NVIDIA 创始人 Jensen Huang（黄仁勋）：OpenAI 将成为下一个万亿美元超大规模公司

撰文：Techub News 整理

导语

近日，NVIDIA 创始人兼 CEO Jensen Huang（黄仁勋）再次做客知名投资人 Bill Gurley 和 Brad Gerstner 的「BG2」播客节目。距离上一次对话已过去一年多，而 AI 世界已然经历了「百年」巨变。本次长达104分钟的深度对谈，聚焦于近期震撼行业的 NVIDIA 与 OpenAI 战略合作、AI 算力需求的指数级增长前景、NVIDIA 的年度发布节奏与系统级竞争壁垒，以及 AI 时代下的地缘政治与「美国梦」新内涵。作为 AI 革命的核心引擎掌舵人，黄仁勋的此次发声，为理解当前 AI 基础设施军备竞赛和未来技术经济图景提供了关键视角。

摘要

黄仁勋断言，OpenAI 极有可能成为下一个市值数万亿美元的超大规模公司，NVIDIA 的投资是基于对这一巨大前景的认知。
AI 计算存在三大扩展定律：预训练、后训练（强化学习）和推理（思考）。推理算力需求将因「思考」而增长十亿倍，这是大多数人尚未完全理解的行业剧变。
NVIDIA 正从芯片公司转型为 AI 基础设施合作伙伴，通过「极致协同设计」和年度发布周期，以系统级性能提升应对算力需求的双重指数增长。
黄仁勋认为，通用计算时代已结束，未来属于加速计算与 AI 计算。全球数万亿美元的计算基础设施都将被刷新，这是 NVIDIA 面临的历史性机遇。
针对中美科技竞争，他呼吁保持自信、吸引全球人才，并支持通过「投资美国」等社会创新，确保 AI 带来的繁荣能被广泛共享。

OpenAI：下一个万亿美元巨头的诞生

对话始于近期最引人注目的行业事件：NVIDIA 与 OpenAI 达成的战略合作。黄仁勋证实，双方正在多个项目上携手，包括持续构建微软 Azure 能力、与 Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 及软银的合作，以及通过 CoreWeave 提供算力。而最新宣布的合作伙伴关系，核心在于 NVIDIA 将首次帮助 OpenAI 建立其自有的、全栈式 AI 基础设施。

「这关乎在芯片层面、软件层面、系统层面、AI 工厂层面直接与 OpenAI 合作，帮助他们成为一个完全自主运营的超大规模公司。」黄仁勋解释道。这意味着 OpenAI 正从依赖微软等云厂商构建数据中心，转向像 Elon Musk（埃隆·马斯克）的 X.AI 或 Meta 那样，与 NVIDIA 建立直接的、全方位的采购与合作关系。

为何此举如此重要？黄仁勋给出了一个震撼的预测：「我认为 OpenAI 很可能成为下一个数万亿美元级别的超大规模公司。」他将其与 Meta、谷歌类比，认为 OpenAI 将同时拥有消费者和企业服务，成长为新的行业巨头。因此，NVIDIA 有机会在其成长为巨头之前进行投资，「这是我们能想象到的最明智的投资之一」。

他进一步分析了推动这一增长的「双重指数」：首先是客户数量的指数增长，因为 AI 能力越来越强，几乎所有应用都在接入 AI；其次是每个用例的计算消耗指数增长，因为 AI 从「一次性推理」转变为「先思考再回答」。这两个指数的叠加，使得 OpenAI 对算力的需求呈现复合式爆炸增长，这正是需要构建多个并行项目并新增自有基础设施的根本原因。

三大扩展定律与「十亿倍」算力需求

黄仁勋重申并深化了他在一年前提出的观点：AI 计算的未来增长远不止于预训练。他系统性地提出了三大扩展定律：

预训练扩展定律：即传统意义上的模型训练。

后训练扩展定律

推理扩展定律：新时代的推理不再是「一次性回答」，而是「思考」。AI 在回答前会进行研究、验证事实、反复推演，生成更优质的答案。

「思考的时间越长，得到的答案质量就越高。」黄仁勋强调。如今，AI 不再是单一的语言模型，而是由多个并发运行、可能使用工具的模型组成的系统，并且是多模态的。视频生成等应用的爆发，正是算力需求激增的体现。

基于此，他比一年前更加确信：推理算力需求将增长「十亿倍」。这一预测并非空想，而是基于当前智能体（Agent）系统的演进和实际算力消耗趋势。华尔街分析师们认为 NVIDIA 的增长将在2027年后趋于平缓，但黄仁勋认为他们严重低估了这场从通用计算向加速计算转型的工业革命的规模。

NVIDIA 的转型：从芯片到 AI 基础设施

面对巨大的市场机遇，黄仁勋清晰地阐述了 NVIDIA 的定位演变。「人们误以为我们是一家芯片公司……但 NVIDIA 本质上是一家AI 基础设施公司。」他表示，NVIDIA 是客户的 AI 基础设施合作伙伴，与 OpenAI 的合作正是这一角色的完美体现。

他提出了一个三层逻辑来描绘市场机会：

物理定律层：通用计算时代终结，未来是加速计算和 AI 计算。全球数万亿美元的计算基础设施需要更新换代。
现有用例迁移层：AI 的第一个大规模应用已经无处不在，如搜索、推荐引擎、购物。这些原本由 CPU 完成的工作负载，正在大规模迁移到 GPU 和 AI 计算上。仅这部分就涉及数千亿美元的市场。
未来新应用层：当计算范式转向 AI 和加速计算后，将催生全新的应用。这类似于用电机替代体力劳动，现在是用 AI（生成 token）来增强人类智能。人类智能约占全球 GDP 的 50-60%（约 50 万亿美元），这部分将被 AI 增强。即使只增强 10%（5 万亿美元），也需要庞大的 AI 基础设施（工厂）来支持。

