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3月中下旬，英伟达GTC发布了一系列“王炸”：地表最强芯片、算力集群、Omniverse Cloud、人形机器人模型……作为“地球上最重要的股票之一”，英伟达向世界全面展现了AI落地版图，也勾勒出自己的战略“野心”。
3月29日，
首钢基金
参加CANPLUS
邀请富士康集团首席数字官
史喆
、松应科技创始人
聂凯旋
线上分享，围绕“2024英伟达GTC见闻与趋势”进行了一场角度丰富的漫谈。
“这次GTC我去了四天，许多内容值得思考。就英伟达展示的信息看，有些技术和应用已经非常成熟，另一些则将在未来变得成熟。正是那些酝酿中的前沿信息，打开了我们对未来AI应用的想象空间。”史喆表示。
聂凯旋对此次GTC的形容是“震撼”。“除了核弹级的芯片产品，英伟达还公布了在软件应用侧的探索，比如通过半导体技术和Infrastructure底层，同西门子、三星以及能源和轨交企业在应用和平台侧进行深度合作。作为一名相同路径的创业者，我对GTC越研究越上头。”
聂凯旋甚至推测，“英伟达的野心大过OpenAI”。他认为，英伟达对自己的生态位把握非常精准，最大限度避免了竞争，将全行业企业都变成伙伴而非对手，这一点非常了不起。
黄仁勋几次问观众，你们认为GPU是什么（What is GPU）？拿出一块芯片后，他却说，这不是我认为的GPU，
“GPU不是一块卡片，而是一个计算的集群”
。
作为与英伟达有着密切合作的厂商，富士康对此次GTC带来的新变化感受颇深。
史喆表示，英伟达绝不只希望提供硬件，而是以整体解决方案为目标。
“很多同事此前参加GTC的感觉都只是一个游戏行业的会议，因为当时GPU最大的应用场景就是游戏。但此次会议招徕了自动驾驶、机器人等各行业伙伴，并各自展示了与英伟达合作的实际场景。大会还设置了许多研讨环节，业内知名的供应商、投资人、专家等对AI的落地进行充分讨论。
这显示出英伟达的另一个转变——从技术迈向商业化。”
史喆认为，这种氛围让市场看到，AI正支撑起巨大的产业体量，且全球都在努力参与其中。技术突破口在哪里、创业者如何变现、大公司如何使用AI自我升级……
GTC已经超越了GPU的研讨范围，成为一场对AI技术、商业、应用的大型综合讨论。
“对于智能制造行业而言，英伟达宣布在Omniverse Cloud上的投入，是本届GTC的一个重要看点”。史喆指出，多年来，业内一直在讲工业仿真等概念，但此次相关demo展出后，才真正感觉到，AI确实已经可以实现与物理实景的结合，包括设计、物理仿真、具身应用等。
史喆对此感到“非常激动”，因为应用始终是技术最重要的出口。如同ChatGPT出现后，业内对算力集群的需求不断提升，导致几乎所有云厂商都在比较自己拥有的GPU，而这些能力会影响到公司的价值和未来的发展潜力。此外，
部分头部厂商与英伟达的合作，也将在前端带来应用的大幅提升，“比如西门子这种较为传统的企业都会参与其中，令人非常期待”
。
智能化加速：产业应用的更多可能
作为英伟达技术和产品延长线上的创业者，聂凯旋对GTC的感觉是“越看越上头”。
“我们一直在探索将生成式AI与产业相结合，而英伟达放大了这一可能性。尤其是基于文字、图像、视频的训练，使得AI在互联网领域的应用实现加速，比如迪士尼等媒体内容方使用AI进行设计优化等。这是件非常性感的事情。”
本次GTC还带来一个巨大改变：
此前技术在进入应用领域时，通常会以行业进行划分，但英伟达展示了如何将平台进行融合、产业之间的数据如何交流，这种融合的可能性在数字化领域是个非常重要的转变，价值巨大。
产业链上的厂商将重新打开思路，比如加速生产，提高安全和质量检测效率，实现行业和企业的端到端打通，改善营销效率等。
此前的仿真环节中，数据大多局限于密闭空间或特定场景，导致其与真实物理世界有很大偏差。英伟达Omniverse展示了一种新的环境模型，统一不同软件的数据，实现数据一致性，并构建因果关系，从而令软件之间的交互变成可能，令同一个场景中的应用更灵活、更复杂、更多维。
“简言之，英伟达通过其软件和硬件的充分结合能力，展示出行业智能化加速的一种可能性。
GTC这次真正向行业和市场勾勒出智能化应用的前沿阵地是何种样貌。”聂凯旋认为。
机器人是未来自动化进程中的重要一环
本届GTC，机器人是英伟达着墨最多的部分之一。除算力集群、硬件、架构等发布外，英伟达亦公布了边缘计算的相关解决方案。这些解决方案在机器人领域非常重要。
“机器人将是未来自动化进程中非常重要的一环。”史喆认为。
英伟达现场展示的机器人瓦力虽然比较小，但背后运用了大量深度学习理论和大语言模型能力。
