Get Your Wish: Genshin Impact Coming to GeForce NOW

Greetings, Traveler.
Prepare for adventure.
Genshin Impact
, the popular open-world action role-playing game, is leaving limited beta and launching for all
GeForce NOW
members next week.
Gamers can get their game on today with the six total games joining the
GeForce NOW library
.
As
announced
last week,
Warhammer 40,000: Darktide
is coming to the cloud at launch — with GeForce technology. This September, members will be able to leap thousands of years into the future to the time of the Space Marines, streaming on GeForce NOW with NVIDIA DLSS and more.
Plus, the 2.0.41 GeForce NOW app update brings a highly requested feature: in-stream copy-and-paste support from the clipboard while streaming from the PC and Mac apps — so there’s no need to enter a long, complex password for the digital store. Get to your games even faster with this new capability.
GeForce NOW is also giving mobile gamers more options by bringing the perks of RTX 3080 memberships and PC gaming at 120 frames per second to all devices with support for 120Hz phones. The capability is rolling out in the coming weeks.
Take a Trip to Teyvat
After the success of a limited beta and receiving great feedback from members,
Genshin Impact
is coming next week to everyone streaming on GeForce NOW.
Embark on a journey as a traveler from another world, stranded in the fantastic land of Teyvat. Search for your missing sibling in a vast continent made up of seven nations. Master the art of elemental combat and build a dream team of over 40 uniquely skilled playable characters – like the newest additions of Yelan and Kuki Shinobu – each with their own rich stories, personalities and combat styles.
Experience the immersive campaign, dive deep into rich quests alongside iconic characters and complete daily challenges. Charge head-on into battles solo or invite friends to join the adventures. The world is constantly expanding, so bring it wherever you go across devices, streaming soon to underpowered PCs,
Macs
and Chromebooks on GeForce NOW.
RTX 3080 members
can level up their gaming for the best experience by streaming in
4K resolution
and 60 frames per second on the PC and Mac apps.
Let the Gaming Commence
All of the action this GFN Thursday kicks off with six new games arriving on the cloud. Members can also gear up for
Rainbow Six Siege
Year 7 Season 2.
Get ready for a new Operator, Team Deathmatch map and more in “Rainbow Six Siege” Year 7 Season 2.
Members can look for the following streaming this week:
Chivalry 2
(New release on
Steam
)
Starship Troopers – Terran Command
(New release on
Steam
and
Epic Games Store
)
Builder Simulator
(
Steam
)
Supraland
(Free on
Epic Games Store
)
The Legend of Heroes: Trails of Cold Steel II
(
Steam
)
POSTAL: Brain Damaged
(
Steam
)
Finally, members still have a chance to stream the
PC Building Simulator 2
open beta before it ends on Monday, June 20. Experience deeper simulation, an upgraded career mode and powerful new customization features to bring your ultimate PC to life.
To start your weekend gaming adventures, we’ve got a question. Let us know your thoughts on
Twitter
or in the comments below.
What are there more of in video games? 🤔
NPCs or Quests?
— 🌩 NVIDIA GeForce NOW (@NVIDIAGFN)
June 15, 2022
Categories:
Gaming
Tags:
Cloud Gaming
|
GeForce NOW

願望成真：《原神 (Genshin Impact) 》即將於 GeForce NOW 聯盟 Taiwan Mobile 雲端遊戲服務推出

旅人你好，
準備踏上冒險之旅吧。熱門開放世界動作角色扮演遊戲
《原神》
即將結束限量公測版，並將於下週推出，供所有
GeForce NOW
會員遊玩。
還有六款遊戲現已加入
GeForce NOW 遊戲庫
，供玩家即刻暢玩。
正如上週
公告
，
《戰鎚
40K
：黑潮
(Warhammer 40,000:  Darktide)
》
即將於雲端推出，由 GeForce 技術支援。今年九月，會員將能橫跨數千年後的未來，進入太空海軍陸戰隊時代，遊戲將可於 GeForce NOW 上串流。
前往提瓦特
《原神》
限時公測版大獲成功，得到會員的極佳回饋，並將於下週開始在 GeForce NOW 上開放串流，供所有玩家遊玩。
化身來自另一世界的旅人踏上冒險之途，流連於提瓦特的奇幻土地。在由七個國家組成的寬廣大陸尋找失蹤手足。掌握元素戰鬥的藝術，打造一支夢幻團隊，40 多位角色均具備獨一無二的技能，例如最新加入的夜蘭 (Yelan) 和久岐忍 (Kuki Shinobu)，他們各自都有豐富的故事、個性和戰鬥風格。
在《
Chasm
》的
2.7
版「荒夢藏虞淵
(Hidden Dreams in the Depths)
」更新中，探索故事深處的奧秘。
體驗身歷其境的戰役、與經典角色一同深入探索豐富任務並完成每日挑戰。衝鋒陷陣單打獨鬥，或邀請好友加入冒險。世界正在持續擴張，所以無論身處何處都能跨裝置使用，快速在低效能的 PC、
Mac
和 Chromebook 上透過 GeForce NOW串流遊玩。
遊戲開始
本週 GFN 以六款於雲端推出的新遊戲揭開序幕。會員也可以準備迎接
《虹彩六號：圍攻行動
(Rainbow Six Siege)
》
第 7 年第 2 季。
準備好迎接《虹彩六號：圍攻行動 （Rainbow Six Siege） 》第 7 年第 2 季新加入的戰鬥員、團隊殊死戰 (Team Deathmatch) 地圖等更多內容。
會員可於本週稍後期待以下遊戲開放串流：
《騎士精神
2 (Chivalry 2)
》
(於
Steam
全新發佈)
《星艦戰將：人類總動員
(Starship Troopers – Terran Command)
》
(於
Steam
與
Epic Games Store
全新發佈)
《
Builder Simulator
》
(
Steam
)
《
Supraland
》
(
Epic Games Store
開放免費遊玩)
《英雄傳說閃之軌跡
II (The Legend of Heroes: Trails of Cold Steel II)
》
(
Steam
)
《喋血街頭：腦損
(POSTAL: Brain Damaged
) 》(
Steam
)
最後，會員仍有機會在 6 月 20 日星期一結束前，串流遊玩
《
PC Builder Simulator 2
》
公測版。體驗更深入的模擬效果、經過升級的生涯模式和強大的全新自訂功能，讓你的終極 PC 栩栩如生。
Categories:
遊戲
Tags:
cloud gaming
|
GeForce Now


Try This Out: GFN Thursday Delivers Instant-Play Game Demos on GeForce NOW

GeForce NOW
is about bringing new experiences to gamers.
This GFN Thursday introduces game demos to GeForce NOW. Members can now try out some of the hit games streaming on the service before purchasing the full PC version — including some finalists from the 2021 Epic MegaJam.
Plus, look for six games ready to stream from the
GeForce NOW library
starting today.
In addition, the 2.0.39 app update is rolling out for PC and Mac with a few fixes to improve the experience.
Dive In to Cloud Gaming With Demos
GeForce NOW supports new ways to play and is now offering free game demos to help gamers discover titles to play on the cloud — easy to find in the “Instant Play Free Demos” row.
Gamers can stream these demos before purchasing the full PC versions from popular stores like Steam, Epic Games Store, Ubisoft Connect, GoG and more. The demos are hosted on GeForce NOW, allowing members to check them out instantly — just click to play!
The first wave of demos, with more to come, includes:
Chorus
,
Ghostrunner
,
Inscryption, Diplomacy Is Not an Option
and
The RiftBreaker Prologue.
Members can even get a taste of the full GeForce NOW experience with fantastic
Priority and RTX 3080 membership
features like RTX in
Ghostrunner
and DLSS in
Chorus
.
On top of these great titles, demos of some finalists from the 2021
Epic MegaJam
will be brought straight from Unreal Engine to the cloud.
Zoom and nyoom to help BotiBoi gather as many files as possible and upload them to the server before the inevitable system crash in
Boti Boi
by the Purple Team. Assist a user by keeping files organized for fast access as seeking beeBots in
Microwasp Seekers
by Partly Atomic.
Keep an eye out for updates on demos coming to the cloud on GFN Thursdays and in the
GeForce NOW app
.
Get Your Game On
Play as a small fox on a big adventure in TUNIC, now streaming through both Steam and Epic Games Store.
Ready to jump into a weekend full of gaming?
GFN Thursday always comes with a new batch of games joining the GeForce NOW library. Check out these six titles ready to stream this week:
Die After Sunset
(
Steam
)
ELDERBORN
(
Steam
)
Northgard
(
Epic Games Store
)
Offworld Trading Company
(
Steam
)
Spirit Of The Island
(
Steam
)
TUNIC
(
Epic Games Store
)
Finally,
last week
GFN Thursday announced that
Star Control: Origins
would be coming to the cloud later in April. The game is already available to stream on GeForce NOW.
With all these great games available to try out, we’ve got a question for you this week. Let us know on
Twitter
or in the comments below.
Best game demo of all time. Go.
— 🌩 NVIDIA GeForce NOW (@NVIDIAGFN)
April 5, 2022
Categories:
Gaming
Tags:
Cloud Gaming
|
GeForce NOW

