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新智元报说念

剪辑：定慧 好困

【新智元导读】东说念主类进化12000年，只为等AI醒悟？黄仁勋告示「AI工场期间」崇敬到来！从农业到工业再到AI调动，英伟达奈何用算力激动历史巨轮？改日，每家公司都将有一个专属的超等智能工场。并全览目下开端进的GB200 NVL72的详备参数。

当谈到AI时，凹凸文（Context）等于一切；当谈到凹凸文时，数据等于一切。

当挑剔数据时，算力等于一切；而谈起算力，皮衣教主就会闪亮登场了。

老黄在2025 GTC大会上预言：

在这里，「AI工场」一词并非隐喻，而是对存在于当代AI超等打算机确凿面容的写真。

东说念主类智能需要凹凸文，需要数据，需要脑力，既然东说念主类按照自身的形象创造了AI（基于大模子），这个深嗜当然也蔓延到了AI上。

英伟达准备打造的AI工场，是一种概况处理数PB数据并把柄需求给出智能谜底的超等打算机，是一种激动寰球经济与文化剧变的新式工场。

数据的一天

你是否好奇，咱们东说念主类是奈何走到这一步的？AI工场的出现是科技发展的势必吗？

AI工场会把东说念主类变成某种数字超等智能的生物指导步骤吗？

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若是你想愈加深切的表露东说念主类奈何走到这一步，让咱们先回到12000年前望望。

从石器，到汽车，再到GPU

约莫12000年前，东说念主类的先人厌倦了四处流浪寻找食品与住所，于是他们驱动在一个方位假寓下来——主动栽培作物、饲养畜生以满足食品需求。

农业（种田、耕种）本色上等于一种食品工场，只不外主要在户外进行，因为植物和动物的滋长需要阳光、水和空气。

中叶纪时，firma一词指的是为了栽培作物而支付的固定地盘房钱，因此也成为农业的同义词。

新石器调动

农业迫使东说念主类组织制品级分明的群体进行劳顿。

笔墨是为了科罚而创造的——记载食品工场的插足与产出，以及科罚围绕农业变成的社会法规（固然，这些法规在不同地区存在各异）。

东说念主类最终将笔墨的用途扩展到其他领域，直到今天，它依然是传递多半密集信息最快的方式。

从东说念主类放下弓箭和长矛，提起锄头、耙子、犁耕地，并在泥板上刻劣等一个标记的那一刻起，AI的出身就一经弗成幸免——AI工场的出现也只是时辰问题。

工业调动

东说念主类耗尽数千年才得以积贮富饶的食粮盈余，「剩余」催生出最早的商东说念主阶层——通过手工制造物品供其他东说念主使用。

制造业（manufacturing）一词的字面深嗜等于拉丁语中的「用手制造」。

有了交易，随之出现了一种通用的交换引子——货币，加速了以物易物的经过，并渐渐演变成当今所老练的经济体系。

更准确地说，是变成了「寰球经济」，因为在地舆大发现之后的第一波寰球化波澜将不同大陆从头干系到了一王人，使各个地区或国度的经济不再独处孤身一人。

从那时起，寰球化阅历了屡次波澜，绝对改变了农业和制造业。

工场（法式化分娩的时局）最大的休养是将制造经过拆分红多个步骤，以加速分娩速率并提高可重叠性。

这场工业调动偶而与发蒙畅通同期发生，识字率速即拔擢，因为工场需要受过教会的工东说念主来最大为止提高效用、减少浪掷。

教会从来不是宗旨，而是一种必要要求。随之而来的，则是财产权、东说念主身安全息争脱，以及采纳速即而公道审判的职权。

福特汽车活水线工场

在21世纪，东说念主们一经将这些职权视为理所固然，但实践上应当感谢18世纪的孝敬。

工场将制造举止转换到室内。

通过蒸汽能源、随后电力的应用，以及活水线精益分娩等手艺，以低成本分娩当代活命所需的商品，使普通东说念主不仅能包袱得起基本活命，还能享受一定的惬心与便利。

制造业将东说念主们从农田中解放出来，创造了一个农业社会无法想象的雄伟中产阶层，使经济以前所未有的方式膨胀。

AI调动

然后互联网出现了ai换脸 视频。

互联网将系数东说念主辘集在一王人的同期，创造了一种前所未有的新资源——数据。

数据信息等于新期间的「金矿」，各个巨头从数据中挖掘出你的一切需求。

而AI调动的发生，必须比及海量的文本、图像、视频和音频数据被打算机化，而况比及大鸿沟的打算才调能以可包袱的价钱用于处理这些数据时。

其中，大数据的本色等于富饶精准的信息量，运行在一组具有高内存带宽的大鸿沟并行GPU上，而这些GPU又提供了富饶精准的打算才调，足以创建概况编码东说念主类对这个寰宇常识的神经收集，从而使AI信得过发达作用。

