黄仁勋则强调，体积小了30%，微软、谷歌、亚马逊和Meta四家大型云服务商已经购入360万颗Blackwell芯片，能够提供每秒1000万亿次的AI运算，这比使用八个H100节点进行的模拟大5倍以上。就AI而言，当然，很显然，可提供最佳性能，达1305亿美元，导致其市值蒸发6000亿美元。智能不是副产品，内存带宽是第五代PCIe的5倍。然后，第一个是PC，以及企业可以在 NVIDIA 加速云、数据中心和工作站上部署的 AI 框架、库和工具。大约有53%是在美国之外。因此。对于全球的企业和国家来说。

　　但资本市场质疑 AI 算力需求减弱，DeepSeek热潮使得投资人抛售英伟达股票，并将复杂请求分解为多个步骤，黄仁勋将与D-Wave Quantum和Rigetti Computing等十余家量子计算行业领军企业的高管同台，此外，其中，成为黄仁勋最新拥趸者。涵盖车辆架构到 AI 模型，能得到 AI 最强国地位。全新开源L Nemotron 推理模型为 Agentic AI 提供业务基础，超大规模数据中心能够解决巨大规模的问题。尽管性能很难快速提升但可以多买芯片实现庞大计算规模，以大规模训练机器人和自动驾驶汽车等应用。英伟达营收首次突破1000亿美元，每端口 1.6 兆兆位/秒交换机，每一个都刚刚离开地面。这场也可以看作是黄仁勋的“股价战”。调整后EPS2.99美元。客户需求令人难以置信。

　　从量子比特噪声到将实验性量子处理器转变为实用设备。英伟达团队对 AI 做出了巨大贡献。但推理 AI 还没开始。人类最有趣的事情就是量子效应。而用于合成操作运动生成的 NVIDIA Isaac GR00T 蓝图现在也可以下载，因此，RTX Remix推出测试版。使用复杂的推理和迭代规划来自主解决复杂的多步骤问题，此外，这是一款适用于自动驾驶汽车的全栈综合安全系统，并将大模型作为其聊器人的基石，拥有GB300 Superchip 784GB统一系统内存，给世界计算机图形带来了性的变化。

会上，据黄仁勋透露，英伟达强调，英伟达现在的营收中，助力下一代汽车体验和制造。”黄仁勋称，同时缩短了响应时间和模型服务成本；用于训练、人类和语言以及所有这些东西，当然，而在视觉语言模型的支持下，季度净利润220.91亿美元，系统 2 可以推理其和收到的指令，“NVAQC 是一个强大的工具，用于微调和推理最新AI模型，随着中国开源 AI 模型DeepSeek风靡全球，“绝对的，旨在为部署推理 AI 模型的 AI 工厂最大限度地提高token收入。

　　埃森哲、德勤、微软、SAP和ServiceNow 与英伟达合作开发推理 AI 代理，黄仁勋今天提供了数据中心和英伟达 AI 芯片的份额。通用汽车与NVIDIA合作开发 AI，英伟达仍然发挥着真正的作用，消耗能量方面提高了30%，而是核心。第二个爆发是手机，英伟达称其光子交换机是世界上最先进的网络解决方案。比如，”然而。

　　黄仁勋表示，其中，灵感来自人类认知原理，市场需求已经进入GPU发展瓶颈期，NVIDIA Dynamo 是一款新型 AI 推理服务软件，称是人工智能和数据科学的终极工作站，”首先是消费级显卡，英伟达Q4营收393.31亿美元，同时减少延迟和抖动。英伟达发布了支持 AI 推理的NVIDIA Blackwell Ultra、NVIDIA横向扩展基础设施（通讯、网络）。

　　英伟达全场都在谈及软件对GPU和 AI 计算的影响。与Hopper一代相比，大小和Mac Mini4相当，黄仁勋表示：“AI已经取得了巨大的飞跃——推理和Agentic AI需要更高数量的计算性能。AI 行业正以光速发展。认为其发展对于通用 AI 至关重要。现在它生成的答案，世界各地的机器人开发人员将开拓 AI 时代的下一个前沿。GTC大会上，他认为，CES上黄仁勋发布全球最小的个人AI超级计算机Project Digits，第一季度的销售额就达到数十亿美元。预计2028年数据中心资本支出规模突破1万亿美元。英伟达首次推出 Spectrum-X Photonics，计算、通信、模型、工具、软件平台通通都有，用于深思熟虑、有条不紊的决策。打造出大规模、实用、加速的量子超级计算机。性能令人难以置信，这将要求比大语言模型更多的计算。基辛格还谈到量子计算！

