Nvidia GTC (2025/10月) ，全面的 Eco System 的前瞻性和可塑性

November 17, 2025

Nvidia GTC (2025/10月) ，全面的 Eco System 的前瞻性和可塑性

上一次Nvidia GTC，在法國巴黎擧行。（參考：）

今次2025年10月GTC，選址美國Washington D.C. 擧行，Keynote 由Opening的Intro影片提及很多現代科技發明源自美國，到內容有多次強調Nvidia Made in USA，包括影像中美國工人組裝Nvidia Supercomputer，處處表明poltically correct，雖然我少在blog中少談政治。

了解全面的Eco System - CUDA

Nvidia造GPU晶片，其實還有CPU和DPU，更有Supercomputer (DGX Station、DGX POD、DGX SuperPOD)、Networking等。

更有重點CUDA軟件平台，不是如一般人想CUDA好似API簡單，實際上深入不同行業Vertical，版圖仍然不斷在擴展。企業如果使用了CUDA，如吸毒，將來要轉換其他有一定高switching cost。

即使AMD做到高性價比的GPU，加上發展ROC軟件平台（去針對許多個行業需要很大人力資源及不短時間）；即使Amazon / Microsoft / Google可以做到高性能ASIC自家設計晶片，在特別場合優勝；但是最後不能對症下藥去取代是Nvidia 龐大Eco System的那種優勢。如何龐大，看看上圖可知一二。

量子電腦相關AI解決方案

GTC公佈可以連接Quantum Computing量子電腦的AI方案，提供NVQLINK連接量子電腦去Nvidia GPU Supercomputer，透過CUDA-Q軟件可以爲量子電腦做到error correction / callibration，是兩種電腦working side by side。

我記得早前有網上討論，量子電腦出現會令到Nvidia GPU在AI處理上失去優勢和價值 . . . 現在Nvidia卻擺出和量子電腦一起並排工作的AI解決方案。這是Nvidia的高度前瞻性思維。

Omniverse DSX Blueprint

Nvidia不只是晶片和Supercomputer硬件，主打在Data Center內設置，即AI Factory，最新公佈Omniverse DSX Blueprint for Gigascale AI Factories。

其中一個特色是提供Co-design，是不同的供應商參與，可以做到預製模組，加快建造整體效率。所謂設計，不是劃圖，Omniverse提供虛擬環境具備物理定率，在設計過程中，可以預先模擬，例如：電力功耗、液冷效果。到建造工程完成，Omniverse化身如OS - Operating System，實時監控，之前模擬效果。

以上是Eco System中Omniverse達到用戶端應用，任何晶片設計公司或者CSP - cloud server providers都不可能做到以上完全的效果。

思考 - Physical AI

由ChatGPT的熱潮開始，在大部分人心目中，AI用途在處理文字、影像、影片，可以歸納為媒體類別，或者甚至有一點虛，如何可以深入結合到生活，成為AI真正實際應用，很多人在質疑。

你是否相信下一階段有機會見到是Phydical AI應用？自動駕駛是一個開始，Humanoid Robot人型機㭜人，還有其他。Nvidia Omniverse已經使用多時作為自動駕駛和Robot的AI 訓練環境，Omniverse的結合虚擬和現實的魔法，有高度的可塑性，有可能成為下一個增長重點。Professional Visualization (包括Omniverse)的Revenue營收：