1980 年，Tempodrom 最初在柏林墙附近的一顶帐篷中建成，此后，它曾几次迁移，最终于 2001 年在 Anhalter Bahnhof 附近安顿下来。自那以后，这个场馆就一直承办各种活动。
今天，这里上演着一场别样的盛会。
为期三天的 GTC 柏林大会将举办 100 多场专题会议，内容涵盖代理式 AI、机器人、物理 AI、开放模型和加速计算等领域。在此，记者、分析师和合作伙伴齐聚一堂，参加此次大会的核心活动 —— NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋的主题演讲。
黄仁勋登台发表演讲
黄仁勋开场便提出了一个问题：欧莱雅 (L’Oréal)、Revolut、Spotify、默克 (Merck)、沃达丰 (Vodafone)、Zara、保时捷 (Porsche)、雀巢 (Nestlé) 和汇丰银行 (HSBC) 有什么共同之处？他说这些都是欧洲公司，而且都在 AI 领域与 NVIDIA 开展合作。
本次主题演讲正值 NVIDIA 为期一周的欧洲巡访之际。此前，NVIDIA 已先后到访了巴黎、伦敦、斯德哥尔摩和都柏林，并与超过 12,000 家合作伙伴开展合作。黄仁勋表示：“经过计算机行业数十年的发展，我们现在正处于一场新工业变革的开端。”
黄仁勋解释道，AI 是一块“五层蛋糕”。能源为 AI 工厂的先进计算机提供动力支持，这些计算机通过运行在其上的模型生成 Token 和数字智能，然后将这些模型集成到每个应用中。
他表示：“早在 AI 模型出现之前，基础设施就必须先行建设”，就像互联网首先需要网络，而电力首先需要电网。
黄仁勋说：“要想成为这个 AI 经济的一部分，不能只做 AI 的消费者，而是要成为 AI 的生产者。我们完全可以在欧洲实现这一切，事实上，我们已经开始了。”
AI 工厂迎来全新形态
黄仁勋将 NVIDIA 的全栈 AI 工厂定位为构建和运营 AI 基础设施的综合平台，涵盖硬件、系统软件、CUDA-X 库和模型。
黄仁勋表示：“这代表了创建 AI 工厂所需的全方位技术。这就是 NVIDIA 如今所构建的体系，也是我们帮助欧洲融入 AI 生态系统、参与 AI 经济的基础。”
他表示，Vera Rubin 已全面投产，它将 NVIDIA 的计算平台从模型和大语言模型扩展到处理整个 AI 智能体。他还展示了多款 NVIDIA 最新的机架级硬件产品。
随后，黄仁勋宣布推出 NVIDIA DSX POD，这是完整 NVIDIA Vera Rubin AI 工厂的参考设计，由合作伙伴在模块化容器内构建，在交付前集成和验证。借助 DSX POD，只要现场设施准备就绪，现场部署就可以从六个月缩短到仅 14 天。
黄仁勋表示：“这是全球供应链的全面转型。它将改变人们安装和构建数据中心的方式，并有望最终加快进程。”
这个 NVIDIA DSX AI 工厂平台能够帮助企业将冷却用水量最多降低 100%，并在实现相同 AI 产出的同时，降低功耗最高至 30%。
智能体是新的计算平台，而安全是工程问题
黄仁勋表示，智能体对工具进行思考、推理、迭代和使用，随着智能体变得越来越有用，其 Token 的使用量也随之增加。
他将智能体概括为五个组成要素：模型 (Model)、编排其工作和记忆的框架 (Harness)、分离 Harness 的沙盒 (Sandbox)、知识 (Knowledge) 和工具 (Tool)。在该框架中，智能体不仅仅是一个回答问题的模型；它可以调用知识并通过工具采取行动。
黄仁勋表示：“最重要的是确保智能体的安全。自主代理可以访问文件、资源、网络和工具，因此其权限应最小化，并应受到监测。”
NVIDIA 的解决方案是面向安全 AI 智能体的 OpenShell 参考架构。这是一种基于 NVIDIA OpenShell 构建的全栈设计，它是一个开源、策略控制的运行时环境，其内核级沙盒位于智能体及其可能影响的系统之间。
黄仁勋表示，这意味着权限、策略实施和监测必须动态调整。“每次启动智能体时，权限都会有所不同”。
开放模型将专业知识转化为优势
黄仁勋介绍了 NVIDIA 的开放模型，并将其作为构建满足特定需求的 AI 的起点。
