Nvidia发布下一代智能体AI和推理机器人模型

健康生活 2025年08月12日 21:45 1 admin

英伟达在温哥华举行的ACM SIGGRAPH 2025计算机图形学大会上宣布，将扩展其智能AI模型产品线，推出面向机器人的物理智能技术和强大的企业AI服务器。

**Blackwell RTX Pro服务器GPU正式发布**

英伟达推出了专为服务器设计的RTX Pro 6000 Blackwell Server Edition GPU，现已面向企业服务器市场。这款采用2U机架式设计的服务器基于Blackwell架构，能够高速运行大语言模型并提供高性能AI推理工作负载。

英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋表示："AI正在60年来首次重新定义计算——从云端开始的变革现在正在改变本地数据中心的架构。"

新的Blackwell RTX Pro服务器为传统基于CPU的工作负载带来GPU加速，包括数据分析、仿真、视频处理和图形渲染，性能提升高达45倍。据英伟达介绍，与纯CPU系统相比，能效提高18倍，成本显著降低。

英伟达正与思科、戴尔科技、惠普企业、联想集团和超微电脑等厂商合作，提供各种配置的新服务器。

**智能体AI的更智能模型**

人工智能智能体正成为快速增长市场的基础，越来越多的组织采用其自主能力。这些智能体能够对复杂任务进行推理，并在更长的时间范围内制定计划。

英伟达宣布扩展其Nemotron模型家族，推出两款具有先进推理能力的新模型：Nemotron Nano 2和Llama Nemotron Super 1.5，用于构建更智能的AI智能体。

公司表示，这些模型在科学推理、编程、工具使用、指令执行和对话等领域为其规模类别提供了高精度。这些模型旨在为智能体赋予更深层的认知能力，帮助AI系统探索选项、权衡决策并在定义的约束条件下交付结果。

Nemotron Nano 2相比同类其他模型，Token生成吞吐量提升高达6倍。Llama Nemotron Super 1.5提供顶级性能，在推理准确性方面领先，适合处理复杂的企业任务。

英伟达正与企业合作伙伴和咨询领导者合作部署这些推理模型，包括计划将Nemotron集成到其AI助手中的Zoom、在其Charlotte AI智能体中测试模型用于编写网络安全查询的CrowdStrike，以及采用Nemotron Nano 2赋能分析业务数据智能体的安永。

**物理AI与推理机器人技术**

英伟达通过结合视觉信息摄取和思考能力的新AI模型，让机器人和机器能够"看见"并推理世界。

视觉语言模型（VLM）为机器人提供了计算机视觉，使其能够理解世界并与之交互，但缺乏对行动进行思考的能力。

英伟达今天宣布推出Cosmos Reason，这是一个开放、可定制的70亿参数推理VLM，专为物理AI视觉智能体和机器人设计。它使机器人和视觉智能体能够像人类一样思考所见内容，并利用从训练数据中获得的物理知识和常识等智能来规划场景。

公司表示，该技术能够帮助自动化大型多样化训练数据集的整理和标注，加速高精度AI模型的开发。它还可以作为机器人规划的复杂推理引擎，将复杂指令解析为VLA模型的步骤，即使在新环境中也能胜任。

这些新进展为智慧城市、设施和工业流程奠定了基础。英伟达表示，正与埃森哲、Belden、DeepHow、Milestone Systems和Telit Cinterion等公司合作，利用基于物理AI的感知和推理技术提高其场所的生产力和安全性。

基于传感器和视觉AI的基础设施能够感知、推理和反应，使用英伟达Metropolis平台，使为校园和设施开发和部署视频分析AI智能体和服务成为可能。

Q&A

Q1：Nemotron Nano 2和Llama Nemotron Super 1.5有什么特别之处？

A：这两款模型是英伟达Nemotron家族的新成员，具有先进推理能力。Nemotron Nano 2的Token生成吞吐量比同类模型提升6倍，而Llama Nemotron Super 1.5在推理准确性方面表现领先，适合处理复杂企业任务，能够帮助AI智能体进行科学推理、编程和工具使用等。

Q2：Cosmos Reason模型能为机器人带来什么改变？

A：Cosmos Reason是一个70亿参数的推理视觉语言模型，让机器人能够像人类一样思考所见内容。与传统视觉语言模型只能理解视觉信息不同，它结合了物理知识和常识，能够对场景进行规划推理，还可作为机器人规划的推理引擎，将复杂指令解析为可执行步骤。

Q3：Blackwell RTX Pro服务器相比传统CPU系统有哪些优势？

A：Blackwell RTX Pro服务器为传统CPU工作负载带来GPU加速，在数据分析、仿真、视频处理和图形渲染等方面性能提升高达45倍。相比纯CPU系统，能效提高18倍，成本显著降低，并且能够高速运行大语言模型，提供高性能AI推理工作负载。

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