被误解的英伟达，和不被理解的黄仁勋

英伟达是「基建」公司、「算法」公司，唯独不是「芯片」公司。

作者｜靖宇

英伟达，到底是一家什么公司？

在 2025 年的当下，这个问题听起来多少有点过于简单，甚至有点弱智。但是当一家公司在几十个月内市值突破 3 万亿美元，成为全球科技行业的「定海神针」一般的存在时，这个问题的意义，以及它的答案，都会变得万分复杂。

不少大众依然记得英伟达的 GTX 显卡、媒体认为它是「核弹厂」，资本认为它是市值最高的 AI 芯片巨头。

而正是这些误解、盲目的仰望和巨额的加仓，造就了 AI 时代英伟达的又一次近乎疯狂的崛起和冲天的市值。

在冲天的狂热之中，问题的答案，乃至这个问题本身，还重要吗？

重要！

至少对于英伟达的创始人黄仁勋来说，这个问题决定了英伟达在未来世界中的重要角色，甚至未来世界本身的发展路径。所以，问题的答案必须被清清楚楚、掷地有声地说出来！

很可惜， ，并未让世界认识到这个问题的答案，毋宁说，正因为这些纷繁复杂的产品、视频、讨论和展览，反而将答案本身遮蔽起来。

所以，黄仁勋不得不在随后的分析师和媒体会上，一个人发，出英伟达真正的「AI 宣言」：

英伟达不是芯片公司、不是解决方案公司、不是简单的 AI 公司。它催生并见证了一个叫「AI」的新工业的诞生，一如蒸汽机开启工业时代，电流点亮了电力时代——作为最基本的生产力，AI 将成为所有工业底层的「元工业」，开启一个全新的 AI 时代。

而英伟达，就是 AI 工业最重要的基建平台。

或者，你可以说，英伟达，就是 AI 本身。

至少，这是黄仁勋希望让大家相信的。

01

在无限面前，参数是肤浅的

直到今天，直到现在，英伟达已经是 AI 行业当之无愧的领头羊时，人们在报道 GTC 大会的时候，依然习惯性地、不假思索地详细描述英伟达发布的硬件产品——AI 芯片和服务器的每个技术细节、每个参数、以及和一年前产品相比的巨大表现提升。

「核弹」，这个从英伟达 GTX 显卡时代就被冠上的外号，被毫不质疑地延续到了现在。好像每次老黄在 GTC 上发布新 AI 芯片产品时，都会被期待那句经典的「买得多，省得多」再次响彻全场——这不是对一家芯片公司最大的恭维吗？

事实上不是的，它甚至有种一叶障目、避重就轻的肤浅。

当人们还在纠结 Blackwell Ultra 单个芯片的算力提升多少时，黄仁勋早已在强调，单个芯片表现的重要性，远远不如如何让成百上千个芯片组成的 AI 芯片群的实时数据互联和同步水平。

这是为什么连接芯片之间的 NVLink 后面的数字越来越大，事实上为了能让芯片集群发挥最大的效用，英伟达不得不为 AI 芯片研发一个系统 Dynamo，作为「推理服务库的 VMware」，让这些超强的芯片组在推理时代跑得更快。

而为了让这些芯片上交换的巨量数据传输得更快，英伟达也要和台积电合作，在芯片的连接上采用光子技术，如果成功每个端口的速度能达到 1.6Tb/s，比目前最顶级的铜缆速度高两倍。

英伟达的挑战早已经不是单个芯片上晶体管数量的提升，而是字面意义上的物理限制，例如能源利用。「可使用的电能是有上限的」这就是为什么在英伟达看来，AI 算力评价的分母已经不是秒，而是瓦特——再厉害的芯片和 AI 数据工厂，最终要靠电力来驱动。

这也是为什么，台达电子 DELTA 的高管告诉极客公园，为了满足这些新的 AI 数据中心硬件的需求，台达需要和英伟达团队一起重新设计从电网到数据中心、再到每一台机柜的每一块芯片的电路和散热装置。「我们说的可是兆瓦级别的电压，不是开玩笑的。」

