撰文：Techub News 整理
导语
当地时间，NVIDIA 创始人兼 CEO Jensen Huang（黄仁勋）在巴黎 VivaTech 2025 大会上，进行了其公司在欧洲首次 GTC（GPU 技术大会）的主题演讲。这场长达 96 分钟的演讲，不仅是对 NVIDIA 最新技术进展的集中展示，更是对 AI 产业未来格局的一次系统性阐述。在 AI 竞争全球化的背景下，黄仁勋亲赴欧洲，宣布与当地企业、研究机构和政府的深度合作，凸显了欧洲市场在构建下一代「AI 基础设施」中的战略地位。
摘要
- AI 进入新阶段：从生成式 AI 迈向「智能体 AI」和「具身智能」，AI 将具备规划、推理、执行复杂任务的能力。
- 「AI 工厂」成为国家基础设施：数据中心正转变为生产智能「代币」的工厂，是驱动经济增长的新基础设施，各国正争相建设。
- Blackwell 是「思维机器」：专为推理和复杂思考设计，其 NVLink 互联技术实现了性能的跨越式提升，以支撑爆炸式增长的推理需求。
- 欧洲全面拥抱 AI：NVIDIA 宣布与 Mistral 共建 AI 云、建立工业 AI 云，并预计未来两年欧洲 AI 算力将增长十倍，缓解 GPU 短缺。
- 机器人时代来临：通过 Omniverse 数字孪生训练，人形机器人将可快速学习并适应物理世界，预示着一个全新的庞大产业。
从加速计算到量子计算：CUDA 生态的持续进化
Jensen Huang（黄仁勋）开篇回顾了 NVIDIA 的初心：创建加速计算平台。他指出，加速计算不仅仅是新处理器，更是算法和软件范式的重构。为此，NVIDIA 构建了覆盖各领域的 CUDA-X 库生态系统，如用于计算光刻的 cuLitho、用于优化决策的 cuOpt、用于深度神经网络原语的 cuDNN 等。这些库将复杂的并行计算封装起来，为开发者打开了新的应用大门。
他重点宣布了量子计算领域的拐点到来。随着谷歌在 2023 年演示首个逻辑量子比特，量子计算正遵循类似摩尔定律的轨迹发展。NVIDIA 的 CUDA-Q 平台，旨在为量子-经典混合计算提供统一架构。黄仁勋宣布，CUDA-Q 现已针对 Grace Blackwell 200 平台加速，性能提升显著。他预测，未来几年内，新一代超级计算机都将配备量子处理单元，与 GPU 协同工作，开启下一代计算。
AI 新浪潮：从生成内容到生成行动与思考
黄仁勋将 AI 发展划分为几个阶段：最初的感知 AI（识别信息）、过去五年的生成式 AI（创造内容），以及正在开启的第三波浪潮。这波新浪潮的核心是智能体 AI和具身智能。
智能体 AI 意味着 AI 能够像人一样理解、推理、规划并执行任务。它不再是一次性的问答，而是能够分解问题、进行研究、使用工具、评估自身答案的复杂过程。例如，一个智能体可以接收「在巴黎开一家餐车」的指令，然后自动调用市场研究、菜单设计、财务规划、营销策划等多个子智能体协作完成全套方案，生成数千倍于传统问答的「代币」。
具身智能则是智能体在物理世界的体现，即机器人。AI 的能力从生成文本、图像，扩展到生成运动——行走、抓取、使用工具。黄仁勋强调，让机器人学会在复杂物理环境中行动，是当前 AI 最具挑战性的前沿之一。
Blackwell：为「思考」而生的工程奇迹
支撑 AI 新浪潮需要前所未有的算力，尤其是推理算力。黄仁勋指出，传统的单次生成模型正被需要大量内部「思考」（链式思考、树状思考、自我反思）的推理模型取代，这催生了对「思维机器」的需求。NVIDIA 的 Grace Blackwell 架构正是为此设计。
他将 GB200 系统比作一个巨大的虚拟 GPU，其核心突破在于 NVLink 互联技术。通过创新的「脊柱」式纯铜背板，NVLink 将 144 个 Blackwell 芯片连接成一个整体，提供高达 130 TB/秒的全对全带宽——超过全球互联网的峰值流量。这种设计使得性能在摩尔定律放缓的背景下，实现了代际间的巨大飞跃，满足智能体 AI 对高吞吐量和低延迟思考的需求。
黄仁勋通过一段视频展示了 Blackwell 从晶圆到成品的复杂制造过程，涉及全球供应链、120 万个组件、2 英里长的铜缆。他透露，目前该系统的产量已达每周 1000 台，正在以前所未有的规模量产超级计算机。
「AI 工厂」：新时代的国家基础设施
黄仁勋提出了一个核心观点：未来的 AI 数据中心不应再被视为成本中心，而应被重新定义为「AI 工厂」——一种生产智能「代币」并直接产生收入的基础设施。