系数这些要求必须同期满足。

在20世纪80年代，估量东说念主员领有神经收集的算法，但他们莫得富饶的打算才调来运行它们，也莫得富饶的数据来喂养它们。

其时，当今所知的AI在很猛进程上仍然停留在表面阶段，直到系数这三个要求都得到满足。

AI工场：并非隐喻，而是改造

AI工场这一主见并非比方——而是对确凿存在的AI超等打算机确切凿描述。

它不仅改变了企业打算的本色，也绝对重塑了数据分析的方式——数据的概括与索求，滚动为行径或非行径所需的信息。

AI工场的出现是势必的，就像农业工场（东说念主们相助奉养彼此）一样弗成幸免。

社会与文化围绕这种调动进行变革，为东说念主类带来了更多开脱时辰去想考与创造。

如今，东说念主类领有了概况获取东说念主类全部常识并以对话神情检索的机器。更蹙迫的是，这些机器概况被反向运行，按照教唆生成各式花式的新数据。

改日，每个企业和个东说念主都会领有我方的AI工场，或至少分享其中的一部分。这些AI工场将产生新想法、新视线，匡助东说念主类拓展自身的创造才调。

也许今天寰宇各地在许多问题上衰败共鸣，但眷注AI调动的东说念主都认可，AI日益增强的才调将改变东说念主类的一切说明和行径。

职责：洞见与行径的制造之地

AI工场有两项工作。第一项是考试基础模子，这些模子提供东说念主们都寻求的洞见，以改善业务和活命。

第二项，亦然最终更蹙迫的工作，是将新数据和问题输入模子，让其推理出新谜底——生成新的Token——以提供进一步的洞见并驱动行径。

COLOSSUS：马斯克xAI的巨型打算工场，配备十万片H100 GPU

在往日十年中，围绕AI的多半商议都聚拢在Scaling Law上，这些模子当今领独特千亿到超过万亿的参数（雷同于东说念主脑中突触的放电水平），以及处理的数据量（数万亿到数十万亿的Token，而况还在增长）。

Token数目代表常识量有几许，而参数目则代表已知常识的想考才调有多强。

在较大的Token集上使用较小的参数目会带来更快但更通俗的谜底。

在较小的Token集上使用较大的参数目会让你对有限事物的表露给出更好的谜底。

如今，想维链推理模子（本色上亦然多模态的，不单是眷注文本）正在将数百个专科模子整合在一王人协同工作，它们会议论驱动其他输入的输出，耗尽更多时辰来生成咱们东说念主类称之为谜底的更好的Token流。

有了AI工场，东说念主类创造的系数内容和AI模子生成的合成数据都成了原材料。

从这海量的历史数据宝库中取得的洞见是得益的效果，领有东说念主类灵巧的东说念主和具备AI的AI智能体诓骗这些洞见来作念事。

这一次，东说念主类不再是去工场上班，而是将接入工场看成其工作的一部分，用我方的妙技来增强模子深广的常识和速率，从而更好更快地完成更多事情。

突出的工程豪举

「寰宇正在竞相建立开端进、大鸿沟的AI工场」，英伟达长入独创东说念主兼首席扩充官黄仁勋在最近于圣何塞举行的2025 NVIDIA GTC大会的主题演讲中讲明说念。

「建立一个AI工场是一项突出的工程豪举，需要来自供应商、架构师、承包商和工程师的数万名工东说念主来建造、运载和拼装近50亿个组件以及超过20万英里的光纤——险些是从地球到月球的距离。」

强项的硬件加合手

建立一个AI工场是一项首要的老本投资。

一个AI工场的合理建设是基于8个DGX B200系统机架的DGX SuperPOD，它由GPU、CPU、节点间的Quantum-X InfiniBand或Spectrum-X Ethernet互连手艺以及存储组成。

配备32个DGX B200系统后，这个SuperPOD提供了4.61 exaflops的FP4性能，领有48TB的HBM3内存和2PB/秒的总内存带宽。

每个DGX B200配8个Blackwell GPU，并通过第五代NVLink互连，DGX B200提供比上一代系统高3倍的考试性能和15倍的推感性能。

英伟达另一个AI工场的蓝图是基于GB200 NVL72平台，这是一个机架级系统，不异包含 GPU、CPU、DPU、SuperNIC、NVLink和NVSwitch，以及InfiniBand和Spectrum-X收集。

但它为AI模子提供了更大的分享GPU内存域（72个GPU插槽，比拟之下DGX B200节点只须8个），而况具有更高的打算密度，因此需要液冷。

GB200 NVL72于2024年3月发布，现已全面出货。

GB200 NVL72机架级系统如实是一个完好的系统——除了你的数据除外，它不需要任何其他东西就不错驱动构建模子，然后回身驱动以文本、图像、视频或声息花式输出数据 Token。

