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2025-Jun-07

以下為文章正文：

如果您希望可以時常見面，歡迎標星收藏哦~來源：內容 編譯自 Stratechery 。近日，Stratechery採訪了英偉達CEO黃仁勳。在採訪中，他們首先探討了一些與政治相關的新挑戰：例如上週與沙特阿拉伯和阿聯酋達成的協議、美國對華 H2O 銷售禁令，以及美國的芯片管控方式爲何會危及美國（以及英偉達）的長期控制權。黃仁勳還闡述了人工智能將在不久的將來推動 GDP 增長，甚至可能減少貿易逆差的原因。以下爲文章採訪正文：第一部分：阿拉伯AI與人工智能擴散規則問：很高興能與您見面，我們之前的談話都是通過Zoom進行的，而您現在正在臺灣。您剛剛宣佈將在我家附近建造一座新大樓，這令人興奮。之前我們交談時，我感覺您想讓全世界瞭解GPU的未來。我們最初開始交談時，恰逢ChatGPT（ChatGPT，一種通用計算技術）問世之前，而現在，當您宣佈業績時，整個市場都岌岌可危。現在，我認爲我們正處於一箇平靜期，我不是在問業績，而是被推到那個位置，被推到世界中心，感覺如何？黃仁勳：嗯，你問了我一箇我現在無法給出有趣答案的問題。答案是，我對此沒有任何感覺，但我確實意識到了這一點：我們正在重塑英偉達，這始終是我們辦公室工作的核心。我們正努力重塑英偉達，以便能夠領先一步，引領行業發展方向，並致力於解決難題，爲行業做出貢獻。但如今，非常重要的是，我們不僅創建了一箇計算平臺，還重塑了我們的公司，我們更像是一家數據中心規模的公司（data center scale company），我們提供的技術首次實現了完全集成，可以協同工作，但又進行了拆分，以便整個生態系統能夠協同工作。但我在主題演講中提到的非常重要的一點是，我們第一次製造計算機，不僅僅是爲了科技行業，而是爲了一箇叫做人工智能的新行業。人工智能一部分是技術，一部分也是勞動力，而且正如我們所知，它能夠增強勞動力。隨着我們進入機器人領域，這一點將會非常非常清晰。這項叫做人工智能的新技術實際上是一箇全新的行業，整個行業將由工廠驅動，而工廠將需要大量的計算機。人們正在逐漸接受這樣一箇事實：我們即將進入一箇由計算驅動的未來，人們稱之爲數據中心，但實際上它們是人工智能工廠，規模可能會非常大。問：我注意到你提到薩蒂亞·納德拉在微軟財報電話會議上報告了他們處理的tokens數量，我記得那是上個季度。這是你本季度最喜歡的財報數據嗎？我馬上就注意到了，這是一箇非常棒的指標。黃仁勳：實際上，實際生成的tokens數量遠比這個數字高得多。這還只是微軟爲第三方生成的部分，但他們自己的消耗量要高得多，而且還不包括 OpenAI，所以你可以想象它到底有多大。問：我想問一下與沙特阿拉伯和阿聯酋宣佈的人工智能協議。從您的角度來看，爲什麼這些協議如此重要？爲什麼您參與其中如此重要？黃仁勳：嗯，因爲他們邀請我去，我們在那裏宣佈了兩個相當雄心勃勃的人工智能基礎設施建設項目，一箇在沙特阿拉伯，一箇在阿布扎比。兩國領導人都非常重視本國參與人工智能革命的重要性，認識到他們擁有非凡的機遇，他們能源充足，但勞動力短缺，而國家潛力受限於勞動力數量和人口數量。因此，他們首次可以從能源轉型到數字勞動力、機器人勞動力、代理和機器人。他們高度關注這一點，並且對此非常清晰。沙特阿拉伯的殿下對此非常清晰，對這項技術充滿熱情，甚至非常瞭解。阿布扎比的Sheik Tahnoun 也對此充滿熱情，極具前瞻性，深刻理解這項技術的影響及其給他們帶來的機遇。因此，我很高興能與他們合作。我們幫助在沙特阿拉伯成立了一家名爲 HUMAIN 的新公司，他們希望在世界舞臺上建立這些人工智能工廠，接待國際公司，例如也在那裏的 OpenAI 等公司，因此這是一項非常大的舉措。問：這是一箇巨大的轉變。其中很重要的一點是， AI 擴散規則的倒退。我認爲這些規則對那些國家尤其嚴厲，數量受到限制，必須由美國公司控制，在某些方面還受到美國製造的限制。我認爲，與你之前的做法相反，英偉達強烈反對這些規則。