從供應商到全球AI工廠
5月19日訊息，黃仁勳在亞洲最大的電子科技展會之一Computex 2025電腦展進行首場主題演講，釋出全新NVIDIA GB300 NVL72平臺、NVIDIA NVLink Fusion半定製專用AI晶片、RTX PRO Server企業級AI計算平臺等眾多產品，重新定位為AI基礎設施建設公司。
NVIDIA GB300 NVL72
這次黃仁勳提出了“AI工廠"的全新概念，並詳細闡述了Grace Blackwell系統的技術優勢與升級路線圖。相比2024年側重於硬體效能的提升，2025年更加強調AI技術路線的演進，從感知型AI到推理型AI再到物理AI的發展路徑，同時深入佈局電信、量子計算等新興領域。
黃仁勳稱，基於NVIDIA產品測算，未來AI計算能力每10年提升大約100萬倍。在黃仁勳看來，從Agentic AI到物理 AI，是AGI路程的關鍵一步，而通用機器人將開啟下一個萬億美元產業。
看上去老黃又畫大餅了，而且是前所未有的巨大。但誰讓黃仁勳是馬斯克都低頭求見的男人呢？英偉達不僅是AI裝置供應商更是AI造夢師，離開了強有力的算力，誰講任何AI故事都顯得底氣不足。
從資料來看，英偉達產品並沒有出現滯銷。2024年英偉達資料中心的 GPU 出貨量總計約 376 萬臺，較之上一年的 264 萬臺增長 100 多萬臺，併成為歷史上規模增長最快的硬體公司。據估計，2025 年英偉達銷量將達到 650 萬至 700 萬塊 GPU。
美銀甚至認為人工智慧（AI）晶片是“新貨幣”，在地緣政治談判中起到了至關重要的作用，且近期中東地區的大型專案也突顯出對人工智慧計算的長期需求。而最大的晶片供應商就是英偉達，可以說大部分AI公司都繞不開英偉達。所以我們不需要擔心英偉達沒有故事可講，但講好一個故事也並不容易。
最有想象力和低門檻的還得是能夠部署大模型的DGX Spark。在這次大會上黃仁勳宣佈全球最小 AI 超級計算機 DGX Spark 已全面投產，將於數週內就緒。黃仁勳甚至樂觀的說：“今天，每個人都能擁有自己的AI超算，而且……能插在廚房插座上。”
隨著生成式 AI 應用爆發，開發者對本地化算力的需求激增。據廣發證券測算，2025 年全球 AI 推理算力需求將是訓練算力的 3 倍以上，而傳統雲端部署面臨資料隱私、延遲和成本壓力。DGX Spark 的出現，使中小型企業和個人開發者能夠以消費級成本獲得超算級算力，大幅降低 AI 創新門檻。
此外，英偉達正在快速轉向量子計算市場，老黃為數不多的承認自己判斷錯誤。今年1月，黃仁勳表示，量子計算投入使用至少還需要20年時間，但3月份又公開表示對量子計算應用時間的預測言論是錯誤的。此次演講中黃仁勳表示，英偉達正在開發量子經典或量子GPU計算平臺，他預測未來所有超級計算機都有量子加速部分，超級計算機將擁有GPU、QPU（量子處理單元）和CPU。
量子計算層面，英偉達宣佈開設量子 AI 技術全球商業研發中心 (G-QuAT)，該中心擁有世界上最大的專用於量子計算的研究超級計算機 ABCI-Q，有望增強AI 超級計算機，解決醫療保健、能源和金融等行業中一些全球最複雜的挑戰，並且朝著實現實用化加速量子系統邁出重要的一步。
想脫離英偉達生態？老黃喊“別走”
這幾年英偉達晶片的暴利有目共睹，你花了十倍溢價還要來感謝黃仁勳賣晶片之恩，長期來看沒人受得了。所以Meta 用 ASIC 取代了英偉達處理其一些最大的 DLRM 工作負載，谷歌也用同樣的方法處理了 YouTube 的關鍵影片編碼工作負載。亞馬遜早在 2012 年就用 Nitro 取代了虛擬機器管理程式，並用 Graviton 取代了大量英特爾 CPU。雲巨頭以及 Marvell、Broadcom、Astera、Arista 和 AIchip 等主要設計合作伙伴已經投入了大量資金和工程人才，以削弱英偉達的壟斷。
如今，許多巨頭依賴於內部解決方案：谷歌的 Pathways 比其他解決方案在邊緣情況和故障型別方面表現更優，同時能夠靈活處理同步和非同步資料流。Pathways 還擅長檢測和修復幾乎無法察覺的、繞過 ECC 的 GPU 記憶體問題，而英偉達的診斷工具 (DCGM) 可靠性要低得多。英偉達也難以提供具有競爭力的分割槽和叢集管理軟體，其 BaseCommand 系統（基於 Kubernetes 構建）旨在實現跨平臺，併兼容異構系統。
既然封閉的英偉達生態讓大客戶離心離德，那麼不如直接半開放，可以買英偉達晶片，也可以自己的定製晶片用英偉達的CUDA。
