来源：雷科技 AI 硬件组 | 编辑：三明治 | 排版：LA
" 切勿错过 AI 的决定性时刻！"
当黄仁勋在英伟达 GTC 2023 上提出这个观点时，可能很多和我一样的普通人并没有把它放在心上，毕竟当时的 AI 应用少之又少，懂得在家里部署本地 AI 绘画的只有极少数数码爱好者，而相对大众的大语言模型给人们带来的也只有一时的新鲜感。
当然，现在看来，那个时间点可能确实是 AI 的决定性时刻。
今天凌晨，被誉为 AI 风向标的英伟达 GTC 2024 在加州圣何塞 SAP 中心正式举行，万众瞩目的英伟达创始人兼执行长黄仁勋登台发表主题演讲《见证 AI 的变革时刻》。老黄诚不欺我，我们确实见证了一场 AI 的变革时刻。
（图源：techovedas）
在这场两个小时的演讲中，黄仁勋公布了该公司迄今为止最强的 AI 加速卡——Blackwell GB200 超级芯片系统，预先配置好整套系统的完整版 GB200 服务器，以及英伟达在 AI 软件（NIM 微服务）、Omiverse 云（模拟地球）、具身智能（机器人）等技术方面的最新进展。
老黄带来的这一波 AI 芯片基础设施到底有多强大？将给 AI 大模型产业带来什么改变？一起来看。
在人工智能领域，计算速度是至关重要的。为了在最短的时间里，完成大量同质化数据的并行运算，就需要给 GPU 投喂大量的数据，训练出一个复杂的神经网络模型，可以说GPU 就是 AI 大模型训练平台的基石，甚至是决定性的算力底座。
因此，本次演讲的主角自然是英伟达的老本行「Blackwell B200」GPU 芯片。
（图源：英伟达，现场对比 Blackwell 架构和 Grace Hopper 架构的 GPU）
作为 NVIDIA Blackwell 架构首款新产品，Blackwell B200基于台积电的 4nm 工艺打造，采用了将两个 die 连接成一个 GPU 的双芯设计，因此每个 GPU 芯片上拥有 2080 亿个晶体管。
比起上一代 GH100 GPU 上的 800 亿个晶体管，Blackwell B200 GPU算是一次相当大的突破，甚至还契合了摩尔定律，即「集成电路上可容纳的晶体管数目大约每隔 18 个月便会增加一倍」。
（图源：英伟达）
黄仁勋表示，在这样的架构升级下，Blackwell B200 的 AI 性能可达 20PFLOPS，而 H100 仅为 4PFLOPS，理论上可以为 LLM（大语言模型）的推理提升 30 倍的工作效率，额外的处理能力将使人工智能公司能够训练更大、更复杂的模型。
更离谱的是，在 B200 的基础上，老黄还推出了完全体 AI 芯片组——Blackwell GB200，由两个 Blackwell B200 GPU 和一个基于 Arm 的 Grace CPU 组成。
在参数为 1750 亿的 GPT-3 LLM 基准测试中，英伟达称 GB200 的性能是 H100 的 7 倍，而训练速度是 H100 的 4 倍。
（图源：英伟达）
这 AI 性能，已经形成代差水平了。
当然，如果 GB200 还不能满足你的需求的话，英伟达还准备了一系列由 Blackwell GB200 组成的服务器阵列，最高可以实现由 72 片 B200 GPU 组成的 GB200 NVL72 系统，FP8 精度的训练算力高达 720PFlops，达到了可以和前代 DGX SuperPod 超级计算机集群的水平。
（图源：英伟达）
更重要的是，与 H100 相比，它可将成本和能耗降低到原来的 25 分之一。
在今年年初的时候，美国知名杂志《纽约客》报道，ChatGPT 每日耗电量或超过 50 万千瓦时，相当于美国家庭平均用电量的 1.7 万倍。正如马斯克所说，在可以预见的未来，电能短缺将成为制约 AI 发展的主要因素。
（图源：https://www.businessinsider.com/）
老黄明确表示，在此之前，训练一个 1.8 万亿参数模型需要 8000 个 H100 GPU 和约 15 兆瓦的功率，如今 2000 个 B200 GPU 就可以做到这一点，而功耗仅为 4 兆瓦。
如此惊人的参数，让老外直呼，" 摩尔定律已被改写！"
可以预见，为了继续吸引国内市场的客人，黄仁勋很可能在未来推出采用新一代 AI 图形处理器架构的特供版 AI 加速卡Blackwell B20 GPU。
只是在美国商务部明确算力出口限制的情况下，这颗中国特供版 GPU 能带来多少产能上的提升，又能否和国产替代 AI 加速卡之间达成良性竞争，只能说目前一切都是未知之数。
从整个世界的狂热程度来看，生成式 AI 浪潮的到来已凝聚了广泛共识。那么我们到底能利用 AIGC 来做些什么呢？老黄今天给出了一些标准答案。
