黄仁勋2小时反驳“AI泡沫帝国”论！英伟达将成全球首家十万亿市值公司

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10/02

出品 / 新智元（ID:AI_era）作者 / 艾伦黄仁勋接受了Bg2 Pod的专访，与Bill Gurley和Brad Gerstner进行了剪辑后仍达近2小时的对谈。本次对谈信息密度格外高，黄仁勋集中表达了对英伟达近期包括对OpenAI的千亿美元投资、投资英特尔等一系列大动作的原因，对英伟达的产业角色的定位，对AI产业的发展前的前瞻，以及AI对世界经济格局的彻底重构。观众也在视频评论区对本次...

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Gerstner进行了剪辑后仍达近2小时的对谈。本次对谈信息密度格外高，黄仁勋集中表达了对英伟达近期包括对OpenAI的千亿美元投资、投资英特尔等一系列大动作的原因，对英伟达的产业角色的定位，对AI产业的发展前的前瞻，以及AI对世界经济格局的彻底重构。观众也在视频评论区对本次访谈给予了高度评价，极尽溢美之词。因采访视频信息含量实在巨大，本文仅能以对读者友好的总结性文字，对黄仁勋的重要观点进行带有我们的有限理解的概述，从而在有限的篇幅中为读者尽可能多地提供重要信息。强烈推荐AI股投资者、AI从业者、对AI影响感兴趣的有条件的读者等，抽时间认真看完完整采访，定会收获满满，也能更好地理解本文。OpenAI不只是客户，更是共建者在黄仁勋眼里，OpenAI并不只是下单采购的“客户”，更像是一个共同打造下一代AI工厂的“搭建者”。他直言：“我认为，OpenAI极可能成为下一家万亿美元级的超大规模科技公司。”而主持人后面更是大胆预言，英伟达很可能将成为第一家市值10万亿美元的公司。黄仁勋不只是预测，更是押注，向OpenAI提出了一份最高可达1000亿美元的投资意向。这些钱不是给OpenAI拿去买GPU的，而是拿来建工厂的。这个超级工厂，是一套能耗至少10吉瓦的AI数据中心，需要10台左右大型核电机组供电。该AI数据中心将拥有400–500万块GPU。这个GPU数量有多大？大概接近英伟达整个2025年的出货计划。而这批机器，英伟达不仅参与提供，还参与设计、调试、优化和部署。从芯片、驱动到工厂级电力和网络系统，OpenAI这套新工厂从出生起就是“英伟达式”的。AI在经济中的角色是实打实的有些人把AI看作一个工具。黄仁勋的理解更进一步，他说，AI不只是回答问题，而是“在想办法帮整个社会扩容脑力”。他提了一个很有意思的比例：世界上有55%到65%的GDP，来自人类的脑力劳动。假如这些岗位都能在AI辅助下翻倍、甚至三倍产出，那会是一场什么规模的增长？但要让AI成为人类的“第二大脑”，就必须有一套基础设施来供电。这些AI不是装好就能用的，它们是“实时思考的系统”。每一次你问它一个问题，它都要经历一轮检索、推理、判断和生成的过程。背后需要的算力，远超传统软件的执行逻辑。所以支撑未来这部分“智力产能”的，是一座座全年在线的AI工厂。推理背后潜藏着巨大的算力需求在传统印象中，“训练”才是大模型的重活，推理只是用。但在黄仁勋的模型里，推理也已经变成了一种“轻量级、实时的训练”。他把AI的发展拆成了三段曲线——预训练、后训练、推理。预训练像是读书，后训练像是学会怎么回答人类偏好的问题，而推理这一环，AI不再是给一个输入就立刻丢出答案，而是“先想想再说”。它会先检索，再调用内部逻辑，还可能临时使用工具，甚至调用别的模型来辅助判断。这些都发生在你等它“回答”那一两秒钟里。黄仁勋在采访中说：“想得越久，答案就越好。”这句话阐述的稀松平常的事实，背后蕴藏着潜在的巨大算力需求。想得久，就意味着中间跑的GPU更多、调用的资源更复杂、生成的路径也更长。