核心要点：

　　01 AI发展可以分为判别式AI、生成式AI和代理式AI（Agentic AI），最终将迈向物理AI（Physical AI）时代 。如今，英伟达已身处Agentic AI阶段。

　　02 新一代芯片Blackwell Ultra（GB300）其推理性能是GB200的1.5倍，今年下半年出货。

　　03 英伟达下一代AI超级芯片名为Vera Rubin，2026年下半年发货；Vera Rubin之后的下一代芯片将以Feynman来命名。

　　04 发布全新的 AI 推理服务软件Dynamo，号称“AI工厂的操作系统”。

　　05 与谷歌DeepMind、迪士尼合作，开发名为Newton的机器人平台，推出全球首款开源人形机器人功能模型Isaac GR00T N1。

　　昨天，苏妈现身北京引起一阵AMD旋风；今天，黄教主GTC演讲刷屏社交媒体；AI算力底座的战事还在不断升级。

　　黄仁勋依旧经典黑色皮衣登台，2个小时未彩排演讲可以说是燃爆全场。不仅发布了全新的GB300芯片，两款个人AI计算机，机器人平台Newton，宣布与通用汽车合作，将AI技术应用于自动驾驶汽车，还预告了下一代超级芯片架构Vera Rubin以及下下一代芯片Feynman架构。

　　如此重磅的信息仍未成功刺激英伟达的股价，下跌超过3%。DeepSeek之后AI技术发展路线的转变所带来的影响依然存在，英伟达依然需要向世界证明AI霸主地位没变。

　　芯片演进路线提前曝光

　　数据中心建设可达万亿规模

　　黄仁勋回顾了人工智能发展的历程，并指出人工智能已经从生成式人工智能进入代理式人工智能（Agentic AI）阶段，最后将会发展到物理人工智能（Physical AI）阶段。

　　其透露，英伟达Blackwell芯片推出一年来，在AI行业取得了巨大进展。数据显示，2024年全球前四云服务提供商共采购130万片Hopper架构芯片；2025年又购买了360万Blackwell芯片。

　　英伟达最新的财报也显示，Blackwell架构AI芯片销售势头非常猛，在正式出货的首个季度就劲收超百亿美元，远超出英伟达预估水平。

　　对于未来的发展，黄仁勋预计到2028年数据中心建设支出将达1万亿美元。

　　近几年，数据中心一直是为英伟达营收和利润创造大头的业务部门。在此前财报沟通会上，黄仁勋以及公司CFO均乐观认为，全球对AI基础设施的需求将持续增长，因为客户希望部署更大、更复杂的集群，这不仅需要Nvida的GPU，还需要Nvidia的NVLink交换机、InfiniBand以及Spectrum-X系列网络套件。

　　此次GTC大会，英伟达推出了新一代芯片Blackwell Ultra（GB300）。据介绍，Blackwell Ultra包括 NVIDIA GB300 NVL72机架级解决方案和NVIDIA HGX B300 NVL16系统。

　　GB300 NVL72的AI性能是NVIDIA GB200 NVL72的1.5倍，这使得建造AI 工厂的收入机会与基于 NVIDIA Hopper构建的系统相比增加了50倍。

　　与此同时，黄仁勋还展示了未来三年芯片架构的技术路线图。下一代芯片将命名为Vera Rubin，2026年下半年，这款芯片将接替Blackwell Ultra，同时2027年下半年将推出Rubin Ultra版本。

　　黄仁勋称Rubin 的性能将达到 Hopper 的900倍，而 Blackwell 相较 Hopper 已实现了68倍的提升。

　　此外，除了标准版 Rubin，英伟达还计划推出 Rubin Ultra 版本。

　　不仅如此，Rubin之后的下一代芯片命名也被提前曝光。黄仁勋表示，Rubin之后英伟达将带来名为Feynman的芯片架构，名字取自著名物理学家理查德·费曼（Richard Feynman），延续了公司以科学家命名GPU架构的传统。

　　根据路线图，Feynman架构芯片将于2028年登场，并会采用新一代互联技术。

　　机器人仍是压轴节目，

　　具身智能浪潮已经到来

　　芯片之后，黄仁勋还带来了全新的 AI 推理服务软件Dynamo，开启AI工厂的革命。演讲最后，机器人仍是压轴登场。

　　不同于此前的一排人形机器人的同台，此次上台的是与谷歌、Disney联合开发的机器人Blue（星球大战机器人），从演示环节可以看到该机器人还是非常灵活的，可以乖乖听从指令，并且很呆萌。

　　作为算力霸主，英伟达将新的增长动力寄希望于机器人。黄仁勋表示，下一波浪潮也已经到来，机器人技术，它由物理AI驱动，用AI去理解物理世界。可以说，机器人的时代已经到来。

　　此次大会上，英伟达推出了全球首款开源人形机器人通用基础模型——GR00T N1，这是世界首款开源的、可定制的通用人形机器人基础模型。

　　据介绍，GR00T N1采用双系统架构，灵感来源于人类认知原理。其中，“系统1”是一个快速思考的行动模型，类似于人类的直觉和反射；“系统2”则是一个慢速思考模型，用于深思熟虑的决策制定。

　　黄仁勋还宣布与谷歌DeepMind和迪士尼研究所合作开发开源物理引擎Newton，让机器人学习如何更精确地处理复杂的任务。预计Newton物理引擎将于2025年晚些时候推出。

　　黄仁勋认为机器人市场具有非常大的爆发潜力，并称它“很可能是最大的产业。”

　　期待如黄仁勋所说，AI时代，每个人都成为赢家。