快來試試：本週 GFN 在 GeForce NOW 聯盟 Taiwan Mobile 雲端遊戲服務帶來可立即暢玩的遊戲 DEMO

GeForce NOW
聯盟
Taiwan Mobile
雲端遊戲服務
即將為玩家帶來全新體驗。
本週 GFN 推出 GeForce NOW 的遊戲試玩。會員現在可以在購買完整 PC 版之前，先試玩在服務上串流的熱門遊戲，包括 2021 年在 Epic MegaJam 晉級決賽的作品。
此外，敬請期待從今天起在
GeForce NOW 遊戲庫
串流的六款遊戲。
此外，PC 和 Mac 版也推出 2.0.39 應用程式更新，並完成部分修正以提升遊戲體驗。
透過試玩深度探索雲端遊戲體驗
GeForce NOW支援全新的遊戲方式，而且現在提供免費的遊戲試玩，協助玩家探索雲端上遊戲體驗，只要到「立即遊玩 遊戲試玩版」列中，就能輕鬆找到。
玩家從 Steam、Epic Games Store、Ubisoft Connect、GoG 等熱門商店購買完整 PC 版之前，可以先串流體驗這些試玩版。試玩版會託管於 GeForce NOW，讓會員可以立即查看，只要按一下即可暢玩！
在推出更多試玩之前，第一波遊戲包含：
《齊唱
(Chorus)
》
、
《幽影行者
(Ghostrunner)
》
、
《賭命牌卡
(Inscryption)
》、《外交不是一個選擇
(Diplomacy Is Not An Option)
》
和
《時空裂隙開拓者：序章
(The RiftBreaker: Prologue)
》。
除了這些精彩遊戲之外，在 2021 年
Epic MegaJam
中決賽入選作品的試玩也將直接從 Unreal Engine 串流至雲端。
暢玩 Purple Team 的
《
Boti Boi
》
，幫助 BotiBoi 盡可能收集檔案，並在遇到無法避免的系統當機前，將檔案上傳至伺服器。暢玩 Partly Atomic 的
《
Microwasp Seekers
》
，協助使用者在尋找 beeBots 時，能夠將檔案整理得井然有序，以便快速找到檔案。
請在本週 GFN 部落格和
GeForce NOW 應用程式
中，持續關注即將串流至雲端的遊戲試玩最新消息。
開始遊戲
準備好享受充滿遊戲樂趣的週末了嗎？
本週 GFN 會持續將新遊戲加入 GeForce NOW 遊戲庫。看看這六款即將於本週開始串流的遊戲：
《日落後死去
(Die After Sunset)
》
(
Steam
)
《
ELDERBORN
》
(
Steam
)
《
Northgard
》
(
Epic Games Store
)
《全球貿易壟斷公司
(Offworld Trading Company)
》
(
Steam
)
《
Spirit Of The Island
》
(
Steam
)
《
TUNIC
》
(
Epic Games Store
)
最後，
在上週的
本週 GFN 宣布了
《激戰
M
星雲：起源
(Star Control: Origins)
》
將於 4 月底在雲端上推出。這款遊戲已經可以在 GeForce NOW 上串流了。
Categories:
遊戲
Tags:
cloud gaming
|
GeForce Now


GFN Thursday: ‘Fortnite’ Comes to iOS Safari and Android Through NVIDIA GeForce NOW via Closed Beta

Starting next week,
Fortnite
on GeForce NOW will launch in a limited-time closed beta for mobile, all streamed through the Safari web browser on iOS and the
GeForce NOW Android app
.
The
beta is open for registration
for all GeForce NOW members, and will help test our server capacity, graphics delivery and new touch controls performance. Members will be admitted to the beta in batches over the coming weeks.
‘Fortnite’ Streaming Gameplay Comes to Mobile Through iOS Safari and Android With Touch Inputs
Alongside the amazing team at Epic Games, we’ve been working to enable a touch-friendly version of
Fortnite
for mobile delivered through the cloud. While PC games in the GeForce NOW library are best experienced on mobile with a gamepad, the introduction of touch controls built by the GeForce NOW team offers more options for players, starting with
Fortnite
.
Beginning today, GeForce NOW members can sign up for a chance to join the
Fortnite
limited-time closed beta
for mobile devices. Not an existing member? No worries. Register for a
GeForce NOW membership
and sign up to become eligible for the closed beta once the experience starts rolling out next week. Upgrade to a
Priority or RTX 3080 membership
to receive priority access to gaming servers. A paid GeForce NOW membership is not required to participate.
You could say the world is a little upside down in Fortnite Chapter 3.
For tips on gameplay mechanics or a refresher on playing
Fortnite
with touch controls, check out
Fortnite’s
Getting Started
page.
More Touch Games
And we’re just getting started. Cloud-to-mobile gaming is a great opportunity for publishers to get their games into more gamers’ hands with touch-friendly versions of their games. PC games or game engines, like Unreal Engine 4, which support Windows touch events can easily enable mobile touch support on GeForce NOW.
We’re working with additional publishers to add more touch-enabled games to GeForce NOW. And look forward to more publishers streaming full PC versions of their games to mobile devices with built-in touch support — reaching millions through the Android app and iOS Safari devices.
GFN Thursday Releases
Take on a four-player, first-person shooter set aboard a starship stranded at the edge of explored space in
The Anacrusis
.
GFN Thursday always means more games. Members can find these and more streaming on the cloud this week:
The Anacrusis
(New release on
Steam
and
Epic Games Store
, Jan. 13)
Supraland Six Inches Under
(New release on
Steam
, Jan. 14)
Galactic Civilizations 3
(Free on
Epic Games Store
, Jan. 13 – 20)
Ready or Not
(
Steam
)
We make every effort to launch games on GeForce NOW as close to their release as possible, but, in some instances, games may not be available immediately.
What are you planning to play this weekend? Let us know on
Twitter
or in the comments below.
Categories:
Gaming
Tags:
Cloud Gaming
|
GeForce NOW

本週 GFN：封測版《要塞英雄 (Fortnite) 》透過 GeForce NOW 聯盟 Taiwan Mobile 雲端遊戲服務於 iOS Safari 與 Android 推出

GeForce NOW 聯盟 Taiwan Mobile 雲端遊戲服務上的《要塞英雄 (Fortnite) 》從下週起，將推出支援行動裝置的限時封測版，可完全透過 iOS 的 Safari 網頁瀏覽器和
GeForce NOW Android 應用程式串流暢玩
。
所有 GeForce NOW 會員皆可
註冊測試版
，並協助我們測試伺服器容量、畫面呈現效果，以及全新觸控功能的效能。會員將在未來幾週分批加入封測版。
《要塞英雄》推出支援
iOS Safari
與
Android
的行動裝置版串流遊戲體驗，並提供觸控輸入功能
我們與 Epic Games 的優秀團隊攜手合作，打造支援觸控的行動裝置版《要塞英雄》，並透過雲端提供遊戲。雖然 GeForce NOW 內的 PC 遊戲，最好使用遊戲控制器搭配行動裝置，以獲得最佳體驗，但 GeForce NOW 團隊推出的觸控功能，為玩家提供更多選擇，而這項體驗就從《要塞英雄》開始。
從今天起，GeForce NOW 聯盟 Taiwan Mobile 雲端遊戲平台的會員能夠註冊，取得加入
《要塞英雄》
限時封測
行動裝置版的機會。還不是會員？ 別擔心。立即加入 並註冊，待封測版體驗於下週推出後，您即符合參與資格。即使您不具付費的 GeForce NOW 聯盟 Taiwan Mobile 雲端遊戲平台會員身分，也可參與。
如需遊戲機制的訣竅，或複習如何使用觸控功能暢玩《要塞英雄》，請參閱《要塞英雄》的
新手入門
頁面。
遊戲界的
3
月狂潮
又是充滿精彩遊戲的一個月，我們本週將推出八款遊戲供您串流暢玩，接下來在整個 3 月將陸續推出共 21 款遊戲。
《
ELEX II
》
(將於
Steam
新發行)
《遠方：湧變暗潮
(FAR: Changing Tides)
》
(將於
Steam
新發行)
《影武者
3 (Shadow Warrior 3)
》
(將於
Steam
新發行)
《
AWAY: The Survival Series
》
(
Epic Games Store
)
《
Labyrinthine Dreams
》
(
Steam
)
《太陽帝國：宇宙指揮官
–
起義
(Sins of a Solar Empire: Rebellion)
》
(
Steam
)
《
TROUBLESHOOTER: Abandoned Children
》
(
Steam
)
《
The Vanishing of Ethan Carter
》
(
Epic Games Store
)
同樣會在 3 月隆重登場的遊戲：
《
Buccaneers!
》
(3 月 7 日於
Steam
新發行)
《
Ironsmith Medieval Simulator
》
(3 月 9 日於
Steam
新發行)
《
Distant Worlds 2
》
(3 月 10 日於
Steam
新發行)
《怪獸超級越野賽
5 (Monster Energy Supercross – The Official Videogame 5)
》
(3 月 17 日於
Steam
新發行)
《工人物語
(The Settlers)
》
(3 月 17 日於
Ubisoft Connect
新發行)
《西伯利亞：以前世界
(Syberia: The World Before)
》
(3 月 18 日於
Steam
與
Epic Games Store
新發行)
《
Lumote: The Mastermote Chronicles
》
(3 月 24 日於
Steam
新發行)
《
Turbo Sloths
》
(3 月 30 日於
Steam
新發行)
《
Blood West
》
(
Steam
)
《模擬巴士駕駛員
(Bus Driver Simulator)
》
(
Steam
)
《
Conan Chop Chop
》
(
Steam
)
《
Dread Hunger
》
(
Steam
)
《惡棍英雄
(Fury Unleashed)
》
(
Steam
)
《釀造物語
(Hundred Days – Winemaking Simulator)
》
(
Steam
)
《英雄傳說閃之軌跡
II (The Legend of Heroes: Trails of Cold Steel II)
》
(
Steam
)
《瑪莎已死
(Martha is Dead)
》
(
Steam
與
Epic Games Store
)
《
Power to the People
》
(
Steam
)
《
Project Zomboid
》
(
Steam
)
《
Rugby 22
》
(
Steam
)
補充
2
月發行的遊戲
除了我們 2 月發佈的 30 款遊戲外，還有其他幾款遊戲也加入 GeForce NOW 遊戲庫。以下是上個月額外新增的幾款遊戲：
《外交不是一個選擇
(Diplomacy Is Not An Option)
》
(
Epic Games Store
)
《
Not Tonight 2
》
(
Steam
與
Epic Games Store
)
《模型建造者
(Model Builder)
》
(
Steam
)
我們之前也宣佈
《天外天
Epic 版 (Two Worlds Epic Edition) 》
將於 GeForce NOW 推出，不過目前此遊戲將不再於本服務上架。
Categories:
遊戲
Tags:
cloud gaming
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CES 2025: AI Advancing at ‘Incredible Pace,’ NVIDIA CEO Says

