当地3月21日，英伟达2023年春季GTC大会如期举办，英伟达CEO黄仁勋发表了主题演讲。“我们正处于AI的iPhone时刻”，黄仁勋在演讲时提到，创业公司正在竞相建立颠覆式的商业模型，而业界巨头也在寻找应对之道。
未来几日，GTC大会还将举办超过650场由技术、商业、学术和政府领域领导者主持的会议。
以下是多总管梳理的本次黄仁勋演讲的9大要点。
在过去十年里，AI产业经历了历史性的飞跃。从2012年卷积神经网络AlexNet，到最近的ChatGPT，背后都离不开英伟达的硬件支持。AlexNet使用的是英伟达GTX 580进行训练，而在OpenAI训练GPT－3时，所用到的A100芯片算力已经达到当年的100万倍。
在此期间，英伟达不仅提供算力，也构建了一套围绕着实际产业运转的应用生态，在自然科学、化学制药、视觉解析、数据处理、机器学习和AI领域成为不可或缺的一环。
经过与台积电、ASML、新思科技等公司多年的合作，英伟达推出全新的计算光刻应用。黄仁勋介绍称，该应用可将4万个用来驱动计算光刻的CPU服务器，换成500套DGX H100，能耗将从35兆瓦降至5兆瓦，为2nm以及更先进制程的到来做好准备。
在演讲中，黄仁勋宣布推出计算光刻库cuLitho。据他介绍，cuLitho是一项耗时4年的庞大项目。通过与台积电、ASML和Synopsys三家芯片制造厂商合作，cuLitho将计算光刻的速度提升了40倍以上。
英伟达宣布和Quantum Machines合作推出DGX Quantum，这是首个结合GPU和量子计算的系统，结合了通用量子控制系统Quantum Machines OPX＋和NVIDIA Grace Hopper超级芯片，使用新的开源CUDA Quantum软件平台，该系统为从事高性能和低延迟量子经典计算的研究人员提供了革命性的新架构。
DGX Quantum还为开发人员配备了统一软件栈，混合GPU－Quantum编程模型NVIDIA CUDA Quantum，能够在同一系统中整合和编程 QPU、GPU 和 CPU，是一个混合型量子经典计算平台。目前，CUDA Quantum 已经开放了源代码，为开发者提供了更多的支持。
英伟达宣布与谷歌云、微软Azure、甲骨文云联手推出DGX云服务，使用H100芯片的云服务已经上线。这也意味着，一众试图训练自营大语言模型、图片模型的企业，将能直接通过云服务快速实现自己的愿景。
英伟达确认，盖帝图像（GettyImages）正在使用英伟达的毕加索AIGC模型生成云服务建立自营图片和视频生成AI；另一家图片版权库Shutterstock也在使用英伟达的服务创建3D生成模型。
英伟达公布了全新的BioNeMo云服务，用于定制AI基础模型，以加速新蛋白质和疗法的创造，以及基因组学、化学、生物学和分子动力学领域的研究，安进和其他十几家生物科技初创公司已经接入该服务。
同时，英伟达推出云服务NVIDIA AI Foundations，提供语言、数据和生物学模型的定制服务。比如，英伟达与Adobe已经进行合作，将生成式AI融入营销和创意工作者的工作流程中。
英伟达发布的全新的GPU推理平台，包括4种不同配置，针对不同工作负载进行优化，分别对应了AI视频加速、图像生成加速、大型语言模型（LLM）加速和推荐系统和LLM数据库，包括L4 Tensor Core GPU、L40 GPU、H100 NVL GPU和Grace Hopper超级芯片。
黄仁勋表示，当前唯一可以实际处理 ChatGPT 的 GPU 是英伟达 HGX A100，与前者相比，现在一台搭载四对 H100 和双 NVLINK 的标准服务器速度能快 10 倍，可以将大语言模型的处理成本降低一个数量级。
在下一代王朝系列和海洋系列的多款车型中，比亚迪将使用英伟达DRIVE Orin高性能计算平台。
英伟达也在周二发布RTX 4000 SFF Ada架构显卡，这款低功耗、紧凑型产品结合了第三代 RT Core、第四代 Tensor Core和20GB显存。
英伟达还公布了CV－CUDA测试版，这是一个用于云规模计算机视觉的开源GPU加速库。黄仁勋透露，微软、腾讯和百度等公司都正在采用CV－CUDA进行计算机视觉AI研究。
Omniverse，主要的用处是让企业在实际建设工厂、生产产品前，通过数字化模拟“预览”实际的成品。例如这几年很火的“黑灯工厂”，就能通过Omniverse进行设计和模拟。通过合作伙伴迭代Omniverse工作站和OVX平台，英伟达也与微软推出了Omniverse云服务。
而在汽车行业中，沃尔沃和通用汽车使用Omniverse统一产品设计的管线，丰田汽车则用来创建数字孪生工厂，梅赛德斯·奔驰使用这款软件建立和优化新车的生产线，宝马计划在2025年投产的新电动车工厂已经在软件中成功运作。
