NVIDIA 創始人兼首席執行官黃仁勛以 90 分鐘的主題演講拉開了 CES 2025 的序幕。他在演講中介紹了一系列新產品，旨在推動游戲、自動駕駛、機器人和代理式 AI 領域的技術發展。

黃仁勛在拉斯維加斯向現場 6,000 多名觀眾表示，AI “正在以驚人的速度發展”。

他表示：“最開始是感知式 AI，即理解圖像、文字和聲音。然后是生成式 AI，即創造文本、圖像和聲音�，F在，我們正在進入物理 AI 的時代，即能夠運行、推理、計劃和行動的 AI。”

在他看來，NVIDIA GPU 和平臺是這一變革的核心，為包括游戲、機器人和自動駕駛汽車(AV)在內的多個行業帶來了突破性發展。

黃仁勛在主題演講中展示了 NVIDIA 的創新技術如何賦能 AI 新時代，并公布了幾項突破性創新，其中包括：

NVIDIA Cosmos 平臺通過針對機器人、自動駕駛汽車和視覺 AI 的新模型和視頻數據處理管線推動物理 AI 的發展。

全新基于 NVIDIA Blackwell 的 GeForce RTX 50 系列 GPU帶來震撼的視覺逼真效果和前所未有的性能提升。

為 RTX PC 推出的 AI 基礎模型采用 NVIDIA NIM 微服務和 AI Blueprints，用于制作數字人、播客、圖像和視頻。

全新 NVIDIA Project DIGITS 將 NVIDIA Grace Blackwell 的強大功能直接帶給開發人員，其小巧的封裝甚至幾乎可以裝進口袋里。

NVIDIA 正在與豐田合作，使用運行 NVIDIA DriveOS 的 NVIDIA DRIVE AGX 車載計算平臺開發安全的下一代汽車。

在演講開始時，黃仁勛回顧了 NVIDIA 三十年發展歷程。1999 年，NVIDIA 發明了可編程 GPU。他表示，從那時起，現代 AI 從根本上改變了計算的運作方式。“在短短 12 年間，技術堆棧的每一層都發生了翻天覆地的變化，這是一個令人難以置信的轉變。”

GeForce RTX 50 系列徹底改變圖形技術

“GeForce 讓 AI 走進大眾，現在 AI 正在回歸 GeForce，”黃仁勛表示。

NVIDIA 推出 GeForce RTX 5090 D GPU，它擁有 920 億個晶體管，AI 算力最高可達 2375 TOPS。

更多 GPU 系列產品即將推出。

DLSS 4 多幀生成技術首次亮相，可與全套 DLSS 技術協同運行，性能提升最高可達 8 倍。NVIDIA 還推出了 NVIDIA Reflex 2，最高可降低 75% 的 PC 延遲 。

黃仁勛解釋道，最新一代 DLSS 技術可以為每個渲染幀生成多達三幀。“因此，我們能夠以極高的性能進行渲染，因為 AI 的計算量要少得多。”

RTX Neural Shaders(RTX 神經網絡著色器)使用小型神經網絡來改善實時游戲中的紋理、材質和光照。RTX Neural Faces 和 RTX Hair 可提高實時面部和毛發渲染，使用生成式 AI 來制作有史以來最逼真的數字角色動畫。RTX Mega Geometry 將光線追蹤三角形的數量最多可提高至 100 倍，從而提供更多細節。

利用 Cosmos 推進物理 AI

除了圖形方面的進步，黃仁勛還宣布推出 NVIDIA Cosmos 世界基礎模型平臺，并將其描述為機器人和工業 AI 領域的游戲規則改變者。

他認為，AI 的下一個前沿是物理 AI。他將這一時刻比作大語言模型對生成式 AI 的變革性影響。

在他看來，“通用機器人領域的 ChatGPT 時刻即將到來。”

黃仁勛表示，與大語言模型一樣，世界基礎模型對于推動機器人和自動駕駛汽車開發至關重要，但并非所有開發者都擁有自主訓練模型所需的專業知識和資源。

Cosmos 集成了生成式模型、tokenizer 和視頻處理管線，為自動駕駛汽車和機器人等物理 AI 系統提供支持。

Cosmos 旨在將預見能力和多元宇宙模擬的能力引入 AI 模型，使其能夠模擬每一種可能的未來情況，并選擇最佳的行動方案。

黃仁勛解釋說，Cosmos 模型會提取文本、圖像或視頻提示，并以視頻形式生成虛擬世界狀態。“Cosmos 生成優先考慮自動駕駛汽車和機器人用例的獨特需求，例如真實世界環境、照明和物體持久性。”

