导读
这场演讲正值英伟达一周横跨欧洲的行程之后——巴黎、伦敦、斯德哥尔摩、都柏林，公司承诺向欧洲科技生态投入近100亿美元，与12,000多家伙伴合作。" 配套的DSX AI工厂平台可把冷却用水减少最高100%，用最高30%更少的电力产出同样的AI算力。
GTC Berlin为期三天，在STATION-Berlin有100多场关于智能体AI、机器人、物理AI、开放模型和加速计算的议程，而黄仁勋的主题演讲是全场焦点。
开场：欧洲企业都在和英伟达做AI
黄仁勋开场先问了一个问题：欧莱雅、Revolut、Spotify、默克、沃达丰、Zara、保时捷、雀巢和汇丰有什么共同点？答案是：它们都是欧洲公司，而且都在与英伟达合作做AI。
这场演讲正值英伟达一周横跨欧洲的行程之后——巴黎、伦敦、斯德哥尔摩、都柏林，公司承诺向欧洲科技生态投入近100亿美元，与12,000多家伙伴合作。"经过计算机行业几十年的进步，我们正站在一次新工业革命的起点。"黄仁勋说。
他把AI解释为一个"五层蛋糕"：能源驱动先进计算机，计算机组成AI工厂，AI工厂生成Token和数字智能，模型运行其上，最终整合进每一个应用。"远在AI模型出现之前，基础设施就必须先存在，"他说，就像互联网先需要网络、电先需要电网一样。
"想进入这个AI经济，你不能只是消费AI，你要生产AI，"黄仁勋说。"这一切完全可以在欧洲做到，而且我们已经开始了。"
AI工厂有了新形态：DSX POD
黄仁勋把英伟达的全栈AI工厂——覆盖硬件、系统软件、CUDA-X库和模型——定义为建设和运营AI基础设施的完整平台。"这就是今天英伟达所造的东西，也是我们让欧洲进入AI生态、AI经济的根基。"
他表示，已经全面量产的Vera Rubin把英伟达的计算平台从模型和大语言模型扩展到了处理整个AI智能体，并展示了多款最新的机架级硬件。
随后他发布了NVIDIA DSX POD：一个完整的Vera Rubin AI工厂参考设计，由合作伙伴在模块化集装箱内建造，出厂前完成集成和验证。借助DSX POD，只要现场水电就绪，部署时间可以从六个月缩短到仅14天。"这是一次对全球供应链的彻底改造，"黄仁勋说，"它将改变人们安装和建设数据中心的方式，希望由此让速度提上来。"
配套的DSX AI工厂平台可把冷却用水减少最高100%，用最高30%更少的电力产出同样的AI算力。
智能体是新平台，安全是个工程问题
黄仁勋说，智能体会思考、推理、迭代和使用工具，越有用，消耗的Token就越多。他把一个智能体拆成五个要素：模型、负责编排工作与记忆的框架（harness）、隔离框架的沙箱、知识、工具。这样的智能体不只是回答问题，还能调用知识、通过工具行动。
"最重要的是确保智能体安全。"自主智能体可以访问文件、资源、网络和工具，因此它的权限应当最小化，并受到监控。
英伟达给出的答案是新发布的NVIDIA OpenShell参考架构：基于开源的OpenShell运行时——一个策略可控、内核级沙箱的全栈设计，位于智能体和它所能影响的系统之间。权限、策略执行和监控都必须动态适应，"每一次智能体启动，它的权限都不一样。"
开放模型：把专业知识变成优势
黄仁勋把英伟达的开放模型定位为各行业打造专用AI的起点：语言模型Nemotron、世界基础模型Cosmos、人形机器人GR00T、自动驾驶Alpamayo、量子-经典计算Ising、物理AI的Earth-2。
"我们就是前沿，"他说。英伟达提供模型、数据和复现脚本，企业可以用自己的数据对模型做后训练，把专有数据变成他所说的"主权智能"。"你可以从Nemotron这样非常强的开放模型出发，用自己的数据为你的场景后训练，得到超级智能。这是非常合理的做法，而所有技术今天都已具备。"
给智能体一个知识层
黄仁勋随后介绍了NVIDIA Agent Knowledge Foundation：一组把智能体与企业数据连接起来的模型和库，覆盖文档中的非结构化信息和数据库中的结构化数据。他重点提到用于文档解析、查询嵌入和相关性重排的Nemotron工具，以及从结构化数据中做预测的新模型Kumo。"最终让这些智能体成为超级智能体的，是你给它们接入了公司的知识。"
CUDA-X：智能体的吃饭家伙
