摘要：英伟达首席执行官黄仁勋在2025年CES大会上介绍了人工智能的未来，强调了令牌生成器在智能制造中的重要性。通过将文字转化为知识和图像，令牌不仅推动了AI的发展，还帮助机器人更好地理解和导航环境。黄仁勋回顾了英伟达的历史，从可编程GPU到CUDA的演变，展示了A

英伟达首席执行官黄仁勋在2025年CES大会上介绍了人工智能的未来，强调了令牌生成器在智能制造中的重要性。通过将文字转化为知识和图像，令牌不仅推动了AI的发展，还帮助机器人更好地理解和导航环境。黄仁勋回顾了英伟达的历史，从可编程GPU到CUDA的演变，展示了AI如何改变计算方式和应用场景。最后，他介绍了新一代RTX Blackwell架构的显卡，强调了AI与计算机图形学的结合将推动未来的技术进步。

亮点:

令牌是创造智能的关键，它们将文字转化为知识，赋予图像生命，帮助我们理解世界。令牌开启了无限的可能性，推动人工智能的发展，让我们更好地导航和应对周围的环境。

-令牌生成器是人工智能的构建块，它们通过将想法转化为视频和图像，帮助我们实现想象力的飞跃。这样的技术使得人工智能能够更好地理解和表现我们周围的事物。

-通过令牌，我们能够预测和识别潜在的危险，帮助我们更安全地生活。它们不仅提供了对环境的洞察，还能够在面对威胁时提供解决方案，增强我们的安全感。

-人工智能的进步依赖于CUDA技术的演变，使其能够处理更复杂的算法。这一技术的发展让我们能够生成图像、文本和声音，推动了生成式人工智能的兴起。

机器学习和人工智能正在彻底改变图形计算的方式，使得实时图形渲染变得更加高效。通过利用GPU的强大性能，AI能够推断未渲染的像素，从而大幅提升渲染质量和效率。

-光线追踪技术依赖于人工智能的支持，才能够在实时计算中模拟光线的行为。没有AI的帮助，无法实现如此高精度的像素再现，这对于计算机图形学至关重要。

-新一代RTX Blackwell架构显卡具有更强大的计算能力，能够处理复杂的图形渲染任务。通过集成AI处理单元，这些显卡能够实现更快的渲染速度和更高的图像质量。

-AI技术的进步使得显卡能够同时处理图形和AI工作负载，从而提升整体性能。神经纹理压缩和神经材料着色的应用，使得图像质量得到了显著提升，带来了非凡的视觉体验。

人工智能正在推动计算机图形学和数据处理的革命。通过利用规模法则，AI能够生成和处理大量数据，提升模型的效率和能力，从而满足现代技术的需求。

-人工智能在计算机图形学中的作用显著，特别是在渲染过程中。通过使用AI生成像素，可以提高能源效率，并减少对计算资源的需求。

-规模法则表明，数据量越大，模型的能力和有效性越高。随着互联网产生的数据量不断增加，未来的人工智能模型将变得更加强大。

-训练后规模法则和测试时间规模法则是AI发展的重要机制。通过反馈和资源分配的优化，AI可以在复杂问题上进行更有效的推理和解决。

人工智能在现代计算行业中变得越来越普遍，推动了计算能力的提升。随着新的计算模型的出现，行业正在努力适应并利用这些技术，以满足对计算力的日益增长的需求。

-目前，全球有45个工厂在生产这些人工智能系统，这显示了人工智能的广泛应用。随着技术的进步，数据中心的计算能力也在不断增加，以满足更高的性能要求。

-生成模型的训练成本在这一代中大幅降低，性能提升显著。性能每瓦提高四倍和每美元提高三倍，这为大规模模型的训练和推理提供了更大的经济基础。

-未来的AI将能够进行自我对话和内部反思，这将极大地提升AI的智能水平。为了满足这种新需求，令牌生成速率需要大幅提升，同时控制成本，以确保服务质量。

生成式AI是当前技术的重要进展，能够增强企业与客户之间的互动。它通过多种模型和工具，使得信息检索和数据处理更为高效，从而促进了业务的成长与创新。

-生成式AI通过与软件开发人员合作，推动了IT生态系统的变革，提供了新的能力。企业不再单独面对技术挑战，而是借助于合作伙伴的技术，共同构建更为强大的AI解决方案。

-NVIDIA推出了一系列AI微服务，称为NVIDIA Nymphs，这些服务简化了复杂的软件操作。通过将各种AI模型打包成容器，用户可以更方便地在不同环境中部署和使用这些技术。

