当地时间 1 月 6 日，在科技圈最瞩目的开年盛会 CES 2025 上，AI 芯片巨头英伟达重磅开场。
英伟达 CEO 黄仁勋（Jensen Huang）带来了一连串新品发布，展示了公司在从游戏显卡到生成式 AI、从个人计算到工业应用、再从虚拟世界到物理世界的全方位布局。
图 | 发布会上，黄仁勋摆 pose 召唤雷神之锤（来源：英伟达）
这家“挟芯片以令天下”的科技巨头，显然不再满足于它已经打下的算力江山：全面拥抱 AI，是它做出的选择。
当然，拥抱 AI 的前提是算力，而算力离不开显卡的支持，所以为英伟达打头阵的自然是显卡。
（来源：英伟达）
在发布会上，黄仁勋展示了全新的 RTX Blackwell 系列图形处理器（GPU，Graphics Processing Unit），包括 RTX 5070、5070 Ti，5080 和 5090。该系列的核心产品是 RTX 5090，它拥有 920 亿个晶体管、4000 AT TOPS、380 RT TFLOPS 和 1.8 TB/s带宽。
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所有 RTX 50 系列显卡（公版）均为 PCIe Gen 5，使用 GDDR7 内存，并包含 DisplayPort 2.1b 连接器，可驱动高达 8K 和 165Hz 的显示器。
英伟达声称，得益于 DLSS 4 和 Blackwell 架构，其 50 系列旗舰显卡 RTX 5090 的性能将是 4090 的 2 倍。它拥有 32GB GDDR7 内存、1,792GB/秒的内存带宽和 21760 个 CUDA 核心。其总功率为 575 瓦，官方建议的 PSU 要求为 1000 瓦，比 4090 高出 125 瓦。
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黄仁勋还展示了 RTX Blackwell GPU 的实时渲染演示，尤其是人工智能驱动的渲染。演示包括新的 RTX 神经材料（RTX Neural Materials）、RTX 神经人脸（RTX Neural Faces）、文本到动画，甚至是 DLSS 4。
“新一代 DLSS 可以生成的画面将不仅限于帧，它可以预测未来。”黄仁勋说，“我们利用 GeForce 来实现人工智能，现在人工智能正在彻底改变 GeForce。”
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据介绍，英伟达的全新 RTX 神经着色器（RTX Neural Shaders）可用于压缩游戏中的纹理，而 RTX 神经人脸旨在利用生成式 AI 提高人脸质量。其下一代 DLSS 包括多帧生成，它每帧可生成最多三个额外帧，并且帧速率可比传统渲染提高 8 倍。
RTX 5090 的售价高达 1999 美元，而 RTX 5080、5070 Ti 和 5070 的售价分别为 999 美元、749 美元和 549 美元。RTX 5090 和 5080 将于 1 月 30 日上市，5070 Ti 和 5070 将于 2 月份上市。
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接下来，围绕拥抱 AI 这一愿景，英伟达宣布了一系列新模型和产品。
在代理 AI 领域，英伟达推出了 Nemotron 语言模型系列，包括 Nano、Super 和 Ultra 三种规模。
“AI 正在进入一个新时代，代理 AI（Agentic AI）可以帮助人们解决复杂问题并自动执行重复性任务。”黄仁勋表示。
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Nemotron 是一套开放模型系列，建立在 Llama 基础模型之上（该模型已被下载超过 6.5 亿次）。
这些模型经过了特殊优化，可以更好地执行指令跟随、对话、函数调用、编码和数学运算等任务。更重要的是，它们在保持高精度的同时，经过了优化，可以在各种英伟达加速计算资源上运行。
英伟达表示，Nemotron 模型使用其 NeMo 技术进行提取、修剪和对齐。使用这些技术，模型足够小，可以在各种计算平台上运行，同时提供高精度以及更高的模型吞吐量。
Nemotron 模型将以可下载和英伟达 NIM 微服务的形式提供，可部署在云端、数据中心、个人电脑和工作站上。
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与此同时，英伟达还推出了一个名为 Cosmos 的世界基础模型（Cosmos World Foundation Model）。这是一个能够预测和生成“物理感知”视频的模型家族，借鉴了人类对世界的自然认知方式，能够生成模仿真实世界的合成数据。
除了帮助生成大型数据集外，Cosmos 还可以通过将图像从 3D 升级到真实来缩小模拟与现实之间的差距。
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Cosmos 系列模型同样包含三种规模：用于低延迟和实时应用的 Nano、具有高性能基准的 Super，以及追求最高质量和精确度的 Ultra。
这些模型的参数规模从 40 亿到 140 亿不等，而且都经过了惊人规模的数据训练。据透露，训练数据量达到了 9000 万亿个 token，包含 2000 万小时的真实世界互动、环境、工业、机器人和驾驶数据。
（来源：英伟达）
Cosmos 世界基础模型的一大亮点是其开放性，开发者可以通过英伟达的应用程序编程接口（API，Application Programming Interface）、GitHub 以及 AI 开发平台 Hugging Face 获取这些模型。不过要注意的是，这里的开放并非严格意义上的开源，因为英伟达并未公开训练数据的细节，也没有提供从零构建模型所需的全部工具。
英伟达表示，在应用方面，Cosmos 世界基础模型展现出了强大的实力。它可以根据文本或视频帧生成“可控的、高质量”的合成数据，这对于训练机器人、无人驾驶汽车等领域的模型具有重要意义。
