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在NVIDIA最新發布的2024財年可持續發展報告開篇信件中，創始人兼首席執行官黃仁勛這樣寫道：

“從蒸汽機到電力，再到軟件的生產，前三次工業革命都產生了一些全新的事物，改變了各行各業以及整個社會。我們現在正在創造從前難以想象的東西——數字智能。生成式AI革命將影響各行各業，并通過為各個領域提高效率和優化資源，開創一個生產力優化和可持續發展的新時代。”

他將其稱之為“第四次工業革命”，并強調稱，NVIDIA在加速計算和生成式AI領域的技術飛躍是新工業革命的核心，NVIDIA正通過提升計算能力和推進可持續發展從根本上重塑各行各業。

生成式AI作為新的計算堆棧，正在從根本上將工業等傳統行業轉變為生產數字智能的行業。7月25日，2024(第五屆)國際 AIoT 生態發展大會分論壇——工業互聯網論壇將在深圳舉行，屆時產業鏈企業將深入探討AI機器人、工廠數字孿生等領域的技術解決方案，以及未來發展前景和機遇。歡迎報名參會。

未來，一切都是“生成式”的

黃仁勛認為，生成式AI之所以能夠與人進行文本和圖像的對話溝通，前提在于文本與圖像已經被數字化和理解。接下來，包括蛋白質、基因、腦波在內的很多東西都能夠實現數字化——只要理解其結構，或者從中抽象出特定的模式，能夠理解其內涵，就能做數字化，這就是生成式AI革命。

無疑，要達成這種未來，NVIDIA現在要做的就是持續推廣生成式AI，不僅要有性能足夠強大的硬件做支撐，還要為開發者提供AI開發工具，主動引導那些不理解如何將AI引入到生產力及企業流程中的個人和企業，而NIM顯然就是NVIDIA未來要將生成式AI進一步變現的技術，是其普及、鞏固AI生態的重要產品之一。

NVIDIA NIM是一種推理微服務，通過經優化的容器的形式提供模型并部署在云、數據中心或工作站上。換句話說，NIM提供了一種簡單、標準化的方式，將生成式AI添加到應用中，AI開發者不必再糾結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雜性、可靠性和性能優化上，顯著提高工作效率的同時，還能夠更多地專注到業務邏輯上。

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

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。畢竟，“AI能夠理解物理定律，并與人類并肩作戰”正在成為現實，而不僅是出現在科幻小說中。

根據瑞銀最新的報告，隨著未來幾年機器人逐漸從自動化向自主化(具備自我學習能力的AI)蛻變，人類對機器人的認知將被顛覆。相關數據顯示，僅全球移動機器人的市場規模就預計將增長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”，能夠將一切可移動的機器轉移到虛擬世界。

NVIDIA Isaac機器人平臺帶有一整套NVIDIA加速庫、AI基礎模型和仿真技術，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，該模擬器的目標是讓機器人無法分清自己是在模擬環境中還是在現實世界中；

• 支持機器人操作系統(ROS)開發人員社區，使ROS開發者更容易在Jetson平臺上構建高性能AI機器人，從而實現完整的“端到端機器學習循環”閉環；

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

Isaac生態系統現已有超過700多家公司和合作伙伴，這個數字在過去4年里增長了5倍。比亞迪電子、西門子、泰瑞達和Alphabet旗下公司Intrinsic等全球十多家機器人行業領先企業，正在將NVIDIA Isaac加速庫、基于物理學的仿真和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，并使機器人成為執行重復性或超精密任務的智能助手。

數字孿生迎來機遇

隨著各行業加速數字化轉型，生成式AI的興起、3D數據互操作的發展、高級圖形學的進步，以及從邊緣到云的仿真計算能力的提升，共同為企業物理流程的數字化提供了新機遇。

如今，“有價值50萬億美元的行業在競相尋求數字化”——因為它不僅使企業能夠創建符合真實物理規律的精確數字資產，還能通過精確的3D仿真和物理產品環境的構建，助力整個供應鏈、生產鏈和行業鏈中的所有參與者實現成本節約和效率提升。而當3D虛擬世界與真實物理世界相連接，企業將能夠利用AI進行持續監控，不斷優化數字孿生和物理孿生，推動企業運營向更高效、智能的方向發展。

另一方面，行業用戶積極構建數字孿生的核心目標，是提高運營效率并降低成本，這預計能為客戶節省數十億美元的開支。并且，工業級數字孿生一旦建成，將為機器人技術和AI訓練提供理想的虛擬環境，同時確保在虛擬環境中訓練的AI能夠在現實世界中得到有效執行，實現物理世界與數字世界的無縫對接。