「我们不是芯片公司，而是一家 AI 基础设施公司。」黄仁勋在媒体沟通会上再次强调英伟达的定位。「你们见过哪家手机公司，会一下发布接下来 3 年的产品吗？不存在的」单纯因为英伟达的挑战不再是行业或者对手，而是能量使用效率本身。

当一家公司被称为「基础设施」的时候，都代表身后是一个庞大的工业（Industry），正如石化、交通、农业。「只取决于世界决定生产水泥，还是生产 AI」黄仁勋如此给 AI 工业定性。

而在这个人们已经意识到、但又没有足够意识到重要性的行业，英伟达希望未来每一个 AI 数据中心流入和流出的 Token 上都有一个标签——Produced by XXX，Accelerated by Nvidia。

毕竟，人们对 Token 的需求，将呈几何级别急剧增加。

02

音爆和残影

在今年 GTC2025 的展台上，最受欢迎的不是占据最好位置、大赚特赚地数据中心服务商，而是英伟达官方地具身智能展台。来自 1x Technology、Agility Robotics 的工厂和家用机器人，吸引了所有人的目光。

GTC2025 英伟达展台上的机器人吸引了人们的目光｜视频来源：极客公园

当然，别忘了还有和黄仁勋一起上台、大秀呆萌的小机器人 Blue，它和小兄弟们是展台上的绝对主力。来自迪士尼研究实验室的「瓦力」，让所有人掏出手机合影，让旁边英伟达负责解释整个物理 AI 的负责人员摇头苦笑——比起搞懂英伟达如何用 Omniverse、Cosmos、物理引擎 Newton 等一条龙产线如何助力机器人开发者，显然小机器人的吸引力来得更直观。

Physical AI 毫无疑问会是未来，单单智能驾驶行业，在 AI 基建、模拟、训练和终端芯片如 Orin 和 Thor，就已经给英伟达产生 50 亿美元以上的收入。按照目前智能驾驶大战依旧，机器人如火如荼的情况，那句话怎么说，「未来可期」。

当然，在具身智能到来之前，Agentic AI，这个正在某种程度上取代了刚刚兴起两年的「传统大语言模型」的新功能，被印到了英伟达未来发展之路的下个节点上。

一方面是因为，以 DeepSeek 为代表的推理模型的表现，确实让人惊艳；另一方面，同样的问询，Agentic AI 需要使用的 Token 数量是之前传统大语言模型的 20 倍。

——注定暴增的 Token 需求，需要更高的算力，或者更好的 AI 芯片和数据中心，这不是明摆着的吗？

在经典电影《公民凯恩》中，主角临终喃喃自语「玫瑰花蕾」（Rosebud）时，镜头最后切到了屋外滑雪板上的玫瑰花蕾图案上。

黄仁勋也有自己的「玫瑰花蕾」。

在开场演讲中，黄仁勋称其中一页 PPT 是他的最爱。那页 PPT 上是全球的科研团队，利用英伟达的硬件和系统，在天文、气候、生物、医药等基础科学领域所尝试的项目和取得的成果。

有情可原，让英伟达在 AI 时代飞升的系统护城河 CUDA，最早的开发者群体正是高校的科研人员。没有他们，AI 和英伟达的爆发，可能要被延后数年。

「英伟达打造芯片，但我们是一家算法公司。」黄仁勋说到。这种对于算法的储备和精通，让英伟达和 CUDA 可以帮助其他团队形成自己的算法，来探索基础学科和领域。

Agentic AI、Physical AI、无人驾驶、使用 CUDA 的科学实验，这些都很好，它们可能是未来 Token 巨大需求的驱动源，但不是根本。它们像是超音速飞机突破音爆时留下的圆圈、或者光速飞行留下的残影。

这个以超高速飞行的，是黄仁勋和英伟达对于 AI 这个注定成为人类最重要、乃至最终产业的愿景和野心。

然而，眼睛盯着参数和市值的人们，无法，或者还没准备好理解英伟达给出的未来。

*头图来源：英伟达

本文为极客公园原创文章，转载请联系极客君微信 geekparkGO

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