-未来的数字员工将通过培训和评估系统，逐步融入企业的工作流程。这些AI代理能够理解公司的独特语境，提高工作效率，同时减轻人类员工的负担。

AI代理作为新的数字劳动力，可以在各种领域中执行特定任务。它们通过将复杂任务分解为更小的部分并生成高质量的响应，为企业和个人提供了巨大的帮助。

-AI代理能帮助研究人员设计和筛选数十亿种化合物，快速找到有希望的药物候选者。这种高效的研究方式可能会推动医学领域的重大进展。

-视频分析AI代理能够分析来自数十亿摄像头的视频内容，生成交互式搜索和自动化报告，极大地提升了交通监控和城市管理的效率。

-NVIDIA正在开发的AI技术使得Windows PC成为支持AI的首要平台。这种转变将为全球的工程师和开发者提供更多的工具和机会。

物理人工智能是未来机器人技术的重要组成部分，能够理解物理动态和空间关系。NVIDIA宇宙作为一个世界基础模型平台，旨在推动物理AI的发展，提高模型的理解和生成能力。

-该平台的核心是世界基础模型，它需要理解重力、摩擦、因果关系等物理概念。创建这种模型将帮助AI更好地与物理世界互动，增强其智能。

-NVIDIA宇宙是一个开发平台，能够生成基于物理的合成数据，这对于训练AI模型至关重要。此平台通过自回归和扩散模型，提供了实时应用和高质量图像生成的能力。

-物理AI的成功依赖于数据的可用性，NVIDIA宇宙整合了海量视频数据来训练模型。这种数据处理管道加速了AI学习现实世界的词汇和动态。

机器人和工业AI的未来依赖于多元宇宙模型和数字孪生体的结合。这种结合为自动化和高效的工业解决方案提供了基础，推动了技术的进步和应用的普及。

-数字孪生体在AI训练中的作用至关重要。它通过合成数据生成和强化学习，为机器人系统的优化提供了实践平台，从而提升机器人的决策能力和自主性。

-英伟达的三台计算机系统是实现工业自动化的关键。它们通过协同工作，支持机器人在复杂环境中的高效操作，推动制造业向数字化转型。

-Kion与埃森哲的合作展示了物理AI在仓库管理中的应用。通过数字孪生体，Kion能够模拟和优化仓库物流，提高运营效率和响应能力。

丰田和英伟达宣布将合作开发下一代自动驾驶汽车，预计将形成一个万亿美元的机器人行业。随着自动驾驶技术的迅速发展，市场需求也将持续增长，推动相关产业的蓬勃发展。

-Aurora公司将使用英伟达技术构建自动驾驶卡车，预计每年将生产一百万辆汽车。这种技术的发展将推动全球范围内的自动驾驶车辆普及，提升运输效率。

-新一代汽车计算机Thor具备强大的处理能力，是当前自动驾驶汽车的标准。Thor不仅用于汽车，还可以应用于各种机器人，展示了其通用性与灵活性。

-利用Omniverse和Cosmos技术生成合成数据，对于训练自动驾驶AI至关重要。这种合成数据的丰富性将极大提升自动驾驶系统的安全性和可靠性。

自动驾驶汽车、机器人和AI技术的结合将推动未来的技术产业发展。通过训练和收集大量示范数据，开发者可以创造出更智能的机器人，进而改变我们的生活方式和工作环境。

-训练人形机器人面临的挑战主要在于收集人类示范信息的困难。为了克服这一挑战，需要开发聪明的方法来获取和利用大量的示范数据，以支持机器人的学习过程。

-NVIDIA Isaac Groot为人形机器人开发者提供了一系列服务，包括机器人基础模型和数据管道。通过这些服务，开发者能够有效地处理真实世界数据，降低开发成本，加速技术进步。

-通过使用NVIDIA的Omniverse和Cosmos平台，开发者能够生成庞大的数据集以训练机器人。该平台结合了仿真和实际操作，提升了训练效率，确保机器人能够在真实环境中表现出色。

云计算技术正在迅速发展，尤其是在超级计算机和AI领域。通过新的平台和基础模型，企业能够更高效地利用资源和技术，推动行业的创新与进步。

-NVIDIA的云计算平台提供了强大的计算能力，支持多种操作系统，如Linux。这使得用户能够根据自己的需求灵活选择使用方式，提升工作效率。

-新推出的AI基础模型被称为世界上第一个物理AI基础模型，旨在支持全球机器人行业的激活。这一模型的开放性将促进更多创新应用的发展。

-在自动化和AI技术方面，正在研发三种类型的机器人，包括类人机器人和自动驾驶汽车。这些技术的进步预示着未来将有更多智能化的生活方式。

### 你可能会对这些问题感兴趣：

一、英伟达的AI技术如何推动未来发展？

英伟达的AI技术正在通过多个方面推动未来的发展，主要体现在以下几个方面：

1. **工业自动化与数字孪生体**

- **数字孪生体**：英伟达与Kion和埃森哲合作，正在为仓库和分销中心创建数字孪生体。这些数字模型能够模拟物理仓库的运营，帮助企业优化物流和管理，提高效率。

- **自动化解决方案**：通过将AI与机器人技术结合，英伟达推动了工业自动化的进程，使得制造业和仓储行业能够实现更高效的运营。

2. **自动驾驶技术**

- **AI训练系统**：英伟达的计算平台（如Omniverse和Cosmos）为自动驾驶汽车提供了训练和模拟环境，生成合成数据以增强训练效果。这使得自动驾驶技术的开发更加高效和安全。

