英偉達，到底是一家什么公司？
在 2025 年的當下，這個問題聽起來多少有點過于簡單，甚至有點弱智。但是當一家公司在幾十個月內市值突破 3 萬億美元，成為全球科技行業的「定海神針」一般的存在時，這個問題的意義，以及它的答案，都會變得萬分復雜。
不少大眾依然記得英偉達的 GTX 顯卡、媒體認為它是「核彈廠」，資本認為它是市值最高的 AI 芯片巨頭。
而正是這些誤解、盲目的仰望和巨額的加倉，造就了 AI 時代英偉達的又一次近乎瘋狂的崛起和沖天的市值。
在沖天的狂熱之中，問題的答案，乃至這個問題本身，還重要嗎？
重要！
至少對于英偉達的創始人黃仁勛來說，這個問題決定了英偉達在未來世界中的重要角色，甚至未來世界本身的發展路徑。所以，問題的答案必須被清清楚楚、擲地有聲地說出來！
很可惜，，并未讓世界認識到這個問題的答案，毋寧說，正因為這些紛繁復雜的產品、視頻、討論和展覽，反而將答案本身遮蔽起來。
所以，黃仁勛不得不在隨后的分析師和媒體會上，一個人發，出英偉達真正的「AI 宣言」:
英偉達不是芯片公司、不是解決方案公司、不是簡單的 AI 公司。它催生并見證了一個叫「AI」的新工業的誕生，一如蒸汽機開啟工業時代，電流點亮了電力時代——作為最基本的生產力，AI 將成為所有工業底層的「元工業」，開啟一個全新的 AI 時代。
而英偉達，就是 AI 工業最重要的基建平臺。
或者，你可以說，英偉達，就是 AI 本身。
至少，這是黃仁勛希望讓大家相信的。
01
在無限面前，參數是膚淺的
直到今天，直到現在，英偉達已經是 AI 行業當之無愧的領頭羊時，人們在報道 GTC 大會的時候，依然習慣性地、不假思索地詳細描述英偉達發布的硬件產品——AI 芯片和服務器的每個技術細節、每個參數、以及和一年前產品相比的巨大表現提升。
「核彈」，這個從英偉達 GTX 顯卡時代就被冠上的外號，被毫不質疑地延續到了現在。好像每次老黃在 GTC 上發布新 AI 芯片產品時，都會被期待那句經典的「買得多，省得多」再次響徹全場——這不是對一家芯片公司*的恭維嗎？
事實上不是的，它甚至有種一葉障目、避重就輕的膚淺。
當人們還在糾結 Blackwell Ultra 單個芯片的算力提升多少時，黃仁勛早已在強調，單個芯片表現的重要性，遠遠不如如何讓成百上千個芯片組成的 AI 芯片群的實時數據互聯和同步水平。
 這是為什么連接芯片之間的 NVLink 后面的數字越來越大，事實上為了能讓芯片集群發揮*的效用，英偉達不得不為 AI 芯片研發一個系統 Dynamo，作為「推理服務庫的 VMware」，讓這些*的芯片組在推理時代跑得更快。
而為了讓這些芯片上交換的巨量數據傳輸得更快，英偉達也要和臺積電合作，在芯片的連接上采用光子技術，如果成功每個端口的速度能達到 1.6Tb/s，比目前最*的銅纜速度高兩倍。
英偉達的挑戰早已經不是單個芯片上晶體管數量的提升，而是字面意義上的物理限制，例如能源利用。「可使用的電能是有上限的」這就是為什么在英偉達看來，AI 算力評價的分母已經不是秒，而是瓦特——再厲害的芯片和 AI 數據工廠，最終要靠電力來驅動。
這也是為什么，臺達電子 DELTA 的高管告訴極客公園，為了滿足這些新的 AI 數據中心硬件的需求，臺達需要和英偉達團隊一起重新設計從電網到數據中心、再到每一臺機柜的每一塊芯片的電路和散熱裝置。「我們說的可是兆瓦級別的電壓，不是開玩笑的。」
