
NVIDIA GTC 2026 主题演讲 - 黄仁勋关于 AI 工厂时代的愿景
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NVIDIA GTC 2026 主题演讲 - 黄仁勋关于 AI 工厂时代的愿景
每张幻灯片页面的详细视图,包括布局、关键内容和视觉元素。
开场幻灯片,包含 NVIDIA GTC 标志和行业垂直领域图标:汽车、金融服务、医疗保健、工业、媒体、量子、零售、机器人、电信
深色背景,GTC 标志居中,下方是 9 个图标卡片
战略合作伙伴关系幻灯片,展示 NVIDIA、Palantir 和 Dell Technologies 与企业客户(Accenture、CenterPoint Energy、Hertz、Lowe's、Teton Ridge)的合作以及 Palantir 平台工具
顶部是三个带有爱心的标志,中间部分是合作伙伴标志,Palantir 工具网格,底部是 NVIDIA AI Platform 堆栈
AI 原生公司的综合生态系统图,涵盖 8 个类别:AI for Auto、客户支持、工程、医疗保健、机器人、搜索、软件开发,以及 DL/Inference Frameworks、Agent Frameworks、Frontier Model Builders、Model to Production
网格布局,公司标志按类别组织,底部是 NVIDIA AI Platform 堆栈
电影般的空中渲染,展示一架飞机飞越山区地形,演示 NVIDIA Omniverse 模拟能力
全出血电影图像,带有圆形框架
时间线显示推理计算的增长:2023 (ChatGPT),2024 (o1 - 10X models/context, 10X tokens),2025 (Claude Code - 100X models/context, 100X tokens)
水平时间线,带有三个圆形图标,代表每个时代
NVIDIA 全栈扩展到所有地区/行业。Blackwell+Rubin 管道从 $0.5T 增长到 $1T+。自 GTC DC 2025 以来的新客户:Anthropic、MetaSL、Multiple OSS、xAI、Gemini、OpenAI。CUDA 分布:60% Cloud/AI Natives,40% Hyperscalers + NCP/SCC/Sovereign AI/Industrial/Enterprise
双图表布局:管道增长的条形图,CUDA 分布的饼图
GB NVL72 'Inference King':50 倍更高的 perf/watt,35 倍更低的 token 成本(与竞争对手相比)。SemiAnalysis 的 InferenceX 使用 DeepSeek R1 0528 FP4 1K/1K 进行基准测试
两个并排的图表:每瓦 Token 数 vs 交互性,性能 vs Token 成本
输出速度基准测试(2026 年 3 月 3 日):Baseten 185,Fireworks 170,Lightning AI 99 tokens/秒。所有领先的推理端点都在 NVIDIA 上运行。Kimi K2.5 Reasoning 模型
水平条形图,按输出速度对推理提供商进行排名
核心论点:推理是工作负载,Token 是新的商品,计算是收入。视觉流程:电力 → AI Factory → Tokens → AI Agents
从左到右的流程图,带有手绘插图
Vera Rubin POD 规格:AI FLOPS 60,000 PF,内存带宽 92 TB/s,全互连带宽 260 TB/s,横向扩展基数 131,072。展示芯片到机架的演进过程
硬件展示,顶部是芯片,中间是服务器托盘,底部是完整机架
Jensen Huang 在现场主题演讲舞台上向满座的观众展示推理经济学图表
广角舞台摄影
框架显示吞吐量 (TPS/MW) 与交互性 (TPS/User) 的关系,以及定价层级:免费 (Qwen 3, $0),中等 (Kimi K2.5, $3),高 (GPT MoE 2T, $6),高级 (GPT MoE 2T 400K, $45),超级 ($150)
底部带有层级标签的散点图
Hopper 性能曲线,显示免费和中等等级之间的基线吞吐量
带有单条 Hopper 曲线的折线图
添加了 Blackwell NVL72 曲线,显示比 Hopper 提升 35 倍,延伸至高等层级 ($6)
带有两条曲线的折线图,Blackwell 为绿色
Blackwell 曲线延伸至高级层级 ($45),显示在 400 TPS/User 下的持续性能
相同的图表,带有延伸的 Blackwell 曲线
新增 Rubin NVL72 曲线:在 50 TPS 下是 Blackwell 的 2 倍,在 100 TPS 下是 2 倍,在 200 TPS 下是 3 倍,在 400 TPS 下是 10 倍
三曲线对比图
每千兆瓦收入对比:Blackwell 与 Rubin 在不同层级之间的比较。使用 Rubin 后,年度总收入从 300 亿美元跃升至 1500 亿美元(5 倍)
