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　　推理拐点的到来，恰逢所需Token数量和计算量激增约10,000倍之时。结合这两点——过去两年计算需求增长了10,000倍，而使用量也增长了约100倍——大家可能听我说过，我认为计算需求在过去两年里猛增了100万倍。这是我们共同的感受，是每一家初创公司的感受，也是OpenAI和Anthropic的感受。如果他们能获得更多算力，就能生成更多Token，收入就会增加，更多人就能使用它，AI也会变得更先进、更聪明。我们现在正处于这个正向飞轮之中。这一刻已经到来，推理的拐点已然降临。

　　这听起来合理吗？这正是我接下来要重点讲述的内容。事实上，这个数字甚至过于保守，算力将处于供不应求的状态，原因显而易见。首先，我们在过去一年里做了大量工作。如大家所知，2025年是英伟达的“推理之年”。我们希望确保自己不仅擅长模型训练和训练后处理，而且在AI的每一个阶段都做到极致出色。这样一来，客户在英伟达基础设施上的投资就能实现长期且无缝的扩展。英伟达基础设施的可用寿命将非常长，因此平摊成本极低。使用时间越长，成本就越低。毫无疑问，英伟达的系统是全球成本最低的AI基础设施。去年我们全力聚焦推理AI，这直接推动了拐点的到来。

　　除此之外，因为我们与每一个AI实验室合作，加速每一个AI模型，并且拥有庞大的原生AI生态系统可以引入云端，所以无论计算规模多大、速度多快，这些算力都会被消化。这构成了我们60%的业务。另外的40%则遍布各处：区域云、主权云、企业、工业机器人、边缘计算、大型超算系统以及小型企业服务器。部署系统的数量是惊人的。AI的多样性正是其韧性所在，其覆盖的广度赋予了它强大的生命力。毫无疑问，AI绝非一项单一应用技术，它是根本性的存在，是一场绝对的全新计算平台范式转换。

　　我们的使命是持续推进技术发展。我去年提到的最重要的一点，就是我们的“推理之年”。我们倾注了所有心血，冒了极大的风险进行彻底重塑。当Hopper架构正处于巅峰、大放异彩之时，我们决定将Hopper架构和8路NVLink推向下一个阶段。我们彻底重新设计了系统架构，将计算系统完全解耦，并创造了NVLink 72。它的构建、制造和编程方式都发生了翻天覆地的变化。Grace Blackwell搭配NVLink 72是一个巨大的赌注，对所有人来说都绝非易事。我要感谢在座的众多合作伙伴，感谢你们付出的辛勤努力。

　　NVLink 72与NVFP4。NVFP4不仅仅是一种FP4精度，它是一种全新的张量核心和计算单元。我们已经证明，使用NVFP4进行推理不仅不会损失精度，还能大幅提升性能和能效。我们也能够将NVFP4用于训练。结合NVLink 72、NVFP4、我们发明的Dynamo架构、TensorRT-LLM以及一系列新算法，我们甚至建造了一台名为DGX Cloud的超级计算机，以帮助我们优化内核和整个软件栈。我们投入了数十亿美元的超算资源，才创造出让这一切推理成为可能的内核和软件。所有的成果汇聚于此。过去常有人对我说：“Jensen，推理很简单。” 但实际上，推理才是终极的难题，也极其重要，因为它直接驱动着你的营收。

　　这就是成果。这份图表来自SemiAnalysis，这是有史以来规模最大、最全面的AI推理性能扫略。图表的左轴是“每瓦Token数（Tokens per watt）”。这非常关键，因为按照定义，每个数据中心、每座工厂都受到电力限制。一座1吉瓦（1GW）的工厂永远不可能凭空变成2吉瓦，这是受原子定律和物理法则约束的。对于那座1GW的数据中心，你希望驱动最大数量的Token，这就是这座工厂的产出。你希望处于这条曲线的最顶端。

