NVIDIA称这是一款紧凑型超级计算机。在NVIDIA的阐述中，这款产品超越了对一般AI PC的定义，考虑到NVIDIA在AI硬件领域的优势，可能还真不是吹牛。另外，此前曾有过消息的NVIDIA与MTK首款合作芯片也在这款产品中亮相了，也就是为本产品赋能的NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip芯片。从NVIDIA的描述来看，这款产品的应用场景更类似于开发机，将在5月份发布，不知道在个人领域有没有新的应用场景。
黄仁勋：英伟达非常想把 AI 放在 PC 上，但 Windows 并不完美
CES 2025 上，英伟达创始人兼 CEO 黄仁勋表示，“Windows 95 彻底改变了计算机行业，它使多媒体服务成为可能，对应用程序的开发方式影响深远。然而，这个计算模型对人工智能来说并不完美。我们的目标是，在未来，让人工智能成为你的助手。”黄仁勋指出，“人工智能是在云端构建的，我们的愿景是将它带到任何地方，当然也可以在你的公司中进行部署。英伟达最希望的是将其集成到个人电脑中。因此，如果我们能找到一种方法，使 Windows PC 成为世界级的人工智能平台，那将是非常令人兴奋的。”事实证明，实现这一目标的答案是 Windows WSL 2。WSL 2 将 Windows 和 Linux 无缝结合，运行效果出色，为开发者量身打造。你可以直接访问裸机资源，并且 WSL 2 已经针对云原生应用程序进行了优化，能够实现开箱即用的效果。只要你的计算机能够支持它，而你能够适应这种模式，我们就能提供多种适合的模型，无论是视觉模型、语言模型还是动画、数字人类或人类模型等各种类型的 AI 模型，都非常适合在你的电脑上运行。你可以轻松下载并使用它们。
“因此，我们的重点是将 Windows WSL 2 和 Windows PC 打造成理想的一流平台，并将在未来持续支持和维护这一平台。”黄仁勋表示。 而在系统方面，老黄则是直言不讳的表示，Windows在AI领域的表现“并不完美”，但NVIDIA还是致力于改善Windows，使Windows PC 成为世界级的人工智能平台，最好的办法就是Windows WSL 2。不过这种操作本质上还是在用Linux或云服务来运行AI程序，或许Windows真的不那么适合AI吧……希望Windows也能有所变化。黄仁勋：英伟达 AI 芯片性能增速远超摩尔定律设定的标准
1 月 8 日消息，在拉斯维加斯举行的国际消费电子展 (CES) 上，英伟达 CEO 黄仁勋在一次面向万人的主题演讲后接受 TechCrunch 采访时表示，其公司 AI 芯片的性能提升速度已远超数十年来推动计算机技术进步的“摩尔定律”设定的标准。
“我们的系统进步速度远超摩尔定律，”黄仁勋周二表示。据IT之家了解，“摩尔定律”由英特尔联合创始人戈登・摩尔于 1965 年提出，预测计算机芯片上的晶体管数量将大约每年翻一番，从而使芯片性能也大致翻一番。这一预测基本实现了，并在几十年里推动了计算机性能的快速提升和成本的急剧下降。近年来，“摩尔定律”的发展速度有所放缓。然而，黄仁勋声称，英伟达的 AI 芯片正以自身的加速节奏发展；该公司表示，其最新的数据中心超级芯片在运行 AI 推理工作负载方面的速度比上一代产品快 30 多倍。“我们可以同时构建架构、芯片、系统、库和算法，”黄仁勋说，“如果这样做，我们就能比摩尔定律更快地发展，因为我们可以在整个技术栈中进行创新。”英伟达 CEO 发表这一大胆言论之际，正值许多人质疑 AI 发展是否停滞之时。包括谷歌、OpenAI 和 Anthropic 在内的领先 AI 实验室都使用英伟达的 AI 芯片来训练和运行其 AI 模型，而这些芯片的进步可能会转化为 AI 模型能力的进一步提升。这并非黄仁勋首次暗示英伟达正在超越“摩尔定律”。早在去年 11 月的一次播客节目中，黄仁勋就曾提出 AI 世界正以“超摩尔定律”的速度发展。黄仁勋还驳斥了“AI 进展放缓”的观点。他认为，当前 AI 领域存在三大扩展定律：预训练（pre-training）、后训练（post-training）和推理时计算（test-time compute）。预训练阶段，AI 模型从海量数据中学习模式；后训练阶段，通过人类反馈等方法微调模型；推理时计算则让模型在回答每个问题后有更多时间“思考”。黄仁勋强调，随着计算能力的提升，AI 推理成本将逐步降低，类似于摩尔定律推动计算成本下降的历史进程。英伟达的 H100 芯片曾是科技公司训练 AI 模型的首选，但现在科技公司更加关注推理，一些人开始质疑英伟达昂贵的芯片是否还能保持领先地位。目前，使用测试时计算的 AI 模型运行成本高昂。有人担心 OpenAI 的 o3 模型（使用了规模化的测试时计算）对大多数人来说过于昂贵。例如，OpenAI 使用 o3 在一项通用智能测试中达到人类水平的分数，每项任务花费近 20 美元。而 ChatGPT Plus 的订阅费用为每月 20 美元。在周一的主题演讲中，黄仁勋像举着盾牌一样展示了英伟达最新的数据中心超级芯片 GB200 NVL72。这款芯片在运行 AI 推理工作负载方面的速度比英伟达之前最畅销的芯片 H100 快 30 到 40 倍。黄仁勋表示，这种性能的飞跃意味着像 OpenAI 的 o3 这样在推理阶段使用大量计算的 AI 推理模型，其成本将随着时间的推移而降低。黄仁勋表示，他总体上专注于创造性能更强的芯片，而性能更强的芯片从长远来看会带来更低的价格。“无论是在性能还是成本承受能力方面，测试时计算的直接解决方案是提高我们的计算能力，”黄仁勋表示。他指出，从长远来看，AI 推理模型可以用于为 AI 模型的预训练和后训练创建更好的数据。在过去一年里，我们确实看到了 AI 模型的价格大幅下降，部分原因是英伟达等硬件公司的计算技术突破。黄仁勋表示，他预计这种趋势将随着 AI 推理模型的发展而继续下去。黄仁勋声称他今天的 AI 芯片比 10 年前的产品好 1000 倍。这是一个比“摩尔定律”设定的标准快得多的速度，黄仁勋表示他认为这种速度没有停止的迹象。 最后，在演讲之后的采访中，黄仁勋还表达了“摩尔定律已死”的观点，当然老黄的观点是，自家芯片在AI性能上的迭代速度远超摩尔定律设定，不像某些进步不够快的厂商是认为进步速度跟不上。同时，黄仁勋还表达了对AI市场前景的乐观期望，不光不认为增速会放缓，还认为仍将继续加速增长，或许AI仍将在很长时间内成为各个行业的重要增长点。
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