NVIDIA与Google Cloud深化合作：构建支持代理与物理AI的下一代基础设施

事件概述

NVIDIA与Google Cloud在拉斯维加斯举行的Google Cloud Next大会上宣布达成新里程碑，双方将共同扩展Google Cloud AI Hypercomputer，以支持下一代代理AI（Agentic AI）和物理AI（Physical AI）的生产化部署。此次合作涵盖了从底层硬件到上层应用的全栈技术整合，旨在帮助开发者和企业将复杂的AI工作流从实验室推向实际生产环境。

核心信息

1. 下一代基础设施：从Blackwell到Vera Rubin

• A5X裸金属实例：基于NVIDIA Vera Rubin NVL72机架系统，通过芯片、系统和软件的深度协同设计，实现每令牌推理成本降低10倍，每兆瓦令牌吞吐量提升10倍。
• 超大规模扩展能力：单站点集群可容纳高达80,000个NVIDIA Rubin GPU，多站点集群可扩展至近960,000个Rubin GPU。系统将采用NVIDIA ConnectX-9 SuperNIC与新一代Google Virgo网络互联。
• 现有Blackwell产品组合：包括A4 VM（搭载HGX B200）、A4X VM（搭载GB200 NVL72及GB300 NVL72）以及G4 VM（搭载RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition）。客户可根据需求灵活选择从单个GPU八分之一算力到数万GPU互联的多种配置。

2. 安全AI：主权与机密计算

• Google Distributed Cloud预览：Google Gemini模型可在运行NVIDIA Blackwell和Blackwell Ultra GPU的Google Distributed Cloud上进行预览，支持将前沿模型部署在敏感数据所在地。
• 机密计算：利用NVIDIA Blackwell平台的机密计算功能，确保提示词（Prompts）和微调数据在受保护环境中加密，防止包括基础设施运营商在内的未授权方查看或篡改。
• 公共云安全：推出了搭载NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPU的Confidential G4 VM预览版，为多租户环境提供同等的安全防护，满足受监管行业的需求。

3. 代理AI：开源模型与API优化

• Gemini Enterprise Agent Platform：集成NVIDIA Nemotron开源模型（如Nemotron 3 Super）和NeMo框架，为开发者提供发现、定制和部署代理工作流的直接路径。
• 强化学习（RL）训练：引入基于NVIDIA NeMo RL的新管理强化学习API，自动化集群规模调整、故障恢复和作业执行，加速大规模RL训练。
• 行业案例：网络安全公司CrowdStrike利用NVIDIA NeMo库生成合成数据并微调Nemotron模型，用于特定领域的威胁检测与响应。

4. 工业与物理AI的未来

• 工业软件集成：Cadence和Siemens Digital Industries Software等厂商的解决方案已在Google Cloud上可用，并针对NVIDIA AI基础设施进行了加速。
• 数字孪生与机器人仿真：通过Google Cloud Marketplace提供的NVIDIA Omniverse库和开源NVIDIA Isaac Sim框架，开发者可构建高保真数字孪生体，并在部署前对机器人进行训练、模拟和验证。
• 边缘与云端部署：NVIDIA NIM微服务（如Cosmos Reason 2）可部署至Google Vertex AI和Google Kubernetes Engine，使机器人和视觉AI代理具备类似人类的感知、推理和行动能力。

值得关注

• 生态影响力：超过90,000名开发者在一年内加入了NVIDIA与Google Cloud的联合开发者社区。Snap、Schrödinger、Salesforce等企业已利用该平台缩短药物研发周期、降低测试成本并优化数据管道。
• 合作伙伴荣誉：NVIDIA凭借深厚的技术专长和市场协同，在Google Cloud Next上荣获“年度AI全球技术合作伙伴”和“年度基础设施现代化计算合作伙伴”两项大奖。
• 未来愿景：双方致力于构建云级平台，将实验性的代理和模拟转化为能够审查代码、保障车队安全、优化工厂的实际生产系统。