本報記者 李玉洋 上海報道

在這一輪AI浪潮下,，能把一場技術(shù)大會辦得如Taylor Swift演唱會那樣火爆,，還得是英偉達(dá)。

近日,，英偉達(dá)2024 GTC（GPU Technology Conference）引發(fā)全球AI界的關(guān)注,，萬人會場座無虛席，英偉達(dá)創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛在開場演講中直言：“這并不是一場演唱會,，而是一個開發(fā)者大會,。”

《中國經(jīng)營報》記者注意到,，英偉達(dá)在GTC上對外展示出新一代圖形計算平臺Blackwell,，它代表的是一個平臺，包含了采用全新架構(gòu)Blackwell的GPU B200和GB200系列芯片,，前者被稱為“地表最強算力AI芯片”,，據(jù)介紹B200訓(xùn)練萬億大模型的性能是H100的4倍，推理性能最多提升30倍,。

除了超大尺寸的AI超級芯片,，英偉達(dá)還展示出Blackwell所具備的新特性：第二代Transformer引擎、第五代NVLink網(wǎng)絡(luò)技術(shù),、RAS引擎,、安全AI和新解壓縮引擎，這是外界所矚目的地方,。然而,，多位產(chǎn)業(yè)分析師表示，本屆GTC雖然新GPU吸人眼球,，但驚艷之處還在于英偉達(dá)的軟件服務(wù),，比如推理微服務(wù)（NIM）、基于Omniverse Cloud API的新軟件框架等,。

“這屆GTC講推理的次數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大過講訓(xùn)練,。訓(xùn)練是前期投入燒錢的過程，推理是面向用戶的,，是往回收錢的一個過程,，這才說明整個產(chǎn)業(yè)是在走向落地的,。”與非網(wǎng)資深行業(yè)分析師張慧娟認(rèn)為,，這是英偉達(dá)的一個新階段，或是AI進(jìn)入應(yīng)用部署階段,。

盡管國產(chǎn)AI芯片還很難追上英偉達(dá)GPU的步伐,，但正如黃仁勛所說，“我們的芯片中有大量的零部件產(chǎn)自中國”,，中國是全球產(chǎn)業(yè)鏈中重要的一環(huán),。電子創(chuàng)新網(wǎng)CEO張國斌表示：“在制造工藝上的限制，我們很難追上英偉達(dá),，但是可以利用數(shù)據(jù)優(yōu)勢,、場景需求等繼續(xù)追趕?！?/p>

AI芯片的性能天花板

據(jù)了解,，英偉達(dá)將全新的GPU架構(gòu)命名為Blackwell，這是向第一位入選美國國家科學(xué)院的黑人學(xué)者,、數(shù)學(xué)家David Harold Blackwell致敬,，延續(xù)了前幾代（Pacal、Volta,、Ampere,、Hopper）的命名邏輯。

但相比前幾代,，Blackwell又有些不一樣,。“Blackwell不僅僅是一款芯片,，它代表的是一個平臺,。”黃仁勛如此說,。

毋庸置疑,，采用Blackwell架構(gòu)的GPU B200是最先被推出來的硬件新品，可謂是AI芯片的性能天花板,。據(jù)介紹,，B200不是單一的GPU，而是由兩個緊密耦合的芯片組成,，其擁有2080億個晶體管,，而Hopper架構(gòu)只有800億個晶體管，所以外觀尺寸也比前代大不少,。

黃仁勛表示,，B200采用定制的,、雙reticle（光刻模板）的臺積電4NP（4N 工藝的改進(jìn)版本）工藝，兩塊小芯片之間的互聯(lián)速度高達(dá)10TB/秒,，可以支持多達(dá)10萬億個參數(shù)的AI大模型,。在全新FP4精度下，Blackwell GPU的AI性能達(dá)到Hopper的5倍,。

