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在NVIDIA最新發(fā)布的2024財年可持續(xù)發(fā)展報告開篇信件中，創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛這樣寫道：

“從蒸汽機到電力，再到軟件的生產(chǎn)，前三次工業(yè)革命都產(chǎn)生了一些全新的事物，改變了各行各業(yè)以及整個社會。我們現(xiàn)在正在創(chuàng)造從前難以想象的東西——數(shù)字智能。生成式AI革命將影響各行各業(yè)，并通過為各個領(lǐng)域提高效率和優(yōu)化資源，開創(chuàng)一個生產(chǎn)力優(yōu)化和可持續(xù)發(fā)展的新時代?！?/p>

他將其稱之為“第四次工業(yè)革命”，并強調(diào)稱，NVIDIA在加速計算和生成式AI領(lǐng)域的技術(shù)飛躍是新工業(yè)革命的核心，NVIDIA正通過提升計算能力和推進(jìn)可持續(xù)發(fā)展從根本上重塑各行各業(yè)。

生成式AI作為新的計算堆棧，正在從根本上將工業(yè)等傳統(tǒng)行業(yè)轉(zhuǎn)變?yōu)樯a(chǎn)數(shù)字智能的行業(yè)。7月25日，2024(第五屆)國際 AIoT 生態(tài)發(fā)展大會分論壇——工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)論壇將在深圳舉行，屆時產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)將深入探討AI機器人、工廠數(shù)字孿生等領(lǐng)域的技術(shù)解決方案，以及未來發(fā)展前景和機遇。歡迎報名參會。

未來，一切都是“生成式”的

黃仁勛認(rèn)為，生成式AI之所以能夠與人進(jìn)行文本和圖像的對話溝通，前提在于文本與圖像已經(jīng)被數(shù)字化和理解。接下來，包括蛋白質(zhì)、基因、腦波在內(nèi)的很多東西都能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)字化——只要理解其結(jié)構(gòu)，或者從中抽象出特定的模式，能夠理解其內(nèi)涵，就能做數(shù)字化，這就是生成式AI革命。

無疑，要達(dá)成這種未來，NVIDIA現(xiàn)在要做的就是持續(xù)推廣生成式AI，不僅要有性能足夠強大的硬件做支撐，還要為開發(fā)者提供AI開發(fā)工具，主動引導(dǎo)那些不理解如何將AI引入到生產(chǎn)力及企業(yè)流程中的個人和企業(yè)，而NIM顯然就是NVIDIA未來要將生成式AI進(jìn)一步變現(xiàn)的技術(shù)，是其普及、鞏固AI生態(tài)的重要產(chǎn)品之一。

NVIDIA NIM是一種推理微服務(wù)，通過經(jīng)優(yōu)化的容器的形式提供模型并部署在云、數(shù)據(jù)中心或工作站上。換句話說，NIM提供了一種簡單、標(biāo)準(zhǔn)化的方式，將生成式AI添加到應(yīng)用中，AI開發(fā)者不必再糾結(jié)使用具有不同功能的多個模型來生成文本、圖像、視頻、語音等，也不需要把時間都浪費在模型部署的復(fù)雜性、可靠性和性能優(yōu)化上，顯著提高工作效率的同時，還能夠更多地專注到業(yè)務(wù)邏輯上。

借助NVIDIA NIM，開發(fā)者能夠輕松地為copilots、聊天機器人等構(gòu)建生成式AI應(yīng)用，所需時間從數(shù)周縮短至幾分鐘。NIM還可使企業(yè)能夠最大限度利用其基礎(chǔ)設(shè)施投資。例如，相較于未使用NIM的情況下，在NIM中運行Meta Llama 3-8B時，后者在加速基礎(chǔ)設(shè)施上可產(chǎn)生高達(dá)3倍的生成式AI token。這使企業(yè)能夠大幅提高效率，使用相同的計算基礎(chǔ)設(shè)施來生成更多的結(jié)果。

下一代AI賦能的自主機器和機器人，也是“生成式AI”加速落地的重要體現(xiàn)。畢竟，“AI能夠理解物理定律，并與人類并肩作戰(zhàn)”正在成為現(xiàn)實，而不僅是出現(xiàn)在科幻小說中。

根據(jù)瑞銀最新的報告，隨著未來幾年機器人逐漸從自動化向自主化(具備自我學(xué)習(xí)能力的AI)蛻變，人類對機器人的認(rèn)知將被顛覆。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，僅全球移動機器人的市場規(guī)模就預(yù)計將增長9倍，從2021年的130億美元增長到2030年的超過1230億美元，這也難怪黃仁勛在多個場合將機器人計算機描述為“一種最新的計算機類型”，能夠?qū)⒁磺锌梢苿拥臋C器轉(zhuǎn)移到虛擬世界。

NVIDIA Isaac機器人平臺帶有一整套NVIDIA加速庫、AI基礎(chǔ)模型和仿真技術(shù)，例如：

• 建立在Omniverse之上的Isaac Sim是有史以來最逼真的機器人模擬器，該模擬器的目標(biāo)是讓機器人無法分清自己是在模擬環(huán)境中還是在現(xiàn)實世界中；

