捕捉行业 32度域资讯报道/ 5月19日，英伟达CEO黄仁勋在Computex 2025主题演讲中，抛出了一系列重磅消息，从开放互联生态的构建到端侧AI部署的加速，从AI Factory驱动的工业革命到人形机器人开源模型的更新，英伟达再次站在了AI产业变革的前沿，为整个行业带来了新的启示与思考。
英伟达此次宣布推出的NVLink Fusion平台，无疑是本次演讲的一大亮点。这一平台允许客户将第三方CPU和AI芯片与英伟达的GPU和网络设备集成，形成机架级解决方案。
目前，联发科、高通、Marvell、Alchip、Astera Labs、Synopsys、Cadence和富士通等众多知名企业已宣布参与合作。这一举措标志着英伟达正从全栈解决方案向开放生态系统转变，其背后的战略意图值得深入剖析。
在ASIC芯片竞争日益激烈的当下，英伟达此举意在吸引ASIC客户，尤其是大型云厂商。过去，英伟达凭借其在GPU领域的领先地位，构建了相对封闭的全栈解决方案体系。然而，随着市场竞争的加剧，客户对于多样化、定制化的需求日益增长。NVLink Fusion平台的推出，为第三方CPU和AI芯片提供了与英伟达GPU和网络设备无缝集成的机会，使得客户能够根据自身需求灵活选择硬件组合，打造更具竞争力的解决方案。
对于大型云厂商而言，这一开放生态将带来诸多好处。一方面，他们可以整合不同厂商的优势硬件，实现性能的最优化；另一方面，开放生态也降低了对单一供应商的依赖，增强了供应链的稳定性和灵活性。英伟达通过这一举措，有望在GPU以外的其他产品领域吸引更多ASIC客户，进一步增加在数据中心的份额，巩固其在互联技术领域的壁垒。
英伟达的开放互联生态将为整个AI产业带来新的活力。不同厂商之间的合作将促进技术的交流与创新，加速硬件性能的提升和成本的降低。同时，开放生态也将吸引更多开发者参与到AI应用的开发中来，推动AI技术在更多领域的落地应用。
AI Factory驱动的工业革命
黄仁勋强调的AI Factory概念，为我们描绘了一幅未来AI产业发展的宏伟蓝图。AI Factory被定义为生产AI Tokens的“智能工厂”，涵盖了从数据预处理、基础模型训练、调优到推理部署的完整AI生产线。AI Tokens则是企业或组织通过训练出的AI模型，在推理服务中持续产生的价值。
这一概念的提出，意味着AI产业正从单纯的模型训练和应用开发，向系统化、规模化的生产模式转变。拥有更高效的AI Factory，就意味着拥有未来的“数字生产力”，这将是AI驱动的又一次大规模生产力变革。
以英伟达与鸿海、台积电等合作在中国台湾打造的AI基建为例，该AI工厂将配备10000个Blackwell GPU（GB300 NVL72），为AI Factory的运行提供了强大的硬件支持。这种大规模的AI基建建设，将吸引更多的企业和组织参与到AI Tokens的生产中来，推动AI技术在工业、医疗、金融等各个领域的广泛应用。
但AI Factory的发展也面临着一些挑战。例如，如何确保数据的安全和隐私，如何培养具备AI Factory建设和运营能力的专业人才等。这些问题需要政府、企业和社会各方共同努力，制定相应的政策和标准，加强人才培养，以推动AI Factory的健康发展。
端侧AI部署，满足多元需求
在端侧AI部署方面，英伟达在个人侧和企业侧都推出了新的产品。在个人侧，DGX Spark和DGX Station的发布，为个人开发者和专业用户提供了更强大的AI算力支持。
DGX Spark将于25年7月发售，配备GB10 Grace Blackwell芯片和第五代Tensor Cores，提供1 Petaflop的AI算力和128GB的统一内存，并支持将模型无缝导出到云或数据中心基础设施。这使得个人开发者能够在本地进行高效的模型训练和推理，同时也可以方便地将模型部署到云端或数据中心，实现更大规模的应用。
DGX Station则将于年内发售，配备GB300 Grace Blackwell桌面芯片，提供20 Petaflop的AI算力和784GB的统一内存，包括NVIDIA ConnectX-8网卡，速度达800Gb/s。它既可以作为独立桌面供单个用户本地运行，也可以作为按需、集中的计算节点，供多个用户使用。这种灵活的使用方式，满足了不同用户的需求，无论是个人科研工作者还是小型团队，都能够从中受益。
新推出的RTX PRO服务器支持多达八块RTX PRO 6000 Blackwell GPU，且包括BlueField-3 DPUs和内置PCIe Gen 6交换机的NVIDIA ConnectX-8 SuperNICs，将Blackwell架构扩展到企业工作负载的数据中心。Cadence、鸿海和礼来等公司计划使用基于RTX PRO的企业级AI工厂，这将进一步提升企业的AI计算能力，推动企业在人工智能领域的创新和发展。
端侧AI部署的加速，将使得AI技术更加贴近用户，拓展更多的应用场景。例如，在智能家居、智能医疗、智能交通等领域，端侧AI设备可以实现实时的数据处理和决策，提高系统的响应速度和可靠性。同时，端侧AI部署也将减少对云端计算的依赖，降低数据传输成本和安全风险。
人形机器人开源模型更新
在物理AI上，英伟达更新面向人形机器人推理的开源平台Isaac GR00T N1.5，为机器人技术带来新的可能性。黄仁勋在演讲中展示的Isaac GR00T-Dreams blueprint，可以帮助生成合成运动数据来训练机器人。开发者可以对Cosmos Predict世界基础模型（WFMs）进行后训练，然后利用GR00T-Dreams生成机器人在新环境中执行新任务的视频，并提取动作标记用于训练。
与此前在3月GTC上发布的GR00T-Mimic使用Omniverse和Cosmos来增强现有数据不同，GR00T-Dreams主要使用Cosmos来生成全新数据。这一更新将大大提高机器人训练的效率和质量，使得机器人能够更快地适应新的环境和任务。
另一方面，AI-Q Blueprint可以连接企业数据的代理系统并进行推理，利用NeMo Retriever可将英伟达GPU上的数据提取和检索速度加快15倍。这将有助于企业更好地管理和利用数据，提高企业的决策效率和竞争力。
人形机器人开源模型的更新，有望推动物理AI技术的快速发展。随着机器人技术在工业、服务、医疗等领域的广泛应用，物理AI将成为未来科技发展的重要方向。英伟达在这一领域的持续投入和创新，将为机器人产业的发展提供强大的技术支持。