黄仁勋:这是我最棒的一页 PPT
- 2026-04-22 01:58:16
🔥Token 是新大宗商品、英伟达路线图公布、发布NemoClaw、组建Nemotron 联盟🔥
英伟达 GTC 2026 主题演讲落幕。
黄仁勋发布 Vera CPU、Groq LPU、Vera Rubin 系统与 DLSS 5。
黄仁勋公布未来 12 个月 AI 蓝图。
黄仁勋GTC演讲直播略有推迟，开场英伟达播放大量乡村音乐，意外出圈。（疑似AI生成）。
开场倒计时5分钟
2026 年 3 月 17 日 凌晨 2:18 正式开始！
虽然晚了几分钟，但演讲正式启动。
开场播放短片，讲述 AI Token 以及我们用它在医疗、航天、建筑等领域所做的一切。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 2:21
主角登场：CEO 黄仁勋 黄仁勋身着标志性皮夹克登台——抱歉，今年没有特别款夹克。
他开场感谢了预热环节的嘉宾。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 2:24
“我们深耕 CUDA 已有 20 年”
CUDA 是英伟达今天地位的核心原因之一，本届 GTC 正值 CUDA 20 周年。
“最难的一件事，是建立起我们的用户基数——我们进入了每一朵云、每一家计算机公司、每一个行业。”
2026 年 3 月 17 日 凌晨 2:26
云端 Ampere 价格反而在上涨
CUDA 的普及形成了英伟达所谓的“飞轮效应”：
吸引开发者 → 开发者基于 CUDA 开发 → 更多人采用英伟达硬件 → 循环持续。
正因如此，黄仁勋表示，老旧 Ampere 架构 GPU 在云端的价格反而上涨。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 2:28
“GeForce 是英伟达最成功的营销”
黄仁勋表示：“GeForce 是英伟达最棒的营销活动。”
他回顾：25 年前英伟达创造了首个可编程着色器，最终发展出 CUDA，并以 GeForce 作为普及载体。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 2:30
英伟达公布下一代计算机图形技术：DLSS 5
首个重磅发布：DLSS 5。
英伟达在《生化危机：安魂曲》《霍格沃茨之遗》《星空》中进行展示。
大家都在期待 DLSS 5 的具体细节，而对比画面已极具说服力。
DLSS 5 是什么？
英伟达将可控 3D 图形、结构化数据与生成式世界结合。
“结构化数据与生成式 AI 融合的理念，将在一个又一个行业重演。”
2026 年 3 月 17 日 凌晨 2:34
“这是我最棒的一页 PPT”
黄仁勋开玩笑说，他要用整场剩下的时间讲解这页关于结构化数据的 PPT。
这是企业计算的“基本事实”。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 2:36
AI 可以处理非结构化数据
黄仁勋强调 AI 对非结构化数据的重要性：这类数据占全球数据的 90%，但过去因为无法检索、查询而“毫无用处”。
SQL 的发明者 IBM，正通过 cuDF 加速框架为 WatsonX 数据提供加速。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 2:41
再谈摩尔定律
黄仁勋再次谈到摩尔定律已失效： “摩尔定律已经动力耗尽，加速计算让我们实现巨大飞跃。”
他以谷歌云为例，展示英伟达加速方案如何在各公司、各行业复制。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 2:43
英伟达今年将把 OpenAI 引入 AWS
“众所周知，OpenAI 完全受算力限制。”
黄仁勋表示，OpenAI 今年将登陆 AWS，有望缓解其巨大的基础设施压力。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 2:47
“垂直整合，但水平开放” ：我们别无选择
黄仁勋将英伟达定位为“垂直整合、水平开放”，这可能会引起 FTC（美国联邦贸易委员会）的关注。
但英伟达表示，在加速计算领域，别无选择，必须为客户提供全栈方案。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 2:51
英伟达称需要领域专用库满足不同行业需求
AI 应用广泛，但黄仁勋表示，不能简单粗暴地把生成式 AI 套用到所有场景。
“我们必须拥有领域专用库，解决每一个垂直行业的问题。”
2026 年 3 月 17 日 凌晨 2:54
回归 CUDA “我们是一家算法公司。”
在花 10 分钟讲解软件栈在各行业的应用后，黄仁勋再次回归核心。
一切都回到英伟达的 CUDA-X 库，他称之为公司的“皇冠明珠”。
cuDNN 引爆了 AI“大爆炸”
英伟达称，cuDNN（CUDA 深度神经网络库）是公司史上最重要的库之一，引爆了现代 AI 的“大爆炸”。
现场播放 CUDA-X 各类库的演示视频，包含一段高度逼真的全仿真画面。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 3:02
