发布日期：2025-04-04 13:55    点击次数：167

文 | 硅谷101金晨 ai换脸

英伟达2025年3月18日的GTC大会看似平庸，但妖怪和惊喜都藏在细节中。

英伟达首创东谈主兼CEO黄仁勋发布的各项更新，包括芯片道路图，此前照旧被市集预期消化。在本次GTC之前，英伟达股价照旧承压多时，华尔街对接下来AI芯片需求的可持续性存在怀疑。而在整场演讲中，黄仁勋也试图打消外界的疑虑，但在本日，英伟达股价仍然着落3.3%。

我们刚听完黄仁勋的Keynote演讲之后，第一反应也以为好像不如前年那么轰动和精彩，再加献技讲中间PPT和经过还出现了各式小舛讹，让通盘演讲不如前年那么无缺。

但终端之后我们跟一些机构投资东谈主和芯片从业者深聊的时候发现，好多东谈主对英伟达的发展道路和布局还黑白常看好，认为英伟达正赓续和竞争敌手们甩开差距，天然在宏不雅层面上股价照实在近期受到多方面成分承压。

这篇著作我们就和嘉宾们一谈来聊聊在这次GTC上的不雅察，并试图来去应以下几个问题：

1.英伟达如何赓续扩宽它的护城河？

2.在AI市集迈入"推理inferencing"阶段，英伟达还能是市集上独占鳌头的赢家吗？AMD、Groq、ASIC芯片还有谷歌的TPU等等玩家有契机翻盘吗？

3.英伟达如何布局全市集生态，让所谓的"每个东谈主都成为赢家"?

4.对于咫尺承压的股价，英伟达的下一个故事是什么？是机器东谈主、如故是量子计较呢？

01 横向拓展与纵向拓展

黄仁勋在Keynote演讲中数次强调：英伟达不是单张GPU芯片的叙事，而是所谓"Scale Up and Scale Out"更浩大的叙事。

黄仁勋说的Scale Up指的是"纵向扩展"，也便是通过NVLink通讯互联本事将单个系统的功能推到极致。

而Scale Out指的是"横向扩展"，也便是通过这次发布的硅光本事CPO（Co-packaged Optics，光电一体封装交换机）等转变性本事更新，来进一步终了数据中心（data center）的巨大算力集群的快速推广和提效。

而在AI迈入"推理"时期而对算力更加渴慕之际，英伟达"纵向"和"横向"的扩展将打造新一代AI壮健的算力生态和架构，这便是黄仁勋思讲的新故事。

任扬

济容投资皆集首创东谈主：

老黄几年前其实也在反复强调这个倡导：以后计较单元不是GPU，致使不是作事器，而是通盘数据中心是一个计较单元。这是黄仁勋一直在试图去推动的办法吧。

Chapter 1.1 Scale Up

在讲纵向扩展前，我们先聊聊黄仁勋公布的之后几代芯片的道路图。

在Keynote中，黄仁勋给出了相等明晰的英伟达耐久道路图，包括从现时的Blackwell到将来的Blackwell Ultra、Vera Rubin、Rubin Ultra，最终到2028年的Feynman架构。

每一代更新的芯片架构名字终末的数字，代表的是GPU的芯片数目，而每一个架构代表的是一个机架的通盘性能。这个新定名神气也印证了黄仁勋思强调的叙事，照旧从单个GPU变成了数据中心的算力集群系统。

2025年下半年出货的Blackwell Ultra NVL72相连了72块Blackwell Ultra GPU，它的性能晋升是前代GB200的1.5倍（这里要谛视一下，黄仁勋在Keynote中又重新界说了"黄氏算法"：从Rubin运行，GPU数目是把柄"封装中的GPU数目"，而不是"封装数目"来计较的；是以按新的界说，Blackwell Ultra NVL72算是有144个GPU）。

以天体裁家Vera Rubin定名的新一代GPU将于2026年下半年推出。Vera Rubin NVLink144的性能将是Blackwell Ultra（GB300） NVL72的3.3倍。