堆叠式 Blackwell(青色)和 Rubin(绿色)条形图
显示 Hopper → Blackwell → Rubin 性能进展的相同三曲线图
具有三条曲线的性能图
Rubin + LPX 曲线扩展到 Ultra 层级($150, 1000+ TPS/用户),在所有层级上保持比 Hopper 高 35 倍的性能
具有黄色-绿色 LPX 扩展的四曲线图
Agent 架构图:NemoClaw 位于中心,连接到多模提示(Multi-Modal Prompt)、文件(Files)、计算机使用(Computer Use)、工具(Tools)(CLI/MCP)、OpenShell、子代理(Sub-Agents)、技能(Skills)、LLM、内存(Memory)。由 Nemotron/NeMo/Dynamo/NIM 和 cuDF/cuVS/vGPU/cuOPT/AI-Q 提供支持
圆形架构图,侧面板带有发光的绿色边框
NVIDIA 是全球最大的开源 AI 贡献者(超过 400 个代码库,超过阿里云)。展示 BioNeMo、Earth-2、Nemotron、Cosmos、GR00T、Alpamayo 模型
中心图表,两侧是模型卡片
Earth-2 气候/天气 AI 模型展示,具有照片般逼真的地球渲染
分屏视图,左侧为模型卡片,右侧为大型地球
Nemotron 3 Super、NemotronVL、Nemotron VoiceChat、Cosmos Predict/Reason、GR00T N、Alpamayo 的 12 项基准测试结果。均显示顶级或 SOTA 性能
4x3 网格的基准测试结果表格
排行榜:claude-sonnet-4.6 (86.9%)、claude-opus-4.6 (86.3%)、gpt-5.4 (86.0%)、nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b (85.6%) - 最佳开放模型
水平条形图排行榜
GB200 NVL72 上的 5 倍效率和最高推理准确性。与 GLM 和 Kimi K2 在峰值吞吐量、MMLU Pro、HumanEval/MBPP、GSM8K、Global MMLU 上的比较
双图表比较:吞吐量条形图和准确率条形图
显示 Nemotron 全球采用情况的全球地图:美国、EuroLLM、Linagora (法国)、Bielik.ai (波兰)、SOOFI、Dicta (以色列)、TII (阿联酋)、HUMAIN、BharatGen/Gnani.ai/Sarvam AI (印度)、Viettel、NAVER/Trillion Labs、东京科学研究所、AI Singapore、Indosat、WideLabs (巴西)
夜间照明的世界地图,带有标记的图钉
加入 NVIDIA Nemotron 联盟的全球 AI 领导者:Black Forest Labs、Cursor、LangChain、Mistral AI、Perplexity、Reflection、Sarvam、Thinking Machines
顶部的 NVIDIA Logo 带有心形,下方两行是合作伙伴 Logo
来自 Adobe、Atlassian、Cadence、Cisco、CrowdStrike、Dassault Systemes、Palantir、Salesforce、SAP、ServiceNow、Siemens、Synopsys 的 12 个企业代理架构图。 加上 40 多个其他合作伙伴 Logo
4x3 网格的详细架构图,底部是合作伙伴 Logo 条
另外 12 个企业代理:Abridge、CodeRabbit、Cohesity、Edison、IQVIA、Mastercard、Microsoft Security、PayPal、Perplexity、小红书、Rockwell Automation、Schneider Electric
4x3 网格的架构图
与第 20 页相同的代理架构图
圆形架构图
Omniverse渲染的机器人展厅,展出 Boston Dynamics、Figure、Foxconn、Agility、1X、LG Electronics、XPENG、Disney Research 等 30 多家公司的机器人。工业机器人、人形机器人以及车辆
3D渲染的展览大厅,机器人排列在地板上
分屏显示:模拟(左侧,粉彩色)与真实世界(右侧,金属色)的机器人手臂执行装配任务
圆形框架中的并排比较
使用 NVIDIA Omniverse 创建的迪士尼《冰雪奇缘》主题村庄的逼真渲染
全出血电影渲染
异想天开的皮克斯风格 CG 场景,Jensen Huang 卡通人物在篝火旁与各种机器人和龙虾吉祥物一起烤棉花糖
全出血电影渲染
深色背景上的简洁 NVIDIA logo - 章节分隔
居中 logo
VR+LPX 的每千兆瓦收入:年度总收入从 300 亿美元到 3000 亿美元(10 倍)。三色堆叠条形图:Blackwell、Rubin、VR+LPX 涵盖所有定价层级
具有三个硬件世代的堆叠条形图
