当地时间10月28日，英伟达CEO黄仁勋在GTC主题演讲中，以“加大AI基础设施投入以巩固美国技术领先地位”为核心，集中发布6G通信、量子计算、AI工厂及机器人技术等领域的突破性成果，并披露未来业务增长规划，凸显其推动全球技术变革与美国产业回归的战略决心。
演讲开篇，黄仁勋强调生态合作的关键作用，感谢全球合作伙伴并回顾英伟达30年技术积累：从发明GPU与CUDA编程模型，到推动“加速计算”成为新一代计算范式，成功突破摩尔定律与Dennard缩放规律的物理瓶颈。目前，CUDA生态已构建超350个专用库，覆盖计算光刻、数值优化、医学影像及量子计算等关键领域，成为支撑各行业技术升级的核心基础。
6G领域，黄仁勋宣布与诺基亚战略合作，联合推出“英伟达Aerial RAN Computer Arc”产品线。该产品依托Blackwell GPU、ConnectX网络及Aerial CUDA-X库，首次实现“软件定义、可编程”的无线通信与AI协同处理能力。据悉，诺基亚未来基站将全面采用该产品，且兼容现有AirScale基站，可支持全球基站的6G与AI功能升级，助力美国重夺电信技术标准主导权。
量子计算方面，黄仁勋指出逻辑量子比特已取得突破，而连接量子计算机与GPU超级计算机是实现量子纠错、AI校准及协同模拟的关键。英伟达同步发布NVQ Link互连架构，具备量子计算机精准控制校准、QPU与GPU混合模拟支持（可扩展至数十万量子比特）及基于CUDA-Q编程模型的微秒级数据交互能力，满足低延迟需求。目前，17家量子计算企业及8家美国能源部下属实验室（含伯克利、橡树岭实验室）已加入该生态，美国能源部亦将与英伟达合作建设7台AI超级计算机，聚焦基础科学研究。
关于AI技术，黄仁勋指出需打破“AI=聊天机器人”的认知局限，强调AI的核心价值在于重塑计算栈与生产力——从“手工编码+CPU”转向“机器学习训练+GPU”，且AI已从工具进化为“能使用工具的工作者”。例如，英伟达内部的Cursor AI系统可显著提升工程师效率，Perplexity的AI能通过网页完成预订、购物等任务，机器人出租车的AI司机则以汽车为载体实现自主驾驶。为应对算力激增，他提出“AI工厂”概念：专注生成“Token”（文本、图像、蛋白质等计算单元），需具备高智能、高速率、高效率的生产能力。英伟达通过“极端协同设计”推出Grace Blackwell平台，相比上一代H200 GPU，单卡性能提升10倍，Token生成成本降低10倍，成为当前“成本最低、性能最强”的AI算力方案，印证了AI算力的“双指数增长”逻辑。
业务层面，黄仁勋披露惊人增长态势：Blackwell GPU已出货600万颗，截至2026年累计订单达5000亿美元（含下一代Ruben平台），为上一代Hopper GPU全生命周期订单的数倍，且不包含中国及亚洲市场。制造端，英伟达加速“美国制造”布局，亚利桑那州工厂已投产Extreme Blackwell、GB200 NV Grace等Blackwell系列产品。借助Omniverse平台的“数字孪生”技术，其优化工厂设计与运营，例如富士康在得州休斯敦建设的AI工厂，通过虚拟组装、机器人训练及流程优化，有效应对劳动力短缺与技能差距挑战。
生态建设上，英伟达已成为“开源模型最大贡献者”，23个开源模型（涵盖语言、物理AI、生物学等领域）位居行业榜首，下载量可观，为初创公司与研究机构提供领域专用模型开发支持。跨行业合作方面，英伟达与CrowdStrike联合打造“云端+本地”AI安全代理，实现威胁实时检测；与Palantir合作加速数据处理，为政府与企业提供高效安全洞察。机器人领域，与Figure、马斯克旗下团队、Agility、强生、迪士尼等合作，基于Omniverse实现数字孪生训练与物理AI应用，推动自动驾驶出租车与人形机器人商业化。此外，英伟达发布自动驾驶平台“Drive Hyperion”，凭借三组冗余摄像头、雷达及激光雷达设计，实现最高安全级感知能力，已获梅赛德斯-奔驰采用，未来将支持全球车企布局商用、乘用及机器人出租车产品。
黄仁勋在演讲结尾强调，全球正经历“通用计算向加速计算”“手写软件向AI”的双重转型，英伟达将持续通过技术创新与生态合作，推动AI基础设施、6G、量子计算及机器人技术的突破。
来源：证券时报
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