以下文章来源于明亮公司 ，作者主编24小时在线 本文来自微信公众号： 明亮公司 ，作者：MD，原文标题：《黄仁勋最新访谈：英伟达投资OpenAI 不是签署大额订单的前提》，题图来自：视觉中国 近期，英伟达 （NVDA.US） 投资"出手"频繁，先是宣布50亿美元投资英特尔，随后斥资至多1000 亿美元投资OpenAI，而受此前OpenAI与甲骨文的合作，市场均在股价层面给予了积极反馈。 但市场也出现了质疑声音——称英伟达、OpenAI与甲骨文存在"收入循环"，财务数字"操作"大于实 际营收。 9月25日，在播客BG2最新一期节目中，BG2主播、Altimeter Capital创始人Brad Gerstner， Altimeter Capital合伙人Clark Tang与英伟达CEO黄仁勋展开了一次对话。黄仁勋在对话中回应了当 下市场关心的问题。 黄仁勋认为，投资OpenAI实际上是一个很好的机会，并认为OpenAI将是下一家数万亿美元级别的 Hyperscaler。 此外，黄仁勋也特别解释了为什么ASIC芯片并不完全和英伟达GPU是竞争关系——因为英伟达是AI 基础设施提供商，其提供的能力范围已经不仅仅是 ...

AI时代，快人一步~ 以下文章来源于硬AI ，作者专注科技产研的 硬AI . 作者 | 硬 AI 编辑 | 硬 AI 近日，英伟达创始人兼CEO黄仁勋做客「Bg2 Pod」双周对话节目，与主持人Brad Gerstne和Clark Tang进行了一场广泛的对话。 硬·AI 对谈中，黄仁勋谈及了和OpenAI价值1000亿美元的合作，并就AI竞赛格局、主权AI前景等主题发表了自己的看法。 黄仁勋表示，现在的AI竞争比以往任何时候都激烈，市场已从简单的"GPU"演变为复杂的、持续进化的"AI工厂"，需要处理多样化的工作负载和呈指数级增长的推 理任务。 他预计，如果未来AI为全球GDP带来10万亿美元的增值，那么背后的AI工厂每年的资本支出需要达到5万亿美元级别。 谈及和OpenAI的合作，黄仁勋表示，OpenAI很可能会成为下一个万亿美元级别的超大规模公司，唯一的遗憾是没有早点多投资一些，"应该把所有钱都给他们"。 以下为对谈的亮点内容： • OpenAI想和英伟达建立起类似于马斯克和X那样的"直接关系"，包括直接的工作关系和直接的采购关系。 • 即使不考虑AI创造的新机会，仅仅是AI改变了做事方式就有巨大价值。 ...

他预计，如果未来AI为全球GDP带来10万亿美元的增值， 那么背后的AI工厂每年的资本支出需要达到5 万亿美元级别。 谈及和OpenAI的合作，黄仁勋表示， OpenAI很可能会成为下一个万亿美元级别的超大规模公司，唯一 的遗憾是没有早点多投资一些，"应该把所有钱都给他们"。 在AI商业化前景方面，黄仁勋预计， 未来5年内，AI驱动的收入将从1000亿美元增至万亿美元级别。 关于ASIC的竞争，英伟达放话， 即使竞争对手将芯片价格定为零，客户仍然会选择英伟达，因为他们 的系统运营成本更低。 以下为对谈的亮点内容： 近日，英伟达创始人兼CEO黄仁勋做客「Bg2 Pod」双周对话节目，与主持人Brad Gerstne和Clark Tang 进行了一场广泛的对话。 对谈中，黄仁勋谈及了和OpenAI价值1000亿美元的合作，并就AI竞赛格局、主权AI前景等主题发表了 自己的看法。 黄仁勋表示，现在的AI竞争比以往任何时候都激烈， 市场已从简单的"GPU"演变为复杂的、持续进化 的"AI工厂"，需要处理多样化的工作负载和呈指数级增长的推理任务。 这必须通过他们的资本、通过股权融资和能够筹集的债务来资助。 未来5年内， ...