「没有人会把数据中心看作创收设施，但人们会这样看待汽车工厂。AI 工厂就是创收设施，它们被设计用来生产代币。」他解释道。这些代币可以转化为各行各业的生产力，因此 AI 工厂正成为国家关键基础设施的一部分。这也是他频繁与各国元首会晤的原因——每个国家都希望拥有自己的 AI 制造能力。
他展示了欧洲在此领域的积极行动：电信公司、云服务提供商、超级计算中心都在与 NVIDIA 合作建设 AI 基础设施。他宣布，未来两年，欧洲的 AI 计算能力将增加十倍，这将极大缓解研究者和初创公司的 GPU 短缺问题。同时，NVIDIA 正在七个欧洲国家建立 AI 技术中心，以促进协作研究、扶持初创企业和构建生态系统。
合作、开源与智能体平台：赋能欧洲生态
黄仁勋宣布了多项针对欧洲的具体合作。其中最重要的是与法国 AI 公司 Mistral 合作，共同建设一个大规模的 AI 云，用于交付 Mistral 的模型并为其他 AI 初创公司提供服务。
在模型层面，他介绍了 NVIDIA 的 Nemotron 计划。该计划旨在对 Llama、Mistral、DeepSeek、Qwen 等开源模型进行后期训练、架构搜索和强化学习，大幅提升其推理、长上下文理解等能力，并将优化后的模型以 NIM 的形式封装，供开发者免费下载部署。他强调，数据属于用户自己，鼓励企业利用自身数据在开源模型基础上进行定制化。
为了帮助企业构建自己的专用智能体，NVIDIA 推出了完整的平台，包括世界级的 Nemotron 推理模型、NeMo Retriever 多模态搜索引擎，以及一套涵盖智能体入职、微调、评估、防护、部署全生命周期的工具包。同时，新发布的 DGX Cloud Lepton 服务提供了一个「云上之云」的统一界面，让开发者可以轻松地将训练好的模型或智能体部署到全球任何支持 NVIDIA 架构的云、本地服务器甚至桌面设备上。
工业 AI 与数字孪生：欧洲的复兴机遇
黄仁勋认为，AI 与欧洲深厚的工业根基结合，将催生第四次工业革命。他回顾了欧洲在工业历史上的贡献，并特别提及西门子在 1992 年就推出了神经网络计算机 Synapse 1，以此向欧洲的工业与创新传统致敬。
数字孪生是工业 AI 的核心。通过 NVIDIA Omniverse 平台，企业可以创建逼真且遵守物理定律的工厂、仓库、甚至核聚变反应堆的数字孪生。在其中，可以进行实时设计、仿真、优化，以及训练机器人。宝马、梅赛德斯-奔驰、舍弗勒、丰田等公司均已利用 Omniverse 构建其生产设施的数字化双胞胎。
他预告，NVIDIA 将在欧洲建设世界上第一个工业 AI 云，专门用于满足工业设计、仿真和机器人训练对高性能、高安全性的特殊需求。
自动驾驶与人形机器人：具身智能的未来
黄仁勋将自动驾驶汽车视为最大的机器人应用场景。他介绍了 NVIDIA DRIVE 平台及其核心的 Halos 安全系统，该系统从芯片架构、软件栈到 AI 模型训练和验证，全程贯穿安全理念。基于 Transformer 的感知-推理-规划模型，使得汽车能够像智能体一样处理复杂驾驶场景。
演讲的高潮部分转向了更具象的具身智能——人形机器人。黄仁勋指出，当前机器人普及的障碍在于编程困难，而 AI 将改变这一切。未来的机器人可以通过学习而非编程来掌握技能。
NVIDIA 为此提供全栈解决方案：底层的 Thor 机器人计算芯片、机器人专属操作系统，以及上层的感知与运动生成 AI 模型。最关键的是训练方式：机器人先在 Omniverse 创建的、遵守物理定律的数字孪生世界中，经历数十万种场景的训练，然后再迁移到现实世界。
现场，黄仁勋与一个名为「Grek」的、在 Omniverse 中学会行走的小型机器人进行了生动互动，直观展示了这项技术的成熟度。他预言，人形机器人将成为有史以来最大的产业之一，而拥有强大制造业的欧洲将在此领域拥有巨大机遇。
结语：一切皆已开始
在演讲结尾，黄仁勋总结道，一场新的工业革命已经开启，AI 的新浪潮已经到来。智能体 AI 和机器人将驱动推理工作负载呈指数级增长，这需要 Blackwell 这样的「思维机器」，也需要 AI 工厂这样的新型基础设施。他欣喜地看到欧洲正在全力投入 AI，并相信这将成为欧洲复兴的重要契机。在雷鸣般的掌声中，他与机器人 Grek 告别，为这场信息量巨大的技术盛宴画上了充满未来感的句号。
