作者｜芯芯
编辑｜ 靖宇
和 OpenAI 宣布重组的同一天，英伟达创始人黄仁勋 ，将公司的 GTC 大会 ，搬到了华盛顿举行。
在北京时间凌晨举办的英伟达 GTC 大会上， 黄仁勋用一系列人类历史创新的剪影开场 ，并把英伟达与 AI 创新直接拔高定调为「下一个阿波罗时刻」 。
除了展示下一代超级芯片 Vera Rubin ，黄仁勋还大谈 6G、量子计算，机器人和自动驾驶 ，同时宣布要投资新的巨头 ，舞台大屏上英伟达的「合作」对象名单可以说是密密麻麻 。
前不久， 英伟达曾对外宣布向曾经的竞争对手英特尔投资 50 亿美元 ，一度让英特尔股价飙涨 ，同月又表示将向 OpenAI 投资 1000 亿美元 ，AI 圈的循环资本运作一度被人戏称是「左脚踩右脚上天」的游戏。
尽管已经引起热议，并被市场提及风险 ，但这没有停下英伟达撒钱的动作 。在 2025 GTC 大会上 ，黄仁勋又宣布要投资 10 亿美元，这次的对象是诺基亚 ，当天诺基亚股价于是应声飙涨超 20% 。
除了与诺基亚合作 ，英伟达还宣布将与甲骨文打造 AI 超级计算机，与富士康合作在德克萨斯州建立生产 GPU 的自主机器人工厂 ，并计划与 Uber 合作开发自动驾驶机器人出租车等等。英伟达的触角 ，可以说已经全方位伸向了全球各行各业的龙头 。
而随着美国股市新一轮上涨， 英伟达公司的估值 ，向着 5 万亿美元又挺进了一步 。
01
Vera Rubin 超级芯片
首先 ，在 GTC 大会上，黄仁勋首次公开展示了下一代「Vera Rubin 超级芯片（Superchip）」。
它搭载了一颗代号「Vera」的 CPU 和两颗体积庞大的「Rubin」GPU ，每颗 GPU 均采用最新的 HBM4 高带宽内存 ，配合 32 个 LPDDR 内存插槽 。据悉，英伟达实验室已经收到首批由台积电代工生产的 Rubin GPU 样品，并计划在明年同一时间或更早实现量产 。
黄仁勋 GTC 大会台上展示下一代 Vera Rubin 超级芯片｜图片来源：英伟达
Rubin GPU 被视为英伟达自 Blackwell 架构之后的又一次跃迁。 每颗芯片的浮点计算性能可达 50 PFLOPs（FP4） ，搭配 288 GB 的 HBM4 显存，几乎是现有 GB300 Superchip 性能的数倍 。
与此同时 ，Vera CPU 采用定制 Arm 架构 ，拥有 88 个核心 、176 线程，并通过 NVLINK-C2C 接口与 GPU 连接 ，带宽高达 1.8 TB/s 。 这样的架构组合 ，使得「Superchip」不再是传统 CPU+GPU 的松散拼装，而成为真正意义上融合式计算引擎 。
该系统平台被命名为 Vera Rubin NVL144 ，顾名思义 ，它包含 144 个互联单元。其整体推理性能可达到 3.6 Exaflops（FP4），训练性能则达到 1.2 Exaflops（FP8） ，相较 GB300 NVL72 实现了 3.3 倍的性能提升 。平台支持 13 TB/s 的 HBM4 内存带宽 ，拥有 75 TB 的高速内存池，NVLINK 与 CX9 互联的总带宽分别提升到 260 TB/s 与 28.8 TB/s 。
这还仅仅是开始。黄仁勋提到，Rubin 架构的第二阶段——Rubin Ultra NVL576 平台 ，计划在 2027 年推出 。这一代产品会在现有基础上再度扩展 ，系统规模从 144 提升至 576，GPU 从两颗扩展到四颗 ，每颗 GPU 同样为 Reticle 级别的巨型芯片 。
英伟达芯片与平台路线图，2016 至 2028 年节奏｜图片来源：英伟达