所以推理的“量级”，已经不是过去那种一次性回答，而是逐步演进的动态生成，这背后消耗的，是真正的算力。芯片打得赢，不能靠价格战外界经常拿芯片价格说事。黄仁勋干脆就给了个假设：对手把芯片做得再便宜，哪怕白送，客户真的敢上车吗？他的反问是：“如果你每瓦电只能换回我们十分之一的结果，就算免费，也是亏。”说到底，数据中心的天花板不在预算，而在电表。客户拿到的是一个确定的功率配额，比如2GW。他们最关心的问题，其实是这2GW能产出多少有用的token，而不是芯片的零售价。这也是英伟达的长期护城河——不是靠卖芯片便宜，而是让整套系统在同样的能耗下，跑出更多、更快、更可靠的结果。这不只是硬件能力的问题，还关乎整个软硬件系统是否紧密配合、调校成熟。每年上新，是英伟达必要的生存节奏在芯片行业，每年推一套新架构，是件高风险的事。别人三五年一版，你一年一个，谁看着都心惊。但在英伟达内部，这是刚需。因为token生成的速度在飙升，不是线性，而是指数级地翻。如果你想让token变便宜，就得不断提升“每瓦的输出密度”。而这不只是换一块芯片那么简单，英伟达改的是一整套系统——从GPU、CPU到互联、交换芯片，再到上层的软件、编译器和库，全线升级。黄仁勋有一个词形容这套打法：“极致协同设计”。年年升级听起来累，但对英伟达来说，这更像是在一条加速的高速路上“踩稳油门”。英伟达无惧自研潮芯片应用平台才是长期战场很多大公司开始搞自研AI芯片，谷歌有TPU，OpenAI和博通也在联合做。外界难免开始猜：英伟达是不是要被“去依赖”了？黄仁勋并不慌。他不是否定专用芯片的价值，而是清楚地指出分工在哪。对稳定、高频、变化小的负载，ASIC当然值得。但今天的AI生态，每个季度算法都在变。模型结构、注意力机制、算子优化、训练策略——没有哪个是定死的。而在这种快变的环境下，通用平台才是最有韧性的那个角色。CUDA能让开发者一周内试完五种方法，这才是工程速度。英伟达也没等着对抗，而是把系统开放出来，变成“AI工厂平台”。CPX专用芯片上线了，支持视频生成和上下文处理；系统级编排工具Dynamo也开源了；还和英特尔做了NV Fusion，让对方的芯片也能接进来。这种可插拔的系统生态，就是英伟达应对自研潮的真正底气。英伟达在塑造AI经济的体系The Information形容英伟达像“AI世界的政府”，黄仁勋可能比这还多干了一点。他不仅投资、还兜底，还租客户的芯片回来用。他在做的，是给整条AI产业链装上信用背书。你很难说这些钱是单纯砸出去的。CoreWeave是最典型的例子：原本是搞加密的，转型AI云后，英伟达成了它的第二大客户（仅次于微软），投了1亿美元，还签了13亿美元的GPU租回合同，然后这家公司两年内营收从2500万飙到近20亿。类似的安排还发生在Lambda等其他新云玩家身上。英伟达一边做股东，一边做客户，一边帮它们找融资、上设备、推上市。很多时候，他们签的那笔单子就是让银行愿意放钱的敲门砖。这不是“做生意”那种投资，而是“铸币”式的参与方式。在AI产业要加速扩建数据中心、训练模型、拉满算力的阶段，没有信用就没有增长，英伟达现在就是在给这个系统“担保”。主权AI将成为数据时代的新共识黄仁勋说：“没人需要原子弹，但每个人都需要AI。”所有国家都开始意识到，AI系统不只是生产力工具，它会承载语言、文化、法律、意识形态等更深层的表达方式。你不能把自己在法律、教育、媒体、医疗系统中的关键判断外包出去。不能让一个API在你做决策时变成“唯一信源”。所以，各国正在认真考虑“主权AI”，要建自己能控的模型和基础设施。他建议得也不复杂：你可以继续用OpenAI、Gemini这些优秀模型，但你必须要有一支自己的队伍，也得建自己的算力工厂。像交通、通信、电网一样，AI系统也应该成为国家的基础设施之一。