• 支持機器人操作系統(tǒng)(ROS)開發(fā)人員社區(qū)，使ROS開發(fā)者更容易在Jetson平臺上構(gòu)建高性能AI機器人，從而實現(xiàn)完整的“端到端機器學(xué)習(xí)循環(huán)”閉環(huán)；

• Isaac Manipulator可簡化AI機械臂或操縱器的開發(fā)，以便無縫感知、理解環(huán)境并與其互動；Isaac Perceptor可為基于AI的自主移動機器人提供多攝像頭3D環(huán)視功能。

Isaac生態(tài)系統(tǒng)現(xiàn)已有超過700多家公司和合作伙伴，這個數(shù)字在過去4年里增長了5倍。比亞迪電子、西門子、泰瑞達(dá)和Alphabet旗下公司Intrinsic等全球十多家機器人行業(yè)領(lǐng)先企業(yè)，正在將NVIDIA Isaac加速庫、基于物理學(xué)的仿真和AI模型集成到其軟件框架和機器人模型中，以此提高工廠、倉庫和配送中心的工作效率，使機器人的人類同事更安全地工作，并使機器人成為執(zhí)行重復(fù)性或超精密任務(wù)的智能助手。

數(shù)字孿生迎來機遇

隨著各行業(yè)加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型，生成式AI的興起、3D數(shù)據(jù)互操作的發(fā)展、高級圖形學(xué)的進(jìn)步，以及從邊緣到云的仿真計算能力的提升，共同為企業(yè)物理流程的數(shù)字化提供了新機遇。

如今，“有價值50萬億美元的行業(yè)在競相尋求數(shù)字化”——因為它不僅使企業(yè)能夠創(chuàng)建符合真實物理規(guī)律的精確數(shù)字資產(chǎn)，還能通過精確的3D仿真和物理產(chǎn)品環(huán)境的構(gòu)建，助力整個供應(yīng)鏈、生產(chǎn)鏈和行業(yè)鏈中的所有參與者實現(xiàn)成本節(jié)約和效率提升。而當(dāng)3D虛擬世界與真實物理世界相連接，企業(yè)將能夠利用AI進(jìn)行持續(xù)監(jiān)控，不斷優(yōu)化數(shù)字孿生和物理孿生，推動企業(yè)運營向更高效、智能的方向發(fā)展。

另一方面，行業(yè)用戶積極構(gòu)建數(shù)字孿生的核心目標(biāo)，是提高運營效率并降低成本，這預(yù)計能為客戶節(jié)省數(shù)十億美元的開支。并且，工業(yè)級數(shù)字孿生一旦建成，將為機器人技術(shù)和AI訓(xùn)練提供理想的虛擬環(huán)境，同時確保在虛擬環(huán)境中訓(xùn)練的AI能夠在現(xiàn)實世界中得到有效執(zhí)行，實現(xiàn)物理世界與數(shù)字世界的無縫對接。

作為向各行各業(yè)提供創(chuàng)建和操作數(shù)字孿生應(yīng)用的平臺，NVIDIA Omniverse目前已擴展至全球最大的工業(yè)軟件生態(tài)系統(tǒng)，助力工業(yè)企業(yè)加速軟件定義產(chǎn)品的發(fā)展，推動了自主移動車輛、自動駕駛車輛、人形機器人、智能倉儲和智慧城市等應(yīng)用的進(jìn)程。而Omniverse Cloud API的出現(xiàn)，將為基于AI的數(shù)字孿生仿真工作流的訓(xùn)練、模擬和部署帶來全新的加速，進(jìn)一步推動工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

在今年6月COMPUTEX主題演講的演示中，黃仁勛展示了全球最大電子制造商之一Foxconn如何在NVIDIA Omniverse平臺上開發(fā)其工廠的數(shù)字孿生。首先，Omniverse 幫助Foxconn的團隊優(yōu)化操作流程的設(shè)備布局，AI攝像頭通過NVIDIA Metropolis 監(jiān)控工人安全。然后，F(xiàn)oxconn可以使用工廠數(shù)字孿生作為虛擬培訓(xùn)環(huán)境來模擬、測試和驗證其基于NVIDIA Isaac Perceptor加速庫構(gòu)建的自主移動機器人(AMR)，以及由 NVIDIA Isaac Manipulator AI模型提供支持的AI機器人機械臂。

Omniverse的數(shù)字孿生應(yīng)用遠(yuǎn)不止工業(yè)，汽車、制造、媒體、建筑、能源、科學(xué)運算仿真等眾多行業(yè)都將受益于此。在碳排放領(lǐng)域，通過將二氧化碳轉(zhuǎn)化為液態(tài)并注入地下的技術(shù)，用戶能夠創(chuàng)建地下數(shù)字孿生模型，以確保二氧化碳儲存的安全性和效率。這一技術(shù)的應(yīng)用每年可減少相當(dāng)于1000輛汽車尾氣排放的二氧化碳量。