從你的角度來看，我覺得你在某種程度上必須成長起來。Tae Kim在他的書中說過，英偉達就像一輛圍繞你打造的F1賽車，你是駕駛員。你是否從未想過這些政府事務，所以英偉達也從未真正考慮過這些政府事務？然後，突然之間，你成了世界上最重要的公司，你必須非常非常快地瞭解這些事情？黃仁勳：嗯，不是我不想，也不是我必須這麼做。在英偉達的大部分發展歷程中，我們都在致力於技術研發、公司建設、行業發展和競爭。每一天，每時每刻。構建我們的供應鏈，構建我們的生態系統。注意，我剛纔描述了一系列規模巨大、範圍廣泛、本身就很困難的事情，而擴散規則突然出臺，我想我們當時就說過，但現在每個人都明白了，它完全是錯誤的，對美國來說完全是錯誤的。如果擴散規則的目標是確保美國必須處於領先地位，那麼它原本的制定方式恰恰會導致我們失去領先地位。人工智能不僅僅是被稱爲模型的軟件層，而是一箇全棧的東西，這就是爲什麼每個人都在談論英偉達的系統、基礎設施、工廠等等。人工智能是全棧的。如果美國想在人工智能領域領先，就必須從芯片層、工廠層、基礎設施層、模型層以及應用層全面領先開始——人工智能就是所有這些。你不能直接說：“我們去寫個擴散規則，犧牲其他所有層級來保護其中一層”，這太荒謬了。我們限制美國人工智能技術的想法，恰恰發生在國際競爭對手趕上來的時候，而我們幾乎已經預見到了這一點。問：您所說的國際競爭對手是指其他模型嗎？黃仁勳：中國做得太棒了，全球 50% 的人工智能研究人員都是中國人，你無法阻止他們，也無法阻止他們推進人工智能的發展。說實話，DeepSeek 是一款非常出色的作品。如果對他們的評價低於這個水平，那將是對我信心的嚴重缺乏，我實在無法容忍。（China’s doing fantastic, 50% of the world’s AI researchers are Chinese and you’re not going to hold them back, you’re not going to stop them from advancing AI. Let’s face it, DeepSeek is deeply excellent work. To give them anything short of that is a lack of confidence so deep that I just can’t even tolerate it.）問：我們是否通過對它們施加限制，特別是在內存管理和帶寬方面，來促使這項工作變得更好？黃仁勳：每個人都喜歡競爭。公司需要競爭來激勵自己，國家也需要競爭，毫無疑問，我們會激勵他們。然而，我完全預料到中國會在這條路上的每一步都給予支持。華爲是一家強大的公司，一家世界級的科技公司。中國的研究人員，人工智能科學家，都是世界級的。他們不是中國的人工智能研究人員，而是世界級的人工智能研究人員。你在Anthropic、OpenAI或DeepMind的展廳裏走來走去，你會發現那裏有很多人工智能研究人員，而且他們都來自中國。這當然合情合理，而且他們非常傑出，所以他們做出非凡的工作對我來說並不意外。（Everybody loves competition. Companies need competition to inspire themselves, nations need that, and there’s no question we spur them. However, I fully expected China to be there every step of the way. Huawei is a formidable company, they’re a world-class technology company. The researchers, the AI scientists in China, they’re world-class. These are not Chinese AI researchers, they’re world-class AI