机器之心编辑部
“它打开了人工智能的大门，现在人工智能又回到了中国的怀抱，带来了新的革命。”
老黄穿上了新皮衣，带来了新GPU。
今天早上全世界的目光都集中在拉斯维加斯。
北京时间1月7日上午10点30分， CEO黄仁勋在拉斯维加斯CES 2025展会上发表主题演讲，涵盖GPU、AI、游戏、机器人等话题。
演讲开始，黄仁勋回顾了 GPU的发展历史。从2D到3D，从CUDA到RTX的诞生。人工智能时代，GPU推动了AI从感知到生成的演进。接下来将是智能代理，未来很快就会有人工智能进入物理世界。
机器学习改变了每个应用程序的构建方式以及计算的完成方式。现在，完全面向人工智能计算的硬件会是什么样子？ 给我们做了演示。
RTX 50系列全线发布，最高可达3352 TOPS
的架构AI计算卡问世已久，人们一直对消费级GPU的新架构充满期待。今天，直接做了一次性发布。
CES现场，黄仁勋手持显卡，满怀自豪地走上讲台。
性能参数方面，GPU的RTX 5090拥有920亿个晶体管、3352个AI TOPS（每秒万亿次运算）、380个RT（每秒万亿次浮点运算）、125个（着色单元）。
（和5090D）拥有32 GB GDDR7显存，显存宽度为512位，CUDA核心数量为21760个，功耗为575W。更详细的指标如下所示：
RTX 5090 是迄今为止最快的 RTX GPU。在架构创新和DLSS 4的支持下，RTX 5090的性能比RTX 4090高出2倍。
新技术更多：新一代超分辨率DLSS 4性能提升8倍。 首次引入了多帧生成功能，通过使用 AI 为每个渲染帧生成最多三帧来提高帧速率。 DLSS 4 与 DLSS 技术套件配合使用，可将性能提高至传统渲染的 8 倍，同时通过技术保持响应能力。
DLSS 4还引入了图形行业第一个实时应用模型架构。基于DLSS的光重建和超分辨率模型使用多2倍的参数和4倍的计算能力，在游戏场景中提供更高的稳定性、更好的重影、更高的细节和增强的抵抗力。锯齿状效果。发布当天，DLSS 4 将在超过 75 种游戏和应用程序中支持 RTX 50 系列 GPU。
同时，2引入了Frame Warp创新技术，该技术在将渲染帧发送到显示器之前根据最新输入更新渲染帧，以减少游戏延迟。 2 将延迟降低了 75%，让玩家在多人游戏中具有竞争优势，并使单人游戏的响应速度更快。
此外，着色器中还引入了AI。 25 年前， 3.0 引入了可编程着色器，为二十年的图形创新奠定了基础，包括像素着色、计算着色和实时光线追踪。此次还推出了RTX神经着色器，将小型AI网络引入可编程着色器中，解锁实时游戏中的电影级材质、光照等。
渲染游戏角色是实时图形中最具挑战性的任务之一，RTX Faces 将简单的光栅化脸部和 3D 姿势数据作为输入，并使用生成式 AI 实时渲染时间稳定的高质量数字脸部。
RTX Faces 补充了用于光线追踪头发和皮肤的新 RTX 技术，并与新的 RTX Mega 一起，可以在场景中实现多达 100 倍的光线追踪三角形，有望为游戏角色和环境带来巨大的真实感飞跃。
中文官网也展示了RTX 50系列的参数。
公布价格时，黄玩了个小把戏：你还记得价格吗？如果现在购买，只需549美元即可获得4090的性能（国行价4599元）。
不过，这一代的价格似乎还是有所上涨（为1599美元），达到了1999美元。国行RTX 5090D售价也已出炉，16499元起，RTX 元起。
在移动端，RTX50系列的性能提升也非常可观。黄仁勋特地带来了一款RTX 5070笔记本。移动显卡今年也将很快推出。
更多移动型号（整机）的价格可以参见下图：
不过，黄仁勋并没有详细介绍各型号的基本性能，具体还要等待届时的真机测试。预计搭载RTX50系列显卡的设备最早将于3月份上市。
在继续演讲之前，黄仁勋首先提出：“全世界的互联网流量都可以通过这些芯片来处理。”
他手里拿着的大晶圆，上面有72个GPU，AI浮点性能达到1.4。这是格蕾丝。
与上一代相比，每瓦性能提高了4倍。
新法律，第一个基本世界模型
我们知道，大型模型遵循扩张法则（Laws），而最近AI领域热议的是规模是否已经走到了尽头。
从的角度来看，定律仍在继续，所有新的RTX显卡都遵循三个新的扩展维度：训练前、训练后和测试时间（推理），提供更好的实时视觉效果。