為什么英偉達(dá)推出如此大尺寸的GPU,？黃仁勛表示：“我們已經(jīng)來到了一個臨界點，因此需要一種新的計算方式來加速整個行業(yè)的發(fā)展效率,。那么,，英偉達(dá)能夠做什么？當(dāng)然,，答案就是更大的芯片,。”

同時,，新的GPU架構(gòu)和技術(shù)也大大改善了能耗,。黃仁勛舉例稱，如果要訓(xùn)練一個1.8萬億參數(shù)量的GPT模型,，需要8000張Hopper GPU,，消耗15兆瓦的電力，連續(xù)跑上90天,。而使用Blackwell GPU,，只需要2000張，跑90天只消耗四分之一的電力,。

因此,，B200被英偉達(dá)稱為“新工業(yè)革命的引擎”。在統(tǒng)一的Blackwell平臺下,，英偉達(dá)推出該系列的“全家桶”產(chǎn)品：GB200超級芯片（通過第五代NVLink-C2C互連技術(shù)將2個Blackwell架構(gòu)的 GPU連接到1個Arm架構(gòu)的Grace CPU）,、基于GB200的GB200 NVL72（將36個CPU和72個GPU集成到1組巨大的液冷機架的大型超級運算產(chǎn)品）、基于GB200 NVL72AI超級計算平臺DGX B200系統(tǒng)和新一代DGX SuperPOD AI超級計算機,。

此外,，英偉達(dá)還推出全新網(wǎng)絡(luò)交換機X800系列，以支持新型AI基礎(chǔ)設(shè)施運行萬億參數(shù)級生成式AI業(yè)務(wù),。據(jù)介紹,，英偉達(dá)Quantum-X800 InfiniBand網(wǎng)絡(luò)和Spectrum-X800以太網(wǎng)絡(luò)是全球首批端到端吞吐量高達(dá)800Gb/s的網(wǎng)絡(luò)平臺，交換帶寬容量較前代產(chǎn)品提高5倍,，網(wǎng)絡(luò)計算能力通過英偉達(dá)第四代SHARP技術(shù)提高了9倍,，網(wǎng)絡(luò)計算性能達(dá)到14.4TFLOPS。

盡管英偉達(dá)還沒明確B200 GPU的上市時間,，但黃仁勛宣布了谷歌、微軟、亞馬遜等公司與Blackwell平臺進(jìn)行合作,。

有媒體報道，英偉達(dá)最新一代AI芯片的定價在3萬至4萬美元,，就此黃仁勛回應(yīng)稱：“我只是試圖讓大家對我們產(chǎn)品的定價有一定的感受，而并不打算給出具體的報價。因為根據(jù)每一個客戶的需求，不同系統(tǒng)的價格差異是很大的,，英偉達(dá)并不銷售芯片，我們售賣的是數(shù)據(jù)中心,。”

據(jù)了解,，數(shù)據(jù)中心IT設(shè)備主要包括連接器（光纖,、光模塊）、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備（交換機,、路由器）,、算力設(shè)備（服務(wù)器）、存儲設(shè)備（存儲器）等,。英偉達(dá)最新季度財報顯示,，其數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)收入達(dá)到184 億美元，季度營收221億美元,，占比超80%,。從這個角度看，英偉達(dá)把華為列為競爭對手的理由也夠充分,。

記者注意到,，黃仁勛日前回到母校斯坦福大學(xué)，在回應(yīng)“AMD是個威脅嗎”這個問題時表示,，芯片只是一部分,，現(xiàn)在的計算機不是普通的電腦，而是一個數(shù)據(jù)中心,，買賣芯片的人考慮的是芯片價格,，而運營數(shù)據(jù)中心的人考慮的是運營成本，就數(shù)據(jù)中心的總擁有成本而言,，英偉達(dá)GPU的定價并不重要,，我們有太多優(yōu)勢，即便競爭對手的芯片免費,。

