Nvidia NIM升级：既是福音，也是挑战
英伟达宣布，Nvidia NIM实现了进一步优化，并标准化了AI模型的复杂部署。NIM是英伟达在AI布局中的关键一环。黄仁勋多次对NIM带来的创新赞赏有加，称其是"### AI-in-a-Box，本质上它就是盒子里的人工智能。"
这次升级无疑巩固了英伟达在AI领域的领导地位，成为其技术护城河的重要组成部分。
一直以来，CUDA被认为是英伟达在GPU领域建立领导地位的关键因素。借助CUDA的支持，GPU从单一的图形处理器发展成为通用的并行计算设备，使得AI开发成为可能。不过，尽管英伟达的软件生态系统非常丰富，但对于缺乏AI基础开发能力的传统行业来说，这些分散的系统仍然过于复杂和难以掌握。
为了解决这一问题，在今年3月，英伟达在GTC大会上推出了NIM（Nvidia Inference Microservices）云原生微服务，将过去几年开发的所有软件集成在一起，以简化和加速AI应用的部署。NIM可将模型作为优化的"容器"，这些容器可部署在云端、数据中心或工作站上，让开发人员能够在几分钟内完成工作，比如轻松为副驾驶、聊天机器人等构建生成式AI应用程序。
到现在，Nvidia布局的NIM生态系统已经可提供一系列预训练的AI模型。英伟达宣布，帮助开发者在多个领域加速应用开发和部署，并且重点在不同的领域（如理解、数字人、三维开发、机器人技术和数字生物学）中提供的具体AI模型：
理解方向，NIM可使用Llama 3.1和NeMo Retriever，提升文本数据的处理能力；数字人方向，提供了Parakeet ASR和FastPitch HiFiGAN等模型，支持高保真语音合成和自动语音识别，为构建虚拟助手和数字人类提供了强大的工具；
在三维开发方面，USD Code和USD Search等模型简化三维场景的创建和操作，帮助开发者更高效地构建数字孪生和虚拟世界；
在机器人具身方向，英伟达推出了MimicGen和Robocasa模型，通过生成合成运动数据和模拟环境，加速了机器人技术的研发和应用。MimicGen NIM 可根据 Apple Vision Pro 等空间计算设备记录的远程操作数据，生成合成运动数据。Robocasa NIM 可在 OpenUSD (一个用于在 3D 世界中进行开发和协作的通用框架)中生成机器人任务和仿真就绪环境。
数字生物学领域的DiffDock和ESMFold等模型，则在药物发现和蛋白质折叠预测方面提供了先进的解决方案，推动了生物医学研究的进展等等。
此外，Nvidia宣布Hugging Face推理即服务平台也由Nvidia NIM提供支持，在云端运行。
通过整合这些多功能模型，Nvidia的这种生态系统不仅提升了AI开发的效率，还提供了创新的工具和解决方案。不过，尽管Nvidia NIM的诸多升级对于行业确实是一大"福音"。但从另一面来看，也给程序员们带来了很多挑战。
Nvidia NIM通过提供预训练的AI模型和标准化的API，大大简化了AI模型的开发和部署过程，这对于开发者来说确实是一大福音，但是否也意味着普通程序员的就业机会未来或将进一步收缩？毕竟，企业可以用更少的技术人员完成同样的工作，因为这些任务已经由NIM预先完成，普通程序员可能不再需要进行复杂的模型训练和调优工作。
教AI用3D思维进行思考，构建虚拟物理世界
英伟达在SIGGRAPH大会上也展示了生成性AI在开放USD和Omniverse平台上的应用。
英伟达宣布，构建了世界上首个能够理解基于 OpenUSD（Universal Scene Description 通用场景描述）语言、几何、材料、物理和空间的生成性AI模型，并将这些模型打包为Nvidia NIM微服务。目前，在Nvidia API目录中有三个NIM可供预览：USD Code，用于回答开放USD的知识问题并生成开放USD Python代码；USD Search，允许开发者使用自然语言或图像输入搜索庞大的开放USD 3D和图像数据库；USD Validate，可检查上传文件与开放USD发布版本的兼容性，并使用Omniverse云API生成完全RTX渲染的路径追踪图像。
