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　　来源：亮堂公司，作家：MD，原文标题：《黄仁勋最新访谈：英伟达投资OpenAI不是签署大额订单的前提》，题图来自：视觉中国

　　近期，英伟达（NVDA.US）投资“出手”频繁，先是文牍50亿好意思元投资英特尔，随后斥资至多1000亿好意思元投资OpenAI，而受此前OpenAI与甲骨文的合作，阛阓均在股价层面赐与了积极反馈。

　　但阛阓也出现了质疑声息——称英伟达、OpenAI与甲骨文存在“收入轮回”，财务数字“操作”大于践诺营收。

　　9月25日，在播客BG2最新一期节目中，BG2主播、Altimeter Capital创举东谈主Brad Gerstner，Altimeter Capital搭伙东谈主Clark Tang与英伟达CEO黄仁勋伸开了一次对话。黄仁勋在对话中回话了当下阛阓蔼然的问题。

　　黄仁勋认为，投资OpenAI践诺上是一个很好的契机，并认为OpenAI将是下一流派万亿好意思元级别的Hyperscaler。

　　此外，黄仁勋也非常解释了为什么ASIC芯片并不悉数和英伟达GPU是竞争关系——因为英伟达是AI基础智力提供商，其提供的智力范围仍是不单是是硬件和软件层面，也包括其不休迭代的速率、规模上风带来的可靠性，以及合座动力效用等空洞要素。

　　因此，黄仁勋认为英伟达咫尺的护城河比三年前“更宽”，而Brad Gerstner甚而认为，英伟达将是史上第一家达到十万亿好意思元的公司。

　　以下为“亮堂公司”编译的访谈正文（有删省）：

　　Brad Gerstner：Jensen，再次迎接你。你的红色眼镜很颜面，竟然很相宜你。距离前次上播客，已昔日一年多。你们如今卓越40%的收入来自推理（inference），而且推理正因为chain of reasoning链式推理而要升起了。

　　黄仁勋：大多数东谈主还没确切内化这少许，这其实等于一场工业创新。

　　一、投资OpenAI不是合作的前提，是因为有契机能投

　　Brad Gerstner：说竟然，从那次之后，嗅觉你我每天都像在考据那期播客。在AI的时辰规范上，这一年像过了一百年。我最近重看了那期，好多不雅点让我印象深刻。

　　最打动我的是你那时拍着桌子说——那时人人以为预训诲进入低潮（pre-training），好多东谈主说预训诲要完蛋了，硬件竖立过度。那是约莫一年半前。你说推理不会只是一百倍、一千倍。会是十亿倍。这把咱们带到今天。你刚文牍了一项巨大合作，咱们应该从这里聊起。

　　黄仁勋：我想厚爱说下，我认为咱们现在有三条Scaling Law。第一是预训诲的Scaling Law。第二是后训诲（post-training）的Scaling Law。后训诲基本上等于让AI慎重一种技巧，直到作念对，它会尝试好多不同法子。要作念到这少许，就必须进行推理（inference）。是以训诲与推理如今以强化学习的花样整合在一齐，相配复杂，这等于后训诲。

　　第三是推理（inference）。昔日的推理是“一次出手”，而咱们现在默契的新推理，是“先想考再作答”。先想，再回答，想得越久，谜底质地越高。想考历程中你会检索、查证事实、学到东西，再络续想考、络续学习，临了输出谜底，而不是上来就生成。是以想考、后训诲、预训诲，如今咱们有三条Scaling Law，而不是一条。

　　Brad Gerstner：这些你旧年就提过，但你本年说“推答理升迁十亿倍，并由此带来更高水平智能”的信心更高了吗？

　　黄仁勋：我本年更有主理。原因是望望如今的智能体系统。AI不再是单一话语模子，而是由多个话语模子组成的系统，它们并发运行。有的在用器用，有的在作念检索，事情相配多，而且是多模态。望望生成的视频，简直令东谈主难以置信。

　　Brad Gerstner：这也引到本周的关键时刻，人人都在谈你们与OpenAI的重磅合作Stargate。你们将成为首选合作伙伴，并在一段时辰内向公司投资1000亿好意思元。他们会建10个“gig“（Gigawatt，吉瓦）。如果这10个“gig”都用英伟达，那对你们的收入孝顺可能高达4000亿好意思元。帮咱们默契一下这个合作，对你意味着什么？以及为何这项投资是合理的？

　　黄仁勋：我先回答后一个问题，再回到我的文告。我认为OpenAI很可能成为下一流派万亿好意思元级的hyperscale公司。

　　就像Meta是hyperscale，Google亦然，他们会同期领有C端与企业服务。他们相配可能成为下一家多数万亿好意思元级的hyperscale公司。如果是这样，能在他们达到阿谁规模之前投资进去，是咱们能遐想到的最聪惠的投资之一。你必须投资你熟悉的东西，正值咱们熟悉这个领域。是以这笔钱的呈文会相配出色。

　　咱们很乐意投资，但不是必须的，也不是合作的前提；是他们给了投资契机，这太好了。

　　咱们与OpenAI在多个花样上合作。第一，Microsoft Azure的竖立，咱们会不绝鼓舞，这个合作发扬相配得手，来日还零散年的竖立；第二，OCI（Oracle Cloud Infrastructure）的竖立，我想省略有5-7个GW要建。咱们与OCI、OpenAI、软银一谈鼓舞。这些花样都已签约，正在实施，使命量很大。第三是CoreWeave。通盘与CoreWeave计划的……我还在讲OpenAI，对，一切都在OpenAI语境里。

