在GTC 2025大會中，Nvidia執行長黃仁勳發表Blackwell Ultra，鎖定AI工廠的AI運算平臺，以加速AI推理、代理型AI及物理型AI(Physical AI)，其中的GB300 NVL72要比GB 200 NVL72的AI效能高出1.5倍，與Hooper相比則提高50倍。此外，該公司也釋出首個開放的人形機器人基礎模型Isaac GR00T N1，強化人形機器人的推理能力。

黃仁勳在主題演說中指出，AI技術正從先前的認知AI到生成式AI，往代理AI及物理AI發展，愈往後發展，AI具備更高的智能，例如物理AI技術的發展，讓AI能更好的理解實體環境的3D世界，同時驅動AI機器人的發展，每個階段的發展都會帶來商機，但是愈往後發展，就需要解決三個基本的問題，如何獲得資料、如何在沒有人類限制下訓練模型，以及AI推理能力需要更大的擴展(Scaling)訓練，需要更大的運算，超過一年前相同時間所預期的100倍。

鑑於更複雜的AI推理能力所需的運算效能，Nvidia發表Blackwell Ultra，用來加強訓練及測試時間擴展推理(Test-time scaling inference)，Blackwell Ultra是基於先前的Blackwell架構，但採用效能更高的GB300 NVL72及HGX B300 NVL16。

其中GB300 NVL72採NVlink連接72個Blackwell Ultra GPU及36個Grace CPU，GB300 NVL72的AI效能比GB 200 NVL72高出1.5倍；而HGX B300 NVL16則比Hopper，運算效能提升7倍，而在大型語言模型的推理速度則提升11倍，記憶體也增加4倍，以因應較複雜的運算負載需要。

「AI已取得巨大的發展，推理及代理AI需要更多的運算效能，Blackwell Ultra可以高效地完成預訓練、後訓練、推理AI的推論」，黃仁勳說。

相較於傳統的LLM，產生的Token較少，對問題的回應容易出錯，推理模型能夠產生更多的Token，從而提高回應的準確性，但相對地也需要更大的運算效能，因此Nvidia強調Blackwell Ultra的效能有助於AI的擴展推理能力，可將複雜的問題拆解成多個步驟，探索不同的解決方式，來提高回應的品質。

除了有助於AI的推理能力發展，也有助於物理AI技術發展，像是即時生成擬真的影像，以大規模的訓練機器人、自駕車，Nvidia也在GTC中宣布將和美國的GM汽車在自駕車技術進行合作。

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