英伟达2026 GTC大会 黄仁勋演讲全文

在GTC，我们将聚焦三大主题：技术、平台和生态系统。英伟达目前拥有三大平台：CUDA-X平台、系统平台，以及我们最新推出的AI工厂平台。 在正式开始之前，我要感谢我们的预热环节主持人——Conviction的SarahGuo、红杉资本的AlfredLin（英伟达的第一位风险投资人），以及英伟达的第一位主要机构投资人GavinBaker。这三位对技术有深刻的洞见，在整个技术生态系统中拥有极广的影响力。当然，我还要感谢今天所有我亲自邀请出席的贵宾们。感谢这支全明星团队。 我同样要感谢今天到场的所有企业。英伟达是一家平台公司，我们拥有技术、平台和丰富的生态系统。今天到场的企业代表了价值100万亿美元行业中几乎全部的参与者，共有450家公司赞助了本次活动，在此深表感谢。 本次大会共设有1,000场技术论坛、2,000位演讲嘉宾，将覆盖人工智能"五层蛋糕"架构的每一个层级——从土地、电力与机房等基础设施，到芯片、平台、模型，以及最终推动整个行业腾飞的各类应用。 CUDA：二十年的技术积淀 一切的起点，就在这里。今年是CUDA诞生二十周年。 二十年来，我们始终致力于这一架构的研发。CUDA是一项革命性的发明——SIMT（单指令多线程）技术允许开发者以标量代码编写程序，并将其扩展为多线程应用，其编程难度远低于此前的SIMD架构。我们最近还新增了Tiles功能，帮助开发者更便捷地编程张量核心（TensorCore），以及当今人工智能所依赖的各类数学运算结构。目前， CUDA已拥有数千种工具、编译器、框架和库，在开源社区中存在数十万个公开项目，并已深度集成到每一个技术生态系统之中。 这张图表揭示了英伟达100%的战略逻辑，我从最初就一直在讲这张幻灯片。其中最难实现、也是最核心的要素，是图表底部的"装机量"。历经二十年，我们已在全球范围内积累了数亿块运行CUDA的GPU和计算系统。 我们的GPU覆盖所有云平台，服务于几乎所有计算机厂商和行业。CUDA庞大的装机量，正是这个飞轮不断加速的根本原因。装机量吸引开发者，开发者创造新算法并取得突破，突破催生全新市场，新市场形成新生态并吸引更多企业加入，进而扩大装机量——这个飞轮正在持续加速。 英伟达库的下载量正以惊人的速度增长，规模庞大且增速不断提升。这个飞轮使我们的计算平台能够支撑海量应用和层出不穷的新突破。 更重要的是，它还赋予了这些基础设施极长的使用寿命。原因显而易见：NVIDIACUDA上可运行的应用极为丰富，涵盖AI生命周期的每个阶段、各类数据处理平台，以及各种科学原理求解器。因此，一旦安装了英伟达GPU，其实际使用价值极高。这也是为何我们六年前发布的Ampere架构GPU，其云端价格反而在上涨。 这一切的根本原因在于：装机量庞大，飞轮强劲，开发者生态广泛。当这些因素共同发挥作用，加之我们持续更新软件，计算成本便会不断下降。加速计算在大幅提升应用性能的同时，随着我们长期维护和迭代软件，用户不仅能在初期获得性能跃升，还能持续享受计算成本的下降。我们愿意为全球每一块GPU提供长期支持，因为它们在架构上完全兼容。 我们之所以愿意这样做，是因为装机量如此庞大——每发布一次新的优化，便能惠及数百万用户。这种动态组合，使得英伟达架构在持续扩大覆盖范围、加速自身成长的同时，不断压低计算成本，最终刺激新的增长。CUDA是这一切的核心。 从GeForce到CUDA：二十五年的演进之路 而我们与CUDA的旅程，实际上早在二十五年前就已开始。 GeForce——相信在座有很多人是伴随着GeForce长大的。GeForce是英伟达最成功的市场推广项目。我们从你们还买不起产品的时候就开始培养未来的客户——是你们的父母代替你们成为了英伟达最早的用户，年复一年地购买我们的产品，直到有一天，你们成长为优秀的计算机科学家，成为真正意义上的客户和开发者。 这是二十五年前GeForce奠定的基业。