NVIDIA 的前沿开放模型可在各行各业中使用：Nemotron 用于语言，Cosmos 用于世界基础模型，GR00T 用于人形机器人，Alpamayo 用于智能汽车，Ising 用于量子 – 经典计算，Earth-2 用于物理学 AI。
黄仁勋说：“我们处于技术前沿。因此，在所有这些不同的领域，我们为大家提供相应的模型，并且持续推进相关工作。我们已经为此努力了十年，未来也将继续努力。”
NVIDIA 提供用于复制它们的模型、数据和脚本，公司可以根据自己的数据针对特定用例对模型进行后期训练，从而将专有数据转化为他所说的“智能”。
黄仁勋表示：“您可以从一个开放模型入手，比如像性能出色的 Nemotron，使用自己的数据，针对应用场景对其进行后训练，以实现超强的能力。这是一件非常合理的事情，因为现在所有的技术都已经具备。”
NVIDIA 为智能体提供知识层
黄仁勋随后介绍了 NVIDIA Agent Knowledge Foundation。作为一组模型和库，它用于将智能体连接到企业数据，包括文档中的非结构化信息和数据库中的结构化数据。
他还重点介绍了 Nemotron 工具，这些工具能够用于解析文档、嵌入查询和重新排序相关信息，以及用于根据结构化数据进行预测的新模型 NVIDIA Kumo。
黄仁勋表示：“归根结底，将这些智能体转变为超级智能体的关键在于，你让它们能够接触到公司的知识。”
NVIDIA CUDA-X – 面向智能体的加速工具
黄仁勋随后介绍了 NVIDIA CUDA-X，将其定义为加速计算库合集，广泛应用于科学、工程、研究和创意工作等领域。
NVIDIA 的加速计算平台拥有超过 1100 万开发者。
黄仁勋表示，这些库可以加速模拟器、求解器和数据处理引擎，而智能体在执行实际任务时，正是可以调用这些工具。
黄仁勋说：“CUDA-X 工具为智能体提供了开展专业工作的工具。”
智能体进入实验室、工厂和工程开展工作
一段视频展示了 NVIDIA Agent Toolkit 如何将企业知识、模型和工具整合在一起，并呈现了三个行业示例：
在 Lila Sciences，智能体帮助设计一种潜在的 B 细胞淋巴瘤疗法，使用虚拟实验来指导自动化实验室中的工作。
在西门子的埃尔兰根工厂，智能体帮助新产品做好量产的准备，在变更方案到工厂车间之前，通过数字孪生进行测试。
在达索系统，工程智能体可以调整车辆设计，使用仿真来识别问题并完善设计。
黄仁勋在视频播放后说：“这些知识和工具都属于你。这是您的专业知识，因此如今这一切都已成为可能。”
电信运营商成为分布式 AI 基础设施
黄仁勋表示，AI 正在改变电信行业，提高频谱效率，并将通信基站转变为分布式 AI 基础设施。
他列举了 10 万个站点和约 1000 亿瓦级的分布式数据中心。黄仁勋表示经过近八年的努力，NVIDIA 与诺基亚在 T-Mobile 的网络上进行了首次商业通话。
黄仁勋说：“现在，CUDA 可以拨打电话。AI 将彻底改变我们的通信方式。这将大大提高我们的频谱效率。”
AI 进入治疗室
医疗健康和生命科学领域的领先企业正在利用 NVIDIA 技术推进药物研发并拓展患者护理服务。
NVIDIA 和西门子医疗正在开发基于 AI 的放射治疗技术。
Nemotron 智能体负责协调治疗方案的规划，Isaac for Healthcare 平台和 Omniverse 库构建设备和患者解剖结构的数字孪生，用于模拟肿瘤靶向过程。Holoscan 与 IGX Thor 连接实时成像和传感器数据，随着患者的移动实现实时自适应交付。
黄仁勋将自适应放射治疗描述为一种物理 AI 应用：在患者接受治疗过程中，身体和肿瘤也会发生变化，因此系统必须追踪这些变化，并调整放疗靶区。
黄仁勋表示：“肿瘤的形状会不断发生变化。在接受治疗期间，患者身体也会发生变化。这个自适应放射治疗机器人系统，必须感知不断变化的环境，了解肿瘤的位置，对肿瘤进行精确的分割，并据此引导放射治疗。”
未来之路：出行领先企业加入 NVIDIA 汽车生态系统
黄仁勋说 NVIDIA Hyperion 计算平台正被应用于更多车队，通过辅助驾驶软件将无人驾驶出租车连接到网约车服务。
Bolt 与 Lucid 合作，以及梅赛德斯 – 奔驰、大众汽车商用车和 Einride，展示了基于 NVIDIA Hyperion 计算平台的部分辅助驾驶应用案例，并展示其在 L3 级和 L4 级自动驾驶汽车以及未来无人驾驶出租车车队的应用潜力。
