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作者 | 王萌 阿虎

編輯 | 石瀨

“閃閃發(fā)光的新夾克”為AI界帶來了2025年的開幕大秀。

1月7日，CES 2025現(xiàn)場，習(xí)慣身穿一身皮革夾克的英偉達創(chuàng)始人兼CEO黃仁勛，一亮相就開始玩梗：“我的夾克好看嗎？”

作為全球消費電子領(lǐng)域的風(fēng)向標，CES（國際消費類電子產(chǎn)品展覽會）猶如科技界的“奧林匹克”，吸引著眾多目光。

而黃仁勛無疑是今年展會最受關(guān)注的科技大佬之一。數(shù)據(jù)、算力和算法是AI的三大支柱，而手握英偉達的黃仁勛無疑是AI時代最會賣鏟子的人。

在座無虛席的會場里，他一口氣發(fā)布了新顯卡、新AI模型、機器人等方面的產(chǎn)品，同時也宣布了英偉達的未來愿景，包括如何推動游戲、個人計算甚至自動駕駛的發(fā)展。

X網(wǎng)友調(diào)侃老黃這一次的發(fā)布架勢，頗有“下一位喬布斯”的味道。

網(wǎng)友制作的梗圖

我們好奇的是，令人眼花繚亂的演示背后，有什么和AI密切相關(guān)的信息？2025年，英偉達又看好哪些AI方向？對內(nèi)容創(chuàng)作者來說又有哪些值得關(guān)注的亮點？

世界模型上線即開放，

還有2個萬億美元級新機會

1. 新顯卡和AI芯片

在內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域，消費級顯卡和AI芯片的升級會極大提升創(chuàng)作效率。對于大多數(shù)創(chuàng)作者來說，這一次可能會是入坑的好機會。畢竟AI創(chuàng)作，尤其是視頻創(chuàng)作苦硬件久矣。

在英偉達老牌專業(yè)的芯片領(lǐng)域，黃仁勛就帶來了消費級GeForce RTX 50系列顯卡，包括RTX 5090、RTX 5080、RTX 5070 Ti和RTX 5070。

RTX 50系列顯卡提供的性能提升將極大地加速視頻渲染、3D建模和AI輔助創(chuàng)作的效率，為未來更復(fù)雜的AI應(yīng)用做好了準備。

其中，RTX 5070售價549美元，可以提供和RTX 4090級別的性能，價格僅是4090的1/3，而旗艦版RTX 5090售價1999美元。

近2000美元的花費確實不小，但考慮到游戲性能，相信很多人會覺得是值得的。官方Demo顯示，如果運行《黑神話·悟空》就會是這樣的效果：

《賽博朋克2077》效果

“皮衣刀客”黃仁勛為了銷售也是拼了，他的營銷話術(shù)刀刀“致命”。

他提到：“世界上并沒有那么多細分領(lǐng)域。大多數(shù)愛好者如果想要最好的，即使稍微降低一點配置、節(jié)省100美元，他們也不在乎。你可能已經(jīng)在顯示器和揚聲器上投資了約1萬美元。在這種情況下，你肯定會選擇最好的配置。”

這么想來，誰看了全新一代的RTX Blackwell GPU不說一句“真香”？

2. Cosmos世界模型

除了備受關(guān)注的消費級顯卡外，黃仁勛還推出了名為“Cosmos”的世界模型。

簡單來說，世界模型指的是讓AI能夠理解并將學(xué)到的策略遷移到物理世界中，這個模型需要理解重力、摩擦力，知道幾何和空間關(guān)系、因果關(guān)系、物理永恒性……它的目標是模擬出和真實世界完全一致的狀況。

官方數(shù)據(jù)顯示，Cosmos世界模型在2000萬小時的數(shù)據(jù)上進行訓(xùn)練，能夠?qū)⑽谋?、圖像、視頻作為輸入，生成虛擬世界場景和視頻。

值得一提的是，這2000萬小時的訓(xùn)練數(shù)據(jù)都實打?qū)嵉奈锢硎澜缯鎸崝?shù)據(jù)。其實，英偉達去年就被曝瘋狂抓取互聯(lián)網(wǎng)上的視頻數(shù)據(jù)，但他們拒絕透露訓(xùn)練數(shù)據(jù)的具體來源，一度引發(fā)了版權(quán)爭議。

因此，有分析認為這也是為什么Cosmos上線后宣稱“開放許可”，而非“開源”。Cosmos發(fā)布后不到1天，就在Github上狂攬2.5k星標。（項目地址：https://github.com/NVIDIA/Cosmos）

3. 個人AI超級計算機

是時候在家中跑大模型了！

這次發(fā)布會上的壓軸產(chǎn)品當屬“桌面級AI超算”Project Digits。

它是一款售價3000美元的微型設(shè)備，同樣搭載的是新款A(yù)I芯片GB10 Grace Blackwell，主要面向的是希望在家里能夠跑AI大模型的開發(fā)人員、AI愛好者和學(xué)生。

更重要的是它的體型非常小巧，從現(xiàn)場展示來看，Project Digits寬度大概是一個普通咖啡杯的寬度，但高度僅僅是咖啡杯的一半。

Project Digits相比當年英偉達捐贈給OpenAI的DGX-1計算機體積完全不在一個量級

去年，前谷歌CEO Eric Schmidt在演講中將AI類比于電力。他提到，電力的出現(xiàn)并沒有直接創(chuàng)造更多的生產(chǎn)力，而是在30年后，因電力而出現(xiàn)的分布式電源改變了車間布局，才促成了生產(chǎn)力的飛躍。