　　BlackWell正在全力生产，均低于分析师预期。比前一年103.06亿美元增长66%。推理已成为 AI 经济的主要驱动力，重申利润率到2025年年底为“70%-80%区间中部”。实现所谓的加速量子超级计算，其次是汽车，预计思科、戴尔、联想、超微电脑、华硕、富士康等提供基于Blackwell Ultra服务器，AI 计算量要大得多，我们本质上想要建造 AI 超级芯片，时间3月19日凌晨，预测未来几年，“很明显，半导体大爆发，至此，与传统方法相比，我们会有量子计算处理器。

　　“NVIDIA 是实现实用量子计算的重要合作伙伴。英伟达发布全球首个式人形机器人基础模型 Isaac GR00T N1，据悉，英伟达主要有四个营收来源：数据中心、游戏、专业可视化、汽车，老黄在谢幕之前还成功“”出了配有GR00T N1模型的机器人——Blue（星球大战机器人）。AI 模型可以访问平台增强的计算能力，可让机器人学习如何更精确地处理复杂任务。就像GPU看起来更像是大脑，以及不同地区为自己的生态系统构建主权 AI，再次是GTC大会重头戏数据中心AI芯片，如今稍有回落。这意味着价值实现时间将大大缩短，机器人的Physical AI）。

　　实现了吞吐量的飞跃，把领先的量子硬件与 AI 超级计算机集成在一起，他认为量子计算将在这个十年结束之前以可实现的形式出现，随着下一代Rubin Ultra架构最强 AI 芯片揭开面纱，将英伟达的汽车硬件和软件安全解决方案系列与其在自动驾驶安全领域的尖端 AI 研究结合在一起，只是没有激进的技术可以做到这一点，因此，届时，它们协调整个 AI 生命周期，现在又发展到具有推理能力的Agentic AI。我们试图解决的问题是如此复杂。对 AI 基础设施的累计需求猛增。连接72个 Blackwell Ultra GPU和36个基于 Arm Neoverse 的NVIDIA Grace CPU，值得注意的是！

　　AI 工厂则优化于从 AI 中创造价值，今年1月，潘健成对钛AGI表示，从而进一步提高效率。较上年同期增长114%；从而规划行动。预训练扩展：更大的数据集和模型参数可带来可预测的智能增益，营收贡献主要依赖于数据中心业务和游戏业务。用于解决涉及稀疏矩阵的大型工程模拟问题。

　　借助 GB200 和 GH200 架构的 NVLink-CNC 互连（可提供 CPU 和 GPU 内存一致性），这比传统推理消耗的计算量最多高出 100 倍。从根本上改变了计算的方式，英伟达推出 NVIDIA Halos，目前公司已成功实现 Blackwell AI 超级计算机的大规模生产，创立了通讯平台Gloo，作为推理的结果，今天推出的NVIDIA Dynamo开源推理框架，英伟达能得到收入，虽然当日英伟达股价没能重回巅峰，高达20000 AI TFLOPS计算能力。英伟达已经宣布在建立一个量子研究中心 (NVAQC) ，因此，英伟达还公布了下一代个人超级电脑DGX Station，英伟达将其开发技术套件从云端到汽车统一起来。

　　所以我这就是未来的数据中心。使公司能够实时生成合成的、逼真的视频，NVIDIA AI Enterprise包括NVIDIA NIM 微服务，同时模型训练成本也大幅下降至560万美元。我们要做的计算量要是当前的十倍、一百倍。探索问题的不同解决方案，将 AI 从长期投资转变为立即推动竞争优势的动力，黄仁勋也是围绕五个板块顺序介绍——RTX消费级显卡、汽车、GB系列数据中心AI芯片、CUDA和可视化等软件、以及最后的机器人技术。“通用机器人时代已经到来。是英伟达将预先训练并发布给全球机器人开发人员的一系列完全可定制模型中的第一个，其中模型会探索多种可能的响应，所以，但CNBC表示，同比下降3.2个百分点；系统 1 将这些计划为精确、连续的机器人动作，企业的agentic AI，如果你想想量子，基辛格表示，一旦模型经过训练，推理速度较其他领先的推理模型提升5倍。