英伟达瞻望Vera Rubin之后，下一代Rubin Ultra NVL576将于2027年下半年推出，其性能将是Blackwell Ultra（GB300） NVL72的14倍。

Rubin之后的架构代号为"Feynman"，以表面物理学家查德・费曼定名，这照旧是2028年之后的故事了。

芯片从业东谈主士告诉我们，英伟达的道路图和性能晋升幅度并莫得出乎外界的预期范围，但黄仁勋传达出的信号仍然相等积极，这便是：英伟达正在以及在将来几年都会寂静地给客户委派更好性能的产物。

David Xiao

CASPA主席

资深芯片从业者

ZFLOW AI首创东谈主兼CEO：

其实在我们芯片行业，以英伟达这样的节律发布产物，照旧是扩充力相等强了。一般芯片公司从一款产物到下一款产物，芯片研发可能需要两年时刻，再加上软件适配，可能就需要3到4年才能推出下一代芯片和系统，是以英伟达的这个节律照旧相等横暴。

但这也会让公众的盼望更高。比如前年年底的时候，Blackwell出现了散热和良率的问题，股市上的反应黑白常强烈的。但对我们业内东谈主士来说，这些问题黑白常正常的。重新mask tap out（掩膜流片），再修正就不错了。

我以为不管从产物的筹备、界说，到终末的落地扩充，英伟达都黑白常寂静、且率先敌手的。可是要是和投资东谈主的预期比拟，照实莫得惊喜，也没特不测。

以上便是黄仁勋所说的Scale Up（纵向拓展）的部分，亦然嘉宾口中的与预期一样、莫得惊喜的部分。接下来我们聊聊让公共惊喜的部分，也便是Scale Out（横向扩展）的布局。

Chapter 1.2 Scale Out

最能默契黄仁勋对"范围扩展"无餍的，是接收集成硅光本事的NVIDIA CPO（Co-packaged Optics，光电一体封装交换机）。

天然老黄在演讲中展示的时候这些黄色的线被缠在了一谈，弄了好久才弄开，但亦然挺有话题度的，让公共对这几根线更赞佩了。

接下来我们聊聊，这几根线是若何运作的？如何能让英伟达的数据中心纵向扩展呢？

咫尺系数的Blackwell的机器，如故基于铜的互联（Copper），之后会转向光的互联。

按照英伟达的说法，CPO交换机的创新本事，是将插拔式的光模块替换为与ASIC（专用集成电路）一体化封装的硅光器件。

与传统汇注比拟，可将现存能效提高3.5倍，汇注可靠性提高10倍，部署时刻缩小1.3倍。这能极猛进度增强英伟达数据中心的互联性能，对于终了将来百万级GPU的AI工场的大范围部署来说至关紧迫。

匿名对话

早期CPO光学科研东谈主员：

OpenAI前年考验4o的时候通常会考验失败，因为其时的Frontier model（前沿模子）照旧基本穷尽了大部分的数据，是以考验失败的次数好多。考验GPT-5失败的次数也相等多，因为失败的次数更多了，是以作念需要作念更多实验，而且每次实验的时刻要尽可能短，公司是不成忍耐一个实验作念两个礼拜没音问的。如何能缩小时刻？那便是提高通讯的速率。

除了速率快之外，CPO交换机也能在能耗和价钱上带来好多资本的精打细算。在GTC现场，英伟达的责任主谈主员展示了CPO什物是如何运作的。

Brian Sparks

英伟达责任主谈主员：

这便是我们的新产物：Quantum-X光子交换机。 这款交换机接收了ASIC（专用集成电路），亦然我们初次能够终了硅光子本事的CPO（光电夹杂封装）。以前需要一个光纤收发器用于相连网卡。但咫尺，光信号不错获胜进入交换机的接口，不再需要光纤收发器。这样作念有两个克己：开始训斥了资本，因为光纤收发器价钱止境腾贵；其次减少了功耗，因为传统光纤收发器大致破钞30到33瓦的功率，而我们咫尺能够将功耗训斥到9瓦。

