黄仁勋，没来

这次没有随团来北京，老黄在忙啥？

这并非因为黄仁勋在中国已经没啥生意可谈了。据称，中国客户对英伟达的Vera CPU机架相当有兴趣；英伟达在中国也有自己的光模块供应商。不过，黄仁勋也有更重要的事情要做。

他要继续消灭AI工厂中的每一个“阿姆达尔瓶颈”。过去，英伟达的价值主要来自GPU；如今，后者只是“五层蛋糕”的其中一层。随着AI推理市场的版图不断扩大，瓶颈几乎无处不在，包括CPU、内存与网络，等等。哪里存在阻碍AI工厂吞吐token效率的瓶颈，黄仁勋就想把蛋糕做到哪里。

这家5.3万亿美元市值的巨头，就像美国的“大基金”，通过投资与收购，锁定最终需求，锁定直接客户，锁定供应链。在填补自己生态短板的同时，顺便也推了美国再工业化一把。上一个财年，英伟达对外投资约175亿美元，2026年至今已经超过了453亿美元。

2026/04/30 完整阅读 >

让我们简单回顾一下。去年，英伟达变相收购了Groq，就像7年前收购Mellanox、最终催生独立的网络业务一样，在今年GTC上，该公司很快推出了新的推理芯片产品线LPU，大幅降低了token吞吐延迟；对于智能体之间交互而言，延迟越低，价值越高。

2026/03/18 完整阅读 >

英伟达的CPU，也已经成为了独立业务。随着智能体能力不断提升，可以完成越来越多复杂任务，触及更多无法并行的工作负荷，也就需要CPU具备更强大的单核性能与IO能力，以确保数据、任务和工具调用能够高效流动。Meta已经单独采购Grace CPU，并承诺后续第一时间部署Vera CPU。

6年前，英伟达就曾动念收购ARM，未果。去年，英伟达转向英特尔，按股价计，这笔50亿美元的投资，年初至今已经升值了276%。前两天，黄仁勋与陈立武同台，公开表示两家公司正在共同开发“令人兴奋的新产品”。

2026/03/26 完整阅读 >

同样，从去年开始，黄仁勋深化了在内存领域的布局。一方面，它开始为自家GPU，量身打造HBM定制基底芯片。如果内存本身能做更聪明的路由和数据处理，可以大幅提高token的吞吐速度。另一方面，它也向内存厂商下达了新型内存SOCAMM的标准与订单，这是由LPDDR DRAM“堆叠”的低能耗、高容量内存模块，被市场解读为类似“CPU的HBM”的机会。

尽管没有收购对应的硬件企业，但别忘了，英伟达此前投资了存储领域软件解决方案提供商VAST Data与Weka。去年，英伟达推出了ICMS（推理上下文内存存储平台）。这是一个高度集成的 “软件定义”存储架构，涉及BlueField-4 DPU、SSD存储和软件编排。按照金正浩教授的判断，这是HBF成熟之前的过渡。

2026/04/15 完整阅读 >

现在，轮到光互联了。年初至今，除了继续投资包括xAI、OpenAI、Anthropic在内的大模型企业，以及CoreWeave、Nebius、IREN等新云企业，英伟达开始系统性加码光通信供应链。

今年3月初，英伟达分别向Lumentum和Coherent各投资20亿美元；3月底，再向Marvell投资20亿美元；前两天，又与 Corning达成战略合作，获得最高约5亿美元的认股权证，并通过预付款支持其在美国扩建光纤制造产能。如果把时间再往前推2个月，英伟达还向Nokia投资过10亿美元。除了在分布式边缘推理服务的布局，还明确提到了在未来的AI基础设施架构中使用后者的光学技术。

这些布局，几乎覆盖了光通信产业链的所有关键环节，包括DSP（数字信号处理器）、Driver（驱动器）/TIA（跨阻放大器）、光纤、Laser（激光器）与SiPh/PIC（硅光子/光子集成电路）等等。黄仁勋在其中看到了供需瓶颈，必须在今年加速解决。

资金已经站在光里。年初至今，Lumentum股价大涨195%，Coherent约146%，Corning约132%，Nokia约107%，Marvell约100%。

随着AI工厂规模越来越庞大，如何更好地把算力连接起来，已经成为一个越来越迫切的问题。在英伟达看来，数据中心就是一台计算机，网络界定了它的边界，它不仅要解决“公里的问题”，也要解决“公分的问题”。年初的光纤通信大会（OFC 2026），也因此转变为AI大会了。

这意味着带宽越来越高、链路越来越多、距离越来越长，与此同时，传统的铜缆与电互连，开始遭遇功耗、损耗、散热与串扰等物理瓶颈。而当AI工厂闲置成本高到足以抵消光器件的额外投入时，降低网络延迟、提升集群利用率所创造的价值，已经远远超过光互连本身的成本。随着部署规模扩大带来的成本下降，光互连也具备了其经济性。

（来源： OFC 2026，高通）

共封装光学（CPO）是其中一种解决方案，它是“把光学引擎与芯片相集成”的封装级创新；而OCS是“用光交换替代电交换”的网络拓扑级创新。两者在网络的不同层级起不同作用。目前，前者主要受英伟达需求所牵引，后者则已为谷歌TPU所实践。

转向共封装光学意味着灵活性大幅下降，技术路线、厂商选择需在系统设计早期锁定；可维护性显著降低，要求更高的稳定性。不同的工作负载场景，也对应着不同的技术路线。而面对膨胀的互联规模的需求，每一次的光模块等互联解决方案的迭代，都在进一步压缩量产周期。

（来源： OFC 2026，英伟达）

近期，在财报电话会议上， Coherent 披露称，英伟达已经锁定了至本十年末的多年长期供应协议，涵盖多种 CPO 解决方案。其中，横向扩展（ scale-out ）的 CPO 将于下半年开始放量，而纵向扩展（ scale-up ）的则将于 2027 年下半年放量。 Lumentum 则解释称，美国太缺电了，很多集群不得不分散各地，这推动了跨数据中心扩展（ scale-across ）产品的广泛需求，从而驱动公司毛利率上升。

两家公司都提到正在急速扩张本土产能，尤其是磷化铟（InP）。这是光通信组件的“卡脖子”环节，半导体材料主要由美国企业AXT与日本企业住友垄断，但它的上游材料则又主要被中国掌控。一年内，AXT股价上涨了近80倍，这家总部、市场与上市地点都位于美国的半导体材料公司，核心产能几乎都在中国。

而光通信的封装与测试环节，仍然高度依赖中国台湾地区的产业集群完成。这意味着，从材料、器件到封装，AI基础设施的每一层扩展，几乎都嵌入在一个高度全球化但又极度集中化的供应链网络之中。

接下来，黄仁勋或许会把更多注意力放在6月的COMPUTEX 2026上，通过拉拢核心供应商与生态伙伴，继续释放AI基础设施扩张的新一轮信号。