NVIDIA CEO黄仁勋CES 2025主题演讲全文

摘要

黄仁勋在CES 2025主题演讲中宣布了RTX 5090系列显卡的发布，采用Blackwell架构，AI性能达到4000 TOPS。他详细介绍了NVIDIA在人工智能领域的最新进展，包括三个AI扩展定律、Agentic AI的概念和应用，以及物理AI的发展愿景。演讲还涵盖了NVIDIA Cosmos世界基础模型的发布、与Windows PC的AI集成计划，以及Project Digits个人AI超级计算机的推出。

内容框架与概述

本次演讲以NVIDIA从1993年成立至今的技术演进历程开篇，黄仁勋回顾了从GPU发明到CUDA推出，再到AI时代的关键节点。他重点阐述了AI发展的三个阶段：感知AI、生成式AI和Agentic AI，并前瞻性地提出了物理AI的概念。演讲的核心内容围绕GeForce与AI的相互促进展开，展示了RTX 5090系列显卡如何利用AI技术实现神经渲染。

在AI扩展定律部分，黄仁勋提出了三个重要定律：预训练扩展、后训练扩展和测试时间扩展，这些定律正在推动AI技术的快速发展。他详细介绍了Blackwell芯片的生产情况和GB200 NVLink 72系统的技术规格，强调了能效比和成本效益的显著提升。演讲还重点介绍了Agentic AI在企业应用中的潜力，包括NVIDIA提供的Nims、Nemo和蓝图等构建模块。

物理AI是本次演讲的重要主题，黄仁勋发布了NVIDIA Cosmos世界基础模型，这是一个基于2000万小时视频训练的物理世界理解模型。他阐述了Cosmos与Omniverse结合将如何推动机器人和工业AI的发展，并展示了在工业数字化、自动驾驶和人形机器人等领域的应用案例。

核心概念及解读

神经渲染：AI与计算机图形学的融合技术，通过DLSS深度学习超级采样，AI可以预测未渲染的像素，为每帧渲染生成三个额外帧。这使得RTX 5090能够以极高的性能和能效比实现逼真的图像渲染，仅需计算200万像素即可生成3300万像素的完整画面。

AI扩展定律：包括预训练扩展、后训练扩展和测试时间扩展三个层面。预训练扩展指出数据越多、模型越大、计算能力越强，模型性能就越好。后训练扩展通过强化学习和人类反馈提高模型在特定领域的技能。测试时间扩展允许AI在使用过程中动态分配计算资源进行推理和思考。

物理AI：理解物理世界并能根据请求生成动作的AI系统。与语言模型处理文本Token不同，物理AI需要理解重力、摩擦力、惯性等物理动力学，以及几何空间关系和因果关系。NVIDIA Cosmos是首个面向物理AI的世界基础模型。

三计算机解决方案：NVIDIA提出的机器人技术架构，包括用于训练AI的DGX计算机、部署AI的AGX计算机，以及连接二者的数字孪生系统。这一架构正在推动工业数字化、自动驾驶和人形机器人等领域的发展。

Agentic AI：由多个模型协同工作的AI系统，能够理解任务、检索信息、使用工具并生成结果。NVIDIA通过Nims（AI微服务）、Nemo（数字员工培训系统）和蓝图帮助企业构建和部署Agentic AI应用。

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