“明明AI是確定的未來，但是作為這條賽道最重要的玩家，英偉達卻陷入巨大的不確定?！?br/>

撰文｜何聆箏

編輯｜翟文婷

黃仁勛需要花一點時間向全世界解釋：為什么客戶要為過剩的算力支付溢價？

從年初的CES到本次GTC大會，他一直在兜售「買越多，賺越多」的論調。他的邏輯是：AI將因為推理能力而擴容，所以客戶對高性能計算資源存在確定性需求。技術迭代與成本下降的「杰文斯悖論」是又一重佐證。

借著 2025 年GTC的演講臺，黃仁勛還回應了外界的諸多疑慮：算力是否真的已經見頂？技術護城河是否還在？「堆算力」的商業(yè)模式是否可持續(xù)？

這些努力似乎收效甚微，市場沒有積極回應。甚至在黃仁勛19號演講結束后，英偉達的股價還下跌了3.4%。

這也是黃仁勛第一次無法自主選擇演講議題。

過去一年，英偉達經歷了多重沖擊。地緣政治風云迭起，競爭對手虎視眈眈，疊加DeepSeek引發(fā)的算力需求「真假之辯」，自2024年7月至2025年3月，英偉達股價累計漲幅僅1.13%，遠低于此前16個月432.44%的漲幅。

AI 正在成為中美重要創(chuàng)新所在，作為AI水電生意的重要參與者、全球科技含量最高的公司，英偉達卻屢受質疑。

黃仁勛是一個善于從不確定性中汲取能量的領導者。他不戴手表，不設5年~10年的長期計劃，創(chuàng)立英偉達30余年，先后多次帶領公司穿越低谷。

在擁抱不確定的過程中，黃仁勛也在不斷地創(chuàng)造確定性。只是如今，英偉達的敘事邏輯需要全面更新。

「皮衣刀客」年過花甲，還需再戰(zhàn)。

一、AI工廠的操作系統(tǒng)

「100倍。」

這是黃仁勛對未來AI推理算力需求的預測。相對于行業(yè)所預測的「5-10倍」，多出了一個數(shù)量級。

為了論證自己的觀點，在 3 月19號GTC大會演講中，黃仁勛現(xiàn)場展示了一場AI模型對決——用Meta的Llama開源模型與DeepSeek-R1推理模型，解決一個復雜的婚禮座次安排問題。Llama迅速給出答案，生成了439個token，但答案是錯誤的。R1回答正確，但計算時間更長，共生成了8,559個token。

他還曬出了一組數(shù)據，2024年美國前四云廠總計采購130萬顆Hopper架構芯片，到了2025年，這一數(shù)據飆升至360萬顆Blackwell GPU。

黃仁勛的結論是，雖然優(yōu)化技術可以提高AI計算效率，計算資源消耗減少，但整體需求仍將持續(xù)增長，Scaling Law依舊有效。遺憾的是，「過去這一年，幾乎整個世界在這方面都看走眼了」。

市場對推理算力需求的低估，給英偉達帶來一連串的負面反應。

首先是微軟、谷歌等貢獻英偉達40%收入的核心客戶集體縮減高價GPU的采購訂單，轉而尋求成本更低的ASIC芯片或算法優(yōu)化方案。比如微軟的部分工作負載就轉向了自研Maia芯片。雖然Blackwell仍占絕對優(yōu)勢，但客戶的態(tài)度已經非常明顯。

DeepSeek的橫空出世，給英偉達帶來了另一場沖擊。

這家中國公司給予2048張H800芯片實現(xiàn)了接近GPT-o1的性能，推理成本僅為行業(yè)1/30「百萬token輸出2.2美元」，直接沖擊英偉達高毛利率的H100和A100市場。堅如磐石的CUDA也因其開源生態(tài)而受到沖擊。