NVIDIA founder and CEO Jensen Huang kicked off CES 2025 with a 90-minute keynote that included new products to advance gaming, autonomous vehicles, robotics and agentic AI.
AI is advancing at an ‘incredible pace,’ Huang told an audience of over 6,000 at CES 2025 in Las Vegas.
“It started with perception AI — understanding images, words and sounds. Then generative AI — creating text, images and sound,” Huang said. Now, we’re entering the era of “physical AI, AI that can proceed, reason, plan and act.”
NVIDIA GPUs and platforms are at the heart of this transformation, Huang explained, enabling breakthroughs across industries, including gaming, robotics and autonomous vehicles (AVs).
Key Announcements
Huang’s keynote showcased how NVIDIA’s latest innovations are enabling this new era of AI, with several groundbreaking announcements, including:
The
just-announced NVIDIA Cosmos platform
advances physical AI with new models and video data processing pipelines for robots, autonomous vehicles and vision AI.
New
NVIDIA Blackwell-based GeForce RTX 50 Series GPUs
offer stunning visual realism and unprecedented performance boosts.
AI foundation models introduced at CES for RTX PCs
feature NVIDIA NIM microservices and AI Blueprints for crafting digital humans, podcasts, images and videos.
The
new NVIDIA Project DIGITS
brings the power of NVIDIA Grace Blackwell to developer desktops in a compact package.
NVIDIA is partnering with Toyota
for safe next-gen vehicle development using the NVIDIA DRIVE AGX in-vehicle computer running NVIDIA DriveOS.
Huang started off his talk by reflecting on NVIDIA’s three-decade journey. In 1999, NVIDIA invented the programmable GPU. Since then, modern AI has fundamentally changed how computing works, he said. “Every single layer of the technology stack has been transformed, an incredible transformation, in just 12 years.”
Revolutionizing Graphics With GeForce RTX 50 Series
“GeForce enabled AI to reach the masses, and now AI is coming home to GeForce,” Huang said.
With that, he introduced
the NVIDIA GeForce RTX 5090 GPU
, the most powerful GeForce RTX GPU so far, with 92 billion transistors and delivering 3,352 trillion AI operations per second (TOPS).
“Here it is — our brand-new GeForce RTX 50 series, Blackwell architecture,” Huang said, holding the blacked-out GPU aloft and noting how it’s able to harness advanced AI to enable breakthrough graphics. “The GPU is just a beast.”
“Even the mechanical design is a miracle,” Huang said, noting that the graphics card has two cooling fans.
More variations in the GPU series are coming. The GeForce RTX 5090 and GeForce RTX 5080 desktop GPUs are scheduled to be available Jan. 30. The GeForce RTX 5070 Ti and the GeForce RTX 5070 desktops are slated to be available starting in February. Laptop GPUs are expected in March.
DLSS 4 introduces
Multi Frame Generation, working in unison with the complete suite of DLSS technologies to boost performance by up to 8x.
NVIDIA also unveiled NVIDIA Reflex 2
, which can reduce PC latency by up to 75%.
The latest generation of DLSS can generate three additional frames for every frame we calculate, Huang explained. “As a result, we’re able to render at incredibly high performance, because AI does a lot less computation.”
RTX Neural Shaders
use small neural networks to improve textures, materials and lighting in real-time gameplay. RTX Neural Faces and RTX Hair advance real-time face and hair rendering, using generative AI to animate the most realistic digital characters ever. RTX Mega Geometry increases the number of ray-traced triangles by up to 100x, providing more detail.
Advancing Physical AI With Cosmos
In addition to advancements in graphics, Huang introduced the
NVIDIA Cosmos
world foundation model platform, describing it as a game-changer for robotics and industrial AI.
The next frontier of AI is physical AI, Huang explained. He likened this moment to the transformative impact of large language models on generative AI.
“The ChatGPT moment for general robotics is just around the corner,” he explained.
World foundation models, like large language models, are essential for advancing robots and AVs, but many developers lack the resources or expertise to train these models from scratch, Huang explained.
Cosmos integrates generative models, tokenizers, and a video processing pipeline to power physical AI systems like AVs and robots.
Cosmos equips AI models with advanced simulation capabilities, enabling them to predict and evaluate multiple future scenarios to select the best course of action.
Cosmos models process text, image and video prompts to create detailed virtual environments tailored for robotics and AV simulations.
Leading robotics and automotive companies, including
1X, Agile Robots, Agility, Figure AI, Foretellix, Fourier,
Galbot
,
Hillbot
,
IntBot
,
Neura Robotics
, Skild AI, Virtual Incision, Waabi and XPENG, along with ridesharing giant Uber, are among the first to adopt Cosmos.
Cosmos is open license and available on GitHub.
Empowering Developers With AI Foundation Models
Beyond robotics and autonomous vehicles, NVIDIA is empowering developers and creators with AI foundation models.
Huang introduced AI foundation models for RTX PCs
that supercharge digital humans, content creation, productivity and development.
“These AI models run in every single cloud because NVIDIA GPUs are now available in every single cloud,” Huang said. “It’s available in every single OEM, so you could literally take these models, integrate them into your software packages, create AI agents and deploy them wherever the customers want to run the software.”
Accelerated by GeForce RTX 50 Series GPUs
These models — offered as
NVIDIA NIM
microservices — are accelerated by the new
GeForce RTX 50 Series GPUs
.
The GPUs are designed to run these models efficiently, with support for FP4 computing that boosts AI inference performance by up to 2x while reducing memory usage compared to previous-generation hardware.
Huang explained the potential of new tools for creators: “We’re creating a whole bunch of blueprints that our ecosystem could take advantage of. All of this is completely open source, so you could take it and modify the blueprints.”
Top PC manufacturers and system builders are launching NIM-ready RTX AI PCs with GeForce RTX 50 Series GPUs. “AI PCs are coming to a home near you,” Huang said.
While these tools bring AI capabilities to personal computing, NVIDIA is also advancing AI-driven solutions in the automotive industry, where safety and intelligence are paramount.
Innovations in Autonomous Vehicles
Huang announced the
NVIDIA DRIVE Hyperion AV platform
, built on the new NVIDIA AGX Thor system-on-a-chip (SoC), designed for generative AI models and delivering advanced functional safety and autonomous driving capabilities.
“The autonomous vehicle revolution is here,” Huang said. “Building autonomous vehicles, like all robots, requires three computers: NVIDIA DGX to train AI models, Omniverse to test drive and generate synthetic data, and DRIVE AGX, a supercomputer in the car.”
DRIVE Hyperion, the first end-to-end AV platform, combines advanced SoCs, sensors, and safety systems into a comprehensive suite, already adopted by automotive leaders such as Mercedes-Benz, JLR and Volvo Cars.
Huang highlighted the critical role of synthetic data in advancing autonomous vehicles. Real-world data is limited, so synthetic data is essential for training the autonomous vehicle data factory, he explained.
NVIDIA Omniverse AI models and Cosmos to Build Detailed Driving Scenarios
Using NVIDIA Omniverse AI models and Cosmos, this approach creates highly detailed driving scenarios that significantly expand and improve training datasets for autonomous vehicles.
Using Omniverse and Cosmos, NVIDIA’s AI data factory can scale “hundreds of drives into billions of effective miles,” Huang said, dramatically increasing the datasets needed for safe and advanced autonomous driving.
“We are going to have mountains of training data for autonomous vehicles,” he added.
Toyota, the world’s largest automaker, will build its next-generation vehicles on the NVIDIA DRIVE AGX Orin
, running the safety-certified NVIDIA DriveOS operating system, Huang said.
“Just as computer graphics was revolutionized at such an incredible pace, you’re going to see the pace of AV development increasing tremendously over the next several years,” Huang said. These vehicles will offer functionally safe, advanced driving assistance capabilities.
Agentic AI and Digital Manufacturing
NVIDIA and its partners have launched AI
Blueprints for agentic AI
, including PDF-to-podcast for efficient research and video search and summarization for analyzing large quantities of video and images — enabling developers to build, test and run AI agents anywhere.
AI Blueprints enable developers to create custom agents for automating enterprise workflows. This new offering integrates NVIDIA AI Enterprise software, including NIM microservices and NeMo, with leading platforms like CrewAI, Daily, LangChain, LlamaIndex and Weights & Biases.
Huang also unveiled Llama Nemotron, a new tool designed to enhance the development of generative AI models for enterprise applications.
Developers can use NVIDIA NIM microservices to build AI agents for tasks like customer support, fraud detection and supply chain optimization.
Available as NVIDIA NIM microservices, the models can supercharge AI agents on any accelerated system.
NVIDIA NIM microservices streamline video content management, boosting efficiency and audience engagement in the media industry.
Moving beyond digital applications, NVIDIA’s innovations are paving the way for AI to revolutionize the physical world with robotics.
“All of the enabling technologies that I’ve been talking about are going to make it possible for us in the next several years to see very rapid breakthroughs, surprising breakthroughs, in general robotics.”
NVIDIA Isaac GR00T Blueprint for Synthetic Motion Generation
In manufacturing, the
NVIDIA Isaac GR00T Blueprint
for synthetic motion generation will help developers generate exponentially large synthetic motion data to train their humanoids using imitation learning.
Huang emphasized the importance of training robots efficiently, using NVIDIA Omniverse to generate millions of synthetic motions for humanoid training.
The Mega blueprint powers large-scale simulations of robot fleets, enabling companies like Accenture and KION to revolutionize warehouse automation.
These AI tools set the stage for NVIDIA’s latest innovation: a personal AI supercomputer called Project DIGITS.
NVIDIA Unveils Project DIGITS
Putting NVIDIA Grace Blackwell on every desk and at every AI developer’s fingertips, Huang unveiled
NVIDIA Project DIGITS
.
“I have one more thing that I want to show you,” Huang said. “None of this would be possible if not for this incredible project that we started about a decade ago. Inside the company, it was called Project DIGITS — deep learning GPU intelligence training system.”
Huang highlighted the legacy of NVIDIA’s AI supercomputing journey, telling the story of how in 2016 he delivered the first NVIDIA DGX system to OpenAI. “And obviously, it revolutionized artificial intelligence computing.”
The new Project DIGITS takes this mission further. “Every software engineer, every engineer, every creative artist — everybody who uses computers today as a tool — will need an AI supercomputer,” Huang said.
Huang revealed that Project DIGITS, powered by the GB10 Grace Blackwell Superchip, represents NVIDIA’s smallest yet most powerful AI supercomputer. “This is NVIDIA’s latest AI supercomputer,” Huang said, showcasing the device. “It runs the entire NVIDIA AI stack — all of NVIDIA software runs on this. DGX Cloud runs on this.”
Project DIGITS, NVIDIA’s smallest and most powerful AI supercomputer, will launch in May.
A Year of Breakthroughs
“It’s been an incredible year,” Huang said as he wrapped up the keynote. Huang highlighted NVIDIA’s major achievements: Blackwell systems, physical AI foundation models, and breakthroughs in agentic AI and robotics.
“I want to thank all of you for your partnership,” Huang said.
See
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regarding software product information.
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CES 2025
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CES 2025：NVIDIA 執行長表示 AI 正以「驚人的速度」進步