AI行业前景与市场规模 - AI预计将为全球GDP带来10万亿美元的增值 背后AI工厂年资本支出需达5万亿美元级别 [2] - 未来5年内 AI驱动收入将从1000亿美元增至万亿美元级别 且该增长概率几乎确定 [4][6] - AI占全球GDP比例预计达55-65% 约50万亿美元 其中10万亿美元需通过AI基础设施增强 [13][35][36] 英伟达与OpenAI合作 - 英伟达与OpenAI建立价值1000亿美元的合作关系 涉及芯片、软件、系统及AI工厂层面直接合作 [6][19][24] - OpenAI很可能成为下一个万亿美元级别超大规模公司 英伟达对其早期投资不足表示遗憾 [3][6][51] - 合作包括Microsoft Azure建设（数千亿美元规模）、OCI建设（5-7吉瓦）及Core Weave项目 [23] 英伟达技术优势与竞争格局 - 英伟达系统总拥有成本（TCO）优势显著 即使竞争对手芯片价格为零 客户仍会选择英伟达系统 [4][7][75] - 英伟达芯片每瓦token数为其他芯片两倍 客户数据中心可产生两倍收入 [13][76] - 竞争格局从单一GPU芯片演变为复杂AI工厂系统 需处理多样化工作负载和指数级增长的推理任务 [2][64] 算力需求与供应链挑战 - 全球算力短缺主因是云服务厂商订单低估需求 英伟达长期处于紧急生产模式 [6][43] - 推理任务量预计增长十亿倍 因推理链、思考型AI及多模态应用出现 [12][17][46] - 供应链已准备就绪 可响应需求翻倍 但客户预测持续不足导致产能紧张 [43][44] 产品战略与技术路线 - 英伟达转向年度芯片发布周期 2024年推出Hopper 2025-2026年推Vera Rubin 2027年推Ultra 2028年推Fineman [53] - 通过极限协同设计（同时优化模型、算法、系统及芯片）实现性能指数级提升 如Blackwell比Hopper性能提升30倍 [55][57] - 推出CPX芯片处理上下文及视频生成 Dynamo系统实现分解式AI工作负载编排 [63][72] 主权AI与全球布局 - 每个国家需建设主权AI能力 因AI涉及国家安全、经济安全及文化价值观编码 [13][84][85] - 英伟达定位为AI基础设施合作伙伴 提供芯片、组件或完整系统解决方案 [81] - 美国再工业化及AI技术民主化将消除技术鸿沟 推动全球参与 [86][87] 行业影响与未来趋势 - AI与机器人技术融合将成为未来5年重点 实现个性化AI代理及数字孪生应用 [14][91][92] - AI代理产业快速增长 OpenAI成为历史上收入增长最快公司 [38] - AI非零和游戏 将创造更多工作机会及经济增量 而非单纯替代现有岗位 [8][88][89]

AI行业增长前景 - OpenAI很可能成为下一个万亿美元市值公司 是英伟达的重要合作伙伴 [1][3][4] - AI驱动收入将在5年内从1000亿美元增长至万亿美元级别 目前可能已达到该水平 [1][26][28] - AI将增强全球50万亿美元规模的人类智能经济活动 可能创造10万亿美元增量价值 [20][21][24] 计算范式转型 - 通用计算时代结束 全球数万亿美元计算基础设施将全面转向加速计算和AI计算 [3][17][18] - 传统超大规模计算模式（搜索 推荐 购物）正从CPU转向GPU驱动 形成数千亿美元市场 [18][28][34] - 数据处理市场（Databricks Snowflake Oracle SQL）目前主要使用CPU 未来将全面转向AI处理 [34] 英伟达竞争战略 - 通过"极致协同设计"实现系统级优化 年度发布周期使性能呈指数级提升（Hopper到Blackwell提升30倍） [3][41][47] - 即使竞争对手芯片免费 英伟达系统在总拥有成本（TCO）上仍具优势 因电力 数据中心等运营成本更低 [1][75][77] - 从GPU供应商转型为AI基础设施建设者 能整合各类ASIC满足多样化工作负载需求 [3][62][64] 技术发展路径 - AI规模定律从预训练 后训练扩展到"思考"推理定律 推理能力将实现百万倍至十亿倍增长 [3][7][8] - Token生成速度每几个月翻一番 驱动每瓦性能需持续指数级提升 电力消耗与收入直接相关 [22][24][43] - 年度发布周期包括2024年Hopper 2025年Grace Blackwell 2026年Vera Rubin 2027年Ultra 2028年Feynman [41][47] 生态系统建设 - 与OpenAI的Stargate合作涉及1000亿美元投资 帮助其建立自主AI基础设施 [3][10][11] - 推出NVLink Fusion等开源平台 整合英特尔 ARM等生态系统合作伙伴 [71][73][74] - 投资xAI CoreWeave等公司 但不与采购义务挂钩 属于机会性股权投资 [39][40] 市场容量分析 - 全球AI基础设施年资本支出可能达到5万亿美元 对应生成10万亿美元token价值（50%毛利率） [21][22] - 目前4000亿美元市场规模将增长4-5倍 阿里巴巴计划将数据中心电力容量增加10倍 [22][25] - 供应链已做好准备应对需求增长 实际需求持续超出客户预测 [31][32] 工作负载演进 - AI从单一语言模型发展为多模型系统 能同时运行 使用工具并进行研究 [9] - 传统"一次性"推理转向"思考型"推理 大幅增加单次使用的计算量 [11][13][33] - 视频生成 上下文处理等专业化工作负载需要特定芯片（如CPX） [62]

