英伟达业务扩充的信号变得明显。本届GTC大会上，英伟达发布的产品涵盖了数据中心加速器、机架、网络产品和多款开源模型。CUDA、GPU、LPU（语言处理单元）、AI工厂、机器人、自动驾驶、开源模型等关键词在英伟达CEO黄仁勋的演讲中被频频提及。这以GPU闻名的公司，如今将其定义为包揽AI基础设施或AI工厂多个环节的厂商似乎加适。
即便只是在数据中心加速器这环节，英伟达的产品类型也变得多样。Rubin平台在GPU之外，款LPU也加入进来。原属于用集成电路（ASIC）的LPU与通用的GPU站在不同阵营，但英伟达拿下Groq的授权后，开启了两种芯片的联。
而在以大型云厂商为客户的60业务之外，看起来为庞杂的40业务中，英伟达也落下新子。物理AI中的自动驾驶和机器人成为两个重要抓手。为了部署物理AI，英伟达不仅做硬件，还做自动驾驶平台和模型。
要理解今天的英伟达可能比以往不容易，但这牵动着诸多AI域发展的公司到底在如何勾勒AI的未来，仍是值得探究的问题。GTC大会期间，财经记者与英伟达大规模和能计总裁Ian Buck、Omniverse与仿真技术总裁Rev Lebaredian分别进行了场对话，试图解读英伟达做些产品的思路和考虑，探讨了芯片的异构化现象、英伟达为物理AI铺设的棋局，以及为何机器人的“ChatGPT时刻”正在到来。
为何GPU仍占主
以Groq的技术为基础，英伟达本届GTC出了LPU芯片Groq 3和Groq 3 LPX 机架。据介绍，Groq 3 LPX与Rubin CPU和GPU起使用可将每兆瓦理吞吐量提35倍，Groq 3 LPX将在今年下半年集成到下代Vera Rubin AI工厂中。
Groq 3的加入，让GPU不再是英伟达数据中心加速器的唯形态。此前，GPU阵营如何面对ASIC阵营的挑战，便是个讨论多时的话题。英伟达去年底与Groq达成知识产权非协议，并将Groq创始人JonathanRoss、总裁SunnyMadra及其他核心团队成员收入麾下，也被解读为应对市场挑战的种做法。低延迟理是Groq LPU的特点。将LPU纳入产品组，英伟达是想做什么？
按照黄仁勋的解释，每个来自不同规模模型的token都有所差别，对今天主要的token生产需求，Rubin还是个重要承载，但有新的细分市场出现。模型在变大，上下文在变长，意味着理速度要变得很快，结新的芯片组能让计满足各种需求。
Ian Buck作出了他的解释。他告诉记者，Groq 3 LPU可以视为Rubin的“增强包”。LPU具备惊人的快速SRAM内存，能快速进行浮点计。但它同时存在限制，如果仅用LPU来运行万亿参数模型，可能需要几十个机架，难以实现规模化，成本太且基础设施率太低。但如果通过个LPX机架银川泡沫板橡塑板专用胶 ，让LPU与Rubin机架协同工作，则能结两种芯片的特，让所有注意力计得以在GPU上完成、所有模型矩阵数学运得以在LPU上完成。
“对当前这代聊天机器人或荐系统，大多数AI市场将继续由Rubin服务，LPU不会替代这些场景。但对于下代智能体工作负载而言，在万亿参数模型、数十万token上下文、速度每秒数千token的情况下，两种芯片的结成为可能。” Ian Buck表示。
近期在数据中心中尝试不同芯片的不止英伟达。同为GPU厂商，AMD2月底与Meta达成的作中包含项特殊内容，即双作设计半定制芯片。本月早些时候，苏姿丰解释称，AI基础设施变得复杂，有多种工作负载，论是训练还是理、大模型还是小模型，都需要不同类型的计，“在AI基础设施的下阶段，没有块单的芯片能把所有事情做到好，这已经是个异构的世界。人们也需要考虑每瓦特力的价格，希望大量运行AI工作负载时尽可能。计需求中总会有ASIC的席之地。”关于力成本和AI工作负载多元化，苏姿丰的想法与黄仁勋的阐述不谋而。
但随着芯片迈向异构化，ASIC是否将会越来越多地应用，并挑战具备可编程、通用的GPU的地位？特别是当些适应某种特定工作负载的ASIC产品具备速度和成本优势时。
