“切勿错过AI的决定性时刻！”

当黄仁勋在英伟达GTC上提出这个观点时，可能很多和我一样的普通人并没有把它放在心上，毕竟当时的AI应用少之又少，懂得在家里部署本地AI绘画的只有极少数数码爱好者，而相对大众的大语言模型给人们带来的也只有一时的新鲜感。

当然，现在看来，那个时间点可能确实是AI的决定性时刻。

今天凌晨，被誉为AI风向标的英伟达GTC4在加州圣何塞SAP中心正式举行，万众瞩目的英伟达创始人兼执行长黄仁勋登台发表主题演讲《见证AI的变革时刻》。老黄诚不欺我，我们确实见证了一场AI的变革时刻。

（图源：techovedas）

在这场两个小时的演讲中，黄仁勋公布了该公司迄今为止最强的AI加速卡——BlackwellGB超级芯片系统，预先配置好整套系统的完整版GB服务器，以及英伟达在AI软件（NIM微服务）、Omiverse云（模拟地球）、具身智能（机器人）等技术方面的最新进展。

老黄带来的这一波AI芯片基础设施到底有多强大？将给AI大模型产业带来什么改变？一起来看。

在人工智能领域，计算速度是至关重要的。为了在最短的时间里，完成大量同质化数据的并行运算，就需要给GPU投喂大量的数据，训练出一个复杂的神经网络模型，可以说GPU就是AI大模型训练平台的基石，甚至是决定性的算力底座。

因此，本次演讲的主角自然是英伟达的老本行「BlackwellB」GPU芯片。

（图源：英伟达，现场对比Blackwell架构和GraceHopper架构的GPU）

作为NVIDIABlackwell架构首款新产品，BlackwellB基于台积电的4nm工艺打造，采用了将两个die连接成一个GPU的双芯设计，因此每个GPU芯片上拥有亿个晶体管。

比起上一代GHGPU上的亿个晶体管，BlackwellBGPU算是一次相当大的突破，甚至还契合了摩尔定律，即「集成电路上可容纳的晶体管数目大约每隔18个月便会增加一倍」。

（图源：英伟达）

黄仁勋表示，在这样的架构升级下，BlackwellB的AI性能可达20PFLOPS，而H仅为4PFLOPS，理论上可以为LLM（大语言模型）的推理提升0倍的工作效率，额外的处理能力将使人工智能公司能够训练更大、更复杂的模型。

更离谱的是，在B的基础上，老黄还推出了完全体AI芯片组——BlackwellGB，由两个BlackwellBGPU和一个基于Arm的GraceCPU组成。

在参数为亿的GPT-LLM基准测试中，英伟达称GB的性能是H的7倍，而训练速度是H的4倍。

（图源：英伟达）

这AI性能，已经形成代差水平了。

当然，如果GB还不能满足你的需求的话，英伟达还准备了一系列由BlackwellGB组成的服务器阵列，最高可以实现由72片BGPU组成的GBNVL72系统，FP8精度的训练算力高达PFlops，达到了可以和前代DGXSuperPod超级计算机集群的水平。

（图源：英伟达）

更重要的是，与H相比，它可将成本和能耗降低到原来的25分之一。

在今年年初的时候，美国知名杂志《纽约客》报道，ChatGPT每日耗电量或超过50万千瓦时，相当于美国家庭平均用电量的1.7万倍。正如马斯克所说，在可以预见的未来，电能短缺将成为制约AI发展的主要因素。

（图源：