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作者 |第一财经郑栩彤
GTC大会演讲的第二天，英伟达CEO黄仁勋在GTC活动举办地附近的酒店接受了媒体采访 。他坐在讲台中央 ，依然身着黑色皮衣 ，旁边放着一系列英伟达产品 。
一天前 ，黄仁勋在圣何塞SAP中心展示了英伟达的新产品组合 ，包括Rubin架构的7颗芯片和5个机架 ，以及新的太空计算模块和一批新的开源模型 。相比此前业界对CPO产品和新芯片的期待 ，英伟达实际上发布的东西更多 。黄仁勋还将英伟达加速芯片收入的预期提高至1万亿美元收入 。
此次采访中，黄仁勋谈的内容更丰富 ，不仅涉及新发布的产品和对AI市场的展望 ，还展开谈了他对10年后英伟达变化的预期，谈了OpenClaw带来的巨大改变 ，并作出预测：在AI的影响下 ，人们还会更加忙碌 。
英伟达还在快速增长
作为AI基础设施供应商，英伟达的业务开展情况和收入成为反映AI需求的一个风向标。“去年这个时候 ，我看到2025年至2026年来自Blackwell和Rubin的5000亿美元订单收入 。 ”一天前的演讲中 ，黄仁勋透露，现在他看到2025年至2027年这部分收入将达到1万亿美元 。
关于收入的预测 ，今天他在采访中再次提及。“1万亿美元只包含Blackwell和Rubin芯片的收入 。”他强调 ，这部分收入不包含CPU 、Groq 、存储系统 、Feynman架构产品等多元业务的收入 。英伟达对这1万亿美元的收入预判是来自业务能见度和采购订单的情况 ，英伟达对此有信心。
“英伟达仍在快速增长 。 ”黄仁勋说 ，上一季度英伟达获得了史上最多的订单 ，且增长还在加速 。人们使用计算机的方式发生改变 ，带来大量的token（词元）需求。
“以前人们还是用计算机输入数据 、检索数据，这是使用计算机的老方法 。而在未来 ，计算机其实就是制造机器 ，是生产token的系统 。现在世界上用于生产token的计算机还是很少，更多是用于训练AI 。AI推理制造更多token的过程才刚刚开始 。 ”黄仁勋说 。
为应对计算需求的增长 ，制造能力必须被考虑 。黄仁勋回应称 ，有很多制造能力问题需要被解决。以存储为例，AI需要存储带来的记忆能力 ，短期记忆 、工作记忆和长期记忆都必须考虑 。随着计算系统纵向和横向扩展 ，存储是需要解决的一个重要问题 。存储系统的性能必须大幅提高，英伟达正为AI重新发明存储系统。
具体而言 ，数据中心有不同的内存技术在应用 ，包括HBM、LPDDR 。英伟达是第一个在数据中心用到LPDDR4的厂商 ，现在用LPDDR5 ，下一代产品还会用LPDDR6 。为保证供应 ，英伟达与三星合作制造Groq ，并与每家内存供应商合作。
业务远不止芯片
英伟达业务的多元性在此次GTC大会上充分展示 。即便只聚焦数据中心业务，英伟达也不再只强调GPU的性能 ，Rubin架构平台包含了7颗芯片 ，且加入了此前拿到Groq技术授权后推出的Groq 3 LPU 。网络方面也做了越来越多工作，此次GTC就推出集成了72个Rubin GPU和36个Vera CPU的NVL72以及ConnectX-9 SuperNIC 、Spectrum-6 SPX机架。
与过去强调GPU的通用性不同 ，英伟达也开始强调不同AI工作负载所需的不同计算能力 ，对于AI推理需求的爆发带来的新市场做出反应 。
在采访中，黄仁勋透露 ，2025年 ，英伟达决定向AI推理投资大量资源 。随着NVLink72引入等，性能提升了35倍 、成本则是原来的1/5 。他还引入了一个概念 ，即每个来自不同规模模型的token都有所差别 。对今天主要的token生产需求 ，Rubin还是一个重要承载 ，但有新的细分市场出现 。模型在变大 ，上下文在变长 ，意味着推理速度要变得很快 。结合新的芯片组合 ，能让计算满足各种需求。
此前英伟达与大型云厂商客户的紧密关系被认为是一种收入保障，但同时也是一种风险 。在采访中?
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