“切勿错过AI的决定性时刻！”
当黄仁勋在英伟达GTC 2023上提出这个观点时，可能很多和我一样的普通人并没有把它放在心上，毕竟当时的AI应用少之又少，懂得在家里部署本地AI绘画的只有极少数数码爱好者，而相对大众的大语言模型给人们带来的也只有一时的新鲜感。
当然，现在看来，那个时间点可能确实是AI的决定性时刻。
今天凌晨，被誉为AI风向标的英伟达GTC 2024在加州圣何塞SAP中心正式举行，万众瞩目的英伟达创始人兼执行长黄仁勋登台发表主题演讲《见证AI的变革时刻》。老黄诚不欺我，我们确实见证了一场AI的变革时刻。
（图源：techovedas）
在这场两个小时的演讲中，黄仁勋公布了该公司迄今为止最强的AI加速卡——Blackwell GB200超级芯片系统，预先配置好整套系统的完整版GB200服务器，以及英伟达在AI软件（NIM微服务）、Omiverse云（模拟地球）、具身智能（机器人）等技术方面的最新进展。
老黄带来的这一波AI芯片基础设施到底有多强大？将给AI大模型产业带来什么改变？一起来看。
Blackwell GB200：最强AI加速卡
在人工智能领域，计算速度是至关重要的。为了在最短的时间里，完成大量同质化数据的并行运算，就需要给GPU投喂大量的数据，训练出一个复杂的神经网络模型，可以说GPU就是AI大模型训练平台的基石，甚至是决定性的算力底座。
因此，本次演讲的主角自然是英伟达的老本行「Blackwell B200」GPU 芯片。
（图源：英伟达，现场对比Blackwell架构和Grace Hopper架构的GPU）
作为NVIDIA Blackwell架构首款新产品，Blackwell B200基于台积电的4nm工艺打造，采用了将两个die连接成一个GPU的双芯设计，因此每个GPU芯片上拥有2080亿个晶体管。
比起上一代GH100 GPU上的800亿个晶体管，Blackwell B200 GPU算是一次相当大的突破，甚至还契合了摩尔定律，即「集成电路上可容纳的晶体管数目大约每隔18个月便会增加一倍」。
（图源：英伟达）
黄仁勋表示，在这样的架构升级下，Blackwell B200的AI性能可达20PFLOPS，而 H100仅为4PFLOPS，理论上可以为 LLM（大语言模型）的推理提升 30 倍的工作效率，额外的处理能力将使人工智能公司能够训练更大、更复杂的模型。
更离谱的是，在B200的基础上，老黄还推出了完全体AI芯片组——Blackwell GB200，由两个Blackwell B200 GPU 和一个基于Arm的Grace CPU组成。
在参数为1750亿的GPT-3 LLM基准测试中，英伟达称GB200的性能是H100的7倍，而训练速度是H100的4倍。
（图源：英伟达）
这AI性能，已经形成代差水平了。
当然，如果GB200还不能满足你的需求的话，英伟达还准备了一系列由Blackwell GB200组成的服务器阵列，最高可以实现由72片B200 GPU组成的GB200 NVL72 系统，FP8精度的训练算力高达720PFlops，达到了可以和前代DGX SuperPod超级计算机集群的水平。
（图源：英伟达）
更重要的是，与H100相比，它可将成本和能耗降低到原来的 25 分之一。
在今年年初的时候，美国知名杂志《纽约客》报道，ChatGPT每日耗电量或超过50万千瓦时，相当于美国家庭平均用电量的1.7万倍。正如马斯克所说，在可以预见的未来，电能短缺将成为制约AI发展的主要因素。
（图源：https://www.businessinsider.com/）
老黄明确表示，在此之前，训练一个1.8万亿参数模型需要8000个H100 GPU和约15兆瓦的功率，如今2000个B200 GPU就可以做到这一点，而功耗仅为4兆瓦。
如此惊人的参数，让老外直呼，“摩尔定律已被改写！”
可以预见，为了继续吸引国内市场的客人，黄仁勋很可能在未来推出采用新一代AI图形处理器架构的特供版AI加速卡Blackwell B20 GPU。
只是在美国商务部明确算力出口限制的情况下，这颗中国特供版GPU能带来多少产能上的提升，又能否和国产替代AI加速卡之间达成良性竞争，只能说目前一切都是未知之数。
从模拟地球，到人形机器人
