参加了 NVidia GTC (GPU Technology Conference)，由于英伟达的地位，这会也已经成了 AI 开发者最大的交流会，很多公司和业内人士都会过来分享、交流，大概写下会议中相关见闻感受。

Keynote

老黄没提词器洋洋洒洒讲了两个多小时，出了小状况还会开个小玩笑，大佬范很足，也满满的理工男既视感，非常多的数字和未经包装的细节，不过感觉会讲得有些啰嗦。

总的来说，核心论证的是世界对 GPU 诉求会越来越大，而 NVidia 在 GPU 这个领域会持续遥遥领先。

GPU诉求

计算机的核心从 CPU 转向 GPU，上个时代依靠程序员写代码指挥 CPU 执行指令解决问题，构成了现在庞大的 IT 产业，程序员是中心。现在的时代逐渐转变，GPU 生产的 token 逐渐能解决越来越多的问题，能思考，能生成代码指挥 CPU 去执行解决问题，计算的核心一定会转向 GPU，世界对 GPU 的需求只会越来越高。

给 AI 分了四个阶段，Perception AI → Generative AI → Agentic AI → Physical AI，不是很认同，Agentic 和 Physical 都是 Generative AI 的延续，不过无所谓，可以看到 Agentic 这个概念实在是火爆。

Scaling Law 没有停止，Agentic AI 需要深度思考，深度思考有新的 Test-time Scaling Law，越多的 token 输出效果越好需，要多轮理解和工具调用对 token 的消耗更是指数级上涨。

Physical AI 要更好地理解现实世界，声音/视觉/触感，都会比纯文本思考对 token 消耗的诉求更高，像 2G 时代看文字新闻，3G 4G 图片，5G 视频一样。

这两个发展中的领域对 GPU 的需求只会越来越高，Deepseek 做的优化也不足以影响这个需求的增长，这个市场不容质疑。

NVidia 优势

GPU 需求量是高，但未来大家一定会买 NVidia 卡吗？当然。NVidia 这一代 blackwell 算力是 hopper 的 68 倍，下一代计划明年推出的 Rubin 算力是 hopper 的900 倍，一年一迭代，远比摩尔定律快的速度，还做了大量的大规模部署的优化，省电、稳定，号称买越多，省越多，赚越多，竞对看起来会很难追上。这些论述还是挺能让人 buyin 的。

Agentic AI

Agent 的相关 session 有接近 200 个，Agent 集合了几个元素：

  1. 概念火，一些涉及 Workflow/RAG 什么的 AI 应用都统一称为 Agent 了，GenAI 在各行业的落地都可以冠以 Agent 的名义，跟以前 H5 那样，不纠结于具体定义，只要有一个统一称呼。
  2. 人群广，Agent 目前主要是在上层的工程架构上，大量的工程师都能理解、参与讨论、建设，不像基础模型训练，多数人难以参与。
  3. 应用广，非研发也能大概听得懂，涵盖了 AI 在各行业的应用这个课题，各行业都会有兴趣了解 Agent 是什么，自己业务上能怎么用。

所以 Agent 相关的 session 大部分都很热门。听完一些的感受：

  1. 多数做企业服务、云的公司都在卷 Agent 的基建和解决方案，像基础设施公司 Fireworks AI、Nebius，数据库公司 Couchbase、datastax，企业服务公司 serviceNow、Dropbox，新兴公司 huggingface、langchain、langflow 等，都来分享推广在 Agent 这事上能提供的能力和服务。
  2. Agent 相关的建设都在刚起步，基本都是在分享概念、工程问题的优化和应用方案，没看到有涉及模型训练去优化 Agent 效果上限的相关分享。Agent 的一些关键课题上一篇文章有提到，基本差不太多。
  3. 也没有讨论 Agent 在工程和模型上的界限，后续端到端的模型进步，能吃掉多少 Agent 能做的事？这两天 4o 的图生成出来后，预计后面才会有更多的讨论。

NVidia AI 基础服务

NVidia 作为领头羊，是希望自己能覆盖 AI 全链路基础设施的，大力在 AI 的每一层都提供了相关框架、服务、能力，这次会议上也有非常多的分享和推广。

其中跟 AI 应用 / Agent 相关的几个基建：

  1. BluePrint：应用蓝图。给了很多 AI 应用场景的 example 工作流（也称为 Agent），例如 PDF 转博客、数字人应用等，提供工作流架构、数据集、源码，可定制，供开发者快速参考和部署。
  2. NIM（NVIDIA Inference Microservices**）**：模型推理。把模型推理封装在 Docker 容器里，可以直接快速部署，对外提供标准化API。也封装了模型在不同 GPU 型号下的优化，提升性能效率。
  3. NeMo（Neural Modules）：模型训练。提供了相关工具用于构建、定制、训练 AI 模型，训练后的模型可以通过 NIM 部署。
  4. AgentIQ：开源 Agent 开发套件，支持组合链接不同框架创建的 Agent，提供性能 profiler、评估、UI 界面等工具。

