黃仁勳2小時反駁「AI泡沫帝國」論！英偉達將成全球首家十萬億市值公司

新浪科技

2025/10/02

出品 / 新智元（ID:AI_era）作者 / 艾倫黃仁勳接受了Bg2 Pod的專訪，與Bill Gurley和Brad Gerstner進行了剪輯後仍達近2小時的對談。本次對談信息密度格外高，黃仁勳集中表達了對英偉達近期包括對OpenAI的千億美元投資、投資英特爾等一系列大動作的原因，對英偉達的產業角色的定位，對AI產業的發展前的前瞻，以及AI對世界經濟格局的徹底重構。觀衆也在視頻評論區對本次...

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Gerstner進行了剪輯後仍達近2小時的對談。本次對談信息密度格外高，黃仁勳集中表達了對英偉達近期包括對OpenAI的千億美元投資、投資英特爾等一系列大動作的原因，對英偉達的產業角色的定位，對AI產業的發展前的前瞻，以及AI對世界經濟格局的徹底重構。觀眾也在視頻評論區對本次訪談給予了高度評價，極盡溢美之詞。因採訪視頻信息含量實在巨大，本文僅能以對讀者友好的總結性文字，對黃仁勳的重要觀點進行帶有我們的有限理解的概述，從而在有限的篇幅中為讀者儘可能多地提供重要信息。強烈推薦AI股投資者、AI從業者、對AI影響感興趣的有條件的讀者等，抽時間認真看完完整採訪，定會收穫滿滿，也能更好地理解本文。OpenAI不只是客户，更是共建者在黃仁勳眼裏，OpenAI並不只是下單採購的「客户」，更像是一個共同打造下一代AI工廠的「搭建者」。他直言：「我認為，OpenAI極可能成為下一家萬億美元級的超大規模科技公司。」而主持人後面更是大膽預言，英偉達很可能將成為第一家市值10萬億美元的公司。黃仁勳不只是預測，更是押注，向OpenAI提出了一份最高可達1000億美元的投資意向。這些錢不是給OpenAI拿去買GPU的，而是拿來建工廠的。這個超級工廠，是一套能耗至少10吉瓦的AI數據中心，需要10台左右大型核電機組供電。該AI數據中心將擁有400–500萬塊GPU。這個GPU數量有多大？大概接近英偉達整個2025年的出貨計劃。而這批機器，英偉達不僅參與提供，還參與設計、調試、優化和部署。從芯片、驅動到工廠級電力和網絡系統，OpenAI這套新工廠從出生起就是「英偉達式」的。AI在經濟中的角色是實打實的有些人把AI看作一個工具。黃仁勳的理解更進一步，他説，AI不只是回答問題，而是「在想辦法幫整個社會擴容腦力」。他提了一個很有意思的比例：世界上有55%到65%的GDP，來自人類的腦力勞動。假如這些崗位都能在AI輔助下翻倍、甚至三倍產出，那會是一場什麼規模的增長？但要讓AI成為人類的「第二大腦」，就必須有一套基礎設施來供電。這些AI不是裝好就能用的，它們是「實時思考的系統」。每一次你問它一個問題，它都要經歷一輪檢索、推理、判斷和生成的過程。背後需要的算力，遠超傳統軟件的執行邏輯。所以支撐未來這部分「智力產能」的，是一座座全年在線的AI工廠。推理背後潛藏着巨大的算力需求在傳統印象中，「訓練」才是大模型的重活，推理只是用。但在黃仁勳的模型裏，推理也已經變成了一種「輕量級、實時的訓練」。他把AI的發展拆成了三段曲線——預訓練、後訓練、推理。預訓練像是讀書，後訓練像是學會怎麼回答人類偏好的問題，而推理這一環，AI不再是給一個輸入就立刻丟出答案，而是「先想想再説」。它會先檢索，再調用內部邏輯，還可能臨時使用工具，甚至調用別的模型來輔助判斷。這些都發生在你等它「回答」那一兩秒鐘裏。黃仁勳在採訪中説：「想得越久，答案就越好。」這句話闡述的稀鬆平常的事實，背後藴藏着潛在的巨大算力需求。