黄仁勋自曝错失OpenAI，英伟达采购近千亿未来或破万亿

2026年4月，英伟达CEO黄仁勋的身影频繁出现在全球各大权力中心。

从达沃斯论坛到GTC大会，他反复向世界传递一个核心观点：AI不仅是技术革命，更是人类历史上最大规模的基础设施建设工程。

4月15日与硅谷播客主持人Dwarkesh Patel的一场长谈，撕开了黄仁勋掌控节奏的表象。

在近两个小时的交锋中，黄仁勋不仅公开叫板谷歌的TPU，承认自己曾犯下严重的战略失误，还提出token分等级的观点，并对出口管制发出了前所未有的激烈反驳。

在这场没有剧本的对话中，黄仁勋不仅是在捍卫英伟达的市值，更是在拼命守护公司作为全球算力咽喉的统治地位。

很多人担心，如果以后AI软件变得像水和电一样普通且廉价，英伟达的芯片是否也会变得不再重要。黄仁勋用一个极简的模型回击了这种质疑：英伟达的工作就是“输入电子，输出token”。

这里的“电子”指的是最原始的电力能源，也是驱动计算机运行的基础能量。 所谓token，可以理解为AI生成的语言片段或逻辑单位。

他认为，让AI生成的每一个字、每一个逻辑都更有价值，这背后的工艺极其复杂，很难被轻易取代。

为了稳固这个地位，英伟达的策略是“做尽可能多的必要之事，同时做尽可能少的事”。凡是不需要亲力亲为的环节，全部交给生态伙伴，而自己则死磕最难的技术核心。

这种策略让英伟达在供应链上拥有了绝对的话语权。目前英伟达的采购承诺已接近1000亿美元，未来甚至可能突破一万亿。

黄仁勋直言，合作伙伴之所以愿意为他投资建厂，是因为英伟达拥有将这些产能转化为全球需求的绝对实力。

有趣的是，黄仁勋指出算力扩张真正的瓶颈并不是芯片制造。他认为半导体的技术难题都能在两三年内解决，但最难的瓶颈其实是基础建设中的“水管工和电工”。他甚至提议明年邀请水管工参加英伟达的GTC大会。

此外，比起硬件，他更担心能源政策，因为没有充足的电力，再先进的算力工厂也无法运转。

在谈到竞争对手的定制芯片（ASIC）时，黄仁勋表现得极具攻击性。他直接点名谷歌的TPU和亚马逊的Trainium，并公开叫板对方来跑性能测试。他嘲讽道，对手宣称的40%成本优势完全站不住脚。

他进一步揭露了对手的商业困境。黄仁勋认为，这些专用芯片虽然在某些固定计算上很快，但缺乏灵活性，跟不上AI算法每年几十倍的变动。更关键的是，他认为市场上根本不存在大量的定制芯片机会。他直言不讳地表示，如果没有Anthropic这个大客户在硬撑，TPU和Trainium的增长其实是零。

不过，黄仁勋也罕见地进行了自我反省。他承认自己曾错失投资OpenAI和Anthropic的最佳窗口。原因是当时他低估了这些模型实验室对巨额算力投资的饥渴程度。

他直言这是他的错判，当时他以为这些实验室可以靠风险投资活下来，但现实是他们必须寻找像大厂那样的巨额支持。他强调，同样的错误他绝不会再犯。

在对华出口管制问题上，黄仁勋的情绪最为激烈。

他多次打断主持人，直斥将AI类比为核武器是“疯狂的”。他认为中国拥有全球60%以上的芯片制造能力和庞大的AI研究人才库，试图限制中国获得芯片的想法是完全不切实际的。

他向政策制定者发出了严厉警告。黄仁勋指出，限制政策反而迫使中国加速发展本土芯片产业，推动整个AI生态转向内部架构。

他担心的噩梦是：如果未来全球AI模型都针对非美国硬件进行优化，美国将彻底失去技术领导力。

黄仁勋坚信，竞争才是领先的保证。中国目前是全球最大的开源模型贡献者之一，这些成果目前大多运行在英伟达的技术架构上。如果因为恐惧而主动放弃这个巨大的市场，不仅伤害美国企业的利润，更会让美国失去定义全球技术标准的机会。

在对话的最后，黄仁勋解释了英伟达收购Groq深层的商业考虑。

此前，英伟达在模拟器里测试过各种奇特的芯片架构，发现都没有现有的架构好用。但收购Groq是因为市场需求发生了变化：token开始分等级了。

所谓“分等级”，是指不同的客户对AI响应速度的需求不同。黄仁勋举例说，对于需要极高效率的软件工程师，如果AI生成的回复能快上一秒，他们就愿意支付更高的价格。

Groq的技术虽然总产量不高，但胜在响应速度极快。英伟达以此进军“高端token”市场，让服务根据响应速度形成不同的价格分层。

整场长谈揭示了一个事实：黄仁勋与台积电合作30年甚至不需要法律合同，这种基于信任的生态系统才是他的底气。他所做的每一项决策，无论是公开叫板对手，还是在管制风波中据理力争，目的都只有一个：

确保全球从电子转化为智慧token的每一条路，都要通过英伟达。