二十五年前，我们发明了可编程着色器——这是让加速器实现可编程化的一项显而易见却意义深远的发明，也是世界上第一款可编程加速器，即像素着色器。这五年后，我们创造了CUDA——这是我们有史以来最重要的投资之一。当时公司财力有限，但我们将绝大部分利润押注于此，致力于将CUDA从GeForce延伸到每一台计算机。我们之所以如此坚定，是因为我们深信其潜力。尽管初期历经艰辛，公司坚守这一信念长达13代、整整二十年，如今CUDA已无处不在。 正是像素着色器推动了GeForce的革命。而大约八年前，我们推出了RTX——为现代计算机图形时代对架构进行了全面革新。GeForce将CUDA带给了全世界，也正因如此，让AlexKrizhevsky、IlyaSutskever、GeoffreyHinton、AndrewNg等众多学者发现，GPU可以成为加速深度学习的利器，由此点燃了十年前人工智能的大爆炸。 十年前，我们决定将可编程着色与两个全新理念相融合：一是硬件光线追踪（RayTracing），这在技术上极具挑战；二是一个当时颇具前瞻性的想法——大约十年前，我们就预见到AI将彻底变革计算机图形。正如GeForce将AI带给了全世界，AI如今也将反过来重塑整个计算机图形的实现方式。 今天，我要向大家展示未来。这是我们的下一代图形技术，我们称之为神经渲染（NeuralRendering）——3D图形与人工智能的深度融合。这就是DLSS5，请看。 神经渲染：结构化数据与生成式AI的融合 这是不是令人叹为观止？计算机图形就此焕发生机。 我们做了什么？我们将可控的3D图形（虚拟世界的真实基础）与其结构化数据相结合，再融入生成式AI和概率计算。一个完全确定性，另一个概率性却高度逼真——我们将这两种理念融为一体，通过结构化数据实现精准可控，同时进行实时生成。最终，内容既美观惊艳，又完全可控。 结构化信息与生成式AI融合这一理念，将在一个又一个行业中不断复现。结构化数据是可信AI的基石。 结构化数据与非结构化数据的加速平台 现在我要带大家看一张技术架构图。 结构化数据——大家熟悉的SQL、Spark、Pandas、Velox，以及Snowflake、Databricks、AmazonEMR、AzureFabric、GoogleBigQuery等重要平台，都在处理数据框（DataFrame）。这些数据框就像巨型电子表格，承载着商业世界的全部信息，是企业计算的基本事实（GroundTruth）。 在AI时代，我们需要让AI来使用结构化数据，并对其实现极致加速。过去，加速结构化数据处理是为了让企业更高效地运转。而未来，AI将以远超人类的速度使用这些数据结构，AI智能体也将大量调用结构化数据库。 非结构化数据方面，向量数据库、PDF、视频、音频等构成了世界上绝大多数的数据形态——每年生成的数据中，约90%是非结构化数据。过去，这些数据几乎完全无法被利用：我们读取它们，存入文件系统，仅此而已。我们无法查询，也难以检索，原因在 于非结构化数据缺乏简单的索引方式，必须理解其含义与语境。而现在，AI可以做到这一点——借助多模态感知与理解技术，AI能够读取PDF文档、理解其含义，并将其嵌入可供查询的更大结构之中。 英伟达为此创建了两个基础库： cuDF：用于数据框、结构化数据的加速处理 cuVS：用于向量存储、语义数据和非结构化AI数据的处理 这两个平台将成为未来最重要的基础平台之一。 今天，我们宣布与多家企业达成合作。IBM——SQL语言的发明者，将使用cuDF加速其WatsonXData平台。Dell与我们联合打造了DellAI数据平台，整合cuDF与cuVS，并在NTTData的实际项目中实现了大幅性能提升。GoogleCloud方面，我们现在不仅加速VertexAI，还加速BigQuery，并与Snapchat合作将其计算成本降低了近80%。 加速计算带来的好处是三位一体的：速度、规模、成本。