黄仁勋重新定位英伟达：AI Infra聚变

21世纪经济报道记者倪雨晴 圣何塞报道

当很多人觉得今年的GTC偏稳健的时候，英伟达创始人兼CEO黄仁勋给出的评价是：“今年的GTC非常重要，它展示了我们公司从一家计算机技术公司向AI基础设施公司的转型。GTC展示了数据中心的转变为AI工厂，同时还展示了全新产业的诞生。”

这个新产业就是AI，近年来，AI已经成为英伟达的标签和代名词，黄仁勋每次演讲都会对AI进行系统性阐释。如今黄仁勋试图再次定位英伟达，掌舵新的航道。

回顾上一次AI转型，英伟达副总裁格雷格·埃斯特斯曾表示：“黄仁勋在周五晚上发出了一封电子邮件，说一切都将转向深度学习，我们不再是一家图形公司。到了周一早上，我们就成为了一家人工智能公司。”

此番，在GTC2025后，黄仁勋为公司下了新的定义。美西时间3月19日接受21世纪经济报道记者等媒体采访时，黄仁勋多次强调，英伟达并不是建造芯片，而是建设AI基础设施（AI Infra）。这就可以理解，在GTC的演讲中，黄仁勋为何几乎花了一个半小时的时间，来讲述AI推理时代的产业逻辑、英伟达作为算力基础设施的重要性，随后的芯片产品介绍时间反倒是缩短了。

他向外传递的信息是，英伟达的护城河，并不是只有芯片，英伟达所代表的，是一整套AI基础设施生态，这是英伟达所开创的算力范式。

算力主角再定位

理论、实验、计算被称为现代科学研究中的三大手段。其中计算是最晚加入的小辈，但现在却起到核心驱动作用，很多理论可以用计算来验证，很多实验可以用算力来组织。

计算，或者说算力，在近年的AI浪潮中，重要性越来越高。而英伟达正是算力的主角，从最初GPU的基础上，建立了一整个算力帝国。

如今，用GPU早已不能用来概括英伟达。黄仁勋在采访中谈道，英伟达是唯一的这样一家AI公司：拥有云端AI、汽车AI、机器人AI和企业AI，“我们是全栈的，我们拥有整个基础设施、网络、交换机、存储技术、计算技术等。”

在今年GTC的发布会上，英伟达也发布了一系列产品，从GPU、交换机、AI PC，到AI推理框架、机器人基础大模型、CUDA库等等，很少有一家公司在底层基础技术上布局如此广泛。黄仁勋还称英伟达是算法公司，总之早已不局限于芯片。

对于英伟达定位，黄仁勋强调两点，其一是英伟达建造的不是芯片，而是AI基础设施。其二是AI工厂，黄仁勋说：“我们是一家AI工厂了。这意味着，一个工厂的作用就是帮助客户赚钱。我们的工厂直接转化为客户的收入，而不仅仅是生产某一款芯片或某个产品。整个工厂的运作极其复杂，已经达到了物理极限。”

他进一步解释道：“我们现在就在打造AI工厂，而且行业门槛比以往更高，竞争更加激烈，客户的风险容忍度也比以前低得多。因为他们的收入直接取决于这项业务，而这是一项跨越数年的投资周期，涉及数千亿美元。这是一个基础设施业务，是一个AI工厂业务，AI已经是一种基础性的技术。”

在scaling law之下，AI以高速前行，尤其是DeepSeek的创新之下，让更多AI应用看到可能性，推理阶段的发展日新月异。

面对新的阶段，英伟达也在重新寻找定位，黄仁勋说：“我们成为历史上第一家同时发布四代产品的科技公司。这就好比今天某家公司发布了一款新手机，然后宣布未来四款手机的计划，听上去完全不合理，这在其他行业是前所未有的。但我们会这样做，因为我们是基础设施公司，是世界的工厂，是行业的基石。”

焦虑和挑战

但是，与此同时折射的一个焦虑是，英伟达需要更强大更新的叙事，来再攀高峰。这几年，英伟达增速已经非常高，但是资本市场的苛刻要求、外部环境的变换，都让外界对于英伟达的期待值一再拉高。

当前，随着AI市场进入推理转折点，英伟达正在开启新定位和新策略。乐观的一面是，随着AI推理来到了聚光灯下，成为行业焦点，AI算力的市场上，对推理基础设施的需求正在上升。

巴克莱研报指出，目前，AI推理计算需求将快速提升，预计其将占通用人工智能总计算需求的70%以上，推理计算的需求甚至可以超过训练计算需求，达到后者的4.5倍。

黄仁勋还在接受媒体采访时盛赞DeepSeek-R1，因为它是第一个开源推理模型，它会逐步思考问题，在思考时自问，并提出几种不同的答案选项。这种推理型AI比非推理型AI消耗的计算量多100倍。

当然，在推理带来更大需求的同时，英伟达也面临一些挑战。

Omdia首席分析师苏廉节接受21世纪经济报道记者采访时谈道：“英伟达最大的挑战在于AI推理。英伟达的GPU架构优势在AI训练是毋庸置疑的，但是在推理侧由于能耗高价格贵，企业都在考虑其他厂商的解决方案。同时，云厂商也在开发自身的AI芯片，一定程度上减少对英伟达的依赖。”

TrendForce集邦咨询分析师龚明德则告诉本报记者，受到DeepSeek效应驱使下，国内市场也在扩大采用AI芯片硬件的采购，近期发展了如AI一体机等软硬件解决方案，方案针对各行业(如金融、制造、车联网、公用事业等)在边缘端发展更多AI小型化或专有化模型，以及即时的AI推论等应用，从而更强调加速AI商转落地的机会。

这意味着，在推理时代，英伟达面对的竞争对手更多了，虽然目前并未形成气候，但是潜在的竞争者依然值得关注。

不过英伟达有自己的护城河，Forrester副总裁兼首席分析师戴鲲向记者指出，英伟达在AI基础设施领域一直具备出众的性能与伸缩性优势，围绕硬件的基础设施软件生态也非常完备，上层开发软件与应用体系日益成熟。但推理端的性价比会面临更多来自其他芯片架构体系与更多云厂商的竞争，在云端协同、数据管理、行业应用、专业服务等领域，还需要和合作伙伴共同推动企业落地。