黄仁勋详谈万亿算力订单与对华供货进展

发布日期： 2026-03-21 阅读量： 作者： 小编

　　2026 GTC大会开幕第二天，英伟达创始人兼CEO黄仁勋与全球媒体展开了近2个小时的深度交流采访。

　　当地时间3月16日，黄仁勋在GTC的主旨演讲中，全面展示了英伟达从芯片供应商向全栈AI基础设施平台的转型。期间，他系统阐述了以生成和推理为核心的Token经济学，并将Token定义为现代AI的基本单位，明确了AI工厂在未来商业中的地位，集中发布了基于Vera Rubin的七款核心芯片矩阵。

　　针对算力需求的爆炸式增长，他预测，到2027年，Blackwell与Rubin的AI芯片需求将达到至少1万亿美元。

　　而在随后的媒体交流环节中，黄仁勋进一步透露，这1万亿美元仅仅是基于核心架构的保守统计，算上其他独立业务线，公司未来的实际业务体量将远超这一数字。

　　技术狂飙的另一面，各行各业对AI替代人类的焦虑与日俱增。在这场媒体交流会上，黄仁勋用自己的亲身经历回应了这一担忧。他坦言自己当下的工作“太难了”，并分享了极简的个人生存哲学：“别被开除，别无聊，别死，并在三者之间尽量保持平衡。”

　　对应到经营英伟达，则是“不要被客户开除，不要无聊到公司停止创造价值，不要倒闭，然后待在这三者的中间地带。”

　　对于AI带来的冲击，他的真实感受截然相反：“AI让我更忙了，甚至比六个月前还要忙。”

　　黄仁勋表示，随着AI工具的普及，项目推进的数量呈指数级增长，工作成果的反馈周期也被极大压缩。“很多人说AI来了，我们会失去工作。恰恰相反，事实是PC让我们更忙了，互联网让我们更忙了，移动设备让我们更忙了……”

　　他指出，正如历次产业革命一样，AI不仅没有夺走人类的工作，反而让整个社会的运转变得更加紧凑与高效。

　　在这场媒体交流会中，针对当前市场质疑与复杂的宏观商业环境，围绕外界高度关注的1万亿美元储备订单、重金收购Groq背后逻辑、中国台湾地区供应链产能转移的现实阻力，以及面对关税政策波动的中国市场应对策略等焦点议题，黄仁勋逐一给出了正面的解答。

　　黄仁勋：之所以给出1万亿美元的预期，是因为这是我们目前到2027年能够清晰看到且充满信心的采购订单规模，并且这仅仅是针对Blackwell和下一代Rubin架构的统计。

　　在估算这一规模时，我们并没有将独立销售的CPU、Groq、存储、BlueField DPU等相关业务计算在内，只包括Blackwell和Vera Rubin。目前距离2027年还有21个月，仅核心架构的可见订单规模就已经达到1万亿美元，这意味着公司实际的整体业务规模很可能会远超这一数字。

　　媒体：英伟达近期斥资200亿美元收购了Groq，由于其LPU技术有助于解决GPU在实时推理规模化上的扩展瓶颈，有观点认为这表明英伟达在察觉AI从训练向推理转移的趋势上反应迟缓，你对此有何回应？

　　黄仁勋：无论外界如何评价，我们很早便决定将大量核心资源投入到AI推理上。在2024年底到2025年初，英伟达相继推出了NVL72系统、NVLink 4网络以及Te龙8国际网站nsorRT-LLM，这些技术共同构成了我们完整的推理战略。

　　团队很早就意识到，推理在NVLink的扩展架构上能够实现完美契合。目前的测试结果也印证了这一点，性能提升了35倍，成本降低，每瓦性能提升了50倍。目前，英伟达拥有行业内成本最低、吞吐量最高的Token生成方案。

　　随着市场的不断演进，每一个Token的生成成本和要求是不同的，这与英伟达成立之初面对多样化客户需求的情况类似。

　　然而，市场中出现了一个全新的细分需求，要求模型必须同时满足规模庞大、上下文极长且延迟极短。Groq此前的技术只能兑现其中一项要求，但将其与英伟达的技术底层结合后，我们就能同时满足这三大核心诉求。