谈中国时，他比谁都冷静黄仁勋谈到中国时没有政治情绪，只有工程师式的清醒。他说，中国节奏快、制造强、工程师多，竞争的现实就在这。他还提醒，美国不能因为战略顾虑就主动放弃中国市场，那等于是自己把舞台让出去。在他看来，英伟达在中国要合法、合规地做生意，也要在出口规则之内最大化自身的技术影响力。他说英伟达的财务指引里没有计算中国市场，这是“基于现实的安排”，但中国依然是“战略重要”的。你可以看出，他在小心保持一个高难度的平衡：承认竞争、保持开放、控制风险、不过度激进。什么才叫美国梦？人才政策是最硬的竞争力在这场访谈里，有一个瞬间最像他本人——他说自己小时候是刷盘子、擦厕所长大的，那是他家唯一能负担的移民方式。靠着一步步上来，他才成了英伟达的CEO。所以，当他听到美国计划把H-1B签证价格涨到10万美元一份时，他没有直接批评，只说“这也许是个起点”，但不能让它变成“终点”。他想看到的，是一套更聪明、更公平的制度，让全球最聪明的人愿意留下来，也能留下来。他甚至建议给STEM毕业生直接发绿卡——别让人才被卡在文书和配额里。他的逻辑很清楚：美国不是靠资源赢的，是靠人才。只要这个国家还是全球最好的大脑聚集地，那它就很难输。工作会变，但不是全都要消失AI到底会不会让人失业，是很多人心里的隐忧。黄仁勋的回答很冷静，但也很实在。他说，确实有些岗位会被取代，比如那些完全重复、几乎不需要判断力的任务。但从他在英伟达的经验看，每当AI让某个团队效率提升，他们不是裁人，而是接更多项目、做更多探索，反而需要更多人。他说，“我们工程师的数量在增加，因为我们现在能做的事情更多了。”他的核心逻辑是：AI不是让人“被动闲下来”，而是让那些原本做不到的事变得可做，把“人能想但做不了”的那部分扩出来。所以工作结构确实会变，但变出来的是新的工种，而不是空白。到了2030年，AI会离你有多近？黄仁勋对未来的想象不是空泛口号，而是有画面、有路线、有底层逻辑的。他说，每个人都可能会有一个“自己的AI”，它住在云里，和你一起生活、工作、记录你的习惯、辅助你的判断，像一个不睡觉的助手、伴侣甚至护卫。这将成为你真正意义上的数字分身。你在开会时它能替你记笔记，你看病时它能提前提示身体异样，它甚至可能帮你安排好生活节奏、主动帮你决策“什么是对你好的”。另外，AI也会开始有“身体”。它会变成小机器人，能识别表情、听懂语气、记得你上次说的话、帮你开门或接电话。听起来像科幻？他很认真地说，英伟达正在做的事情，就是给这些AI“造身体”“装神经”“通电源”。别猜曲线能走多高，先上车在访谈的结尾，黄仁勋说了一句很不像CEO的话，但像极了他这个人：“别等了，先上车。”他并不是在鼓吹你盲目追随AI风口，而是想表达，当你面对指数级增长的局面时，你不可能仅靠预测就能轻易站在发展潮流的正确方向。你能做的，是先参与进去，然后边学边干，再慢慢找对方向。他强调，不是预测最准的人吃到红利，而是参与最早、投入最深的那群人，把空间先打开了。这一套逻辑贯穿他对AI的理解，对芯片节奏的安排，对客户关系的构建，甚至对整个经济系统的判断。对英伟达来说，这是一次在多个维度同步拉升的变轨——从卖芯片，到卖系统，再到做“AI经济的建设银行”。对行业来说，这份访谈是一次把AI热潮拆解成基础设施、人才流动、能源调度、供应链协同的全景图。而对所有想在这个时代干点什么的人来说，黄仁勋已经把图纸摊开了。你要不要动手，取决于你敢不敢相信未来这辆车，真的已经启动了。精彩视频点击观看","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"2","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":0,"need_auth":false,"code":"91000000","status":"200"}}}