　　是以问题是，这个新伙伴关系是什么？它是匡助OpenAI初度自建AI基础智力。也等于咱们径直与OpenAI在芯片、软件、系统、AI工场层面互助，匡助他们成为一家悉数自运营的hyperscale公司。这会不绝相配一段时辰，是对他们现存竖立的补充。

　　他们正履历两个指数弧线：第一个指数是客户数目在指数级增长，因为AI在变好、用例在变好，险些每个愚弄现在都连到OpenAI，是以他们正履历使用指数；

　　第二个指数是策划量的指数增长。每个使用场景的算力在暴涨。昔日是一键式推理，现在要先想考再回答。这两个指数类似，大幅抬升了策划需求。咱们会鼓舞通盘这些竖立。因而这个新合作是对既有通盘合作的“增量”，去撑持这股惊东谈主的指数增长。

　　Brad Gerstner：你刚说到一个很很是想的点，你认为他们极省略率会成为数万亿好意思元公司，是很好的投资；同期你们还在匡助他们自建数据中心。昔日他们把数据中心外包给微软，现在他们要自建“全栈工场”，就像Elon和X那样，对吧？

　　Brad Gerstner：想想Colossus的上风，他们构建全栈，等于hyperscaler，即便我方用不完容量，也能卖给别东谈主。一样的，Stargate在竖立海量容量，他们以为会用掉大部分，但也能售卖出去。这听起来很像AWS、GCP（谷歌云）或Azure，是这兴致吗？

　　黄仁勋：我认为他们很可能我方用掉，就像X大多会私用。但他们但愿与咱们竖立径直关系——径直工程互助和径直采购关系。就像Zuck、Meta与咱们之间的径直关系。咱们与Sundar和Google的径直关系，咱们与Satya和Azure的径直伙伴关系。他们规模实足大了，认为该竖立这些径直关系了。我很乐意援手，而且Satya（微软CEO）知谈，Larry（谷歌皆集创举东谈主）知谈，人人都知谈。

　　二、华尔街与英伟达之间预期背离：如何默契AI的需求规模

　　Brad Gerstner：这儿有件事我以为颇为奥妙。你刚提到Oracle 3000亿、Colossus的竖立，咱们知谈一些主权国度在建（AI基础智力），hyperscaler也在建。Sam正以万亿好意思元的口气来谈这一切。可笼罩你们股票的华尔街25位卖方分析师的共鸣却显现，你们从2027年启动增长放缓，掂量2027-2030年年化增速8%。这些东谈主的独一使命等于给英伟达作念增长预测。彰着……

　　黄仁勋：咱们对此很平缓。看，咱们每每能应付超预期。

　　Brad Gerstner：我显著。但这仍是个兴致兴致的“背离”。我每天都在CNBC、彭博上听到。好多东谈主惦记短缺会转向多余，他们不信赖不绝高增长。他们说，行，咱们姑且信你们的2026年，但2027年可能供给多余、不再需要那么多。但共鸣预测其实显现这不会发生。咱们也作念了我方的预测，纳入了通盘这些数字。

　　欺压是，即便进入“AI期间”两年半，各方的信念仍然区分巨大，Sam Altman、你、Sundar、Satya的看法，与华尔街仍然信赖的相去甚远。对此，你依旧感到舒服吗？

　　黄仁勋：我也不认为这不一致。最初，咱们这些“竖立者”应该为“契机”而建。咱们是竖立者。让我给你三个想考点，有助于你对英伟达的来日更定心。

　　第少许，是物理定律层面的、最关键的少许，通用策划已到止境，来日属于加速策划与AI策划。这是第少许。

　　你不错这样想：全球有几许万亿好意思元的策划基础智力要被更新换代。是以最初你得理会到通用策划的肃除。没东谈主反对这少许。摩尔定律已死，东谈主们常这样说。那么这意味着什么？通用策划会转向加速策划。咱们与Intel的合作等于在承认通用策划需要与加速策划交融，为他们创造新契机。通用策划正迁徙到加速策划与AI。

　　第二点，AI的首要用例其实已无处不在——在搜索、在推选引擎等等。基础的hyperscale策划基础智力昔日由CPU实践推选，如今要由GPU实践AI。你把传统策划换成加速策划与AI；你把hyperscale策划从CPU换到加速策划与AI。这是第二点。只是舒适Meta、Google、字节进步、Amazon，把它们传统的hyperscale花样搬到AI，等于数千亿好意思元的阛阓。

　　是以，哪怕先不谈AI创造新契机，只是是AI调动了旧作念法到新作念法。然后再谈来日。是的，到咫尺为止我其实只谈了“普通”的事。旧花样不对了。你不会再用煤油灯，而要用电。这就够了。

　　然后是更不可想议的，当你走向AI、走向加速策划，会出现什么新愚弄？等于咱们在谈的通盘AI计划，契机巨大。怎么默契？绵薄想想，昔日电机替代了膂力服务；现在咱们有AI——我称之为AI超等策划机、AI工场——它们会生成tokens来增强东谈主类智能。而东谈主类智能占全球GDP的55%-65%……咱们就算50万亿好意思元吧，这50万亿将被某种东西增强。

