2025英伟达GTC大会 ：老黄的AI一条龙大计

10月29日英伟达在华盛顿开了今年第二次GTC大会。老黄还是那件皮夹克，但这次带来的，不只是新芯片，而是一整套把计算力铺到量子、基站、机器人、汽车，甚至能源系统的方案。

从大规模 GPU 部署和量子突破，到安全的 AI 工厂、机器人技术和自动驾驶，黄仁勋在 NVIDIA GTC Washington 的舞台上勾勒出了美国 AI 世纪的蓝图。

更重要的是，英伟的定位从“卖AI芯片”变成“做全栈计算生态”，从云端到终端都想要一把抓。

发布会后，市场反应很直接，股价应声上涨，盘中一度涨超6%，使得英伟达的市值增加 2300 多亿美元，来到了前所未有的 4.89 万亿美元，逼近5万亿美元。

来看看发布会都有哪些精彩内容。

首先来看通信与6G领域，英伟达宣布投资诺基亚，用10亿美元买入诺基亚2.9%的股份，合作的指向很清晰：让基站变成“会自己调度”的AI节点。他们合作发布了面向6G的AI原生无线堆栈，核心思想是更多用软件来定义和升级网络能力，减少大规模硬件更换。未来信号塔不只是发数据，还会边缘侧直接做推理，动态优化带宽和延迟，像一座座“小型AI工厂”。

诺基亚股价因此也是大幅拉升，一度涨近30%，创2021年1月以来的最高水平，总市值超400亿美元。

再说量子这块。过去量子计算像“实验室里的孤岛”，跑完还要把数据拷回普通电脑，慢、容易出错。而这次，英伟达发布了NVQLink—— 一种量子 GPU 互连技术，让量子处理器和GPU像在同一台超算里“对话”，延迟低至约 4 微秒。

黄站在一张幻灯片前说道“几乎每个能源部实验室都在与我们的量子计算公司生态系统以及这些量子控制器合作，以便将量子计算融入到未来的科学发展中。”幻灯片还重点展示了获得17 家量子计算公司、5家控制器公司、美国能源部旗下九大国家实验室的采用支持，并在波士顿设立量子研究中心。这一步不是噱头，是真正在为未来的“万量子比特时代”打地基。

第三件事，超算。英伟达和美国能源部联合建设新一代AI超级工厂，核心机群使用Blackwell系列GPU，规模上十万卡级别，目标是把训练和推理能力推到一个新高度。这不只是扩一间机房的事，而是把能源体系、建设流程和运营管理都数字化、自动化。算力变成基础设施的一部分，像水电一样按需供给。仅Blackwell和Rubin两个平台，表示就能撑起超5000亿美元的收益。

此外，机器人是这次另一条主线。英伟达把Isaac GR00T N1作为开源的人形机器人基础模型推出，强调“视觉—语言—行动”的协同：人说一句模糊的指令，机器人能拆解成一串可执行动作。它背后配套的是高保真的物理引擎，能把刚体、柔体、流体模拟得更贴近现实，让训练出来的技能在真机上更可用。生态上，从老牌机器人公司到新创团队都在对接。英伟达的角色从卖算力，转向制定“动作数据—训练—部署”的一体化标准。

自动驾驶方面，英伟达公布了新一代参考平台Drive AGX Hyperion 10。核心是更高的单芯片算力和多芯片组合能力，更适配大模型和多传感器融合，面向更高级别的自动驾驶。从2027年起，Uber计划大规模部署基于英伟达技术栈的Robotaxi，并在2028年开始提供车辆。其他传统豪华车品牌也在测试，把L4能力推到量产车的路线图里。这代表自动驾驶在算力、算法、工程落地上，开始形成一个更清晰的产业闭环。

如果要用一句话总结这场GTC：英伟达不只是在堆芯片性能，而是在把计算力像“水电路”一样铺到每个关键节点：云上有大脑，边缘有反应神经，终端有行动肌肉。

把这些放在一起看，会发现英伟达在做三件贯穿全局的事：第一，把算力的边界往外推。第二，把算力的成本和效率往下拉。第三，把生态做厚做深。

当然，挑战也不小。量子与经典的协同，要在规模化以后验证稳定性；基站侧的AI推理，必须算好能耗与维护；自动驾驶从试点到真正规模落地，涉及法规、责任划分和城市基础设施的协同；超算工厂的能源与散热管理，也要和电网、园区协调。这些都需要时间。但这次发布的价值在于，把“怎么连起来、怎么跑起来、怎么降成本”的路线讲清楚了，并把关键资源对齐到了执行层面。

今天的发布会，像是老黄递上的一张总蓝图：把地面的推理、天空的传输、背后的能源，组织成一个整体，让算力成为新的“地球循环”。等到这张蓝图的更多格子被填满，我们可能会发现，计算这件事，已经从机房里的设备，变成城市、工厂、道路、网络里的“常态背景”。设想在不远的未来，算力像水电一样随取随用，新的应用会不会像雨后春笋一样冒出来？新的人类生活方式会变成什么样？而从今天起，时间开始给出答案。