CUDA-X是遍布科学、工程、研究和创意领域的加速库集合，英伟达的加速计算平台上有超过1,100万开发者。黄仁勋说，这些库可以加速模拟器、求解器和数据处理引擎——正是智能体干活时要调用的工具。"CUDA-X给智能体的，正是这个行当的吃饭家伙。"
智能体的实地演示来自三个行业：Lila Sciences的智能体用虚拟实验指导自动化实验室设计潜在的B细胞淋巴瘤疗法；西门子Erlangen工厂的智能体在新产品量产前先在数字孪生中测试生产方案；达索系统的工程智能体通过仿真发现问题并改良车辆设计。
电信：基站就是分布式AI基础设施
黄仁勋说，AI正在改造电信：提升频谱效率，并把信号塔变成分布式AI基础设施。他提到10万个站点、约100吉瓦的分布式数据中心，并确认：历时近八年，英伟达已与诺基亚在T-Mobile的网络上完成第一次商业通话。"现在CUDA能打电话了，"他说，"AI将彻底改变电信，它会极大提升我们的频谱效率。"
AI走进治疗室
医疗与生命科学方面，英伟达与西门子医疗正在开发AI驱动的放射治疗：Nemotron智能体协调治疗计划，Isaac for Healthcare平台和Omniverse库为设备和患者解剖结构建立数字孪生来模拟肿瘤定位，Holoscan配IGX Thor连接实时成像与传感数据。黄仁勋形容，自适应放疗是典型的物理AI应用："肿瘤的形状在变，身体在治疗中也在变，这台放射治疗机器人必须感知环境的变化，精确分割出肿瘤，并据此调整放射方向。"
汽车：更多车企加入Hyperion生态
黄仁勋说，NVIDIA Hyperion计算平台正被设计进更多车队。Bolt携手Lucid、梅赛德斯-奔驰、大众商用车和Einride在Hyperion平台上展示了L3、L4级自动驾驶与未来Robotaxi车队的应用；沃尔沃汽车采用Hyperion和Alpamayo软件栈。大众厢式货车、捷豹路虎、沃尔沃和奔驰的下一代车型都将兼容Hyperion——"欢迎来到Hyperion。"
给机器人研究者的人形参考机
黄仁勋发布了Agile ONE SN：一台基于Isaac GR00T的人形机器人参考机，31个自由度，预计明年上市，能把研究者的搭建时间从数周缩短到数天。平台是模块化的，研究者可以用完整工作流，也可以只取用部分组件。它构建在英伟达的开放物理AI技术栈之上——Isaac Capture采集数据、GR00T模型提供机器人智能、Isaac Lab做仿真训练、Isaac OS做运行时。Agility Robotics、Figure、KUKA和NEURA Robotics等伙伴已经在同一平台上开发。
压轴：1 PetaFLOP装进一台笔记本
演讲以RTX Spark笔记本收尾。这款上周发布的产品把RTX显卡与英伟达全栈AI平台装进轻薄的高端Windows笔记本。黄仁勋把它的1 PetaFLOP算力、128GB内存与他2016年交付给OpenAI的DGX-1作对比，然后举起这台小机器："2016年，我交付了1 PetaFLOP和128GB……给一家叫OpenAI的小公司。这个也是1 PetaFLOP和128GB。唯一的区别是，这个我一只手就能举起来，而DGX-1要两个人抬上楼。"
随后，一段视频展示了智能体如何用RTX Spark训练Hugging Face的Microduck机器人：布置场地、在Isaac Sim中仿真、把训练任务发到云端，再把学到的策略带回RTX Spark评估并部署到实体机器人。四只Microduck被请上舞台，坐下、站起，甚至应要求打了个盹。
全场回顾与彩蛋
黄仁勋总结了全场：欧洲正在建设自己的AI经济，AI工厂正在进化以运行智能体，物理AI是下一个前沿。"就是这样。每个人都可以造智能体。欧洲的每家公司都会成为AI公司……我们将在欧洲拥有一个繁荣的AI经济。"
最后是一个欧洲歌唱大赛式的音乐彩蛋，把整场演讲的主题编成了一段喜剧回顾：从OpenShell的"无凭证，访问驳回"，到物理AI被比喻为"不用学生贷款的机器人大学"，金句是"你没法拼写fungible（可替代）而不用fun（好玩）"。萨克斯独奏之后，全场合唱"We are Europa"。
"让我们一起努力，建设欧洲的AI经济，让AI真正干活。"黄仁勋说，"祝大家GTC愉快。"
来源：NVIDIA官方博客