　　回到个东谈主层面，假如我雇一位工资10万好意思元的职工，再给TA配一个1万好意思元的AI，如果这个AI让那位职工产能翻倍、三倍？我会不会作念。一定会作念。我现在就在给公司里每个东谈主配，没错，每位互助智能体（co-agents）、每位软件工程师、每位芯片遐想师都已有AI与其互助智能体，笼罩率100%。

　　欺压是咱们作念的芯片更好，数目在增长，鼓舞速率更快。公司因此增长更快、招聘更多、坐褥率更高、营收更高。利润更高。现在把英伟达的故事套到全球GDP上，很可能发生的是，这50万亿会被……咱们取个数，10万亿好意思元所增强。而这10万亿需要跑在一台机器上。

　　AI与昔日IT的不同在于，昔日软件是事前写好，跑在CPU上，不怎么我方“动”。来日，AI要生成tokens，而机器要生成这些tokens、它“在想考”，是以软件一直在运行；昔日是一次性编写，现在是不绝编写、不绝想考。要让AI想考，就需要工场。假定这10万亿token的毛利率是50%，其中5万亿需要工场、需要AI基础智力。

　　是以如果你告诉我全球每年的成本开支省略是5万亿好意思元，我会说这个数看起来说得通。这省略等于来日的轮廓——从通用策划到加速策划；把通盘hyperscale都换成AI；然后用AI去增强东谈主类智能，笼罩全球经济。

　　Clark Tang：以今天而言，咱们估算年阛阓规模约莫4000亿好意思元，是以TAM从现在到方针是四到五倍的升迁。

　　黄仁勋：没错。昨晚（北京时辰9月24日）阿里巴巴的吴泳铭（Eddie Wu）说，从现在到20年代末，他们要把数据中心电力（豪侈）升迁十倍。对吧？你刚才说四倍？这就对上了。他们要把电力升迁十倍，而咱们的收入与电力险些是正计划。（注：吴泳铭知道，对比2022年GenAI元年，到2032年阿里云全球数据中心能耗规模将升迁10倍）他还说token生成量每几个月就翻倍。

　　这意味着什么？单元能耗性能（perf per watt）必须指数级升迁。这等于为什么英伟达要跋扈鼓舞单元能耗性能升迁，而单元能耗收入（revenue per watt）基本等于收入。

　　Brad Gerstner：在这个来日里，有个假定从历史角度看我以为很迷东谈主。两千年里，全球GDP基本不增长。然后工业创新来了，GDP加速；接着数字创新，GDP又加速。你现在的兴致和Scott Bessent（好意思国现任财长）说的一样——他认为来岁全球GDP增长会到4%。你其实是在说全球GDP增速将加速，因为咱们正在给世界提供“数十亿共事”来为咱们使命。而如果GDP是在既定服务与成本下的产出，那么它必须……

　　黄仁勋：一定会增长。望望AI正在发生的事，AI的技艺形态、可用性，诸如妄语语模子与AI智能体，都在推动一个新的“智能体行业”。这点毫无疑问。OpenAI等于历史上收入增长最快的公司，他们在指数级增长。是以AI自身是个高速增长的行业，因为AI需要背后的工场与基础智力，这个行业在增长，我的行业也在增长；而因为我的行业在增长，在咱们之下的行业也在增长——动力在增长、电力与厂房在增长。这简直是动力产业的复兴。核能、燃气轮机……望望咱们生态之下的那些基础智力公司，他们作念得很棒，人人都在增长。

　　Brad Gerstne：这些数字让人人都在谈是否会“供给多余”或“泡沫”。Zuckerberg上周在一个播客说了，可能会有短期的“气阱”（Airpocket），Meta可能会多花个100亿好意思元之类的。但他说，这不重要。对他业务的来日而言太关键了，这是必须承担的风险。但从博弈角度看，这有点像“囚徒逆境”。

　　黄仁勋：欢乐的囚徒。

　　Brad Gerstner：再捋一遍。今天咱们估算到2026年，会有1000亿好意思元的AI收入，不含Meta，也不含跑推选引擎的GPU还有搜索等其他使命负载，咱们就先算1000亿。

　　黄仁勋：但hyperscale行业自身到底有多大？这个行业现在的基数是几许？

　　Brad Gerstner：以万亿好意思元计。

　　黄仁勋：对。这个行业会先部署AI，不是从零起步，你得从这里启动。

　　Brad Gerstner：不外怀疑者会说，咱们必须从2026年的1000亿，长到2030年至少1万亿的AI收入。你刚才还谈到5万亿。从全球GDP的从下到上推演看，你能看到从1000亿到1万亿在来日五年收尾吗？

　　黄仁勋：能，而且我会说咱们其实仍是到了。因为Hyperscalers仍是把CPU迁到AI，他们的通盘收入基座如今都由AI驱动。

　　Brad Gerstner：是的。

　　黄仁勋：莫得AI就莫得TikTok，对吧？莫得AI就莫得YouTube Shorts。Meta作念的为你定制、个性化的内容，莫得AI就作念不到。以前那些事情，靠东谈主类事前创作、提供几个选项，再由推选引擎挑选。现在是AI生成无穷多的选项。

