编辑 | 云昭
出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto）
猝不及防，大事，总是凌晨发布。
就在几个小时前，英伟达宣布了三件大事：一场出人意料的合作，一条全新的生产线，一款全新的GPU互联架构。
一场重磅且意外的合作：10亿美元入股老牌通信企业Nokia。
一条全新的生产线：NVIDIA ARC —— Aerial Radio Network Computer，空中无线网络计算机。
一款全新的量子GPU互联架构：NVQ Link。
这次的秋季GTC2025，“皮衣客”黄仁勋站在充满科技光点感的“Earth2”地球背景前，讲述了一个全新的英伟达版本的AI野望。
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全程长达120分钟的Keynote，信息量非常高密。透过它，我们终于可以了解黄仁勋治下的英伟达为什么可以成为一众AI明星阵容中“长得最壮的那位”。
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1.老黄的阳谋：AI原生6G
如果你是一个GTC大会的常客，肯定会注意到这次主题演讲中最大的不同。
老黄开场讲述了英伟达发家史的铺垫后，没有第一时间亮出最新的芯片，而是正式宣布了一场意外的合作。合作的另一方主角竟是：芬兰电信巨头诺基亚。
今天，我们正式宣布一项重大合作。我们与诺基亚（Nokia）建立战略伙伴关系。
诺基亚是全球第二大通信设备制造商。
这是一个 3 万亿美元 的产业，全球通信基础设施投资高达 数千亿美元。全球有数百万个基站。
如果我们能与诺基亚携手，就能在这庞大的网络之上，用 加速计算与 AI 为核心，构建下一代技术架构。让美国重新成为 6G 革命的中心。
这场合作，这被外界视为一个很重大的信号。英伟达很显然要涉足一项全新的领域：6G无线通信。而且，老黄把这件事放到第一件宣布，就说明这项事情的优先级极高，而且大概率合作推进的成果已经大概率有眉目了。
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为什么要涉足“无线通信”这个领域？
在Keynote后，黄仁勋在采访中透露了这场合作更多的细节：AI原生6G。
首先，我们刚刚发布了一个全新的平台，面向一个我们从未涉足的新市场，这是第一点。第二，如果我们能抓住这次从通用计算向加速计算的转变——从各种传统软件向 AI 的转变——那我们就能利用这次 AI 与 6G 的融合，让美国重新赢回通信领域的主导地位。
这次合作的核心，是联手抢占AI-RAN市场，并加码数据中心网络布局。
简单理解就是，目标是让通信基站本身就具备AI计算能力。
至于具体合作细节方面，英伟达将通过认购3%的英伟达股份（约10亿美元），而诺基亚将利用英伟达的新平台ARC来合作实现AI原生6G技术。
诺基亚明确表示，将用这笔资金加速战略推进，重点投入5G和6G RAN软件的开发，使其适配英伟达的硬件架构，同时通过数据中心网络解决方案强化在AI与云领域的存在感。
双方还计划共同研发AI网络解决方案，并探索将诺基亚的数据中心交换、光学技术整合进英伟达未来的AI基础设施架构中。
为什么这次合作这么重要？老黄也坦白：潜力极度看好。
因为我们对这次合作的潜力极度看好，项目本身技术密集、投入巨大，所以我们决定直接投资诺基亚，希望成为这场成功的一部分。而事实证明，这个决定相当聪明（笑）。
当然这场合作，也是有一个客观原因：美国无线通信技术已经在事实上落后我国。英伟达希望通过在AI方面的优势，来重新帮美国夺回6G的话语权。
美国的电信网络已经很久不是建立在美国本土技术之上了。从国家安全和经济的角度来说，我认为这个行业应该重新建立在美国技术的基础上。
而这一次，我们终于有机会做到。我们有一条全新的产品线，能够充分利用加速计算与 AI 的优势。我们也找到了一个非常出色的合作伙伴——诺基亚。市场的反应其实已经说明了一切。
而诺基亚方面，也在采访中表达了自己的观点。诺基亚CEOJustin Hotard表示：
这个行业从 3G、4G、5G 一路走来，每一代都在落后于真正的创新节奏。而这次，我们终于能赶上并引领。客户将能获得更快、更智能的网络。