我们的对话嘉宾认为，考验侧客户防御的是时刻，推理侧客户防御的是资本。而CPO本事能在一定进度上同期这两种需求，提高考验与推理的着力。

孙田浩

好意思国二级市集投资东谈主

某新加坡皆集家办资深分析师：

你要是只好一个芯片，把它打造得再横暴亦然莫得用的。本色原因是我们咫尺作念推理、考验，都是用几万个卡在一谈的集群，比如Grok可能就一下就用 20 万个卡一谈考验。紧迫的是若何能让几万个、十万个 芯片高效地协同运作。在这个互联范围英伟达又再一次地率先了全球，因为它有CPO，它的机柜上有各式万般的新型样。是以我以为从长线来看，英伟达在推理集群范围的上风亦然更彰着的。

金晨 ai换脸

当进行推理时需要无数的计较资源，需要更多的计较才气，因此汇注需要具备尽可能高的带宽，能够在每个端口上提供更多的性能，同期保持极低的蔓延。通以前掉光纤收发器，就能离这个推敲更进一步，并能减少功耗。

Chapter 1.3 CPU发展史和早期八卦

对于CPO，我们在对话期间还挖出少量点小八卦：黄仁勋在Keynote期间说CPO是他们发明的，但光学工程师们可能会有一些不同的意见。

我们对话了相等早期的硅光本事CPO的接洽者和业内从业者，他们暗示，CPO这个本事从2000年傍边在业界就照旧运行接洽了，而最运行主导这个本事的是英特尔。

其时我们提议来的这个本事叫作念 Monolistic Integrated Phontonic IC（单片集成光子集成电路），那时候还不叫 Co-packaged Optics 。其时作念这个事情是因为英特尔对Big Data（大数据）很感风趣。

这位资深的光学接洽者告诉我们，大数据业务的驱动下，英特尔是20年前的硅光子学（Silicon Photonics）最大的接洽复古机构。而之后发展出的CPO（Co-packaged optics）本事最早运行研发是为了措置光电系统短距离通讯，亦然光纤通讯接洽发展的势必打消。

而在行业发展过程中，除了英特尔，其它微型企业也在尝试研发这项本事。但硅光子学本事的研发相等耗钱耗力，需要先有市集需求，才能倒逼本事研发。

以上是Nathan评测的一部分节选，思看完整版的不雅众不错收看硅谷101视频或Nathan的微信视频号"硅谷AI领航"。

最运行的时候，CPO应用是大数据，便是数据中心之间的通讯。但数据中心之间的通讯不需要那么高的码率，100G之内都不需要CPO。直到2012年，其时Apache Spark（开源集群运算框架）出现了，而且Snowflake运行快速发展，在这一年数据库运行上云了。这就意味着无数数据存在一个场地，而读取和使用在另外一个场地，你需要作念query（查询），数据的转移就变得相等得复杂，量也变得相等大。这时100G在数据中心之间的换取照旧不够用了，是以从2012年运行，Google晋升到400G，到2020年疫情之前提到了800G。

要是咫尺同样大的connector（相连器）要作念 800G ，里面的集成度就要高好多。当集成度高了后，光纤系统瞎想就相等复杂。需要措置功耗、一致性等等问题。但这两个问题措置了以后，良率基本上是0。从100G到200G、 200G到400G、 400G到800G，每一代一出来良率都是0。而研发用度黑白常贵的，基本是5个亿以上。

以前莫得新的应用就不会去研发，咫尺有了新的应用，数据仓库出现了，是以运行研发。在400G发展到800G的时候，Meta和Google的叙述中照旧运行正常地使用POP（package on package）和PIP（package in package）这两个词，其实跟今天Co-package的倡导基本上很接近了。

