1.英伟达公司首席执行官黄仁勋在2025年GPU技术大会上表示，人工智能正经历一个“拐点”，通用机器人时代已经到来。
2.他预计到2028年，英伟达的数据中心基础设施收入将达到1万亿美元。
3.黄仁勋公布了下一代图形架构Blackwell Ultra芯片和Vera Rubin芯片，预计分别将于2025年下半年和2026年底推出。
4.此外，他还宣布了一个名为“Isaac GR00T N1”的开源基础模型，旨在帮助开发人形机器人。
5.与此同时，英伟达与美国通用汽车公司合作，将利用Omniverse和Cosmos训练AI制造模型，构建定制的AI系统。
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参考消息网3月20日报道 据美联社3月18日报道，3月18日，英伟达公司首席执行官黄仁勋在大会开始时告诉数千名与会者，人工智能(AI)正在经历一个“拐点”。
在被称为“AI界超级碗”的2025年GPU(图形处理器)技术大会上，黄仁勋将他的主旨演讲聚焦于公司在AI方面的进步以及他对未来几年该行业发展的预测。他说，四大云服务提供商对GPU的需求正在猛增，他预计到2028年，英伟达的数据中心基础设施收入将达到1万亿美元。
黄仁勋备受期待的演讲透露了有关英伟达下一代图形架构的更多细节：Blackwell Ultra芯片和Vera Rubin芯片——后者以著名女天文学家薇拉·鲁宾的名字命名。Blackwell Ultra预计将于2025年下半年推出，后继的Rubin预计将于2026年底推出，Rubin Ultra将于2027年推出。
在长达两小时多的发言中，黄仁勋概述了AI取得的“非凡进步”。他说，在10年的时间里，AI从感知和“计算机视觉”发展到了生成式AI，现在又发展到了AI代理，即具有推理能力的AI。
他说，AI的下一波浪潮已经开始：机器人技术。
他说，由“物理AI”支持的机器人可以理解摩擦和惯性、因果关系以及物体恒存性等概念。
黄仁勋说：“每一个阶段、每一波浪潮都会为我们所有人开辟新的市场机遇。”
物理AI的关键是使用合成数据生成(AI或计算机创建的数据)进行模型训练的概念。他说，AI需要数字经验来学习，它的学习速度使得在训练循环中借助人类已经过时。
他说，“这是过去几年的重大突破：强化学习”，英伟达的技术可以帮助AI在攻击或试图一步一步地解决问题时进行这种学习。
黄仁勋宣布了Isaac GR00T N1，这是一个开源基础模型，旨在帮助开发人形机器人。它将与更新的Cosmos系列AI模型相结合，帮助开发机器人的模拟训练数据。
宾夕法尼亚大学电气与系统工程教授本杰明·李表示，训练机器人的挑战在于数据收集，因为在现实世界中进行训练既耗时又耗钱。他指出，模拟环境一直是强化学习的标准，这样研究人员就可以测试他们模型的有效性。李说：“我认为这真的很令人兴奋。提供一个平台、一个开源平台，将令更多的人得以学习‘强化学习’。更多的研究人员可以开始使用这些合成数据——不仅是行业中的大公司，还有学术研究人员。”
黄仁勋在今年早些时候的消费电子展上介绍了Cosmos系列AI模型。这个开源模型能与英伟达的Omniverse(一款物理模拟工具)配合制作出更逼真的视频，它的成本可能远低于传统的收集训练方式，比如让汽车记录道路体验，或者让人们教机器人重复性任务。
黄仁勋说，美国通用汽车公司计划将英伟达的技术整合到其新款自动驾驶汽车中。这两家公司将携手合作，利用Omniverse和Cosmos训练AI制造模型，构建定制的AI系统。他还公布了该公司的halos系统，这是一种围绕汽车、尤其是自动驾驶安全构建的AI解决方案。
黄仁勋在演讲结束时还提到了一个名为“Newton”的用于机器人模拟的开源物理引擎，该公司正与谷歌“深层思维”公司和迪士尼研究所共同开发该引擎。
演讲期间，一个名叫Blue的小四方形机器人从地板上的一个小口跳出来，来到台上。它对着黄仁勋发出哔哔的声音，听从他的命令，在他总结思路时站在他身边。
黄仁勋说：“通用机器人时代已经到来。”（编译/李莎）
3月18日，在美国加利福尼亚州圣何塞举行的英伟达GPU技术大会上，黄仁勋与小机器人互动。（法新社）