人工智能基础设施与计算平台 - 英伟达CEO黄仁勋强调AI将成为像互联网和电力一样的基础设施，公司定位为AI基础设施核心提供商 [1] - 发布扩展版Blackwell平台Blackwell Ultra AI，重点提升推理性能 [4] - 推出Grace Blackwell GB300系统，推理性能提升1.5倍，HBM内存容量增加1.5倍，网络连接能力翻倍 [8] - GB300系统达40 PFLOPS，相当于2018年Sierra超级计算机性能，六年内性能提升4000倍 [9] - 预告Vera Rubin超级芯片性能是GB300的3.3倍，CPU内存容量是Grace的4.2倍，预计2026年下半年量产 [10] - 宣布推出NVLink Fusion技术，支持构建百万级GPU规模的AI工厂，兼容多种ASIC芯片 [11][13] AI技术演进方向 - 提出Agentic AI概念，具备目标拆解、方案思考、后果评估和执行计划的能力 [5] - Agentic AI本质是数字机器人，遵循"理解、思考、行动"的闭环 [6] - Physical AI可理解真实世界物理规律，是机器人革命基石 [8] - 开发GR00T-Dreams系统自动生成机器人训练视频，Isaac GR00T-Mimic工具扩展人类演示数据 [25][26] - 与DeepMind和Disney合作开发物理引擎Newton，计划7月开源，完全支持GPU加速 [26] - 更新类人机器人基础模型Isaac GR00T N1.5，提升环境适应能力和任务成功率 [28][29] 计算架构创新 - 开发量子经典计算平台，预测未来超级计算机将集成GPU、QPU和CPU [22] - 存储架构变革方向为将计算节点嵌入存储机架，前端配备GPU [22] - CUDA生态形成正向循环：安装量增长推动开发者创建更多库和应用 [21] - 采用COOS-L新工艺实现大规模芯片制造，开发7.2TB/s的NVLink交换机 [9] - 推出RTX Pro Enterprise全能服务器，支持多模态AI应用和游戏 [14] 产品布局与合作伙伴 - 将在中国台湾建立宇宙飞船风格办事处NVDIA Constellation [1] - 联合台积电、富士康在中国台湾建设AI超级计算机 [16] - Project DIGITS个人AI计算机DGX Spark全面投产，即将上市 [18] - 展示个人超级计算机DGX Station，可运行1万亿参数大模型 [18] - 推出Lepton平台连接开发者与全球GPU资源，合作伙伴包括CoreWeave、软银等 [19] - 云服务提供商已采纳Grace Blackwell系统，包括Twitter等平台 [8]