NVIDIA 創辦人暨執行長黃仁勳以長達 90 分鐘的主題演講揭開 2025 年 CES 大會的序幕，在這場精彩的演講中提到了包括推動遊戲、自駕車、機器人及代理型 AI 發展的嶄新產品。
他在拉斯維加斯的 Michelob Ultra 體育館對著超過六千名座無虛席的觀眾們說，AI「以驚人的速度進步。」
「我們從理解影像、文字和聲音的感知 AI 開始。接著是創造文字、影像和聲音的生成式 AI。」黃仁勳說。現在，我們正進入「實體 AI」時代，也就是能夠進行、推理、計畫與行動的 AI。
黃仁勳解釋說 NVIDIA 的 GPU 及平台是促進這項轉變的核心，帶動包括遊戲、機器人和自駕車在內各行各業突破性的進展。
黃仁勳在主題演講中展示了 NVIDIA 最新的創新技術如何開啟 AI 的新時代，並且發表了多項突破性的內容，包括：
剛剛發表的 NVIDIA Cosmos 平台
可為機器人、自駕車和視覺 AI 領域帶來全新模型和影片資料處理管道，推動實體 AI 的發展。
全新
NVIDIA Blackwell 架構 GeForce RTX 50 系列 GPU
能夠創作出驚人逼真度的視覺影像效果，又能將運算效能提升到前所未有的程度。
在 CES 大會推出適用於 RTX PC 的 AI 基礎模型
，具有 NVIDIA NIM 微服務與 AI Blueprints，可用於製作數位人類、podcast、圖片與影片。
全新 NVIDIA Project DIGITS
將 NVIDIA Grace Blackwell 的強大功能帶到開發人員的桌面上，而它小巧的身影幾乎可以放進口袋裡。
NVIDIA 攜手豐田（Toyota）汽車
使用運行 NVIDIA DriveOS 的 NVIDIA DRIVE AGX 車載電腦，合作開發安全的新世代車輛。
黃仁動在這場演講一開始，先是回顧 NVIDIA 三十年來的發展歷程。1999 年，NVIDIA 發明了可編程 GPU。黃仁勳說從那時開始，現代 AI 從根本上改變了運算的運作方式。「在短短 12 年間，技術堆疊的每一層都發生了翻天覆地的變化，這是令人難以置信的轉變。」
GeForce RTX 50
系列帶來繪圖技術革命
「GeForce 讓 AI 得以普及到大眾的手中，現在 AI 也回歸到GeForce。」黃仁勳說。
他以此為引向嘉賓們介紹
NVIDIA GeForce RTX 5090 GPU
，這是迄今為止最強大的 GeForce RTX GPU，擁有 920 億個電晶體，每秒可進行 3,352 兆次 AI 運算（TOPS）。
「這就是我們全新的 GeForce RTX 50 系列，Blackwell 架構。」黃仁勳高舉著一塊黑色的 GPU，指出它如何能夠利用先進的 AI 來創造出突破性的繪圖技術。「這顆 GPU 簡直就是一隻野獸。」
「即使是它的機械設計也是奇蹟。」黃仁勳指出顯示卡上有兩個冷卻風扇。
這個 GPU 系列的更多產品即將現身。GeForce RTX 5090 和 GeForce RTX 5080 桌上型 GPU 預定於 1 月 30 日上市。GeForce RTX 5070 Ti 和 GeForce RTX 5070 桌上型 GPU 預計於二月開始上市。筆記型電腦 GPU 預計將於三月上市。
DLSS 4 引入
多畫格生成（Multi Frame Generation）技術，搭配整套 DLSS 技術可以將效能提升八倍。
NVIDIA 還發表了 NVIDIA Reflex 2
，可以將 PC 延遲時間降低 75%。
黃仁勳解釋說最新一代的 DLSS 技術可以為我們計算出的每一個畫格另外產生三個畫格。「由於 AI 要運算的量少了很多，這樣我們就能能夠得到超高的渲染效能。」
RTX Neural Shaders
使用小型神經網路即時改善遊戲裡的紋理、材質與照明。RTX Neural Faces 和 RTX Hair 能夠即時渲染臉部和毛髮，使用生成式 AI 製作史上最有真實感的數位角色動畫。RTX Mega Geometry 可以將光線追蹤三角形的數量增加 100 倍，製作出更精細的畫面。
利用
Cosmos
推動實體
AI
的發展
除了繪圖技術方面的進展之外，黃仁勳還介紹
NVIDIA Cosmos
世界基礎模型平台，指稱其為改變機器人與工業 AI 領域發展遊戲規則的一項技術。
黃仁勳說實體 AI 是 AI 的下一個發展領域。他將這個時刻比喻為大型語言模型對於生成式 AI 所帶來的變革性影響。
他說：「通用機器人的 ChatGPT 時刻就要到來。」
黃仁勳說與大型語言模型一樣，世界基礎模型是推動開發機器人與自駕車的根本，不過並非所有開發人員都有專業知識與資源來訓練自己的模型。
Cosmos 整合了生成模型、標記器和影片處理管道，協助開發自駕車和機器人等實體 AI 系統。
開發 Cosmos 的目的在於將前瞻性與多元宇宙模擬的力量帶入 AI 模型上，讓模型能夠模擬各種可能的未來與選擇最佳行動。
黃仁勳解釋道 Cosmos 模型可以接收文字、圖像或影片提示，並且以影片方式產生虛擬世界狀態。「Cosmos優先處理自駕車和機器人的獨特需求，例如真實世界環境、照明和物體恆存性。」
包括 1X、思靈機器人（Agile Robots）、Agility、Figure AI、Foretellix、Fourier、
Galbot
、
Hillbot
、
IntBot
、
Neura Robotics
、Skild AI、Virtual Incision、Waabi 和小鵬汽車（XPENG）在內的
各大機器人和汽車公司
，以及乘車服務巨擘 Uber，皆為首批採用 Cosmos 的公司。
此外，現代汽車集團（Hyundai Motor Group）也採用 NVIDIA AI 與 Omniverse
，以打造更安全、更聰明的車輛，擁有更強大的製造能力及部署最先進的機器人技術。
可以在 GitHub 上取得採用開放授權形態的 Cosmos。
推出
AI
基礎模型強化開發人員的能力
除了機器人與自駕車，NVIDIA 還推出 AI 基礎模型強化開發人員與創作者的能力。
黃仁勳在演講中介紹了適用於 RTX PC 的 AI 基礎模型
，用於支援開發數位人類、內容創作、提高生產力及輔助各項開發作業。
黃仁勳表示：「現在可以在每一個雲端環境裡使用 NVIDIA GPU，各位便能在每一個雲端環境裡運行這些 AI 模型。每一家 OEM 都可以拿到這些模型，所以各位都能用到，把它們整合到你們的軟體套件裡，建立 AI 代理，然後部署到任何客戶想要執行軟體的地方。」
這些以
NVIDIA NIM
微服務形式提供的模型，由全新的
GeForce RTX 50 系列 GPU
加速。
這些 GPU 有快速執行這些模型的能力，加上支援 FP4 運算，將 AI 推論能力提高兩倍，與前一代硬體相比，能夠用更小的記憶體佔用空間在本機端運行生成式 AI 模型。
黃仁勳解釋創作者可以怎麼利用這些新工具：「我們正在創作一大堆藍圖，讓我們的生態系統可以善加利用。這一切都是完全開源的形態，各位可以自行取用和修改藍圖。」
頂級 PC 製造商和系統建置商將推出搭載 GeForce RTX 50 系列 GPU 的 NIM-ready RTX AI PC。「AI PC 即將進入各位附近的家中。」黃仁勳說。