这与摩尔定律的逻辑一脉相承——通过加速计算实现性能飞跃，同时持续优化算法，让所有人都能享受到持续下降的计算成本。 英伟达构建了加速计算平台，其上汇聚了众多库：RTX、cuDF、cuVS等等。这些库整合进全球云服务和OEM体系，共同触达全球用户。 与云服务商的深度合作 与主要云服务商的合作 GoogleCloud：我们加速VertexAI和BigQuery，与JAX/XLA深度集成，同时在PyTorch上表现卓越——英伟达是全球唯一一家在PyTorch和JAX/XLA上均表现出色的加速器。我们将Base10、CrowdStrike、Puma、Salesforce等客户引入GoogleCloud生态。 AWS：我们加速EMR、SageMaker和Bedrock，与AWS有着深度集成。今年令我格外兴奋的是，我们将把OpenAI引入AWS，这将大幅推动AWS云计算的消耗增长，帮助OpenAI扩展区域部署和计算规模。 MicrosoftAzure：英伟达100PFLOPS超算是我们构建的第一台超级计算机，也是第一台部署在Azure上的超算，这奠定了与OpenAI合作的重要基础。我们加速Azure云服务和AIFoundry，合作推进Azure区域扩展，并在Bing搜索上深度协作。值得一提的是，我们的**保密计算（ConfidentialComputing）**能力——确保即便是运营商也无法查看用户数据和模型——英伟达GPU是全球首批支持保密计算的GPU，可支持OpenAI和Anthropic模型在全球各地区云环境中的保密部署。以Synopsys为例，我们加速其全部EDA和CAD工作流，并部署于MicrosoftAzure。 Oracle：我们是Oracle的第一个AI客户，我为能够第一次向Oracle解释AI云的概念感到自豪。此后他们发展迅猛，我们也为其引入了Cohere、Fireworks、OpenAI等众多合作伙伴。 CoreWeave：全球第一家AI原生云，专为GPU托管和AI云服务而生，拥有出色的客户群，增长势头强劲。 Palantir+Dell：三方联合打造了全新的AI平台，基于Palantir的本体论平台（OntologyPlatform）和AI平台，可在任何国家、任何气隙隔离环境下、完全本地化地部署AI——从数据处理（向量化或结构化）到AI的完整加速计算栈，无所不包。 英伟达与全球云服务商建立了这种特殊的合作关系——我们将客户引入云端，这是一种互利共赢的生态。 垂直整合，横向开放：英伟达的核心战略 英伟达是全球第一家垂直整合、横向开放的公司。 这一模式的必要性非常简单：加速计算不是芯片问题，也不是系统问题，其完整表述应为应用加速。CPU可以让计算机整体运行得更快，但这条路已走到瓶颈。未来，唯有通过应用或领域特定的加速，才能持续带来性能飞跃和成本下降。 这正是英伟达必须深耕一个又一个库、一个又一个领域、一个又一个垂直行业的原因。我们是一家垂直整合的计算公司，没有其他路可走。我们必须理解应用，理解领域，深刻理解算法，并能够将其部署在任何场景下——数据中心、云端、本地、边缘乃至机器人系统。 同时，英伟达保持横向开放，愿意将技术整合进任何合作伙伴的平台，让全世界都能享受到加速计算的红利。 本届GTC的参会者结构充分体现了这一点。本次参会者中，金融服务行业的比例最高——希望来的是开发者，不是交易员。我们的生态系统覆盖了上游和下游供应链。无论是成立50年、70年还是150年的企业，去年都迎来了历史最佳年份。我们正处于某件非常、非常重大的事情的起点。 CUDA-X：各行业的加速计算引擎 在各个垂直领域，英伟达均已深度布局： 自动驾驶：覆盖范围广泛，影响深远 金融服务：量化投资正从人工特征工程转向超级计算机驱动的深度学习，迎来其"Transformer时刻" 医疗健康：正在迎来属于自己的"ChatGPT时刻"，涵盖AI辅助药物发现、AI智能体支持诊断、医疗客服等方向 工业：全球规模最大