Rubin 系列的推出 ，标志着英伟达从 Blackwell 架构的过渡。Blackwell Ultra（GB300）仍在高速出货中 ，英伟达的策略显然是让两代产品形成梯队，GB300 继续支撑当下的云计算和训练负载 ，而 Rubin 则预备承接 2026 年之后的需求 。
值得注意的是 ，Rubin 的技术走向也反映出英伟达在硬件设计理念上的转折 。过去十年，英伟达不断强化 GPU 的并行计算能力 ，而现在 ，它开始更系统化地整合 CPU 与 GPU，将其统一在一个超高速互联体系之下。
另外，Rubin 的命名方面 ，Vera Rubin 是 20 世纪最具影响力的天文学家之一 ， 她的研究揭示了暗物质的存在——一个看不见却主宰宇宙结构的力量 。
02
与诺基亚合作 6G AI 平台
英伟达每次发布会，总有公司会受影响 ，股价随之波动 。此次受影响最大的幸运儿 ，非「诺基亚」莫属。
英伟达宣布将以每股 6.01 美元的认购价向诺基亚投资 10 亿美元。两家合作的核心，是黄仁勋宣布的「NVIDIA Arc Aerial RAN Computer（ARC）」 ，一款支持 6G 的电信计算平台 ，结合了连接 、计算和传感功能 。
诺基亚据称将在英伟达的平台上推出 AI 原生的 6G 网络，推出新一代 AI-RAN 产品线 。按照英伟达的说法 ，这次合作将标志着「AI 原生无线时代的开始」。
英伟达宣布与诺基亚合作｜图片来源：英伟达
简单来说，以前 ，基站只是信号的中转站 ，现在，它有可能会成为 AI 的边缘推理节点 。AI 不仅「优化通信」，甚至直接「跑在通信网络」上 。
ARC 更大的愿景是 ，让未来的每个基站 ，不仅能根据天气、信号干扰 、用户密度智能调度发射功率，还能部署「AI 服务」 ，如工业自动化控制 、远程协作、低延迟云游戏等。真如此 ，通信基础设施可能迎来巨变 。
过去十年，美国在 5G 领域的布局显得步履迟缓 ，从标准制定到产业链落地 ，全球主导权早已旁落 。
根据双方披露的计划，英伟达将投资 10 亿美元入股诺基亚 ，用于加速 AI-RAN 的全球部署。与此同时 ，还有其他巨头的参与，比如戴尔科技将提供 PowerEdge 服务器 。美国的电信巨头 T-Mobile 则将成为首个进行现场测试的运营商 ，计划在 2026 年启动 6G 实地验证 。
「电信行业拥有人工智能最宝贵的资源——边缘计算 ，也就是数据产生的地方。」戴尔 CEO 称，「现在，我们正在运用这些专业知识 ，将智能分布到数百万个边缘节点 。如今 ，那些对基础设施进行现代化改造的运营商将不仅仅是承载人工智能流量，他们还将是分布式人工智能网格工厂 ，在源头进行处理 ，延迟和数据主权至关重要 。」
根据市场分析机构 Omdia 的预测，到 2030 年 ，AI-RAN 市场累计规模将超过 2000 亿美元 。这是通信产业最重要的技术跃迁之一 ，而诺基亚与英伟达的联合，也正是押注在这一趋势之上。
目前全球移动 AI 流量增长迅猛 ，例如 ，ChatGPT 每周 8 亿活跃用户中，近一半来自移动端 ，AI 的需求已经从云端延伸到终端 。
英伟达官方称 ，与诺基亚的合作，可让消费者在其设备上使用生成式 、agentic 和 physical AI 应用时能够享受流畅的网络体验 。它还将支持未来的原生人工智能设备，例如无人机 、增强现实和虚拟现实眼镜 ，并为集成感知与通信等 6G 应用做好准备。
「基于英伟达 CUDA 和 AI 的 AI-RAN 将彻底改变电信行业——这是一次跨时代的平台变革 。」黄仁勋称 。
03
连接量子与 GPU 计算
