别只顾看参数了，黄仁勋正在颠覆什么？

黄仁勋和乔布斯打开了两个时代

一身亮光的鳄鱼皮夹克，AI教主黄仁勋出现的那一刻，我并没有期待今天英伟达会有什么大动作，而是在想，这身鳄鱼皮会不会被环保主义者投诉（“家养的也不行”）。

衣服还不便宜

但听完演讲老黄在2025 CES的演讲后，我觉得比他在自家的大会上，发布的料还猛。发布了什么，相关的内容已经比较多，咱们侧重分析下这些事情的影响，以及英伟达正在颠覆什么？

1、新一代男生最爱，发布了RTX Blackwell系列GPU。核心产品是RTX 5090显卡，参数多强就不提了。说说这系列最弱的显卡，5070的性能就能同等4090的算力 ，但是价格却低了三分之一。

众所周知，消费级显卡适合在本地部署的开源模型领域，5090就被誉为新一代的“炼丹神器”。

目前黑森林工作室就跟英伟达一起优化了 FLUX 模型，在 50 系显卡上的推理速度。DEV 模型在 5090 上比 4090 推理速度快两倍。而且还会在 2 月推出 FP4 量化格式的 FLUX 模型。

FLUX.1 [dev] 的 BF16（左）和 FP4（右）之间的比较

鲸哥朋友圈，已经出现了5090预售的黄牛供应商。预计今年AI设计、AI画室、AI漫画、AI短剧等领域，这些类型的工作室预计会爆发。

2、绘画软件可以本地部署，大模型可不可以，要参数量超过13B那种，老黄说“No Problem”。于是这次英伟达推出名为“Project DIGITS”的桌面云平台计算机，Project DIGITS可以在办公桌上跑2000亿参数的大模型，仅需标准电源插座即可运行。

在桌面系统上对大模型完成开发或推理后，还可以无缝部署到加速云或数据中心基础设施中。理论上， 基于个人训练集的专用模型就要爆发了，未来开发者都在本地部署8-13B模型，当年Stable Diffusion风靡个人创作者的时代，是不是会被独立开发者复刻了，毕竟3000美元对于他们来说，也不算贵。

3、还没有更大的芯片？Jensen Huang 展示了 NVIDIA GB200 NVL72：一款数据中心超级芯片，配备 72 个 Blackwell GPU、1.4 exaFLOPS 计算能力和 130 万亿个晶体管。就是老黄模仿美国队长亮出来的那个盾牌型芯片。

这个有多强，一个比喻，黄仁勋手持6个这东西加一起，能PK中国很多AI公司、车企自驾的整个机房了，要知道理想汽车的智驾总算力为 8.1EFLOPS。未来搭载这种超级芯片的数据中心不断落成，下一代语言大模型、自动驾驶端到端、机器人的世界模型，是不是就不会愁算力短缺了。

4、算力解决，就要看模型能力了。这次NVIDIA发布Cosmos模型，“教AI理解物理世界。”你也可以叫它世界模型开发平台，由世界基础模型、Tokenizers和视频处理工作流组成，机器人和 AV 实验室的福音。

Cosmos可以接受文本、图像或视频的提示，生成虚拟世界状态，相当于机器终于能在脑海中构建并理解世界了。作为一种开源、开放权重的视频世界模型。它基于 2000 万小时的视频进行训练，权重从 40 亿到 140 亿。

世界模型的定义有很多种，Sora的DiT、李飞飞的空间物理，要说真4D模拟，还得是这个。当然世界模型还是远景，近期这项技术带来的革命，按照Jim Fan的说法：合成数据将解决物理 AI 面临的大数据短缺问题！Nividia已经将 Cosmos 应用于机器人和自动驾驶的大规模合成数据生成，开放给大家来使用，任何人都可以来微调数据，训练机器人和AI。

5、算力、模型和数据都布局，物理AI的未来，英伟达押注自动驾驶和机器人两大赛道先爆发。“我预测Robotaxi将成为第一个万亿美元规模的机器人产业！”老黄现场宣言。

针对自动驾驶，Nvidia 推出了名为“Thor Blackwell”的下一代汽车处理器。它的处理能力是 Nvidia 上一代芯片的 20 倍。它还可以用于人形机器人。针对机器人，NVIDIAIsaacGroot为开发者提供四大支持：基础机器人模型、数据管道、仿真框架和Thor机器人电脑。

“机器人的GPT时刻”（老黄眼中自动驾驶和机器人其实是一件事），英伟达做了周密的基建。预计2025年，国内具身智能赛道和自动驾驶赛道也将融资不断。

看这张图，黄仁勋和乔布斯算不算是移动和AI时代的两个图腾。

6、老黄现场还预言，AIAgent产业规模能达数万亿美金。相关产品是“测试时间缩放（Teat-Time Scaling）”功能的Agentic AI，支持计算器、网络搜索、语义搜索、SQL搜索等工具。

如果英伟达在GPU加速计算和AI集成方面，和Swarms框架达成合作。Swarms框架最终赢家通吃的话，这些AI Agent就都在swarms框架内运行。Swarms未来也将成为万亿美金的市值怪兽，而现在Swarms仅为5.4亿美元，是否意味着还有几千到上万倍的涨幅？

7、相比OpenAI Sam的AGI五个发展阶段，英伟达的AI四个发展阶段，更宏观和气魄。

感知AI：语音识别、深度识别

生成式AI：文本、图像或视频生成

代理AI：编程助手等，帮助人类完成任务

物理AI：自动驾驶汽车、通用机器人

其实这样看AI发展挺清晰的，也很容易看清产业发展规律。 黄仁勋从10年小步跑上台，给小米站台。 到今天成为市值3.6万亿美金的巨无霸，未来似乎仍不可想象。

文章来微信公众号“AI鲸选社”，作者“点赞关注”