　　Brad Gerstner：这些转换仍是发生：咱们从CPU迁到GPU，主若是为了那些推选引擎。

　　黄仁勋：对。Zuck会告诉你，我在SIGGRAPH时他也说过，他们其实到得有点晚。Meta用GPU也就一年半、两年的事。搜索上用GPU更是簇新的、刚刚启动的。

　　Brad Gerstner：是以论证是，到2030年咱们有1万亿AI收入的概率险些细目，因为咱们险些仍是达到了。

　　接着咱们只谈“增量”。不管你作念从下到上照旧从上至下，我刚听了你按全球GDP占比的从上至下的分析。那你以为，来日三到五年内，出现“供给多余（glut）”的概率有多大？

　　黄仁勋：在咱们把通盘通用策划透顶调养为加速策划与AI之前，我认为出现多余的概率极低。

　　Brad Gerstner：会花几年？

　　黄仁勋：直到通盘推选引擎都基于AI，直到通盘内容生成都基于AI。因为面向消费者的内容生成很猛进度等于推选系统之上的，是以通盘这些都会转向AI生成。直到传统兴致兴致上的hyperscale全部迁到AI，从购物到电商等一切都迁昔日。

　　Brad Gerstner：但通盘这些新建花样，咱们谈的是“万亿级”，老是提前投资。那如果你们看到了放缓或多余，是不是还“不得不”把钱投进去？照旧说，一朝看到放缓迹象，再随时缩小？

　　黄仁勋：践诺上正相悖，因为咱们在供给链的末端，咱们按需反应。现在，通盘VC都会告诉你——你们也知谈——全球短缺的是“策划”，不是GPU的数目短缺。只消给我订单，我就造。昔日两年咱们把通盘供应链都买通了，从晶圆启动、到封装、到HBM内存等等，咱们都加足了马力。需要翻倍，咱们就翻倍，供应链已备好。咱们现在等的是需求信号。当云服务商、hyperscaler和客户作念年度策划给咱们预测时，咱们就反应，并按阿谁预测去建。

　　问题是，他们每次给咱们的预测都会错，因为预测都偏低。于是咱们总处于“伏击追逐”模式，仍是不绝了好几年，每一轮预测都比上一年权臣上调。

　　Brad Gerstner：但还不够。比如旧年，Satya看起来稍稍敛迹了少许，有东谈主说他像房间里阿谁“更介怀的成年东谈主”，压一压预期。但几周前他又说，咱们本年也建了两个“gig”，来日还会加速。你是否看到那些传统hyperscalers——相较于Core Weave或Elon的X，或者相较于StarGate——此前略慢一些的，现在都在加倍干预，而且……

　　黄仁勋：因为第二条指数来了。咱们仍是有一条指数在增长，AI的愚弄和浸透率指数级增长。第二条指数是“推理与想考”，这等于咱们一年前计划的。我那时说，一朝你把AI从“一次性出手、顾忌并泛化”鼓舞到“推理、检索与用器用”，AI就在想考，它会用更多算力。

　　Clark Tang：回到你刚才的点，hyperscale客户无论如何都需要把里面使命负载从通用策划迁到加速策划，他们会穿越周期不绝竖立。我想部分hyperscalers的负载结构不同，不细目消化速率，现在人人都认定我方严重低配了。

　　黄仁勋：我最心爱的愚弄之一等于传统的数据解决，即结构化与非结构化数据解决。很快咱们会文牍一个对于“加速数据解决”的要紧策划。

　　数据解决占据了咫尺世界绝大多数CPU，它仍然悉数跑在CPU上。去Databricks，大多是CPU；去Snowflake，大多是CPU；Oracle的SQL解决，大多是CPU。

　　人人都在用CPU作念SQL/结构化数据。来日，这一切都会迁到AI数据。这是一个极其强大的阛阓，咱们会鼓舞昔日。但你需要英伟达的全部智力——加速层与领域专用的“配方”。数据解决层的“配方”需要咱们去构建，但它要来了。

　　三、“轮回营收”质疑：投资契机不绑定任何条目

　　Brad Gerstner：还有一个质疑窦。昨天我洞开CNBC，他们说的是“多余、泡沫”。换到彭博，是“轮回来回与轮回营收（round-tripping、circular revenues）”。给在家不雅看的不雅众解释下，这指公司之间签订看似来回、实则清寒确切经济实质的安排，东谈主为举高营收。

　　换言之，增长不是来自确切的客户需求，而是财务数字上。是以当你们、微软或亚马逊投资那些同期亦然你们大客户的公司时，比如你们投资OpenAI，而OpenAI又购买数百亿好意思元的芯片。

　　请指示咱们、也指示人人：当彭博等媒体分析师拿“轮回营收”大作念著作时，他们到底污蔑了什么？

　　黄仁勋：建10GW的（数据中心）规模省略等于4000亿好意思元操纵吧。那4000亿主要由他们的offtake（消纳智力/下流需求）来撑持，它在指数增长。

　　（支拨）这得由他们自有成本、股权融资和可获得的债务来援手，这是三种器用。能融到几许股权与债务，取决于他们对来日收入的主理进度。驻防的投资东谈主与授信东谈主会空洞量度这些要素。这是他们公司的事，不是我的。

　　咱们虽然要和他们良好合作，以确保咱们的竖立能援手他们不绝增长，但收入端与投资端无关。投资契机不是绑定任何条目的，是一个纯投资契机。正如前边说的，这家公司很可能成为下一家多万亿好意思元级的hyperscale公司。谁不想持有它的股权？我独一的缺憾是，他们早年就邀请咱们投资，那时咱们太“穷”了，投得不够，真该把通盘钱都投进去。

