性能方面，和去年发布的GB200相比，推理性能是其1.5倍。

据悉，GB300将在今年的下半年出货。

除此之外，老黄还预览（2026年下半年发货）了英伟达下一代AI超级芯片，名字大变样——Vera Rubin。

其实它的命名规则和Grace Blackwell（GB）类似：Grace是CPU，Blackwell是GPU。

而Vera Rubin中的Vera是CPU，Rubin是GPU。根据老黄的说法：

几乎所有细节都是新的。

从预览的性能来看，Vera Rubin整体性能更是GB300的3.3倍。更具体一些：

• Vera：CPU的内存是Grace的4.2倍，内存带宽是Grace的2.4倍。
• Rubin：将配备288GB的HBM4。

在Vera Rubin之后的下一代GPU（2027年下半年），英伟达会将其命名为Rubin Ultra，性能直接拉到GB300的14倍。

一个直观的对比，如下图所示：

更多的具体性能对比，是这样的：

性能上的提升，也正应了老黄在现场说的那句话：

大规模推理是一种极限计算。
Inference at-scale is extreme computing.

不仅如此，就连Rubin之后的下一代GPU，老黄也给亮出来了——将以Feynman来命名。

而纵观整场GTC，我们可以轻松提炼老黄提及最多的几个关键词：tokens、推理和Agentic AI。

但除此之外，还有一个比较有意思的关键词——DeepSeek。

英伟达官方博客称：

实现了DeepSeek-R1推理性能世界纪录。
每个用户每秒可处理超过250个token；实现每秒超过30000个token的最大吞吐量。

但这项纪录采用的是B200，英伟达表示随着Blackwell Ultra等新GPU的出现，纪录还将继续被打破。

而老黄在现场体现传统LLM和推理LLM的区别时，也是拿着DeepSeek-R1来举例：

嗯，微妙，着实有点微妙。

那么除了一系列新GPU之外，还有什么？我们继续往下看。

推出两款个人AI超级计算机

首先，第一款个人AI超级计算机，叫做DGX Spark。

它就是老黄在今年1月份CES中发布的那个全球最小的个人AI超级计算机Project Digits，这次取了个正式的名字。

DGX Spark售价3000美元（约21685元），大小和Mac Mini相当。

它采用的是英伟达GB10芯片，能够提供每秒1000万亿次的AI运算，用于微调和推理最新AI模型。

其中，GB10采用了NVLink-C2C互连技术，提供CPU+ gpu的相干内存模型，带宽是第五代PCIe的5倍。

值得一提的是，英伟达官网已经开发预定了哦~

至于第二款个人AI超级电脑，则是DGX Station。

DGX Station所采用的，正是今天推出的GB300，也是首个采用这款芯片的AI电脑。

其性能如下：