黄仁勋深度专访：AI革命浪潮中的英伟达战略与未来展望

本周，英伟达首席执行官黄仁勋现身Bg2 Pod节目，与知名投资者Bill Gurley和Brad Gerstner展开了一场深度对话，即便经过剪辑，时长仍接近两小时，信息量极为密集。

这次访谈中，黄仁勋集中阐述了英伟达近期一系列重大举措的背后逻辑，包括对OpenAI的千亿美元级投资、与英特尔的合作等，并深入探讨了英伟达在AI产业中的定位、AI技术的发展前瞻，以及AI如何彻底重塑全球经济格局。

观众在视频评论区给予高度赞誉，赞誉之词不绝于耳。

鉴于采访视频信息量巨大，本文仅以总结性文字，结合我们的理解，对黄仁勋的核心观点进行概述，力求在有限篇幅内为读者提供尽可能多的关键信息。

我们强烈推荐AI投资者、从业者以及对AI影响感兴趣的读者，抽时间观看完整采访，必将获益匪浅，也能更深入地理解本文内容。

视频地址详见文末参考资料。

OpenAI不仅是客户，更是战略共建者

在黄仁勋看来，OpenAI并非简单的采购方，而更像是一位共同构建下一代AI工厂的合作伙伴。

他直言不讳：「我相信，OpenAI极有可能成长为下一家市值万亿美元的超大规模科技企业。」

主持人随后更大胆预测，英伟达有望成为全球首家市值突破10万亿美元的公司。

黄仁勋不仅做出预测，更付诸行动，向OpenAI提出了一份高达1000亿美元的投资意向。

这笔资金并非用于购买GPU，而是用于建设一座超级AI工厂。

这座工厂将是一座能耗至少10吉瓦的AI数据中心，需要大约10台大型核电机组供电。

该数据中心将部署400万至500万块GPU。

这一数量有多大？它几乎相当于英伟达2025年全年的GPU出货计划。

英伟达不仅提供这些机器，还深度参与设计、调试、优化和部署全过程。

从芯片、驱动到工厂级的电力和网络系统，OpenAI的新工厂从诞生之日起就深深打上了「英伟达式」的烙印。

AI在经济中的角色是切实而深刻的

有些人将AI视为一种工具。

黄仁勋的理解则更为深入，他认为AI不仅仅是回答问题，而是在「助力全社会扩展智力容量」。

他提出了一个引人深思的比例：全球55%到65%的GDP源自人类的脑力劳动。

如果这些岗位在AI辅助下实现产出翻倍甚至三倍，那将带来何等规模的经济增长？

但要让AI成为人类的「第二大脑」，必须有一套完善的基础设施来提供动力。

这些AI系统并非安装即可使用，它们是「实时思考的体系」。

每一次提问，AI都需要经历检索、推理、判断和生成的完整流程。

背后所需的计算能力，远超传统软件的运行逻辑。

因此，支撑未来「智力产能」的，将是一座座全年无休的AI工厂。

推理环节隐藏着巨大的算力需求

传统观念中，「训练」是大模型的重头戏，推理只是简单应用。

但在黄仁勋的框架里，推理已演变为一种「轻量级、实时的训练」。

他将AI发展分为三个阶段——预训练、后训练和推理。

预训练如同读书学习，后训练像是掌握如何回答人类偏好问题，而推理阶段，AI不再立即给出答案，而是「先思考再回应」。

它会先进行检索，再调用内部逻辑，可能临时使用工具，甚至求助其他模型辅助判断。

这一切都发生在等待「回答」的一两秒钟内。

黄仁勋在采访中强调：「思考时间越长，答案质量就越高。」