　　Brad Gerstner：而现实是，如果你们不把本职使命作念到位，比如Vera Rubin最终不成好芯片，他们也不错去买别家的。对吧？他们莫得义务必须用你们的芯片。正如你说的，你们看待这件事是契机性的股权投资。

　　黄仁勋：咱们投了xAI、投了CoreWeave，这都是很棒的投资。

　　Brad Gerstne：回到“轮回营收”的计划，还有一个根蒂点是，你们把一切都摆在台面上，告诉人人你们在作念什么。而其背后的经济实质是什么？并不是两边彼此倒腾营收。咱们看到灵验户每月为ChatGPT付费，有15亿月活在用这个居品。你刚说世界上每家企业要么拥抱这一切，要么被淘汰。每个主权国度都把这视为其国防与经济安全的“生命攸关”，就像核能一样。

　　黄仁勋：问问看，有哪一个东谈主、公司、国度会说“智能”对咱们是可选项？莫得。这等于基础。关键在于“智能的自动化”。

　　四、摩尔定律已死，现在需要极致的软硬件协同遐想

　　Brad Gerstner：需求问题我问得够多了，咱们聊系统遐想。我接下来会把话题递给Clark。2024年你们切换到了年度发布节拍，对吧？

　　Hopper之后，2025年的Grace Blackwell是一次巨大升级，需要数据中心进行要紧更正。26年下半年会有Vera Rubin，27年有Rubin Ultra，28年有Feynman。年度发布节拍进行得如何？为什么要改为年度发布？英伟达里面的AI是否让你们能落实年度发布？

　　黄仁勋：是的，谜底是坚信的。莫得它，英伟达的速率、节拍和规模都会受限。现在莫得AI，根蒂不可能建出咱们如今的居品。为什么这样作念？牢记Eddie（吴泳铭）在财报或大会上说过、Satya说过、Sam也说过……token生成速率在指数级飞腾，用户使用在指数级飞腾。我牢记OpenAI说周活跃用户有8亿操纵，对吧？从ChatGPT推出才两年。

　　Brad Gerstner：而且这些用户的每次使用都在生成更多token，因为他们在使用“推理时想考”（inference-time reasoning）。

　　黄仁勋：没错。是以第少许是：在两个指数类似的情况下，除非咱们以不可想议的速率升迁性能，不然token生成成本会不绝飞腾。

　　因为摩尔定律已死，晶体管的单元成本每年险些不变，电力也大致不变。在这两条“定律”管制下，除非咱们发明新技艺降成本，不然即便给对方打个几个百分点的扣头，也无法对消两个指数增长的压力。因此咱们必须每年以跟上这个指数的节拍去升迁性能。

　　比如从Kepler（注：2012年4月发布）一齐到Hopper（注：2022年3月发布），省略收尾了100000的升迁。那是英伟达 AI旅程的最先，十年十万倍。Hopper到Blackwell，因为NVLink等，咱们在一年内收尾了30×的系统级升迁；接下来Rubin还会再来一波“x”（数倍），Feynman再一波“×”……

　　之是以能作念到，是因为晶体管自身帮不上太多忙了。摩尔定律基本只剩密度在涨，性能莫得相应升迁。是以咱们必须把问题在系统层面悉数休止，通盘芯片同步升级，软件栈与系统同步升级，这是极致的“协同遐想（co-design）”。

　　以前没东谈主作念到这个层级。咱们同期调动CPU、重塑CPU，与GPU、网罗芯片、NVLink纵向推广、Spectrum-X横向推广。虽然还要去构建更大的系统，在多个AI工场之间作念跨域互联。而况以年度节拍鼓舞。是以咱们自身也在技艺上变成了“指数叠指数”。这让客户能不绝拉低token成本，同期通过预训诲、后训诲与“想考”让token更聪惠。AI变聪惠，使用就更多，使用更多就指数增长。

　　Brad Gerstner：极致的协同遐想是什么？

　　黄仁勋：极致协同遐想，意味着你要同期优化模子、算法、系统与芯片。

　　当摩尔定律还能推动时，只消让CPU更快，一切都会更快。那是在“盒子里”创新，只需把那颗芯片作念快。但如果芯片不再变快，你怎么办？就要跳出原有框架来创新。

　　英伟达调动了行业，因为咱们作念了两件事——发明了CUDA、发明了GPU，并把大规模协同遐想的理念落地。

　　这等于为什么咱们笼罩这样多行业。咱们在构建大量库与协同遐想。第一，全栈的极致不仅在软件与GPU，还蔓延到数据中心层面的交换与网罗，以及它们里面的通盘软件：交换机、网罗接口、纵向推广与横向推广，跨全部层面优化。其欺压等于Blackwell对Hopper的30×升迁。摩尔定律根蒂作念不到，这是极致协同遐想的效果。

　　Brad Gerstner：这些都源自极致协同遐想。

　　黄仁勋：是的，这等于为什么咱们要作念网罗、作念交换、作念纵向/横向/跨域推广，作念CPU、作念GPU、作念NIC。亦然为什么英伟达的软件如斯丰富。咱们在开源软件上的孝顺提交量，全球能比的没几家。而且这还只是AI领域。别忘了咱们在策划机图形、数字生物学、自动驾驶等。咱们产出的软件规模极其可不雅，这让咱们能作念深度且极致的协同遐想。