researchers. You walk up and down the aisles of Anthropic or OpenAI or DeepMind, there’s a whole bunch of AI researchers there, and they’re from China. Of course it’s sensible, and they’re extraordinary and so the fact that they do extraordinary work is not surprising to me.）人工智能傳播限制其他國家獲取美國技術的想法完全是錯誤的，其使命應該是在爲時已晚之前加速全球採用美國技術。如果目標是讓美國引領世界，那麼人工智能擴散規則恰恰適得其反。我認爲人工智能的傳播也忽略了人工智能堆棧如何運作的核心理念。人工智能堆棧就像一箇計算平臺，它本身就是一箇平臺。你的平臺越大、功能越強大，安裝基數就越大，就會有越多的開發者在其上運行和開發。當更多的開發者在其上進行開發時，它會使結果（以及在你的計算平臺上運行的應用程序）變得更好。因此，你的銷售量會更高，你的計算平臺也會被更多人採用，從而擴大你的安裝基數，從而增加使用它來開發人工智能模型的開發者，這又會增加——對於任何計算平臺來說，這種正反饋系統的作用都不容小覷，這也是英偉達如今取得成功的原因。認爲美國不應參與中國市場的競爭（50%的開發者都在中國）的想法，從計算基礎設施和計算架構的角度來看，完全沒有道理。我們應該給予美國公司在中國競爭的機會，抵消貿易逆差，爲美國人民創造稅收，創造和僱傭更多就業機會。第二部分：Nvidia與中國問：可以說我們已經完成了一半了嗎？因爲我們從海灣協議和人工智能擴散規則開始，當然，我認爲你可以從民族國家競爭的角度來看，這些國家……黃仁勳：這兩個想法是相輔相成的，我的意思是：如果我們不在中國競爭，而是允許中國生態系統建立一箇豐富的生態系統，因爲我們不在那裏競爭，並且開發出新的平臺，而且它們不是美國的，在世界傳播人工智能技術的時候，他們的領導力和技術將會傳播到世界各地。問：從你的角度來看，我們已經成功了一半。至少我們沒有被其他國家切斷。黃仁勳：沒錯。問：但我們應該全力以赴，讓 Nvidia 重返中國。黃仁勳：是的，但我認爲，實際上，不進入中國市場已經完成了90%的目標。實際上，不是50/50，而是90%。（Yeah, but I would argue that, in fact, not going into China is about 90% of the way there. It’s actually not 50/50, it’s 90%.）問：因此我們完成了 10%。黃仁勳：是的，沒錯。確實如此。問：鄭重聲明，我同意你的觀點。我的觀點是，這種試圖限制芯片單元數量，然後又給他們提供他們想要的所有芯片製造設備的嘗試，恰恰是本末倒置——追蹤芯片比追蹤芯片製造設備要困難得多。華盛頓特區的一些人提出的理論之一是：“芯片製造公司或半導體設備製造公司在華盛頓待了很多年，他們非常擅長遊說，而英偉達卻不在這裏，所以他們處於劣勢。” 你覺得這種說法正確嗎？你是說華盛頓的人很難理解這種觀點嗎？黃仁勳：過去幾年，我們非常努力地在華盛頓特區建立業務。我們只有少數幾個人，大多數我們這種規模的公司都有幾百人，而我們只有少數幾個。我們這羣人非常優秀，他們講述着我們的故事。他們不僅幫助人們解釋、理解芯片的工作原理，還幫助人們理解生態系統的工作原理、人工智能生態系統的工作原理，以及這些政策可能帶來的一些意想不到的後果。我們希望美國勝利。每個公司都應該希望自己的國家勝利，每個國家也都應該希望自己的公司勝利。這種感覺並不可怕，反而是好事。而且，人們熱愛勝利本身也是一件好事。競爭是好事，渴望偉大也是好事。當某個國家渴望偉大時，我們不應該嫉妒他們。當某個公司渴望偉大時，我也不會嫉妒他們。這促使我們所有人超越自我，做得比我們本應做的更好，所以我喜歡觀察那些渴望偉大的人。毫無疑問，中國渴望偉大，這真是太好了！