多领域突破。
当地时间10月28日，英伟达创始人兼CEO黄仁勋在最新GTC主题演讲中，以“大举投资AI基础设施，确保美国领先地位”为核心，发布涵盖6G通信、量子计算、AI工厂、机器人技术等多领域的重磅成果，并披露英伟达未来业务增长蓝图，彰显其推动全球技术变革与美国产业回归的决心。
黄仁勋在演讲开篇便强调生态合作的重要性，致谢全球合作伙伴，并回顾英伟达30年技术深耕历程：从发明GPU与CUDA编程模型，到推动“加速计算”成为新一代计算模型，成功突破摩尔定律与德纳德缩放的物理限制。目前，CUDA生态已构建350余个专用库，覆盖计算光刻、数值优化、医学影像、量子计算等关键领域，成为支撑各行业技术升级的核心底座。
6G通信：联手诺基亚重塑技术主导权
在演讲中，黄仁勋宣布英伟达与电信设备制造商诺基亚达成战略合作，推出全新产品线“英伟达Aerial RAN Computer Arc”，以确保美国在6G时代的地位。该产品基于Blackwell GPU、ConnectX网络与Aerial CUDA-X库构建，首次实现“软件定义、可编程”的无线通信与AI协同处理能力。
据透露，诺基亚未来基站将全面采用英伟达Arc，且该产品兼容诺基亚现有AirScale基站，可支持全球基站的6G与AI升级，助力美国重新主导电信技术标准。
量子计算：发布NVQ Link，构建“GPU-量子”协同架构
黄仁勋指出，量子计算已迎来“逻辑量子比特”突破，而将量子计算机与GPU超级计算机深度连接，是实现量子纠错、AI校准与协同模拟的关键。为此，英伟达正式发布NVQ Link互连架构，包括实现量子计算机的精准控制与校准，支持QPU（量子处理单元）与GPU超级计算机的混合模拟；具备可扩展性，从当前数百个量子比特扩展至未来数十万量子比特；
依托CUDA-Q编程模型，实现QPU与GPU间微秒级数据交互，满足量子计算低延迟需求。
黄仁勋表示，目前已有17家量子计算企业及8家美国能源部下属实验室（如伯克利、橡树岭实验室）加入该生态，共同推动量子计算与AI、经典计算的融合应用。同时，美国能源部将与英伟达合作建造7台AI超级计算机，聚焦基础科学研究。
AI 技术：定义 “AI 工厂”，揭示双指数增长逻辑
黄仁勋在演讲中表示，大众要打破“AI=聊天机器人”的认知误区，他指出，AI的核心价值在于重塑计算栈与生产力模式：从传统“手工编码软件+CPU”转向“机器学习训练+GPU”，且AI已从“工具”进化为“能使用工具的工作者”。例如，英伟达内部全员使用的Cursor AI系统，可提升软件工程师数倍生产力；Perplexity的AI能通过网页浏览器完成假期预订、购物等任务，机器人出租车中的AI司机则以汽车为工具实现自主驾驶。
针对AI算力需求激增的挑战，黄仁勋提出“AI工厂”概念：与传统通用数据中心不同，AI工厂专注于生成“Token”（人工智能的计算单元，可标记文本、图像、蛋白质、3D结构等），需具备“高智能、高速度、高效率”的Token生产能力。
黄仁勋认为，当前AI算力需求正面临“双指数增长”。为应对这一挑战，英伟达通过“极端协同设计”（从芯片、系统到软件栈全链路优化）推出Grace Blackwell平台，实现性能与成本的双重突破：相比上一代H200 GPU，Grace Blackwell单GPU性能提升10倍，而Token生成成本降低10倍，成为当前“成本最低、性能最强”的AI算力解决方案。
业务增长：新产品订单惊人，美国制造回归提速
演讲中，黄仁勋透露了英伟达惊人的业务增长态势：截至目前，Blackwell GPU已出货600万个，且公司已获得截至2026年的累计5000亿美元订单（含下一代Ruben平台），这一数额相当于上一代Hopper GPU全生命周期订单的数倍，且不包含中国及亚洲市场。
在制造端，英伟达加速“美国制造”布局：亚利桑那州工厂已全面投产Blackwell系列产品，包括Extreme Blackwell、GB200 NV Grace等。黄仁勋强调，特朗普“制造业回归”倡议为国家安全与经济增长奠定基础，而英伟达通过“数字孪生”技术（如Omniverse平台）优化工厂设计与运营，实现“先数字化仿真、再实体建造”的高效模式。例如，富士康在得克萨斯州休斯敦建设的英伟达AI基础设施工厂，便通过Omniverse完成虚拟组装、机器人训练与流程优化，应对劳动力短缺与技能差距挑战。
生态合作：覆盖开源、网络安全、机器人等多领域
为构建更开放的AI生态，黄仁勋宣布英伟达成为“开源模型最大贡献者”，目前有23个开源模型（涵盖语言、物理AI、生物学等领域）位居行业榜首，下载量可观，助力初创公司与研究机构实现领域专用模型开发。同时，英伟达深化跨行业合作，包括与网络安全巨头CrowdStrike联手，打造“云端+本地”AI安全代理，实现威胁的实时检测与响应；同时与Palantir合作，加速结构化与非结构化数据处理，为政府与企业提供光速级安全洞察；而在机器人领域，与Figure、马斯克旗下人形机器人团队、Agility（仓库自动化）、强生（手术机器人）、迪士尼（娱乐机器人）合作，基于Omniverse平台实现机器人的数字孪生训练与物理AI应用，推动轮式机器人（如自动驾驶出租车）与人形机器人的商业化落地。
此外，英伟达发布自动驾驶平台“Drive Hyperion”，凭借3组环绕摄像头与雷达、激光雷达的冗余设计，实现最高安全级别的感知能力，已被梅赛德斯-奔驰采用，未来将支持全球车企打造商用、乘用及机器人出租车产品。
黄仁勋在演讲结尾强调，当前全球正经历“从通用计算到加速计算”“从手写软件到AI”的双重平台转型，英伟达将持续通过技术创新与生态合作，推动AI基础设施、6G、量子计算、机器人等领域的突破。