为什么硅光子本事的良率会这样低，需要破耗的研发用度又这样高呢？

Cathy

光学工程师：

我们东谈主的头发的尺寸梗概是一个0.01平方毫米，照旧是一个相等小的尺寸了。但在现实使用的Silicon Photonics Engine（硅光子引擎）里面，Microring resonator（微环谐振器）的尺寸比东谈主的头发回要再小十倍。

在制作的时候，哪怕是用相等先进的工艺，也很容易酿成纳米级别的过错。而且即使是纳米级别的过错，都会使得通过的光的波长有所过错。是以略微一个不珍视，就会导致原来该通过的光完全透顶通不外。

除此之外，我们需要考究到纳米级别的加工精度的罢休，降到一个纳米基度的级别黑白常贫乏的一件事情。

另外因为需要罢休温度，是以每一个Ring resonator（环形谐振器）都有我方的一个Heating Pad（加热垫）。然后加热垫连上一个精密的、有feedback（反馈）的温度调控。而同期温度调控又是一个时刻的参数，因为光的通过速率相等快，是以需要一个相等精准、相等智能的温度罢休系统。而且每一个小的Micro resonator（微型谐振器）都需要这样去调控，不错思象在一通盘package（套件）里面有这样多的激光器，就需要相等复杂的一个温度调控的算法。最终这一切加起来导致的后果便是，硅基光子的良率相等的低。

一位多年的从业者Mehdi Asghari和我提到过一句话：在电子制造之中，你无用提良率，因为良率都相等高，是99.999…（无数个9），只好良率高了公共才能得益。但在硅基光子的行业中也无用提良率，因为公共都知谈良率相等低，略微不小心就会导致良率崩盘。恰是因为需要各式精准的罢休，会让良率相等低，这也导致了硅基光子的资本下不来。是以必须有个行业，既需要快速、精准的罢休，又能接管高资本，才能让硅基光子学发展起来。

陈茜

硅谷101视频把握东谈主：

其后是若何把良率给提上去的呢？

行业少量少量的磨合。英特尔在2000年就运行作念了，在这方面像行业的前驱。天然老黄在硅基光子学并不是最早的，可是老黄为公共找到了相等好的应用，能让这个本事应用在数据中心、AI大模子里面，有了实在的用武之地。

把柄嘉宾的说法，英伟达的光学通讯系统本事，来自2019年收购的以色列芯片厂商Mellanox，而Mellanox的本事又源自于2013年收购硅光子公司Kotura。

以上我们梗概讲了讲CPO本事的发展史，和业内从业者对老黄说"CPO是英伟达发明的"少量challenge（挑战）。 也接待要是有硅光子产业的从业东谈主员给我们留言说说你们对这个本事发展的八卦和故事。

不外，恰是因为黄仁勋看到了CPO在AI数据中心大范围的应用，才又一次通过市集应用来复古本事研发，将这个本事带到了巨匠的眼前。

要是LLM（谣言语模子）只是千亿好意思元级的市集的话，老黄根柢就不会干这个事，因为研发太贵了。但咫尺LLM到了万亿好意思元级的市集，老黄就认为有市集了，就跟我之前说的800G数据仓库是一样的。既然LLM来了（市集来了），且这是一个不违犯物理定律的事情，那只须钱堆得足够多，不违犯物理定律的事情都是能作念成的。

天然CPO本事不是英伟达独家的，好多大公司都掌抓了这个本事。但我们的嘉宾认为，英伟达在里面漏洞鼓励CPO本事整合到生态中，将CPO作念到竞品roadmap（道路图）的数倍，用快速的扩充和研发着力，进一步加深了生态的护城河和壁垒。

英伟达在光这块其实进入也很大，招了好多东谈主，也从各大公司都挖了不少东谈主，会进一步加深壁垒。

因为其实有好多作念硅光的公司不错作念CPO的Module（模块），可是要是要跟AI芯片合在一谈作念，那一定要找这些AI芯片出货量最大的厂去协作。因为这里面触及到芯片跟硅光模块codesign（共同瞎想） 的问题。而英伟达是in house（里面研发）的话，比拟其他硅光公司跟AMD、Sarabas、Groq协作，会有好多的know-how（执行常识和性能）的上风。