轉(zhuǎn)型：英偉達(dá)由硬件轉(zhuǎn)向軟件

除了生成式AI,，英偉達(dá)還相當(dāng)看好具身智能，并發(fā)布了人形機器人通用基礎(chǔ)模型Project GR00T,、基于Thor SoC的新型人形機器人計算機Jetson Thor,；還對其機器人平臺NVIDIA Isaac?進(jìn)行了升級,，包括生成式AI基礎(chǔ)模型和仿真工具，以及AI工作流基礎(chǔ)設(shè)施等,。

值得注意的是,，多位分析師表示英偉達(dá)的軟件服務(wù)在這次GTC大會上的表現(xiàn)更驚艷?！坝布窃陬A(yù)期之內(nèi)的,，今年大會比較值得關(guān)注的是NIM?！毖芯繖C構(gòu)Omdia AI行業(yè)首席分析師蘇廉節(jié)表示,。

NIM，即英偉達(dá)推理微服務(wù)的縮寫,，可將優(yōu)化的推理引擎,、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)API和對人工智能模型的支持打包到容器中，以便于部署,。

據(jù)悉,，NIM微服務(wù)可用于部署來自英偉達(dá)、AI21,、Adept,、Cohere、Getty Images,、Shutterstock的模型,，以及來自谷歌、Hugging Face,、Meta,、微軟、Mistral AI,、Stability AI的開放模型,。

NIM另一強大用例還在于，除了提供預(yù)構(gòu)建模型,，它還允許企業(yè)使用自己的專有數(shù)據(jù),，并將支持和幫助加速檢索增強生成（RAG）部署。英偉達(dá)企業(yè)計算部門副總裁馬努維爾·達(dá)斯（Manuvir Das）說：“如果你是開發(fā)者,，手中有一個備受期待的模型,，希望能讓更多人采用，只需將其部署在NIM上,。我們承諾將兼容所有英偉達(dá)GPU,，確保模型能觸及廣泛用戶群?！?/p>

在外界看來,，NIM或?qū)⒊蔀橛ミ_(dá)“軟件服務(wù)硬件”戰(zhàn)略的又一關(guān)鍵舉措,。“這個微服務(wù)可以協(xié)助英偉達(dá)客戶更容易讓AI上線,，英偉達(dá)這么做會讓部署更順滑,。”蘇廉節(jié)表示,，從NIM可以看出,，英偉達(dá)其實在逐漸從硬件商轉(zhuǎn)型成解決方案提供商。

此外,，讓人印象深刻的還有英偉達(dá)Omniverse與蘋果Vision Pro的“強強聯(lián)合”,。NVIDIA Omniverse是英偉達(dá)在2021年發(fā)布的一個開放平臺，專為虛擬協(xié)作和實時逼真模擬而構(gòu)建,。

在過去兩年的GTC上,，黃仁勛也在對外大力展示Omniverse的魅力，這次Omniverse挺進(jìn)蘋果Vision Pro,，發(fā)布云API。通過英偉達(dá)Omniverse的云API和圖形交付網(wǎng)絡(luò)（GDN）,，企業(yè)將可以輕松將3D應(yīng)用的OpenUSD（交互式通用場景描述）實時串流到Vision Pro頭顯中,。

根據(jù)英偉達(dá)方面的演示，一名設(shè)計師佩戴著Vision Pro,，在Omniverse平臺上開發(fā)的應(yīng)用程序內(nèi)進(jìn)行汽車工業(yè)設(shè)計,，當(dāng)他切換油漆、內(nèi)飾時,，Vision Pro的三維環(huán)境實時渲染并跟物理世界融為一體,。

黃仁勛認(rèn)為，Omniverse是一個可以構(gòu)建并操作物理真實的數(shù)字孿生的操作系統(tǒng),，Omniverse和生成式AI都是將價值高達(dá)50萬億美元的重工業(yè)市場進(jìn)行數(shù)字化所需的基礎(chǔ)技術(shù),。

Omniverse Cloud API將于今年晚些時候在微軟Azure上以英偉達(dá)A10 GPU上的自托管API，或是部署在英偉達(dá)OVX上的托管服務(wù)的形式提供服務(wù),。