作為向各行各業提供創建和操作數字孿生應用的平臺，NVIDIA Omniverse目前已擴展至全球最大的工業軟件生態系統，助力工業企業加速軟件定義產品的發展，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用的進程。而Omniverse Cloud API的出現，將為基于AI的數字孿生仿真工作流的訓練、模擬和部署帶來全新的加速，進一步推動工業數字化轉型。

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平臺上開發其工廠的數字孿生。首先，Omniverse 幫助Foxconn的團隊優化操作流程的設備布局，AI攝像頭通過NVIDIA Metropolis 監控工人安全。然后，Foxconn可以使用工廠數字孿生作為虛擬培訓環境來模擬、測試和驗證其基于NVIDIA Isaac Perceptor加速庫構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的數字孿生應用遠不止工業，汽車、制造、媒體、建筑、能源、科學運算仿真等眾多行業都將受益于此。在碳排放領域，通過將二氧化碳轉化為液態并注入地下的技術，用戶能夠創建地下數字孿生模型，以確保二氧化碳儲存的安全性和效率。這一技術的應用每年可減少相當于1000輛汽車尾氣排放的二氧化碳量。

在關于氣象研究的全球氣候模型Earth-2方面，該模型結合了3D交互式技術和大量數據訓練，使用戶能夠在數字孿生環境中模擬和分析氣象走向和大氣河流，從而提高對颶風等極端天氣事件的預測準確性。

AI級別的數字孿生也很有趣。比如通過AMR小車和場站的數字孿生模型，結合AI Agents技術，優化路徑規劃和實時響應突發事件。這類應用展示了數字孿生與AI結合的強大潛力，以及NVIDIA Omniverse平臺在連接物理世界和數字世界方面的重要作用。

其實，工廠數字孿生是未來生產力發展的必要組成部分，究其本質就是一種狹義的元宇宙。基于未來經濟的虛擬化發展需求，無論工業元宇宙還是生活元宇宙的構建，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上擁有絕對領先的份額。但其實除此以外，NVIDIA還擁有一系列技術，可用于在多個GPU和系統上擴展工作負載。其中包括其片上和封裝互連、用于服務器中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設施的Spectrum?-X以太網網絡平臺，這也被業界視作NVIDIA“隱形護城河”的一部分。

Spectrum-X是全球首款專為AI打造的以太網網絡平臺，其本質是端到端軟硬結合的解決方案，而非僅僅只是網卡或者交換機。該平臺配備了SN5600以太網交換機和BlueField-3 SuperNIC，通過動態路由技術和擁塞控制技術實現了帶寬的最大化和噪聲隔離，可將生成式AI網絡性能較傳統以太網網絡平臺提升1.6倍， 

之所以要專為AI打造，是因為AI工作負載非常獨特，會產生大量網絡數據流，從而對網絡產生巨大影響。如果在基于傳統以太網構建的現有云基礎架構上運行這些工作負載，會引發嚴重擁塞、增加延遲，并造成帶寬分配不公平，從而導致無法充分利用系統的GPU資源。 

NVIDIA方面預計Spectrum-X將在一年內創造數十億美元營收，因此承諾每年都推出新的Spectrum-X產品，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，不斷提高領先的AI以太網網絡性能。

為了滿足全球數據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，以便其能夠以快速且低成本的方式構建超過100種的系統設計配置。目前，已有超過25家合作伙伴的90多套已發布或正在開發中的系統使用了MGX參考架構，較去年來自6家合作伙伴的14套系統有了顯著的增加。通過采用MGX，開發成本和時間分別較之前最多降低了3/4和2/3。

與此同時，各大領先企業正在迅速采用Blackwell為自身AI業務賦能。代表性案例包括臺灣地區的長庚紀念醫院計劃使用Blackwell計算平臺推進生物醫學研究并加速影像和語言應用，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，以為其客戶打造更加個性化的體驗。

結語

生成式AI作為新的計算堆棧，正在從根本上改變人類和機器的工作方式、生活方式、信息獲取方式，正在將傳統行業轉變為生產數字智能的行業。但生成式AI仍處于發展早期，市場還遠未發展到成熟階段，芯片公司只有“底層硬件”顯然是遠遠不夠的，還要跨過互聯、存儲、解熱、通信等重重關卡，繼而擴展到系統層面，才能在生態層面構建起生成式AI時代競爭對手最難以逾越的障礙。