回顾GTC系列之2022，chatgpt发布前夜的GTC大会
好的，这是对提供的 NVIDIA GTC 2022 黄仁勋主题演讲文档的整理和总结。
NVIDIA GTC 2022 主题演讲核心内容整理（deepseek整理）
一、 核心主题与愿景
1.AI 的进化与普及：AI 正从“感知与推理”（如图像识别、语音理解）迈向“规划与行动”的机器人时代。AI 正在革新所有行业，尤其是数字生物学（药物研发）、气候科学等。
2.AI 工厂：企业的数据中心正在演变为“AI 工厂”， raw data（原始数据）输入，经过提炼，产出 intelligence（智能）。
3.下一个百万倍加速：通过全栈式（硬件、系统软件、平台软件、应用）的优化和创新，NVIDIA 致力于在未来十年内再次实现计算速度的百万倍提升。
4.Omniverse 与数字孪生：NVIDIA Omniverse 是连接虚拟世界的仿真引擎，是构建数字孪生、开发机器人以及互联网下一次演进的核心平台。它是下一波 AI 浪潮（机器人）不可或缺的一部分。
总结：四层技术栈与五大态势
1.四层技术栈硬件 -> 系统软件和库 -> 软件平台（HPC, AI, Omniverse） -> 应用框架。
2.五大行业态势：
•Million-X 百万倍加速计算。
•Transformer 模型增强 AI。
•数据中心转变为 AI 工厂。
对机器人系统的需求呈指数级增长。
•数字孪生是下一个 AI 时代的核心。
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一、 核心理念与愿景（通义整理）
AI驱动的范式变革：
AI正在深刻改变软件的能力和开发方式，各公司正将其数据中心转变为“AI工厂”，以数据为原料，生产智能。
AI的影响已从最初的感知和推理（如图像语音识别），扩展到下一波浪潮——机器人时代（Robotics），即AI将规划行动并采取行动，涵盖数字机器人、虚拟形象和实体机器人。
科学领域迎来“数字生物学革命”，AI加速了DNA测序、结构预测、药物研发和测试。
全栈加速与百万倍性能提升：
NVIDIA通过硬件、系统软件、平台软件和应用的全栈方法，在过去十年实现了AI计算的百万倍加速。
目标是未来十年内，通过新的AI和计算技术，再次实现百万倍的加速，以应对气候科学等重大挑战。
数字孪生：下一波AI的基石：
Omniverse被定位为构建机器人软件和虚拟世界的“中央车站”，其重要性将如同TensorFlow和PyTorch之于感知AI。
数字孪生（Digital Twin）是连接虚拟与现实的桥梁，对于设计、仿真、训练机器人和优化复杂系统（如工厂、城市）至关重要。
总结与回顾
黄仁勋在结尾强调了本次发布的五大态势，它们共同塑造着行业未来：
百万倍加速：通过全栈优化实现计算性能的指数级提升。
Transformer增强AI：自监督学习推动AI模型规模和能力的飞跃。
数据中心即AI工厂：企业利用AI工厂生产智能。
机器人需求指数增长：从自动驾驶到工业机器人，行动AI是下一波浪潮。
数字孪生：Omniverse是构建和连接虚拟世界、推动机器人发展的核心平台。
最终，NVIDIA的目标是通过其全栈技术，将AI的革命性力量普及到每一个行业，解决人类面临的最重大挑战。
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附：22.5月英伟达23财年第一季度业绩分析
作者：极客公园
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来源：知乎
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值得一提的是，就在上个月，英伟达由于 2018 财年的两个季度没有报告加密货币挖矿对其营收的显著提振，而被 SEC 罚款 550 万美元。
再来看数据中心产品线，一季度，它再次超过游戏产品线的营收。除了近乎翻倍的同比增长，数据中心的收入环比增长 15%。其中，来自超大规模和云计算客户的收入同比增长一倍以上。
这仍旧得益于 AI 训练和推理对于英伟达 Ampere 架构下的 GPU（A100）和 DGX 系统的需求。几乎所有图像处理或其他算法处理都可以在 A100 上完全加速。同时，云计算、用于自然语言处理和深度推荐等工作负载的超大规模客户、以及垂直行业的应用引领了数据中心的增长。
