老黄发布新核弹B300 英伟达：B200已破DeepSeek-R1推理世界纪录

皮衣老黄，带着最强AI芯片GB300闪亮登场“AI超级碗”GTC，燃爆全场！

性能方面，和去年发布的GB200相比，推理性能是其1.5倍。

据悉，GB300将在今年的下半年出货。

除此之外，老黄还预览（2026年下半年发货）了英伟达下一代AI超级芯片，名字大变样——Vera Rubin。

其实它的命名规则和Grace Blackwell（GB）类似：Grace是CPU，Blackwell是GPU。

而Vera Rubin中的Vera是CPU，Rubin是GPU。根据老黄的说法：

几乎所有细节都是新的。

从预览的性能来看，Vera Rubin整体性能更是GB300的3.3倍。更具体一些：

Vera：CPU的内存是Grace的4.2倍，内存带宽是Grace的2.4倍。

Rubin：将配备288GB的HBM4。

在Vera Rubin之后的下一代GPU（2027年下半年），英伟达会将其命名为Rubin Ultra，性能直接拉到GB300的14倍。

一个直观的对比，如下图所示：

更多的具体性能对比，是这样的：

性能上的提升，也正应了老黄在现场说的那句话：

大规模推理是一种极限计算。Inference at-scale is extreme computing.

不仅如此，就连Rubin之后的下一代GPU，老黄也给亮出来了——将以Feynman来命名。

而纵观整场GTC，我们可以轻松提炼老黄提及最多的几个关键词：tokens、推理和Agentic AI。

但除此之外，还有一个比较有意思的关键词——DeepSeek。

英伟达官方博客称：

实现了DeepSeek-R1推理性能世界纪录。

每个用户每秒可处理超过250个token；实现每秒超过30000个token的最大吞吐量。

但这项纪录采用的是B200，英伟达表示随着Blackwell Ultra等新GPU的出现，纪录还将继续被打破。

而老黄在现场体现传统LLM和推理LLM的区别时，也是拿着DeepSeek-R1来举例：

嗯，微妙，着实有点微妙。

那么除了一系列新GPU之外，还有什么？我们继续往下看。

推出两款个人AI超级计算机

首先，第一款个人AI超级计算机，叫做DGX Spark。

它就是老黄在今年1月份CES中发布的那个全球最小的个人AI超级计算机Project Digits，这次取了个正式的名字。

DGX Spark售价3000美元（约21685元），大小和Mac Mini相当。

它采用的是英伟达GB10芯片，能够提供每秒1000万亿次的AI运算，用于微调和推理最新AI模型。

其中，GB10采用了NVLink-C2C互连技术，提供CPU+ gpu的相干内存模型，带宽是第五代PCIe的5倍。

值得一提的是，英伟达官网已经开发预定了哦~

至于第二款个人AI超级电脑，则是DGX Station。

DGX Station所采用的，正是今天推出的GB300，也是首个采用这款芯片的AI电脑。

其性能如下：

拥有784GB的相干内存空间

拥有英伟达的ConnectX-8超级网卡，支持高达800Gb/s的网络速度

拥有Nvidia的CUDA-X AI平台，可访问NIM微服务和AI Enterprise

用老黄的话来说就是：

这就是PC应该有的样子。This is what a PC should look like.