　　我仍然相信，在未来AI工厂的算力布局中，大约25%的份额会属于整合后的Groq技术，其余份额依然由Blackwell架构和下一代Rubin架构主导。

　　媒体：你在主旨演讲中重点提及了OpenClaw等，开源这一趋势是如何改变英伟达整体战略布局的？

　　黄仁勋：随着OpenClaw的出现，我们意识到业界终于拥有了一个开源的agent。目前英伟达几乎可以将它作为一种行业标准，并在很大程度上为该开源项目提供技术支撑，以便全球开发者都能以此为基础开发后续应用。

　　我们希望在接下来的30年、60年里一直为这个开源项目做贡献，就像之前为Linux等项目做贡献一样。过去Linux操作系统花了30年才形成繁荣的生态，而如今AI开源生态的成型速度堪称非凡。

　　黄仁勋：核心在于工程问题。当技术需求出现时，解决通常只需要不到五年的时间。我非常确信，在未来5年内，市场将会看到性能极其出色的机器人产品。我们已经深入这一领域，并正在集中解决机器人的认知计算问题，也就是利用开源大模型作为它们的认知大脑。

　　虽然目前仍存在诸多挑战，但负责关节运动的System 1与和负责认知的System 2都在被实时攻克。我认为在3年内，将看到真正意义上的重大突破。

　　媒体：随着AI能力的边界不断扩展，你认为目前人工智能不应该涉足的领域有哪些？

　　黄仁勋：AI的底线是不应该违反法律，也不应过度承诺其不具备的功能。例如，如果一辆汽车声称能在时速65英里下安全行驶，首先要确保它绝对可靠。我们需要对已知和未知的事物保持敬畏与谦逊，用科幻小说中灾难性的AI形象来恐吓大众，这种做法过于自大。

　　归根结底，AI的作用是协助人类完成重要工作。例如在网络安全领域，我们需要部署AI智能体系统，让企业被类似“白细胞”的防御机制所包围。面对未来速度更快、更强的网络攻击，我们需要超高响应速度的AI智能体去保护网络。

　　媒体：面对关税政策等宏观外部环境的波动，英伟达在中国市场的后续业务规划是怎样的？

　　黄仁勋：目前的进展是，我们已经获得了向中国诸多客户供货（指H200）的许可证。公司不仅收到了可观的采购订单，相关产品的重启生产工作也正在推进中。这与几周前的市场情况有所不同，我们的供应链运转正在逐步步入正轨。

　　我们认为，特朗普政府的意图是确保在顶尖技术上保持领导地位，同时也希望企业能在全球市场中保持竞争力并应对关税问题。基于目前的许可信息和客户需求，我们有理由相信相关政策环境会有进一步行动。

　　媒体：针对不同国家和地区在数据安全和自动驾驶网络上的合规要求，这对于正在加速出海的中国汽车企业会产生哪些影响？英伟达在其中发挥了什么作用？

　　黄仁勋：在中国市场，比亚迪、吉利、小鹏等车企都是我们的重要合作伙伴。我们与这些企业在传感器和计算平台的龙8国际网站底层架构上实现了标准化互通。当中国车企的智能汽车出口至欧洲等海外市场时，如果当地的合规政策无法完全接受其本土的软件栈和数据方案，车企就可以直接切换使用英伟达的软件系统。

　　因为各国的监管规定往往只在本土适用。以比亚迪为例，如果其计划在德国连接Uber实现自动驾驶，也许它们就可以使用我们的软件系统。

　　媒体：如何看待英伟达在中国台湾地区供应链的风险？美国曾表示可能会让大约40%的台湾芯片产能转移到美国，这个目标现实吗？

　　黄仁勋：英伟达在台湾地区拥有数千名员工，我们与台积电及整个庞大供应链的合作由来已久。我非常确信，在未来极其漫长的一段时间里，英伟达将继续深度依赖当地成熟的半导体产业。我们与台积电共同研发了CPO（光电共封装）技术，并将该技术授权给了整个供应链。目前，英伟达占据了台积电CoWoS先进封装工艺的绝大部分产能，且正在全速推进扩产。

　　至于短期内实现极高比例的产能转移，从目前的产业现状来看是非常困难的。虽然台积电正在尽力在美国本土建立晶圆厂和配套供应链，但由于全球算力需求增长过于迅猛，整体市场营收规模急剧膨胀，业界必须充分利用全球所有正在建设的晶圆厂产能。因此，在未来几年内大幅度改变现有的产能分布格局，是一项极具挑战的工程。

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