所属合集： 半导体投资者演示文稿案例
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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