開(kāi)啟新征程

文｜動(dòng)點(diǎn)科技

作者｜李鵬輝

再過(guò)一年，AI能夠帶來(lái)怎樣的震撼？在黃仁勛看來(lái)，它可以精確到一個(gè)數(shù)字之上。

今年度的英偉達(dá)春晚GTC 2026上，黃仁勛為外界展示了這家芯片巨頭對(duì)于AI下半場(chǎng)的思考與規(guī)劃。他在演講中提到，到2027年，英偉達(dá)已經(jīng)看到了至少1萬(wàn)億美元的需求（基于25、26、27年三年的需求預(yù)判總和）。而他也進(jìn)一步指出，“我也相信，未來(lái)的實(shí)際計(jì)算需求會(huì)遠(yuǎn)高于這個(gè)數(shù)字。”

但就在一年前的GTC上，這個(gè)判斷還是“到2026年，看到了Blackwell與Vera Rubin的5000億美元（25年+26年的需求總和）的高信心需求和采購(gòu)訂單”。僅一年時(shí)間，黃仁勛對(duì)市場(chǎng)需求的預(yù)判有了顯著增長(zhǎng)。這場(chǎng)近3小時(shí)演講的核心，則正是他的底氣所在。

萬(wàn)億需求，從何而來(lái)

黃仁勛對(duì)1萬(wàn)億美元AI計(jì)算需求的判斷，建立在他對(duì)這一輪AI變化的理解，以及英偉達(dá)過(guò)去20年積累的底層能力之上。

在演講中，他將過(guò)去兩年AI的發(fā)展拆解為三個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)：ChatGPT開(kāi)啟了生成式AI時(shí)代，讓AI從感知理解走向了內(nèi)容生成；o3系列推理模型的爆發(fā)，讓AI實(shí)現(xiàn)了反思、規(guī)劃與問(wèn)題拆解，讓生成式AI有了事實(shí)grounding；而像Claude Code這樣的產(chǎn)品，則讓AI進(jìn)一步從“回答問(wèn)題”走向“執(zhí)行任務(wù)、完成實(shí)際工作”。

在他看來(lái)，這三個(gè)節(jié)點(diǎn)直接改變了AI計(jì)算的核心需求。

黃仁勛在演講中提到，推理階段的計(jì)算需求大約增長(zhǎng)了1萬(wàn)倍，而AI的使用量又增長(zhǎng)了100倍，因此他相信，過(guò)去兩年全球AI計(jì)算需求整體增長(zhǎng)了100萬(wàn)倍。在他看來(lái)，AI的發(fā)展早已越過(guò)了以訓(xùn)練為核心的階段，重心已經(jīng)大步走向了推理應(yīng)用。

相應(yīng)的，企業(yè)對(duì)AI基礎(chǔ)設(shè)施的核心訴求也在隨之改變。在黃仁勛的說(shuō)法里，數(shù)據(jù)中心已經(jīng)越來(lái)越像一座“token工廠”。在固定電力約束下，企業(yè)真正要盯住的，是單位功耗下能產(chǎn)出多少token，以及每個(gè)token的成本還能壓到多低。

這也是黃仁勛為什么會(huì)把需求看到1萬(wàn)億美元的關(guān)鍵原因之一：當(dāng)AI全面進(jìn)入推理驅(qū)動(dòng)的落地階段，從大模型廠商、云服務(wù)商，到各個(gè)行業(yè)的實(shí)體企業(yè)，都需要大規(guī)模的AI算力基礎(chǔ)設(shè)施，來(lái)支撐token生產(chǎn)的核心需求。而在黃仁勛的判斷里，這個(gè)需求的爆發(fā)才剛剛開(kāi)始。

另一個(gè)底層支撐，是走過(guò)20年周期的CUDA生態(tài)。演講開(kāi)篇，黃仁勛用了大量篇幅致敬CUDA發(fā)布20周年，在他的邏輯里，CUDA是英偉達(dá)能承接萬(wàn)億級(jí)需求的核心護(hù)城河。20年間，CUDA架構(gòu)已經(jīng)在全球積累了數(shù)億級(jí)的GPU安裝基數(shù)，形成了“安裝基數(shù)吸引開(kāi)發(fā)者——開(kāi)發(fā)者創(chuàng)造算法突破——催生新市場(chǎng)——進(jìn)一步擴(kuò)大安裝基數(shù)”的正向飛輪。