如果说 CUDA 是 GPU 计算的起点 ，那么 NVQLink 与 CUDA-Q 的结合，则意味着量子计算正式被纳入英伟达的软件生态体系。
在 GTC 大会上 ， 黄仁勋宣布推出 NVQLink ，一种量子 GPU 互连技术，用于将 GPU 与量子处理器紧密结合 ，以构建加速量子超级计算机 ，主要用于大规模量子计算和量子纠错 。
黄仁勋称：「它不仅仅是为当今少量量子比特进行纠错，它还为未来进行纠错——那时我们将把量子计算机从现在的几百个量子比特扩展到几万个 ，甚至未来的几十万个量子比特 。」
英伟达推出 NVQLink｜图片来源：英伟达
据他透露，已有 17 家量子处理器制造商、5 家量子控制系统厂商和 9 家国家实验室支持 NVQLink ，「业界的支持令人难以置信」。
参与者包括 Alice & Bob 、IonQ 、Rigetti、Pasqal、QuEra 等多家前沿量子公司 ，以及控制系统厂商 Keysight 、Zurich Instruments 、Quantum Machines 等 。
「在不久的将来，英伟达的每台 GPU 科学超级计算机都将是混合型的，并与量子处理器紧密结合 ，以扩展计算的可能性 。」黄仁勋称 ，「NVQLink 就像连接量子和传统超级计算机的罗塞塔石碑，将它们整合成一个统一、连贯的系统 ，标志着量子 GPU 计算时代的到来。」
04
Physical AI 进展
在近两年的 GTC 大会上 ，黄仁勋几乎每次都会在演讲最后提 Physical AI 、Omniverse 数字孪生和机器人，这次也不例外 。
据英伟达称 ，西门子是首家开发支持英伟达「超级 Omniverse 蓝图」的数字孪生软件的公司 ，目前正在测试阶段 。新技术栈将集成至西门子的 Xcelerator 平台，支持将真实 3D 模型与实时操作数据结合 ，进行大规模工厂数字孪生的设计与运营。
发那科和富士康工业富联是首批支持基于 OpenUSD 构建其机器人数字孪生模型的制造商。黄仁勋在 GTC 大会上展示了富士康在德州休斯顿新建的 24 万平方英尺工厂 ，据称在现实动工之前，整座工厂的产线 、机器人与物流在真实物理与实时数据中被反复推演 ，先在虚拟世界把良率与节拍调优 ，再在现实中落成 。
另外，卡特彼勒、丰田 、台积电等也在用 Omniverse 数字孪生做预测性维护 、动态排产、智能调度 。例如，台积电用 Omniverse 加速亚利桑那州凤凰城晶圆厂的设计与建设。
黄仁勋认为 ，AI 正在将全球工厂转变为「智能思考机器」 ，这是新一轮工业革命的引擎 。
他称：「 这些工厂本质上就是一个机器人，它指挥其他机器人制造机器人产品 。要实现这一点 ，所需的软件量非常庞大 ，除非能在数字孪生环境中完成，否则几乎不可能成功 。」
用英伟达平台构建数字孪生的公司｜图片来源：英伟达
黄仁勋还提到了一些机器人公司 。如机器人明星公司 Figure AI 与英伟达合作 ，训练了其 Helix 视觉语言动作模型 。Agility Robotics 的通用人形机器人 Digit，也借英伟达的 Isaac Lab 框架进行强化学习训练 ，优化步态控制 、抗扰恢复等技能。
此外还有亚马逊的机器人 ，比如其最近发布的用于拾取 、装载和整合的 BlueJay 多臂机械手也用了 Omniverse 的库和框架，据称从概念到量产只花了一年多时间 。
Skild AI 则在构建一个通用机器人基础模型 ，让轮式、四足 、人形机器人共用一套智能体系 ，该公司用 Isaac Lab 进行运动和灵巧操作任务训练，并使用英伟达的 Cosmos 世界基础模型生成训练数据集 。