在這些工具為 PC 帶來 AI 功能的同時，NVIDIA 也在首重安全與智慧的汽車業推動開發 AI 驅動的解決方案。
自駕車技術創新
黃仁勳發表採用全新 NVIDIA AGX Thor 系統單晶片（SoC）所開發出、專為生成式 AI 模型設計的
NVIDIA DRIVE Hyperion AV 平台
，可提供先進的功能安全與自動駕駛功能。
黃仁勳表示：「自駕車革命已經來臨。就像所有機器人一樣，打造自駕車需要用到三台電腦：用於訓練 AI 模型的 NVIDIA DGX，用於測試駕駛和產生合成資料的 Omniverse，而 DRIVE AGX 則是車內的超級電腦。」
DRIVE Hyperion 是第一個端對端的自駕車平台，整合了適用於下一代汽車的先進 SoC、感測器和安全系統，還有感測器套件與主動安全和 level 2 駕駛堆疊， Mercedes-Benz、捷豹路虎和 Volvo Cars 等引領發展行車安全功能的業者已經採用這個平台。
黃仁勳強調合成資料在推動開發自駕車方面所扮演的重要角色。他解釋說，從現實世界只能得到有限的資料，必須使用合成資料來訓練自駕車輛資料工廠。
在 NVIDIA Omniverse AI 模型和 Cosmos 的驅動下，這種方法可以「產生合成駕駛情境，以成倍方式強化訓練資料。」
黃仁勳表示使用 Omniverse 和 Cosmos，NVIDIA 的 AI 資料工廠可以將「數百次的駕駛擴展為數十億英哩的有效里程」，大幅增加發展安全先進自動駕駛技術所需的資料集。
「我們將為自駕車提供大量訓練資料。」他補充道。
黃仁勳表示
全球最大的汽車製造商豐田汽車將使用 NVIDIA DRIVE AGX Orin 開發下一代汽車
，並且運行通過安全認證的 NVIDIA DriveOS 作業系統。
黃仁勳說：「正如電腦繪圖技術以飛快速度掀起革命，各位在未來幾年內將會看到自駕車的發展速度大幅提升」。這些車輛將提供功能安全又先進的駕駛輔助功能。
代理型
AI
與數位製造
NVIDIA 及其合作夥伴推出
適用於代理式 AI 的 AI Blueprints
，包括用於提高研究效率的 PDF-to-podcast，以及用於分析大量影片與圖像的影片搜尋與摘要 – 這些藍圖都讓開發人員能夠隨時隨地建立、測試和運行 AI 代理。
開發人員可以使用 AI Blueprints 部署客製化代理，自動執行企業裡的工作流程。這一類全新的合作夥伴藍圖整合了 NVIDIA AI Enterprise 軟體，包括 NVIDIA NIM 微服務和 NVIDIA NeMo，以及 CrewAI、Daily、LangChain、LlamaIndex 和 Weights & Biases 等領先供應商的平台。
黃仁勳還宣布推出全新的
Llama Nemotron
。
開發人員可以使用 NVIDIA NIM 微服務建立 AI 代理，以執行客戶支援、詐欺偵測及供應鏈最佳化等工作。
以 NVIDIA NIM 微服務的形式提供這些模型，可以在任何加速系統上增強 AI 代理的效能。
NVIDIA NIM 微服務可以協助媒體業簡化影片內容管理，提升工作效率及觀眾參與度。
除了數位應用，NVIDIA 的創新技術也為 AI 透過機器人來徹底改變實體世界一事打下基礎。
「我一直在講的的這些技術，都會讓我們在未來幾年裡，在通用機器人領域看到非常快速又令人驚訝的突破。」
適用於產生合成動作的
NVIDIA Isaac GR00T Blueprint
將幫助開發人員產生海量合成動作資料，利用模仿學習來訓練製造業所使用的人形機器人。
黃仁勳強調高效率訓練機器人的重要性，利用 NVIDIA 的 Omniverse 平台產生數百萬個合成動作來訓練人形機器人。
Mega 藍圖能夠進行大規模模擬機器人機群，埃森哲（Accenture）及凱傲（KION）等倉儲自動化領導業者已經採用這項藍圖。
這些 AI 工具為 NVIDIA 的最新創新技術奠定基礎：名為 Project DIGITS 的個人 AI 超級電腦。
NVIDIA
推出
Project DIGITS
黃仁勳發表
NVIDIA Project DIGITS
，將 NVIDIA Grace Blackwell 放在每個人的桌上，讓每個 AI 開發人員輕鬆就能獲得 AI 的強大運算能力。
「我還有一個東西要給你們看。如果我們不是大概十年前就展開這麼厲害的專案，這一切都不可能發生。我們在 NVIDIA 裡把它取了 Project DIGITS 這個名字 – 深度學習 GPU 智慧訓練系統。」黃仁勳說。
黃仁勳強調 NVIDIA 在 AI 超級運算之路上的建樹，講述他在 2016 年將第一套 NVIDIA DGX 系統交給 OpenAI 使用的故事。「顯然，它徹底改變了 AI 運算。」
新的 Project DIGITS 又更進一步推動這個使命。「每個軟體工程師、每個工程師、每個創意藝術家 – 每個今天把電腦當成工具來使用的人 – 都會需要一台 AI 超級電腦。」黃仁勳說。
黃仁勳說 Project DIGITS 搭載 GB10 Grace Blackwell 超級晶片，是 NVIDIA 體積最小、功能卻最強大的 AI 超級電腦。「這是 NVIDIA 最新的 AI 超級電腦。」黃仁勳在展示它的時候這麼表示。「它可以運行整個 NVIDIA AI 堆疊 – 所有 NVIDIA 軟體都可以在上面運行。DGX Cloud 便是在這個上面運行。」
外型小巧卻功能強大的 Project DIGITS 預計將於五月上市。
突破的一年
「這是令人難以置信的一年。」黃仁勳在結束這場主題演講時表示。黃仁勳強調 NVIDIA 的主要成就： Blackwell 系統、實體 AI 基礎模型，以及在代理型 AI 和機器人方面的突破。
「我要感謝大家的合作。」黃仁勳說。

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Unveiling a New Era of Local AI With NVIDIA NIM Microservices and AI Blueprints

Over the past year,
generative AI
has transformed the way people live, work and play, enhancing everything from writing and content creation to gaming, learning and productivity. PC enthusiasts and developers are leading the charge in pushing the boundaries of this groundbreaking technology.
Countless times, industry-defining technological breakthroughs have been invented in one place — a garage. This week marks the start of the
RTX AI Garage
series, which will offer routine content for developers and enthusiasts looking to learn more about NVIDIA NIM microservices and AI Blueprints, and how to build AI agents, creative workflow, digital human, productivity apps and more on AI PCs. Welcome to the
RTX AI Garage
.
This first installment spotlights announcements made earlier this week at
CES
, including
new AI foundation models
available on
NVIDIA RTX AI PCs
that take digital humans, content creation, productivity and development to the next level.
These models — offered as
NVIDIA NIM
microservices — are powered by new
GeForce RTX 50 Series GPUs
. Built on the NVIDIA Blackwell architecture, RTX 50 Series GPUs deliver up to 3,352 trillion AI operations per second of performance, 32GB of VRAM and feature FP4 compute, doubling AI inference performance and enabling generative AI to run locally with a smaller memory footprint.
NVIDIA also introduced
NVIDIA AI Blueprints
— ready-to-use, preconfigured workflows, built on NIM microservices, for applications like digital humans and content creation.
NIM microservices and AI Blueprints empower enthusiasts and developers to build, iterate and deliver AI-powered experiences to the PC faster than ever. The result is a new wave of compelling, practical capabilities for PC users.
Fast-Track AI With NVIDIA NIM
There are two key challenges to bringing AI advancements to PCs. First, the pace of AI research is breakneck, with new models appearing daily on platforms like Hugging Face, which now hosts over a million models. As a result, breakthroughs quickly become outdated.
Second, adapting these models for PC use is a complex, resource-intensive process. Optimizing them for PC hardware, integrating them with AI software and connecting them to applications requires significant engineering effort.
NVIDIA NIM helps address these challenges by offering prepackaged, state-of-the-art AI models optimized for PCs. These NIM microservices span model domains, can be installed with a single click, feature application programming interfaces (APIs) for easy integration, and harness NVIDIA AI software and RTX GPUs for accelerated performance.
At CES, NVIDIA announced a pipeline of NIM microservices for RTX AI PCs, supporting use cases spanning large language models (LLMs), vision-language models, image generation, speech, retrieval-augmented generation (RAG), PDF extraction and computer vision.
The new
Llama Nemotron
family of open models provide high accuracy on a wide range of agentic tasks. The Llama Nemotron Nano model, which will be offered as a NIM microservice for RTX AI PCs and workstations, excels at agentic AI tasks like instruction following, function calling, chat, coding and math.
Soon, developers will be able to
quickly download
and run these microservices on Windows 11 PCs using Windows Subsystem for Linux (WSL).
To demonstrate how enthusiasts and developers can use NIM to build AI agents and assistants, NVIDIA previewed Project R2X, a vision-enabled PC avatar that can put information at a user’s fingertips, assist with desktop apps and video conference calls, read and summarize documents, and more.
Sign up
for Project R2X updates.
By using NIM microservices, AI enthusiasts can skip the complexities of model curation, optimization and backend integration and focus on creating and innovating with cutting-edge AI models.
What’s in an API?
An API is the way in which an application communicates with a software library. An API defines a set of “calls” that the application can make to the library and what the application can expect in return. Traditional AI APIs require a lot of setup and configuration, making AI capabilities harder to use and hampering innovation.
NIM microservices expose easy-to-use, intuitive APIs that an application can simply send requests to and get a response. In addition, they’re designed around the input and output media for different model types. For example, LLMs take text as input and produce text as output, image generators convert text to image, speech recognizers turn speech to text and so on.
The microservices are designed to integrate seamlessly with leading AI development and agent frameworks such as AI Toolkit for VSCode, AnythingLLM, ComfyUI, Flowise AI, LangChain, Langflow and LM Studio. Developers can easily download and deploy them from
build.nvidia.com
.
By bringing these APIs to RTX, NVIDIA NIM will accelerate AI innovation on PCs.
Enthusiasts are expected to be able to experience a range of NIM microservices using an upcoming release of the
NVIDIA ChatRTX
tech demo.
A Blueprint for Innovation
By using state-of-the-art models, prepackaged and optimized for PCs, developers and enthusiasts can quickly create AI-powered projects. Taking things a step further, they can combine multiple AI models and other functionality to build complex applications like digital humans, podcast generators and application assistants.
NVIDIA AI Blueprints, built on NIM microservices, are reference implementations for complex AI workflows. They help developers connect several components, including libraries, software development kits and AI models, together in a single application.
AI Blueprints include everything that a developer needs to build, run, customize and extend the reference workflow, which includes the reference application and source code, sample data, and documentation for customization and orchestration of the different components.
At CES, NVIDIA announced two AI Blueprints for RTX: one for PDF to podcast, which lets users generate a podcast from any PDF, and another for 3D-guided generative AI, which is based on
FLUX.1 [dev]
and expected be offered as a NIM microservice, offers artists greater control over text-based image generation.
With AI Blueprints, developers can quickly go from AI experimentation to AI development for cutting-edge workflows on RTX PCs and workstations.
Built for Generative AI
The new GeForce RTX 50 Series GPUs are purpose-built to tackle complex generative AI challenges, featuring fifth-generation Tensor Cores with FP4 support, faster G7 memory and an AI-management processor for efficient multitasking between AI and creative workflows.
The GeForce RTX 50 Series adds FP4 support to help bring better performance and more models to PCs. FP4 is a lower quantization method, similar to file compression, that decreases model sizes. Compared with FP16 — the default method that most models feature — FP4 uses less than half of the memory, and 50 Series GPUs provide over 2x performance compared with the previous generation. This can be done with virtually no loss in quality with advanced quantization methods offered by
NVIDIA TensorRT Model Optimizer
.
For example, Black Forest Labs’ FLUX.1 [dev] model at FP16 requires over 23GB of VRAM, meaning it can only be supported by the GeForce RTX 4090 and professional GPUs. With FP4, FLUX.1 [dev] requires less than 10GB, so it can run locally on more GeForce RTX GPUs.
With a GeForce RTX 4090 with FP16, the FLUX.1 [dev] model can generate images in 15 seconds with 30 steps. With a GeForce RTX 5090 with FP4, images can be generated in just over five seconds.
Get Started With the New AI APIs for PCs
NVIDIA NIM microservices and AI Blueprints are expected to be available starting next month, with initial hardware support for GeForce RTX 50 Series, GeForce RTX 4090 and 4080, and NVIDIA RTX 6000 and 5000 professional GPUs. Additional GPUs will be supported in the future.
NIM-ready RTX AI PCs are expected to be available from Acer, ASUS, Dell, GIGABYTE, HP, Lenovo, MSI, Razer and Samsung, and from local system builders Corsair, Falcon Northwest, LDLC, Maingear, Mifcon, Origin PC, PCS and Scan.
GeForce RTX 50 Series GPUs and laptops deliver game-changing performance, power transformative AI experiences, and enable creators to complete workflows in record time. Rewatch NVIDIA CEO Jensen Huang’s
keynote
to learn more about NVIDIA’s AI news unveiled at CES.
See
notice
regarding software product information.
Categories:
Generative AI
Tags:
AI Decoded
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Artificial Intelligence
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GeForce
|
NVIDIA RTX
|
RTX AI Garage