他們絕對不應該期待更低的目標。我認識的世界各地的人工智能研究人員和科學家，他們之所以能取得今天的成就，是因爲他們都渴望偉大，而且他們也確實偉大。我認爲，某種程度上來說——問：要想獲勝，你必須把另一箇人拉下來。（To win, you have to put the other one down.）黃仁勳：沒錯，但我覺得這說不通。我們應該加快速度。英偉達之所以能走到今天，之所以能佔據今天的地位，完全是因爲沒有任何人支持我們走到今天，所以我們只能繼續努力。我認爲，正如你所說，我們阻礙別人前進，反而會激勵他們更加偉大，因爲他們都是很棒的人。問：我同意。作爲一箇美國人，我對此深感沮喪。我覺得我們應該通過超越創新、加快步伐來贏得勝利，而那種認爲通過拉起梯子、切斷聯繫、給每個人施加官僚主義的繁文縟節、試圖追蹤一切就能取勝的想法在我看來非常非常不美國化，令人沮喪。黃仁勳：是的。總之，我認爲總統確實明白這一點，他希望美國獲勝。問：嗯，我有個問題，因爲這個政府之前就切斷了H20芯片的供應，而這款芯片基本上是按照上一屆政府的規格設計的，突然就說“不行”，現在又在做這筆交易。批評人士會說：“哦，這有可能會讓中國打開局面，XYZ”。這確實感覺像是政府換屆了，也許他們會說這事兒還是老樣子。但我想，過去六週裏，中美之間也經歷了很多轉變。您是否感覺到，人們可能已經真正意識到，這個世界是如此緊密相連，一端發生的事也會在另一端發生，或許很難再將世界分割開來，實用主義將會迴歸。我們該如何應對？您對此持樂觀態度，還是在做最壞的打算？黃仁勳：總統對他想要實現的目標有自己的願景，我支持他，相信他，我相信他會爲美國創造偉大的成果，他會以尊重的態度，帶着競爭的意願，同時也尋求合作的機會。我感受到了，也看到了這一切。當然，我不在白宮，也不知道他們具體是什麼感受，但這就是我的感覺。首先，對H20的禁令，這是我們對Hopper所能做的極限，我們已經削減了，已經沒有什麼可以削減的了。我們已經註銷了——我想是55億美元——歷史上沒有任何一家公司註銷過這麼多的庫存，所以對英偉達H20的額外禁令令人深感痛苦。它的成本非常高昂，我不僅損失了55億美元，我們還註銷了55億美元，放棄了150億美元的銷售額，可能還有——具體是多少？——30億美元的稅收。中國市場每年大約有500億美元，而且不是5000萬美元，而是500億美元。500億美元就像波音，不是一架飛機，而是整個公司。放棄這些，才能帶來隨之而來的利潤，隨之而來的規模，以及隨之而來的生態系統建設——（First of all, the ban on H20s, that’s the limit of what we can do to Hopper, and we’ve cut it down to there’s not much left to cut. We’ve written off — I think it’s $5.5 billion — no company in history has ever written off that much inventory, so this additional ban on Nvidia’s H20 is deeply painful. Its costs are enormously costly, not only am I losing $5.5 billion, we wrote off $5.5 billion, we walked away from $15 billion of sales and probably — what is it? — $3 billion worth of taxes. The China market is about $50 billion a year and it’s not $50 million, it’s $50 billion. $50 billion is like Boeing, not the plane, the whole company. To leave that behind so that the profits that go with that, the scale that goes with that, the ecosystem building that goes with that—）問：從長遠來看，這纔是對 CUDA 的真正威脅——JH：沒錯。