增长背后的一个趋势是：客户越来越多地将英伟达的计算产品和网络产品结合起来，构建「现代人工智能工厂」，以数据为原材料输入，以智能为输出。
事实上，多年来，老黄反复提及这个愿景，并且，财报电话会上，他表示，数据中心在这一领域的可见性（visibility）比以往时候都要好很多。人工智能和数据驱动的机器学习技术用于编写软件，并从公司拥有的大量数据中提取洞察力，这对公司而言无疑是有战略意义的，而英伟达的技术使得大多数公司能够应用他们自己的数据来提取洞察力，并自动化许多他们必须做的预测，且快速完成。这一趋势正在席卷几乎每个行业。
老黄对下个季度数据中心的业务环比增长也充满信心，因为使用数据中心的场景十分广阔。他表示，数据中心已经从云和超大规模扩展到所有行业，从 AI 训练转向了推理，已经进入到人工智能的工业部署，这几乎是每个行业都需要的。
此外，数据显示，自去年英伟达部署三芯战略（GPU、CPU、DPU 的合作）以来，数据中心的业务增长开始加快。
作者：极客公园
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来源：知乎
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
专业视觉产品线中，作为老黄「代言」的最出圈产品，英伟达的 Omniverse 并不像一众元宇宙概念产品一般浮夸，而是实实在在走出了工业级生产的路径：数字孪生。通过在虚拟世界「复制粘贴」出现实世界，这样的数字化可以帮助企业实现降本增效。
这一面向企业端的 Omniverse Enterprise，其营收也被记入专业视觉产品线。目前，Omniverse 企业软件正在被很多行业的大公司采用。比如，亚马逊正在使用 Omniverse Enterprise 为其仓库构建 AI 赋能的数字孪生，从而优化仓储设计，并训练更智能的机器人解决方案。
而像这样软件的开发对于英伟达来说可以起到拓展市场的作用。一如老黄的名言，「Chips are enablers but chips don't create markets. Softwares create markets.」随着 Omniverse 生态系统被更多人使用，机器人、工业自动化、3D 设计和渲染等领域的第三方开发人员均开发了与 Omniverse 的连接，这带动了 GPU 的销售，驱动了更高端多样的 GPU 配置。
为了进一步降低 Omniverse 的使用门槛，扩大使用生态，英伟达也在本季度宣布推出 Omniverse Cloud 服务，让数百万 Mac 和 Chromebook 用户能够即时访问 NVIDIA Omniverse，以便在任意地点实现大型 3D 场景协作编辑。不过，该服务将在明年上线。
最后，四大产品线的财报表现中，最具潜力的当属汽车和机器人产品线，一季度该产品线营收为 1.38 亿美元，同比下降 10%。这是由于汽车制造商的供应链问题和传统座舱收入的下降导致的。但是，智能座舱的业务在增长。
目前，尽管汽车和机器人业务的营收占比最小，但是老黄信心满满，并把这一产品线视为英伟达下一个增长点。他说：「我们经历的很可能是汽车营收最低的一个季度」，「相当安全地讲，自动驾驶芯片（Drive Orin）及其解决方案、机器人业务将成为我们下一个数十亿美元的业务。」而 Orin 也被视为英伟达对于机器人战略和下一波人工智能浪潮的四大支柱之一。
Orin 是机器人处理器，可以应用在制造汽车、机器人出租车、卡车、送货机器人、物流机器人、农业机器人和医疗器械等。
其自动驾驶汽车系统级芯片 Drive Orin SoC 被视为软件定义汽车的「大脑」，可提供每秒 254 TOPS（万亿次运算）。借助这一可扩展的 Drive Orin，车厂可以在此基础上自定义研发，从 L2+ 级系统一路升级至 L5 级全自动驾驶汽车系统。
这样的技术路线和高算力让英伟达脱颖而出，早先的自动驾驶芯片龙头 Mobileye 的多个大客户转而流向英伟达。尽管英伟达从本季度才开始量产 Orin，但是已经有超过 35 家汽车制造商选择采用这款计算平台，这为英伟达带来超过 110 亿美元的积压订单。