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周末精選｜黃仁勳GTC預言資料中心被取代！企業人力加快導入AI 曝2大瓶頸
【編譯于倩若／綜合外電】輝達GTC大會是地表最大AI盛事，黃仁勳上周二（台灣上周三）在輝達GTC主題演講，獲美國科技媒體《siliconANGLE》盛讚「將精湛技術、遠見卓識與幽默感融為一體」，並統整了他在演講中揭露的產業發展6大要點，指黃仁勳用一次演講給未來10年的發展定調。
黃仁勳這場演講釋出的6大要點包括：
1. Blackwell架構代表了AI運算的最大飛躍
2. AI工廠將取代傳統資料中心
3. 輝達Dynamo是用於大規模推理的AI作業系統
4. 企業加速採用AI→全端AI解決方案、AI驅動的勞動力
5. 網路和電源效率是AI走向大規模化的2大瓶頸
6. AI驅動的機器人和數位孿生，將推動下一波自動化浪潮
Blackwell全面投入生產：運算需求與推理
演講的核心是Blackwell系統，這是輝達GPU（圖形處理器）演化的最新進展。這不僅僅是又一次代際升級，還代表了有史以來最極端的AI運算垂直擴充。透過Grace Blackwell NVLink72機架，輝達建構了一個將大規模推理提升到新高度的架構。單是數字就令人震驚：
■單機架1百億億次浮點運算
■每個資料中心機架有60萬個元件
■120千瓦全液冷基礎設施
從風冷到液冷運算的轉變，是管理電力和效率需求的必要適應。這不是漸進式創新，而是AI運算基礎設施的全面重塑。
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Blackwell NVL與Dynamo結合：效能與橫向擴充能力提升40倍
黃仁勳強調，大規模AI推理是一種極端運算，對FLOPS、記憶體和處理能力的需求是前所未有的。輝達推出了一款針對AI最佳化的作業系統Dynamo，使Blackwell NVL系統的效能提高了40倍。Dynamo代表在AI Factory設計的硬體系統上運作作業系統軟體的突破。這將掀起應用的代理浪潮和新的智慧水準。
Dynamo管理3個關鍵流程：
■預填充階段：高效率閱讀大量資訊
■鍵值儲存（Key-value storage）：最佳化記憶體存取以進行推理
■解碼階段：重點是什麼？Dynamo和Blackwell共同重新定義了AI效能，使大規模推理比以往更有效率、更具可擴展性
即將推出的AI基礎設施產品路線圖：雲端、企業和機器人
黃仁勳特別強調了輝達為AI基礎設施產品和技術發展，制定可預測的年度節奏的重要性，涵蓋雲端運算、企業運算和機器人技術。
黃仁勳在演講中揭露了輝達未來3年AI晶片出貨時程：
■現在：全面生產Blackwell GPU
■2025年下半年：Blackwell Ultra NVL72
■2026年下半年：Vera Rubin NVL144（以發現暗物質的科學家Vera Rubin命名）
■2027年下半年：Rubin Ultra NVL576（每機架600kW！）。
每一個里程碑都是指數級的飛躍，重新設定AI效率、功耗和運算規模的產業關鍵績效指標。
擴展AI網路：Spectrum-X和矽光子學
網路和電源效率是AI走向大規模化的2大瓶頸，輝達正在迎頭解決這些問題：
■Spectrum-X：適用於AI工廠的「增強」乙太網路
■矽光子學：每秒1.6太位元（terabit）的頻寬，可實現大規模AI
■微鏡技術：輝達開發的一種新型收發器，可降低大量GPU網路的功耗
黃仁勳指出，資料中心就像體育館，需要短距離、高頻寬互連來實現工廠內部通訊，還需要長距離光學解決方案來實現AI雲規模化。
企業AI：重新定義數位勞動力
黃仁勳預測，AI將重塑整個運算堆疊，從處理器到應用程式。AI代理（AI agents）將成為每個業務流程不可或缺的一部分，而輝達正在建立基礎設施來支援它們。
■100億數位AI代理工作者即將到來
■到今年年底，輝達的100%營運將由AI輔助
■AI編碼將取代傳統程式設計
這不僅僅是為了取代人類，它可以使企業以前所未有的方式擴展智慧。
從資料中心到AI工廠的轉變
輝達的最終願景是從傳統資料中心轉向AI工廠，也就是走向旨在大規模產生AI智慧的獨立、超高效能運算環境。這種轉變重新定義了雲端基礎設施，並使AI成為工業規模的生產過程。
黃仁勳的名言是「買越多，賺越多」，意思是AI的價值與規模直接相關。輝達將自己定位為這個新時代的架構師，在這個時代，投資AI運算能力不是一種選擇，而是一種經濟需求。
必須徹底改造儲存以支援AI驅動的工作負載，轉向基於語意的檢索系統，實現更智慧、更有效率的資料存取。這種轉變將定義企業儲存的未來，確保與AI和下一代運算架構的無縫整合。
輝達與戴爾（Dell）、慧與科技（Hewlett Packard Enterprise，HPE）等關鍵生態系統廠商合作，為新一輪AI基礎設施浪潮，提供新產品和解決方案。黃仁勳重點介紹了戴爾創辦人Michael Dell，並展示了戴爾擁有一套完整由輝達支持的AI產品和系統。
超越AI：重塑機器人技術
最後，輝達正在將其在AI領域的領導地位，應用於機器人技術。黃仁勳描繪了未來的發展趨勢：通用機器人將使用合成資料、強化學習和數位孿生，在虛擬環境中進行訓練，然後部署到現實世界。這標誌著AI驅動的工業規模自動化的開始。
總結的說，黃仁勳在GTC的主題演講不僅僅是關於下一波GPU，而是關於重新定義整個運算產業。從資料中心到AI工廠、從程式設計到AI代理、從傳統網路到AI優化互連的轉變，使輝達處於AI工業革命的前沿。
《siliconANGLE》指出，黃仁勳為未來10年定下了基調：AI不僅僅是一種應用，它本身是運算的未來。AI基礎設施必須提供速度、反饋和規模，為位於頂層的代理和新的AI應用打開創新的閘門。
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