此外，沃尔沃汽车正在采用 Hyperion 和 NVIDIA Alpamayo Stack 软件，实现安全的辅助驾驶。NVIDIA 还推出多项全新 AI 和安全技术，旨在帮助开发者大规模开发、验证和部署辅助驾驶汽车。
黄仁勋宣布，大众汽车商用车、捷豹路虎、沃尔沃汽车和梅赛德斯 – 奔驰的下一代车型将与 Hyperion 兼容，并表示“欢迎使用 Hyperion”。
为机器人研究人员打造的人形机器人参考
黄仁勋接着宣布了 Agile ONE SN，这是一款基于 Isaac GR00T 构建的人形机器人参考。它拥有 31 个自由度，旨在将研究人员的搭建时间从数周缩短到数天，并预计将于明年推出。
该平台采用模块化设计：研究人员既可以使用完整的工作流程，也可以根据需要选择其中的特定组件。
黄仁勋说：“这是一个很好的起点。”
它基于 NVIDIA 的开放式物理 AI 堆栈，包括用于数据采集的 Isaac Capture、用于机器人智能的 GR00T 模型、用于基于仿真训练的 Isaac Lab、用于运行时的 Isaac OS，并结合了 NVIDIA 的开放物理 AI 数据集构建。思灵机器人、Figure、KUKA 和 NEURA Robotics 等合作伙伴目前已经在这一平台上进行开发。
个人 AI 拥有一台新机器
黄仁勋最后介绍了上周发布的 RTX Spark 笔记本电脑。将 RTX 图形技术和 NVIDIA 的全栈 AI 平台融入设计纤薄，质感高级的 Windows PC，带来加速创作、沉浸式游戏和强大的本地 AI 体验。
黄仁勋将该设备 1 Petaflop 的性能和 128GB 的内存与他 2016 年交付给 OpenAI 的 DGX-1 进行了比较，并展示了两个设备在体积上的差异：
“2016 年，我向当时的一家小公司 OpenAI 交付了一台具备 1 Petaflop 性能和 128GB 统一内存的设备，”黄仁勋一边说，一边在观众面前举起了这台紧凑型的机器。“这台设备同样拥有 1 Petaflop 性能和 128GB 统一内存。唯一的区别是我可以像这样拿着它，DGX-1 则需要两个人搬上来。”
随后，黄仁勋播放了一段视频，展示了一个智能体如何辅助训练 Hugging Face 的 Microduck。该智能体在 Isaac Sim 中构建训练环境并进行仿真，将训练作业发送到云端，然后将学到的策略带回 RTX Spark 进行评估，最后将其部署到实体机器人。
四只 Microduck 随后登上了舞台，在指令下做出坐下站立，甚至小憩的动作。他解释说，Microduck 是在 RTX Spark 上创建的，在云端完成了训练，并通过仿真学习了各种技能。
“你们是在 RTX Spark 上创造的。我们在云端利用大量 NVIDIA 超级计算机对你们进行了训练，你们也在 RTX Spark 和数字孪生中学会了这些的技能，”黄仁勋与机器人互动时说。
完整阵容
在 Microduck 的围观下，黄仁勋总结了主题演讲：欧洲正在建设其 AI 经济，AI 工厂正在不断发展以运行智能体，而物理 AI 则是下一个前沿领域。
黄仁勋说：“就是这样，每个人都可以构建智能体。这里的每家公司都将成为一家 AI 公司。这里的 AI 经济也将蓬勃发展。”
在演讲尾声，黄仁勋还带来了一个惊喜：一场“欧洲歌唱大赛”(Eurovision) 风格的音乐谢幕表演，以诙谐幽默的方式回顾了演讲中的核心主题。
歌词内容丰富，从 OpenShell 的安全防护机制 —— “无凭证，拒绝访问”以及“BlueField 上的 Sentry (哨兵) 永不休息” —— 一直唱到物理 AI；其中，机器人训练过程被形象地比作“无需学生贷款的大学”。
歌词中还有一句妙语：“‘可互换性’(fungible) 这个词里，本身就藏着‘乐趣’(fun)。”随后，一段萨克斯独奏引出了全场激昂的“We are Europa”合唱。
黄仁勋在演讲结束时说道：“让我们共建欧洲的 AI 经济，让 AI 真正发挥作用。祝大家在 GTC 上收获满满。”
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