Omniverse给到一个更加简单的模式，在其基础上叠加边缘计算模组，便能简单完成一个机器人，包括外形、构建、训练等，从而加速机器人的设计流程。甚至工业机器人厂商也可以用自有的方案加上机器视觉，更精准地解决原来无法解决的问题。
“过去几十年，工业机器人的发展非常快，并占据应用场景中的有利位置。但工业机器人的场景比较固化，需要去做一些重复性的工作。”聂凯旋解释道，除机械臂等常见机器人形态，自动驾驶也可以被视为机器人的一个分支。
此前的自动驾驶场景比较固定，获得的实验数据大多来源于仿真环境，因而无法对其算法进行优化。如何在模拟场景中实现算法优化？其中一个关键环节是构建真实路况，以及对传感器的模拟接入。过去，考虑到成本，厂商可能只会在车身前后左右装四个传感器，现在，他们可以在模拟场景中大幅提升传感器数量，加速大量、复杂数据的获取。
这种应用会带来两个巨大改变，
一是加速智能体的开发，通过交叉数据的获取，再去结合实测路况的数据进行校验，加速开发进度；二是增加安全性。
Omniverse Cloud将是一个里程碑
“尽管黄仁勋花了很大篇幅讲述英伟达的计算能力，但英伟达真正给大家带来更多产业启发的，一定是软件。尤其是Omniverse Cloud，他希望能够把物理世界带入数字化平台。”史喆表示。
大会结尾，黄仁勋在回答“这次Industrial revolution来自于什么”时也表示，这件事离开硬件做不到，但
“真正的revolution一定是有（Omniverse Cloud）这样的软件、这样的系统，以及对AI能力的融合”。核心依旧指向应用和场景。
英伟达未来的增长在哪里？市值会怎样？史喆认为，
英伟达下一个增长点就是“Omniverse Cloud这朵云”，以及黄仁勋所讲的“所有移动物体都是机器”这一概念。
AI应用在各领域蓬勃增长，反过来又推进对GPU集群的需求。当英伟达将平台铺开并接入更多公司后，用户会不断针对系统进行反馈。这些问题将会共同促使硬件和软件系统的不断进步。可以预见，未来将会产生针对软件细分能力的划分。
归根结底，AI的本质还是应用驱动软件和服务。
黄仁勋在演讲中形容英伟达的灵魂时，用了Omniverse
Cloud，而非GPU或人工智能。
因为这将是英伟达发展过程中的一个里程碑。
“AI人人可及，但OmniverseCloud是英伟达自己构建出来的，并将引入更多物理世界的内容，从而将AI变得隐蔽而普遍。如同美颜相机
打开就
能拍出美好的照片一样，用户无需知道背后的算法，但使用将更加便捷。”史喆进一步指出，“而且B端客户与C端不同，一旦对此形成使用依赖，就会具备超强的粘性，可以不断巩固英伟达的行业占位。”
英伟达to C业务比重已经非常小，此次GTC所展现的转型动作，比如将软件服务和硬件与Omniverse Cloud结合来提升智能化能力等，更多指向服务更多企业客户。
“在这个链条中，英伟达弱化了直接面对客户的部分，而是扮演一个结合自身生态系的上下游伙伴来共同服务客户的角色。从战略设计上来讲，我觉得这一点非常优秀，非常了不起。”聂凯旋表示，“它令所有人都觉得，英伟达在为我提供助力，它是我的伙伴和朋友，而非对手。”
这种情形下，所有伙伴都会愿意开放自己的软件与英伟达进行集成，并开放数据给英伟达训练或使用，打消了非常多B端客户的顾虑——由于数据是最核心的资产，企业通常都不愿意上传到公共平台，而人工智能又需要大量数据进行训练。“英伟达用这种方式作为载体接入企业的物理数据，‘安全无感’地在物理生产环境下训练人工智能，不断提升其精确度和智能水平。”聂凯旋分析道。
这一路径正在帮助大量人工智能公司和物理生态的构建——这些公司之间原来有一个gap，通过英伟达的软件，这个gap被消除掉了，公司之间变得相互需要。与此同时，这种生态环境又反过来推动了人工智能训练和升级的进程。
“从这个角度看，黄仁勋一开始便为英伟达找到了最好的战略生态位。或许他早已预料到，设计平台场景一定会遭遇强有力的竞争。而如果将自己定位为‘伙伴’，上下游厂商都会持欢迎态度。”
聂凯旋认为，英伟达的野心或许大过OpenAI。在理解英伟达成为全行业“纽带”这一战略规划后，可以期待公司的市值将继续升高。
“山姆·奥特曼希望构建一个超级人工智能大脑。大模型的确很厉害，既能理解互联网又能理解物理世界。但OpenAI跟物理世界却始终是隔离的，它无法获取真实世界中各行各业的生产数据。这也意味着它进入产业会有一个短板。英伟达消弭了这个短板。它提供一套环境给行业，同时引入人工智能公司加速对行业的理解，并通过加速智能体的开发，持续提供更好的服务。”
= 精选互动 =
Q：中国企业或者创业者通过GTC应该学习什么？
聂凯旋