英伟达“重新发明了计算”
黄仁勋谈到众多 AI 原生公司，它们之所以存在，正是因为英伟达“重新发明了计算”。
我们正处在新一轮平台变革的起点，堪比当年 PC 革命。 过去两年，ChatGPT 开启了生成式 AI 时代。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 3:07
AI 加速时间线
近几年 AI 发展极快：
- 2023：ChatGPT
- 2024：推理模型，如 o1
- 2025：超大上下文窗口模型，如 Claude Code（首个“智能体模型”）
英伟达全员都在使用 Claude Code 及其他模型。
- 2026：英伟达称，我们迎来推理的拐点。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 3:10
英伟达预计未来一年需求将翻倍
去年，英伟达称到 2026 年 Blackwell 与 Rubin 体系的高确定性需求与订单达 5000 亿美元。
“我预计到 2027 年，这一数字至少达到 1 万亿美元。”
“这合理吗？”黄仁勋表示，这正是他本场演讲要解释的内容。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 3:13
英伟达是唯一覆盖全领域 AI、全模型的公司
黄仁勋称，英伟达是唯一一家覆盖全领域 AI、全模型的厂商。
英伟达、Anthropic、Meta SL 三者加起来，占据全球 AI 算力的 1/3。
黄仁勋表示，已充分证明：作为 AI 基础设施厂商，“你可以完全放心地基于我们构建”。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 3:17
英伟达称 Grace Blackwell 是“一场豪赌”
黄仁勋表示，NVL72 是一场“巨大豪赌”，并感谢合作伙伴的支持。
“对所有人来说都不容易……推理是终极难题。” 而这场赌局，英伟达赢了。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 3:21
每瓦性能提升 50 倍，成本降低 35 倍 “当时没人相信我。”
黄仁勋表示，NVL72 最初宣称每瓦性能提升 30 倍，实际做到了 50 倍。
他再次提及摩尔定律：其每年性能提升大约只有 1.5 倍。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 3:24
“数据中心现在是生产 Token 的工厂”
黄仁勋说：数据中心过去是存储文件的地方，现在是生成 Token 的工厂。 推理是核心工作负载，Token 是新大宗商品。 （点击看：刚刚！阿里 All in Token，吴泳铭亲自挂帅！）
随后播放一段短片，回顾发展历程。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 3:30
Vera Rubin 亮相舞台
Vera Rubin NVL72 是“驱动智能体 AI 时代的超级引擎”。
新增 Groq 3 LPX 模块。
英伟达称，过去十年算力提升达到 4000 万倍。
黄仁勋在台上展示完整 Vera Rubin：它是“一个巨型系统”。
他表示，Vera CPU 专为高单核性能设计，与机架配合用于智能体处理。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 3:32
Vera CPU 详细信息
88 核 Vera CPU，单个机架可搭载 256 颗芯片，全部采用液冷。
这款面向 AMD、英特尔的最新竞品。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 3:35
Groq 3 LPU 与 Groq LPX 登场
系统新增 Groq LPX 机架，这在 GTC 之前已有消息。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 3:37
黄仁勋展示 Rubin Ultra 的 NVLink
黄仁勋讲解 Rubin Ultra 的 NVLink 工作方式：计算单元在前，扩展互联架构在后。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 3:42
黄仁勋：这是企业“最重要的图表”
英伟达表示：Token 是新的大宗商品。
对企业而言，同等功耗下 AI 工厂的吞吐能力，将“被研究很多年”。
更多 Token 意味着更智能的模型，模型越智能，就越需要更高的 Token 吞吐。
英伟达称，在每一个层级，Vera Rubin 都提供了更高得多的吞吐性能。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 3:47
低延迟与高吞吐本是“天敌”
Groq 对英伟达至关重要，因为它突破了 NVL72 的极限。
借助 Groq LPX，英伟达称可让使用 Vera Rubin 的企业收入提升最高 10 倍。
它解决了低延迟与高吞吐难以兼得的问题——黄仁勋称二者本是“天敌”。
英伟达通过解耦推理（disaggregated inference），将高吞吐芯片与低延迟芯片合二为一。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 3:51