　　在给定数据中心功率下，每瓦性能越好，吞吐量就越高，产生的Token就越多。另一侧是成本。你会注意到英伟达是全球性能最高的。这不足为奇，但令人惊讶的是跨代提升的幅度。按照摩尔定律，晶体管数量翻倍通常带来50%或两倍的性能提升，大家可能预期从Hopper H200升级会带来1.5倍的提升——没有人会预料到性能跃升了35倍！去年的这个时候我说英伟达Grace Blackwell NV72的每瓦性能提升了35倍，没人相信。后来SemiAnalysis发布了报告，Dylan Patel说了一句话：他指责我“留了一手”（sandbagging）。他说Jensen保守了，实际上是50倍。他没说错。我们的单Token成本是全球最低的，无可匹敌。我以前说过，如果架构选错了，哪怕硬件是免费的，成本也依然不够低。原因在于，无论如何你都必须建造一座1GW的数据中心。这座工厂按15年折旧计算，大约需要400亿美元。即便里面什么都不放，也是400亿美元的沉没成本。你必须确保在这上面部署最顶级的计算系统，这样才能获得最优的Token成本。英伟达的Token成本是世界级的，目前基本无人能及，这归功于极度的协同设计（Extreme Codesign）。我很高兴他称我们为“Token之王”。

　　我们将所有的软件垂直整合，但在横向上保持完全开放。我们将所有的软件和技术整合、打包，并接入全球的推理服务提供商。这些公司成长得太快了，比如Fireworks和Lin，在过去一年里增长了100倍。他们就是Token工厂，而工厂的效率、性能和生产Token的能力对他们来说就是一切。当我们在同一系统上为他们更新软件时，你看看他们的Token速度发生了什么：在英伟达更新算法和软件之前，平均速度约是每秒700个Token；更新后飙升到了近5000个，提升了7倍！这就是极度协同设计的不可思议的力量。

　　让我回顾一下我们是如何走到今天的。2016年4月6日，也就是十年前，我们推出了DGX-1，世界上第一台专为深度学习设计的计算机。8块Pascal GPU通过第一代NVLink连接，提供170 TFLOPS的算力。到了Volta架构，我们引入了NVLink Switch，将16块GPU全互联，使其像一块巨大的GPU一样运行。随着模型规模增长，Mellanox于2020年加入我们。DGX A100 SuperPOD成为了首台结合向内扩展（Scale-up）和向外扩展（Scale-out）架构的超级计算机。然后是Hopper架构，首款搭载FP8引擎的GPU，开启了生成式AI时代。接着，Blackwell通过NVLink 72和130 TB/s的全互联带宽重新定义了系统架构。伴随着三大缩放定律（预训练、训练后和推理）的全力推进，以及如今

　　平台，它为Agentic AI的每个阶段而设计，全面推进了计算的四大支柱：CPU、存储、网络和安全。Vera Rubin NVLink 72：提供3.6 Exaflops的算力，260 TB/s的NVLink全互联带宽。这是驱动智能体AI时代超级引擎。Vera CPU机架专为编排和智能体工作流设计；STX机架是基于BlueField-4构建的原生AI存储。使用Spectrum-X共封装光学（CPO）进行向外扩展。此外，我们引入了与Vera Rubin紧密连接的Groq LPX机架。Groq的LPU提供了海量的片上SRAM，作为强大的Token加速器，使原本就快得惊人的Vera Rubin如虎添翼。两者结合，每兆瓦的吞吐量提升了35倍。

　　Groq的架构专为推理设计了海量的SRAM。我们萌生了一个绝妙的想法：使用名为Dynamo的软件将推理完全解耦（Disaggregated Inference）。我们在Vera Rubin上执行需要大量数学运算的预填充（Prefill）和注意力（Attention）解码；然后把受带宽限制的前馈网络（FFN，即Token生成部分）卸载给Groq芯片。两者通过特殊的以太网模式紧密耦合。加上Dynamo这款AI工厂操作系统，我们在Token生成上实现了前所未见的35倍性能飞越。目前，Groq LP30芯片已由三星量产，将于第三季度出货。

　　我们每年推出一款全新架构，英伟达已从一家芯片公司蜕变成为一家AI工厂公司。为了避免组件在数据中心首次“碰面”时出现严重能耗浪费，我们打造了Omniverse和DGX World平台。在虚拟数字孪生中，我们可以使用西门子、Cadence和DGX Air等工具，对机械、散热和网络进行精确模拟。实地运行后，AI Agent与DGX Max-Q协同工作，动态编排电力与散热，榨干每一滴性能。我们正在行星级规模上建造超级计算机。不仅如此，搭载THOR芯片的设备已通过辐射测试并应用于卫星。未来，我们将利用Vera Rubin Space One在太空中建设数据中心，我们最优秀的工程师正在攻克太空散热的难题。