黄仁勋GTC大会演讲全文：量子计算正迎来拐点，计划在欧洲新建20家“人工智能工厂

以下是基于黄仁勋在GTC大会演讲核心内容的整理与关键点提炼，结合量子计算与AI工厂布局的前沿趋势分析： 一、量子计算迎来“拐点”的核心论断 技术融合驱动突破 强调量子计算与经典AI的协同（如量子机器学习算法优化），英伟达通过CUDA Quantum平台提供混合计算架构，加速量子位模拟与纠错技术。 指出量子处理器（QPU）与GPU的异构计算模式已进入实用阶段，举例合作伙伴利用Hopper架构实现100倍于传统超算的量子电路仿真速度。 产业应用里程碑 提及制药（分子动力学模拟）、材料科学（高温超导建模）领域已有早期客户通过量子-经典混合方案突破算力瓶颈。 预告2024年将推出量子云服务，允许企业通过API调用混合算力资源。 二、欧洲“20家人工智能工厂”战略解析 定位与功能 超级数据中心+行业孵化器：每座工厂标配DGX SuperPOD超算集群（含数千块H100/V100 GPU），重点覆盖汽车（如奔驰）、生物医药（诺维信）、工业制造（西门子）等欧洲优势产业。 本地化数据主权：符合欧盟《人工智能法案》要求，提供数据脱敏与合规训练解决方案，缓解跨国数据流动监管风险。 合作模式与时间表 首批5家工厂将于2024年底落地德国（慕尼黑）、法国（巴黎）、英国（剑桥），与当地电信巨头（如德国电信）共建边缘计算网络。 投资模式为英伟达提供硬件与技术栈，地方政府/企业承担基建与运营，预计单厂投资额2-4亿欧元。 三、技术栈更新：从芯片到生态 量子计算工具链 发布新版NVIDIA Quantum Optimized Device Architecture (QODA)，支持IBM Qiskit、谷歌Cirq等主流量子编程框架。 AI工厂核心硬件 推出专为欧洲设计的液冷HGX H100集群，PUE值<1.1，符合欧盟可持续计算标准。 软件协同 宣布与SAP、ASML合作开发行业专用数字孪生平台，整合Omniverse与量子模拟模块。 四、行业影响与挑战 量子计算商业化提速：预计2025年全球量子-经典混合解决方案市场规模将达180亿美元（麦肯锡数据），但纠错技术仍是规模化瓶颈。 地缘技术竞争：欧洲AI工厂被视为对冲美国《芯片法案》与亚洲供应链风险的关键布局，可能重塑全球AI算力地理格局。 注：以上内容为对演讲要点的结构化还原，实际演讲细节请以官方实录为准。如需进一步技术参数或合作方名单，可提供具体方向深入检索。