Vera Rubin 样品进展“极其顺利”
黄仁勋坦言，Grace Blackwell 样品阶段曾遇到一些问题，但 Vera Rubin 的样品推进非常顺利。
事实上，首台 Vera Rubin 系统已在微软 Azure 云端运行。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 3:53
Vera Rubin：横跨 5 个机架、集成 7 颗芯片
Vera Rubin 无疑是英伟达迄今为止最具野心的系统： 横跨 5 个机架系统，内置 7 颗芯片。
英伟达称，对比 x86 与 Hopper： - Vera Rubin：7 亿 Token/秒- 传统架构：仅 200 万 Token/秒
2026 年 3 月 17 日 凌晨 3:56
英伟达路线图公布
黄仁勋预告下一代 Feynman 系统： 包含全新 GPU、全新 LPU、名为 Rosa 的全新 CPU、Bluefield 5，以及支持铜互连与 CPO 规模化的 Kyber。
Feynman 系统计划 2028 年推出，今年会陆续公布更多信息。 明年 GTC，我们大概率会像今年谈论 Vera Rubin 一样，密集讨论 Feynman。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 3:59
在 Omniverse 会面
英伟达打造 Omniverse，用于与供应商虚拟会面，实现数据中心更大规模的协同设计。
目标是“不浪费一丝功耗”。 这些是 AI 工厂的蓝图，英伟达称之为 DSX 平台。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 4:04
数据中心要上天了
英伟达正在研发名为 Vera Rubin Space-1 的系统，将成为首个太空数据中心。
目前仍处于早期阶段，但英伟达表示“有大量顶尖工程师”参与该项目。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 4:06
NemoClaw 让 OpenClaw 变得简单易用
英伟达简化了基于 OpenClaw 搭建 AI 智能体的流程： 只需输入两行 Shell 命令，即可启动一个 AI 智能体。
之后只需交给它任务，让智能体自主运行即可。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 4:09
OpenClaw 是什么？黄仁勋定义：一个操作系统
黄仁勋现场解释 OpenClaw——其实在场观众早已熟知。
简单说：它是一个可连接云端系统的智能体，能创建子智能体、任务调度、拆解问题等。
黄仁勋将其定义为操作系统： “这和当年 Windows 让个人电脑普及的逻辑一模一样。”
2026 年 3 月 17 日 凌晨 4:13
英伟达与 OpenClaw 合作，打造企业级安全方案NemoClaw
具备企业级安全能力，可保护敏感信息。 AI 智能体可对外通信并自主执行，这显然存在安全风险。
NemoClaw 为企业提供参考软件栈，让 OpenClaw 安全可用。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 4:19
英伟达组建 Nemotron 联盟
英伟达表示，Nemotron 3 Ultra 将成为全球最强基座模型。
为规模化推进 Nemotron，英伟达将为 Nemotron 4 组建联盟，成员包括： Black Forest Labs、Perplexity、Mistral、Cursor 等。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 4:24
将智能体带入物理世界
英伟达在 GTC 现场展示了 110 台机器人，展示其“物理 AI”实力。
英伟达宣布多家新合作伙伴，包括 4 家自动驾驶出租车合作伙伴：比亚迪、现代、日产。
同时与优步（Uber）合作，在部分城市将自动驾驶出租车接入优步网络。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 4:31
《冰雪奇缘》雪宝 Olaf 登台，与黄仁勋同框
在一场毫不尴尬的互动中，《冰雪奇缘》的 Olaf 登上舞台。
黄仁勋介绍了生成 Olaf 所用到的各类 AI 模型。
总之，Olaf 参与了本次 keynote 的收尾环节。
2026 年 3 月 17 日 凌晨 4:34 演讲正式结束
发布会正式落幕。
英伟达在演讲结尾播放了一段动画：多台机器人（连同黄仁勋）围坐在篝火旁，演唱一首关于本次 keynote 的乡村歌曲。
这首歌大概率由 AI 生成。
黄仁勋致美光CEO：致我在美光的各位朋友。我们的合作改变了世界。业界速度最快的HBM4显存已交付给英伟达。
美光已向英伟达大规模交付 HBM4 显存，用于 Vera Rubin AI 平台
带宽超 2.8TB/s，能效大幅提升
锁定英伟达下一代 AI 芯片量产订单，直指 AI 算力核心瓶颈
消息发布于美光财报前，信号明确
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