芯片对比:Rubin GPU (288GB HBM4, 22 TB/s, 50 PFLOPs NVFP4, 336B 晶体管) vs Groq 3 LPU (500MB SRAM, 150 TB/s 带宽, 1.2 PFLOPs FP8, 98B 晶体管)
并排芯片照片,下方附带规格
规模化对比:8 个 Groq 3 LPU = 4GB SRAM,1,200 TB/s(比 Rubin 快 55 倍),9.6 PFLOPs,784B 晶体管。“联合极限性能处理器”
并排显示,Groq 芯片倍增
Dynamo 推理架构:Vera Rubin NVL72 处理 Prefill+Decode Attention,Groq 3 LPX 处理 Decode FFN。KV Cache 共享,激活双向交换
包含三个组件的技术架构图
Groq 3 LPX 机架:315 PFLOPS AI 推理,128GB SRAM,40 PB/s 带宽,256 个芯片,640 TB/s 向上扩展。2H26 可用。显示机架和节点细节,包含 8 个 LPU、FPGA、主机 CPU、BF4
产品照片,右侧附带规格列表,下方附带详细的节点图
AI Labs: Anthropic, Cursor, Meta, OpenAI, Perplexity, Black Forest Labs, Cohere, Harvey, Mistral AI, OpenEvidence, Runway, Thinking Machines. Cloud: AWS, Google Cloud, Azure, Oracle, CoreWeave, Crusoe, Lambda, Nebius, NScale. OEMs: Dell, HPE, Lenovo, Supermicro, 等。
产品照片在左,三层合作伙伴网格在右
Cloud partners: Meta, Oracle, CoreWeave, Crusoe, Lambda, Nebius, NScale, together.ai. OEMs: Cisco, Dell, HPE, Lenovo, Supermicro, ASRock, ASUS, COMPAL, Foxconn, 等。256 Vera CPUs, 300 TB/s LPDDR5X
产品照片在左,两层合作伙伴网格在右
Cloud: CoreWeave, Crusoe, CREN, Lambda, Mistral AI, Nebius, Oracle, Vultr. OEMs: AIC, Cloudian, DDN, Dell, HPE, Hitachi, IBM, MinIO, NetApp, Nutanix, 等。5x Tokens/sec, 50 Tb/s, 16TB Shared Context/GPU
产品照片在左,两层合作伙伴网格在右
Complete system: 1GW AI Factory comparison X86+Hopper (600K GPUs, 1.2 ZFLOPS, 2M TPS) vs Vera Rubin (300K GPUs, 16 ZFLOPS, 700M TPS). 显示所有 7 个芯片和 6 种系统外形尺寸
顶部是比较表,芯片/托盘图像分两行,底部是机架
Three-generation roadmap: Blackwell (2024), Rubin (2026), Feynman (2028). 每个都包含芯片阵容、机架系统。Feynman 引入了 Die Stacking Custom HBM, LP40 NVLink, Rosa CPU, BlueField-5, NVLink 8 CPO
从左到右的演进,带有堆叠的硬件渲染图
基础设施规模的极限协同设计。三个层级:参考设计(Rubin DSX、DSX Ecosystem、Omniverse DSX Blueprint),库/API/软件(DSX Max-Q、DSX Flex、DSX Exchange、DSX Sim),芯片/系统/设施(电力 → 液冷)
三层水平架构,底部为AI工厂渲染图
大规模AI工厂数据中心的光线追踪航拍图,展示了成排的液冷服务器机架
全出血电影级渲染
DSX Flex、DSX Max-Q、DSX Sim、DSX Exchange 合作伙伴列表。每个类别包含40多个合作伙伴,包括CoreWeave、Crusoe、Digital Realty、NSCALE、Red Hat、Dell、Cadence、Siemens、VAST、WEKA等。
四象限合作伙伴网格,底部为工厂渲染图
NVIDIA Space-1发布:Vera Rubin计算模块,专为卫星部署而设计
左侧为芯片渲染图,右侧为太阳能电池板卫星阵列,背景为地球
GitHub star历史图表,显示openclaw/openclaw在2026年超过facebook/react和torvalds/linux。以龙虾吉祥物为特色
带有吉祥物插图的Star历史图表
终端截图显示了 nemoclaw 的安装 (curl -fsSL nvidia.com/nemoclaw.sh | bash) 和启动 (nemoclaw onboard)
