黄仁勋开年扔王炸 英伟达市值却一夜蒸发超万亿

英伟达AI宇宙能迎来“奇点”吗？

作者／ IT时报记者 贾天荣

编辑／ 郝俊慧 孙妍

黄仁勋发表CES“科技春晚”演讲后一夜间，英伟达市值蒸发超1.6万亿元。

这令人有些意想不到，就在一天前，英伟达总市值飙升8800亿元，差点创历史新高。大家似乎都在期待，这家2024年全球市值涨幅最大的公司将在新的一年里带来何种震撼，而在这场约90分钟的演讲中，作为首席执行官的黄仁勋确实显示出更大的野心。

北京时间2025年1月7日10：46，黄仁勋身着亮闪闪的“新皮肤”亮相CES，开场时他轻松地问道：“你们喜欢我的夹克吗？”

演讲中，黄仁勋用Grace Blackwell NVLink72的巨型芯片充当盾牌，Cos（角色扮演）美国队长，号称要超越世界最快超级计算机， 紧接着又取出拳头大小的Project Digits ，定义为“全球最小的个人AI超级计算机”，起售价3000美元（约人民币21980元）。

发布会后，英伟达股价一度上涨2%，创历史新高，随后一路跳水，分析认为，这或与黄仁勋未能对短期目标有清晰阐释有关。

不过，黄仁勋或许并不在意这些。从新夹克、新显卡，到全新超级AI PC再到雄心勃勃的世界基础模型，英伟达正在构建自己的AI宇宙，而奇点何时到来？

“机器学习改变了每一个应用程序的构建方式、计算方式以及超越这些的可能性，GPU以及所有与AI相关的技术，都是AI普及的基础。如今，AI正回归GeForce。”演讲伊始，黄仁勋便直接发布了本次CES最受期待和瞩目的产品——GeForce RTX 50系列GPU。

该系列采用英伟达Blackwell架构，主要面向游戏玩家、创作者和开发者，这一系列GPU中，包括号称目前世界上速度最快的显卡GeForce RTX 5090。黄仁勋表示，其速度是上一代RTX 4090的两倍，搭载920亿个晶体管和4000 AI TOPS，并支持每秒高达1000万TOPS（万亿次操作）的AI运算能力，是上一代Ada架构的三倍，售价1999美元（约人民币16450元）。

新的GPU架构包含多项创新技术，其中包括采用Micron的G7内存技术，提供1.8TB每秒的带宽，几乎是上一代GPU内存带宽的两倍；而Blackwell系列的可编程着色器不仅能够完美执行传统的图形计算任务，还能高效并行处理复杂的神经网络，推动AI模型的迅速推理与训练。这一系列的突破，显著提升了计算效率，并大幅降低了AI应用的能耗。

此外，英伟达还推出了 GeForce RTX 5080，售价999美元；RTX 5070 Ti， 售价749美元；RTX 5070，售价549美元，预计将于本月底上市。值得一提的是，这款售价549美元的显卡，性能堪比1600美元的RTX 4090。

黄仁勋还介绍，得益于AI技术，英伟达能够将Blackwell显卡缩小并集成到笔记本电脑中，搭载上述显卡的游戏笔记本电脑，售价从1299美元至2899美元不等，将从今年3月起开始发货。

“这就是人工智能令人难以置信的能力之一，它正在彻底改变GeForce。”黄仁勋表示。

《IT时报》记者注意到，目前英伟达的中文官网已经发布了关于RTX 50系列的介绍，从官网对比图来看，RTX5090 的性能在开启DLSS 4加全光线追踪的模式下，在《赛博朋克2077》、《黑神话悟空》等热门游戏上的表现比4090翻倍还高。

根据官网信息来看，中国特供版5090D在游戏性能上并没有遭到阉割， RTX 5090D依然有21760个CUDA核心，基础、加速频率也和RTX 5090一样，分别为2.01GHz、2.41GHz，显存同样是32GB GDDR7， 只是AI性能从3352 TOPS缩减到2375 TOPS，相当于打了七折。

正如黄仁勋拿出超大系统级晶圆“Grace Blackwell NVL72”Cos美国队长伸手召唤雷神之锤，又将英伟达的最新世界模型非常直白地命名为“NVIDIA Cosmos（宇宙）”，发布完50系列GPU后，他将更多时间留给了英伟达的“AI宇宙”。

黄仁勋首先介绍Llama  Nemotron系列开放式大型语言模型 ( LLM )，这些模型采用LLaMA构建，可帮助开发人员在一系列应用程序中创建，可帮助开发人员在一系列应用程序中创建和部署 AI 代理，包括客户支持、欺诈检测以及产品供应链和库存管理优化。

Llama  Nemotron模型使用英伟达的最新技术和高质量数据集进行修剪和训练，以增强代理能力，它们擅长指令遵循、聊天、函数调用、编码和数学，同时经过尺寸优化，可以在各种英伟达加速计算资源上运行。