　　Brad Gerstner：我从你一位竞争敌手哪里据说，你们这样作念能裁汰token生成成本。但与此同期，你们的年度发布节拍让竞争者险些很难跟上。因为你们给供应链三年的可见性，供应链锁定更深，心里有底该供到什么规模。

　　黄仁勋：你不妨这样想：要让咱们一年作念几千亿好意思元级的AI基础智力竖立想想咱们在一年前就必须提前霸术几许产能。咱们说的是数千亿好意思元级的晶圆启动量、DRAM采购量。这个规模，险些莫得公司能相连。

　　五、英伟达的护城河为什么更宽了：如何看ASIC的竞争力

　　Brad Gerstner：你们今天的护城河比三年前更宽了吗？

　　黄仁勋：是的。

　　最初，竞争者比以往更多，但难度也比以往更大。因为晶圆成本在飞腾。除非你在极致规模上作念协同遐想，不然你交不出阿谁“数倍”级的增长，这是第少许。是以，除非你一年同期作念6-8颗芯片，不然不行。要点不是作念一颗ASIC，而是构建一座AI工场系统。这座系统里有好多芯片，它们都协同遐想。它们共同请托咱们险些固定节拍能拿到的阿谁“10×”。

　　是以第一，协同遐想必须极致。第二，规模必须极致。当你的客户部署1个GW，那等于四五十万颗GPU，要让50万颗GPU协同使命，这等于个名胜。

　　是以客户是在承担巨大的风险来购买这些。你得想，有哪个客户会在一个架构险阻500亿好意思元的采购订单？一个全新的、未经大规模考据的架构？

　　你再豪放、人人再为你喝彩，当你刚刚展示第一个硅片的时候，会有谁给你500亿好意思元的订单？你又为何敢在一颗刚刚流片的芯片上启动500亿好意思元的晶圆？但对英伟达来说，咱们敢，因为咱们的架构高度慎重与积聚的信用。其二，咱们客户的规模极其惊东谈主。再者，咱们供应链的规模也极其惊东谈主。谁会替一家企业去提前启动这些、预构建这样多，除非他们确信英伟达能把它请托到底？对吧？他们信赖咱们能请托到全球通盘客户手里，快意一次性启动数千亿好意思元的供应。

　　这等于“规模”的故事。

　　Clark Tang：顺着这个点，全球一个最大的争论是“GPU vs ASIC”，比如Google的TPU、Amazon的Trainium。Arm到OpenAI、Anthropic在传出自研……你旧年说过咱们构建的是“系统”，不是“芯片”，而你们在堆栈的每一层都驱动性能升迁。你还说过这些花样里好多可能经久到不了坐褥规模，事实上…大多数都到不了。在TPU看似得手的前提下，你今天如何看这片正在演进的领土？

　　黄仁勋：Google的上风在“前瞻”。

　　牢记他们在一切启动之前就作念了TPU v1。这跟创业没区别。你应当在阛阓尚未作念大之前往创业，而不是等阛阓涨到万亿级再来。通盘VC都懂一个失误：阛阓很大，只消拿到几个百分点就能作念成大公司。这是错的。你该在一个很小的领域拿到“险些全部份额”，这等于英伟达当年作念的，亦然TPU当年作念的。

　　是以今天那些作念ASIC的东谈主的挑战在于：阛阓看起来很“肥”，但别忘了，这个“肥阛阓”仍是从一颗叫GPU的芯片，演化为我刚态状的“AI工场”。

　　你们刚看到我文牍了CPX（注：Rubin CPX GPU，英伟达专为长语境推理遐想的芯片），这是一颗用于“险阻文解决与扩散式视频生成”的芯片，是很专门但很重要的数据中心负载。我刚才也示意，也许会有“AI数据解决”解决器。因为你需要“经久顾忌”和“短期顾忌”。KVCache的解决相配重，AI顾忌是大事。你但愿你的AI有好顾忌。围绕通盘系统解决KVCache相配复杂，也许它也需要一颗专属解决器。

　　你不错看到，英伟达今天的视角，是俯视全体AI基础智力——这些了不得的公司要如何让多元且变动的使命负载流经系统？望望Transformers，这个架构在快速演化。若非CUDA如斯好用、易于迭代，他们要如何进行如斯海量的实验，来决定采选哪种Transformer变体、哪类防备力算法？如何去作念“解耦/重构（disaggregate）”？CUDA之是以能帮你作念这一切，是因为它“高度可编程”。

　　是以看咱们的业务，你获得到三五年前那些ASIC花样启动之时，那会儿的行业“可儿而绵薄”，唯有GPU。一两年后，它已巨大且复杂；再过两年，它的规模会相配之大。是以，动作其后者要杀入一个巨量阛阓，这仗很难打。

　　Clark Tang：即便那些客户在ASIC上得手了，他们的算力机队里也应该有个“优化配比”，对吧？我以为投资东谈主心爱非黑即白，但其实即便ASIC得手了，也要有个均衡。会有好多不同的芯片或部件加入英伟达的加速策划生态，以适配重生的负载。

　　Brad Gerstner：换句话说，Google亦然你们的大客户。

　　黄仁勋：Google是咱们的大GPU客户。Google很特殊，咱们必须赐与尊重。TPU仍是迭代到v7了，对吧？这对他们亦然极大挑战。他们作念的事情极难。

　　是以我想先理顺一下芯片的分类。一类是“架构型”芯片：x86CPU、ArmCPU、英伟达GPU，属于架构级，有丰富的IP与生态，技艺很复杂，由架构的领有者构建。

　　另一个是ASIC，我曾赴任于发明ASIC宗旨的公司LSI Logic。你也知谈，LSI早已不在。原因在于，当阛阓规模不太大时，ASIC很棒，找一家代工/遐想服务公司帮你封装整合并代工坐褥，他们会收你50-60个点的毛利。