利用 NVIDIA NIM 微服務與AI Blueprint，開創本機AI的新時代

過去一年來，
生成式AI
改變了人們的生活、工作和娛樂方式，從寫作、內容創作，到遊戲、學習和生產等領域，都有進一步的提升。PC 愛好者與開發人員正在率先推動這項開創性技術的發展。
此外，帶領產業變革的技術突破，有無數次都是在「車庫」這個地方發明出來的。從本週開始，我們將推出
RTX AI Garage
系列，定期針對開發人員和愛好者發布內容，幫助他們深入瞭解 NVIDIA NIM 微服務與AI Blueprints，以及如何在 AI PC 上建構AI代理、創意工作流程、數位人、生產力應用程式等。歡迎來到
RTX AI Garage
。
首期我們將聚焦本週稍早在
CES
上發表的內容，包括在
NVIDIA RTX AI PC
上可使用的
全新AI基礎模型
，這些模型會將數位人、內容創作、生產力和開發提升至下一個境界。
這些模型將以
NVIDIA NIM
微服務形式提供，由全新
GeForce RTX 50 系列 GPU
驅動。RTX 50 系列 GPU 建立在 NVIDIA Blackwell 架構上，可提供高達每秒 3,352 兆次的AI運算效能、32GB 的 VRAM 與 FP4 運算，讓AI推論效能提升一倍，使生成式AI能以更少的記憶體用量在本機上執行。
NVIDIA 同時推出了
NVIDIA AI Blueprints
，這些可立即使用和預先設置的工作流程為 NIM 微服務的一環，適用於數位人類與內容創作等應用程式。
NIM 微服務與AI Blueprints能讓愛好者與開發人員以前所未有的速度快速為PC 建構、迭代和提供人AI驅動的各式體驗。為 PC 使用者帶來新一波強大的實用功能。
利用 NVIDIA NIM 快速建立AI途徑
將AI進展帶入 PC 存在兩項主要挑戰。 首先，AI研究的步伐正在飛速邁進，每天都有新的模型出現在如 Hugging Face 等平台上，該平台目前已有超過一百萬組模型。因此，技術突破很快就會過時。
其次，將這些模型調適為 PC 所用，是一項複雜且需多方資源配合的過程。將這些模型針對 PC 硬體進行最佳化，並與AI軟體整合，再連接至應用程式，需要大量的工程工作。
NVIDIA NIM 針對 PC 提供了預先封裝、最先進和最佳化的AI模型，協助解決這些挑戰。這些 NIM 微服務涵蓋各模型領域，按一下即可安裝，藉由應用程式設計介面 (APIs) 輕鬆整合，並利用 NVIDIA AI軟體與 RTX GPU 加速效能。
在 CES 上，NVIDIA 宣布為 RTX AI PC 提供一系列 NIM 微服務工作流程，支援大型語言模型 (LLM)、
視覺語言模型、影像生成功能、語音、檢索增強生成功能 (RAG)、PDF 擷取與電腦視覺等應用場景。
全新的
Llama Nemotron
系列開放式模型，在各種代理式任務中，提供了極高的精準度。Llama Nemotron Nano 模型將作為 NIM 微服務提供給 RTX AI PC 與工作站，在指令追蹤、功能呼叫、聊天、
編碼與運算等代理式AI任務中表現出眾。
很快地，開發人員將能夠在使用 Windows Subsystem for Linux (WSL) 的 Windows 11 PC 上
快速下載
並執行這些微服務。
為了向愛好者與開發人員展示如何使用 NIM 來建構AI代理與助理，NVIDIA 公布了 Project R2X 預覽，
這是一種具有視覺能力的 PC 數位化身，它可以讓使用者所需的資訊觸手可及、協助使用桌面應用程式、進行視訊會議通話、閲讀與總結文件等功能。
訂閱
以獲取 Project R2X 的最新消息。
透過 NIM 微服務的使用，AI愛好者可跳過模型策劃、最佳化與後端整合等繁複過程，專注在尖端AI模型的創造與創新。
API 中有哪些內容？
API 是應用程式與軟體庫溝通的方式。API 定義了一組「呼叫」，應用程式可呼叫軟體庫，以及可獲得的預期回應。傳統的AI API 需要大量的設定與配置，使得AI功能的使用難度更高，並阻礙創新。
NIM 微服務提供易於使用、直覺式 API，讓應用程式輕鬆傳送要求並獲得回應。此外，這些微服務都是依照不同類型的模型及其輸入與輸出的介質而設計的。例如，LLM 會輸入文字，然後輸出文字；影像生成器會將文字轉換為影像；語音辨識器會將語音轉換為文字等。
這些微服務的設計，將讓先進的AI開發與代理框架無縫整合，例如 AI Toolkit for VSCode、AnythingLLM、ComfyUI、Flowise AI、LangChain、Langflow 與 LM Studio 等。開發人員可前往
build.nvidia.com
輕鬆下載並部署。
透過將這些 API 引入 RTX，NVIDIA NIM 將加速 PC 的AI創新。
愛好將可藉由即將發布的
NVIDIA ChatRTX
技術示範影片，體驗一系列的 NIM 微服務。
為創新而生的藍圖
開發人員與愛好者可透過針對 PC 打造的預先封裝、最佳化和最先進的模型，快速建立由AI驅動的專案。
之後更能進一步結合多種AI模型和其他功能，建立複雜的應用程式，例如數位人類、Podcast 生成器與應用程式助理。
NVIDIA AI Blueprints以 NIM 微服務為基礎，為更複雜AI工作流程提供了參考實例。它們可協助開發人員將多個元件，包括函式庫、軟體開發套件與AI模型，連結至單一的應用程式中。
AI Blueprints包含了開發人員在建立、執行、自訂及擴展參考工作流程時所需的一切內容，其中包括參考應用程式與原始程式碼、樣本資料，以及自訂與協調不同元件的文件。
在 CES 上，NVIDIA 宣布為 RTX 提供兩種AI Blueprints：一種是由 PDF 生成 Podcast，使用者可從任何 PDF 生成 Podcast；另一種是由 3D 引導的生成式AI，以
FLUX.1 [dev]
為基礎，預計將作為 NIM 微服務提供，讓藝術家更能掌控以文字生成的影像功能。
開發人員可利用AI Blueprints，快速地將AI從實驗階段帶入開發階段，在 RTX PC 與工作站上建立尖端工作流程。
專為生成式AI而打造
全新 GeForce RTX 50 系列 GPU 專為解決複雜的生成式AI挑戰而打造，採用 FP4 支援的第五代 Tensor
核心、速度更快的 G7 記憶體與AI管理處理器，能高效地在AI與創作工作流程之間同時執行多項任務。
GeForce RTX 50 系列新增了 FP4 的支援，創造出適用於 PC 的出色效能及更多模型。FP4 是一種輕量化方法，類似於檔案壓縮，可縮減模型大小。與 FP16 (大多數模型採用的預設方式) 相比，FP4 使用的記憶體不到一半，而 50 系列 GPU 提供的效能較前一代高出 2 倍之多。
NVIDIA TensorRT Model Optimizer
提供先進的量化方法，幾乎不會對品質造成損失。
例如，在 FP16 中的 Black Forest Lab 的 FLUX.1 [dev] 模型需要超過 23GB 的 VRAM，也就是說，只有 GeForce RTX 4090 與專業 GPU 才能支援。若使用了 FP4，FLUX.1 [dev] 只需要不到 10GB，因此只要本機有足夠的 GeForce RTX GPU 即可執行。
採用 FP16 的 GeForce RTX 4090，FLUX.1 [dev] 模型需經過 30 個步驟在 15 秒內生成影像。而採用 FP4 的 GeForce RTX 5090，可在五秒多一點的時間內生成影像。
立即開始使用針對 PC 設計的全新AI API
NVIDIA NIM 微服務與 AI Blueprints預計將於下個月開始提供。初期將由 GeForce RTX 50 系列、GeForce RTX 4090 和 4080 與 NVIDIA RTX 6000 與 5000 專業 GPU 提供硬體支援。未來將會支援更多的 GPU。
支援 NIM 的 RTX AI PC 預計將由 Acer、ASUS、Dell、GIGABYTE、HP、Lenovo、MSI、Razer 和 Samsung ，以及 Corsair、Falcon Northwest、LDLC、Maingear、Mifcon、Origin PCS 和 Sca等系統製造商 提供。
GeForce RTX 50 系列 GPU 與筆記型電腦提供創新效能，為AI帶來變革性的體驗，讓創作者可在前所未有的時限內完成工作流程。請繼續觀看 NVIDIA 執行長黃仁勳的
專題演講
，深入瞭解 NVIDIA 在 CES 上發表的AI最新消息。
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NVIDIA Makes Cosmos World Foundation Models Openly Available to Physical AI Developer Community