「我們不是芯片公司，而是一家 AI 基礎設施公司。」黃仁勛在媒體溝通會上再次強調英偉達的定位。「你們見過哪家手機公司，會一下發布接下來 3 年的產品嗎？不存在的」單純因為英偉達的挑戰不再是行業或者對手，而是能量使用效率本身。
當一家公司被稱為「基礎設施」的時候，都代表身后是一個龐大的工業，正如石化、交通、農業。「只取決于世界決定生產水泥，還是生產 AI」黃仁勛如此給 AI 工業定性。
而在這個人們已經意識到、但又沒有足夠意識到重要性的行業，英偉達希望未來每一個 AI 數據中心流入和流出的 Token 上都有一個標簽——Produced by XXX，Accelerated by Nvidia。
畢竟，人們對 Token 的需求，將呈幾何級別急劇增加。
02
音爆和殘影
在今年 GTC2025 的展臺上，*的不是占據*位置、大賺特賺地數據中心服務商，而是英偉達官方地具身智能展臺。來自 1x Technology、Agility Robotics 的工廠和家用機器人，吸引了所有人的目光。
當然，別忘了還有和黃仁勛一起上臺、大秀呆萌的小機器人 Blue，它和小兄弟們是展臺上的*主力。來自迪士尼研究實驗室的「瓦力」，讓所有人掏出手機合影，讓旁邊英偉達負責解釋整個物理 AI 的負責人員搖頭苦笑——比起搞懂英偉達如何用 Omniverse、Cosmos、物理引擎 Newton 等一條龍產線如何助力機器人開發者，顯然小機器人的吸引力來得更直觀。
Physical AI 毫無疑問會是未來，單單智能駕駛行業，在 AI 基建、模擬、訓練和終端芯片如 Orin 和 Thor，就已經給英偉達產生 50 億美元以上的收入。按照目前智能駕駛大戰依舊，機器人如火如荼的情況，那句話怎么說，「未來可期」。
當然，在具身智能到來之前，Agentic AI，這個正在某種程度上取代了剛剛興起兩年的「傳統大語言模型」的新功能，被印到了英偉達未來發展之路的下個節點上。
一方面是因為，以 DeepSeek 為代表的推理模型的表現，確實讓人驚艷；另一方面，同樣的問詢，Agentic AI 需要使用的 Token 數量是之前傳統大語言模型的 20 倍。
——注定暴增的 Token 需求，需要更高的算力，或者更好的 AI 芯片和數據中心，這不是明擺著的嗎？
在經典電影《公民凱恩》中，主角臨終喃喃自語「玫瑰花蕾」時，鏡頭最后切到了屋外滑雪板上的玫瑰花蕾圖案上。
黃仁勛也有自己的「玫瑰花蕾」。
在開場演講中，黃仁勛稱其中一頁 PPT 是他的*。那頁 PPT 上是全球的科研團隊，利用英偉達的硬件和系統，在天文、氣候、生物、醫藥等基礎科學領域所嘗試的項目和取得的成果。
有情可原，讓英偉達在 AI 時代飛升的系統護城河 CUDA，最早的開發者群體正是高校的科研人員。沒有他們，AI 和英偉達的爆發，可能要被延后數年。
「英偉達打造芯片，但我們是一家算法公司。」黃仁勛說到。這種對于算法的儲備和精通，讓英偉達和 CUDA 可以幫助其他團隊形成自己的算法，來探索基礎學科和領域。
Agentic AI、Physical AI、無人駕駛、使用 CUDA 的科學實驗，這些都很好，它們可能是未來 Token 巨大需求的驅動源，但不是根本。它們像是超音速飛機突破音爆時留下的圓圈、或者光速飛行留下的殘影。
這個以超高速飛行的，是黃仁勛和英偉達對于 AI 這個注定成為人類最重要、乃至最終產業的愿景和野心。
然而，眼睛盯著參數和市值的人們，無法，或者還沒準備好理解英偉達給出的未來。
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