在 GTC 巴黎演讲中，英伟达 CEO 黄仁勋抛出重磅观点：“量子计算正在到达一个拐点”。一改此前 “实用量子计算机还要 20 年” 的判断，他预言量子计算机的实际应用将在几年内成为现实。不过，黄仁勋着重强调，当下量子计算机开发阶段，英伟达芯片尤其是 GB200，在模拟计算环节仍扮演着不可或缺的角色。
此次演讲中，英伟达推出全新量子 - 经典加速超算平台 ——CUDA - Q。作为英伟达 CUDA 的扩展，CUDA - Q 既能在经典计算机上模拟量子计算过程，也能为真实量子计算机提供辅助支持。目前，CUDA - Q 已适配 Grace Blackwell，借助英伟达 GB200 NVL72 超算，其可将量子计算开发速度提升 1300 倍。
英伟达认为，量子计算正处于关键转折期。自 2023 年谷歌展示世界首个逻辑量子比特后，逻辑量子比特数量呈快速增长态势。英伟达预计，其数量将遵循类似摩尔定律的增长规律，5 年内增加 10 倍，10 年内增长 100 倍，且未来逻辑量子比特将在错误纠正、鲁棒性、性能、弹性和可扩展性上大幅提升 。基于此，黄仁勋预测，未来几年或下一代超级计算机中，QPU（量子处理单元）将成为标配，并与 GPU 紧密连接。在这种协同架构下，GPU 将负责预处理、控制、计算密集型错误纠正及后处理等核心任务。目前，英伟达正与全球量子计算企业和超级计算中心合作，探索 GPU 与 QPU 的协作模式。
具体到 CUDA - Q 的功能，在无真实量子计算单元时，其可在经典计算机上模拟量子运算；若配备量子计算单元，则能实现量子与经典加速计算的协同。在 GB200 NVL72 超算上，CUDA - Q 可运行多种负载：开发量子算法时，相比最佳 CPU 方案速度提升 800 倍；设计低噪声量子比特加速 1200 倍；生成量子训练数据速度快 4000 倍；探索混合应用程序开发提速 1300 倍；执行常用解码算法实现 500 倍速度提升，为未来量子纠错提供可行路径。
除量子计算外，“物理 AI” 也是英伟达计算战略核心。在黄仁勋看来，“AI 以物理形式体现的能力本质上就是机器人技术”，物理 AI 蕴藏着 50 万亿美元的市场机遇，有望革新工厂、交通运输和人形机器人等行业。英伟达已构建起全栈 AI 智能体构建工具，包括大模型 NeMo、多模态检索工具 Retriever 和智能体部署管理平台 Lepton 等。演讲现场，黄仁勋演示了智能体仅通过一句指令，便能自动完成从资料搜集到计划书可视化（建立网站）的全过程，展现出强大的自动化能力。
在汽车领域，英伟达全栈 Drive AV 软件已投入生产，即将搭载于奔驰 CLA 轿车，支持车载娱乐与 AI 驾驶等功能；沃尔沃、捷豹路虎等车企也将推出基于该软件的车型。此外，英伟达还发布了新 AI 工具与模拟技术，升级数字孪生平台 Omniverse 的 AV 模拟环境，并推出人形机器人 Grek。Grek 在 Omniverse 环境中学习物理规律，掌握行走、跳跃、推门等技能，并在演讲现场亮相。同时，英伟达宣布与施耐德、西门子等欧洲工业企业合作，推动工厂数字孪生、自动驾驶、工业控制的 AI 化，还将在欧洲落地首个 “工业 AI 云” 。黄仁勋坚信，AI 将掀起全面工业革命，从生成式 AI、物理 AI 到数字孪生，全方位重塑工业格局。