- **合作伙伴关系**：与多家汽车制造商（如丰田、特斯拉等）的合作，推动了自动驾驶技术的快速发展，预计未来将形成一个万亿美元的产业。

3. **通用机器人**

- **物理AI与人形机器人**：英伟达正在开发通用目的的机器人模型，利用AI和仿真技术来训练机器人，使其能够在复杂环境中自主工作。

- **数据生成与训练**：通过NVIDIA Isaac Groot等平台，开发者能够生成大量的训练数据，帮助机器人学习和执行任务。

4. **AI超级计算机**

- **项目数字**：英伟达推出了新的AI超级计算机，旨在为研究人员和初创公司提供强大的计算能力，推动AI技术的普及和应用。

- **高性能计算**：新一代的计算平台（如Thor处理器）提供了更强大的处理能力，支持复杂的AI任务和实时数据处理。

5. **生态系统与合作**

- **开发者与合作伙伴**：英伟达通过与生态系统合作伙伴的紧密合作，推动AI技术的广泛应用，帮助各行业实现数字化转型。

总结

英伟达的AI技术通过推动工业自动化、自动驾驶、通用机器人和高性能计算等领域的发展，正在为未来的技术进步奠定基础。这些技术的结合不仅提升了效率和安全性，还为各行各业的创新提供了新的可能性。

二、什么是令牌生成器，它的作用是什么？

**令牌生成器**（Token Generator）是一种用于创建安全令牌的工具或系统。这些令牌通常是随机字符串，包含一定的信息，比如用户身份认证、会话管理或API调用的凭证。令牌生成器在多个应用场景中发挥着重要作用，主要包括以下几个方面：

1. **身份验证**

- 在用户登录时，令牌生成器为用户创建一个唯一的令牌，通常用于标识用户身份。用户在成功登录后，会收到这个令牌，从而可以安全地进行后续的操作而无需重新输入用户名和密码。

2. **会话管理**

- 在Web应用中，令牌用于管理用户会话。令牌可以在客户端和服务器之间传递，以维持会话的状态。使用令牌的方式可以提高安全性，避免使用传统的 cookies 来存储会话状态。

3. **API访问**

- 在RESTful API中，令牌用于鉴权。API请求中包含的令牌可以证明请求者的身份，确保只有经过授权的用户和应用可以访问特定的资源或功能。

4. **CSRF防护**

- 生成的令牌可以用于防止跨站请求伪造（CSRF）攻击。每个请求都会携带由令牌生成器生成的唯一令牌，服务器通过核对令牌来验证请求的来源是否可信。

5. **提升安全性**

- 令牌通常是一次性或有限时间有效的，这种特性可以降低被窃取后造成损害的风险。即使令牌被获取，攻击者也只能在短时间内使用。

总结

令牌生成器在现代应用程序中至关重要，其主要作用是提供安全的身份验证、会话管理和API访问控制，保护用户信息和系统安全。通过使用随机生成的令牌，应用可以提高对用户身份的保护，同时增强整体的安全策略。

三、RTX Blackwell架构的显卡有什么新特性？

RTX Blackwell架构的显卡引入了一系列新特性，主要包括：

1. **增强的计算能力**

- Blackwell架构显卡提供了显著的处理能力提升，尤其是在AI和深度学习任务中，能够处理更复杂的计算任务。

2. **高效的能耗管理**

- 新架构在能效方面进行了优化，使得在执行高负载任务时，能耗更低，性能更高。

3. **改进的图形渲染**

- Blackwell架构支持更高质量的图形渲染，提升了游戏和专业应用中的视觉效果，能够处理更复杂的场景和更高的分辨率。

4. **支持更先进的AI功能**

- 新架构集成了更强大的AI加速器，支持实时光线追踪和深度学习超采样（DLSS）等技术，进一步提升了游戏性能和画质。

5. **更强的多任务处理能力**

- Blackwell显卡能够更好地处理多任务，支持更高效的并行计算，适合于数据科学、机器学习和其他需要大量计算资源的应用。

6. **改进的连接性**

- 新架构显卡支持更快的数据传输接口，提升了与其他硬件组件的兼容性和性能。

7. **更好的虚拟现实支持**

- Blackwell架构在虚拟现实（VR）和增强现实（AR）方面的表现得到了优化，能够提供更流畅的体验。

总结

RTX Blackwell架构的显卡通过提升计算能力、能效管理、图形渲染质量和AI功能，旨在为用户提供更强大的性能和更好的使用体验，特别是在游戏、专业图形和AI应用领域。

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来源：九金财经