英伟达GTC 2025：Blackwell Ultra GPU发布，AI推理时代来临
美国时间3月18日，英伟达在美国圣何塞举办年度GTC（GPU技术大会）。 作为全球最受瞩目的科技盛会之一，今年的GTC吸引了约2.5万名观众线下参会，另有30万人通过线上直播收看。
英伟达CEO黄仁勋在主题演讲中表示：“随着AI技术的爆发，GTC的规模也在逐年扩大。去年，有人称GTC是AI行业的‘伍德斯托克音乐节’，今年我们搬进了体育场——GTC已成为AI领域的‘超级碗’。”
本次大会上，英伟达发布了一系列重磅新品，包括Blackwell GPU、硅光交换机、机器人模型等。与此同时，黄仁勋在演讲中反复强调，随着AI行业整体训练需求的放缓，以及DeepSeek在模型推理领域的创新突破，AI推理时代即将到来。
然而，在演讲结束后，英伟达股价收跌超3.4%，收于115.43美元/股，盘后继续下跌0.56%。
Blackwell Ultra GPU：AI推理时代的“算力核弹”
作为本届GTC的重头戏，英伟达正式发布了新一代数据中心级AI GPU——NVIDIA Blackwell Ultra GPU。
此前有市场传闻称，英伟达曾考虑将Blackwell Ultra更名为B300，但最终官方仍沿用了原始命名。相较于上一代B200 GPU，Blackwell Ultra GPU的计算性能提升了50%，达到约15P FLOPS（基于低精度FP4浮点格式），并采用HBM3E高带宽存储，内存容量由192GB提升至288GB。
两大系统集成方案：GB300 NVL72 与 HGX B300 NVL16
基于Blackwell Ultra GPU，英伟达为云计算厂商及大型企业客户推出了两款系统解决方案：
GB300 NVL72——机架级解决方案，每个机架内集成72颗Blackwell B300 GPU和36颗基于ARM架构的Grace CPU，AI算力性能较上一代提升超50%。
HGX B300 NVL16——采用NVLink高速互联，连接8颗Blackwell Ultra GPU，专为大规模AI推理优化，相较于H100在大模型推理速度上提升11倍。
AI推理市场的加速布局
不同于A100、H100等主要用于AI模型预训练的产品，英伟达此次明确定位Blackwell Ultra为AI推理优化（AI-Reasoning），并兼顾训练及多场景AI应用。
在DeepSeek成功以极低算力成本完成模型开发后，市场一度担忧英伟达AI芯片的需求是否会放缓。对此，黄仁勋回应称，虽然AI厂商过去将大量算力投入模型训练，但推理仍然需要庞大的GPU计算资源和高性能网络。DeepSeek的创新不仅没有减少市场需求，反而证明了AI推理将催生更大规模的算力需求。
黄仁勋在演讲中强调，Blackwell GPU已全面投产，并透露英伟达正在推进下一代Rubin架构。预计Rubin GPU在FP4标准下的算力性能将达到50P FLOPS（约为Blackwell Ultra的3.3倍），Rubin Ultra GPU将达100P FLOPS，并搭载HBM4/ HBM4E存储，预计于2026-2027年陆续推出。
此外，英伟达还正式公布了2028年推出的全新架构——Feynman，该命名致敬物理学家理查德·费曼（Richard Feynman）。
Agentic AI与AI推理的算力挑战
今年GTC不同于往年密集发布新产品的节奏，黄仁勋在正式公布新品前，花费大量时间阐述“Agentic AI（智能体AI）”的概念，并探讨AI推理带来的巨大变革。
英伟达的AI技术发展路线图显示，AI技术的发展分为三个阶段：
Generative AI（生成式AI）：以语言大模型（LLM）和聊天机器人为核心，专注于文本、图像生成。
Agentic AI（智能体AI）：具备自主决策和执行能力，能够理解任务、进行复杂推理、制定计划并自主执行多步骤操作。
Physical AI（具身AI）：赋能机器人，使其具备更强的环境理解和交互能力。
黄仁勋指出，生成式AI阶段的Scaling Law法则（“更大规模的模型=更智能的AI”）主要集中在模型训练阶段。但随着AI向Agentic AI演进，推理将成为新的核心动力，算力需求将远超训练阶段。
以AI模型的Token生成为例，Agentic AI的推理任务复杂度更高，可能涉及数百万乃至数十亿级别的Token处理量。随着用户访问量的激增，AI推理计算需求的增长远超100倍。
在现场演示中，Blackwell Ultra NVL72集群运行DeepSeek-R1 671B模型交互时，仅需10秒即可给出答案，而H100集群则需要90秒。
此外，英伟达发布了一款AI推理优化软件——Dynamo，该软件能够在数千颗GPU间协调推理计算，并通过分解任务，提高大模型推理效率。
黄仁勋预测，到2028年，全球数据中心投资规模将突破1万亿美元，远超此前的市场预期。
硅光交换机、机器人模型与量子计算研究中心
硅光网络交换机：突破超大规模数据中心瓶颈
英伟达此次发布了两款基于硅光技术的新型交换机：
NVIDIA Spectrum-X（基于以太网，适用于企业级网络）。
NVIDIA Quantum-X（基于InfiniBand，适用于高性能计算集群）。
这两款交换机采用“光电共封装技术”（CPO），将光通信直接集成到交换机芯片上，相比传统外挂式光模块，大幅降低数据传输延迟。英伟达计划于2026年正式推出Spectrum-X交换机。
GROOT N1机器人模型开源
英伟达宣布开源GROOT N1机器人基础模型。该模型采用双系统架构，一个系统负责理解环境与指令，另一个系统执行精确动作，以模拟人类认知过程。
此外，英伟达推出Omniverse 3D实时仿真平台，助力机器人开发者训练和测试智能体AI。
量子计算研究中心落地波士顿
英伟达还宣布将在波士顿设立加速量子研究中心（NVAQC），专注于量子计算架构与算法研究。
尽管量子计算仍面临技术挑战，黄仁勋强调，其目标并非取代传统计算，而是作为AI超级计算机的增强工具，在新材料、药物研发等特定领域发挥作用。
总结：AI推理时代全面到来
本届GTC不仅展示了Blackwell Ultra GPU的强大算力，也明确了AI行业未来的重点：推理将成为核心驱动力。
随着Agentic AI时代的到来，AI推理计算需求正迎来指数级增长，英伟达的GPU、网络和AI推理软件正在重塑整个计算生态。未来，随着Rubin、Feynman架构的推进，AI芯片的性能天花板仍在不断突破。
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