财联社3月19日讯（ 史正丞）北京时间周二清晨，英伟达GTC 2024会议中最重要的一项日程——创始人兼CEO黄仁勋的主题演讲刚刚结束。如同市场预期的那样，全球资本市场刚刚见到了新的算力芯片/服务器，以及一堆AI软件层面的应用。

与过往一样，截至发稿，从黄仁勋开始讲话起，英伟达已经洋洋洒洒发布了40篇新闻稿，本文将着重概述一些今天早晨的重点进展，供投资者参考。

更大的GPU——Blackwell架构如期登场

虽然事前全市场都知道今天会有一款新旗舰算力GPU登场，但黄仁勋在演讲中并没有把名字讲清楚——仅表示推出了一款更大、更强的Blackwell架构GPU，一度引发媒体的混乱。但从官网的数据来看，今天老黄手里拿的应该是B200芯片，官网上也列出Blackwell架构存在B100芯片。英伟达并没有披露售价，仅表示将在年内向合作伙伴发货。

英伟达披露，新的B200芯片拥有2080亿个晶体管，采用台积电定制的4NP工艺制造。值得一提的是，这次的芯片将两个die连接成一个统一的GPU，die之间的通信速度可以达到10TB/秒。不出意外，这款芯片使用是192GB的HBM3E内存。

而GB200 Grace Blackwell超级芯片，是由2个B200芯片（4个die）和Grace CPU组合而来。相较于H100，大语言模型性能提升30倍，同时能耗只有25分之一。

老黄在演讲中举例称，如果要训练一个1.8万亿参数量的GPT模型，需要8000张Hopper GPU，消耗15兆瓦的电力，连续跑上90天。但如果使用GB200 Blackwell GPU，只需要2000张，同样跑90天只消耗四分之一的电力。不只是训练，生成Token的成本也会随之显著降低。

配合这一套新芯片，英伟达还推出了第五代新NVLink芯片，以及GB200 NVL72服务器、X800系列网络交换机、下一代人工智能超级计算机NVIDIA DGX SuperPOD等一系列产品。

开发软件新方式：NIM微服务

讲完硬件更新后，黄仁勋也将剩下的时间投入软件生态。除了地球气候数字孪生、医药开发AI外，英伟达也在AI Enterprise 5.0中推出了一系列“微服务”，包括简化企业将AI模型部署到生产环境中的NIM。

黄仁勋说到：“以后公司将不再需要编写软件，而是组装AI模型，给它们提出任务，还有工作产品的示例，审查计划和中间结果。”

英伟达介绍称，NIM微服务通过打包算法、系统和运行优化，并添加行业标准的API，简化了AI模型部署过程。这使得开发人员可以将NIM集成到现有的应用程序和基础设施中，而无需进行大量定制或专业知识。

数字孪生支持Vision Pro

英伟达也在周一宣布，Omniverse云现在允许开发者将他们的工业场景，从创作应用程序发送到英伟达的Graphics Delivery Network（GDN），借此可以将先进的3D体验流式传输到Apple Vision Pro。

这种新工作流将苹果Vision Pro的高分辨率显示与英伟达的云渲染相结合，只需设备和互联网连接即可提供空间计算体验。

还有许许多多零碎的官宣

半导体领域，英伟达宣布，台积电和Synopsys将英伟达计算光刻平台CuLitho投入先进芯片的生产。

在电信领域，黄仁勋宣布名为NVIDIA 6G的研究云，这是一个由生成式人工智能和Omniverse技术驱动的平台，旨在推动下一代通信时代的发展。

交通运输领域，全球最大电动车公司比亚迪将采用英伟达下一代智能汽车芯片。比亚迪同时将使用英伟达基础设施进行自动驾驶模型训练，以及英伟达Isaac来设计/模拟智能工厂机器人。

机器人也是整个演讲的最后一个环节。黄仁勋宣布了多项助力机器人技术开发的软件。其中包括Isaac Perceptor软件开发工具包，涉及多摄像头视觉里程测量、三维重建以及深度感知等。还有Isaac Manipulator——机器人手臂感知、路径规划和运动学控制库。最后他还宣布了一个名为GR00T的项目，这是一个面向人型机器人的通用基础模型，旨在推动公司在机器人技术和具身智能方面的突破。

在一对使用英伟达Jetson芯片的迪士尼机器人orange和green陪伴下，整场发布会至此落下帷幕。

（财联社 史正丞 ）

结论：
英伟达GTC 2024会议上发布的新一代GPU和软件生态再次引发了市场的关注。更大的GPU和更高性能的B200 Grace Blackwell超级芯片展示了公司的强大研发实力和创新精神。此外，英伟达还推出了新的NVLink芯片和一系列针对AI Enterprise 5.0的微服务，这进一步增强了其在AI领域的影响力。
对于投资者来说，这些新产品和服务可能会对公司的股价产生积极影响。然而，市场上的竞争仍然激烈，其他芯片制造商如AMD和NVIDIA也正在加大研发投入以应对未来的挑战。
在社会环境下，人工智能和机器学习的发展为人类带来了巨大的机遇，但也带来了一些问题，例如就业压力、隐私保护和社会公平性等。因此，如何平衡技术创新和社会发展，是值得我们深思的问题。
总的来说，随着科技的进步，我们期待着更多的创新和变革，也期待着这些创新带来的好处能够更好地服务于人类社会。