堆叠的终端窗口截图
通用 Agent 架构:位于中心的 Agent 连接到多模提示(Multi-Modal Prompt)、文件、计算机使用、工具 (CLI/MCP)、子 Agent、技能、LLM(多个提供商)、内存
手绘风格的圆形架构图
传统 IT 模型:企业 IT 支出 → 软件/SaaS + GSI → 文件 → 数据中心
垂直流程图,仅左侧
新模型:企业信息工作者 → 软件/SaaS + GSI + AI Providers + AI Natives → Tokens → AI Factories。并排前后对比
双栏前后对比
深色背景上的 NVIDIA 徽标
居中徽标
逼真的水/波浪模拟场景,显示带有动态水渲染的工业水闸机制
全出血电影渲染
圣何塞 GTC 2026 大会场地的 3D 渲染鸟瞰图,带有 NVIDIA 品牌建筑和活动空间
带有 GTC 徽标叠加的电影城市渲染
演讲者阵容:Sarah Guo(第 3 次亮相),Alfred Lin(第 2 次,2026 年主持人首次亮相),Gavin Baker(第 2 次,2026 年主持人首次亮相)。 此外还有 20 多位演讲者,包括 Harrison Chase、Michael Dell、Anirudh Devgan 等。
顶部大型卡片中显示三位特色演讲者,下方是较小的演讲者卡片网格
250 多个公司徽标,包括 ABB、Apple、Adobe、Anthropic、AWS、比亚迪、Cisco、CoreWeave、Disney Research、Meta、Microsoft、OpenAI、Samsung、Tesla、Uber、Walmart、Xiaomi 等等
密集的徽标网格,底部是 3D 场地渲染图
圆形飞轮图:突破 → 开发者 → 安装基数 → 生态系统 → 返回到突破
黑色背景上的居中圆形图
GeForce GTX 1080 显卡的产品主图 - CUDA 游戏根源的历史参考
黑色背景上的居中产品照片
《霍格沃茨之遗》游戏截图,开启 DLSS 5,展示 3D 引导的神经渲染质量
全出血游戏截图
EA Sports FC 截图,宣布 DLSS 5 3D 引导的神经渲染
全出血游戏截图
1200 亿美元的结构化数据生态系统图,显示 cuDF 加速 CSP 引擎(AWS、GCP、Azure)、商业 OSS 平台(Clickhouse、Cloudera、Databricks)、专有引擎和 OSS 引擎(DuckDB、Pandas、Polars、Spark)
cuDF 位于底部并连接到所有层的网络图
非结构化数据生态系统:数以百计的泽字节呈指数级增长。 cuVS 加速跨企业数据库、CSP 引擎、OSS 引擎(Elasticsearch、FAISS、Milvus 等)的向量搜索
cuVS 位于底部的网络图
IBM watsonx.data 与 NVIDIA cuDF:订单到收款数据市场更新时间从 15 分钟降至 3 分钟,成本节省 83%(CPU 与 GPU 相比)。引述来自 Nestle 首席信息官 Chris Wright
顶部引用,左侧架构图,右侧条形图
Nestle 制造设施的航拍照片
全出血照片
Dell AI 数据平台与 NVIDIA cuVS/cuDF:企业数据处理时间从数小时缩短至数分钟(10TB,速度提高 3 倍)。引述来自 NTT DATA 首席执行官 Abhijit Dubey
顶部引用,左侧 Dell 架构图,右侧基准图表
Google Cloud AI Hypercomputer 与 cuDF:A/B 实验平台从 45k 个 CPU 减少到 1k 个 GPU,成本节省 76%。引述来自 Snap 首席信息官 Saral Jain
顶部引用,左侧 Google Cloud 架构,右侧节省图表
完整合作伙伴关系概述:客户(baseten、CrowdStrike、GM、Puma、Salesforce、Snapchat 等),Google 服务(Vertex AI、GKE、BigQuery 等),NVIDIA AI 平台堆栈
三层合作伙伴关系布局
完整的 AWS 合作伙伴关系:客户 (CrowdStrike, databricks, OpenAI, Perplexity, Palantir 等), AWS 服务 (Braket, EKS, Nitro Enclaves, SageMaker AI, EC2 等)
三层合作伙伴关系布局
完整的 Azure 合作伙伴关系:客户 (Anthropic, BlackRock, BMW, Krones, Rockwell, Synopsys), Azure 服务 (Foundry, Windows 365, Fabric, AKS, Copilot, Bing)
三层合作伙伴关系布局
完整的 Oracle 合作伙伴关系:客户 (Cohere, Fireworks AI, Neospace, Siemens, Uber, Zoom), OCI 服务 (Superclusters, AI Database, Generative AI, Data Science, OKE)
三层合作伙伴关系布局