想得久，就意味着中間跑的GPU更多、調用的資源更復雜、生成的路徑也更長。所以推理的「量級」，已經不是過去那種一次性回答，而是逐步演進的動態生成，這背後消耗的，是真正的算力。芯片打得贏，不能靠價格戰外界經常拿芯片價格説事。黃仁勳乾脆就給了個假設：對手把芯片做得再便宜，哪怕白送，客户真的敢上車嗎？他的反問是：「如果你每瓦電只能換回我們十分之一的結果，就算免費，也是虧。」説到底，數據中心的天花板不在預算，而在電錶。客户拿到的是一個確定的功率配額，比如2GW。他們最關心的問題，其實是這2GW能產出多少有用的token，而不是芯片的零售價。這也是英偉達的長期護城河——不是靠賣芯片便宜，而是讓整套系統在同樣的能耗下，跑出更多、更快、更可靠的結果。這不只是硬件能力的問題，還關乎整個軟硬件系統是否緊密配合、調校成熟。每年上新，是英偉達必要的生存節奏在芯片行業，每年推一套新架構，是件高風險的事。別人三五年一版，你一年一個，誰看着都心驚。但在英偉達內部，這是剛需。因為token生成的速度在飆升，不是線性，而是指數級地翻。如果你想讓token變便宜，就得不斷提升「每瓦的輸出密度」。而這不只是換一塊芯片那麼簡單，英偉達改的是一整套系統——從GPU、CPU到互聯、交換芯片，再到上層的軟件、編譯器和庫，全線升級。黃仁勳有一個詞形容這套打法：「極致協同設計」。年年升級聽起來累，但對英偉達來説，這更像是在一條加速的高速路上「踩穩油門」。英偉達無懼自研潮芯片應用平台才是長期戰場很多大公司開始搞自研AI芯片，谷歌有TPU，OpenAI和博通也在聯合做。外界難免開始猜：英偉達是不是要被「去依賴」了？黃仁勳並不慌。他不是否定專用芯片的價值，而是清楚地指出分工在哪。對穩定、高頻、變化小的負載，ASIC當然值得。但今天的AI生態，每個季度算法都在變。模型結構、注意力機制、算子優化、訓練策略——沒有哪個是定死的。而在這種快變的環境下，通用平台才是最有韌性的那個角色。CUDA能讓開發者一周內試完五種方法，這才是工程速度。英偉達也沒等着對抗，而是把系統開放出來，變成「AI工廠平台」。CPX專用芯片上線了，支持視頻生成和上下文處理；系統級編排工具Dynamo也開源了；還和英特爾做了NV Fusion，讓對方的芯片也能接進來。這種可插拔的系統生態，就是英偉達應對自研潮的真正底氣。英偉達在塑造AI經濟的體系The Information形容英偉達像「AI世界的政府」，黃仁勳可能比這還多幹了一點。他不僅投資、還兜底，還租客户的芯片回來用。他在做的，是給整條AI產業鏈裝上信用背書。你很難説這些錢是單純砸出去的。CoreWeave是最典型的例子：原本是搞加密的，轉型AI雲後，英偉達成了它的第二大客户（僅次於微軟），投了1億美元，還簽了13億美元的GPU租回合同，然後這家公司兩年內營收從2500萬飆到近20億。類似的安排還發生在Lambda等其他新雲玩家身上。英偉達一邊做股東，一邊做客户，一邊幫它們找孖展、上設備、推上市。很多時候，他們籤的那筆單子就是讓銀行願意放錢的敲門磚。這不是「做生意」那種投資，而是「鑄幣」式的參與方式。在AI產業要加速擴建數據中心、訓練模型、拉滿算力的階段，沒有信用就沒有增長，英偉達現在就是在給這個系統「擔保」。主權AI將成為數據時代的新共識黃仁勳説：「沒人需要原子彈，但每個人都需要AI。」所有國家都開始意識到，AI系統不只是生產力工具，它會承載語言、文化、法律、意識形態等更深層的表達方式。你不能把自己在法律、教育、媒體、醫療系統中的關鍵判斷外包出去。不能讓一個API在你做決策時變成「唯一信源」。所以，各國正在認真考慮「主權AI」，要建自己能控的模型和基礎設施。他建議得也不復雜：你可以繼續用OpenAI、Gemini這些優秀模型，但你必須要有一支自己的隊伍，也得建自己的算力工廠。