在Ian Buck看来，这是关于如何平衡特定计需求和平台可编程创新的问题，关乎厂商愿意在多大程度上作出特定化设计。“我们可以单为GPT-OSS做款ASIC芯片，在端的环境下是可以拿着模型做芯片的。我确信这么做会有率。但这个模型及其实现的式将永远固化在硅片中，剥夺了世界上所有进步优化它的法，包括软件优化，让GPT-OSS法被做得快、智能或进步扩展。”他表示。
Ian Buck告诉记者，DeepSeek-R1年前发布，此后模型率越来越，原因是全世界都学习了新的法并让混模型在GPU上跑得，万能胶厂家“之所以成为可能，是因为这些芯片都开放、可配置，人们找到执行混模型的新法，例如张量并行、宽并行、流水线并行，并从FP16迈向FP8、FP4。是平台的可编程给了能提升X倍的可能，让人们能用通用GPU运行得快并降低成本、增加收入。”
Ian Buck告诉记者个案例：英伟达的400名软件工程师曾花约4个月时间，进行120万小时的GPU模拟运行，让DeepSeek-R1运行得快。工程师找到了38种软件优化的式，让DeepSeek-R1在同样GPU上运行的能提升了4倍，也就是说，只通过软件优化就能让DeepSeek产生的益增加4倍。
“我们可以针对不同工作负载做得非常特定化，甚至把模型硬编码在芯片上，但这样会错过构建新法和新技术的机会。而我们发现，（如果基于可编程平台）95的优化和技术将适用于生态系统中的每个模型，帮助下个模型变得智能。”Ian Buck告诉记者。
就Groq是否也会纳入CUDA生态内，Ian Buck表示，虽然代的LPU还不行，但后续开放LPU的编程环境，后续将会讨论要通过CUDA还是其他式来开放。
为物理AI基础
英伟达在本届GTC中释放了不少物理AI面的消息。机器人面，此次英伟达出Isaac仿真框架、Cosmos和Isaac GROOT开源模型，供行业开发、训练和部署机器人，其中Cosmos 3是个统成世界生成、物理 AI 理和动作模拟的世界基础模型。自动驾驶面，英伟达出理 VLA 模型（视觉动作语言）Alpamayo 1.5，用于增强自动驾驶汽车理能力。
英伟达在物理AI域不再只提供力硬件，而是做了越来越多软件面的部署，包括入模型层面并开源模型。
Rev Lebaredian告诉记者，就目前而言，开源比任何时候都重要，英伟达在开源研究和开源技术面做了大量投入，特别是针对物理AI，因为法由公司自完成物理AI的构建。要让机器人的ChatGPT时刻到来，就须要由大起贡献。而由于英伟达处于“AI的中心”，是生态中每个人的连接者，因此相关的工作要从英伟达开始。
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就入基础的世界模型开发的原因，Rev Lebaredian向记者解释，大语言模型可以从互联网上获取语言，由AI计机找出语言的模式，然后人们终得到智能。英伟达正在用世界基础模型做类似的事。
“世界基础模型学习世界的式是基于物理定律而非语言规律。Cosmos开源，能让任何公司在计机中运行并用于各种用途，除了模型，英伟达还提供创建模型所需的数据和框架、蓝图。” Rev Lebaredian表示，之所以这么做，是因为目前距离物理AI、机器人的完成态还很远，需要开源力量动。目前很多世界模型厂商都将Cosmos用于训练、评估模型，让AI成为另个AI的老师。
就物理AI不同域的发展阶段，Rev Lebaredian则表示，对自动驾驶汽车来说，挑战已经从科学域转入工程域，只是扩大规模、探索如何让越来越多汽车上路行驶的问题。但对通用机器人而言情况截然不同，通用机器人的挑战出现在每个维度上，例如目前仍没有很好的机器人身体，没有很好的手，物理部分仍需在传感器、驱动机、电机和电池面改进。
Rev Lebaredian表示，现在的情况是，即便建造了的机器人身体，机器人也不会用，还需要太多工程师花太多时间来编程机器人，让机器人做件简单的事。现在业界正处于个非常的时刻，开始有足够的技术让机器人大脑变得有用，即将跨过这个重要门槛，现在能看到机器人的ChatGPT时刻正在到来。现在技术和应用之间的连接已经在发生，例如利用理能力可以让Cosmos中的智能体生成所需数据，用来训练机器人。
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