至于上市赶时间，则是将于今年晚些时候从华硕、BOXX、戴尔、惠普、Lambda和美超微等厂商处推出。

△搭载GB300的DGX Station主板

而根据英伟达官方的介绍，这两款个人AI超级计算机，是面向研究人员、数据科学家、AI开发者和学生设计的。

除此之外，老黄在这届GTC上还涉足了以太网，推出全球首个面向AI的以太网网络平台——Spectrum-X。

它由英伟达的Spectrum-4以太网交换机和BlueField-3 SuperNIC共同发力，能为AI、机器学习和自然语言处理等提供高性能支持。

相比传统以太网，Spectrum-X可将AI网络性能提升1.6倍，提高AI云的电力效率。

以及还包括基于硅光学的Spectrum-X Photonics和Quantum-X Photonics网络交换平台，用于使用硅光学的超大规模数据中心。

新的网络交换平台将端口数据传输速度提升至1.6Tb/s，总传输速度达到400Tb/s，使数百万个GPU能够无缝协同工作。

还开源了一系列软件

除了硬件，英伟达这次在软件开源方面也有几个新动作。

其中最重磅的，当属发布NVIDIA Dyamo，一个用于加速AI模型推理的分布式推理服务库。

老黄将其称为“AI工厂的操作系统”，核心目标在于提高推理性能的同时降低Test-Time算力消耗。

按照英伟达的说法，在NVIDIA Blackwell上使用Dynamo优化推理，能让DeepSeek-R1的吞吐量提升30倍。

至于背后原因，主要在于Dynamo可以通过动态调整GPU资源应对请求波动，并优化数据卸载到成本更低的存储设备，从而降低推理成本并提高效率。

目前Dynamo已完全开源，支持PyTorch、SGLang、NVIDIA TensorRTyTM以及vLLM，在GitHub获取后即可将推理工作分配到多达1000个NVIDIA GPU芯片。

此外，英伟达还宣布开源新的AI推理模型——Llama Nemotron，该系列模型也曾出现在今年1月的CES上。

据介绍，Llama Nemotron基于开源Llama基础模型构建，采用英伟达最新技术和高质量数据集进行剪枝和训练，优化了计算效率和准确性。

为了直观展示其性能，老黄在大会上将它和Llama 3.3（70B）以及DeepSeek R1 Llama （70B）进行了对比，下图展示了它们在Agentic任务上的平均准确率（横轴）与每秒处理的tokens数量（纵轴）：

可以看出，新的推理模型以49B参数量性能远超另外两个模型，在Agentic任务中表现更为突出。

目前Nano和Super模型可在NIM微服务中获取，Ultra模型即将推出。

与此同时，英伟达在自动驾驶和具身智能方面也有新进展。

大会开始不久，老黄即宣布英伟达与通用汽车达成合作：

通用将在自动驾驶上使用英伟达的AI技术。

在这之后，英伟达正式发布了端到端自动驾驶汽车全栈综合安全系统NVIDIA Halos。

这个系统主要将NVIDIA的汽车硬件和软件解决方案与尖端AI研究相结合，以确保从云端到车辆的自动驾驶汽车（AVs）的安全开发。

介绍过程中，老黄多次提到了“安全性”这个词，并公开声称：

我们是世界上第一家对每一行代码进行安全评估的公司

落实到具体上，Halos系统主要在三个互补的层面提供支持：

技术层面：包括平台安全、算法安全和生态系统安全；

开发层面：涵盖设计阶段、部署阶段和验证阶段的安全防护措施；

计算层面：从AI训练到部署的全过程，利用三种强大的计算平台，分别是NVIDIA DGX用于AI训练，NVIDIA Omniverse和NVIDIA Cosmos在NVIDIA OVX上运行用于模拟，以及NVIDIA DRIVE AGX用于部署。

到了大会的最后阶段，老黄宣布英伟达与Google DeepMind和Disney Research正合作开发下一代开源仿真物理模型Newton。

据英伟达介绍，Newton基于NVIDIA Warp构建，支持与MuJoCo Playground或NVIDIA Isaac Lab等学习框架兼容。

它主要用于机器人模拟训练，使用之后可以帮助研究人员安全、加速且低成本地训练/开发/测试/验证机器人控制算法和原型设计。

同时，英伟达还同步推出了Isaac GR00T N1，号称全球首个开源的、完全可定制的人形机器人基础模型。

它采用双系统架构，灵感来自人类思考模式，包括快速思考的动作模型（System 1）和慢速思考的决策模型（System 2）。

在大会演示中，GR00T N1能够轻松泛化常见的任务，如抓取、移动物体以及在双臂之间转移物品，或执行需要长时间推理的复杂任务。

最后的最后，老黄在谢幕之前还成功“召唤”出了配有GR00T N1模型的机器人——Blue（星球大战机器人）。

虽然过程中有些不听话的“叛逆行为”，但好在还是给了点老黄面子（doge）。

One More Thing

今年的GTC大会，除了老黄的主题演讲，还有一件事最值得期待：

那就是今年首次设立的“量子日”活动，届时老黄将与D-Wave Quantum和Rigetti Computing等十余家量子计算行业领军企业的高管同台，讨论量子计算的技术现状、潜力以及未来发展方向。

要知道今年年初时，老黄一句“量子计算还需20年才实用”，相关概念股曾应声腰斩。

所以大家这次都在观望，老黄是否又会“语出惊人”，相关探讨是否会对量子计算产业产生更大影响。

咱们继续坐等答案揭晓~

老黄演讲回看地址：https://www.youtube.com/watch?v=_waPvOwL9Z8

责任编辑：落木

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