当地时间10月28日，诺基亚宣布英伟达将认购公司股份后 ，英伟达CEO黄仁勋出现在美国华盛顿的GTC DC大会上 ，在演讲中也宣布英伟达将对诺基亚进行投资。
“今天我们宣布与诺基亚建立了合作关系，诺基亚是世界第二大电信制造商，这是一个价值3万亿美元的产业 。 ”黄仁勋说 ，全世界有数百万个基站 ，双方合作将能在新技术的基础上，基于加速计算和人工智能改变行业 。
这是英伟达近期频繁进行大额投资的最新一例。投资并与诺基亚合作的同时 ，英伟达推出了一条新产品线Arc Aerial RAN Computer ，用以支持6G。演讲中，黄仁勋还提及GPU产品的收入预测“秀肌肉 ” ，并谈及英伟达在GPU之外布局的其他新产品 。
又一笔大额投资
英伟达近期频繁对外进行大额投资 。不同于其他两笔将AI领域强者转变为亲密盟友的投资 ，英伟达此次10亿美元投资诺基亚，主要是借此切入电信领域 ，并推出自身的新产品线。
诺基亚称 ，诺基亚董事会已决定在定向增发中发行166,389,351股新股，使英伟达能对诺基亚进行10亿美元的股权投资 。在满足某些惯例成交条件的前提下 ，英伟达将以每股6.01美元的认购价认购这些股份 。此次交易将使英伟达持有诺基亚2.9%的股份。诺基亚将调整其5G和6G软件以便在英伟达芯片上运行 ，英伟达则将探索在AI基础设施中使用诺基亚数据中心技术的方法 。
英伟达在随后发布的新闻稿中称，这笔投资将加速AI-RAN（无线接入网）创新，推动5G向6G过渡 ，双方将加速下一代AI原生移动网络和AI网络基础设施的开发和部署 。宣布投资的同时 ，英伟达也推出了支持6G的加速计算平台Arc Aerial RAN Computer。
“诺基亚将把NVDIA-ARC作为未来的基站架构，NVIDIA-ARC还与当前的诺基亚基站架构AirScale兼容 。我们将用6G和AI来升级世界上数以百万计的基站 。这是我们第一次能够使用AI技术让无线通信更高效。”黄仁勋在演讲中称 。
黄仁勋在演讲中谈及基于无线电信网络的云计算 。他表示 ，互联网使通信成为可能 ，而聪明的公司此前已在互联网上建立了一个云计算系统，现在英伟达要在无线电信网络上做同样的事情 ，使云计算能直接到达数据中心不能到达的边缘场景 ，因为全世界都有基站。
英伟达宣布，英伟达将与诺基亚、T-Mobile U.S合作 ，作为6G开发的一部分 ，推动和测试AI-RAN技术，相关试验将于2026年开始。
投资及合作消息公布后 ，10月28日盘中 ，诺基亚涨超26%，英伟达涨超5% 。盘中英伟达股价超202美元/股，市值达4.92万亿美元 ，创历史新高 。
近期英伟达频繁对外投资备受外界关注 ，这些投资往往伴随着合作，英伟达也借此推动产品出货并开拓新产品线。除了投资诺基亚并推出相关产品 ，9月 ，英伟达还宣布50亿美元入股CPU厂商英特尔，双方将合作定制芯片 。同在9月 ，英伟达宣布将向大模型厂商OpenAI投资最多1000亿美元 ，合作内容包括英伟达助力OpenAI部署至少10吉瓦的AI数据中心，这些数据中心包含数百万块英伟达GPU 。
两种架构芯片收入将超5000亿美元
黄仁勋在演讲中也重点透露了芯片业务和量子计算业务的进展。
黄仁勋表示 ，英伟达Blackwell芯片正在美国亚利桑那州全面生产 ，英伟达还在为采用下一代架构Rubin的芯片生产做准备，Rubin进入生产的时间点可能是明年10月或更早的时候 ，“目前已经可以看到 ，今年及2026年（自然年），Blackwell和Rubin可带来的收入超过5000亿美元，这个收入将来自2000万颗GPU ，目前已出货量600万颗 。5000亿美元收入将是2023年~2025年Hopper架构芯片所带来收入的5倍 。”
黄仁勋表示 ，云服务提供商正在投入大量资本开支，其背后 ，通用计算平台向加速计算平台转变 ，即便没有AI，这个转变也在进行。
量子计算领域 ，黄仁勋则宣布 ，英伟达推出NVDIA NVQLink，NVQLink可以支持计算机控制和校准 、量子纠错 ，可以让QPU（量子处理单元）和GPU超级计算机进行混合模拟 ，它也是完全可扩展的，可以适应未来的量子计算机 。黄仁勋还宣布 ，已有17个不同的量子计算公司支持NVQLink 。
黄仁勋还表示 ，英伟达的CUDA可视为面向GPU和CPU的加速计算而设计的，现在CUDA-Q进行了延展，这样就可以同时支持GPU和QPU ，计算在GPU和QPU之间 ，可以在几微秒的时间内“移动 ”。
“现在我们意识到，将量子计算机直接连接到一个由GPU驱动的超级计算机是至关重要的 ，这样就可以进行纠错 ，可以对量子计算机进行人工智能校准和控制，可以在GPU和QPU上运行正确的算法 ，两台计算机并排工作 ，这就是量子计算的未来 。 ”黄仁勋称 。
黄仁勋也对AI带来的计算需求做出解读。他表示，AI第一次参与到上百万亿美元规模的经济种。过去 ，芯片产业大约占几万亿美元规模的IT产业中的5%~10%甚至更少 ，这是因为Excel 、浏览器等应用不需太多计算 。但在新的时代，需要有一台计算机能随时理解上下文 ，每一步都需要生成大量token（代币） ，现在AI的“思考”给基础设施带来了令人难以置信的计算负载 。
“摩尔定律已基本终结，问题是我们该怎么办？如果我们没有找到降低成本的办法？ ”黄仁勋表示，AI产业已经进入一个循环 ，即用AI的人越多 ，AI能产生的利润越多，使得有更多计算机投入使用 ，从而使AI更智能 ，业界需要做的事则是降低成本。要降低AI计算的成本、维持这个虚拟循环，答案是协同设计（co-design） 。
“你不能只设计芯片 ，然后希望一切都好 。 ”黄仁勋表示 ，英伟达从一张白纸开始，同时考虑新的计算机架构、芯片 、系统 、模型和应用 ，公司现在有能支持跨区域扩展的以太网技术Spectrum-XGS ，可以将数据中心整合为吉瓦级的AI工厂。通过理解AI模型以及横跨整个堆栈，可以创建面向未来的架构 ，降低token成本 。
机器人领域 ，黄仁勋还介绍了公司的新自动驾驶开发平台DRIVE Hyperion，并表示，Robotaxi（无人驾驶出租车）的拐点将到来 ，这些汽车每年将行驶一万亿英里 ，每年业内将生产一亿辆汽车 。黄仁勋宣布，英伟达与Uber合作 ，将把英伟达DRIVE Hyperion驱动的车连接到一个全球网络中。
（文章来源：第一财经）
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