黄仁勋以公司内部实践为例：NVIDIA 为每位软件工程师、芯片设计师配备了 AI 助手，实现了 100% 覆盖。这提升了生产率、增加了营收和利润，并使公司能够雇佣更多人、追求更多创意。「将 NVIDIA 的故事放大到全球 GDP，这就是可能发生的未来。」

年度发布、极致协同设计与竞争壁垒

为了满足算力需求的指数增长，NVIDIA 已将芯片发布节奏加快至年度周期（Hopper, Blackwell, Rubin, Ultra, Fermi…）。黄仁勋解释，驱动这一变革的根本原因是「token 生成率正在指数级上升」。如果性能不能以惊人的速度提升，token 生成的成本将因摩尔定律失效而不断攀升。

「从 Hopper 到 Blackwell，我们通过 NVLink 等技术实现了 30 倍的性能提升。这靠的不是摩尔定律，而是极致协同设计。」他详细阐述道，极致协同设计意味着必须同时优化模型、算法、系统和芯片，在摩尔定律的「盒子」之外进行创新。NVIDIA 同时革新 CPU、GPU、网络芯片、NVLink（纵向扩展）、Spectrum-X（横向扩展），并将它们作为一个整体系统进行优化。

这种模式构建了极高的竞争壁垒：

技术壁垒：需要同时设计多款芯片并优化整个软件栈，复杂度极高。
规模与供应链壁垒：客户动辄部署包含数十万 GPU 的吉瓦级数据中心，这需要供应链提前数年规划并投入数百亿美元。只有像 NVIDIA 这样拥有成熟架构和良好记录的公司，才能获得供应链和客户的信任，进行如此大规模的先期投入。
系统思维壁垒：竞争对手可能还在设计单一功能的 ASIC，而 NVIDIA 已经在构建和优化整个「AI 工厂」系统，并开始推出针对特定负载的专用处理器（如 CPX 用于上下文处理）。

针对谷歌 TPU 等竞争对手，黄仁勋表达了尊重，但也指出了挑战：市场早期进入者有先发优势，但如今 AI 基础设施已经变得「巨大而复杂」，并且仍在快速演变。作为后来者，要切入一个已经如此庞大且多变的市场极为困难。他甚至提出一个尖锐观点：即使竞争对手的芯片免费提供，客户仍应选择 NVIDIA 的系统。原因在于，数据中心受电力限制，而 NVIDIA 系统的「每瓦特性能」（token per watt）远高于对手，使用免费但低效的芯片将导致巨大的收入机会成本。

地缘政治、人才竞争与美国梦

作为全球关键 AI 基础设施的提供者，黄仁勋不可避免地谈到了地缘政治，特别是中美关系。他首先强调：「没有人需要原子弹，但每个人都需要 AI。」AI 是现代计算的重塑，所有国家都需要参与其中，这催生了「主权 AI」的需求。

他坦言，当前的地缘政治环境给 NVIDIA 带来了「极其困难」的处境。一方面，他理解并支持保护美国国家安全的必要性；另一方面，他深切担忧过度限制会损害美国的创新根基——吸引和留住全球人才的能力。

「我听说，三年前，90% 从中国顶尖高校毕业的顶级 AI 研究者希望并确实来到了美国。而今天，这个比例可能已降至 10% 到 15%。」黄仁勋认为这是一个「生存性危机」的早期指标。他批评所谓的「对华鹰派」标签，认为切断人才管道「一点也不爱国」。

「我们需要拥有一个伟大国家的自信……我们的态度应该是：放马过来。」黄仁勋说，他相信美国的人民、文化、体系和制度。他观察到特朗普总统在谈及中国时充满尊重，且从未使用「脱钩」一词，他认为这是正确的方向。「你无法与未来一个世纪最重要的双边关系之一脱钩，这毫无意义。」

谈及「美国梦」，黄仁勋将其与「上升的权利」联系起来。他盛赞并支持「投资美国」计划——从2026年起，每个在美国出生的孩子都将获得一个初始投资账户，用于投资美国优秀公司。「这确保了每个孩子都是美国未来的股东。」他认为，在 AI 带来指数级进步的时代，社会契约需要同步演进，确保繁荣被广泛共享。

针对 AI 可能导致失业的担忧，黄仁勋持乐观态度。他认为 AI 是「伟大的均衡器」，消除了技术鸿沟（现在只需用人类语言与 AI 交互）。他驳斥了「AI 将导致大规模失业」的假设，因为这基于「人类已经没有新想法」的错误前提。「智能不是零和游戏。我周围的天才越多，我能想到的创意就越多，我们能解决的问题就越多，我们创造的工作也就越多。」

未来展望：拥抱指数，登上列车

展望未来，黄仁勋预测，未来五年内，人工智能与机械电子学（机器人技术）的融合将取得重大突破。每个人都将拥有云端专属的 AI，并可能 embodied（具身化）在汽车、机器人等实体中。数字孪生技术将广泛应用于医疗保健，预测健康风险和疾病。

当被问及企业和个人应如何应对这个加速变化的世界时，黄仁勋给出了一个形象的比喻：「如果你有一列越来越快、呈指数级加速的火车，你唯一真正需要做的就是登上它。一旦你登上去了，沿途你自然会弄明白一切。」试图预测这列指数加速的火车的未来位置并提前拦截或等待，是不可能的。最好的策略是在它速度还相对较慢的时候就上车，然后与它一同指数级成长。

「不要吓唬人们，要带领他们一起前进。」黄仁勋在对话结尾如此总结。这或许正是这位 AI 革命领军者在技术狂飙时代，对行业、社会乃至国家提出的核心倡议。

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