已经有包括 Waabi、Wayve、Foretellix 和优步在内的多家公司表示将采用该模型进行视频搜索、内容管理和自动驾驶车辆 AI 模型的构建等工作。
（来源：英伟达）
在个人计算领域，英伟达推出的 Project Digits 项目同样引人瞩目。
黄仁勋表示，这个项目将打造出“个人 AI 超级计算机”。它将采用该公司的 Grace Blackwell 硬件平台，将超算级别的性能浓缩进紧凑的外形中，并运行整个英伟达 AI 堆栈。
Project Digits 专为 AI 研究人员、数据科学家和学生设计，使用基于 Linux 的 DGX 操作系统。尽管其预计售价高达 3000 美元，但性能着实令人印象深刻：单台设备就能运行多达 2000 亿参数的模型，两台 Project Digits 设备连接后更可以处理 4050 亿参数的模型。
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Project Digits 的核心是新推出的 GB10 Grace Blackwell 超级芯片，这款芯片是与联发科合作开发的，将英伟达 Blackwell GPU 与 20 核 Grace CPU 相结合。
每台 Project Digits 设备都配备了 128GB 内存和高达 4TB 的闪存。这款设备将于今年 5 月开始通过“英伟达顶级合作伙伴”发售。
在机器人领域，英伟达发布了 Isaac GR00T blueprint（Isaac GR00T 蓝图），以加速人形机器人的发展。考虑到人形机器人市场在未来二十年预计将达到 380 亿美元的规模，这一新动作无疑是为了抢占先机。
（来源：英伟达）
该蓝图提供了一套完整的解决方案，包括机器人基础模型、数据管道和仿真框架。其中的 GR00T-Teleop 工作流，允许开发者通过苹果 Vision Pro 捕捉人类动作，然后在数字孪生环境中让机器人模仿这些动作。这些动作会被记录下来作为基准数据。
接着，GR00T-Mimic 工作流会将捕获的人类示范动作扩展成更大的合成运动数据集。最后，基于英伟达 Omniverse 和 Cosmos 平台构建的 GR00T-Gen 工作流，通过领域随机化和 3D 升级技术进一步扩展这些数据集。
这些数据随后可以用于机器人策略训练，教会机器人如何在英伟达 Isaac Lab（一个用于机器人学习的开源模块化框架）中有效且安全地移动和与环境互动。波士顿动力（Boston Dynamics）等机器人公司已经开始采用 Isaac GR00T。
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有了机器人模型，就不得不提数字孪生：英伟达推出了四个新的 Omniverse 蓝图用于虚拟现实和数字孪生应用，加速工业 AI 应用的开发和部署。
这些蓝图包括：用于工业环境中机器人群体开发和测试的 Mega 蓝图、用于自动驾驶车辆仿真的 AV 仿真蓝图、支持将大规模工业数字孪生流式传输到苹果 Vision Pro 的空间流蓝图，以及面向计算机辅助工程的实时数字孪生蓝图。
（来源：英伟达）
为了进一步推动 3D 世界构建，英伟达还推出了 USD Code 和 USD Search 微服务，开发者可以使用文本提示来生成或搜索 OpenUSD 资产。（注：OpenUSD 是通用场景描述的缩写，是一个用于在 3D 世界内进行描述、合成、仿真和协作的开放式可扩展生态系统，英伟达将其归于 Omniverse 产品线。）
配套发布的英伟达 Edify SimReady 生成式 AI 模型，则可以自动为现有的 3D 资产添加物理属性或材质等标签，将处理 1000 个 3D 对象的时间从 40 多个小时缩短到几分钟。
黄仁勋在演讲中特别强调：“物理 AI 将彻底改变价值 50 万亿美元的制造业和物流行业。所有移动的东西，从汽车和卡车到工厂和仓库，都将机器人化并由 AI 驱动。”这番话不仅展现了英伟达对未来的愿景，更凸显了其在推动 AI 技术落地方面的决心。
（来源：英伟达）
值得注意的是，这些技术创新并非孤立存在。例如，Cosmos 世界基础模型可以与 Omniverse 平台结合，通过其高度可控、物理准确的仿真功能，最大限度地减少世界模型常见的幻觉问题。
同样，Isaac GR00T 蓝图也可以与 Cosmos 和 Omniverse 无缝集成，形成一个完整的机器人开发生态系统。
从发布会上我们可以清楚地看到，英伟达早已不满足于“AI 芯片王者”的名号，它想要更多。
从个人开发者到大型企业，从虚拟世界到物理世界，英伟达正在试图打造一个 AI 驱动的生态系统，并在此基础上构建一个更加智能、高效、由 AI 驱动的未来。它是否能够做到，我们拭目以待。
参考资料：
https://www.nvidia.com/en-us/events/ces/
https://techcrunch.com/2025/01/06/nvidia-unveils-rtx-5090-gpu/
https://venturebeat.com/ai/nvidia-uses-genai-to-integrate-omniverse-virtual-creations-into-physical-ai-apps/
https://venturebeat.com/ai/nvidia-launches-blueprint-for-ai-agents-that-can-analyze-video/
https://venturebeat.com/ai/nvidia-unveils-isaac-gr00t-blueprint-to-accelerate-humanoid-robotics/
https://venturebeat.com/ai/nvidias-nemotron-model-families-will-advance-ai-agents/
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