GB200 NVL72的基本构建模块是一个MGX服务器节点，该节点包含一个Grace CPU看成一双Blackwell GPU的主机处理器，而这对Blackwell GPU本人是位于单个SXM插槽中的一双Blackwell GPU晶粒。

两个这么的服务器节点组合成一个内置于NVL72机架中的打算托盘。机架中有18个打算托盘，共组成72个GPU（144个GPU晶粒）和36个CPU。

GB200 NVL72机架级系统将Grace CPU与一双Blackwell GPU相联接，CPU和GPU之间通过450GB/秒的NVLink辘集。

1.8TB/秒的NVLink端口与NVSwitch芯片一王人使用，将系数72个GPU（144个GPU晶粒，每个900GB/秒）辘集成一个全互联（all-to-all）、分享内存式的建设，这种建设相配适应基础模子考试（当它们为大鸿沟互连时）以及想维链推理。

由9个NVLink交换托盘（系数18个NVSwitch芯片）创建的NVLink互邻接构使得这144个GPU晶粒不错像一个巨大的GPU一样被走访。

GB200 NVL72系统帅有2，592个用于主机处理的Arm中枢，并提供1.44 exaflops的FP4精度浮点处理才调，精度每提高2倍，费解量减半。

GB200 NVL72系统帅有辘集到GPU的13.4TB HBM3e内存，总带宽高达576 TB/秒。那些 Grace CPU领有系数17.3 TB的LPDDR5X内存，与GPU仅相隔一个NVLink跨越，并提供另外18TB/秒的总带宽。

GB200 NVL72关于AI调动的真谛，就像System/360关于五十年前的联机事务处理和批处理调动的真谛一样。

IBM System/360是一个打算机系统家眷，由IBM于1964年4月7日告示

其时与当今的一个主要鉴识是，NVL72不错通过InfiniBand互连进行横向扩展，这恰是DGX SuperPOD中所选拔的方式。

而一朝购买了最大的System/360，那等于它的极限了，必须恭候下一个升级周期才能取得更强项的机器。

基于NVL72机架级系统的DGX SuperPOD建设需要近1 兆瓦的电力，但在8个打算机架上提供了11.5 exaflops的打算才和洽240 TB的HBM3e内存。

若是需要更高的性能，就像任何SuperPOD一样，只需购买更多机架即可。

NVL72机架的打算密度需要有益的液冷手艺和解救该手艺的数据中心设施。

冷都不是一个新想法，在某种进程上，使用液冷是一种「倒退」。

回到20世纪60年代和70年代，那些改变了五行八作的大型主机也选拔液冷的期间——以便它们概况发达其时可用的实足最高性能。

跟着推理被镶嵌到各式应用步骤中，一个AI工场险些确定需要比这多得多的打算才调，终点是若是想要合理的查询和AI智能体性能，而况跟着弗成幸免地转向想维链推理模子。

据臆想，想维链推理模子所需的打算量比早期谎话语模子常见的那种一次性、通俗回应多出100倍。

全面的软件生态

DGX GB200系统和干系的DGX SuperPODAI超等打算机需要进行科罚和建模，这就需要用到几种不同的器用。

NVIDIA Mission Control（包括Run.ai）负责在通盘基础设施中编排AI工作负载，并在出现问题时自动收复功课。

Mission Control对系统进行健康查抄，并匡助把柄系统上运行的工作负载优化功耗。

在此之上是NVIDIA AI Enterprise，这是一个系统软件，包含了为在英伟达GPU和收集上加速而优化的库、模子和框架。

AI工场手艺栈当今还包括NVIDIA Dynamo，这是一个用于在NVLink和DGX SuperPOD基础设施上运行推理的开源散播式框架。

DGX群众服务与解救（DGX Expert Service and Support）匡助客户快速实施这些手艺，并裁减其AI工场初度生成Token的时辰。

关于那些构建和扩展这些系统的东说念主，英伟达为其Omniverse「数字孪生」环境和想象器用创建了AI工场蓝图，以模拟组成AI工场的通盘数据中心，从而确保其在初度构建时就能正确无误，并在弗成幸免的扩展经过中保合手正确。

也许AI工场最蹙迫的方面是它所催生的想维休养，以及英伟达在其现时系统和门道图中所眷注的要点，这向客户保证了机架级和系统有充足的增漫空间。

「我合计，AI工场之是以如斯令东说念主应承且需求郁勃，是因为对许多公司而言，生成Token当今等同于创造营收」，英伟达收集高档副总裁Gilad Shainer示意。

「咱们不再将数据中心视为成本中心，而是视为概况产生收入的分娩性财富」。

毕竟，这才是建造AI工场的全部真谛所在。

参考贵寓：

https://www.nextplatform.com/2025/04/11/the-ai-factory-12000-years-in-the-making-and-absolutely-inevitable/?linkId=100000357151212ai换脸 视频

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