基于種種，市場開始質疑英偉達的估值模型是否依舊成立。

R1模型發(fā)布后，英偉達股價曾單日暴跌17%，市值蒸發(fā)5900億美元。投資者的恐慌情緒一度蔓延至整個科技股，人們擔心英偉達會走上思科的老路。

明明AI是確定的未來，但是作為這條賽道最重要的玩家，英偉達卻陷入巨大的不確定。

黃仁勛的解法是：創(chuàng)造一個更大的「算力黑洞」。英偉達一邊刺激需求爆炸性增長，一邊降低AI算力的邊際成本。

比如專為「AI推理時代」打造的Blackwell Ultra超級芯片，在Dynamo、Grace Blackwell NVLink72超級芯片的加持下，相比Hopper可實現(xiàn)25倍的性能提升。而在推理模型中，Blackwell的性能是Hopper的40倍。

在性能提升的同時，單位算力的成本也大幅下降。這便映襯了黃仁勛說的那句「買的越多，賺得越多」。

如果還不滿意，沒關系，黃仁勛還一口氣發(fā)布了未來三年的產品路線圖。

根據規(guī)劃，2026年將推出全新Rubin架構的超級計算機柜Vera Rubin NVL144，而2027年還有更強的Rubin Ultra NVL576登場。這些新品在性能將視線跨越式提升。

除此之外，黃仁勛還扔出王炸——Dynamo開源軟件。

在現(xiàn)有Hopper架構上，Dynamo可讓標準Llama模型性能和營業(yè)收入翻倍。而對于DeepSeek等專門的推理模型，NVIDIA Dynamo的智能推理優(yōu)化還能將每個GPU生成的token數(shù)量提升30倍以上，被黃仁勛描述為「AI工廠的操作系統(tǒng)」。

Dynamo還主動兼容PyTorch、DeepSeek-R1等開源框架?？此崎_放，實則用英偉達的標準重新定義游戲規(guī)則。

黃仁勛力圖給世界勾勒一張確定的行動地圖，那就是：AI越智能，就越需要買他們的芯片。

實現(xiàn)AGI的底層燃料是算力，實現(xiàn)具身智能也需要算力，構建孿生宇宙Omniverse平臺消耗的算力資源更是指數(shù)級增長。

至于需要多少算力，黃仁勛給出了確定的數(shù)據——是過去的100倍。

二、歷史在押韻

黃仁勛的演講沒能激起投資者的熱情。相比起他規(guī)劃的技術遠景，市場更關注短期的收入能見度?！杜聿┥纭吩u價道：缺少重磅利好消息，對股價造成壓力。

或許投資者更在意的是，61歲的黃仁勛是否還能像往日那樣帶領英偉達穿越周期？

早年英偉達推出CUDA技術時，許多人都不能理解CUDA的價值，投資者把每年5億美元的研發(fā)投入視為拖累盈利的「累贅」。

「顯卡門」事件發(fā)生后，英偉達市值一度蒸發(fā)90%，當時華爾街對英偉達的技術和市場前景更加質疑，將CUDA的市場價值定義為「零」。但黃仁勛頂住壓力，不僅沒砍掉CUDA，還加倍投入。

2010年，黃仁勛放棄手機市場，轉而開拓自動駕駛與機器人技術領域時，市場同樣是不理解的。許多投資者和分析師對英偉達的這一決定持懷疑態(tài)度，認為放棄快速增長的手機市場可能會影響公司的短期財務表現(xiàn)。畢竟當時英偉達憑借Tegra芯片已經在手機市場取得初步成功。

押注CUDA，放棄手機市場，包括早期重力放在游戲顯卡市場，黃仁勛始終熱衷于選擇「被忽視的小眾領域」。

這些充滿不確定性的邊緣市場因為低競爭和高潛力，也給英偉達帶來了豐厚的回報和確定性優(yōu)勢。今天的黃仁勛，依然對具有高潛力的邊緣市場秉持著確定性熱情。

比如這次GTC，黃仁勛展示了英偉達在機器人和量子計算領域的技術實力和市場布局。對新興業(yè)務英偉達保持了高額的研發(fā)投入。他還預測2028年智算中心資本開支將超1萬億美元。

只是過去的這種成功策略，對應戰(zhàn)未來是否奏效？

相比CUDA通過游戲顯卡滲透計算市場的路徑，如今，英偉達的商業(yè)化路徑變長了，僅機器人業(yè)務就面臨著硬件制造、場景落地、倫理監(jiān)管等多重障礙。

