～ Nvidia 刚刚仔细研究了其用于 AI 数据中心的新计算平台 Vera Rubin，鉴于该行业对该公司技术的严重依赖，该版本可能会对 AI 的未来产生重大影响。

Nvidia 此前公布了有关 Vera Rubin 的一些细节，但在周一拉斯维加斯 CES 技术会议上阐述了该系统的工作原理并透露了其发布时间。

该公司表示，Vera Rubin 目前正在生产中，首批运行于其上的产品将于 2026 年下半年上市。英伟达

凭借其人工智能芯片和平台的普及，该公司成为了人工智能热潮的典型代表，去年一度成为全球首家市值达到 5 万亿美元的公司。但该公司也在抗击对人工智能泡沫的担忧随着竞争的加剧以及科技公司推动制造自己的人工智能芯片以减少对英伟达的依赖。

身穿标志性皮夹克的英伟达首席执行官黄仁勋在拉斯维加斯枫丹白露剧院的舞台上发表开场白，谈到了人工智能资金从何而来的问题，这是泡沫辩论的核心问题。他表示，公司正在将经典计算方法的研发预算转向人工智能。

——人们问，钱从哪里来？“这就是钱的来源，”他说。

Vera Rubin 平台是 Nvidia 的一次尝试，旨在将自己定位为解决日益苛刻的 AI 模型所带来的计算挑战的答案，例如是否现有基础设施可以处理日益复杂的人工智能查询。该公司在一份新闻稿中声称，其即将推出的名为 Vera Rubin NVL72 的人工智能服务器机架“提供比整个互联网更多的带宽。”

Nvidia 表示，它通过 Vera Rubin 开发了一种新型存储系统，可以帮助 AI 模型更快、更有效地处理更复杂、上下文较多的请求。随着 Google、OpenAI 和 Anthropic 等公司从提供简单的聊天机器人转向提供成熟的人工智能助手，传统计算机甚至为数据中心提供动力的图形处理单元使用的现有存储和内存类型将不够。

黄先生经历了什么 周一从聊天机器人过渡到代理。在视频演示中，一个人建造了 通过将外观友好的桌面机器人连接到 Nvidia DGX Spark 台式计算机上运行的多个 AI 模型，打造个人助理。机器人能够做一些事情，比如重新计算用户的数量 列出待办事项，甚至告诉狗离开沙发。

黄说，创建这样一个助手在几年前是不可想象的，但现在“完全微不足道”，因为开发人员可以依靠大型语言模型而不是传统的编程工具来构建应用程序和服务。

换句话说，英伟达声称，随着人工智能变得更加复杂，并且对于需要采取多个步骤的任务来说，旧的方法根本无法解决问题。

“瓶颈正在从计算转向上下文管理，”Nvidia 高性能计算和 AI 超大规模解决方案高级总监 Dion Harris 在新闻发布会前接受记者采访时表示。

“存储不能再成为事后的想法，”他补充道。

Nvidia 还刚刚与一家名为格罗克该公司在 CES 之前专注于推理，这是该公司在人工智能这一领域大力投资的另一个迹象。

黄说，“推理不再是一次性答案，而是一种思考过程”，指的是人工智能模型通过答案“思考”和“推理”并完成任务的过程。

Nvidia 在新闻稿中表示，所有主要云提供商（微软、亚马逊网络服务、谷歌云和 CoreWeave）都将成为首批部署 Vera Rubin 的公司。戴尔和思科等计算公司预计将把新芯片纳入其数据中心，而 OpenAI、Anthropic、Meta 和 xAI 等人工智能实验室可能会采用新技术进行培训，并为查询提供更复杂的答案。

英伟达也加大力度其在 10 月份 GTC 会议上提出的愿景的基础上，推出了名为 Alpamayo 的新车型和“物理人工智能”（为机器人和其他现实世界机械提供动力的人工智能类型）的自动驾驶汽车。

但英伟达的进步和流行也意味着它肩负着持续超越华尔街高期望的重担，并缓解人们对人工智能基础设施支出远远超过有形需求的担忧。

Meta、微软和亚马逊等公司已经花费了数百亿资本支出仅今年一年，并且麦肯锡公司预计到 2030 年，全球各公司将在数据中心基础设施方面投资近 7 万亿美元。而对人工智能的大部分支持似乎涉及一小部分公司，通过所谓的“循环融资”来回交易资金和技术。

谷歌和开放人工智能他们还倾向于开发自己的芯片，使他们能够更好地根据模型的特定需求定制硬件。英伟达也面临着来自 AMD 的竞争日益激烈，芯片制造商高通最近也宣布进军数据中心业务。

“没有人愿意受制于 Nvidia，”投资公司 Quilter Cheviot 的全球技术研究主管 Ben Barringer 在之前接受 CNN 采访时被问及其他公司（例如谷歌可能在人工智能芯片领域挑战英伟达。“他们正在努力实现芯片业务多元化。”