NVIDIA 黃仁勳訪談:AI運算的終局、OpenAI的下個兆元機會與輝達的護城河

更新 發佈閱讀 12 分鐘

NVIDIA 執行長黃仁勳最近與知名創投家 Bill Gurley 和 Brad Gerstner 進行了一場深度對談。其中,黃仁勳系統性地闡述驅動這場 AI 工業革命的核心動力、NVIDIA 的戰略佈局,以及他對全球地緣政治的獨到見解。

這篇文章將聚焦在四個最關鍵的議題。當然,訪談中還有許多關於精彩討論,強烈建議你看完這篇文章後,找時間觀看完整影片,絕對值回票價。(原始影片連結在文章底部)

AI新運算時代:為何推論需求將暴增10億倍?

要說明當前的 AI 狂潮為何不是曇花一現,必須先從運算需求的根本改變談起。黃仁勳指出,我們正從過去單一的成長曲線,進入一個由三種不同擴展定律驅動的指數級成長時代。

摩爾定律已死,三種運算擴展定律誕生

過去數十年,科技產業的進步很大程度依賴於「摩爾定律」(Moore's Law),也就是積體電路上可容納的電晶體數目,約每隔兩年便會增加一倍,帶來更強的運算效能。但如今,這個定律已經走到了物理極限。取而代之的,是驅動 AI 發展的三種全新擴展定律:

  1. 預訓練擴展定律(Pre-training Scaling Law): 這是 AI 模型發展的基礎階段。我們投入海量的資料和龐大的運算資源,去訓練一個大型神經網路,讓它建立對世界的基本認知。這是我們熟知的模型訓練過程。
  2. 後訓練擴展定律(Post-training Scaling Law): 這個階段可以理解為 AI 在「練習一項技能」。它透過強化學習等技術,不斷進行嘗試與修正,將訓練和推論結合在一起。模型在這個過程中,為了達到更高的準確率和能力,會消耗大量的運算資源。
  3. 推論與「思考」擴展定律(Inference and "Thinking" Scaling Law):這是最關鍵、也是最具顛覆性的一點。過去,我們對 AI 的要求是「一次性給出答案」(one-shot inference)。但現在,AI 正在學會「思考」。在你提出問題後,它會先進行研究、查證事實、自我辯證,然後再生成答案。這個「思考」的過程,不再是一次運算,而是成千上萬次的連鎖推論。黃仁勳一年前就大膽預測,這個轉變將讓推論的運算需求成長「十億倍」。如今,隨著 Agent AI 系統的興起,這個預測正加速成為現實。

從運算定律到數兆美元的經濟引擎

這三種運算定律的疊加,不僅是技術層面的變革,更直接催生了一個數兆美元的龐大市場機會。黃仁勳從兩個宏觀角度解釋了這個經濟引擎的形成:

  • 全球運算基礎設施的全面換代: 全世界有價值數兆美元的資料中心和運算基礎設施,它們過去都建立在通用運算的架構之上。隨著摩爾定律失效,這些設施若要保持競爭力,就必須全面升級到為 AI 設計的「加速運算」(Accelerated Computing)架構。這本身就是一個巨大的市場換代需求。
  • 增強全球GDP的AI工廠:未來的 AI 基礎設施將成為一座座「AI工廠」,持續不斷地生成token,用以增強人類的智慧。目前全球約有 50 兆美元的 GDP 是由人類智慧驅動的。AI 若能增強其中一部分,保守估計能創造 10 兆美元的額外價值。假設這些 AI 服務的毛利率為 50%,這意味著每年需要一個價值 5 兆美元的 AI 基礎設施市場來支撐。

從微觀角度看,這個投資報酬率極具吸引力。如果花費 1 萬美元的 AI 服務,能讓你公司裡一位年薪 10 萬美元的員工生產力提升兩到三倍,任何理性的企業主都會毫不猶豫地投入。

輝達、OpenAI與新興巨頭:解構循環營收爭議

在這場 AI 革命中,市場格局正在快速演變。除了傳統的雲端巨頭,以 OpenAI 為首的 AI 原生公司正成為一股不可忽視的力量。NVIDIA 與 OpenAI 的合作,正是這個新格局的縮影。

OpenAI:下一個數兆美元的超大規模公司

黃仁勳毫不掩飾他對 OpenAI 的高度評價,直言「OpenAI 很可能成為下一個數兆美元的超大規模公司(multi-trillion dollar hyperscale company)」。他將其與 Meta、Google 並論,認為投資 OpenAI 是最明智的選擇之一。

他進一步揭露了雙方合作的深度與廣度,主要包含三個層面:

  1. 支援微軟 Azure: 繼續與微軟合作,為 Azure 雲端平台打造服務於 OpenAI 的 AI 基礎設施。
  2. 支援甲骨文 OCI: 與甲骨文雲端基礎設施(OCI)合作,滿足 OpenAI 龐大的運算需求。
  3. 直接合作:這是一個全新的、直接的合作關係。NVIDIA 將從晶片、軟體到系統層面,協助 OpenAI 首次建立屬於自己的 AI 基礎設施。這並非要取代與雲端廠商的合作,而是在現有基礎上「額外疊加」的一層,以應對其爆炸性的需求。

黃仁勳解釋,OpenAI 正面臨「兩種指數級增長」的壓力:用戶數量的指數級增長,以及每個用戶互動時運算強度的指數級增長(因為 AI 開始「思考」)。這種雙重壓力,使得直接與 NVIDIA 建立類似 Meta、Google 的合作模式,成為必然的選擇。