NVIDIA 的加速计算技术——尤其是 CUDA 软件栈——我们不可能自己从零造出来。这些能力让我们直接获得一个加速器。同时我们也能更快创新，从一家传统硬件公司转型为用 AI 模型持续创新的软件公司。
这场意料之外的合作消息一出，诺基亚在赫尔辛基的股价应声暴涨，一度超过25%，而英伟达的股价也连涨近5%，市值直逼近5万亿美元。
黄仁勋并进一步指出，这次合作进展会非常快：从 GTC 展示，到明年初客户试点，再到 2027 年全面商用。“我们的架构与诺基亚的 AirScale 向后兼容，数百万个现有基站都能直接升级到 6G。”
总之，英伟达与诺基亚的入股合作，给业界带来了一场新的遐想：全球最顶尖的AI Infra与全球Top的积累深厚基站遍布的无线通信巨头，将会碰撞出一个新的赛道：AI通信基站。
2.英伟达全新的生产线：ARC，重新定义无线通信
再来看一下，黄仁勋为什么说这项合作速度会非常快。
原因就在于他紧接着宣布的一条全新的生产线：NVIDIA ARC，Aerial Radio Network Computer，空中无线网络计算机。
NVIDIA ARC 的核心目标是：让无线通信基站变成“AI 节点”，在通信网络层上直接部署 AI 计算服务。简单说，它是把 GPU 算力延伸到电信网络边缘。
这在战略上意义重大，主要有三点：
- 它让 NVIDIA 从“数据中心”进一步进入“通信网络”，
- 为未来的 6G + AI 边缘计算生态 铺路，
- 同时强化美国在通信基础设施上的技术主导权。
愿景可以说野心勃勃，那么，ARC究竟哪里厉害呢？
首先，老黄介绍，ARC 基于三项关键新技术：
Gray CPU、Blackwell GPU、Mellanox ConnectX 网络芯片（专为无线通信场景设计），这三者结合，使得其能够运行一个全新的 CUDA X 库 —— Aerial。
Aerial 是一个在 CUDA X 上运行的无线通信系统。英伟达首次实现了一个 “可编程的软件定义无线计算机” ——它既能进行无线通信，又能同时执行 AI 计算。
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这是一次彻底的革命。我们称之为 NVIDIA ARC。
其次，大家关心的是，它将如何与诺基亚深度集成呢？
黄仁勋表示，“诺基亚将与我们共同重写整个技术栈，把 ARC 集成进他们的通信系统中。诺基亚拥有超过 7000 项 5G 基础专利，是全球电信领域最具影响力的企业之一。”
他们将把 NVIDIA ARC 作为未来基站的核心。更关键的是，ARC 还能兼容诺基亚现有的 AirScale 基站平台。
这意味着——我们能在现有全球数百万个基站基础上，通过 6G 与 AI 技术的结合，完成一场系统级升级。
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3.两个设想：AI for RAN 与 AI on RAN
6G + AI 的结合并非噱头，而是范式转变。黄仁勋解释了他对于两者结合的设想。
AI for RAN（AI 赋能无线接入网）将首次让无线通信变得“智能”：
- 通过强化学习自动调整波束成形
- 根据周围环境、流量、移动性甚至天气变化实时优化信号
- 提高频谱利用率
频谱效率目前消耗着全球 1.5%~2% 的能源。AI 优化无线通信，不仅能提升数据传输量，还能在不增加能耗的前提下提升整体网络性能。
AI on RAN（无线接入网上的 AI） 则更具颠覆性：
过去互联网诞生后，AWS 在其上构建了“云计算”。如今我们要在无线通信网络之上，构建一个“边缘工业机器人云（Edge Industrial Robotics Cloud）”。
黄仁勋的野望中，AI on RAN将会云计算可以延伸到没有数据中心的每一个基站节点。这可是之前没人做到的事情，堪称AI与通信史上的一次重大融合。
4.新互联架构NVQ Link：量子 × GPU 超算的新接口
说完合作和新生产线，来看一下黄仁勋带来的第三个的惊喜：NVQ Link。
我们意识到，必须将量子计算机（QPU）直接与 GPU 超级计算机连接。