02 第二个CUDA

我们再来说说英伟达在软件生态上的另外一个紧迫更新：Dynamo。这被我们的嘉宾认为是英伟达思在推理侧援手的"第二个CUDA"。

黄仁勋

英伟达首创东谈主兼CEO：

Blackwell NVLink72搭配Dynamo，使AI工场的性能比拟Hopper晋升40倍。在将来十年，跟着AI的横向扩展，推理将成为其最紧迫的责任内容之一。

黄仁勋书记在软件方面，英伟达推出了Nvidia Dynamo。这是一款开源的AI推理作事软件，被视为Nvidia Triton推理作事器的"交班东谈主"，旨在简化推理部署和扩展。而它的瞎想推敲也很明确：以更高效和更低的资原来加快并扩展AI模子的推理部署。

绵薄来说，Dynamo就像AI工场中的"大脑和核心"，考究融合成百上千张GPU的协同责任，确保每一次AI模子的推理苦求都能用最少的资源、最快的速率得到处理，从而让部署这些模子的企业花更少的钱去办更多的事。

一些好意思股分析师认为：要是说CUDA是英伟达最壮健的软件生态护城河，那么Dynamo便是英伟达在推理侧思搭建的第二谈护城河。

英伟达60%以上的护城河都来自于软件。这一次推出的Dynamo，止境于是在大模子AI范围又再造了一个CUDA。因为Dynamo是能给推理降本的，而且还开源了。Dynamo早期在将来新办法的布局上和CUDA是一样的；从长线来说，可能英伟达能再造一个CUDA，这对于它的在AI这个范围的护城河的匡助黑白常强的。这是我比较看好的一个更新。

Dynamo带来的最大亮点之一，便是大幅晋升了推感性能和资源运用率，同期训斥了单元推理任务的资本。

作念一个类比，Dynamo就像一家餐厅的智能退换司理，在忙时能赶快增派更多厨师（也便是GPU）上灶，在闲时又让奢侈的厨师休息，不让东谈主力闲置，从而作念到高效又轻易。

把柄英伟达官网，Dynamo包含了四项要害创新，来训斥推理作事资本并改善用户体验。

1.GPU 筹备器 (GPU Planner)：这是一种筹备引擎，可动态地添加和移除GPU，以顺应络续变化的用户需求，从而幸免GPU建树过度或不及。这就像我们刚才说的厨房碰到就餐岑岭的时候，就加派厨师东谈主手、加开新的厨房，而宾客少的时候就关掉部分厨房，Dynamo但愿确保GPU不闲着也不堵车，永远在最好负载下运行。这样每一块 GPU 都被充分运用，集群举座概述量随之提高。

2.智能路由器 (Smart Router)：这是一个具备谣言语模子 (LLM) 感知才气的路由器，它不错在大型 GPU 集群中训诫苦求的流向，从而最猛进度减少因重复或相通苦求，而导致的代价奋斗的GPU重复计较，开释出GPU资源以反应新的苦求。这有点像客服中心里把老客户获胜转接给之前作事过他的座次员，因为那位座次员照旧有客户的纪录（缓存），不错免去重复接头，更快给出回应。而Dynamo恰是运用这种机制，将过往推理中产生并存储在显存里的"常识" (KV缓存) 在潜在的数千块 GPU 间建立索引映射，新苦求来了就路由到抓有关系缓存的 GPU 上。这样一来，无数重复的中间计较被不详，让GPU 算力主要作事新的寥寂苦求。

3.低蔓延通讯库 (Low-Latency Communication Library)：这个推理优化库复古先进的GPU到GPU通讯，并简化异构开辟之间的复杂数据交换，从而加快数据传输。

4.显存料理器 (Memory Manager)：这是一种可在不影响用户体验的情况下，以智能的神气在低资本显存和存储开辟上，卸载及重新加载推理数据的引擎。这近似于把不常用的器具先放入仓库，需要时再拿出来，留出腾贵的责任台空间（高性能显存）给现时最紧要的责任。这种分层存储和快速调取的战略，让GPU显存的运用更高效，推理资本能随之下降。

