英偉達首席執行官黃仁勛近期行程緊湊，在多個國際場合分享對人工智能技術發展的見解。當地時間1月下旬，他在達沃斯論壇期間系統梳理了生成式AI模型在過去十二個月取得的突破性進展，隨后馬不停蹄地展開亞洲行程，相繼訪問上海、北京、深圳及臺北等地，重點考察人工智能技術在制造業的應用場景。

在工業軟件巨頭達索系統于休斯頓舉辦的全球用戶大會上，黃仁勛提出顛覆性觀點：傳統制造業中設計、驗證與實體建造的時間分配比例將發生根本轉變，未來工程師可能完全在數字空間完成產品全生命周期開發。他以運動鞋設計為例，指出從材料選擇到生產流程優化，整個價值鏈都將通過軟件定義實現智能化轉型，這種變革同樣適用于汽車制造和智能工廠建設。

兩大科技巨頭在此次活動上宣布達成戰略合作，將整合達索系統的虛擬孿生技術與英偉達的AI計算基礎設施，共同開發面向工業領域的生成式AI平臺。該平臺通過構建經過科學驗證的數字模型，可在材料研發、生物工程、智能制造等領域實現突破性應用。工程師將首次獲得實時交互的虛擬開發環境，其工作規模較傳統模式提升十萬倍，產品設計、風洞測試、機器人協同等環節均可同步完成。

黃仁勛特別強調物理引擎與生成式AI的融合價值。當AI系統能夠實時預測物質運動規律時，其模擬能力將提升萬倍量級，這種突破將徹底改變產品研發范式。在智能制造領域，數百萬條生產線可在虛擬空間完成壓力測試，機器人集群的調度方案可通過數字孿生技術快速迭代優化，使工廠建設周期從數月壓縮至數小時。

達索系統研發負責人Florence Hu-Aubigny指出，傳統制造系統存在擴展性差、容錯率低等缺陷，而新一代智能工廠將通過軟件定義生產系統，在虛擬環境中完成所有生產要素的預配置。這種變革對AI工廠等復雜系統尤為重要，未經充分模擬的智能生產線存在系統性崩潰風險，數字孿生技術可有效降低試錯成本。

針對全球正在推進的工業基礎設施建設浪潮，黃仁勛透露芯片制造、超級計算和AI數據中心三大領域已進入大規模擴張期，涉及投資規模達數十萬億美元。他建議所有新型基礎設施項目在破土動工前，都應通過數字孿生技術進行全要素模擬，這種前置性驗證可節省高達40%的建設成本。英偉達去年在德國啟動的工業AI云項目已驗證該模式的可行性，該項目配備萬顆Blackwell架構GPU，支持汽車設計、機器人訓練等場景的虛擬開發。

據知情人士透露，英偉達正加速構建工業元宇宙生態，其技術路線圖顯示，未來每個制造企業都將運營兩個平行工廠：實體工廠負責產品制造，數字工廠專注智能算法開發。這種雙工廠模式將推動制造業向服務化轉型，企業可通過出售數字孿生解決方案創造新的利潤增長點。