英伟达表示，随着Nvidia NIM微服务对OpenUSD的增强和可访问性，未来各行各业都可以构建基于物理的虚拟世界和数字孪生。通过基于开放USD的新的生成性AI和Nvidia加速开发框架，这些框架构建于Nvidia Omniverse平台之上，更多行业现在可以开发用于可视化工业设计和工程项目的应用程序，以及用于模拟环境以构建下一波物理AI和机器人。此外，新的USD连接器将机器人和工业模拟数据格式以及开发者工具连接起来，使用户能够将大规模、完全由Nvidia RTX光线追踪的数据集流式传输到Apple Vision Pro。
简而言之，通过Nvidia NIM引入USD，通过大模型更好的理解物理世界和构建虚拟世界，这是一笔非常宝贵的数字资产。举个例子，在2019年，法国巴黎圣母院遭遇严重火灾，教堂大面积被毁。庆幸的是，育碧游戏设计师曾无数次造访这座建筑物，学习它的结构，完成了对巴黎圣母院的数字复原工作，在3A游戏《刺客信条：大革命》，重现了巴黎圣母院的所有细节，也给巴黎圣母院的修复带来很大的帮助。当时设计师和历史学家用了两年的时间来复刻，但随着该技术的推出，未来针对数字副本的重现我们可以大规模的提速，通过AI来更精细化的理解和复刻物理世界。
再比如，设计师在Omniverse中构建基础三维场景，并利用这些场景调节生成性AI，实现可控和协作的内容创作过程。比如WPP与可口可乐公司率先采用这一工作流程，来扩大其全球广告活动。
Nvidia还宣布即将推出几种新的NIM微服务，包括USD Layout、USD Smart Material和FDB Mesh Generation，以进一步提升开发者在开放USD平台上的应用能力和效率。
这次NVIDIA Research携20多篇论文参会，分享涉及推动合成数据生成器和逆渲染工具发展的创新成果，其中两篇获得了技术最佳论文奖。今年展示的研究表明，### AI通过提升图像质量和解锁新的3D表示方式，使模拟能力变得更好；同时，改进的合成数据生成器和更多内容也提高了AI的水平。这些研究展示了Nvidia在AI和模拟领域的最新进展和创新。
英伟达表示，设计师和艺术家现在有了新的改进方式，通过使用基于许可数据训练的生成性AI来提高生产力。比如Shutterstock（美国图片供应商），推出了其生成性3D服务的商业测试版。它仅需使用文本或图像提示，使创作者能够快速原型化3D资产，并生成360 HDRi背景以照亮场景；以及Getty Images（美国图片交易公司）加速了其生成性AI服务，使图像生成速度加倍，提高输出质量。这些服务基于多模态生成性AI架构Nvidia Edify，通过新模型速度加倍，提升了图像质量和提示准确性，让用户能够控制相机设置，如景深或焦距。用户可以在大约六秒钟内生成四张图像，并将它们放大到4K分辨率。
结语
在黄仁勋出现的各大场合中，他总是穿着一袭皮衣，向世界描绘AI所带来的激动人心的未来。
我们也经历着英伟达的成长，目睹英伟达一步步从游戏GPU巨头到AI芯片霸主、再到纵横AI软硬件全栈式布局，英伟达的野心十足，在AI的技术浪潮最前沿快速迭代。
从可编程着色GPU、CUDA加速计算，到Nvidia Omniverse和生成式AI NIM微服务的推出，再到推动3D建模、机器人模拟和数字孪生技术的发展，也意味着新一轮AI产业的革新来临。
不过，随着大公司拥有更多的资源，包括资金、技术和人力，能够更快地采用和实施Nvidia NIM等先进技术。而中小企业由于资源有限，可能难以跟上技术发展的步伐。再加上人才技术水平的不同，未来是否会导致更多的技术不平等加剧？
人类之理想中的AI，是帮助人类解放双手和劳动力，带给人类更高生产力的世界。但是当生产力和生产资料被少部分人掌握的时候，会不会引发带来更深层次的一场危机？这都是我们需要思考的问题。