# 黄仁勋化身美队发布新「核弹」RTX 5090 ！售价 1\.46 万，还有一台 AI 超级计算机 \| CES 2025

- 作者：山宗
- 发布时间：2025-01-07 14:39
- 分类：软件
- 原文：https://www.ifanr.com/1611341

作为科技行业的重要风向标，AI 霸占了 CES 2025 的全部焦点，以至于那些未沾 AI 的产品，几乎成了拉斯维加斯展会上的异类。

AI 当主角，英伟达 CEO 黄仁勋也当仁不让地打起了头阵。

作为「全村的希望」，他用一场振奋人心的开幕式主题演讲，外加一连串 AI 新品的重磅发布，让 CES 2025 的开场就炸响了 AI 圈的新年第一响。

演讲期间，换上新皮衣的老黄也摆姿势 cos 起了美队，引发全场欢笑。

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没有让我们等太久，黄仁勋很快端出了我们等了许久的基于 Blackwell 架构的新一代 RTX 50 系列显卡。

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其中，RTX 5090 GPU 是迄今为止的最快的 GeForce RTX GPU，配备了 920 亿个晶体管，每秒可实现超过 3352 万亿次 AI 运算，性能较上一代 RTX 4090 提升了近两倍。

RTX 5080 的设计目标是性能达到 RTX 4080 的两倍，并配备 16GB 的 GDDR7 显存，内存带宽为 960GB/秒，以及 10752 个 CUDA 核心。英伟达承诺，RTX 5080 将在性能上大幅领先于上一代 RTX 4080。

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黄仁勋在演讲中如此强调：

> 我们已经认识到，AI 不仅仅是一个带来新商机的应用，更是由transformer实现的机器学习将从根本上改变计算方式。

RTX 50 系列发布距离 RTX 4090 和 RTX 4080 的发布已有两年时间。RTX 40 系列 GPU 重点改进了光线追踪性能，并推出了深度学习超级采样（DLSS）3。

而 RTX 50 系列则引入了新一代 DLSS 技术 DLSS 4。

新一代 DLSS 技术的突破，让 AI 不再只是简单的帧生成，而是具备了「预见未来」的能力，也将在游戏开发和内容创作领域产生重要影响。

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具体来说，DLSS 4 首次推出多帧生成功能，通过使用 AI 为每个渲染帧生成多达 3 帧来提高帧速率。它与 DLSS 技术套件协同工作，与传统渲染相比，性能提高了 8 倍，同时通过 NVIDIA Reflex 技术保持响应速度。

DLSS 4 还引入了图形行业首个实时 Transformer 模型架构应用。

基于 Transformer 的 DLSS 光线重建和超分辨率模型使用多 2 倍的参数和 4 倍的计算能力，可在游戏场景中提供更高的稳定性、更少的重影、更高的细节和增强的抗锯齿效果。

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DLSS 4 将在发布当天支持超过 75 款游戏和应用程序，并可在 GeForce RTX 50 系列 GPU 上使用。

拿我们熟悉的《赛博朋克 2077》以及《黑神话：悟空》等游戏来说，DLSS 4与多帧生成技术能显著提升这些游戏的性能。

据悉，装备 GeForce RTX 5090 的玩家，即便在开启全光线追踪、将所有画质设置调至最高的极致条件下，依然能享受到 4K 分辨率下 240 帧的流畅体验。

性能大涨，售价自然也涨了，具体四款显卡售价如下：

- RTX 5090：1999 美元（当前约 14647 元人民币）
- RTX 5080：999 美元（当前约 7319 元人民币）
- RTX 5070Ti：749 美元（当前约 5488 元人民币）
- RTX 5070：549 美元（当前约 4022 元人民币）

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国行售价：

RTX 5090D 售价 16499 元起  
RTX 5080 售价 8299 元起  
RTX 5070 Ti 售价 749 美元起  
RTX 5070 售价 549 美元起

在 Scaling law 疑似撞墙的情况下，肩负 AI 信徒众望的黄仁勋也大唱 AI 赞歌。

黄仁勋认为，Scaling law 并未失效，只要投入足够的计算资源和采用更复杂的算法，AI 的智能水平就能持续提升。

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甚至可以说 Scaling law 在经历不同阶段的调整：

- 前训练扩展（Pre-training Scaling）阶段。随着互联网数据量每年翻倍，特别是多模态数据（视频、图像、声音）的爆发式增长，为AI训练提供了持续增长的数据基础。
- 后训练扩展（Post-training Scaling）阶段。通过强化学习和人类反馈等技术，AI系统能够像有了「导师」一样不断优化自身。这个过程类似于毕业后的持续进修，AI可以针对特定领域进行微调，提升解决实际问题的能力。
- 测试时扩展（Test-Time Scaling）阶段。AI系统在使用过程中能够灵活调配计算资源，通过推理、长时思考、问题分解等方式来提升解决问题的质量。