體現(xiàn)到現(xiàn)實(shí)層面，黃仁勛指出，6年前發(fā)布的Ampere架構(gòu)，如今在云端的租賃價(jià)格仍在上漲。這背后的核心原因正是CUDA生態(tài)的持續(xù)軟件優(yōu)化，讓老架構(gòu)的算力價(jià)值不斷增值，大幅延長(zhǎng)了基礎(chǔ)設(shè)施的使用壽命。對(duì)客戶而言，這意味著投入的算力資產(chǎn)能持續(xù)產(chǎn)生價(jià)值，而這也是企業(yè)愿意大規(guī)模采購(gòu)英偉達(dá)基礎(chǔ)設(shè)施的核心前提。

對(duì)于未來(lái)，英偉達(dá)這樣定義

圍繞推理時(shí)代不斷增長(zhǎng)的token需求，英偉達(dá)這次在GTC上拿出的重點(diǎn)，已經(jīng)不只是單一芯片。

正如演講所展示的那樣，這一輪布局的核心，是Vera Rubin平臺(tái)。按英偉達(dá)官方的說(shuō)法，這是一套由七顆芯片、五大機(jī)架級(jí)系統(tǒng)組成的AI超級(jí)計(jì)算機(jī)，面向Agentic AI的全生命周期而設(shè)計(jì)，涵蓋計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)與安全等多個(gè)層面。英偉達(dá)給出的關(guān)鍵指標(biāo)，是其最高可實(shí)現(xiàn)10倍的推理吞吐/每瓦提升，并把每token成本壓到原來(lái)的十分之一。

Vera Rubin平臺(tái)。圖源：英偉達(dá)

但這套平臺(tái)的核心價(jià)值，遠(yuǎn)不止算力本身。

圍繞Agentic AI在推理階段對(duì)CPU環(huán)境、存儲(chǔ)訪問(wèn)、網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)展和系統(tǒng)調(diào)度的要求，英偉達(dá)同時(shí)推出了Vera CPU Rack、基于BlueField-4的存儲(chǔ)與數(shù)據(jù)處理層，以及以Spectrum-X和Quantum-X800為代表的互聯(lián)方案。它想解決的問(wèn)題很明確：隨著模型變大、上下文變長(zhǎng)、KV緩存和企業(yè)數(shù)據(jù)調(diào)用越來(lái)越頻繁，AI工廠需要被重新設(shè)計(jì)，存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)和CPU都不能再只是GPU的附屬配角。

此外，針對(duì)推理行業(yè)長(zhǎng)期存在的“高吞吐與低延遲難以兼顧”的問(wèn)題，英偉達(dá)也希望通過(guò)Vera Rubin和Groq 3 LPX Rack相結(jié)合的方式解決。

黃仁勛把推理拆成兩個(gè)環(huán)節(jié)：prefill預(yù)填充與注意力計(jì)算，需要高并行、高算力的通用計(jì)算能力；而token解碼生成，則更依賴低延遲與高并發(fā)能力。英偉達(dá)給出的思路，是把這兩類負(fù)載交給不同特性的計(jì)算單元分別處理，再通過(guò)低延遲互聯(lián)把它們接起來(lái)。作為結(jié)果，官方表示，Vera Rubin與Groq 3 LPX的組合可帶來(lái)35倍的吞吐/每兆瓦提升。

圖源：英偉達(dá)

最后，面向更廣闊的企業(yè)級(jí)市場(chǎng)，英偉達(dá)也拿出了更完整的軟件和模型層組合。圍繞企業(yè)結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理，英偉達(dá)繼續(xù)推進(jìn)QDF和QVS；圍繞OpenClaw，推出了NemoClaw，把安全、隱私和企業(yè)級(jí)可用性補(bǔ)進(jìn)這套智能體框架；同時(shí)，Vera Rubin平臺(tái)也和更大范圍的Nemotron、自動(dòng)駕駛、機(jī)器人與生物醫(yī)療模型體系一起，構(gòu)成了英偉達(dá)這次想交出的“從推理到底層應(yīng)用”的完整答案。

芯片、平臺(tái)、生態(tài)

在黃仁勛的邏輯里，1萬(wàn)億美元的AI計(jì)算需求，不是靠英偉達(dá)一家就能承接的，而最終的市場(chǎng)規(guī)模，也遠(yuǎn)不止1萬(wàn)億美元。

