参考消息网3月(yue)20日报道据美联社3月(yue)18日报道，3月(yue)18日，英伟(wei)达企业首席实行官黄仁勋在大会开始时告诉数千名与会者，人工智能(AI)正在经历一(yi)个“拐点”。
在被称为“AI界超级碗”的2025年GPU(图形(xing)处理器)技术大会上，黄仁勋将他的主旨演(yan)讲聚焦于企业在AI方面的进步以及他对未来几年该行业发展的预测。他说，四大云服务提供商对GPU的需求正在猛增(zeng)，他预计到2028年，英伟(wei)达的数据中心基(ji)础设施收(shou)入将达到1万亿(yi)美金。
黄仁勋备受(shou)期待的演(yan)讲透露了有(you)关(guan)英伟(wei)达下一(yi)代图形(xing)架构的更多细节：Blackwell Ultra芯片和Vera Rubin芯片——后者以著名女天文学家薇拉·鲁宾的名字(zi)命名。Blackwell Ultra预计将于2025年下半年推出，后继的Rubin预计将于2026年底推出，Rubin Ultra将于2027年推出。
在长达两小时多的发言中，黄仁勋概述了AI取得的“非凡进步”。他说，在10年的时间里，AI从感(gan)知和“计算(suan)机视(shi)觉(jue)”发展到了生成式(shi)AI，现在又发展到了AI代理，即(ji)具(ju)有(you)推理能力的AI。
他说，AI的下一(yi)波(bo)浪潮已(yi)经开始：机器人技术。
他说，由“物理AI”支撑的机器人可以理解(jie)摩擦和惯性、因果关(guan)系以及物体恒存性等概念。
黄仁勋说：“每一(yi)个阶段、每一(yi)波(bo)浪潮都(dou)会为大家所有(you)人开辟(pi)新的市场机遇。”
物理AI的关(guan)键(jian)是使用合成数据生成(AI或(huo)计算(suan)机创(chuang)建的数据)进行模型训练的概念。他说，AI需要数字(zi)经验来学习，它的学习速(su)度(du)使得在训练循环中借助人类已(yi)经过时。
他说，“这是过去几年的重大突破：强化学习”，英伟(wei)达的技术可以帮助AI在攻击或(huo)试图一(yi)步一(yi)步地解(jie)决(jue)问题时进行这种学习。
黄仁勋宣布(bu)了Isaac GR00T N1，这是一(yi)个开源基(ji)础模型，旨在帮助开发人形(xing)机器人。它将与更新的Cosmos系列AI模型相结合，帮助开发机器人的模拟训练数据。
宾夕法尼亚大学电气与系统工程教授本杰明·李表示，训练机器人的挑(tiao)战在于数据收(shou)集，因为在现实世界中进行训练既耗时又耗钱。他指出，模拟环境一(yi)直是强化学习的标(biao)准，这样(yang)研(yan)究人员就可以测试他们模型的有(you)效性。李说：“我认为这真的很令人兴奋。提供一(yi)个平台、一(yi)个开源平台，将令更多的人得以学习‘强化学习’。更多的研(yan)究人员可以开始使用这些合成数据——不(bu)仅是行业中的大企业，还有(you)学术研(yan)究人员。”
黄仁勋在今(jin)年早些时候的消费电子展上介(jie)绍了Cosmos系列AI模型。这个开源模型能与英伟(wei)达的Omniverse(一(yi)款物理模拟工具(ju))配合制作出更逼真的视(shi)频，它的成本可能远低于传(chuan)统的收(shou)集训练方式(shi)，比如让汽车记(ji)录(lu)道路体验，或(huo)者让人们教机器人重复性任务。
黄仁勋说，美国通用汽车企业计划将英伟(wei)达的技术整合到其新款自动驾驶(shi)汽车中。这两家企业将携手合作，利用Omniverse和Cosmos训练AI制造(zao)模型，构建定制的AI系统。他还公布(bu)了该企业的halos系统，这是一(yi)种围绕汽车、尤(you)其是自动驾驶(shi)安全构建的AI解(jie)决(jue)方案。
黄仁勋在演(yan)讲结束时还提到了一(yi)个名为“Newton”的用于机器人模拟的开源物理引(yin)擎，该企业正与GOOGLE“深层思维”企业和迪士尼研(yan)究所共同开发该引(yin)擎。
演(yan)讲期间，一(yi)个名叫Blue的小四方形(xing)机器人从地板上的一(yi)个小口跳出来，来到台上。它对着黄仁勋发出哔哔的声音，听从他的命令，在他总结思路时站在他身边。
黄仁勋说：“通用机器人时代已(yi)经到来。”（编译(yi)/李莎）
3月(yue)18日，在美国加利福尼亚州圣(sheng)何塞(sai)举行的英伟(wei)达GPU技术大会上，黄仁勋与小机器人互动。（法新社）