Editor’s note: This post was updated on Friday, Jan. 10, with Best of CES Awards results.
NVIDIA Cosmos
, a platform for accelerating
physical AI
development, introduces a family of
world foundation models
— neural networks that can predict and generate physics-aware videos of the future state of a virtual environment — to help developers build next-generation robots and autonomous vehicles (AVs).
World foundation models, or WFMs, are as fundamental as large language models. They use input data, including text, image, video and movement, to generate and simulate virtual worlds in a way that accurately models the spatial relationships of objects in the scene and their physical interactions.
Announced at CES
, NVIDIA is making available the first wave of Cosmos WFMs for physics-based simulation and synthetic data generation — plus state-of-the-art tokenizers, guardrails, an accelerated data processing and curation pipeline, and a framework for model customization and optimization.
Cosmos won Best AI and Best Overall accolades from the
Best of CES Awards
by the CNET Group, awards partner for the Consumer Technology Association, which produces CES.
Researchers and developers, regardless of their company size, can freely use the Cosmos models under NVIDIA’s permissive open model license that allows commercial usage. Enterprises building AI agents can also use new open
NVIDIA Llama Nemotron and Cosmos Nemotron models
, unveiled at CES.
The openness of Cosmos’ state-of-the-art models unblocks
physical AI
developers building robotics and AV technology and enables enterprises of all sizes to more quickly bring their physical AI applications to market. Developers can use Cosmos models directly to generate physics-based synthetic data, or they can harness the
NVIDIA NeMo framework
to fine-tune the models with their own videos for specific physical AI setups.
Physical AI leaders — including robotics companies 1X, Agility Robotics and XPENG, and AV developers Uber and Waabi  — are already working with Cosmos to accelerate and enhance model development.
Developers can preview the first Cosmos
autoregressive
and
diffusion
models on the
NVIDIA API catalog
, and download the family of models and fine-tuning framework from the
NVIDIA NGC catalog
and
Hugging Face
.
World Foundational Models for Physical AI
Cosmos world foundation models are a suite of open diffusion and autoregressive transformer models for physics-aware video generation. The models have been trained on 9,000 trillion tokens from 20 million hours of real-world human interactions, environment, industrial, robotics and driving data.
The models come in three categories: Nano, for models optimized for real-time,
low-latency inference
and edge deployment; Super, for highly performant baseline models; and Ultra, for maximum quality and fidelity, best used for distilling custom models.
When paired with
NVIDIA Omniverse
3D outputs, the diffusion models generate controllable, high-quality synthetic video data to bootstrap training of robotic and AV perception models. The autoregressive models predict what should come next in a sequence of video frames based on input frames and text. This enables real-time next-token prediction, giving physical AI models the foresight to predict their next best action.
Developers can use Cosmos’ open models for text-to-world and video-to-world generation. Versions of the diffusion and autoregressive models, with between 4 and 14 billion parameters each, are available now on the NGC catalog and
Hugging Face
.
Also available are a 12-billion-parameter upsampling model for refining text prompts, a 7-billion-parameter video decoder optimized for augmented reality, and guardrail models to ensure responsible, safe use.
To demonstrate opportunities for customization, NVIDIA is also releasing fine-tuned model samples for vertical applications, such as generating multisensor views for AVs.
Advancing Robotics, Autonomous Vehicle Applications
Cosmos world foundation models can enable
synthetic data generation
to augment training datasets, simulation to test and debug physical AI models before they’re deployed in the real world, and reinforcement learning in virtual environments to accelerate
AI agent learning
.
Developers can generate massive amounts of controllable, physics-based synthetic data by conditioning Cosmos with composed 3D scenes from NVIDIA Omniverse.
Waabi, a company pioneering generative AI for the physical world, starting with autonomous vehicles, is evaluating the use of Cosmos for the search and curation of data for AV software development and simulation. This will further accelerate the company’s industry-leading approach to safety, which is based on Waabi World, a generative AI simulator that can create any situation a vehicle might encounter with the same level of realism as if it happened in the real world.
In robotics, WFMs can generate synthetic virtual environments or worlds to provide a less expensive, more efficient and controlled space for robot learning. Embodied AI startup Hillbot is boosting its data pipeline by using Cosmos to generate terabytes of high-fidelity 3D environments. This AI-generated data will help the company refine its robotic training and operations, enabling faster, more efficient robotic skilling and improved performance for industrial and domestic tasks.
In both industries, developers can use NVIDIA Omniverse and Cosmos as a multiverse simulation engine, allowing a physical AI policy model to simulate every possible future path it could take to execute a particular task — which in turn helps the model select the best of these paths.
Data curation and the training of Cosmos models relied on thousands of NVIDIA GPUs through
NVIDIA DGX Cloud
, a high-performance, fully managed AI platform that provides accelerated computing clusters in every leading cloud.
Developers adopting Cosmos can use DGX Cloud for an easy way to deploy Cosmos models, with further support available through the
NVIDIA AI Enterprise
software platform.
Customize and Deploy With NVIDIA Cosmos
In addition to foundation models, the
Cosmos platform
includes a data processing and curation pipeline powered by
NVIDIA NeMo Curator
and optimized for NVIDIA data center GPUs.
Robotics and AV developers collect millions or billions of hours of real-world recorded video, resulting in petabytes of data. Cosmos enables developers to process 20 million hours of data in just 40 days on
NVIDIA Hopper GPUs
, or as little as 14 days on
NVIDIA Blackwell GPUs
. Using unoptimized pipelines running on a CPU system with equivalent power consumption, processing the same amount of data would take over three years.
The platform also features a suite of powerful video and image tokenizers that can convert videos into tokens at different video compression ratios for training various
transformer models
.
The Cosmos tokenizers deliver 8x more total compression than state-of-the-art methods and 12x faster processing speed, which offers superior quality and reduced computational costs in both training and
inference
. Developers can access these tokenizers, available under NVIDIA’s open model license, via
Hugging Face
and
GitHub
.
Developers using Cosmos can also harness model training and fine-tuning capabilities offered by
NeMo framework
, a GPU-accelerated framework that enables high-throughput AI training.
Developing Safe, Responsible AI Models
Now available to developers under the NVIDIA Open Model License Agreement, Cosmos was developed in line with NVIDIA’s
trustworthy AI
principles, which include nondiscrimination, privacy, safety, security and transparency.
The Cosmos platform includes Cosmos Guardrails, a dedicated suite of models that, among other capabilities, mitigates harmful text and image inputs during preprocessing and screens generated videos during postprocessing for safety. Developers can further enhance these guardrails for their custom applications.
Cosmos models on the
NVIDIA API catalog
also feature an inbuilt watermarking system that enables identification of AI-generated sequences.
NVIDIA Cosmos was developed by
NVIDIA Research
. Read the research paper, “
Cosmos World Foundation Model Platform for Physical AI
,” for more details on model development and benchmarks. Model cards providing additional information are available on
Hugging Face
.
Learn more about world foundation models in an
AI Podcast episode
that features Ming-Yu Liu, vice president of research at NVIDIA.
Get started
with NVIDIA
Cosmos
and join
NVIDIA at CES
. Watch the
Cosmos demo
and Huang’s keynote below:
See
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regarding software product information.
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NVIDIA 開放 Cosmos 世界基礎模型給實體 AI 開發者社群使用