他在演講中強(qiáng)調(diào)，英偉達(dá)的核心戰(zhàn)略，在于“垂直整合，水平開(kāi)放”。

所謂垂直整合，是英偉達(dá)打通了從芯片、系統(tǒng)架構(gòu)、算法庫(kù)、基礎(chǔ)模型到場(chǎng)景落地的全鏈條；而水平開(kāi)放，是英偉達(dá)將所有打磨好的技術(shù)能力，全部開(kāi)放給全行業(yè)的合作伙伴，讓不同領(lǐng)域的企業(yè)都能基于英偉達(dá)的平臺(tái)，低成本落地AI業(yè)務(wù)，而非打造封閉的自有生態(tài)。也正是這套戰(zhàn)略，讓英偉達(dá)的生態(tài)覆蓋了AI產(chǎn)業(yè)的全鏈條。

放到更具體的行業(yè)里看，這套邏輯也已經(jīng)開(kāi)始顯現(xiàn)。演講提到，本次GTC參會(huì)人數(shù)最多的行業(yè)是金融服務(wù)。這意味著，金融機(jī)構(gòu)已經(jīng)成為這一輪AI落地中最活躍的參與者之一，算法交易等場(chǎng)景也正在從傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)繼續(xù)走向大模型。

此外，醫(yī)療行業(yè)同樣被黃仁勛放到了重點(diǎn)位置。按他的說(shuō)法，AI Biology、藥物研發(fā)、診斷支持等方向都已經(jīng)開(kāi)始進(jìn)入這一輪變化。而在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，也已經(jīng)有比亞迪、現(xiàn)代、日產(chǎn)、吉利四大車(chē)企新加入英偉達(dá)的robotaxi就緒平臺(tái)，疊加此前的奔馳、豐田、通用等合作伙伴，每年覆蓋的新車(chē)規(guī)模達(dá)到1800萬(wàn)輛。在機(jī)器人領(lǐng)域，英偉達(dá)則推出了從仿真、訓(xùn)練到落地的全棧工具鏈——據(jù)悉，本次GTC現(xiàn)場(chǎng)有110款機(jī)器人搭載了英偉達(dá)的相關(guān)技術(shù)。

開(kāi)發(fā)者、初創(chuàng)公司與英偉達(dá)生態(tài)的下一站

當(dāng)然，不可忽視的是，整個(gè)英偉達(dá)生態(tài)的核心生命力，也來(lái)自開(kāi)發(fā)者與AI初創(chuàng)公司。

黃仁勛在演講中提到，過(guò)去一年全球AI創(chuàng)業(yè)領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)投資達(dá)到1500億美元。對(duì)英偉達(dá)來(lái)說(shuō)，這些初創(chuàng)公司也是這輪生態(tài)擴(kuò)張里最活躍的一部分力量。

英偉達(dá)通過(guò)開(kāi)源模型、開(kāi)放算法庫(kù)、提供算力支持，降低了初創(chuàng)公司的AI開(kāi)發(fā)門(mén)檻，而這些初創(chuàng)公司的成長(zhǎng)與場(chǎng)景創(chuàng)新，又會(huì)持續(xù)放大全球AI計(jì)算的整體需求，成為英偉達(dá)未來(lái)增長(zhǎng)的長(zhǎng)期動(dòng)力。為此，英偉達(dá)還啟動(dòng)了Nemotron聯(lián)盟，聯(lián)合多家頂尖AI初創(chuàng)企業(yè)，共同研發(fā)下一代基礎(chǔ)大模型，持續(xù)完善開(kāi)發(fā)者生態(tài)。

圖源：英偉達(dá)

至此，不難發(fā)現(xiàn)正是這些遍布全行業(yè)的合作伙伴、開(kāi)發(fā)者與初創(chuàng)公司，共同構(gòu)成了英偉達(dá)萬(wàn)億級(jí)需求的基本盤(pán)。明年的GTC上，我們或許會(huì)看到這位皮衣教主為我們帶來(lái)更為驚嘆的數(shù)字，但無(wú)論是5000億美元還是1萬(wàn)億美元甚至更高，對(duì)英偉達(dá)來(lái)說(shuō)，每一年，都會(huì)是新階段的開(kāi)始。而它的腳步，從未止步于此。

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