黃仁勳正在將“AI工廠”視為下一個5年的關鍵。在這場產業變革中，每家“AI工廠”的任務各不相同，所需AI基礎設施的最優配置，也可能略有不同。英偉達決定適度開放，允許客戶“半定製”自己的“AI工廠”，選擇將自己的CPU與英偉達的GPU一起使用，或將英偉達的GPU與其他定製AI晶片一起使用。甚至，定製AI晶片都不一定非得是用來加速transformer架構模型的。
NVLink Fusion為新玩家打開了AI生態系統，尤其是要在ASIC晶片市場中要佔有一席之地。不過，英偉達可能也要冒著降低市場對其產品需求的風險。對於正在抓緊研發定製AI晶片的雲服務商，以及聯手支援競爭方案UAlink的英特爾與AMD而言，這是英偉達的一次主動出擊。理論上，它可以讓谷歌TPU、亞馬遜Trainium、微軟Maia和META的MTIA，無縫融入自己的“AI工廠”，包括CUDA生態以及更多軟硬體技術棧。
NVLink Fusion
對於歐美大廠完全脫離英偉達並不是明智選擇，但要是面臨“英偉達稅”什麼都不做那也不對。黃仁勳的“半開放策略”正是大廠所需要的過渡性最佳選擇，進可攻退可守，老黃也要掂量一下晶片有沒有賣得太貴了。
英偉達不想缺席中國市場
在本次演講中，黃仁勳沒有太多提及中國大陸地區業務。但演講結束後，黃仁勳在與科技部落格Stratechery作者Ben Thompson對談中稱，最近，特朗普政府廢除AI擴散禁令，重新開放，著手“收復”中東市場，但這只是過去市場10%左右的修復，如果不進入中國市場，另外90%都將無從實現。
當外界都在把目光放在英偉達臺灣省新中心的時候，出人意料的是，最近有媒體爆料英偉達計劃在上海建立一個研究中心。英偉達執行長黃仁勳4月訪華期間與上海市政府討論了該計劃，且已經在上海租賃了新的辦公空間。
伴隨著老黃半年來兩次訪華又有新的投入動作，不難看出英偉達不能失去中國市場，哪怕在地緣衝突中左右為難，這生意也不能放棄。
英偉達財報顯示，在截至1月的2024自然年中，英偉達中國區年營收171.08億美元（約合人民幣1235億元），為史上最高，比前一年103.06億美元增長66%。同時，英偉達2025財年中，53%的收入佔比來自美國以外的地區，中國大陸地區是英偉達的第二大銷售額地區：美國佔比47%排第一，中國大陸佔比13%排第二。
全世界範圍內，中美兩國是最積極、也最捨得在算力上投資的國家，根據國際市場調研機構Omdia的資料，2024年英偉達Hopper系列晶片全球前五大買家分別是微軟（48.5萬枚）、字節跳動（23萬枚）、騰訊（23萬枚）、Meta（22.4萬枚）、亞馬遜（19.6萬枚）。
2024年四季度，騰訊、阿里的資本支出增速分別高達386%、258%，在全球主要科技公司中排名第一和第二。另據《財經雜誌》統計，2025年字節跳動、阿里、騰訊的資本支出總額預計將增長約69%，而亞馬遜、微軟、谷歌、Meta、Oracle今年的資本支出總額預計只增長大約29%。
所以黃仁勳表示，如果無法進入中國市場將會是企業“巨大的損失”。他預估，未來兩到三年，中國 AI 市場規模可能達到500億美元。
那麼英偉達想留在中國市場，又可以做什麼呢？
第一需要適當技術妥協：電晶體數量從原版B200的2080億削減至約1500億，HBM容量或提升至120GB以彌補算力缺陷，採用多晶片互聯技術（NVLink）拼接算力單元。第二合規進一步收緊：透過GDDR7替代HBM，並限制互連頻寬至500GB/s以下，符合美國“效能密度”指標。第三定製化生產：預計2025年晚些季度推出，目標在合規前提下保持對華為昇騰等本土晶片的代差優勢。
簡單來說，英偉達在大陸市場目前只能提供中低端晶片，繼續“魔改和大修”也是不得不為之。有些專家認為未來英偉達也可以透過“雲服務和算力租賃”的方式，繼續為中國企業提供算力服務。筆者認為想法很美好，但是目前美國BIS部門直接提出了“如何防止美國的AI晶片被用來幫助訓練中國大模型”這樣的指導意見，那麼英偉達的“調整空間”必然會非常有限。
寫在最後
對於本次英偉達釋出這一系列新品，黃仁勳還特意改變了促銷口號。從“買的越多，省得越多”，變成了“買的越多，創造的越多”。看來老黃也意識到了現階段大家更關心AI如何落地，能否幫企業和個人賺到錢。英偉達可以有各種各樣的故事，但企業更需要降本增效，英偉達需要告訴大家眼下應該怎麼辦。
參考資料：
一文讀懂老黃ComputeX演講 來源：華爾街見聞
英偉達相容國產晶片的想象 來源：未盡研究
中國市場對英偉達到底有多重要 來源：市值觀察
英偉達為什麼離不開中國 來源：和訊
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END
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