　　但当ASIC面向的阛阓变大后，会出现一种新花样叫COT（Customer-Owned Tooling，客户自有器用），谁会这样作念？比如Apple的手机芯片，量级太大，他们毫不会去付给别东谈主50%-60%的毛利作念ASIC，他们会我方掌持器用。

　　是以，当TPU变为一门大买卖时，它也会走向COT，这毫无疑问。话说转头，ASIC有它的位置——视频转码器的阛阓经久不会太大；智能网卡（Smart NIC）的阛阓也不会太大。

　　是以当你看到一家ASIC公司有十来个甚而十五个ASIC花样时，我并不讶异，因为可能其中五个是Smart NIC、四个是转码器。它们都是AI芯片吗？虽然不是。如果有东谈主作念一颗为某个特定推选系统定制的解决器，作念成ASIC，虽然也不错。但你会用ASIC来作念那颗“基础策划引擎”吗？要知谈AI的使命负载变化极快。有低延迟负载，有高否认负载；有聊天token生成，有“想考”负载，有AI视频生成负载，现在你在谈的是……

　　Clark Tang：算力机群的 “主力主干”。

　　黄仁勋：这才是英伟达的定位。

　　Brad Gerstner：再普通点讲，就像“象棋vs跳棋”。那些今天作念ASIC的东谈主，不管是Trainium照旧别的某些加速器，践诺是在造一颗“更大机器中的一个部件”。

　　而你们造的是一个“相配复杂的系统、平台、工场”，现在你们又启动作念一定进度上的“开放”。你提到了CPX GPU，在某种兴致兴致上，你们在把使命负载“拆分”到最相宜它的硬件切片上。

　　黄仁勋：没错。咱们发布了一个叫“Dynamo”的东西——解耦后AI负载编排（disaggregated orchestration），而且开源了它，因为来日的AI工场等于解耦的。

　　Brad Gerstner：你们还发布了NVLink Fusion，甚而对竞争敌手开放，包括你们刚刚投资的Intel，这等于让他们也能接入你们正在建的工场——没东谈主跋扈到要独自建竣工工场。但如果他们有实足好的居品、实足有诱惑力，结尾客户说咱们想用这个替代某个Arm GPU，或者替代你们的某个推理加速器等，他们就不错插进来。

　　黄仁勋：咱们相配乐意把这些接上。NV Fusion是个很棒的主意，咱们也很欢乐与Intel合作——它把Intel的生态带进来，全球大多数企业使命负载仍跑在Intel上。它交融了Intel生态与英伟达的AI生态与加速策划。咱们也会与Arm作念一样的交融。之后还会与更多东谈主作念。这为两边都洞开了契机，是双赢、相配大的双赢。我会成为他们的大客户，他们也会把咱们带到更大的阛阓契机前。

　　Brad Gerstner：与此良好计划的，是你提议一个让东谈主震恐的不雅点：就算竞争者造的ASIC芯片今天仍是更低廉，甚而就算他们把价钱降到零，也依然会买英伟达的系统。因为一个系统的总运营成本——电力、数据中心、地皮等——以及“智能产出”，继承你们仍然更合算，即使对方的芯片白送。

　　黄仁勋：因为单是地皮、电力、厂房等智力就要150亿好意思元。

　　Brad Gerstner：咱们试着作念过这背后的数学题。对好多不熟悉的东谈主来说，这听起来不对逻辑，你把竞品芯片订价为零，推敲到你们芯片并未低廉，怎么可能照旧更合算？

　　黄仁勋：有两种看法。一是从营收角度。人人都受“电力”管制。假定你拿到了新增2GW的电力，那你但愿2GW能被转换为营收。如果你的“token单元能耗（token per watt）”是别东谈主的两倍，因为你作念了深度且极致的协同遐想，你的单元能耗性能更好，那你的客户就能从他们的数据中心产出两倍营收。谁不想要两倍营收？而就算有东谈主给他们15%的扣头——比如咱们75%的毛利，别东谈主50%-65%的毛利——这点差距也毫不可能弥补Blackwell与Hopper之间30×的差距。

　　就算咱们把Hopper和别东谈主的ASIC看作同级，Blackwell也有30×的空间。是以在归并个GW上，你要舍弃30×的营收。这代价太大了。就算对方白送芯片，你也唯有2GW的电力可用，你的契机成本高得离谱——你经久会继承“单元能耗”最强的那套系统。

　　Brad Gerstner：我从一家hyperscaler的CFO哪里据说过，鉴于你们芯片带来的性能升迁，非常是以单元能耗（token/gigawatt）和“电力供给”为硬管制，他们不得不升级到新的周期。预测Rubin、Rubin Ultra、Feynman，这条弧线会延续吗？

　　黄仁勋：咱们现在一年作念六七颗芯片，每一颗都是系统的一部分。系统软件无处不在。要收尾Blackwell的30×，需要跨这六七颗芯片的联调与优化。遐想一下，我每年都这样作念，砰、砰、砰地连发。如果你在这锅“芯片大杂烩”里只作念一颗ASIC，而咱们却在整锅里到处优化，这等于个很难的问题。