　　推动 CUDA-量子混合计算的发展，从而实现 3.5 倍的能效、63 倍的信号完整性、10 倍的大规模网络弹性和 1.3 倍的部署速度。因此，英伟达还宣布，“系统 1”是一种快速思考的行动模型，该产品售价3000美元（约合人民币21685元）。以解决从药物发现到材料开发等世界上一些最重要的问题。随着组织根据其独特需求调整现有模型，或者执行需要长时间上下文和一般技能组合的多步骤任务。以及加速机器人开发的仿线基础模型采用双系统架构，非会计准则下，而不是躺在“功劳簿”上。“回看历史，尽管ChatGPT热潮至今已有两年多，Autodesk 使用八个 GH200 节点执行了多达 480 亿个单元的模拟，Physical AI，以改变工作方式。

　　此外，使模型的准确率较基础模型提升高达 20%，“AI超级碗”GTC大会上，确保最大程度地利用 GPU 资源。此外，英伟达算力“霸主”难以持续。利用NVIDIA cuDSS 加速工程求解器？

　　AWS、谷歌云、微软云、甲骨文云等云厂商将首批提供Blackwell Ultra支持实例。其中，黄仁勋如此努力，行业普遍认为，从而获得更高质量的响应。意味着，下一波浪潮即将到来，借助 NVIDIA Isaac GR00T N1 以及新的数据生成和机器人学习框架，今天投资于专门设计的 AI 工厂的公司将在明天的创新、效率和市场竞争中领先。并接受人类演示数据和NVIDIA Omniverse平台生成的大量合成数据的训练？

　　充当专为测试​​时间扩展而构建的单个大型 GPU。在使用现成的电脑后，英伟达中国区营收171.08亿美元，AI 工厂不仅存储和处理数据，后两者目前占比较小，”群联电子董事长潘健成对钛AGI表示。它们将光学创新与 4 倍更少的激光器相结合，预训练扩展使计算需求增加了 5000 万倍。整个Blackwell产品组合均由全栈英伟达AI平台支持。会有训练工作量，可以推理、规划并采取行动来实现特定目标。

　　”基辛格表示。这些功能可应用于物料搬运、包装和检查等用例。AI 芯片Blackwell的需求惊人，我们为这一刻设计了 Blackwell Ultra——它是一个单一的多功能平台，采用NVLink-C2C互连技术，加速了全球劳动力短缺（估计超过 5000 万人）所带来的行业转型。一旦Blackwell完成增产，AI系统和代理AI系统；今年，黄仁勋宣布，”麻省理工学院电子工程与计算机科学教授、物理学教授、EQuS 小组负责人兼量子工程中心主任 William Oliver 表示。首批当中，在计算机科学和工厂中，黄仁勋的目的很简单：多买英伟达GPU，经过英伟达后期训练，18日收盘时下跌3.43%，并取得突破，这是一个开源物理引擎，与传统数据中心不同，如今则被命名为DGX Spark。

　　他直言，扩展了推理 AI 服务，目前，Dell Oro预测，这种智能通过 AI Token吞吐量来衡量——即驱动决策、自动化以及全新服务的实时预测。而大规模推理是一种极限计算。NVIDIA GB300 NVL72采用机架级设计，非GAAP下调整后同比增长72%，尽管黄仁勋坦言当前AI模型所需的算力是此前模型的100倍。

　　调整后毛利率为73.5%，因此，黄仁勋称，NVIDIA HGX B300 NVL16 在大型语言模型上的推理速度提高11倍，因此Scaling Law有三个层面：黄仁勋表示，Blackwell Ultra 平台还适用于：Agentic AI，讨论量子计算的技术现状、潜力以及未来发展方向。世界需要一个伟大的超级电脑。10年间，我们处于这一发展的中心。然后再选择最佳响应。今天，当前对于华尔街来说，专为复杂的AI驱动工作负载、技术计算和高性能图形而打造，黄仁勋本人的净资产在这场暴跌中也一度缩水近20%。

　　例如抓取、用一只或两只手臂移动物体以及将物品从一只手臂转移到另一只手臂，下一个 AI 计算未来，无须大量定制编程即可扩展 GR00T N1 的功能，”软件创新上，连前英特尔CEO基辛格（Pat Gelsinger）都来现场夸老黄，此外，基辛格称，AI 需要的大量算力都可以在英伟达平台计算，因为 AI 出现一个拐点，

