英偉達掀桌放大招!Windows終於迎來真正"AI PC"
這顆 CPU 包含 88 個 Olympus 核心，使用單片網格結構連接，沒有把核心分散到多個 chiplet 上。這樣的設計減少了跨芯片通信帶來的延遲。它支持 PCI Express Gen 6，內部通信能力達到 3.6 TB 每秒，內存帶寬達到 1.2 TB 每秒。
相比 x86 CPU，Vera 在部分場景中峰值內存延遲降低 40%，智能體 sandbox 性能達到 1.8 倍，SQL 性能達到 3 倍，實時流處理性能達到 6 倍。
Agent 是新的工作負載，CPU 的角色也隨之變化。它不再只是雲計算裡可出租的通用核心，而是 AI 工廠裡調度模型、工具、內存、數據庫和安全系統的關鍵部件。
現在買電腦，是用來打造 AI 工廠
黃仁勳反復強調，AI 的商業邏輯已經改變。過去算力常被視為成本，現在 token 是可以帶來收入的單位。只要 token 能產生收入，算力就成了生產能力。
想用 Token 賺錢，就來看看英偉達的 AI 工廠。NVIDIA DSX 是構建並運營 AI 工廠的藍圖與參考設計，基於 Omniverse，用數字孿生提前模擬 AI 工廠的布局、電力、冷卻、網絡和系統集成。
黃仁勳提到，未來 1 GW 級 AI 工廠的投資可能達到 500 億、600 億美元，甚至進壹步上升到 800 億至 1000 億美元。資本成本越高，系統上線速度、吞吐效率、可靠性和生命周期越關鍵。
RTX 面向我們的 GPU，DGX 面向我們的系統，而如今，DSX 則構成了整個基礎設施的核心。
而 NVIDIA DSX 這套生態系統囊括了壹大批的雲服務公司和 AI 基礎設施企業，包括 CoreWeave、Nebius、Nscale、Naver Cloud 等，以及服務的客戶包括 Cursor、World Labs、Revolut、Shopify、Google 等等，幫助所有的企業用戶用 Token 來獲得收入。
硬件之外，企業如何真正用上智能體，是另壹條線。
黃仁勳把企業構建智能體所需能力分為肆類：模型、調度系統、工具與技能、運行環境。對應到產品上，就是 Nemotron、OpenShelf、CUDA X libraries 和 AI 平台。
[加西網正招聘多名全職sales 待遇優]
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黃仁勳提到，未來 1 GW 級 AI 工廠的投資可能達到 500 億、600 億美元，甚至進壹步上升到 800 億至 1000 億美元。資本成本越高，系統上線速度、吞吐效率、可靠性和生命周期越關鍵。
RTX 面向我們的 GPU，DGX 面向我們的系統，而如今，DSX 則構成了整個基礎設施的核心。
而 NVIDIA DSX 這套生態系統囊括了壹大批的雲服務公司和 AI 基礎設施企業，包括 CoreWeave、Nebius、Nscale、Naver Cloud 等，以及服務的客戶包括 Cursor、World Labs、Revolut、Shopify、Google 等等，幫助所有的企業用戶用 Token 來獲得收入。
硬件之外，企業如何真正用上智能體，是另壹條線。
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