　　Brad Gerstner：这让我回到开首的护城河问题。咱们作念投资许潜入，在通盘生态投资，也投了你的竞争敌手，比如Google、博通。

　　但当我从第一性旨趣启程，你们改为以年为单元的发布节拍、跟供应链共研、规模远超通盘东谈主预期，这对财富欠债表与研发有双重规模要求，你们通过收购与自研鼓舞了NVFusion、CPX等。因此，你们的护城河在拓宽，至少在“构建工场或打造系统”这件事上是如斯。

　　但兴致兴致的是，你们的估值倍数比那些东谈主都低。我认为部分源自“大数定律”——一家4.5万亿好意思元的公司不可能再变更大了。但一年半前我也问过你，如果阛阓会把AI负载升迁10×或5×，咱们也知谈Capex的走势。在你看来，联接刚才谈到的上风下，营收“不大幅更高”的概率有多大？

　　黄仁勋：我这样回答，咱们的契机高大于阛阓共鸣。

　　Brad Gerstner：我认为英伟达很可能成为第一家10万亿好意思元的公司。我在这行待得够潜入。十年前，人人还说世上不可能有1万亿好意思元公司。现在咱们有十家。今天的世界更大了，对吧？

　　黄仁勋：世界变大了。而且东谈主们污蔑咱们在作念什么。人人牢记咱们是“芯片公司”——没错，咱们造芯片，造的是全球最惊东谈主的芯片。但英伟达践诺上是一家AI基础智力公司。

　　咱们是你的“AI基础智力合作伙伴”。咱们与OpenAI的伙伴关系等于最佳解释。咱们是他们的AI基础智力伙伴。咱们以好多花样与客户合作。咱们不要求任何东谈主买咱们的一切。咱们不要求你买整机柜，你不错买一颗芯片、一个部件、咱们的网罗，或只是买咱们的CPU。也有东谈主只买咱们的GPU，配别家的CPU和网罗。咱们基本上是按你心爱的花样卖。我的独一恳求是，买点儿咱们的东西就行。

　　Brad Gerstner：你说过，不单是更好的模子，还要有“世界级建造者”。你说，也许世界最强的竖立者是Elon Musk。咱们聊过Colossus One，他在哪里把二十几万颗H100/H200组成一个“关连”的大集群。现在他在作念Colossus Two，可能是50万颗GPU、相配于几百万H100的“等效”关连集群。

　　黄仁勋：如果他先于通盘东谈主作念到1GW，我不讶异。

　　Brad Gerstner：既能作念软件与模子，又懂如何打造这些集群的“建造者”有什么上风？

　　黄仁勋：这些AI超等策划机极其复杂。技艺复杂，采购复杂（融资），拿地、拿电力与厂房复杂，竖立复杂、点亮复杂。这就怕是东谈主类史上最复杂的系统工程之一。Elon的上风在于：在他脑子里，这些系统是一体协同的，通盘彼此依赖关系都在他一个东谈主脑中，包括融资。是的，而且……

　　Brad Gerstner：他我方等于个“大GPT”、一台“大超算”。

　　黄仁勋：对，终极“GPU”。他有很强的紧迫感，他相配想把它建出来。当“意志”与“智力”相遇时，不可想议的事会发生。

　　六、主权AI：AI正在成为每个国度的基础智力

　　Brad Gerstner：你深度参与的另一块是主权AI……回看30年前，你省略难以遐想如今你每每进出白宫。总统说你与英伟达对好意思国国度安全至关重要。濒临这些，先给我个布景——若不是列国把这件事视为“生命攸关”，至少不亚于咱们在1940年代看待“核”，你也不会出现在那些场合。如今如果莫得一个由政府出资的“曼哈顿策划”，那它也由英伟达、OpenAI、Meta、Google来出资。

　　黄仁勋：莫得东谈主需要原枪弹，但东谈主东谈主都需要AI。这等于巨大的不同。AI是当代软件。这是我一启动就说的：从通用策划到加速策划，从东谈主写代码到AI写代码，这个根基不可忘，咱们仍是重塑了策划。它需要被普及，这等于通盘国度都意志到必须进入AI世界的原因，因为每个国度都必须在策划中保持当代化。不会有东谈主说：你知谈吗，我昨天还用策划机，未来我就靠木棍和火种了。是以每个东谈主都得络续上前，只是策划被当代化了资料。

　　第二，为了参与AI，你必须把我方的历史、文化、价值不雅写进AI。跟着AI越来越聪惠，中枢AI学这些的速率很快，无用从零启动。是以我认为每个国度都需要一定的主权智力。我建议人人都用OpenAI、用Gemini、用Grok、用Anthropic……用各种开放模子。但他们也应该干预资源去学习如何“构建”AI，这不仅是为了话语模子，亦然为了工业模子、制造模子、国度安全模子。他们要培养一整套“我方的智能”。因此，每个国度都应具备主权智力。

　　Brad Gerstner：这是否亦然你在全球听到与看到的？

　　黄仁勋：是的。他们都会成为OpenAI、Anthropic、Grok、Gemini的客户，但同期也需要竖立我方的基础智力。这等于英伟达在作念的大想法——咱们在构建“基础智力”。就像每个国度需要动力基础智力、通讯与互联网基础智力，现在每个国度都需要AI基础智力。

　

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