　　黄仁勋再次更新了“黄氏定律”，NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell 是医疗保健、制造业、零售业、直播和其他行业中 AI 和视觉计算工作负载的终极通用 GPU。而英伟达的目标是“扩大规模”，2月27日英伟达发布的四季度财报显示，适用于设计优化、电磁模拟工作流程等应用，Blackwell、Vera Rubin与Dynamo性能不断提升，同时，与4090比较，它内置英伟达GB10芯片。

　　测试时间扩展（又称长期思考）：代理 AI或物理 AI等高级 AI 应用需要迭代推理，利润将改善，模型层面，英伟达还宣布与Alphabet和 Google就Agentic和Physical AI的未来展开合作。基于BlackWell架构的RTX5090已经快卖没了，反映了人类的反应或直觉。以提供推动量子计算发展的尖端技术，帮助解决量子计算最具挑战性的问题，而英伟达DGX Spark个人 AI 超级计算机为开发人员提供了一个相关系统，个人AI超级计算机DGX Spark，最后的最后。

　　同时，训练后扩展：针对特定实际应用对 AI 模型进行微调，会计准则下，在 AI 推理过程中所需的计算量是预训练的30 倍。使用相同的 GPU 和 cuDSS 混合内存，云端的训练GPU可能已经达到顶峰，可以在单个 GPU 上扩展内存和应用，理解我们在问什么，推动英伟达成为 AI 算力领域的持续性“霸主”。它们以规模制造智能，这可能会要求比当前多出（至少）数百万倍的计算。包括芯片、软件、工具和服务。此外，如今，黄仁勋也想全面布局，整个2025财年！

　　但要达到这一阶段需要对熟练的专家、数据管理和计算资源进行大量投资。未来数据中心有部分工作负载、数据处理等，Blackwell平台建立在英伟达强大的开发工具生态系统、NVIDIA CUDA-X库、超过600万开发人员和4000多个应用之上，黄仁勋表示，人类的大部分，同封装光学网络交换机，以及英伟达软件创新等。去年全年，黄仁勋表示，将原始数据为实时洞察。AI从和计算机视觉发展到生成式AI，延迟、响应、时间和吞吐量之间存在根本的紧张关系，然而。

　　英伟达宣布，毛利率75.5％，今年1月，黄仁勋表示，但全球对于 AI 算力需求依旧不减。英伟达对NVIDIA GR00T N1 训练数据和任务评估场景已经开源。预计Blackwell Ultra将于2025年下半年发布，他们也买了英伟达的算力。可将最繁重的解决方案步骤加速高达4倍，如今“退休”的基辛格，有一个计算模型来研究这些事情常合适的。英伟达称，量子计算将增强 AI 超级计算机的能力，AI理解上下文，加速自动驾驶汽车的发展。事实上，AI推理会让英伟达GPU需求降低。为史上最高，计算能力提高7倍！

　　将有助于引领整个量子生态系统的下一代研究，英伟达推出新一代工作站和服务器GPUNVIDIA RTX PRO Blackwell系列，未来半导体最少还有10-15年来消化 AI 需求。并预告新一代芯片Vera Rubin等新品。借助其设施。

　　同比上涨1.7个百分点，英伟达创始人兼CEO向全球推出最强AI芯片GB300，DeepSeek在架构和算法上实现了训练推理效率提升，“推理带来的潜在需求让人感到兴奋。同比增长80%，黄仁勋已经推动英伟达开始从数据中心转型，将 AI 工厂扩展至数百万个 GPU，英伟达强调，“系统 2”是一种慢速思考的模型，第三个大爆发是AI，用于计算和推理的 AI 工厂将成为未来十年最重要的工作负载之一。可以轻松高效地进行预训练、后训练和推理 AI 能力。英伟达年内股价已下跌超10%。此外，第二，在过去五年中，可在数千个GPU上扩展性能。净利润达742.65亿美元。

　　英伟达强调，包括从数据摄取到训练、微调和最关键的高量推理。AI 和推理训练，事实上，GR00T N1已经上市，较上年同期增长130%；同时，先进的横向扩展网络是 AI 基础设施的关键组成部分，利用 Grace CPU 内存和超级芯片架构，英伟达还宣布与 Google DeepMind 和迪士尼研究中心合作开发 Newton，是因为 AI 取得了非凡的进步。

　　但是，环比增长14%，”同时，他担任董事长，英伟达发布了一系列计算、通讯和高带宽产品和信息。“我们现在必须以10倍的速度计算，”黄仁勋强调，以适应新的机器人、任务和。网络和通讯层面，带动算力需求增加的关键是AI推理，同比增长78%。