完美体育新品，其中包括最新一代GPU架构“Blackwell”、基于该架构的GPU芯片B200、基于B200 GPU的GB200超级芯片，以及基于GB200的“新一代计算单元”GB200 NVL72等。
在演讲中，黄仁勋用“推动新一轮工业革命的引擎”“AI工业革命的工厂”“加速计算已达临界点，通用计算已过时”之类的话语来形容此次发布的产品。但给外界最直观的印象，还是英伟达又推出了算力更强的产品。有媒体称“英伟达发布史上最强AI芯片”。
按黄仁勋的说法，新产品将使大模型推理工作负载的性能提升30倍，成本和能耗则大幅降低。这意味着，以前训练一个拥有1.8万亿参数的模型需要8000个Hopper GPU（芯片）和15兆瓦的功耗。而现在，同样的工作只需要2000个Blackwell GPU就能完成，功耗仅为4兆瓦。
简单讲，即英伟达在GTC大会上推出了更为强大的GPU芯片，然后通过芯片以及芯片间的连接技术构建出各种大型AI超算集群，未来，在英伟达产品主导下，算力性能会大为提升，“把AI扩展到万亿参数”。
相应地，AI变聪明的速度会更快，整个产业生态也将因算力的暴增而发生改变，AI产业将见证变革时刻。
有言论将英伟达的新GPU芯片B200称为“核弹”，这一比喻略显夸张。B200强则强矣，但仍然是算力上的提升，与核弹发明导致世界格局为之改变的威力不能相比，至少目前看是如此。
这其实从英伟达实时股价的波动也能看出，当日股价上涨只有0.70%，表明B200并没有过于超出市场预期。
但算力的大幅提升仍振奋人心。在AI时代，算力是AI三大要素（算法、数据和算力）之一，其实也是AI发展的最大瓶颈。
此前一直有看法认为，AI的上半场是由算力推动的，随着AI和大模型的开发商越来越多，算力资源正变得越来越稀有，算力推动的AI已经到了瓶颈。
也正因此，肩负带头打破瓶颈重任的英伟达才被市场寄予厚望，其股价从年初到现在几乎翻了一倍。而B200的推出至少又把算力瓶颈缩小了很多，虽然没有大超预期，但也算兑现了市场预期。
而从大洋彼岸看过去，B200的推出实际给中国的AI产业增加了压力。因为这意味着，在AI竞争和算力竞争中，中国有必要进一步加速度，否则差距将会越来越大。
从宏观视角看，如果把人工智能竞争看作一盘大棋，算力提升暂时遭遇瓶颈对中国企业实际是有利的，因为我们可以通过数据、应用等综合因素进行赶超。
近年来，中国人工智能产业异军突起，依托世界一流的互联网产业和庞大的数据资源，中国与美国并称世界AI两强。但随着ChatGPT的横空出世，中国的AI业者瞬间感觉“压力山大”。
仔细观察会发现，ChatGPT背后是OpenAI，OpenAI背后是英伟达这样的算力基础设施提供商，AI的世界级竞争实际上又回到了基础设施竞争上来。中国要从基础设施层面应对“卡脖子”的问题，就迫切需要拥有在这方面的领头羊企业。
中国在芯片制造领域同样也在遭遇“卡脖子”，但这主要是因为历史原因，毕竟中国的芯片产业起步太晚，赶超需要时间。
英伟达的崛起有所不同，因为英伟达的崛起至今不超过十年，在此之前它只是一家主营游戏市场的科技公司，但在短时间内成为世界最强人工智能企业，其中有很多值得学习的东西。
比如专注，英伟达虽然从给PC提供游戏显卡发展到为人工智能企业提供芯片，但本质上，其创业31年没有换过赛道。无论是用户打游戏也好、挖矿也好、跑大模型也好，它都是坚守以GPU为核心搞研发，只是不断扩充应用场景。这其实是一种长期主义，坚持主业、坚持科研创新投入，最终等到了自己的风口。
比如情怀，没有情怀则无法坚持。现在世界都看到英伟达和OpenAI两强相依，但2016年，当 OpenAI还籍籍无名的时候，是英伟达 CEO 黄仁勋亲自驾车送货，将世界上第一台AI 超算赠送给 OpenAI。
当时有 100 多家公司排着队等货，但黄仁勋还是把第一台产品捐给了 OpenAI。他在机器上签下：为了计算和人类的未来，我捐出世界上第一台 DGX-1。
值得一提的是，B200很强，但中国企业也不必过于紧张。中国现在还没有自己的英伟达，但终将会有。比如华为研发的人工智能芯片已相当强大。
谁也无法阻止中国AI崛起的脚步，就像当被问及英伟达首次将华为列为AI芯片等多个类别的主要竞争对手时，外交部发言人毛宁所说的：“小院高墙”挡不住中国创新发展的步伐。
中国是世界最大的半导体市场之一，也是世界最大的AI应用市场之一，同时算力也已经被国家列为推动经济发展的关键要素，“东数西算”工程建设如火如荼。
黄仁勋在斯坦福大学演讲中曾明确表示，“AI的尽头是光伏和储能！我们不能只想着算力，如果只考虑计算机，我们需要烧掉14个地球的能源。超级AI将成为电力需求的无底洞。”
而中国在新能源、可再生资源发电领域世界领先。就此去看，关于AI的世界竞争无疑是一场马拉松长跑，目前远未到胜负已定的时候。
