NVIDIA GTC 2025 亮点：人工智能工厂、Blackwell Ultra 和下一波创新浪潮

Why managing AI risk presents new challenges

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The difficult of using AI to improve risk management

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How to bring AI into managing risk

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Pros and cons of using AI to manage risks

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Benefits and opportunities for risk managers applying AI

在NVIDIA的GTC 2025会议上，首席执行官黄延森推出了一系列突破性的产品和举措，有望重新定义人工智能、机器学习 (ML) 和数据中心行业。这些创新不仅表明了NVIDIA对突破技术界限的承诺，也为企业利用下一代计算能力提供了重要机会。

重要公告：

布莱克韦尔超 GPU: 该下一代图形处理单元计划于2025年下半年发布，可增强内存容量，支持更大、更复杂的人工智能模型。这一进步将使企业能够以前所未有的效率处理更复杂的人工智能工作负载。
Rubin Chips 和 Vera Rubin 计算系统: 即将推出的Rubin芯片旨在加快处理器之间的数据传输速度，这是扩展AI系统无缝运行的关键因素。当与NVIDIA定制设计的Vera处理器集成时，预计Vera Rubin计算系统的性能将超过现有布莱克韦尔架构的性能。Vera Rubin 系统定于 2026 年发布，Vera Rubin Ultra 将于 2027 年发布。
费曼建筑: 费曼架构建立在维拉·鲁宾系统的基础上，计划于2028年推出，这凸显了NVIDIA对计算架构持续创新的承诺。
DGX Spark 和 DGX Station 个人 AI 计算机: NVIDIA 推出了由 NVIDIA Grace Blackwell 平台提供支持的个人 AI 超级计算机 DGX Spark 和 DGX Station。这些系统使开发人员、研究人员和数据科学家能够直接在桌面上对大型 AI 模型进行原型设计、微调和部署，从而弥合个人计算和企业级 AI 能力之间的差距。
Spectrum-X 和 Quantum-X 网络交换机: 英伟达推出了Spectrum-X和Quantum-X硅光子学网络交换机，旨在连接不同地点的数百万个显卡。这些创新显著提高了人工智能数据中心的可扩展性和效率，降低了能耗和运营成本。
NVIDIA 发电机: NVIDIA 推出了开源推理软件 Dynamo，旨在加速和扩展大规模分布式环境中的 AI 推理模型。在NVIDIA Blackwell上运行开源DeepSeek-R1模型时，该框架可将处理的请求数量最多增加30倍，从而提高了效率和性能。
NVIDIA 加速量子研究中心 (NVAQC): NVIDIA宣布计划与哈佛和麻省理工学院的科学家合作，在波士顿开设一个量子计算研究实验室。该计划凸显了该公司致力于推进量子计算技术的决心，并使 NVIDIA 处于下一代计算研究的最前沿。
人工智能工厂： NVIDIA 推出了其 AI 工厂愿景——高度自动化、人工智能驱动的数据中心，旨在生成合成数据、训练大规模模型并为下一代 AI 应用程序提供支持。这些人工智能工厂对于扩大各行各业的人工智能采用率至关重要，为企业提供持续的人工智能开发和部署所需的基础设施。

行业影响和机遇：

NVIDIA 的最新创新将改变人工智能和机器学习格局，为企业提供前所未有的计算能力和效率。引入更强大的 GPU、高级网络交换机和可扩展的人工智能解决方案，使组织能够更有效地处理复杂的人工智能模型，从而更快地获得见解和更明智的决策。

对于数据中心而言，Spectrum-X和Quantum-X网络交换机为增强可扩展性，同时降低能耗和运营成本提供了机会。这与行业越来越重视可持续和具有成本效益的计算解决方案相吻合。

NVIDIA 通过 NVAQC 涉足量子计算领域标志着一种前瞻性的方法，为量子技术的研发开辟了新的途径。这使NVIDIA及其合作伙伴成为量子计算革命的先驱，有可能为目前传统计算无法解决的问题提供解决方案。

前瞻性思维和机遇：

随着 NVIDIA 继续突破人工智能和计算的界限，企业和研究人员必须为快速变化的格局做好准备。鲁宾和费曼架构的引入表明，人工智能模型将变得更加计算密集型，因此需要更多的基础设施投资。尽早采用这些进步的公司将处于有利地位，可以获得竞争优势。

随着人工智能原生数据中心和基于光子学的网络的兴起，企业必须重新考虑如何在保持成本效率的同时扩大运营规模。投资这些下一代技术的组织将更有能力应对生成式人工智能、大规模模型训练和实时人工智能应用程序不断增长的需求。

对于像GMI Cloud这样的云提供商来说，这是一个难得的机会，可以将NVIDIA的尖端技术集成到他们的服务产品中，为客户提供无与伦比的性能和可扩展性。通过利用人工智能加速计算、优化网络和下一代 GPU，GMI Cloud 可以将自己定位为高性能 AI 基础设施领域的领导者，以满足最苛刻的企业和研究应用程序。

此外，随着人工智能工厂的兴起，希望扩大人工智能运营规模的企业将有机会访问由人工智能驱动的自动化数据中心，这些数据中心可以快速生成合成数据、训练大型模型并大规模部署人工智能应用程序。GMI Cloud已准备好支持这种转型，帮助企业整合最新的人工智能基础架构，以加速创新和部署。

随着人工智能越来越深入地融入从医疗保健到金融等行业，利用这些创新的能力将使行业领导者与追随者区分开来。战略上与 NVIDIA 发展轨迹保持一致的组织将最有能力在人工智能驱动的未来取得成功。

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