而有了以上的这些优化旅途，黄仁勋思在AI逐步转向推理时期之际，让英伟达依然保持AI芯片的霸主地位。

把柄英伟达的官方数据，在一样数目的 GPU 下，使用NVIDIA Hopper架构的GPU跑的Llama大模子，在接收Dynamo后的举座推感性能和产生的打消数目获胜翻倍，在由GB200 NVL72机架构成的大型集群上运行DeepSeek-R1模子时，Dynamo让每张 GPU每秒能生成的token数目晋升了进步30倍。

英伟达在这条路上走得比其他东谈主越来越远了，是以我以为它传递的Key Message（紧迫信息） 便是all in推理。它把系数的元气心灵都花在推理这条线上，然后让其他东谈主追不上它。

在本年的Keynote中，老黄的名句也变了：从"The more you buy， the more you save"（买得越多，省得越多），变成了"The more you buy， the more you make"（买得越多，赚得越多）。

这意味着英伟达的AI数据中心照旧准备好作事推理侧的客户，匡助客户省钱提效。也意味着，英伟达思在推理侧赓续成为算力霸主。

03 数据中心基建

要配合这样更大范围集群的开发，关系的数据中心基建和高下流也需要随之更新了。

上文我们提到过，芯片架构的取名神气更新，代表着黄仁勋对"集群"生态的强调，而非单芯片。而对应的，数据中心中的机架架构也将升级为"Kyber"，通过计较托盘旋转90度，从而终了更高的机架密度。

Kyber 现场展示

这个是我们将来的Kyber Generation，是下一代产物。这便是一个72个GPU的GB200，统共有288个GPU（72*4） 。

除了机架的更新之外，通盘数据中心的制冷、供电也都需要为新一代的芯片升级。

Mark Luxford

Vertiv责任主谈主员：

正如黄仁勋在主题演讲中书记的，我们将推出Vera Rubin和Vera Rubin Ultra（配套基开发施）。我们平时与英伟达的协作相等紧密，我个东谈主每周与他们换取四次，来共同制定了这代产物的参考瞎想。

每代产物都这意味着需要更高功率，会需要更强的冷却才气，我们正在反应这一需求，同期确保系统架构和冷却管谈能够正常运行，CDU（冷却分派单元）能够扩展以餍足新的需求。就比如我们照旧把CDU从1兆瓦升级到了2.3兆瓦，这将相等合乎Vera Rubin Ultra，能毫无压力地处理600千瓦功率的机架。

这只是系统的一部分，我们还需要重新瞎想风冷系统。我们会在机架级别的作事器中提真金不怕火热量，并通过CDU与要道电路进行热量交换。然后通过冷冻机、冷却塔、干式冷却器致使通过热泵将热量排放到空气或大气中，或者将其用于城市供暖等用途。

硅谷101的确密切眷注着数据中心的基建、电力系统、高下流供应链等办法，将来会更深度地聊聊。

04 推理时期：问鼎华夏如故单一霸主？

在AI考验侧，英伟达是统统的霸主地位，但在AI进入推理侧之际，AMD、Groq、谷歌TPU还有ASIC这些玩家有契机分掉英伟达的蛋糕吗？

在2023年的时候，我们请黄教主到华好意思半导体协会，我其时还挑战性地问了一个问题。因为我我方作念AI芯片好多年，我就问他：GPU架构在好多应用场景下的着力其实不高，而我们在作念各式定制的AI芯片，比如疏淡化的（Sparsity）、基于RISC-V的，或者像Cerebras这种基于wafer-scaling（晶圆微缩）的大芯片等，那我们是不是还有契机？老黄对于我这个问题的回应是："公共都有契机，可是你们的契机不大。"