問：中國建立了替代方案。黃仁勳：沒錯。如果有人以爲只要一步棋就能禁止中國參與H20項目，就能切斷中國發展人工智能的能力，那他絕對是無知的。（Exactly. Anybody who thought that one chess move to somehow ban China from H20s would somehow cut off their ability to do AI is deeply uninformed.）第三部分：AI和GDP增長問：在今天的主題演講中，您一開始就說：“我們是一家基礎設施公司，需要五年路線圖。”您順便提到，您創立英偉達時最初估計的總市場價值（TAM）是3億美元。您是什麼時候真正預見到“我們要做基礎設施”的？——再次回顧我們之前的對話，我的感覺是您只是想讓人們看到這種可能性。您看到了GPU計算的可能性，但它的規模，是否讓您有點震驚？黃仁勳：如果你仔細看我的主題演講，你會發現，我幾乎一直在談論今天正在發生的事情，這些事情我大約五年前就說過了。五年前我談論這些事情的時候，措辭還沒有那麼清晰，使用的詞彙也沒有那麼精確，但我們的目標始終如一。問：所以基本上現在當您在每次主題演講結束時談論很多關於機器人技術的內容時，這就是我們真正應該關注的五年預覽。黃仁勳：是的。事實上，我已經談論這個話題大約三年了。我想這幾年後就會發生。對於這個行業來說，相當深刻和意義深遠的事情是，在過去的 60 年裏，我們一直從事 IT 行業，這是一種技術和工具，是人們使用的技術和工具——這是我們第一次離開 IT 預算，我們銷售的產品進入 IT 預算，我們即將離開 IT 預算，進入製造或運營支出預算。製造預算是因爲我們製造機器人，或者因爲機器人系統被用於製造產品，而運營成本則是因爲數字化員工。全球運營成本和資本支出是多少？加起來50萬億美元？這是一箇巨大的數字。IT行業大約是1萬億美元，而由於人工智能，我們即將把我們所有人帶入一箇大約50萬億美元的行業。當然，我的第一個希望，而且我認爲它確實會這樣發生：儘管工作崗位會發生變化，一些工作崗位會消失，但大量的工作崗位將會被創造出來。機器人系統（其代理是實體機器人）很有可能會擴大全球GDP。其原因是我們勞動力短缺，所以每個人都有工作。如果你環顧美國，你會發現失業率處於歷史最低水平，這是因爲我們的勞動力不足。餐館很難招到合適的員工，許多工廠顯然也很難招到合適的員工。我認爲，人們會毫不猶豫地以每年10萬美元的價格僱傭一箇機器人，這是因爲它提高了他們創造更多收入的能力。所以我認爲，未來五到十年，我們很可能會經歷GDP的增長，以及一箇全新的、由這些現在人們能夠理解的象徵性製造系統組成的產業。問：我覺得今天的主題演講還有一箇有趣的地方，就是我在來之前就爲這次採訪做了準備，當時我心想：“嗯，這有點像GTC的翻版”，但實際上我覺得兩者截然不同。這是我的解讀，如果正確的話，請務必告訴我。感覺GTC是針對超大規模企業，而今天的演講是針對企業IT的，就像兩個不同的市場。黃仁勳：是的。問：就目標而言，我的理解正確嗎？黃仁勳：企業 IT 或代理和機器人，以及企業 IT 的代理和製造業的機器人，其原因非常明確，這就是生態系統的開始。第四部分：Dynamo 和全棧 Nvidia問：我們來看看你的GTC主題演講吧，那是我最喜歡的主題演講之一，我看了你所有的演講，而且看了好幾年。你闡述數據中心的侷限性，以及爲什麼選擇英偉達作爲解決方案，這其中體現了Jensen教授的精髓，我把這解讀成一種反ASIC的理念。你展示了路線圖，就像在說“努力跟上這個速度”。然後，你介紹了延遲與帶寬的帕累託曲線，由於GPU是可編程的，你可以在這條曲線上使用相同的GPU，當然，超大規模計算廠商纔是製造ASIC的廠商。