重磅推出的NVIDIA Cosmos，则是一个旨在理解物理世界的世界基础模型，黄仁勋称其效果，“唯有亲眼目睹才能真正理解”。

Cosmos 系列大模型从小到大分为：Nano、Super、Ultra三大类，参数规模从 40 亿到 140 亿不等，基于9000万亿个标记（Tokens）和2000万小时真实世界的人机交互、环境、工业、机器人及驾驶数据训练而成。

据黄仁勋介绍，Cosmos的核心目标并不仅仅是生成创意内容，而是让AI理解物理世界。通过物理AI，开发者能够生成合成数据，训练并优化模型，最终实现机器人技术的突破。因此，Cosmos的设计优先考虑自动驾驶和机器人技术的独特需求，特别是对真实世界环境、照明和物体持久性的高度关注。同时，Cosmos支持视频字幕制作和高质量字幕生成，可辅助训练多模态大型语言模型，为未来的机器人和AI系统提供强大支持。

按照英伟达展示的案例，Cosmos已被应用于模拟真实环境，在工厂车间或驾驶场景中，输入多模态内容（如文本、图像、视频以及机器人传感器数据）可生成基于物理定律的视频。如今，1X、Agile Robots、Wayve、Uber 等机器人和汽车公司已在使用Cosmos。

随后，Cosmos将采用开放许可，并在GitHub上开源，支持大中小不同规模的模型，英伟达希望其像LLaMA3之于企业AI一样，推动机器人和工业AI领域的革命。

黄仁勋还公布了英伟达在数字孪生领域的新突破：Mega Omniverse Blueprint，这一框架旨在为数字孪生环境中的大规模物理AI与机器人队列的开发、测试和优化提供支持。

目前，许多先进的仓库和工厂已经开始使用机器人与人类协作。这些机器人需要在复杂的传感器和自主系统的支持下，进行高度协同性的工作。因此，如何在模拟环境中协调训练、优化操作流程、保障安全并防止中断，成为技术发展的关键所在。

Mega Omniverse Blueprint的核心目标是通过虚拟模拟和优化，在解决方案部署到现实设施之前，确保机器人的工作效率和安全性。在模拟环境中，机器人可通过感知和推理完成任务，规划下一步动作并执行，企业可以不断更新其设施中的机器人大脑，以实现智能化的路径规划和任务分配，从而提升运营效率。此外，Mega还可精确跟踪数字孪生中所有资产的状态和位置。

“ 机器人技术的 ChatGPT 时刻即将到来。 ”黄仁勋表示，“世界基础模型对于推动机器人和自动驾驶汽车开发至关重要，但并非所有开发者都具备训练自己世界模型的专业知识和资源，我们创建 Cosmos 是为了让物理 AI 普及化，让每个开发者都能用上通用机器人技术”。

“更大更好”“大力出奇迹的暴力美学”的Scaling Law，即尺度定律，称得上AI行业的大模型第一性原理，意指大模型能力可以通过算力、参数和数据的堆叠得到大幅提升。

2024年末，围绕Scaling Law的讨论一度热烈，有观点认为Scaling Law正在逐渐失效，AI模型演进速度放缓。

然而，此次演讲中，黄仁勋仍坚定地表示，大量研究人员和业内人士观察并证明“Scaling Law仍在持续发挥作用”，数据越多、模型越大、计算能力越强，模型就越有效。

关于AI范式的变化，黄仁勋进一步指出， Scaling Law的应用已从预训练阶段（Pre-training scaling）逐步过渡到后训练阶段（Post-training scaling），如今进入测试阶段（Test-time scaling），即增加推理时间以改进模型表现而非仅依靠增加参数。

Scaling Law也在推动着对英伟达产品，尤其是Blackwell芯片的巨大需求。被黄仁勋用来Cos美国队长的“盾牌”，是一块Grace Blackwell NVLink72的芯片模型，他透露，英伟达计划造一个由72块Blackwell GPU组成的巨型芯片，AI 浮点性能达到1.4 ExaFLOPS，包括130万亿个晶体管，重量达1.5吨，60万个零部件，大约相当于20辆汽车，功耗120千瓦，拥有超越世界上最快超级计算机的能力。

黄仁勋说，这是有史以来最大的单一芯片，已经在全球45家工厂中生产，英伟达会将部件拆卸并送往各个数据中心重新组装。

展示完“足够大”，黄仁勋还展示了“足够小”。他拿出一款将于今年5月推出的个人 AI 超级计算机Project Digits，其核心是最新的 GB10 Grace Blackwell Superchip， 具有足够的处理能力来运行复杂的 AI 模型，同时又很紧凑，可以放在桌子上并使用标准电源插座供电。 这个产品尺寸类似 Mac Mini，号称可处理多达 2000 亿个参数的AI模型，起售价为 3000 美元。