从整个世界的狂热程度来看，生成式AI浪潮的到来已凝聚了广泛共识。那么我们到底能利用AIGC来做些什么呢？老黄今天给出了一些标准答案。
不知道大家有没有玩过一款叫做《模拟地球》的游戏，开发商MAXIS在当时性能相对贫乏的电脑上创造了一个微缩地球，让玩家扮演神明的角色，管理整个地球的地形、大气、生物、文明等内容，建造一个生命繁荣的惑星。
（图源：MAXIS工作室）
现在，英伟达利用大模型的能力，正试图打造出地球的数字孪生——Earth-2。
Earth-2是一个在英伟达Omniverse中以百万倍的速度运行Modulus创建的AI物理环境，旨在实现数据中心规模的全球模拟环境，最终利用云计算和人工智能技术来模拟和可视化天气情况。
（图源：英伟达）
利用传统的天气模型结合英伟达的气象模型，最高能够实现探索数百公里甚至数千公里面积范围的预报，提供诸如台风影响的侵袭范围，从而最大程度降低财产的损失，未来这项技术预计也将向更多国家和地区开放。
没有错，当年PS3模拟地球的梗，如今似乎要成真了。
（图源：PS3）
接下来，我们聊聊人形机器人。
近些年来，人形机器人成为了科学业界一个比较流行的研究趋势，除了马斯克那备受关注的Tesla Optimus，波士顿动力、Agility Robotics、优必选、小米、智元机器人、科大讯飞等中外企业也在这条道路上钻研着。
随着大模型不断的迭代升级，智能泛化能力的飞速提升，业内有不少人看到了人形机器人的潜在前景，相较于用反复调试的各种数据去驱动机器人，不如试着用大模型用作大脑，机器人充当躯壳，让大模型通过感知、运动和环境交互来获取信息、做出判断并采取行动。
而这，便是人工智能的终极形态之一——具身智能。
（图源：英伟达）
为此，英伟达在今天推出了世界首款人形机器人通用基础模型——Project GR00T，该模型驱动的机器人将能够理解自然语言，并通过观察人类行为来模仿动作，用户可以在此基础上教会其快速学习协调各种技能，以适应现实世界并与之互动。
老黄坚信，具身智能将引领下一波人工智能浪潮。
看到这里小雷只想说，优必选们，赶紧去跟英伟达合作吧，你们的机器人“身体”，必须在英伟达的Project GR00T“大脑”加持下，才能成为真正的智能机器人。随着Project GR00T的出现，真正的机器人时代可能要来了，这也是AI的最终极应用：让人工智能具象成为“人”。
十年夙愿终成真，英伟达CUDA真“酷酷哒”
在GTC 2024开幕演讲上，老黄回顾了一下英伟达的发展史。
2014年，黄仁勋首次强调机器学习的重要性，并且提出了CUDA（通用计算平台）的概念，在许多人还在把英伟达当作「游戏显卡」的制造商时，它们已经走在了 AI 变革的最前沿。
然而当年，CUDA的应用场景主要是科学计算，就是类似于气候模拟、物理模拟、生物信息学等专业研究，应用场景很有价值，但却狭窄。正因为此，英伟达的CUDA一直没有打开市场，带给英伟达的回报无法与对应的巨量研发投入匹配。黄仁勋每年都需要向董事会解释，为什么英伟达要坚持做CUDA？——可能当时老黄也不知道，英伟达的CUDA会在未来几年，先后迎来区块链“挖矿”、AI大模型计算等计算场景，真实泼天富贵。
（图源：英伟达）
短短两年时间，英伟达通过H100、H200 芯片，缔造了万亿AI帝国，市值已超越亚马逊等传统豪强，按照这样的势头，在可见的未来，超越苹果、微软成为世界头号巨头也不是没有可能。
现在，英伟达的“卡”供不应求，不只是字节、百度等中国科技巨头在抢着囤卡以应对极端情况，硅谷科技巨头如微软、Meta，也全都在找老黄买卡。
如今，尽管入局AI以及AI芯片的玩家越来越多，部分贸易政策的冲突也让老黄变得有些束手束脚，但从整场大会演讲来看，他依然对全新发布的B200、GB200颇具信心，对于整个世界被AI赋能的愿景更是坚定不移。
在被称为AI应用元年的2024，英伟达的CUDA（通用计算平台）正如其名，变得通用起来，从大语言模型、对话式AI、边缘计算等底层技术，到智能座舱、自动驾驶、人形机器人等应用场景，再到AI手机、AI PC、AI家电、AI搜索、AI绘画等应用，以及未来的气候预测、计算光刻与6G网络，AI正无处不在，英伟达的计算也无处不在，成为“通用计算”。
英伟达的CUDA，真的很“酷哒”。
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