AI行业前景与市场规模 - AI将为全球GDP带来10万亿美元增值 背后AI工厂年资本支出需达5万亿美元级别 [2][3] - AI驱动收入在未来5年内从1000亿美元增至1万亿美元的概率几乎确定 目前已接近实现 [3][14] - 全球算力短缺主因是云服务提供商订单低估需求 导致长期处于紧急生产模式 [3][16] 英伟达与OpenAI合作 - OpenAI邀请英伟达早期投资 可能成为下一个万亿美元级超大规模公司 [2][6] - 合作涉及直接工作关系和直接采购关系 类似马斯克与X的合作模式 [2][7] - 合作涵盖Microsoft Azure建设(数千亿美元规模) OCI建设(5-7千兆瓦)和Core Weave项目 [6] 技术竞争格局 - 当前AI竞争比以往更激烈 市场从GPU演变为复杂AI工厂 需处理多样化工作负载 [2][26] - 英伟达芯片竞争优势在于总拥有成本(TCO) 性能或每瓦token数是其他芯片两倍 [4][33] - 谷歌TPU优势在于前瞻性 但客户自有工具将成为主流趋势 [3][27] 技术发展路径 - 推理能力将增长十亿倍 从一次性推理转变为思考型AI [6][18] - 出现三个缩放定律:预训练缩放 后训练缩放和推理缩放 替代单一缩放定律 [6] - 年度发布周期实现技术指数级提升 Hopper到Blackwell性能提升30倍 [22][23] 生态系统建设 - 每个国家都需要建设主权AI能力 如同需要能源和通信基础设施 [4][38] - 英伟达定位为AI基础设施公司 提供芯片 组件或完整系统解决方案 [36] - 与英特尔 ARM等公司合作实现生态系统融合 扩大市场机会 [32] 商业模式演进 - AI工厂需要处理持续变化的多样化工作负载 非单一芯片能解决 [28][29] - 超大规模厂商从CPU向加速计算和AI转型 代表数千亿美元市场 [9][10] - 即使竞争对手芯片免费 英伟达系统仍能提供更优每瓦性能收益 [33][34] 应用场景拓展 - AI与机器人技术融合将成为未来5年重点发展方向 [4][43] - 传统数据处理市场(主要使用CPU)将转向AI数据处理 [18] - 每个人可能拥有个性化AI模型 80亿人口对应80亿GPU成为可行方案 [43] 产业影响 - AI将增强全球50万亿美元人类智能产出 带来生产力革命 [11][12] - 能源产业迎来复兴 核能 燃气轮机等基础设施公司表现突出 [13] - 消除技术鸿沟 人类只需使用自然语言与AI交互而非编程语言 [40]

近期，英伟达（NVDA.US）投资"出手"频繁，先是宣布50亿美元投资英特尔，随后斥资至多1000亿美元投资 OpenAI，而受此前OpenAI与甲骨文的合作，市场均在股价层面给予了积极反馈。 但市场也出现了质疑声音——称英伟达、OpenAI与甲骨文存在"收入循环"，财务数字"操作"大于实际营收。 9月25日，在播客BG2最新一期节目中，BG2主播、Altimeter Capital创始人Brad Gerstner，Altimeter Capital合伙人Clark Tang与英伟达CEO黄仁勋展开了一次对话。黄仁勋在对话中回应了当下市场的关心的问题。 此外，黄仁勋也特别解释了为什么ASIC芯片并不完全和英伟达GPU是竞争关系——因为英伟达是AI基础设施提供商， 其提供的能力范围已经不仅仅是硬件和软件层面，也包括其不断迭代的速度、规模优势带来的可靠性，以及整体能源 效率等综合因素。 因此，黄仁勋认为英伟达目前的护城河比三年前"更宽"，而Brad Gerstner甚至认为，英伟达将是史上第一家达到十万 亿美元的公司。 以下为「明亮公司」编译的访谈正文（有删节）： Brad Gerstner：Jensen，再次欢 ...