这句看似平常的话，背后揭示了潜在的巨大算力需求。

思考时间延长，意味着需要更多GPU参与、调用更复杂的资源、生成更长的路径。

因此，推理的「量级」已不再是过去的一次性回答，而是逐步演进的动态生成过程，这背后消耗的是实实在在的计算资源。

芯片竞争，价格战并非制胜关键

外界常聚焦于芯片价格。

黄仁勋直接给出一个假设：即使竞争对手免费提供芯片，客户真的敢采用吗？

他的反问一针见血：「如果每瓦电力只能换取我们十分之一的成果，即便免费，也是亏损。」

归根结底，数据中心的瓶颈不在预算，而在电力供应。

客户获得的是固定的功率配额，例如2吉瓦。

他们最关心的是这2吉瓦能产生多少有效的token，而非芯片的零售价格。

这正是英伟达的长期护城河——不依靠低价销售芯片，而是让整个系统在相同能耗下，产出更多、更快、更可靠的结果。

这不仅关乎硬件能力，更依赖于软硬件系统的紧密配合与成熟调校。

每年更新架构，是英伟达必要的生存节奏

在芯片行业，每年推出新架构是一项高风险举措。

其他企业可能三五年更新一次，英伟达却一年一版，令人瞩目。

但在英伟达内部，这是刚性需求。

因为token的生成速度正呈指数级飙升，而非线性增长。

若想降低token成本，就必须持续提升「每瓦电力的输出密度」。

这不仅涉及更换芯片，英伟达革新的是整个系统——从GPU、CPU到互联和交换芯片，再到上层软件、编译器及库，全线升级。

黄仁勋用「极致协同设计」来形容这一策略。

年年升级听起来繁重，但对英伟达而言，这恰似在一条加速公路上「稳步踩下油门」。

英伟达无惧自研潮，芯片应用平台才是长期战场

许多大公司开始自研AI芯片，例如谷歌的TPU，OpenAI与博通的合作。

外界难免猜测：英伟达是否正被「去依赖化」？

黄仁勋并未慌张。

他并不否定专用芯片的价值，而是清晰划分了分工领域。

对于稳定、高频、变化小的负载，ASIC确实具有优势。

但当前AI生态中，算法几乎每个季度都在演变。

模型结构、注意力机制、算子优化、训练策略——无一固定不变。

在这种快速变化的环境下，通用平台才是最具韧性的角色。

CUDA能让开发者在短短一周内尝试五种方法，这体现了真正的工程速度。

英伟达并未被动应对，而是开放系统，打造「AI工厂平台」。

CPX专用芯片已上线，支持视频生成和上下文处理；系统级编排工具Dynamo也已开源；还与英特尔合作推出NV Fusion，实现芯片互连。

这种可插拔的系统生态，正是英伟达应对自研潮的真正底气。

英伟达在塑造AI经济体系

The Information将英伟达比作「AI世界的政府」（https://www.theinformation.com/articles/jensen-huang-using-nvidia-cash-rule-ai-economy），黄仁勋的作为可能更进一步。

他不仅进行投资，还提供兜底支持，甚至租赁客户的芯片回用。

他所做的，是为整个AI产业链注入信用背书。

这些资金并非简单投入。

CoreWeave是最佳案例：原本从事加密业务，转型AI云后，英伟达成为其第二大客户（仅次于微软），投资1亿美元，并签署13亿美元GPU租回合同，使得该公司两年内营收从2500万美元跃升至近20亿美元。