我對您在那裏的演講的理解正確嗎？黃仁勳：我認爲這些教導是正確的，但我這麼做的原因並非完全如此。我只是想幫助人們理解如何構建一箇新的數據中心。我們一直在思考這個問題，所以挑戰就在這裏。數據中心的能源是有限的。100兆瓦就是100兆瓦，250兆瓦就是250兆瓦。所以，如果是工廠，你的基本工作就是確保每瓦的總吞吐量達到最高，因爲總吞吐量是以tokesn計算的，這取決於它是便宜的tokens，也就是免費使用的tokens，還是有人可能會支付的高質量tokens，比如說，每月一千美元，一萬美元。問：嗯，你剛纔提到了價值 10 萬美元的人工智能助手。黃仁勳：沒錯。我會僱傭一箇年薪10萬美元的AI代理嗎？我絕對會。因爲我們整天僱傭的人員都比這貴得多，如果我能用10萬美元的價格爲一箇年薪50萬美元的人提供AI服務，那簡直太不可思議了，所以我當然會僱傭他。工廠生成的tokens質量參差不齊。你需要一些免費使用的tokens，一些高質量的tokens，這樣你就跨越了帕累託。你不可能設計一箇只擅長一種功能的芯片或系統，因爲這種功能不會被充分利用。所以現在的問題是，如何創建一箇系統，讓它同時在某些時候可以用於免費tokens生成，一部分用於免費tokens生成，一部分用於高質量tokens生成？如果架構過於碎片化，工作負載的來回遷移就會很困難。所以我認爲，如果人們仔細思考這個問題，會發現如果你設計的系統在高tokens率下表現非常出色，那麼它的整體吞吐量自然會很低。如果你設計的系統吞吐量非常高，它的交互性往往很低，每用戶每秒的tokens數也很低，所以很容易貼近 X 軸，也很容易貼近 Y 軸，很難填滿那個區域。這就是我們在 Blackwell 架構、FP4 和 NVLink 72 的基礎上進行的所有創新，包括 HBM 內存與其容量之間的平衡、浮點數與內存容量和帶寬之間的平衡，以及非常重要的 Dynamo 分解式流媒體服務生態系統和硬件系統。問：我想問你關於Dynamo 的問題，今天沒有提到，但我認爲非常有趣。黃仁勳：非常重要。問：給我介紹一下，我認爲你稱之爲數據中心的操作系統。黃仁勳：我的想法基本上是，推理工作負載，也就是 Transformer，有不同的階段，不同的階段可以根據用戶、模型以及模型的上下文以不同的方式使用。因此，我們將大型語言模型的處理分解爲預填充階段，也就是上下文處理階段，思考一下你要問我的問題。這與我對 Ben 的記憶有關，也與你喜歡做的那種深度對話式播客有關。如果我開始深入探討行業和技術，我並不會感到不自在。問：是的，您現在沒有在晚間新聞或類似節目中播放聲音片段。黃仁勳：沒錯。我覺得我可以傾身向前，因爲你們都能理解，我不會覺得自己在對着牆說話，所以我很自在地談論這些事情。好吧，當人工智能進入聊天機器人時，聊天機器人需要掌握一些上下文，因此聊天機器人具有記憶，它們處理上下文，甚至可能需要閱讀一兩個 PDF，所以這被稱爲預填充部分，預填充部分非常依賴浮點。接下來是解碼部分。解碼部分是關於生成想法，它通過推理來解釋你將要說的內容，預測下一個標記，因此，一系列思維基本上會產生更多的標記，這些標記會被反饋到上下文中，上下文又會產生更多的標記，所以它需要一步步推理問題，也許它需要去讀取一些東西。現代版本的人工智能，這種代理型人工智能，推理型人工智能，浮點數和帶寬——解碼需要大量帶寬——在所有情況下都很高，但實際可能更高。這也取決於具體情況。問：在解碼階段不需要很高的浮點精度。黃仁勳：沒錯。比如說，單次操作，而且它本身就擁有強大的鍵值緩存，所以不需要太多浮點數。但是，當你加載上下文時，就需要大量的浮點數。Dynamo 會分解所有處理，並將其分散到數據中心，智能地計量工作負載和處理器的負載，這確實很複雜。問：如果整個數據中心是一箇 GPU，那麼您談論的就是以這種方式處理它的軟件層。黃仁勳：沒錯，它本質上是一箇人工智能工廠的操作系統。問：當您思考這些思維模型、這些推理模型時，展望未來 — — 就像您說的，您有很好的預測 — — 您是否認爲這些模型主要用於代理工作流程，而它們的缺點是您只能坐在那裏等待它們，或者您可能正在設置一堆並行行動的代理，這樣效果很好，或者它們實際上最終在生成訓練數據以獲得更好的一次性結果方面最爲重要，這就是人們更頻繁互動的方式？