黄仁勋：1000 亿美元、10GW，从卖卡到“卖 AI 产能”

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文章摘要

英伟达CEO黄仁勋在近期访谈中揭示了AI产业正在经历的根本性变革：从模型训练竞赛转向AI产能建设竞赛。与OpenAI合作的10GW级AI工厂项目（Stargate）标志着商业模式转型——英伟达不再仅是芯片供应商，而是成为AI基础设施的全栈合作伙伴。这笔价值预估4000亿美元的合作，本质是将AI视为需要持续供能的”智能发电厂”，而非一次性使用的计算工具。

AI推理方式的质变驱动了这场转型。传统”提问-应答”的单次推理模式，正被需要持续在线、多步思考的链式推理取代。黄仁勋指出，推理复杂度呈现”100亿倍”级别的增长，用户数量、使用时长与推理深度的三重叠加，使得现有计算架构无法承载。这解释了为何OpenAI等企业要从云租赁转向自建算力基础设施，就像工业革命时期工厂自备发电设备。

在技术实现层面，英伟达提出”极限协同设计“理念，通过芯片、内存、网络、冷却系统的整体优化，使Blackwell架构较前代性能提升30倍。关键指标已从硬件参数转变为”每瓦特电力产生的有效智能量”，这要求企业像管理能源网络那样精细调度算力资源。黄仁勋透露，客户选择方案时更关注整套系统的组合效率，而非单一组件性能。

全球范围内正在形成”智能主权“竞争格局。沙特、阿联酋等国已启动国家级AI工厂建设，中国凭借完整产业链和工程能力加速布局。这种竞争不同于传统芯片制造，其核心是构建能持续输出智能的基础设施网络。英伟达的角色随之转变为产能规划者，需提前两年布局晶圆、封装等全供应链，以支撑客户动辄数十万GPU的部署需求。

这场变革的本质，是将AI从技术工具升级为新型基础设施。黄仁勋预判，未来十年衡量国家竞争力的核心指标将是AI工厂的”通电”速度与运营规模。当智能生成如同电力供应般成为基础服务时，拥有自主产能的国家和企业才能掌握技术主权。这也意味着行业竞争焦点彻底转向：不再是模型参数的比拼，而是看谁能用有限能源产出更多有效推理结果。