类似安排也出现在Lambda等其他新兴云服务商身上。

英伟达同时扮演股东、客户角色，协助它们融资、部署设备、推动上市。

很多时候，英伟达的订单成为银行放贷的关键敲门砖。

这不是传统的「生意」投资，而是「铸币」式的参与方式。

在AI产业加速扩建数据中心、训练模型、提升算力的阶段，缺乏信用就难以增长，英伟达正为这一系统提供「担保」。

主权AI将成为数据时代的新共识

黄仁勋表示：

无人需要原子弹，但每个国家都需要AI。

他阐述的是工程现实。

各国逐渐意识到，AI系统不仅是生产力工具，还承载着语言、文化、法律、意识形态等深层表达。

不能将法律、教育、媒体、医疗等关键决策外包。

不能让一个API在决策时成为「唯一信息源」。

因此，各国正认真考虑「主权AI」，建设自主可控的模型和基础设施。

他的建议简洁明了：可以继续使用OpenAI、Gemini等优秀模型，但必须拥有自己的团队，并建设自身的算力工厂。

如同交通、通信和电网，AI系统也应成为国家的基础设施之一。

谈及中国，他保持冷静与务实

黄仁勋讨论中国时毫无政治情绪，只有工程师般的清醒。

他指出，中国节奏快、制造能力强、工程师资源丰富，竞争现实不容忽视。

他还提醒，美国不应因战略顾虑主动放弃中国市场，那等同于让出舞台。

在他看来，英伟达在中国需合法合规经营，并在出口规则内最大化技术影响力。

他表示英伟达的财务指引未计入中国市场，这是「基于现实的安排」，但中国依然具有「战略重要性」。

可以看出，他在小心翼翼地维持平衡：承认竞争、保持开放、控制风险、避免过度激进。

何谓美国梦？人才政策是最硬核的竞争力

访谈中，黄仁勋分享个人经历：幼年时靠刷盘子、擦厕所谋生，这是家庭唯一负担得起的移民方式。

凭借一步步努力，他最终成为英伟达CEO。

因此，当听到美国计划将H-1B签证费用涨至10万美元时，他并未直接批评，只说「这或许是个起点」，但不应成为「终点」。

他希望看到的是一套更智能、更公平的制度，让全球顶尖人才愿意并能够留在美国。

他甚至建议为STEM毕业生直接发放绿卡——避免人才受困于文书和配额。

他的逻辑清晰：美国制胜靠的不是资源，而是人才。

只要这个国家仍是全球最优秀大脑的聚集地，它就难以被击败。

工作将演变，但不会完全消失

AI是否会导致失业，是许多人的隐忧。

黄仁勋的回答冷静而务实。

他承认，某些高度重复、无需判断力的岗位将被取代。

但从英伟达的经验看，每当AI提升团队效率，他们并非裁员，而是承接更多项目、进行更多探索，反而需要更多人手。

他说：「我们的工程师数量在增加，因为我们现在能做的事更多了。」

他的核心逻辑是：AI不是让人「被动闲置」，而是使原本无法实现的事情成为可能，扩展「人类能设想但难以执行」的领域。

因此，工作结构确实会变化，但催生的是新工种，而非空白。

到2030年，AI将如何贴近生活？

黄仁勋对未来的设想并非空谈，而是有画面、有路径、有底层逻辑的。

他说，每个人都可能拥有一个「个人AI」，它存在于云端，伴随生活、工作，记录习惯、辅助决策，犹如不眠的助手、伴侣甚至守护者。

这将成为真正意义上的数字分身。

开会时它能代为记录，就医时它能提前预警健康异常，甚至能协助安排生活节奏、主动决策「什么对你有益」。

此外，AI也将拥有「实体」。

它会化为小型机器人，识别表情、理解语气、记忆对话、帮助开门或接听电话。

这听起来像科幻？

他郑重表示，英伟达正致力于为这些AI「打造身体」、「安装神经」、「接通电源」。

勿猜曲线多高，先行上车参与

访谈尾声，黄仁勋说了一句不像典型CEO的话，却极具个人风格：

别等待，先上车。

他并非鼓吹盲目追随AI风口，而是强调在指数级增长的时代，仅靠预测难以准确把握潮流方向。

所能做的，是先积极参与，边学边做，逐步找准路径。

他强调，红利不属于预测最准的人，而是最早参与、最深投入的群体，他们率先开拓了空间。

这一逻辑贯穿他对AI的理解、芯片节奏的规划、客户关系的构建，乃至对整个经济系统的判断。

对英伟达而言，这是一次多维度的同步升级——从销售芯片，到提供系统，再到扮演「AI经济的建设银行」。

对行业而言，这份访谈将AI热潮分解为基础设施、人才流动、能源调度、供应链协同的全景图。

对所有希望在这个时代有所作为的人，黄仁勋已铺开蓝图。

是否行动，取决于你是否相信这辆未来列车已经启程。

参考资料：

https://www.youtube.com/watch?v=pE6sw_E9Gh0

https://www.theinformation.com/articles/jensen-huang-using-nvidia-cash-rule-ai-economy