黃仁勳：我認爲這取決於成本。我預測推理模型很可能只是基準模型，因爲我們的處理速度會非常快。基本上，當你打開 Grace Blackwell 時，速度會快 40 倍，假設下一次點擊速度再快 40 倍，模型會越來越好。所以，我認爲從現在到五年後，代理模型的速度可能會提高 10 萬倍，這非常合理。問：這就是計算的歷史。黃仁勳：沒錯。所以它只是思考了一堆東西，你只是沒看到而已。它現在思維敏捷，即使慢思考也很快。第四部分：企業人工智能與實用主義問：您在談論每瓦性能時，有沒有提到，這真的是以美國爲中心的嗎？畢竟，我們很難建設電力，而電力是主要制約因素。您看看這些海灣國家，由於各種原因，電力更容易獲得，也更容易建設。而您去中國，您猜怎麼着？如果電力不是主要制約因素，Nvidia 能幫您解決很多問題。這是 GTC 在美國舉辦的原因嗎？這是向美國傳遞的信息嗎？黃仁勳：哦，我可沒這麼想過。我認爲無論發生什麼，你的工廠規模總是會有一定的，即使你的國家擁有更多的能源，你的數據中心卻沒有，所以我認爲每瓦性能始終很重要。問：它總是很重要，但重要程度可能會有所不同。黃仁勳：沒錯，是的。但另一方面，如果你正在爲此做規劃，你可能會說：“好吧，我有一箇架構，性能功耗比只有一半，所以也許我只需要兩倍的土地和兩倍的功耗，然後從一開始就開始構建它。” 然而，當你把所有這些因素放在一起時，問題就來了。記住，即使是基礎設施本身和電力輸送，比如說1千兆瓦，我們做個簡單的數學題。假設其中300億美元可能是外殼、電力、土地、運營，總共300億美元。假設計算、網絡等等，全部用於存儲，500億美元，好嗎？好吧，如果你需要建造兩倍數量的設施，你只需將300美元乘以2，就是600億美元，所以你必須獲得一些非常便宜的計算來彌補。這就是爲什麼我一直覺得，在人工智能工廠的世界裏，數學計算表明，如果一箇架構不那麼好，有時取決於它有多差，即使是免費的也不夠便宜。問：讓我們對比一下今天的情況。你今天說過幾次，“我喜歡你從我這裏買所有東西，但我也樂意你從我這裏買任何東西”。有趣的是，在我完全理解之前，這感覺像是企業主題演講，這又是我的話，不是你的，有一種務實的感覺，我覺得“他現在聽起來像個企業CEO，他們非常務實”。當然，如果你購買整個產品棧，效果會更好。有趣的是，如果你談論的是建立一箇完整的人工智能工廠，用你的話來說，當然使用所有英偉達的產品可以最大化你的回報，但也有很多客戶只是購買一些零碎的東西，這些客戶，也許你希望他們購買整個產品，但如果他們從你這裏購買任何東西，他們可能會永遠從你這裏購買。所以，從戰略上講，這似乎是一箇非常有用的基礎。黃仁勳：服務客戶是明智之舉。看看英偉達的市場營銷方式，你會發現我們一直以完全集成的方式構建產品，因爲軟件需要以某種方式與硬件集成，但我們在設計過程中非常嚴謹，可以將軟件與硬件分離，這樣你就可以決定不使用我們的軟件，完全可以不用。看看我們設計系統的方式，你會發現我們實際上已經以非常嚴謹的方式對系統進行了分解，如果你想替換其中的一部分，完全可以做到。目前，Grace Blackwell 正在集成，並在全球不同的雲平臺中運行，它們都基於我們的標準，但又略有不同，而我們卻能夠融入其中。我認爲這是英偉達商業模式的真正挑戰，這與英偉達想要成爲一家計算平臺公司的想法息息相關。最重要的是，如果英偉達的某個堆棧，如果是我們的計算堆棧，那就太好了。如果我們的網絡堆棧（我對它深有體會，並且和我的計算堆棧一樣重視）被採用，那也太棒了。如果我的網絡堆棧被採用，那也太棒了。如果兩個堆棧都被採用，那就太棒了。問：我的意思是，很多人，你們的 NVLink Fusion，你們可以只用 NVLink，你們可以把它和你的 ASIC 集成在一起——這與我對 GTC 消息的解讀完全相反——但我也能理解這種觀點。我的意思是，誰是客戶？黃仁勳：我仍然堅信，Nvidia 正在構建一箇整體上更好的系統，我依然堅信這一點。