黄仁勋“画大饼”:万亿营收好戏开场

和讯网
5 hours ago

“AI圈春晚”英伟达GTC 2026大会如期而至。

当地时间3月16日,英伟达CEO黄仁勋在GTC 2026大会上发表了长达两个半小时的演讲,着重阐述了英伟达当下及未来的技术路线图,并在硬件、软件、“龙虾”生态三方面拿出了新的产品。

作为AI时代的卖铲人,黄仁勋也给投资人吃了“定心丸”,他明确称,到2027年,英伟达旗舰算力芯片将带来1万亿美元的营收。

人工智能芯片需求的爆发式增长,已经将英伟达推为全球市值最高的公司之一,目前市值约4.4万亿美元。但近期AI泡沫论的蜂拥而至,让投资者开始担心英伟达的回报周期是否会不如预期,今年以来英伟达股价一度下跌3.4%。

但随着本届GTC的开幕,英伟达股价实现了大会当天收盘上涨1.65%,收于183.22美元。万亿营收的“饼”,投资人暂时吃下了。

定义“token工厂”

在生成式AI时代,tokens的消耗量正在大幅增长,在黄仁勋看来,过去以数据中心为根本的时代正在过去,未来算力节点将演变为“token工厂”。

在明确定义“代币工厂(Token Factory)”概念后,黄仁勋为了搭建工厂地基,发布了Vera Rubin平台,包括Groq 3 LPU(简称LPU)在内,共搭载七款芯片。

其中的重要产品则是Groq 3 LPU,其凭借256个LPU的Groq 3 LPX机架,提供128GB(每个LPU集成500MB的SRAM)的SRAM和40 PB/s的推理加速带宽。

这种专芯专用的架构设计更容易处理token解码,因为英伟达深知,如今不少企业利用通用GPU做大模型推理时,正面临居高不下的高成本,而在新的模式下,系统的推理吞吐量与功耗比提升了35倍,用“工厂化”压低了成本。

正如财通证券(601108)的解读,目前tokens的消耗量大幅增长,正带动推理芯片市场规模的高增长。LPU有望在推理芯片市场中逐步渗透,具有高成长性的市场空间。

在这7款芯片中,另一项惹人瞩目的产品则是CPU的发布。这其实与近期刮起的“龙虾”热潮息息相关。

如今,企业训练AI的过程中,愈发重视“智能体AI”正在成为共识,这也是“龙虾”OpenClaw能刮起一阵旋风的核心原因,AI企业已经不满足于普通的AI对话式产品,推动用户使用智能体,一方面切实解决了用户更多的实际需求,企业同时也从中锻炼了自己的大模型。

在传统模型训练中,核心需要解决的资源基本只涵盖GPU,但在Agent系统里,不同任务会不断切换资源类型,有时需要GPU,有时需要CPU,更需要集中的上下文推理能力。

这意味着在智能体AI时代中,CPU的位置开始变得重要。因此,英伟达在GTC上发布的CPU产品,便着重强调了长上下文推理,专为智能体定制的Vera CPU,计算效率较传统机架提升2倍,速度提升50%,叠加BlueField-4 STX存储架构,也是专为解决智能体AI所需的“长上下文推理”数据吞吐问题而设计。

黄仁勋称,以上相关芯片将由韩国电子巨头三星电子负责生产,基于该技术的系统预计将在今年下半年推出。

英伟达版龙虾来了

在硬件设施到位后,英伟达顺势为软件工程也铺好了路。不过这一次的核心并非基于CUDA生态,而是一场“龙虾”的生态卡位战。

从英伟达“含虾量”100%的GTC大会中足以看见,AI行业正在经历一次结构性变化:竞争的焦点正在从模型能力转向Agent系统能力。未来AI不再只是一个聊天工具,而更像一个持续运行的数字员工。

此前黄仁勋曾将开源项目OpenClaw定义为AI时代的Linux,“OpenClaw是人类历史上最受欢迎的开源项目。它在几周内就做到了Linux 30年才做到的事。现在,OpenClaw让创建个人Agent成为可能。其含义是深远的。”

不过,“龙虾”可以访问敏感信息、执行代码、与外部通信,这也带来了巨大的安全挑战。

据媒体报道,奇安信发布的国内首份《OpenClaw生态威胁分析报告》显示,截至2026年3月13日,全球范围已发现20471个OpenClaw实例可能存在安全漏洞,覆盖13643个IP地址。接近9%暴露在互联网的OpenClaw资产存在漏洞风险,安全风险不容忽视。

为解决安全痛点,英伟达推出了极简养虾NemoClaw智能体平台,使用NVIDIA Agent Toolkit软件,只需一条命令即可优化OpenClaw。

这款“英伟达版龙虾”提供开放模型和隔离的沙箱,为自主代理增加数据隐私和安全保障,作为一种严密的生态卡位,将下一代智能体安全规则紧紧攥在手中。

如果你觉得仅凭借Vera Rubin和“养龙虾”不足以撑起英伟达喊出的万亿美元营收口号,那么黄仁勋的一波新展望,则“圆”上了这个故事。

他谈到,下一代GPU架构Feynman(费曼)正在研发,将成为全球首款采用台积电1.6nm A16制程的AI芯片。Feynman的核心突破主要在于将LPU(语言处理单元)与GPU深度集成,专攻推理延迟和内存墙问题。生产预计2028年启动,2029年起向客户交付。

“过去两年全球计算需求出现了前所未有的增长,我认为计算需求在过去两年中增长了100万倍,这种感觉不仅我们有,几乎所有创业公司也都有。“黄仁勋强调人工智能浪潮带来的巨大市场空间还在持续。

这种延展空间甚至已经发散至太空。英伟达还在GTC上发布了Space-1太空计算模组,专为卫星和轨道数据中心(ODC)设计,支持在轨实时推理和边缘计算,正式宣布进军太空计算。

当英伟达的生态全面渗透进智能体、甚至太空基建时,那“1万亿美元”的预期,就不再是痴心妄想。

Disclaimer: Investing carries risk. This is not financial advice. The above content should not be regarded as an offer, recommendation, or solicitation on acquiring or disposing of any financial products, any associated discussions, comments, or posts by author or other users should not be considered as such either. It is solely for general information purpose only, which does not consider your own investment objectives, financial situations or needs. TTM assumes no responsibility or warranty for the accuracy and completeness of the information, investors should do their own research and may seek professional advice before investing.

Most Discussed

  1. 1
     
     
     
     
  2. 2
     
     
     
     
  3. 3
     
     
     
     
  4. 4
     
     
     
     
  5. 5
     
     
     
     
  6. 6
     
     
     
     
  7. 7
     
     
     
     
  8. 8
     
     
     
     
  9. 9
     
     
     
     
  10. 10