Blackwell 架构的互联技术 NVLink72 也正式亮相眼前，结合强大的GPU、CPU、内存、网络和数据处理能力，适用于需要极高计算和数据处理能力的应用，如 AI 、科学计算和数据分析等领域。

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具体亮点如下：

- 包含 72 个 Blackwell GPU，
- 能够提供 1.4 ExaFLOPS（每秒百亿亿次浮点运算）的 TF FP4 性能，
- 配备了 576 个内存芯片，总容量为 14 TB（太字节），
- 具有 1.2 PB/s（拍字节每秒）的内存带宽。
- 包含 18 个 NVLink 交换机，拥有 1300 亿个晶体管，
- 包含 2592个Grace CPU核心，72 个 ConnectX-8 网络接口卡（NICs），
- 18个BlueField 数据处理单元（DPUs）

AI Agent 已经成为 2025 年的重要关键词，同时也是下一个重要的 AI 风口。

英伟达也对此提出了全新的发展愿景。这种新一代 AI 系统将不再局限于简单的问答模式，而是能够像真实员工一样理解需求、互动交流并解决复杂问题。

它可以调用多种工具，从网络搜索到 PDF 阅读，从使用计算器到生成图表，通过多个模型的协同合作来完成任务。

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为了实现这一目标，英伟达推出了包括 Nims 微服务平台和 Nvidia Nemo 系统在内的完整解决方案。Nims 将复杂的底层技术打包优化，支持视觉、语言、语音等多种AI模型在各类云平台上运行。

而 Nemo 系统则堪称 AI Agent 的「入职培训系统」，能够根据企业特定需求进行定制化训练，包含完整的评估反馈机制和安全护栏。老黄认为，未来企业的 IT 部门将逐渐转变为「AI Agent 的人力资源部门」。

老黄表示：

> 世界上有 10 亿知识工作者，AI Agent 可能是下一个机器人行业，很可能是一个价值数万亿美元的机会。

发布会上，黄仁勋还宣布推出世界基础模型平台——「英伟达宇宙」（NVIDIA Cosmos），专注于理解和模拟物理世界。

该平台经过 2000 万小时视频训练，主要聚焦于物理动态，包括自然运动、人类行为和物体操作等场景，致力于教导 AI 理解物理世界的运作方式。

它包含自动回归模型、扩散基础、高级标记器和 AI 加速数据管道等组件，能够根据文本、图像或视频提示生成符合物理规律的虚拟世界状态。

从工业自动化到自动驾驶汽车，英伟达宇宙的应用范围极其广泛。

在工业领域，它可以模拟工厂运营，生成合成数据用于训练机器人。在自动驾驶领域，它能够将数千次真实驾驶数据扩展为数十亿英里的训练数据。

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通用机器人的「ChatGPT 时刻」即将到来，有望在未来几年内推动机器人技术取得突破性进展。

超级计算机也不再是数据中心的专属，它正在走进每个人的口袋。

当初，黄仁勋曾经向 OpenAI 赠送了世界上第一台 DGX-1 AI 超级计算机。

作为专为深度学习设计的系统，DGX-1 整合了硬件、深度学习软件以及开发工具，使得用户能够简单快速地部署，也为今日的 AI 浪潮起到了很大的推动作用。

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时隔多年，相比当年那台「箱子」大小的超级计算机，黄仁勋在发布会上展示的只手可握的 Project Digits 可谓惊艳全场。

搭载英伟达新型 GB10 Grace Blackwell 超级芯片，Project Digits 专为 AI 研究人员、数据科学家和学生设计，可提供高达 petaflop 级别的计算性能，可用于原型设计、微调和运行 AI 模型。

通过与 MediaTek 合作开发，GB10 具有连接到 20 核英伟达 Grace CPU 的英伟达 Blackwell GPU。

在 Project Digits 的外壳内部，芯片连接到 128GB 内存池和高达 4TB 的闪存。

英伟达声称单个 Project Digits 单元可以运行高达 2000 亿个参数的模型，如果有工作需要，两台 Project Digits 机器可以连接在一起，运行多达 4050 亿个参数的模型。

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并且它不仅可以作为私有云计算平台，还能秒变专业工作站，真正实现了「开箱即用」。Project Digits 将于今年 5 月通过英伟达的顶级合作伙伴推向市场，定价 3000 美元。

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一场发布会，道不尽英伟达的 AI 野心。

从数据中心到个人桌面，AI 的浪潮正在席卷每一个计算终端，而英伟达，正在把这场革命的火种，播撒进每一台个人电脑。

当 RTX 50 系列显卡让游戏玩家体验到 AI 加持的超强性能，当 Project Digits 让超算不再高不可攀，那个 AI 无处不在的未来，也正在变得清晰可见。而这，或许正是英伟达一直以来努力追寻的愿景。