達(dá)斯在接受采訪時表示：“最暢銷的商業(yè)產(chǎn)品仍是GPU,，軟件則是為了幫助用戶以不同的方式使用GPU?！彼a充道：“當(dāng)然,，我們依然在致力于產(chǎn)品的創(chuàng)新。但現(xiàn)在,，我們真正實現(xiàn)了轉(zhuǎn)變,，已經(jīng)發(fā)展出了自己的商業(yè)軟件業(yè)務(wù)?！?/p>

對于英偉達(dá)由硬件向軟件的轉(zhuǎn)變,，蘇廉節(jié)表示：“英偉達(dá)持續(xù)性的軟件投入,，對AI的普及和公司本身的未來都有很大的幫助?！?/p>

張慧娟則表示,，這是英偉達(dá)的新階段?！耙郧爸饕f大算力訓(xùn)練,，當(dāng)AI越來越多進(jìn)入行業(yè)應(yīng)用，就需要讓AI好用,、好上手,，那么就需要軟件的幫助?！?/p>

彼之劣勢 我之優(yōu)勢

根據(jù)《第一財經(jīng)》報道,，關(guān)于英偉達(dá)在云服務(wù)市場的戰(zhàn)略，黃仁勛這樣回應(yīng)：“雖然英偉達(dá)推出了云服務(wù)DGX Cloud,，但我們的策略依然是與云服務(wù)提供商合作,，將我們的云放入他們的云中。英偉達(dá)不會成為一家云計算公司,，我們的目標(biāo)是通過軟件的構(gòu)建,，讓全球的開發(fā)者和云服務(wù)提供商采用英偉達(dá)的架構(gòu)來構(gòu)建產(chǎn)品?！?/p>

黃仁勛認(rèn)為,，盡管目前很多云服務(wù)提供商都在研發(fā)芯片，但是這些企業(yè)研發(fā)芯片的邏輯與英偉達(dá)的業(yè)務(wù)邏輯完全不同,?！拔覀冋诒M全力使英偉達(dá)的業(yè)務(wù)在中國能夠?qū)崿F(xiàn)最大化，我們面向中國市場推出了L20和H20芯片,，這些向中國出售的芯片將符合要求,。”黃仁勛在采訪中指出中國市場的重要性,。

黃仁勛說,，他們的芯片中有大量的零部件產(chǎn)自中國。這與全球汽車供應(yīng)鏈的復(fù)雜性是一個道理,，供應(yīng)鏈的全球化是很難被打破的,。國內(nèi)AI芯片公司盡管還很難追上英偉達(dá)的步伐，但尺有所長,、寸有所短,，也能借助國內(nèi)的產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢，走出一條不一樣的發(fā)展路徑。

張國斌表示：“對比英偉達(dá),，我們主要有以下一些優(yōu)勢：一是大量的端側(cè)需求,，有細(xì)化的場景需求，這都讓我們的廠商可以有的放矢,，實現(xiàn)更多的專用方案,；二是政府大力支持，政府已經(jīng)出臺很多政策,；三是有眾多的IC公司從其他路徑進(jìn)行嘗試突破,，例如有公司利用RISC-V架構(gòu)實現(xiàn)了新型的算力加速器，性價比超過了英偉達(dá)的H100,?！?/p>

張國斌指出，如果單純?nèi)ケ绕碐PU,，由于在制造工藝上的限制,，我們很難追上英偉達(dá)，但可利用數(shù)據(jù)優(yōu)勢,、場景需求的優(yōu)勢,。“英偉達(dá)的弱勢在端側(cè),，而我們的優(yōu)勢是端側(cè),；利用3D集成也可以實現(xiàn)媲美HBM性能的內(nèi)存，通過優(yōu)化的算法和模型,，一樣可以實現(xiàn)創(chuàng)新的應(yīng)用,?！睆垏笳f,。

（編輯：吳清 校對：顏京寧）