這一觀點放在今天的AI上同樣適用，通過讓個人用戶也能部署復(fù)雜的AI模型，生產(chǎn)力的中心可能會從集中式的企業(yè)轉(zhuǎn)向更加分散的個人和小團隊。

Project Digits工作站

這種算力普及很有可能會像電機的出現(xiàn)一樣，為生產(chǎn)者帶來結(jié)構(gòu)性的變化，英偉達顯然正試圖扮演一個改變生產(chǎn)力結(jié)構(gòu)的催化劑角色。未來，人人擁有AI將成為可能。

4. 2個“萬億美元級”：自動駕駛+智能體AI

有意思的是，這次會上，黃仁勛還多次提到“萬億美元”這個數(shù)量級。

比如，截至目前，全球有數(shù)十億輛車，都將在未來逐步變成高度自動化、完全自動化駕駛。黃仁勛預(yù)測，自動駕駛很可能是第一個萬億美元級的機器人產(chǎn)業(yè)，并發(fā)布了英偉達的汽車處理器“Thor”，同樣也是一款通用機器人處理器。

他和14款機器人一同站在舞臺上的那一刻，仿佛“人形機器人的時代”真的到來了。

此外，黃仁勛在現(xiàn)場展示了具有“Teat-Time Scaling”功能的智能體AI，支持網(wǎng)絡(luò)搜索、語義搜索等工具，甚至能生成播客。

他表示：“全球有10億知識工作者，AI智能體很可能成為下一個萬億美元級產(chǎn)業(yè)。它將是新的數(shù)字勞動力，為我們工作并和我們一起工作。”

演講中黃仁勛為我們介紹了Scaling law的三個階段——預(yù)訓(xùn)練、后訓(xùn)練和“推理”。

新的“推理”部分實現(xiàn)了AI在實際使用中持續(xù)優(yōu)化，判斷產(chǎn)生所需答案類型時的實際計算需求，因而只要投入足夠的計算資源和采用更復(fù)雜的算法，AI的智能水平就能持續(xù)提升。

AI擴展定律圖示

什么是AI領(lǐng)域下一個“必爭之地”

在開幕演講之后，英偉達創(chuàng)始人兼CEO黃仁勛還接受了全球媒體的深度采訪，剖析了英偉達新動作之后的考量。

比如，和AI行業(yè)最相關(guān)的世界模型Cosmos，未來可以應(yīng)用在影視、游戲，自動駕駛以及機器人等行業(yè)。

因此，英偉達入局的“世界模型”，同樣吸引了一眾科技巨頭競相追逐。

據(jù)TechCrunch報道，谷歌DeepMind組建了一支專門的世界模型團隊，前OpenAI研究員Tim Brooks擔(dān)任項目負責(zé)人。另外，DeepMind上個月發(fā)布的Genie，便有世界模型的雛形。

Genie可根據(jù)單張圖或文字描述，生成可交互的3D世界

前兩個月，“AI教母”李飛飛的World Labs已籌集超2億美元，用于構(gòu)建“大世界模型”。更讓人耳熟能詳?shù)氖荗penAI的Sora，在去年2月份發(fā)布之初憑借“世界模型”標簽一度引發(fā)行業(yè)熱議。

世界模型之外，黃仁勛還不止一次在公開場合提到AI Agents的重要性，以及暗示機器人時代即將到來。

他認為，我們會擁有超級智能的AI助手，完成寫作、分析問題、編寫軟件、設(shè)計芯片等各種任務(wù)，他們會在你需要的時候為你服務(wù)。這將是未來的模樣。

頻頻的投資動作，無疑也顯示了英偉達對AI領(lǐng)域的關(guān)注側(cè)重。據(jù)官方報道顯示，2024年英偉達在具身智能方向出手了8次，在大模型領(lǐng)域投資了14次。

除了具體產(chǎn)品以外，黃仁勛還講起了十年前在英偉達前幾代產(chǎn)品生產(chǎn)研發(fā)中走過的一些彎路，被網(wǎng)友調(diào)侃大有“憶苦思甜”的味道，同時也為我們傳達一個這樣的觀念——英偉達并非執(zhí)著于AI，而是執(zhí)著于算力。

這一點，從其多年來的技術(shù)路線和產(chǎn)品布局中就能看得一清二楚。從早期的“戰(zhàn)術(shù)核顯卡”，到后來CUDA的開發(fā)，再到因為太過追求算力而折戟的手機芯片，英偉達似乎總是專注于提升硬件的計算性能，而非僅僅針對某一領(lǐng)域。

正如他曾在之前采訪中提到過的觀點：“算力越高，價格越低，開發(fā)者和用戶能創(chuàng)造的東西就越多，總有人能用它做出一些新東西。”

至少，強大的算力會大大縮短內(nèi)容創(chuàng)作的時間，使內(nèi)容中呈現(xiàn)更多更豐富的細節(jié)成為可能。畢竟，逼真的物理模擬、精細的面部表情生成都需要大量的算力資源。這對AI圖像視頻類產(chǎn)品的商業(yè)落地應(yīng)用尤為重要。

OpenAI創(chuàng)始人Sam Altman也曾表示，算力的突破是生成式AI技術(shù)跨越式發(fā)展的核心。

顯然，正是英偉達對算力的執(zhí)著，為AI的迅猛發(fā)展提供了基礎(chǔ)。

而如今正當AI的發(fā)展進入到需要更多算力的時候，老黃再次出手，并以一種新的產(chǎn)品形態(tài)將更強的AI算力供給更廣泛的個人，相信無論是AI行業(yè)從業(yè)者還是期待新玩法的AI玩家，都能在不久的將來看到這場變革的最新成果。

    

     

      

       

        

       
       

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