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文丨科创财经团队 “经过数十年的计算机行业发展，我们如今正处于一场新工业革命的开端。

”10月21日，英伟达创始人兼CEO黄仁勋在GTC柏林大会发表了他的主题演讲。

黄仁勋开场表示，欧莱雅、Revolut、Spotify、默克、沃达丰、Zara、保时捷、雀巢和汇丰等众多欧洲企业都正在与英伟达合作开发AI。

英伟达承诺向欧洲科技生态系统投入近100亿美元，并与1.

2万家合作伙伴携手。

黄仁勋说道：“要成为AI经济的一部分，不能只是消费AI，你还要生产AI。

我们可以在欧洲完成这一切。

事实上，我们已经开始了。

” 在阐述AI基础设施逻辑时，黄仁勋形容AI是一块“五层蛋糕”——能源为先进计算机提供动力，计算机构成了AI工厂的一部分，AI工厂利用其上运行的模型生产token和数字智能，而这些能力最终会集成到各类应用中。

在这场主题演讲中，英伟达正式推出AI工厂参考设计DSX POD，称在现场配套设施就绪的情况下，可将部署时间从约6个月缩短至最快14天;其DSX平台还力争在相同Token产出下最多节电30%。

此外，黄仁勋判断，机器人领域的“ChatGPT时刻”即将到来，物理AI有望成为下一阶段的重要增长方向。

AI工厂部署最快缩短至14天，冷却用水量及能耗将下降 黄仁勋强调，“AI模型出现之前，基础设施必须先存在。

”正如互联网的发展需要先有网络基础设施，而电力的普及也离不开电网也是一样。

在这次演讲上，英伟达正式推出了DSX POD。

据黄仁勋介绍，这是一款参考设计，可由合作伙伴在模块化集装箱内建造完整的NVIDIA Vera Rubin AI工厂，并在交付前完成集成和验证。

借助DSX POD，只要现场公用设施准备就绪，可以使部署时间从约六个月缩短至最快14天。

黄仁勋表示：“人工智能工厂的价值创造始于其开始生产token时，而非等到建设完毕。

借助NVIDIA DSX POD，我们将工厂预制的精度与速度带入AI基础设施建设，把部署时间从数月缩短至数周，让客户能够更快扩大产能并启动创收生产。

” 英伟达正与Anduril、Armada、Bull、Crusoe、DayOne、戴尔科技、台达、伊顿、富士康(Ingrasys)、技嘉、HPE、联想、和硕、广达云科技(QCT)、施耐德电气、Vertiv和纬创资通合作，计划于2027年初在全球范围内交付DSX POD AI工厂。

“这是对全球供应链的一次彻底变革，”黄仁勋说，“这将改变人们部署和建设数据中心的方式，希望也能因此提高效率。

” 在DSX POD之外，英伟达还披露了DSX平台层面的能效与电网协同能力。

NVIDIA DSX AI工厂平台可帮助企业将冷却用水量减少高达100%，并以降低30%的功耗生成相同的AI输出。

欧洲的AI云服务商正基于NVIDIA DSX建设和运营AI工厂，扩大整个欧洲大陆的企业、开发者和政府使用加速计算的机会。

NVIDIA DSX MaxL PS软件可帮助运营商在生成相同数量token的情况下最多节省30%的电力。

CoreWeave、Firmus、Google Cloud、IREN、Lambda、Nebius、Nscale和Sharon AI计划采用这项技术;DSX Flex软件则可将AI工厂转变为灵活的电力负载，以支持电网可靠性并加快并网。

智能体安全应尽可能限制权限 黄仁勋表示，智能体会思考、推理、反复迭代并使用工具;随着它们变得越来越实用，token消耗量也会增长。

“最重要的是确保智能体安全，”黄仁勋说。

自主智能体可以访问文件、资源、网络和工具，因此应尽可能限制其权限，并对其进行监控。

英伟达此前推出了OpenShell安全AI智能体参考架构，这是一种开源、由策略控制的运行时，具备内核级沙箱机制，位于智能体与其能够影响的系统之间，这意味着权限、策略执行和监控都会动态调整。

黄仁勋补充道，“每次启动智能体时，它所拥有的权限都不一样。

” 在模型层面，黄仁勋再次为开放模型站台，但这次更多是在推销自家开放模型，“我们身处前沿。

因此，在所有这些不同领域，我们都为大家提供各种模型，并且持续推进相关工作。

我们已经为此努力了十年，而且将永远继续下去。

” 在开发者生态方面，黄仁勋介绍了NVIDIA CUDA-X，这是一套应用于科学、工程、研究和创意工作等领域的加速计算工具，英伟达加速计算平台拥有超过1100万名开发者，黄仁勋表示“CUDA-X工具为智能体提供了行当里的专业工具。

” 机器人领域的ChatGPT时刻即将到来 AI也在向电信网络延伸。

黄仁勋提出可以将基站变成分布式AI基础设施。

“现在，CUDA能打电话了，”黄仁勋说，“AI将彻底变革电信行业的运作方式，并大幅提升频谱效率。

” 他提到，分布式数据中心覆盖10万个站点，总容量约为100吉瓦;还表示，在历经近八年的努力后，NVIDIA

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