在加拿大温哥华举行的顶尖计算机图形大会 SIGGRAPH 2025 上，NVIDIA推出了面向大型数据中心和紧凑型工作站的新 RTX PRO 硬件产品。

NVIDIA 首先回顾了计算机图形学的发展历程，从 1964 年的 IBM S/360 到 2022 年的 Open AI ChatGPT，展示了技术如何从简单的图形处理，发展成为复杂的 AI 系统。

随后 NVIDIA 明确指出，继感知 AI、生成式 AI 和智能体 AI 之后，下一个万亿级美元的市场将是物理 AI，即能够理解物理定律并与现实世界交互的智能实体系统。

为此，在 GPU 芯片领域，NVIDIA祭出了几款全新 Blackwell 架构的 RTX PRO 系列产品，其中包括一款全新的 2U RTX PRO 服务器。

这款服务器搭载了 RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPU，其加速计算性能可达 CPU 系统的 45 倍，思科、戴尔、惠普、联想、超微等都将推出相应的产品。

NVIDIA 还推出了两款面向紧凑型工作站的半高产品，分别是 RTX PRO 4000 Blackwell SFF Edition 和 RTX PRO 2000 Blackwell Edition，长 6.6 英寸、高 2.7 英寸、宽 2 槽。

RTX PRO 4000 Blackwell SFF 配备了 24GB GDDR7 显存，算力可达 770 AI TOPs，功耗为 70W，3D 图形性能是上代 RTX 4000 Ada 的 2 倍，渲染、大模型推理、AI 生图性能分别是上代的 3 倍、4 倍、6 倍。

RTX PRO 2000 Blackwell 则配备了 16GB 的 GDDR7 显存，AI 性能为 545 AI TOPS，功耗与 RTX PRO 4000 同样为 70W，其 3D 图形、渲染、大模型推理、AI 生图性能分别是上代 RTX 2000 Ada 的 1.4 倍、1.5 倍、2 倍、4 倍。

这两款产品定价分别是 1500 美元和 700 美元，可应用于 AI、可视化和模拟等方面。

除了硬件，NVIDIA 在 SIGGRAPH 上还推出了全新的 Nemotron 模型家族，根据 NVIDIA 介绍，Nemotron 在推理准确性与自主性任务方面排名第一，效率提高了 6 倍，并且成本降低了 60%。

目前行业巨头如 Crowdstrike、NetApp 和 Zoom 等已经采用了 NVIDIANemotron 模型。

NVIDIA 认为，物理 AI 将是下一个万亿美元市场，会被广泛应用于工厂、汽车、机器人等领域，并详细阐述了其为物理 AI 和机器人开发的 " 三台计算机 " 框架，模拟（Simulate）、训练（Train）和部署（Deploy）。

其中模拟提供了构建物理 AI 所必需 的数字孪生环境，为了让机器更好地 " 理解世界 "，NVIDIA 在 Omniverse 中引入了 Cosmos 模型家族，这是一套专为物理 AI 设计的 " 世界基础模型 "。它将模拟过程分解为三个关键步骤，并提供了相应的工具：

世界重建（World Reconstruction）: 借助新的 Omniverse NuRec 和 USD 库，可以将现实世界的环境精确地重建为数字孪生模型。

世界生成（World Generation）: 利用 Cosmos Transfer 模型，可以将 3D 模型转换为照片级的可控合成数据，极大地丰富了训练数据；Cosmos Predict 则能从图像中预测未来世界状态，帮助 AI 进行前瞻性决策。

世界理解（World Understanding）: 核心是 Cosmos Reason VLM（视觉语言模型），它赋予了机器人推理和常识判断的能力，NVIDIA 通过机器人烤面包的案例，展示了该模型如何理解复杂任务、进行分步推理，并选择最佳行动路径。

NVIDIA 还宣布了为 AI 负载定制的强大计算基础设施，除了前面提到的 Blackwell 架构 RTX PRO 服务器外，NVIDIA 还与微软 Azure 深度合作，Omniverse 平台目前已可以在 NVIDIADGX Cloud 和 Azure 上使用。

总的来看，在 SIGGRAPH 2025 上 NVIDIA 不仅展示了在图形处理和 AI 领域的最新成果，更通过构建从芯片到云服务的完整生态系统，来实现驱动 AI 发展的战略布局。通过与各行业合作布局，NVIDIA 正在将物理 AI 从一个概念变为现实，为机器人、自动驾驶和智能制造等领域开启全新的时代。