公众号记得加星标⭐️，第一时间看推送不会错过。 我们认为，英特尔与英伟达的协议进一步巩固了英伟达公司的市场主导地位，并代表了向下一个计算 时代过渡的一个里程碑。 正如英特尔公司在上世纪八九十年代牢牢掌控市场一样，英伟达如今已将其护城河延伸至 x86 生态 系统（涵盖个人电脑和数据中心），并根据我们的估计将其总可用市场规模扩大了 5000 亿美元。这 背后的潜台词是，英特尔首席执行官陈立武正在采取必要措施拯救英特尔。他这样做，就是将公司的 未来之车搭上，而未来正由英伟达的编程模型和平台 CUDA 定义。 据我们估计，此举还将使英特尔的TAM增加约1000亿美元，并为迅速衰落的x86业务注入新的活力。 我们的经济模型表明，英特尔的晶圆代工业务仍然是其扭亏为盈的重大阻力，但此次合作将带来的系 统级芯片产品将为其带来急需的提振。总的来说，我们认为此举对两家公司和x86客户来说都是双 赢，并将进一步推动人工智能的发展。 在这篇突发分析中，我们回顾了交易的要点，预测了此次合作对个人电脑和数据中心领域的经济影 响，并分析了对英特尔、英伟达、AMD、Arm Ltd. 和超大规模厂商的战略影响，最后我们将展望未 来。 我们对英 ...

（图片来源：摄图网） 9月18日晚间，一则重磅消息引爆全球科技圈：英伟达宣布将斥资50亿美元、以每股23.28美元的价格收 购英特尔普通股。交易价格定为每股23.28美元，比上月美国政府以每股20.47美元收购英特尔10%股份 的定价还高。英伟达由此成为英特尔最大股东之一，预计持股比例超4%。消息公布后，英特尔股价在 盘前交易中暴涨超30%，创下该公司近年来最大单日涨幅。资本市场用真金白银为这场"芯片双雄"的联 姻投下信任票。 此外，英伟达还宣布与英特尔达成合作。英伟达首席执行官黄仁勋表示："我们将联合打造数据中心平 台的定制CPU。在个人计算方面，我们将开发新型英伟达芯片，将全球最强CPU和GPU整合起来。加速 计算和AI计算时代已经到来，英特尔与英伟达将携手推动发展。" 这项历史性的合作将英伟达的人工智能和加速计算堆栈与英特尔的CPU和庞大的x86生态系统紧密结合 在一起。黄仁勋在采访中强调，"这不是简单的财务投资，而是两个世界级平台的融合。" 全球GPU芯片行业是现代科技领域中极具活力与战略意义的关键产业。它起源于20世纪90年代，随着 计算机图形处理需求的增长而迅速崛起。如今，GPU芯片已广泛应用于游 ...

合作与投资 - 英伟达以每股23.28美元价格认购英特尔普通股，投资50亿美元，需获得监管批准 [3] - 双方合作涉及数据中心产品和个人计算产品，包括定制x86处理器和集成GPU芯粒的x86系统级芯片 [3] - 合作关系将带来每年250亿至500亿美元的市场机会，英伟达认为投资回报很高 [7] 市场影响与机会 - 数据中心CPU年市场规模约300亿美元，合作使英特尔x86 CPU可直接集成到英伟达NVLink生态系统，用于构建AI超级计算机 [6] - 全球年销售笔记本电脑1.5亿台，合作将创建融合CPU和GPU的SoC，开拓新笔记本电脑细分市场 [6] - 英伟达成为英特尔服务器CPU主要客户，将从英特尔购买x86 CPU用于NVLink机架系统 [7] 技术整合与战略 - 合作将英特尔x86 CPU与英伟达AI加速计算架构结合，通过NVLink技术扩展计算规模 [4][7] - 英伟达维持Arm架构CPU路线，完全致力于Arm架构，正在开发下一代Vera CPU和机器人芯片 [9] - 英伟达加速计算产品兼容所有CPU架构，重点关注提升通用计算平台性能 [10] 企业关系与文化 - 双方CEO认识超过30年，合作基于各自在CPU和AI加速计算领域的领导地位 [5] - 英特尔CEO强调优化资产负债表，感谢英伟达对英特尔的信心 [7] - 英特尔致力于建立精简、快速发展的文化，以匹配英伟达的文化节奏 [10] 代工合作情况 - 英伟达持续评估英特尔代工技术，但当前合作聚焦定制CPU等业务 [9] - 台积电仍是英伟达和英特尔的主要代工合作伙伴，因其工艺技术、产能和运营灵活性 [9] - 合作CPU的具体制程细节未披露，产品准备好后将另行公告 [9]