FieldAI 在建筑 、油气领域训练跨形态机器人大脑，也在用 Isaac Lab 强化学习与 Isaac Sim 进行合成数据生成与软件闭环验证。
黄仁勋还提到了迪士尼 ，称该公司正在使用英伟达的 Omniverse 训练「有史以来最可爱的机器人」 。
黄仁勋站在一堆机器人中间｜图片来源：英伟达
05
「 英伟达 宇宙」
在本次 GTC 上，黄仁勋还提出一个概念：AI 不是工具 ，AI 就是劳动力 。
在他看来 ，以往的软件是「人用工具」，而 AI 是「会用工具的数字劳动力」。它不仅能理解、响应、学习 ，还能配合 IDE 、浏览器 、搜索引擎、数据库 ，完成实际任务。
因此，英伟达开始深入 SaaS 与企业软件体系 ， 宣布和 Palantir 、CrowdStrike 、SAP、Synopsys 等公司合作 ，将其 AI 工具链嵌入到一些行业龙头企业系统中 。
比如，Palantir 的 Ontology 将集成 NVIDIA GPU 加速进行实时数据处理；CrowdStrike 的安全系统 ，将部署边缘 AI 模块 ，实现「秒速响应」；Synopsys 和 Cadence，将利用 NVIDIA 提供的 AI Agent 辅助芯片设计，实现「AI 设计 AI」的循环优化 。
在医疗领域 ，跨国制药公司礼来正在打造药物研发 AI 工厂 ，据称有 1000 个英伟达 Blackwell Ultra GPU。
在汽车侧， 英伟达还宣布与 Uber 达成战略合作 ，要扩展全球最大的 L4 自动驾驶出行网络 。Uber 计划自 2027 年起正式启动规模化部署 ，首批目标是 10 万辆车
英伟达为此推出了 DRIVE AGX Hyperion 10，号称「可让任何车辆达到 L4-ready 阶段」 ，核心是两套高性能的 DRIVE AGX Thor 车载平台 ，基于 英伟达 Blackwell 架构 。
英伟达与 Uber 合作｜图片来源：英伟达
在英伟达的布局中 ，Uber 只是庞大生态的一环。Stellantis 、Lucid 、梅赛德斯奔驰等车企将基于 Hyperion 10 平台打造各自的 L4 级车辆 。另外 ，在卡车领域，Aurora、沃尔沃 、Waabi 正在用英伟达平台开发 L4 级自动驾驶卡车 。
而在更广泛的 L4 生态中 ，据称 Avride 、Momenta、Nuro 、Pony.ai 、Wayve、WeRide 等公司也都在用英伟达的 DRIVE 平台进行算法开发。这是一个跨越乘用车、商用车 、Robotaxi 乃至机器人领域的巨大生态网络 ，而英伟达的野心是成为这个网络的中枢 。
「全世界大约有 5000 万辆出租车 。未来，大量的无人驾驶出租车将加入到出租车队伍中。」黄仁勋称：「我们正与 Uber 合作，为整个行业创建一个框架 ，基于英伟 AI 基础设施大规模部署自动驾驶车队 。曾经的科幻小说正在迅速成为现实 。」
黄仁勋在 2025GTC 大会上｜图片来源：英伟达
可以说，这届 GTC ，黄仁勋的重心已经不是吹单卡跑分 ，而是国家战略 、各种 AI 工厂、产业。英伟达从算力到场景的全链路施工图，越来越具体 ，结盟的各种行业龙头 ，也比以往任何时候都多。
作为全球最大的 AI 算力供应商，英伟达甚至比自己的客户——云计算和 AI 大模型公司——更希望 AI 能进一步进入真实世界 。而要达成这样一个「英伟达宇宙」 ，「皮衣主教」需要更多的伙伴 ，非常非常多的伙伴，就像这届华盛顿 GTC 大会上这样 。
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