完整的 CoreWeave 合作伙伴关系:客户 (Canva, Cohere, Cursor, Mercado Libre, Mistral AI, Morgan Stanley, OpenAI, Runway), 服务 (W&B Models/Training/Inference/Weave, CoreWeave Inference/Slurm/K8s/Compute/Storage/Mission Control)
三层合作伙伴关系布局
关于此幻灯片和基础演示文稿内容的常见问题。
主要公告包括 Vera Rubin NVL72 系统,其性能是 Blackwell 的 2 倍;NVIDIA Groq 3 LPX(一种新的基于 LPU 的推理加速器,具有 315 PFLOPS 和 128GB SRAM);完整的 Vera Rubin 平台,具有 7 个芯片和 5 个机架系统;2028 年的 Feynman 架构路线图;NVIDIA Space-1 卫星计算模块;以及用于基础设施规模部署的 DSX AI Factory Platform。
Vera Rubin 在 50 和 100 TPS/User 下的吞吐量比 Blackwell NVL72 提高了 2 倍,在 200 TPS 下扩展到 3 倍,在 400 TPS 下扩展到 10 倍。 具有 Vera Rubin 的 1GW AI 工厂仅使用 30 万个 GPU(而 X86+Hopper 则使用 60 万个),同时提供 16 ZFLOPS(而 1.2 ZFLOPS)和每秒 7 亿个 token。 它释放了每千兆瓦 1500 亿美元的年收入机会,比 Blackwell 增加了 5 倍。
NVIDIA 和 Groq 正在联合两种具有极致性能的处理器:Rubin GPU(288GB HBM4,50 PFLOPs),用于计算密集型预填充操作;以及 Groq 3 LPU(150 TB/s SRAM 带宽),用于带宽密集型解码操作。 NVIDIA Dynamo 协调拆分,将预填充发送到 Vera Rubin NVL72,并将解码 FFN 发送到 Groq 3 LPX,与单独使用 Hopper 相比,性能提高了 35 倍。
NemoClaw 是 NVIDIA 用于 OpenClaw 的参考实现,OpenClaw 是一个用于构建专用 AI 代理的开放代理工具包。 它提供多模式提示处理、文件处理、计算机使用、通过 OpenShell 沙箱的 CLI/MCP 工具、子代理、技能、LLM 集成和内存。 它由 Nemotron 3 Super(OpenClaw 的最佳开放模型,在基准测试中达到 85.6%)提供支持,并利用 cuDF、cuVS、vGPU 和 cuOPT 实现 GPU 加速的代理功能。
NVIDIA 根据模型大小和交互性提出了五个推理层级:免费(Qwen 3, 235B, 32K 上下文, 0 美元)、中等(Kimi K2.5, 1T, 128K, 3 美元)、高(GPT MoE 2T, 128K, 6 美元)、高级(GPT MoE 2T, 400K, 45 美元)和 Ultra(GPT MoE 2T, 400K, 150 美元)。 Vera Rubin + LPX 可以在所有层级实现盈利服务,从而释放每千兆瓦 3000 亿美元的年度总收入。
超过 24 家主要企业展示了代理架构:Adobe、Atlassian、Cadence、Cisco、CrowdStrike、Dassault Systemes、Palantir、Salesforce、SAP、ServiceNow、Siemens、Synopsys、Abridge、CodeRabbit、Cohesity、Edison、IQVIA、Mastercard、Microsoft Security、PayPal、Perplexity、小红书、Rockwell Automation 和 Schneider Electric。
Vera Rubin NVL72 的发布合作伙伴包括 AWS、Google Cloud、Microsoft Azure、Oracle Cloud、CoreWeave、Crusoe、Lambda、Nebius 和 NScale。 该演示文稿还展示了与每个提供商的特定服务(例如,Amazon SageMaker AI、Google Vertex AI、Azure Foundry、OCI Superclusters)的深度集成。 OEM 合作伙伴包括 Dell、HPE、Lenovo、Supermicro、Foxconn 等。
NVIDIA 描述了“从 SaaS 到 Agent-as-a-Service 的企业 IT 复兴”。 企业 IT 支出的传统模式通过软件/SaaS 和 GSI 流向数据中心,转变为由软件/SaaS、GSI、AI 提供商和 AI 原生公司支持的企业信息工作者——所有这些都从 AI 工厂消耗 token。 这代表着一个根本性的转变,即计算成为收入,而 token 成为新的商品。
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