这些基建的声量比较低，国内没怎么见到，不确定海外使用情况怎样。

多个 session 都在推广 NVidia 的 Video Search and Summarization Agent，串联从视频的获取→分割→VLM识别、CV物体识别和跟踪→数据处理存储和RAG召回→用户对话 整个流程，做到可以对视频提供实时分析和报警，也可以自然语言交互查询视频内容，边缘部署，适合用于监控，算是用 NVidia 技术栈做 AI 应用的一个标杆范例。

AIGC

关注了下视频 AIGC 相关的几个 Session

  1. 在好莱坞干了几十年的视觉效果的 Ed Ulbrich 开了个公司 Metaphysic，以前的电影特效制作成本巨大，对人的处理还很难跨过恐怖谷，而基于 AI 技术做特效，用完全不同的技术栈，效果好成本低，是一种颠覆。metaphysic 给娱乐行业提供人脸替换、数字人的服务，看起来是用的 GAN，在人物换脸技术上，GAN 还是更能做到稳定和实时，特别是实时这个点，基于 diffusion 很难做到。基于市场需求，利用已有的不同技术(甚至是上一代技术)深入解决问题，是有空间的。
  2. PixVerse Co-Founder 在一次对话中聊到，视频实时生成的能力差不多要 ready 了，目前 5 秒的视频可以做到5-10秒推理完成，可能会解锁新的人跟视频的交互方式。不确定质量怎样，质量达到一个阈值，以前设想的很多类似 自定义剧情走向 的新玩法新交互有很大空间。
  3. Adobe 和 OpenSora 都来分享了视频生成模型的训练和推理的方案和优化，鉴于已经不是SOTA模型，可参考性不高。TCL 分享了AI电影制作，很惊讶这公司竟然在做这个，更多的是在做链路串联，而不是端到端的视频模型。

其他

  1. OpenAI 只来了两个人给 blackwell 架构站站台，Anthropic 一个人也没来，从这上看，这行业最领先的技术还是很 close，毕竟是核心竞争力，而且很容易被复刻，不像上个时代，大规模并发架构等技术，更重的是实践中解决具体问题，大方案分享了问题不大。（所以 DeepSeek 开源最领先的技术带来的冲击才会那么大。）
  2. DeepSeek 就是 Reasoning Model 的代名词，开源模型的顶流，出镜率极高，老黄的 keynote、各种演讲里都有它的身影，而 llama 通常是作为上一代开源模型与它做对比，只要是提供开源模型部署服务的公司（HuggingFace/Fireworks等），分享里都会对 DeepSeek 极度推崇。
  3. 遇到不少学生来参加，有的来找方向，看看业界前沿在做什么，做学术交流，找合作机会，这个会是挺合适的。清华、中科大、SJSU。最大的问题是实验室没有足够的卡，这领域是必须校企合作，实验室才进行得下去了。
  4. 使用 Nvidia Jetson 做边缘计算也是预期后续空间比较大的方向，设备端部署模型，可以提升实时性和隐私性，多数分享是用在具身智能上，还有一个分享的场景是在货架上实时分析用户行为，更精准推送广告。
  5. 机器人、自动驾驶的 session 也很多，数字孪生是提得比较多的（用 AI 生成仿真环境，用于机器人训练），但现场没看到什么能震惊人的机器人，包括老黄演讲时演示的类 wall-e 机器人，惊艳不够，这一行感觉还早。

总体感受，眼花缭乱，人潮纷杂，在开拓视野以外，大会更多是一个社交场所，推广产品/技术/服务，促进合作，这类大会需要的是多创造一些面对面交流的机会。

花絮

  1. 现场有限量的原价 5080、5090，知道时已经不可能排队买到。
  2. 跟七年前参加 WWDC 在同一个地方，估计一直还是同一个承办公司，午餐还是那么难吃。
  3. 参观 NVidia 工区，老黄作为华裔也是信风水的，新办公楼会模拟依山傍水的设计，风水好。NVidia 搞渲染出身，渲染里三角形是最基本单元，所以办公楼都是三角形元素。办公环境很宽敞，但没啥人，总部居家办公没有限制，很多都不来公司。