Cosmos 的首批用戶包括 1X、Agile Robots、Agility、Figure AI、Foretellix、Fourier、Galbot、Hillbot、IntBot、Neura Robotics、Skild AI、Virtual Incision、Waabi 和小鵬汽車等領先機器人和汽車公司以及共享出行巨頭 Uber。

此外，現代汽車集團正在采用 NVIDIA AI 和 Omniverse 來打造更安全、更智能的汽車，提升制造能力，并部署最前沿的機器人技術。

Cosmos 采用開放許可協議，并可在 GitHub 上獲取。

利用 AI 基礎模型為開發人員賦能

除了機器人和自動駕駛汽車外，NVIDIA 還通過 AI 基礎模型賦能開發者和創作者。

黃仁勛發布了 RTX PC 的 AI 基礎模型，該模型可以為數字人、內容創作、生產力和開發提供強大助力。

“這些 AI 模型可以在任何云中運行，因為 NVIDIA GPU 目前在任何云中都可用，”黃仁勛表示。“它在不同 OEM 廠商處也都可用，您可以直接采用這些模型，將其集成到您的軟件包中，從而創建 AI 智能體，并將其部署到任何客戶想要運行軟件的地方。”

這些模型以 NVIDIA NIM 微服務提供，由新款 GeForce RTX 50 系列 GPU 加速。

這些 GPU 支持快速運行模型，增加了對 FP4 計算的支持，將 AI 推理速度提高了 2 倍。與上一代硬件相比，生成式 AI 模型可以在本地以更小的內存占用運行。

黃仁勛強調了新工具對創作者而言的巨大潛力，“我們正在為我們的生態系統創建大量的藍圖。所有這些資源都是完全開源的，可以直接使用并修改上述藍圖。”

領先的 PC 制造商和系統提供商正在推出搭載 GeForce RTX 50 系列 GPU 的 NIM-ready RTX AI PC。“AI PC 即將進入您的日常生活，”黃仁勛表示。

這些工具不僅為個人計算引入了 AI 功能，同時 NVIDIA 還在重視安全性和智能的汽車行業不斷推進 AI 驅動的解決方案開發。

自動駕駛汽車創新

黃仁勛宣布了基于全新 NVIDIA AGX Thor 系統級芯片(SoC)的 NVIDIA DRIVE Hyperion 自動駕駛平臺，專為生成式 AI 模型設計，并提供卓越的功能安全和自動駕駛能力。

黃仁勛表示：“自動駕駛革命已經到來。打造自動駕駛汽車，就像構建所有機器人一樣，需要三臺計算機——NVIDIA DGX 用于訓練 AI 模型，Omniverse 用于測試駕駛和生成合成數據，而 DRIVE AGX 則是用于車載的超級計算機。”

DRIVE Hyperion 是首個端到端自動駕駛平臺，集成了先進的系統級芯片(SoC)、傳感器和安全系統，專為下一代車輛設計。這個平臺配備了傳感器套件以及主動安全和 L2 級駕駛堆棧，并且已被梅賽德斯 - 奔馳、捷豹路虎和沃爾沃汽車等汽車安全領域的領先企業采用。

黃仁勛強調了合成數據在推動自動駕駛汽車發展中的重要作用。他認為，現實世界的數據資源有限，因此合成數據對訓練自動駕駛汽車的數據工廠至關重要。

借助 NVIDIA Omniverse AI 模型和 Cosmos，這種方法可以“生成合成駕駛場景，將訓練數據的規模提升數個量級。”

黃仁勛表示，通過使用 Omniverse 和 Cosmos，NVIDIA 的 AI 數據工廠可以將“數百次駕駛擴展為數十億英里的有效里程”，大幅增加實現安全和先進自動駕駛功能所需的數據集規模。

“我們將擁有大量用于自動駕駛汽車的訓練數據，”他補充道。

黃仁勛表示，全球最大的汽車制造商豐田將在 NVIDIA DRIVE AGX Orin™ 上構建其下一代車型，并運行經過安全認證的 NVIDIA DriveOS 操作系統。