像交通、通信、電網一樣，AI系統也應該成為國家的基礎設施之一。談中國時，他比誰都冷靜黃仁勳談到中國時沒有政治情緒，只有工程師式的清醒。他説，中國節奏快、製造強、工程師多，競爭的現實就在這。他還提醒，美國不能因為戰略顧慮就主動放棄中國市場，那等於是自己把舞台讓出去。在他看來，英偉達在中國要合法、合規地做生意，也要在出口規則之內最大化自身的技術影響力。他説英偉達的財務指引裏沒有計算中國市場，這是「基於現實的安排」，但中國依然是「戰略重要」的。你可以看出，他在小心保持一個高難度的平衡：承認競爭、保持開放、控制風險、不過度激進。什麼才叫美國夢？人才政策是最硬的競爭力在這場訪談裏，有一個瞬間最像他本人——他説自己小時候是刷盤子、擦廁所長大的，那是他家唯一能負擔的移民方式。靠着一步步上來，他才成了英偉達的CEO。所以，當他聽到美國計劃把H-1B簽證價格漲到10萬美元一份時，他沒有直接批評，只説「這也許是個起點」，但不能讓它變成「終點」。他想看到的，是一套更聰明、更公平的制度，讓全球最聰明的人願意留下來，也能留下來。他甚至建議給STEM畢業生直接發綠卡——別讓人才被卡在文書和配額裏。他的邏輯很清楚：美國不是靠資源贏的，是靠人才。只要這個國家還是全球最好的大腦聚集地，那它就很難輸。工作會變，但不是全都要消失AI到底會不會讓人失業，是很多人心裏的隱憂。黃仁勳的回答很冷靜，但也很實在。他説，確實有些崗位會被取代，比如那些完全重複、幾乎不需要判斷力的任務。但從他在英偉達的經驗看，每當AI讓某個團隊效率提升，他們不是裁人，而是接更多項目、做更多探索，反而需要更多人。他説，「我們工程師的數量在增加，因為我們現在能做的事情更多了。」他的核心邏輯是：AI不是讓人「被動閒下來」，而是讓那些原本做不到的事變得可做，把「人能想但做不了」的那部分擴出來。所以工作結構確實會變，但變出來的是新的工種，而不是空白。到了2030年，AI會離你有多近？黃仁勳對未來的想象不是空泛口號，而是有畫面、有路線、有底層邏輯的。他説，每個人都可能會有一個「自己的AI」，它住在雲裏，和你一起生活、工作、記錄你的習慣、輔助你的判斷，像一個不睡覺的助手、伴侶甚至護衞。這將成為你真正意義上的數字分身。你在開會時它能替你記筆記，你看病時它能提前提示身體異樣，它甚至可能幫你安排好生活節奏、主動幫你決策「什麼是對你好的」。另外，AI也會開始有「身體」。它會變成小機器人，能識別表情、聽懂語氣、記得你上次説的話、幫你開門或接電話。聽起來像科幻？他很認真地説，英偉達正在做的事情，就是給這些AI「造身體」「裝神經」「通電源」。別猜曲線能走多高，先上車在訪談的結尾，黃仁勳説了一句很不像CEO的話，但像極了他這個人：「別等了，先上車。」他並不是在鼓吹你盲目追隨AI風口，而是想表達，當你面對指數級增長的局面時，你不可能僅靠預測就能輕易站在發展潮流的正確方向。你能做的，是先參與進去，然後邊學邊幹，再慢慢找對方向。他強調，不是預測最準的人吃到紅利，而是參與最早、投入最深的那羣人，把空間先打開了。這一套邏輯貫穿他對AI的理解，對芯片節奏的安排，對客户關係的構建，甚至對整個經濟系統的判斷。對英偉達來説，這是一次在多個維度同步拉升的變軌——從賣芯片，到賣系統，再到做「AI經濟的建設銀行」。對行業來説，這份訪談是一次把AI熱潮拆解成基礎設施、人才流動、能源調度、供應鏈協同的全景圖。而對所有想在這個時代乾點什麼的人來説，黃仁勳已經把圖紙攤開了。你要不要動手，取決於你敢不敢相信未來這輛車，真的已經啓動了。精彩視頻點擊觀看","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"}}}