「循環營收」只是誤解?黃仁勳如何回應

隨著 NVIDIA 對其大客戶(如 OpenAI)進行投資,市場上出現了「循環營收」的質疑。批評者認為,這是一種財務操作,即 NVIDIA 投資客戶,客戶再用這筆錢向 NVIDIA 購買晶片,從而誇大營收。

對此,黃仁勳提出了清晰的反駁:

  • 投資的本質是機會主義: NVIDIA 的投資是基於對 OpenAI 未來價值的判斷,認為它將成為下一個超大規模公司,這是一次極具吸引力的股權投資機會,與晶片採購協議無關。
  • 需求的真實經濟基礎:真正支撐這一切的,是 OpenAI 自身強勁的經濟實質。它擁有超過十億的月活躍用戶,營收正在指數級增長,其產品對全球企業和主權國家而言具有「存亡攸關」的重要性。換句話說,需求是真實且龐大的,並非由投資所創造。

輝達的致勝之道:年度更新節奏與「極致協同設計」護城河

面對如此巨大的市場需求,NVIDIA 的策略也發生轉變,黃仁勳詳細解釋了其核心競爭優勢的來源。

為何必須每年推出新品?指數級成本的經濟壓力

NVIDIA 已經轉向「年度更新週期」(Annual Release Cadence),從 Hopper 到 Blackwell,再到未來的 Rubin 平台。黃仁勳強調,這是一個「經濟上的必然」。

隨著摩爾定律已死,而 AI 的用戶數和運算卻在經歷雙重指數級增長,如果不透過架構創新來抵銷,「token 生成的成本將會持續攀升」。年度更新週期是唯一能夠以指數級速度降低成本的機制,它確保了 AI 經濟不會被自身的運算成本壓垮。

真正的護城河:「極致協同設計」的力量

黃仁勳認為,NVIDIA 最核心的競爭護城河在於「極致協同設計」(Extreme Co-Design)。

  • 定義: 這指的是在系統的每一個層面同時進行創新。它不只關乎 GPU,還包括 CPU、網路晶片、整個軟體堆疊(CUDA),乃至資料中心級別的整體架構。
  • 影響力: 這種方法的威力,在 Hopper 到 Blackwell 平台之間實現的 30 倍效能提升上展露無遺。這是任何單純依靠晶片製程進步(摩爾定律)都無法企及的飛躍。
  • 競爭壁壘: 這種系統級的整合,為競爭者製造了極高的壁壘。專注於單一零組件(如一顆 ASIC 晶片)的對手,很難在總體擁有成本(TCO)上與之競爭。黃仁勳甚至斷言,在一個功耗有限的資料中心裡,效能功耗比是唯一的關鍵指標。即使競爭對手的晶片「免費贈送」,客戶也可能不會選擇,因為其「機會成本高到瘋狂」。

AI的地緣政治:主權AI崛起與中國的角色

AI 革命不僅是一場商業競賽,更是一場深刻影響全球格局的地緣政治角力。黃仁勳也分享了他對主權 AI 和中國議題的獨到觀察。

主權AI:為何各國都需要自己的AI基礎設施?

一個日益清晰的共識是,每個國家都需要發展自己的「主權AI」(Sovereign AI)能力。這不僅僅是為了擁有技術,更是為了確保一個國家能將自己的文化、歷史、語言和價值觀編碼進 AI 模型中。

此外,對於國防安全、關鍵國內產業等特殊領域,建立自主的 AI 模型至關重要,以確保在這一關鍵資源上不受制於人。黃仁勳認為,AI 基礎設施將和能源網、通訊網路一樣,成為每個國家的標準配備。

重新評估中國:黃仁勳眼中的競爭與合作

黃仁勳認為,外界對中國的科技能力存在普遍的低估。

  • 中國的能力不容小覷: 他直言,中國在 AI 領域並非落後數年,而是「只差幾奈秒」(nanoseconds behind)。中國擁有一個充滿活力、渴望成功且極具創新精神的科技產業,以及大量勤奮的工程師人才(996文化)。
  • 過去政策的戰略失誤: 他認為,美國先前對中國的技術出口管制政策,是一個戰略錯誤。這項政策形同「單方面解除武裝」,迫使 NVIDIA 退出市場,反而給了華為在國家支持下建立壟斷地位的機會。
  • 競爭才是最佳策略:黃仁勳的核心論點是,對美國最有利的策略,是讓美國的科技公司直接在中國市場進行競爭。這不僅能為美國公司帶來經濟利益,更重要的是,能讓美國持續掌握競爭格局的脈動,並透過美國技術的普及來擴大地緣政治影響力,確保世界是建立在美國的技術堆疊之上。

TN科技筆記的觀點

  • AI 時代的競爭不再是晶片之爭,而是整套「AI 工廠」的系統之爭。NVIDIA 將軟體、硬體、網路視為一個整體進行優化,是其建立難以逾越護城河的關鍵。這也解釋了為何許多 ASIC 新創難以撼動其地位。另外,他將 AI 的發展與全球 GDP 增長直接掛鉤,提出「AI 工廠增強人類智慧」的敘事。這個模型雖然簡化,但為理解這個數兆美元市場的規模提供一個極具說服力的框架。
  • NVIDIA 描繪的藍圖極為龐大,從供應鏈管理、技術研發到全球部署,每一步都面臨著前所未有的執行挑戰。任何一個環節出錯,都可能影響其年度更新的節奏。此外,黃仁勳對中國的看法,未必能轉化為美國的國家政策。中美關係的任何風吹草動,都可能對 NVIDIA 的全球戰略造成衝擊。

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NVIDIA: OpenAI, Future of Compute, and the American Dream | BG2 w/ Bill Gurley and Brad Gerstner


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