英伟达GPU技术大会都说了哪些重点？

英伟达的影响力想必不用多说，IC行业的人应该都明白。英伟达GPU技术大会(NVIDIA GTC )，可以说是AI和深度学习领域、全GPU开发者的行业聚会。

当地时间3月17日，被誉为“AI开发者春晚”的英伟达年度GTC大会（GPU Technology Conference）于美国加州圣何塞正式拉开帷幕。此次大会为期五天，覆盖量子计算、人形机器人、自动驾驶等前沿领域。英伟达预计，有25000名参会者前往现场。此外，还有30万名与会者线上参加。

北京时间3月19日凌晨1:00，英伟达首席执行官黄仁勋开始演讲。主要围绕英伟达的加速计算平台如何推动AI、数字孪生、云技术和可持续计算的下一波浪潮进行分享。

很多ICer格外关注，因为黄仁勋的演讲，关乎 AI 未来走向的技术盛宴，诸多前沿突破与创新构想也将会亮相 。最核心的几个点，整理下来分享。

一、GPU架构迭代路线图

英伟达CEO黄仁勋公布全新架构演进规划：当前量产的Blackwell架构将于2025年下半年推出Ultra增强版，性能提升30%。下一代Vera Rubin架构确定2026年Q3发布，后续将接续推出Ultra版本及2028年问世的费曼架构，形成五年期技术演进路线。

二、Blackwell Ultra性能突破

基于升级架构的GB300 NVL72机架系统展现革命性性能：AI推理速度较前代GB200提升150%，B300系统在LLM场景实现11倍推理加速。内存容量扩展至4倍，计算单元密度增加7倍，专为万亿参数级模型训练优化设计。

三、光通信技术革新

全新Spectrum-X硅光子交换机实现单端口1.6Tbps传输速率，通过激光器集成优化技术降低40%能耗。作为Spectrum-X光子以太网平台核心组件，可提升数据中心网络弹性10倍，单位算力能耗降低3.5倍。

四、边缘AI计算设备

推出双形态Grace Blackwell平台设备：DGX Spark搭载GB10芯片，支持FP4精度运算，售价下探至3000美元消费级市场；企业级DGX Station兼容GB300 Ultra芯片，支持桌面端百亿参数模型部署，开启普惠型AI开发新时代。

五、开源推理生态系统

基于Llama架构优化的Nemotron推理模型系列正式开源，包含Nano(7B)、Super(70B)、Ultra(400B)三大版本。通过动态精度算法实现95%准确率下的计算需求缩减，配合合成数据增强技术，支持跨平台NIM微服务部署。

六、机器人技术矩阵

发布全球首个可定制人形AI模型Isaac GR00T N1，采用神经符号混合架构。联合DeepMind推出Newton物理引擎开源项目，实现机器人训练效率300%提升。BDX机器人完成运动控制升级，关节自由度增加至54个。

七、算力需求指数级增长

虚拟世界构建需求推动算力基准提升两个数量级，2025年北美TOP4云厂商采购量预计同比增长280%。大模型推理场景单query处理token量突破百万级，时延要求压缩至200ms以内，驱动计算架构全面革新。

八、软件定义算力革命

开源框架NVIDIA Dynamo实现模型推理性能突破：标准Llama吞吐量提升210%，DeepSeek模型token生成效率激增30倍。通过计算阶段分布式优化，在4090消费级显卡实现千亿模型实时推理。

九、量子计算战略布局

定于2024年3月20日举办首届Quantum Day峰会，联合IBM、谷歌等厂商构建量子-经典混合计算路线图。计划五年内推出首款量子加速卡，重点突破化学模拟与密码学领域应用。

十、产业链辐射效应

AI算力集群带动三大核心领域：液冷方案渗透率预计突破60%，1.6T光模块进入量产周期，高压直流电源市场规模年复合增长75%。机器人产业链迎来传感器升级窗口期，3D视觉模组需求激增300%。短期科技板块波动率或达30%，长期AI基础设施赛道维持45%年增速。