美国东部时间 10 月 28 日下午 12:00，英伟达 CEO 黄仁勋在华盛顿举行的 GTC 大会上发表主题演讲。这是继今年 3 月圣何塞主会后的又一场区域性 GTC，地点首次来到美国政治中心华盛顿， 会议包含 70 多场，涵盖 Agentic AI、机器人技术、量子计算和 AI 原生电信（AI-native telecom networks）等议题，一度被外界视为英伟达从「AI 领域引领者」向「AI 基础设施参与者」角色的转变信号。
3 月的 GTC 上，黄仁勋曾笑称 GTC 是 「AI 行业的超级碗」。 而此次来到华盛顿，他幽默开场道：既然这是超级碗，那么每一届超级碗都应该有一场精彩的赛前表演，本次可谓全明星运动员和阵容都汇聚于此。
直播未正式开启前，官方预告主题为「See what’ s next in AI」，本次演讲涵盖多个行业领域内容十分丰富，从电信、量子计算、AI 工厂、企业计算、机器人技术等等， 此次演讲中黄仁勋多次表达了对合作伙伴的致谢和期盼，对英伟达来说展望的未来，或许是在人工智能基础设施和创新领域引领的新蓝图。
演讲伊始，老黄率先宣布了一项重磅合作——英伟达计划将以每股 6.01 美元的认购价向诺基亚投资 10 亿美元。 双方达成战略合作伙伴关系，将基于 NVIDIA 技术的商用级 AI-RAN 产品加入诺基亚行业领先的无线接入网（RAN）产品组合，使通信服务提供商能够在 NVIDIA 平台上部署 AI 原生的 5G-Advanced 和 6G 网络。
预告 Rubin 平台：明年量产，重塑AI算力
如果 3 月的 GTC 侧重于「揭晓」，那么十月的 GTC 则聚焦于「落地与部署」。黄仁勋在现场宣布了下一代平台 Rubin 的研发进度，Rubin 平台在具体性能上系统实现完全无电缆连接，并采用液冷设计。每个计算托盘中集成 8 个 Connect X9 超级网络芯片、8 个 CP 轴、4 个 Blue Field-4 数据处理器、2 个 Vera CPU，以及 4 个 Rubin 封装，预计该平台将在明年此时实现量产交付，为全球人工智能研究与应用提供坚实硬件基础。
AI 工厂实现基础建设，良性循环的企业协作
黄仁勋形容预训练是幼儿园教的东西，大量的训练相当于大量的学习和思考，能够使模型更聪明，也带来更大的计算负担。因此产生了一个正向循环的局面：AI 模型越智能，人们使用得越多；使用越多，就需要更多算力；更多算力又让模型更智能。从行业战略层面看，黄仁勋提出 AI 产业已经进入一个良性循环（Virtual Cycle）。
3 月的 GTC 大会上 AI 工厂这一概念曾留下深刻印象，本次华盛顿大会，则标志着这一理念进入建设阶段。「人工智能不是工具，而是工作」，黄仁勋表示，「技术第一次真正发挥作用，帮助我们提升生产力」，他指出 AI 工厂不仅是数据中心，更是为大规模生成与服务 Token 而构建的平台。
英伟达展示了可扩展至整机架的计算机，并推出 Spectrum-X AI 与 BlueField-4 DPU，为 AI 工厂提供高速互联和能效优化。同时发布 Omniverse DSX 数字孪生平台，用于设计并运营 100 兆瓦至千兆瓦级 AI 工厂，每年可带来数十亿美元的额外收入，已在弗吉尼亚州马纳萨斯的 AI 工厂研究中心得到验证，帮助全球合作伙伴打造人工智能基础设施。
在实际落地方面，制药先锋 礼来公司（Lilly） 正在部署全球首个由制药企业独立建设并运营的 AI 工厂 —— 全球首台配备 NVIDIA DGX B300 系统 的 NVIDIA DGX SuperPOD。
该 AI 工厂由 1,016 个 NVIDIA Blackwell Ultra GPU 构建，将大幅压缩药物研发周期，在基因组学、个性化医疗和分子设计等领域实现加速性突破，并推动药物研发进入工业级 AI 时代。同时，通过 NVIDIA BioNeMo 平台，礼来可训练 AI 模型，将数百万次实验的经验与公开研究成果相结合，以前所未有的精度与速度生成和测试抗体、纳米抗体及新型分子。
AI 工厂还可用于发现新型生物标志物，并设计用于退行性疾病的基因疗法。此外，该工厂还能辅助构建用于临床试验的语言模型，加速医学写作等内部流程。
结合开源 MONAI 框架，AI 工厂还可加速礼来在影像学驱动的精准医疗研究中开展深度学习，从而将影像处理周期从数月缩短至数天，显著加快个性化治疗进程。
属于机器人的新时代已经到来
黄仁勋在 3 月的活动中曾提到「属于机器人的新时代已经到来」。而今天，老黄也围绕机器人、Physical AI 带来了多项重磅更新。
在模型方面，他介绍了 Cosmos 世界基础模型和 Isaac GR00T 机器人基础模型的更新：
- Cosmos Predict 2.5：将三种模型融合为一体，用于快速世界模拟，可从单帧生成 30 秒视频。
- Cosmos Transfer 2.5：相比 Cosmos Transfer 1，体积缩小至三分之一，却能从 3D 场景中生成更高质量、逼真的数据。
- Cosmos Reason：一款具备推理能力的视觉语言模型，现已作为 NVIDIA NIM 微服务提供，用于高级多模态理解。
- Cosmos Dataset Search：支持即时检索训练场景，将训练后的迭代周期从数月缩短至数天。
- Isaac GR00T N1.6：提升了人形机器人的推理能力、泛化能力以及全身控制能力。
此外，NVIDIA 还发布了全球最大的开源 Physical AI 数据集，包含来自美国和欧洲的 1700 小时多模态驾驶传感器数据，以及 GR00T 训练数据，后者已跻身 Hugging Face 平台历史下载量前十的数据集之一。
结语
总结来看，在这场信息含量极高、技术更新密集的主旨演讲中，从大规模 GPU 部署和量子突破，到人工智能工厂、机器人技术，黄仁勋从多角度分享了英伟达在 AI 基础设施建设上的能力与价值。