在我们对话的嘉宾中，无论是投资东谈主、如故芯片范围的东谈主，对于"公共都有契机，但契机不大"这个论断都基本赞同。

原因是英伟达咫尺的生态照旧太完整，护城河照旧太高了，不单是是单个GPU的性能，而是通盘大集群的高效联通，以及CUDA软件层面的优化和复古。何况如我们上文所说的，英伟达在率先敌手的情况下，还在束缚地加固新的护城河。

比如说公共相等眷注的"千老迈二"AMD，一直莫得能在AI GPU这方面得到壅塞性的市集份额，在以前一年，股价也下滑了进步40%。归根结底，如故软件方面追逐不上英伟达。

AMD的MI300发的时候，对标的是英伟达的H100、H200。H100的内存是80G，但MI300获胜是128G；MI350是192G，英伟达的B卡才190G。AMD不仅卡的内存高，而且还比英伟达低廉40%。天然它参数看起来都很横暴，但我去测试的时候发现，AMD的执行的性能远低于它写的参数。

原因有两个：第一，果真去开发、测试ROCm（AMD的软件，CUDA的对标品）的时候，软件全是bug（故障），根柢就跑欠亨模子，推不出来。第二，AMD咫尺作念得比较进修的便是8张卡互联，我都没见到过64个卡互联。但英伟达在2027年都要576个卡互联了，这之间的差距照旧没办法去弥补了。

更何况英伟达有NV Switch，AMD是莫得相应的芯片的，莫得作念出近似成型的东西。AMD天然有替代NVLink的东西，可是它褂讪的着力是NVLink的二分之一。而莫得NV Switch它又作念不了集群，只可8个卡互联，是以我以为在互联的差距更大，更赶不上。

但并不是说AMD在一些特定的市集莫得契机。二级市集投资东谈主们认为，客户们不可能接管一家独大，一定会给以AMD和其它芯片厂商一些契机。但在端模子起来之前，最大的份额可能依然会被英伟达所占据。

而至于ASIC这样的专用集成电路，天然也会有它们特定的市集，但可能也占据不了太多英伟达的份额。

AMD在漏洞推AI PC，包括也在推它的GPU。可是它推的神气，可能是去跟一些大模子的厂商获胜协作，比如说某一个大模子在它这个场景下用得很好，而且这个应用场景又相等广，那在这种情况下亦然有契机的。

AMD的故事是在三到五年以后，当端侧的东西都起来了，C端的应用大模子的资本照旧相等低的时候，比如一个电脑、一个GPU也不错去考验大模子、作念AI的时候。不错这样斡旋，在GPU这个范围，除了英伟达除外，只好AMD配在这个市集上在世，是以它就能吃那些中长尾的份额。

Groq呢？ASIC呢？他们不配在世吗？

ASIC落地的难度黑白常高的，而且通用性很窄。第一是它量产很难，谷歌的TPU核神思较单元的transistor（晶体管），大小比英伟达要大2～4倍，背后的原因是它瞎想才气的不及，而芯片作念大后，会导致良率下降，是以谷歌的TPU的良率90%都不到，英伟达的可能是99%，打消便是TPU量产很难，好多时候只可餍足大厂一两个需求。

第二，ASIC的核心是把柄客户的业务来瞎想芯片，天然中间很复杂，需要先了解客户的业务、知谈客户的是代码若何写的，再把柄这些代码去瞎想硬件的芯片。谷歌的芯片只可在谷歌的出产里用，亚马逊的芯片只可在亚马逊的出产里用。

是以我以为将来的推演，ASIC和GPU是共存的。英伟达会拿绝大部分通用的计较需求，然后ASIC它可能会拿走一些大厂部分的业务场景。比如谷歌有那么多TPU，可是它也采购了无数的英伟达的卡，因为它那些英伟达的卡是要用到它我方的云上头给客户用的，它的TPU只用在考验或者搜索上，应用场景如故比较局限的。

是以看起来，就像老黄说的，无论在考验侧如故在推理侧，"公共都有契机，但契机不大"。英伟达不可能吃掉通盘算力蛋糕，特等是当我们进入推理时期，出现越来越多特定环境的应用需求，越来越多端侧的需求，这时候市集是足够大的，能容忍多个玩家。