不知道大家有没有玩过一款叫做《模拟地球》的游戏，开发商 MAXIS 在当时性能相对贫乏的电脑上创造了一个微缩地球，让玩家扮演神明的角色，管理整个地球的地形、大气、生物、文明等内容，建造一个生命繁荣的惑星。
（图源：MAXIS 工作室）
现在，英伟达利用大模型的能力，正试图打造出地球的数字孪生——Earth-2。
Earth-2 是一个在英伟达 Omniverse 中以百万倍的速度运行 Modulus 创建的 AI 物理环境，旨在实现数据中心规模的全球模拟环境，最终利用云计算和人工智能技术来模拟和可视化天气情况。
（图源：英伟达）
利用传统的天气模型结合英伟达的气象模型，最高能够实现探索数百公里甚至数千公里面积范围的预报，提供诸如台风影响的侵袭范围，从而最大程度降低财产的损失，未来这项技术预计也将向更多国家和地区开放。
没有错，当年 PS3 模拟地球的梗，如今似乎要成真了。
（图源：PS3）
接下来，我们聊聊人形机器人。
近些年来，人形机器人成为了科学业界一个比较流行的研究趋势，除了马斯克那备受关注的 Tesla Optimus，波士顿动力、Agility Robotics、优必选、小米、智元机器人、科大讯飞等中外企业也在这条道路上钻研着。
随着大模型不断的迭代升级，智能泛化能力的飞速提升，业内有不少人看到了人形机器人的潜在前景，相较于用反复调试的各种数据去驱动机器人，不如试着用大模型用作大脑，机器人充当躯壳，让大模型通过感知、运动和环境交互来获取信息、做出判断并采取行动。
而这，便是人工智能的终极形态之一——具身智能。
（图源：英伟达）
为此，英伟达在今天推出了世界首款人形机器人通用基础模型—— Project GR00T，该模型驱动的机器人将能够理解自然语言，并通过观察人类行为来模仿动作，用户可以在此基础上教会其快速学习协调各种技能，以适应现实世界并与之互动。
老黄坚信，具身智能将引领下一波人工智能浪潮。
看到这里小雷只想说，优必选们，赶紧去跟英伟达合作吧，你们的机器人 " 身体 "，必须在英伟达的 Project GR00T" 大脑 " 加持下，才能成为真正的智能机器人。随着 Project GR00T 的出现，真正的机器人时代可能要来了，这也是 AI 的最终极应用：让人工智能具象成为 " 人 "。
在 GTC 2024 开幕演讲上，老黄回顾了一下英伟达的发展史。
2014 年，黄仁勋首次强调机器学习的重要性，并且提出了 CUDA（通用计算平台）的概念，在许多人还在把英伟达当作「游戏显卡」的制造商时，它们已经走在了 AI 变革的最前沿。
然而当年，CUDA 的应用场景主要是科学计算，就是类似于气候模拟、物理模拟、生物信息学等专业研究，应用场景很有价值，但却狭窄。正因为此，英伟达的 CUDA 一直没有打开市场，带给英伟达的回报无法与对应的巨量研发投入匹配。黄仁勋每年都需要向董事会解释，为什么英伟达要坚持做 CUDA？——可能当时老黄也不知道，英伟达的 CUDA 会在未来几年，先后迎来区块链 " 挖矿 "、AI 大模型计算等计算场景，真实泼天富贵。
（图源：英伟达）
短短两年时间，英伟达通过 H100、H200 芯片，缔造了万亿 AI 帝国，市值已超越亚马逊等传统豪强，按照这样的势头，在可见的未来，超越苹果、微软成为世界头号巨头也不是没有可能。
现在，英伟达的 " 卡 " 供不应求，不只是字节、百度等中国科技巨头在抢着囤卡以应对极端情况，硅谷科技巨头如微软、Meta，也全都在找老黄买卡。
如今，尽管入局 AI 以及 AI 芯片的玩家越来越多，部分贸易政策的冲突也让老黄变得有些束手束脚，但从整场大会演讲来看，他依然对全新发布的 B200、GB200 颇具信心，对于整个世界被 AI 赋能的愿景更是坚定不移。
在被称为 AI 应用元年的 2024，英伟达的 CUDA（通用计算平台）正如其名，变得通用起来，从大语言模型、对话式 AI、边缘计算等底层技术，到智能座舱、自动驾驶、人形机器人等应用场景，再到 AI 手机、AI PC、AI 家电、AI 搜索、AI 绘画等应用，以及未来的气候预测、计算光刻与 6G 网络，AI 正无处不在，英伟达的计算也无处不在，成为 " 通用计算 "。
英伟达的 CUDA，真的很 " 酷哒 "。
3 月 14 日 -3 月 17 日，AWE（中国家电及消费电子博览会） 2024 盛大开幕，TCL、海信、海尔、三翼鸟、长虹、创维、九阳、云米、科沃斯、追觅、万和、云鲸、添可、雷鸟、知乎等巨头重磅参展，生成式 AI 与家电的结合成为重要看点，"AI 家电 " 风起云涌，雷科技 AWE 2024 报道团正在现场进行全程追踪报道，敬请关注。
End
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