6月2日晚間，英偉達創始人兼首席執行官黃仁勛登臺演講，透露了不少關鍵信息。據他介紹，使用NVIDIA NIM將AI模型部署在云、數據中心或工作站上的開發者，可將模型部署時間從以前的數周縮短至幾分鐘。和碩、勞氏公司、西門子等客戶均在使用。
此外，被英偉達寄予厚望的新一代AI芯片與超級計算平臺Blackwell芯片已開始投產，預計將在2025年推出Blackwell Ultra AI芯片。
NVIDIANIM可將模型部署時間從數周縮短至幾分鐘
6月2日晚間，一身皮衣的英偉達創始人黃仁勛又在舞臺上擺弄起了自家產品，重磅介紹了NVIDIANIM，一種推理微服務，可通過經優化的容器形式提供模型，旨在助力各種規模企業部署AI服務。
不過，嚴格來說，NVIDIANIM并非新品，最早露面是在今年3月。英偉達在6月2日晚間宣布，全球2800萬開發者皆可下載NVIDIANIM，將AI模型部署在云、數據中心或工作站上，構建Copilot（一種AI助理）、ChatGPT聊天機器人(10.190, -0.13, -1.26%)等生成式AI應用。下月起，NVIDIA 開發者計劃的會員可免費使用NIM，在其選擇的基礎設施上進行研究、開發和測試。
根據英偉達的說法，新的生成式AI應用正變得越來越復雜，通常需要使用具有不同功能的多個模型來生成文本，如圖像、視頻、語音等。而NVIDIANIM提供了一種簡單、標準化的方式——將生成式AI添加到應用中，可使模型部署時間從以前的數周縮短至幾分鐘。
黃仁勛還透露，包括 Cadence、Cloudera、Cohesity、DataStax、NetApp、Scale AI 和新思科技等近200家技術合作伙伴正在將NIM集成到他們的平臺中，以加快生成式AI部署。“每個企業都希望在其運營中融入生成式AI，但并非每個企業都擁有專門的AI研究團隊。NVIDIA NIM 可被集成到任意平臺中，任何地方的開發者都可以訪問，并且可以在任意環境中運行。”黃仁勛稱。
《每日經濟新聞》記者了解到，NIM是預先構建的，目前有近40個模型可作為NIM的端點供開發者體驗；開發人員可從開源社區平臺Hugging Face訪問適用于Meta Llama 3模型的NVIDIA NIM微服務，使用Hugging Face推理端點訪問和運行 Llama 3 NIM。
值得注意的是，英偉達還透露了一批大客戶的使用情況，如電子制造商Foxconn正在使用NIM開發針對特定領域的大語言模型（LLM），用于智能制造、智慧城市和智能電動汽車；和碩正在將NIM用于一個當地的混合專家（MoE）模型；勞氏公司正在用 NVIDIA NIM推理微服務來提升員工和客戶的體驗；西門子正在將其運營技術與NIM微服務整合，用于車間AI工作負載；還有數十家醫療保健公司正在部署NIM，為包括手術規劃、數字助理、藥物發現和臨床試驗優化等在內的應用領域的生成性AI推理提供支持。
Blackwell芯片開始投產
除了上述產品，黃仁勛還在演講中透露，英偉達Blackwell芯片已開始投產，并將在2025年推出Blackwell Ultra AI芯片。
今年5月，黃仁勛在財報電話會上稱，預計今年Blackwell架構芯片將為公司帶來大量收入。英偉達對Blackwell芯片寄予厚望，還是與市場強勁需求有關。從最新披露的財報數據來看，2025財年第一財季，英偉達實現營收260億美元，較上年同期增長262%。其中，數據中心業務營收226億美元，與上年同期相比增長427%，是業績收入的“大頭”。
據英偉達首席財務官科萊特•克雷斯解讀，數據中心業務的增長源自Hopper架構GPU（例如H100）出貨量的增加；該季度的重要亮點之一就是Meta宣布推出Lama 3開源大模型，使用了近2.4萬塊H100 GPU。
除了披露芯片量產進度，英偉達此次還推出了一系列采用NVIDIABlackwell架構的系統。
據悉，這些系統搭載了GraceCPU以及NVIDIA網絡和基礎設施，用于助力企業建立AI工廠和數據中心。其中，NVIDIA MGX模塊化參考設計平臺加入了對NVIDIA Blackwell產品的支持，包括專為主流大語言模型推理、檢索增強生成和數據處理提供卓越性能打造的NVIDIA GB200 NVL2平臺。
英偉達強調，GB200 NVL2適合用于數據分析等新興領域，借助NVLink—C2C互連技術帶來的帶寬內存性能及Blackwell架構中專有的解壓縮引擎，較使用X86CPU時的數據處理速度可最多提速到18倍，能效提高8倍。“新一輪工業革命已經開始，眾多企業和地區正在與NVIDIA合作推動價值萬億美元的傳統數據中心向加速計算轉型，并建造一種新型數據中心AI工廠來生產新的商品，人工智能。”黃仁勛稱。
英偉達方面表示，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，開發成本較之前最多降低了四分之三，開發時間縮短到六個月，較之前減少了三分之二。另外，英偉達還透露，比亞迪(237.100, 8.08, 3.53%)電子、西門子、泰瑞達和Alphabet旗下公司Intrinsic等全球十多家機器人企業正在將NVIDIAIsaac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。
