文章核心观点 - 英伟达CEO黄仁勋认为，AI正引发一场工业革命，公司定位为AI基础设施提供商，其护城河因极致的软硬件协同设计和规模优势而比三年前更宽 [8][9][44] - 公司投资OpenAI是基于对其成为下一家数万亿美元级别超大规模公司的判断，是一项独立的财务投资，而非合作前提 [12][13][32] - 公司通过年度发布节奏和全栈技术能力，持续提升单位能耗性能，以应对AI算力需求的指数级增长，并认为在通用计算全面转向加速计算之前，出现供给过剩的概率极低 [35][37][27] 黄仁勋对AI行业趋势的解读 - AI目前存在三条扩展定律：预训练、后训练和推理，其中推理因“先思考再作答”的模式，算力需求将提升十亿倍 [10][11] - AI行业正经历两个指数曲线叠加：客户数量指数级增长，以及每个使用场景的算力需求指数级增长 [13] - 全球GDP的50-65%（约50万亿美元）与人类智能相关，未来将被AI增强，预计需要10万亿美元的AI基础设施投入，对应年资本开支约5万亿美元 [21][22] - 从通用计算转向加速计算是必然趋势，仅将现有超大规模计算负载从CPU迁移到GPU，就是一个数千亿美元的市场 [20][25] 英伟达的投资逻辑与合作伙伴关系 - 对OpenAI的投资是看好其成为数万亿美元级超大规模公司的潜力，是一项机会性的股权投资，并非绑定任何合作条件 [12][13][32] - 公司与OpenAI的合作是多层次的，包括支持微软Azure、Oracle Cloud Infrastructure（OCI）以及CoreWeave的建设，新合作是帮助OpenAI首次自建AI基础设施 [13] - 公司与英特尔等竞争对手的合作是开放策略的一部分，旨在融合不同生态，为客户提供更灵活的选择，从而扩大市场机会 [50][51] 英伟达的技术优势与护城河 - 公司的护城河在于极致的协同设计，同时优化模型、算法、系统与芯片，从而实现系统级性能的跨越式提升，例如Blackwell相比Hopper有30倍系统级提升 [38][39][44] - 公司已将芯片发布节奏改为年度更新，并提前规划数千亿美元的供应链产能，这种规模与节奏是竞争对手难以企及的 [35][42][27] - 即使竞争对手的ASIC芯片免费，由于电力、土地等设施成本是主要约束，客户仍会选择英伟达单位能耗性能更优的系统，因为其能带来更高的营收产出 [52][53][56] - 公司提供的不仅是硬件，而是包含CPU、GPU、网络、交换及丰富软件的全栈AI基础设施解决方案 [41][46][58] 对市场质疑的回应 - 针对“循环营收”的质疑，黄仁勋强调投资与营收是两回事，投资决策基于对公司前景的判断，而营收由OpenAI自身下游需求支撑 [31][32][33] - 针对“供给过剩”的担忧，黄仁勋认为在通用计算完全转向加速计算之前，出现过剩的概率极低，且公司供应链能按需响应，目前处于“紧急追赶”模式 [16][18][27] - 公司认为华尔街分析师的增长预测（如2027-2030年8%的年化增速）过于保守，实际机会远大于市场共识 [16][25][58] 未来展望与战略布局 - 公司正在推进“加速数据处理”等新计划，旨在将目前由CPU主导的庞大结构化数据处理市场迁移到AI计算 [28][29] - “主权AI”成为重要趋势，每个国家都将AI视为经济与国家安全的基础设施，需要建设自身的主权AI能力，这为公司开辟了新的市场 [61][62][63] - 公司创始人Brad Gerstner认为，英伟达有望成为史上第一家达到十万亿美元市值的公司 [6][58]