如果我不相信，那麼顯然我們肯定做錯了什麼，我們必須讓自己相信這一點。因此，我完全相信 Nvidia 是全球規模最大的加速計算公司，我們是全球規模最大的人工智能計算公司。36,000 到 38,000 名員工組成的團隊，沒有哪個地方比我們更團結地完成這項工作，所以，接受一箇 14 人的小團隊能比我們做得更好的想法，會讓人非常痛苦，因此我們努力做得更好。問：然而，您也相信規模，而讓您銷售的所有產品實現規模化的一箇好方法就是按照客戶的需求進行銷售。黃仁勳：沒錯，完全正確。沒錯。我當然有偏好，但我們希望確保能夠以每位顧客的喜好爲他們提供服務。第五部分：遊戲走向何方問：順着這個思路，也許還有一點相關：我問了一箇朋友關於這次採訪的事，他說他兒子堅持讓我問這個問題。有些遊戲界人士覺得，正如你今天提到的，主題演講只有10%的內容是關於GeForce的，但這對我們來說仍然很重要。這是在說“這對我們來說仍然很重要，因爲這一切都在擴展，而且我們正在製造GPU？”，還是我應該怎麼跟我朋友的兒子講關於英偉達和遊戲的事情？黃仁勳：瞧，我希望我說過，如果沒有 GeForce，RTX PRO就不可能實現；如果沒有 GeForce，Omniverse 就不可能實現；如果沒有 GeForce，我們在這些視頻中看到的像素就不可能實現；如果沒有 GeForce，機器人就不可能出現；如果沒有 GeForce， Newton 也不可能誕生。所以，GeForce 本身並沒有深入參與 GTC 活動，因爲 GTC 更側重於高性能計算、企業級計算、人工智能等等。我們爲遊戲開發者等舉辦了單獨的會議，所以每次參加 GTC 時，我總會遇到一羣人，我總是對他們的產品發佈會不那麼重視感到有點不好意思，但這羣人的目標受衆並不合適，但他們也知道 GeForce 在我們所做的每一件事中都扮演着不可或缺的角色。問：我的意思是，遊戲玩家是否還沒有完全意識到 GeForce 不僅僅是圖形渲染引擎？黃仁勳：（笑）是啊，沒錯。沒錯。我今天就說了，我們只渲染了十分之一的像素，這數字太驚人了。假設我給你一箇拼圖，給你十分之一的碎片，剩下的十塊我甚至不會給你，你必須自己拼湊。問：我還有一箇建議，想讓你把遊戲和其他東西連接起來。你剛纔說你很嚴謹地把所有東西分開，並且能夠把遊戲和軟件管理的這些東西分開。這聽起來有點像Windows上的驅動程序問題，說實話，這只是你的一項核心技能。黃仁勳：是的，驅動程序太低級了，它包含的東西太多了，寄存器也太多了，而驅動程序抽象實際上是一場革命，微軟在其中發揮了非常大的作用。如果沒有驅動程序這個概念，Windows 就不會有現在的樣子，它創建了一箇 API 的抽象，而底層硬件可能會發生相當大的變化。我們的驅動程序現在是開源的，但坦白說，我沒看到很多人爲它做出貢獻，原因是一旦我開發出新的GPU，他們在上一個驅動程序中所做的所有工作就等於白費了。所以，如果沒有像英偉達這樣龐大的工程師團隊，這很難做到。但如果我們針對每個驅動程序以及與其相關的驅動程序對每個GPU進行優化，那麼就會有一箇很棒的隔離層、一箇抽象層，無論是CUDA還是DirectX，人們都可以在此基礎上進行構建。https://stratechery.com/2025/an-interview-with-nvidia-ceo-jensen-huang-about-chip-controls-ai-factories-and-enterprise-pragmatism/半導體精品公衆號推薦專注半導體領域更多原創內容關注全球半導體產業動向與趨勢*免責聲明：本文由作者原創。文章內容系作者個人觀點，半導體行業觀察轉載僅爲了傳達一種不同的觀點，不代表半導體行業觀察對該觀點贊同或支持，如果有任何異議，歡迎聯繫半導體行業觀察。今天是《半導體行業觀察》爲您分享的第4040期內容，歡迎關注。『半導體第一垂直媒體』實時 專業 原創 深度公衆號ID：icbank喜歡我們的內容就點“在看”分享給小夥伴哦

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