AI经济与Tokens化 - Tokens是用于检索或生成信息的新型"货币"，推动AI经济发展，需要大量算力支持[1] - AI推理模型复杂度提升需要更高准确性，组织机构需遵循预训练、后训练和测试时的扩展流程[1] - NVIDIA愿景聚焦构建跨行业"AI工厂"，涵盖企业IT、云计算到机器人技术[1] NVIDIA芯片技术进展 - 发布Blackwell超级AI工厂平台GB300 NVL72，AI性能比GB200 NVL72提升1.5倍[6] - 公布芯片路线图，支持从Hopper系列升级到Rubin/Feynman系列，Rubin Ultra采用四掩模版GPU，FP4精度达100 petaFLOPS，搭载1TB HBM4e存储器[6] - 新款Vera CPU拥有88个Arm核心，性能是Grace CPU两倍，功耗仅50W，更新周期两年[6] - 推出Spectrum-X硅光子学产品，可横向扩展至数百万GPU，节省数兆瓦电力[6] 系统与基础设施 - 发布DGX SuperPOD GB300，配备36个Grace CPU和72个Blackwell GPU，AI性能比Hopper系统高70倍[10] - 采用第五代NVLink技术和大规模共享内存系统，可扩展至数千个GB超级芯片[10] - 推出1 petaFLOPS的个人超级计算机系统GB10，针对桌面优化微调与推理[14] 软件生态系统 - Dynamo开源框架提升AI推理效率，可使GPU的Tokens生成能力提升30倍以上[19] - Halos平台整合自动驾驶安全系统，覆盖从芯片到算法全链条[20] - CUDA-X拥有超100万开发者，成为最受欢迎的AI编程工具包[23] - 发布Isaac GR00T N1人形机器人基础模型，采用双系统架构模拟人类决策与反射[25] 行业应用拓展 - Aerial平台构建端到端AI驱动的6G技术栈，与T-Mobile等合作开发原生AI网络[23] - Omniverse-Cosmos平台支持机器人训练与场景微调，与DeepMind合作开发物理引擎[25] - 软件专业技术是NVIDIA核心优势，推动高性能芯片在HPC、自动驾驶等领域的应用[25]