“就像計算機圖形技術以驚人的速度實現變革性發展，未來幾年，自動駕駛領域的發展速度也將大幅提升，”黃仁勛表示。這些車輛將提供功能安全的先進駕駛輔助能力。

代理式 AI 與數字化制造

NVIDIA 及其合作伙伴推出了針對代理式 AI 的 AI Blueprints，其中包括用于高效研究的 PDF 轉播客功能，以及用于分析海量視頻和圖像的視頻搜索與摘要功能，支持開發者能夠在任何地方構建、測試和運行 AI 智能體。

AI Blueprints 支持開發人員部署定制化的智能體，實現企業工作流程自動化。這類全新的合作伙伴藍圖將包括 NVIDIA NIM 微服務和 NVIDIA NeMo 在內的 NVIDIA AI Enterprise 軟件，與 CrewAI、Daily、LangChain、LlamaIndex 和 Weights & Biases 等領先提供商的平臺相集成。

此外，黃仁勛還公布了全新的 Llama Nemotron。

開發者可以利用 NVIDIA NIM 微服務來創建用于客戶支持、欺詐檢測和供應鏈優化等任務的 AI 智能體。

這些模型作為 NVIDIA NIM 微服務提供，可以在任意加速系統上大幅提升 AI 智能體的性能。

NVIDIA NIM 微服務簡化了視頻內容管理，提升了媒體行業的效率和觀眾參與度。

除了數字應用外，NVIDIA 創新還為 AI 利用機器人技術革新物理世界鋪平道路。

“我提到的所有關鍵技術都將讓我們在未來幾年看到通用機器人領域快速且令人驚喜的重大突破。”

在制造業，NVIDIA Isaac GR00T Blueprint 可以用于合成運動生成，幫助開發者生成海量的合成運動數據，以便通過模仿學習來訓練人形機器人。

黃仁勛強調了高效訓練機器人至關重要，通過 NVIDIA Omniverse 可以生成數百萬個用于訓練人形機器人的合成動作。

Mega 藍圖支持大規模機器人隊列的模擬，并已被埃森哲(Accenture)和 KION 等行業領先企業用于倉庫自動化。

這些 AI 工具為 NVIDIA 的最新技術奠定了基礎——一款名為 Project DIGITS 的個人 AI 超級計算機。

NVIDIA 發布 Project DIGITS

黃仁勛發布了 NVIDIA Project DIGITS，將 NVIDIA Grace Blackwell 直接帶到每一位 AI 開發者的桌面和手中。

“我還有一件事想向大家展示，”黃仁勛表示，“如果不是我們在十年前啟動了這個令人難以置信項目，這一切都不可能實現。在公司內部，這個項目被稱為 Project DIGITS —— 一個深度學習 GPU 智能訓練系統。”

黃仁勛回顧了 NVIDIA 在 AI 超級計算領域的發展歷程，并講述了 2016 年他將首臺 NVIDIA DGX 系統交付給 OpenAI 的故事。“顯然，這徹底改變了 AI 計算的方式。”

全新的 Project DIGITS 進一步推動了這一使命的實現。黃仁勛表示：“每一位軟件工程師、工程師和創意藝術家，以及現在把電腦作為工具使用的每個人，都將需要一臺 AI 超級計算機。”

黃仁勛透露，Project DIGITS 由 GB10 Grace Blackwell 超級芯片驅動，是 NVIDIA 迄今為止最小卻最強大的 AI 超級計算機。黃仁勛在展示這款設備時表示：“這是 NVIDIA 最新的 AI 超級計算機。它運行完整的 NVIDIA AI 軟件棧，所有 NVIDIA 軟件都能在上面運行，DGX Cloud 也包括在其中。”

緊湊且性能強大的 Project DIGITS 預計將于五月上市。

突破之年

黃仁勛在結束主題演講時表示，“這是令人難以置信的一年”。他特別提到了 NVIDIA 的幾項重要成就，包括 Blackwell 系統、物理 AI 基礎模型，以及在代理式 AI 和機器人領域的重大突破。

“我要感謝所有人的支持與合作，”黃仁勛表示。

（編輯：daisy）