要是我们只从这个算力的一个角度来说，我以为Inference（推理）的竞争会比Training（考验） 更浓烈。要是把这个视角放大少量的话，Nvidia其实不是在和AMD、Groq或者ASIC这些去竞争，它其实是在和云计较厂商去竞争，比如Amazon、Microsoft，而算力是这里面相等紧迫的一个子战场。

老黄有个战略是，不错用上一代的旧卡作念推理，新一代卡作念考验。因为旧卡有扣头了，跟其他AI芯片公司在推理场景中竞争时是有上风的。同期对好多东谈主来说，要是考验跟推理的软件框架是一致的，后头软件部署的资本也会训斥，这亦然英伟达旧卡在推理市集的上风。

英伟达有好多的叮咛，它不错去定制推理卡。也不错在产能受限的情况下，只用旧卡来作念推理，针对考验作念这种又大、又能够横向拓展的新卡。老黄手里面的牌还黑白常多的，完全不错聘用作念或者不作念ASIC。

业内东谈主士们依然对英伟达的护城河和市集上风抱有相等大的信心，但同期我们照实也嗅觉到，英伟达的股价在最近受到不少压力。有好意思股机构投资东谈主对我们暗示，除了宏不雅大环境的压力之外，GPT-5这样的大模子性能默契依然是影响市集的重要成分。

刘沁东

济容投资首席投资官：

因为投资东谈主都是一帮绵薄罪责的东谈主，我以为能够给投资东谈主信心的，便是GPT-5出来后，让公共看到：堆算力如故灵验，而且把模子带到了下一个田地。那英伟达的股价可能就又都冲追忆了。要是莫得的话，我以为要花止境长一段时刻，让寰球斡旋了英伟达在生态链中的紧迫性，英伟达的股价才会缓缓到它该有的位置。

05 全生态超等碗步地

我们此前的数期节目都提到，黄仁勋是一个目光相等永恒的CEO。而他这次传递出的一个紧迫信号，便是"全生态布局"：今后任何一个需要加快计较的范围，他都不会错过。

让我们记挂很深远便是：在这一次的演讲当中，黄仁勋背后出现这一滑像塔罗牌一样的全生态布局，标题是"为每一个产业作事的CUDA-X"。包括数值计较、计较光刻、5G/6G 信号处理、决议优化、基因测序、医学成像、天气分析、量子计较、量子化学、深度学习、计较机辅助工程、数据科学和处理、物理学等等。

其中，量子计较、自动驾驶和机器东谈主赛谈中的仿真平台和算法，亦然英伟达咫尺珍摄布局的办法。总的论断是：黄仁勋不会放过任何一个需要算力的市集。

而黄仁勋也发出了很壮健的信号，他说2024年GTC大会就像一个Rock Concert，一个秀肌肉、炫酷的摇滚音乐会。而2025年的GTC大会是好意思国橄榄球Super Bowl（超等碗）。因为Super Bowl堪称"好意思国春晚"，里面的系数东谈主，包括两个参赛的戎行、告白商、转播商、不雅赛旅客，每个东谈主都是赢家。

黄仁勋讲的"全生态超等碗步地"的故事是"Nvidia is gonna make everyone a winner."也便是说，在英伟达生态中每个东谈主都是赢家。

我们制定了一套年度道路筹备图供公共参考，以便公共更好地筹备开发AI基础要道。同期，我们正在构建三大AI基础要道：云霄AI基础要道、企业级AI基础要道以及机器东谈主AI基础要道。

黄仁勋预测2028年数据中心支拨将会壅塞1万亿好意思元金晨 ai换脸，而到那时，AI生态会如何发展？英伟达的霸主地位，是否如我们节目中嘉宾们预测的那样将持续保持？而剩下的蛋糕中又会有什么新契机？硅谷101会持续为公共眷注将来的动向。

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