宣布了一系列基于 Llama 的模型，包括 Llama Nano、Super 和 Ultra。它们涵盖从 PC 和边缘设备到大型数据中心的一切。
还发布了运行在RTX AI PC上的基本模型，以支持数字人、内容创建、生产力和开发等任务。
这些模型作为 NIM 微服务提供。基于 NIM 微服务构建的 AI 提供易于使用、预配置的参考工作流程。
人工智能的下一个前沿是物理人工智能，实体智能和空间智能等新概念已经出现。在CES上，发布了世界模型平台，其中包括SOTA的生成式基础世界模型、高级、护栏和高速视频处理流程。目标是推进自动驾驶汽车 (AV) 和机器人等物理人工智能系统的开发。
英伟达表示，物理人工智能模型的开发成本高昂，并且需要大量现实世界的数据和测试。世界基础模型 (WFM) 为开发人员提供了一种简单的方法来生成大量逼真的、基于物理的合成数据，以训练和评估其现有模型。开发人员还可以微调 WFM 以构建自定义模型。
该模型已公开发布，相关地址如下：
表示，许多领先的机器人和汽车公司已成为首批用户，包括1X、Agile、Uber等。
黄仁勋表示：“机器人时代即将到来。与大型语言模型一样，基于世界的模型对于推动机器人和自动驾驶汽车的开发至关重要，但并非所有开发人员都拥有训练自己的世界模型的专业知识和资源。我们的创建是为了实现物理人工智能的民主化，并使通用机器人技术可供每个开发人员使用。”
演讲中，黄仁勋还展示了一些使用模型的方法，包括视频搜索和理解、基于物理的真实感合成数据生成、物理人工智能模型开发和评估，以及使用和生成可能的未来。
先进的世界模型开发工具
构建物理人工智能模型需要 PB 级的视频数据和数万小时的计算时间来处理、组织和标记这些数据。为了帮助节省数据整理、训练和模型定制方面的巨额成本，提供了以下功能：
目前，整个物理AI行业的先行者都在使用它，比如推出了1X世界模型挑战数据集的AI和人形机器人公司1X，以及另一位从自主出发向世界提供生成式AI的先驱者Waabi车辆，在自动驾驶中。软件开发和模拟在数据管理环境中进行评估。
人工智能超级计算机
还对之前的AI超级计算机DGX-1进行了升级。总体来说：体积更小，性能更强。 将其描述为：“为世界各地的 AI 研究人员、数据科学家和学生提供的个人 AI 超级计算机，使他们能够获得 Grace 平台的强大功能。”
采用全新 GB10 Grace超级芯片，可提供世界一流的AI计算性能，可用于原型设计、微调和运行大型AI模型。使用它，用户可以使用桌面系统开发和运行模型推理，然后在加速云或数据中心基础设施上无缝部署模型。
GB10超级芯片提供领先的节能AI性能
GB10超级芯片（GB10）是一款基于Grace架构的SoC，可在FP4精度下提供高达1的AI性能。
GB10配备了GPU，采用最新一代CUDA核心和第五代核心，通过-C2C片间互连与高性能Grace CPU连接，其中包括20个基于Arm架构构建的节能核心。 表示，联发科也参与了GB10的设计。
GB10超级芯片仅使用标准电源插座即可实现强大的性能。每个都有 128GB 内存和高达 4TB 的 NVMe 存储。借助这台超级计算机，开发人员可以运行多达 2000 亿个参数的大型语言模型，从而加速人工智能创新。此外，借助网络，两台AI超级计算机可以连接起来运行多达4050亿个参数的模型。
让人工智能超级计算触手可及
借助 Grace ，企业和研究人员可以在运行 Linux 版 DGX OS 的本地系统上对模型进行原型设计、微调和测试，然后将其无缝部署到 DGX Cloud、加速云实例或数据中心基础设施。
这使得开发人员可以在云上构建 AI 原型，然后使用相同的 Grace 架构和 AI 软件平台在云或数据中心基础设施上进行扩展。
此外，用户还可以访问广泛的人工智能软件库进行实验和原型设计，包括 NGC 目录和开发人员门户中提供的软件开发套件、编排工具、框架和模型。开发人员可以使用 NeMo 框架来微调模型，使用库来加速数据科学，并运行 .
表示，其及其顶级合作伙伴将于 5 月份推出该产品，起价为 3,000 美元。
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