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黄仁勋:物理AI引领新浪潮,机器人工厂汽车全自主运行

类型:热点整理2026-07-04
北京时间周四凌晨,英伟达年度股东大会如期召开。黄仁勋没有绕弯子,围绕AI投资回报、硬件路线图和长期增长方向,给出了相当清晰的答案——市场关心的几个核心问题,几乎都得到了正面回应。 关于AI到底能不能赚钱,黄仁勋直接甩出一句话:有用的AI已经到来,并且它正在赚钱。他把英伟达的AI数据中心看作一座生产“

北京时间周四凌晨,英伟达年度股东大会如期召开。黄仁勋没有绕弯子,围绕AI投资回报、硬件路线图和长期增长方向,给出了相当清晰的答案——市场关心的几个核心问题,几乎都得到了正面回应。

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关于AI到底能不能赚钱,黄仁勋直接甩出一句话:有用的AI已经到来,并且它正在赚钱。他把英伟达的AI数据中心看作一座生产“token”的智能化工厂——这些token可以变成代码、方案、服务,甚至直接落地执行动作,每一个token背后都有商业收益。有意思的是,英伟达的硬件采购成本从来不是行业里最低的,但其方案能实现单位token的运行成本最低、处理吞吐量更高,最终帮客户提升营收。换句话说,客户采购一套服务器集群,本质上是搭建了一座能持续创收的AI算力工厂。

财报数字摆在那里:全年营收2160亿美元,同比暴增65%;营业利润1300亿,增长60%;经营现金流1030亿,累计向股东回馈410亿。其中核心的数据中心业务营收大涨68%,达到1940亿美元——妥妥的印钞机级别。

在芯片路线图上,黄仁勋梳理了三代产品的定位:Hopper架构主打模型预训练,Blackwell专攻机架级大规模推理,而最新量产的Vera Rubin则是为AI智能体量身定制。智能体需要持续检索数据、调用工具、运行代码,如果CPU算力拖了后腿,GPU就会闲置空转,直接损耗企业收益。新架构的重点就是解决这个算力匹配的痛点。

至于下一轮增长主线,黄仁勋明确指向了物理AI。机器人、智能汽车、自动化工厂都属于实体世界中的智能体——它们需要感知、推理、自主规划并执行动作。英伟达的思路很清晰:先在AI数据中心完成模型训练,再通过Omniverse进行仿真测试,最后借助Jetson终端算力平台把模型部署到各类实体设备上,形成一条从计算到落地的完整产业链路。

来源:https://g.pconline.com.cn/ai/article/1609184.html

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