AI 技术演进：从感知到物理

最早是判别式 AI（语音识别、图像识别），单片机解密接着是生成式 AI，然后就是当下我们身处的 Agentic AI，未来会是影响物理世界的 Physical AI。这一技术演进路径清晰地展示了 AI 从简单任务处理到复杂推理，再到与物理世界深度交互的发展趋势。英伟达在每个阶段都扮演了关键角色，通过硬件和软件的不断创新，推动 AI 技术突破边界。

从 “算力怪兽” 到 “能效革命”

在 AI 芯片领域，英伟达从未掩饰其 “军备竞赛” 的姿态。单片机解密此次 GTC，黄仁勋祭出了 Blackwell Ultra 与 Vera Rubin 两代架构的 “组合拳”，直指行业痛点：推理算力需求正以指数级爆炸。Blackwell Ultra 的核心突破在于 “液冷 + 硅光子” 的协同进化。基于 5nm 工艺，单颗芯片集成 288GB HBM3e 显存，FP4 算力达 15 PetaFLOPS，而 72 颗 GPU 组成的 NVLink 72 机柜系统，推理速度较上一代 Hopper 架构飙升 40 倍。更关键的是，英伟达将液冷技术推向机架级，通过浸没式相变冷却，使单机柜算力密度突破 1 ExaFLOPS，同时降低 30% 能耗。这种 “暴力美学” 背后，是应对 Agentic AI 时代 token 吞吐量需求的终极方案。

但黄仁勋的目光更远。2026 年的 Vera Rubin 架构将引入 NVLink 144 技术，单系统集成 144 颗 GPU，HBM4 内存与 3.6 ExaFLOPS 算力，性能较 Blackwell Ultra 再翻 3.3 倍。而 2028 年的 Feynman 架构，名字致敬量子计算先驱理查德费曼，其设计已瞄准量子计算与 AI 的融合，或许预示着英伟达在量子霸权竞赛中的野心。

不过，这场芯片狂欢背后暗藏隐忧。尽管黄仁勋宣称 Blackwell 订单 “超出预期”，但供应链消息显示，量产延期与成本压力正考验着英伟达的 “硬件神话”。更严峻的是，竞争对手如 DeepSeek R1 的崛起，正以更低的推理成本挑战英伟达的定价权。在 AI 芯片的 “红海” 中，英伟达需要证明：效率革命比单纯的算力堆砌更重要。

开源模型如何撬动 380 亿美元市场？

如果说芯片是 AI 的 “肌肉”，那么机器人就是 AI 的 “四肢”。单片机解密在 GTC 2025 上，英伟达用 GR00T N1 与 Newton 物理引擎两大杀器，宣布 “通用机器人时代” 正式来临。GR00T N1 的突破性在于 “双系统架构”：系统 1（快思考）基于 Omniverse 生成的 78 万条运动轨迹数据，300 毫秒内将指令转化为精准动作；系统 2（慢思考）由视觉语言模型驱动，解析复杂指令并规划多步骤任务。这种设计灵感源自人类认知机制，让机器人既能快速反应，又能处理抽象指令。更关键的是，英伟达将 GR00T N1 开源，提供训练数据与评测场景，开发者只需 20% 定制数据即可部署专用机器人。

为支撑这一愿景，英伟达联合 DeepMind、迪士尼推出 Newton 物理引擎。单片机解密它不仅能模拟刚体、软体与流体的交互，还通过 GPU 加速实现超实时训练，效率提升 70 倍。迪士尼的 “瓦力” 机器人 BDX 与英伟达的 Blue 机器人现场演示，预示着物理引擎将成为机器人从 “工具” 到 “伙伴” 跨越的关键。