在關(guān)于氣象研究的全球氣候模型Earth-2方面，該模型結(jié)合了3D交互式技術(shù)和大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練，使用戶能夠在數(shù)字孿生環(huán)境中模擬和分析氣象走向和大氣河流，從而提高對颶風(fēng)等極端天氣事件的預(yù)測準(zhǔn)確性。

AI級別的數(shù)字孿生也很有趣。比如通過AMR小車和場站的數(shù)字孿生模型，結(jié)合AI Agents技術(shù)，優(yōu)化路徑規(guī)劃和實時響應(yīng)突發(fā)事件。這類應(yīng)用展示了數(shù)字孿生與AI結(jié)合的強大潛力，以及NVIDIA Omniverse平臺在連接物理世界和數(shù)字世界方面的重要作用。

其實，工廠數(shù)字孿生是未來生產(chǎn)力發(fā)展的必要組成部分，究其本質(zhì)就是一種狹義的元宇宙?；谖磥斫?jīng)濟的虛擬化發(fā)展需求，無論工業(yè)元宇宙還是生活元宇宙的構(gòu)建，GPU圖形渲染和AI輔助都是基本與核心能力。

打造AI工廠，助推新工業(yè)革命  

NVIDIA是人工智能芯片市場最大的參與者，在GPU和CUDA上擁有絕對領(lǐng)先的份額。但其實除此以外，NVIDIA還擁有一系列技術(shù)，可用于在多個GPU和系統(tǒng)上擴展工作負(fù)載。其中包括其片上和封裝互連、用于服務(wù)器中GPU到GPU通信的NVLink、用于擴展pod之外的Infiniband以及用于連接到更廣泛基礎(chǔ)設(shè)施的Spectrum?-X以太網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)平臺，這也被業(yè)界視作NVIDIA“隱形護城河”的一部分。

Spectrum-X是全球首款專為AI打造的以太網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)平臺，其本質(zhì)是端到端軟硬結(jié)合的解決方案，而非僅僅只是網(wǎng)卡或者交換機。該平臺配備了SN5600以太網(wǎng)交換機和BlueField-3 SuperNIC，通過動態(tài)路由技術(shù)和擁塞控制技術(shù)實現(xiàn)了帶寬的最大化和噪聲隔離，可將生成式AI網(wǎng)絡(luò)性能較傳統(tǒng)以太網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)平臺提升1.6倍， 

之所以要專為AI打造，是因為AI工作負(fù)載非常獨特，會產(chǎn)生大量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流，從而對網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生巨大影響。如果在基于傳統(tǒng)以太網(wǎng)構(gòu)建的現(xiàn)有云基礎(chǔ)架構(gòu)上運行這些工作負(fù)載，會引發(fā)嚴(yán)重?fù)砣?、增加延遲，并造成帶寬分配不公平，從而導(dǎo)致無法充分利用系統(tǒng)的GPU資源。 

NVIDIA方面預(yù)計Spectrum-X將在一年內(nèi)創(chuàng)造數(shù)十億美元營收，因此承諾每年都推出新的Spectrum-X產(chǎn)品，為客戶提供更高的帶寬、更多的端口、更加強大的軟件功能集與可編程能力，不斷提高領(lǐng)先的AI以太網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)性能。

為了滿足全球數(shù)據(jù)中心多樣化的加速計算需求，NVIDIA還為計算機制造商提供了MGX參考架構(gòu)，以便其能夠以快速且低成本的方式構(gòu)建超過100種的系統(tǒng)設(shè)計配置。目前，已有超過25家合作伙伴的90多套已發(fā)布或正在開發(fā)中的系統(tǒng)使用了MGX參考架構(gòu)，較去年來自6家合作伙伴的14套系統(tǒng)有了顯著的增加。通過采用MGX，開發(fā)成本和時間分別較之前最多降低了3/4和2/3。

與此同時，各大領(lǐng)先企業(yè)正在迅速采用Blackwell為自身AI業(yè)務(wù)賦能。代表性案例包括臺灣地區(qū)的長庚紀(jì)念醫(yī)院計劃使用Blackwell計算平臺推進(jìn)生物醫(yī)學(xué)研究并加速影像和語言應(yīng)用，以此改善臨床工作流程，提升患者感受；Foxconn正計劃使用Grace Blackwell來開發(fā)用于AI電動汽車和機器人平臺的智能解決方案，以及日益增長的基于語言的生成式AI服務(wù)，以為其客戶打造更加個性化的體驗。

結(jié)語

生成式AI作為新的計算堆棧，正在從根本上改變?nèi)祟惡蜋C器的工作方式、生活方式、信息獲取方式，正在將傳統(tǒng)行業(yè)轉(zhuǎn)變?yōu)樯a(chǎn)數(shù)字智能的行業(yè)。但生成式AI仍處于發(fā)展早期，市場還遠(yuǎn)未發(fā)展到成熟階段，芯片公司只有“底層硬件”顯然是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，還要跨過互聯(lián)、存儲、解熱、通信等重重關(guān)卡，繼而擴展到系統(tǒng)層面，才能在生態(tài)層面構(gòu)建起生成式AI時代競爭對手最難以逾越的障礙。