英偉達所面臨的競爭環(huán)境也更加復雜。當年的競爭主要集中在GPU計算領域，而現(xiàn)在英偉達面臨著來自多架構芯片、異構計算、軟件生態(tài)、多領域應用拓展以及全球市場格局變化等多方面的挑戰(zhàn)。

還有不能忽視的一重因素是，英偉達當前市值超2.8萬億美元，在2024年營收1305億美元的高基數(shù)下，市場還要求英偉達繼續(xù)維持高增長，這與早年「小公司逆襲」的敘事邏輯全然不可同日而語。彼時，虧損可被解讀為戰(zhàn)略投入，而如今一點點增速放緩都會引發(fā)恐慌性拋售。

對英偉達而言，這是一次艱難的轉身。

除了更快的芯片，英偉達還需要塑造一套穿透技術周期的生存法則，一個更強、更新的資本邏輯作為敘事燃料。

黃仁勛在GTC演講中構建了「AI工廠」這個概念，他認為Token（大模型運行時的基本單位）會像農業(yè)時代的種子、工業(yè)時代的石油一樣，成為AI時代最重要的生產要素來源。而英偉達正通過硬件、網絡、軟件等多方面技術創(chuàng)新，構建一個能夠支持大規(guī)模AI生產的生態(tài)系統(tǒng)。

黃仁勛想借此向外傳遞一個信息：英偉達的護城河并非只有芯片。

但資本對此似乎還不準備買賬。

市場疑慮的是，deepseek所帶來的示范可能會讓AI公司轉向算法優(yōu)化，從而減少對高端芯片的依賴。而量子計算這些技術遠景又難解近渴。

三、不確定和危機感

技術路徑的確定性是否等于商業(yè)落地的確定性？對黃仁勛而言，這并不是一個一夜之間就能完全解答的問題。他正在努力給英偉達構筑多重「安全墊」。

一方面，四代架構并行研發(fā)的策略，使競爭對手的追趕周期被拉長至12-18個月。另一方面，面對開源社區(qū)沖擊，實施「開而不放」的生態(tài)戰(zhàn)略，又將行業(yè)創(chuàng)新納入自身技術軌道。比如Dynamo開源框架兼容了PyTorch、DeepSeek-R1等主流模型，通過智能調度將集群利用率從50%提升至92%，但核心功能仍鎖定CUDA平臺。

技術上的領先，也使得意圖「去英偉達化」的云廠商，依然處于「不得不買」的境地。畢竟Blackwell Ultra運行DeepSeekR1模型的效率是競品的3倍，停用意味著客戶流失。

黃仁勛在演講中就透露了，亞馬遜AWS、微軟Azure等四大云廠商購買了360萬片Blackwell架構GPU的訂單，這些訂單的排期已經延續(xù)到2027年。

英偉達還耗資了5000億美元構建多區(qū)域產能網絡，對沖全球化產能風險。該網絡使英偉達能在24小時內切換全球70%的產能流向，例如中東AI算力集群訂單激增時，可迅速調用越南基地的冗余產能。

此外，英偉達在2025財年第四季度的自由現(xiàn)金流達到了155.19億美元，這讓英偉達有更充足的底氣去收割長遠的AI紅利。

《英偉達之芯》的作者斯蒂芬·威特「Stephen Witt」曾在采訪中被要求形容黃仁勛的特質。他用了四個字：兇猛、無情、負責、搞笑。

排在前二的形容詞似乎特別符合黃仁勛「算力暴君」的形象。他的員工可能感觸更深，在英偉達，黃仁勛會責罵員工、沖人大吼，主張「失敗必須被公開」。

但如果再往前，隱隱浮現(xiàn)的卻是一種不安全感。

作為移民，黃仁勛在年少時曾因語言不通和文化差異遭受霸凌。對生存環(huán)境保持敏銳，或許是黃仁勛早年在逆境塑造的個性。時至今日，英偉達依然有「公司離破產只有30天」的戒律。

但黃仁勛并非畏懼危機的保守派，相反，他信奉弱肉強食，對技術停滯的警惕遠超同行，他提出「黃氏定律」，不遺余力地縮短架構周期，使競爭對手始終保持追趕。

正如他的觀點，「要么奔跑追逐食物，要么奔跑逃避成為食物?！?/p>

在一個充滿巨大不確定的領域，或許這是唯一可以確定的。