这样才能完成误差校正、AI 控制与仿真协同。于是，我们推出了新的互联架构——NVQ Link。
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NVQ Link 能以每秒数千次、每次数 TB 的速度，在量子硬件与 GPU 之间传输数据，支持实时量子误差校正与联合模拟。
它的核心是 CUDA Q —— NVIDIA 的开放量子计算平台。研究者可以利用 NVQ Link 与 CUDA Q，协调量子设备与 AI 超算协同运行量子-GPU应用。
量子计算不会取代经典计算，而是将二者融合为一个“加速量子超级计算平台”。
黄仁勋还宣布了超算方面的进展：美国能源部（DOE） 将与 NVIDIA 合作，建设七台全新的 AI 超级计算机，推动国家级科学研究。
DOE 部长 Chris Wright 称为此投入了极大热情。并表示：
计算是科学的根本工具
每一代超级计算机都将转向 GPU 加速计算架构
科学计算将由 AI + 模拟物理 + 量子计算 共同驱动
黄仁勋认为，未来，实验室的边界将被重塑：科学研究将进入自动化与机器人实验时代。
5.Rubin新进展：调试已完成
当然，关于业界关注的最新一代的计算机Rubin，黄仁勋也交了作业进展：实验室调试已完毕，明年投产。
Vera Rubin是英伟达推出的第三代 NVLink 72 机架级计算机，第一代是 GB200。
我知道我们的合作伙伴们在背后付出了巨大的努力。第二代比第一代顺畅得多，而第三代 Rubin 彻底无电缆化、全液冷设计。目前它已在实验室完成调试，计划明年投产。
老黄称之为“更令人惊叹的部分”。虽然此前发布会已经提到过不少有关Rubin的细节。但这次发布大有不同。
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它的算力达到 100 petaflops（千万亿次浮点运算）。虽然数字听起来抽象，但和九年前交付给 OpenAI 的 DGX-One 相比，性能提升了 100 倍。
也就是说，一百台当年的 DGX-One，如今只需一台 Vera Rubin 就能取代。
Rubin 的设计模块化、易装配：
“你只要打开卡扣，把计算模块推进去——连我都能装。”
每个节点包含：
- 8 个 ConnectX-9 超级网卡
- 8 个 CPX 上下文处理器
- 2 个 BlueField-4 数据处理单元（DPU）
- 2 个 Vera CPU
- 4 个 Rubin 封装（共 8 个 GPU）
不知道大家注意到没有，这里提到了一种新的处理器：CPX， Context Processor（上下文处理器）。重点就在这里。
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黄仁勋又给业界带来了一种AI硬件设计思路：把上下文处理单独设计成一个硬件模块。
因为 AI 需要越来越多的上下文记忆——它要读 PDF、看论文、看视频、积累知识。它必须在与你对话时“记得你”，保留长期记忆。
为此我们引入了新的缓存机制——KV Caching。你可能注意到，现在的 AI 模型加载历史对话越来越慢，这是因为缓存体系跟不上了，而 BlueField-4 就是为此而生的革命性芯片。
6.写在最后：破局者英伟达
说实话，大模型这颗子弹，“飞”得并不那么快乐。
但悲观者正确，乐观者成功。真正能破局者，总是那些“子弹快乐地飞”的玩家。
想象一下，过去的2023年、2024年，英伟达市值的增速简直可以用钱塘江大潮中的“白色细线”变成“白色浪墙”来形容，一下子从3000多亿市值，猛翻10倍到了3万多亿。
如今，又是一年过去，这个市值已接近5万亿美元的AI风向标，再一次外界带了新的惊喜。
AI for/on RAN、量子 GPU，不管单拎出哪一个出来，都是改变底层，重塑世界计算格局的大课题。
而且，有一种越来越清晰的信号。黄仁勋对于芯片、网络、无线通信方面的押注已经升级到战略级别。可以看出英伟达对于未来AI世界无比坚定的投入决心。
所以，现在看，英伟达与OpenAI、与英特尔、与诺基亚入股合作，意外吗？
一点也不，因为黄仁勋相信AI，相信加速计算、相信6G的光明未来。
所以，也就能理解黄仁勋常说的那句——
“AI不是泡沫！”