加速開發
實體人工智慧（AI）
的
NVIDIA Cosmos
平台推出一系列
世界基礎模型
，這是可以預測和產生虛擬環境未來狀態的物理感知影片神經網路，以協助開發人員打造下一代機器人和自動駕駛車。
世界基礎模型（WFM）與大型語言模型一樣都是最基本的模型。它們使用文字、圖像、影片和動作這些輸入資料來產生和模擬虛擬世界，以精準模擬場景中物體的空間關係及其實體互動的情況。
NVIDIA
今日在 CES 大會上宣布
推出第一波 Cosmos WFM，用於基於物理的模擬及產生合成資料，以及最先進的標記器（tokenizer）、護欄、加速資料處理與整理管道，以及模型客製化與最佳化框架。
不論其公司規模大小，都可以在 NVIDIA 允許商業用途的寬容式開放模型授權下，讓研究人員與開發人員自由使用 Cosmos 模型。建立 AI 代理的企業也可以使用 NVIDIA 在 CES 大會上發表的全新開放式
NVIDIA Llama Nemotron 和 Cosmos Nemotron 模型
。
Cosmos 最先進模型的開放性，排除建立機器人與自動駕駛車技術的
實體 AI
開發人員所面臨的障礙，讓各種規模的企業都能更快速地將其實體 AI 應用推向市場。開發人員可以直接使用 Cosmos 模型來產生基於物理的合成資料，也可以利用
NVIDIA NeMo 架構
，針對特定的實體 AI 設定，使用自己的影片來微調模型。
機器人公司 1X、Agility Robotics 與小鵬汽車，以及自動駕駛車開發商 Uber 及 Waabi 等實體 AI 領導廠商，都已經使用 Cosmos 加速和加強模型開發作業。
開發人員可以在
NVIDIA API 目錄
預覽第一批 Cosmos
自我回歸
和
擴散
模型，以及從
NVIDIA NGC 目錄
和
Hugging Face
下載一系列模型和微調框架。
實體
AI
的世界基礎模型
Cosmos 世界基礎模型是一套開放式擴散和自我回歸 transformer 模型，用於產生物理感知影片內容。使用 2,000 萬個小時現實世界人類互動、環境、工業、機器人和駕駛資料的 9,000 兆個詞元來訓練這些模型。
此模型有三個類別：Nano 適用於針對即時、
低延遲推論
與邊緣部署進行最佳化的模型；Super 適用於高效能基準模型；Ultra 適用於最高品質與真實度，最適合用於提取客製化模型。
搭配
NVIDIA Omniverse
3D 輸出內容使用時，擴散模型會產生可控制的高品質合成影片資料，以開始訓練機器人與自動駕駛車感知模型。自我回歸模型會根據輸入畫面和文字預測影片畫面序列中的下一個畫面。這樣就能即時預測下一個詞元，讓實體 AI 模型能夠預測它的下一個最佳動作。
開發人員可以使用 Cosmos 的開放模型來產生文字到世界和影片到世界的內容。擴散模型與自我回歸模型的版本各擁有 40 億到 140 億個參數，現在在 NGC 目錄與
Hugging Face
開放使用。
還有 120 億個參數的上採樣模型，用於細化文字提示；70 億個參數的影片解碼器，針對擴增實境進行最佳化；以及護欄以確保安全、負責任的使用 AI。
NVIDIA 也推出針對垂直應用的微調模型樣本，例如為自動駕駛車生成多感測器視角，以展示客製化的機會。
推動機器人及自動駕駛車技術的應用
Cosmos 世界基礎模型能夠
產生合成資料
以增強訓練資料集、先行模擬以在真實世界部署前對實體 AI 模型進行測試與除錯，以及在虛擬環境中進行強化學習以加速
AI 代理學習
。
開發人員可以使用 NVIDIA Omniverse 的 3D 合成場景來訓練 Cosmos，產生大量可控制、基於物理的合成資料。
從自駕車開始為實體世界開創生成式 AI 的 Waabi，正在評估使用 Cosmos 搜尋和整理影片資料，用於開發和模擬自動駕駛車軟體。這將進一步加速公司以業界領先的方式推動安全性的發展。該公司利用 Waabi World 這個生成式 AI 模擬器創建任何車輛可能遇到的情境，並以與真實世界相同的真實感呈現。
開發機器人的 WFM 可以產生合成的虛擬環境或世界，為機器人學習提供成本更低、更有效率且可控制的空間。體現 AI 新創公司 Hillbot 使用 Cosmos 來產生 TB 等級真實感十足的 3D 環境，以增強其資料管道。這些由 AI 產生的資料將有助於該公司完善其機器人訓練與操作，讓機器人更快、更有效率地學習各項技能，以及提高執行工業與家庭任務的表現。
這兩個產業的開發人員都可以使用 NVIDIA Omniverse 與 Cosmos 做為多重宇宙模擬引擎，讓實體 AI 策略模型模擬未來執行特定任務時可能採取的每個路徑，這反過來又能幫助模型從這些路徑中選擇最佳路徑。
Cosmos 模型整理資料和訓練必須依賴
NVIDIA DGX Cloud
平台上的數千個 NVIDIA GPU，而 NVIDIA DGX Cloud 是一個高效能、完全託管的 AI 平台，可在各大雲端環境提供加速運算叢集。
採用 Cosmos 的開發人員可以使用 DGX Cloud 輕鬆部署 Cosmos 模型，並且透過
NVIDIA AI Enterprise
軟體平台提供更多支援。
使用
NVIDIA Cosmos
進行客製化與部署
除了基礎模型之外，
Cosmos
平台
還有由
NVIDIA NeMo Curator
支援的資料處理與整理管道，並且針對 NVIDIA 資料中心 GPU 進行最佳化。
機器人與自動駕車開發人員收集數百萬或數十億小時的真實世界影片畫面，產生出 PB 等級的大量資料。Cosmos 讓使用
NVIDIA Hopper GPU
的開發人員，只要 40 天就能處理完 2,000 萬個小時的資料，而使用
NVIDIA Blackwell GPU
的話更只要 14 天。如果使用在 CPU 系統上執行的未最佳化管道作業，且功耗相當，則處理相同數量的資料則要三年以上的時間。
此平台還擁有一套功能強大的影片和圖像標記器，可以用不同的影片壓縮比將影片轉換為標記，用於訓練各種
transformer 模型
。
Cosmos 標記器的總壓縮率比最先進的方法高出 8 倍，處理速度高出 12 倍，在訓練和
推論
方面都能提供優異品質與降低運算成本。開發人員可以在
Hugging Face
及
GitHub
取得這些以 NVIDIA 開放模型授權提供的標記器。
使用 Cosmos 的開發人員也能利用
NeMo 框架
提供的模型訓練與微調功能，NeMo 框架是一個 GPU 加速框架，能夠以高處理量的方式來訓練 AI。
開發安全、負責任的
AI
模型
Cosmos現已根據 NVIDIA 開放模型授權協議提供給開發人員使用。Cosmos在開發的過程中遵照 NVIDIA
值得信賴的 AI
原則，包括公平性、隱私性、安全、保障與公開透明度。
Cosmos 平台包含一套專用的 Cosmos Guardrails 模型，它除了其他功能，還能在預先處理過程中減緩有害的文字與圖像輸入，並且在後製處理過程中篩選所產生的影片內容以確保安全性。開發人員可針對自訂應用進一步強化這些防護措施。
NVIDIA API 目錄
上的 Cosmos 模型另有內建浮水印系統，能夠發現 AI 產生的連續畫面。
NVIDIA Cosmos 由
NVIDIA Research
開發。請閱讀研究論文《
Cosmos World Foundation Model Platform for Physical AI
》，以瞭解更多關於模型開發與基準測試的詳細資訊。在
Hugging Face
有提供其他資訊的模型卡。
在 1 月 7 日播出的
AI Podcast
節目中，NVIDIA 研究部門副總裁 Ming-Yu Liu 將介紹更多關於世界基礎模型的資訊。
開始使用
NVIDIA Cosmos 並參加
NVIDIA 在 CES 大會的各項活動
。

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NVIDIA Enhances Three Computer Solution for Autonomous Mobility With Cosmos World Foundation Models

Autonomous vehicle (AV) development is made possible by three distinct computers:
NVIDIA DGX
systems for training the AI-based stack in the data center,
NVIDIA Omniverse
running on
NVIDIA OVX
systems for simulation and synthetic data generation, and the
NVIDIA AGX
in-vehicle computer to process real-time sensor data for safety.
Together, these purpose-built, full-stack systems enable continuous development cycles, speeding improvements in performance and safety.
At the CES trade show, NVIDIA today announced a new part of the equation:
NVIDIA Cosmos
, a platform comprising state-of-the-art generative world foundation models (WFMs), advanced tokenizers, guardrails and an accelerated video processing pipeline built to advance the development of physical AI systems such as AVs and robots.
With Cosmos added to the three-computer solution, developers gain a data flywheel that can turn thousands of human-driven miles into billions of virtually driven miles — amplifying training data quality.
“The AV data factory flywheel consists of fleet data collection, accurate 4D reconstruction and AI to generate scenes and traffic variations for training and closed-loop evaluation,” said Sanja Fidler, vice president of AI research at NVIDIA. “Using the NVIDIA Omniverse platform, as well as Cosmos and supporting AI models, developers can generate synthetic driving scenarios to amplify training data by orders of magnitude.”
“Developing physical AI models has traditionally been resource-intensive and costly for developers, requiring acquisition of real-world datasets and filtering, curating and preparing data for training,” said Norm Marks, vice president of automotive at NVIDIA. “Cosmos accelerates this process with generative AI, enabling smarter, faster and more precise AI model development for autonomous vehicles and robotics.”
Transportation leaders are using Cosmos to build physical AI for AVs, including:
Waabi
, a company pioneering generative AI for the physical world, will use Cosmos for the search and curation of video data for AV software development and simulation.
Wayve
, which is developing AI foundation models for autonomous driving, is evaluating Cosmos as a tool to search for edge and corner case driving scenarios used for safety and validation.
AV toolchain provider
Foretellix
will use Cosmos, alongside
NVIDIA Omniverse Sensor RTX APIs
, to evaluate and generate high-fidelity testing scenarios and training data at scale.
In addition, ridesharing giant
Uber
is partnering with NVIDIA to accelerate autonomous mobility. Rich driving datasets from Uber, combined with the features of the Cosmos platform and
NVIDIA DGX Cloud
, will help AV partners build stronger AI models even more efficiently.
Availability
Cosmos WFMs are now available under
an open model license
on
Hugging Face
and the
NVIDIA NGC catalog
. Cosmos models will soon be available as fully optimized
NVIDIA NIM
microservices.
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NVIDIA以 Cosmos 世界基礎模型增強適用於自動駕駛的三台電腦解決方案

自動駕駛的發展以三台不同的電腦實現：
NVIDIA DGX
系統用於在資料中心訓練以人工智慧（AI）為基礎的堆疊，在
NVIDIA OVX
系統上運行的
NVIDIA
Omniverse
用於模擬與產生合成資料，而
NVIDIA AGX
車載電腦則用於即時處理感測器產生出的資料以確保安全。
這些專門建置的全堆疊系統共同推動持續性的開發進程，加快提高效能與安全性。
NVIDIA 今日在 CES 大會宣布此方程式又加入一個新成員：NVIDIA Cosmos。 這個平台包含最先進的生成世界基礎模型（WFM）、先進的標記器、護欄和加速影片處理管道，專為推動開發自駕車輛與機器人等實體 AI 系統而打造。
將 Cosmos 加入三台電腦的解決方案，開發人員獲得一個資料飛輪，可以將人類駕駛所累積出的數千哩的里程轉換為數十億哩的虛擬駕駛里程，提高訓練資料的品質。
NVIDIA AI 研究部門副總裁 Sanja Fidler 表示：「自動駕駛資料工廠的飛輪包括收集車隊資料、精準的 4D 重構與 AI，以產生場景與各種交通路況，用於訓練與閉環評估。開發人員使用 NVIDIA Omniverse 平台以及 Cosmos 和支援的 AI 模型，可以產生合成的行車場景，將訓練資料放大數倍。」
NVIDIA車用產品副總裁 Norm Marks 表示：「開發人員在開發實體 AI 模型的過程向來是資源密集且成本高昂的工作，需要取得真實世界的資料集，並且篩選、整理和準備訓練資料。Cosmos利用生成式 AI 加快這個過程，更聰明、快速且精確開發用於自動駕駛和機器人的 AI 模型。」
交通運輸領域領導業者使用
Cosmos
為自動駕駛建立實體 AI，包括：
Waabi
為實體世界開創生成式 AI，使用 Cosmos 搜尋和整理影片資料，用於開發和模擬自動駕駛軟體。
Wayve
開發適用於自動駕駛的 AI 基礎模型，正在評估 Cosmos，將其作為搜尋用於安全和驗證之邊緣和極端駕駛情況的工具。
自駕車工具鏈供應商
Foretellix
使用 Cosmos 與
NVIDIA Omniverse Sensor RTX API
，以評估和產生大量高擬真度的測試場景及訓練資料。
此外，乘車服務巨擘
Uber
也將與 NVIDIA 合作，加速推動開發自動駕駛移動技術。Uber 提供豐富的駕駛資料集，加上 Cosmos 平台與
NVIDIA DGX Cloud
，將協助自駕車合作夥伴更有效率地建立更強大的 AI 模型。
上市時間
Cosmos WFM現已在
Hugging Face
及
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上以
開放模型授權
的方式提供。Cosmos模型即將以完全最佳化
NVIDIA NIM
微服務的形式提供。
開始使用
Cosmos、觀看示範，並且參加
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