时间: 2026-04-18 06:28:52 | 作者: 矿山设备系列
Q：所以问题依然存在。既然我们已到了这里，而且你们也一直在赚这笔钱，那么英伟达该如何用呢？一个答案是，现在已然浮现了一个完整的中间商ECO，可以将这些实验室的资本支出转化为运营支出，以便他们可以租用计算资源。因为芯片非常昂贵，而且由于人工智能模型一直在改进，它们在其生命周期内能带来巨额利润。因此，它们创造的价值，也就是它们的代币，正在一直增长，但搭建这些系统成本很高。英伟达有足够的资金来承担这些资本支出。事实上，据报道，你们为CoreWeave项目提供了高达63亿美元的支持，并且已经投资了20亿美元。
为什么英伟达不自己做云服务商？为啥不自己做超大规模云服务商，把计算资源出租出去？他们有这么多钱能这么做。
黄仁勋：这是公司的理念，我认为很明智。我们该尽可能少地投入，只做必要的事情。这在某种程度上预示着，如果我们不去构建我们的计算平台，我相信这项工作就没办法完成。如果我们不承担现在承担的风险——如果我们不以现在的方式构建 NVLink，如果我们不构建整个技术栈，如果我们不以现在的方式创建生态系统，如果我们不投入 20 年的时间，即使大部分时间都在亏损，也要致力于 CUDA 的发展——如果我们不去做，其他人就不会去做。
如果我们当初没有创建所有CUDA-X 库，使它们都针对特定领域……十五年前，我们开始大力开发领域特定库，因为我们意识到，如果我们不创建这些领域特定库，无论是光线追踪、图像生成，甚至是早期人工智能的模型，无论是数据处理、结构化数据处理还是矢量数据处理，如果我们不创建它们，就不会有人创建。我对此深信不疑。我们创建了一个名为cuLitho的计算光刻库。如果我们不创建它，就不会有人创建。因此，如果我们不做这些，加速计算就不会发展到今天这样的程度。
所以我们该这样做。我们该倾尽全力，全心全意地投入到这项工作中。然而，世事难料。如果我不做，也会有人去做。因此，我们公司至今仍然秉持着“尽可能多做，但尽可能少做”（doing as much as needed but as little as possible）的理念。我所做的每一件事，都遵循着这个原则。
就云计算而言，如果我们当初不支持CoreWeave ，这些 neoclouds、这些 AI 云就不会存在。如果我们当初没有帮助 CoreWeave 发展，它们也不会存在。如果我们当初没有支持Nscale ，它们就不会有今天的成就。如果我们当初没有支持Nebius ，它们也不会有今天的成就。如今，它们发展得非常出色。
这算是一种商业模式吗？我们该尽可能多地做事，尽可能少地干预。所以我们投资于我们的ECO，因为我希望我们的生态系统蒸蒸日上。我希望架构和人工智能能够与尽可能多的行业、尽可能多的国家连接起来，使整个地球能够基于AI和美国的技术栈而运转。这正是我们正在追求的愿景。
您刚才提到的一点是……有很多很优秀的基金会模式公司，我们尽量投资所有这一些企业。这也是我们所做的。我们不挑选赢家。我们应该支持所有公司。这是我们投资的乐趣所在，也是我们业务的必要组成部分。但我们也会刻意避免挑选赢家。所以，当我投资一个企业时，我也会投资所有相关的公司。
黄仁勋：第一，这不是我们的职责。第二，英伟达创立之初，有60家3D图形公司。我们是唯一一家存活下来的。如果你把这60家图形公司都列出来，问问自己哪家会成功，英伟达肯定排在失败名单的首位。
这事发生在你很久以前，但英伟达的图形架构一开始确实是错的，不是一点点错，而是我们创造了一个彻头彻尾的错误架构，开发者根本没办法维护。它注定失败。我们当初的出发点是好的，但最终却得到了错误的解决方案。所有人都认为我们会失败。而我们现在却成功了。
所以我足够谦逊，能够认识到这一点。不要人为地挑选赢家。要么让他们各自发展，要么就帮他们所有人。
Q：有一点我不明白，你说：“我们优先发展这些NeoCloud项目，并非仅仅因为它们是NeoCloud，我们想扶持它们。”但你又列举了一堆NeoCloud项目，说假如没有NVIDIA，它们根本不会存在。这两件事怎么能自相矛盾呢？
黄仁勋：首先，他们必有创业的意愿，并且主动来寻求我们的帮助。当他们有创业意愿，并且拥有商业计划、专业相关知识和热情时……他们显然也一定要具有一定的自身能力。但如果最终他们要一些投资才能启动项目，我们也会全力支持。不过，他们越早启动自己的发展引擎越好……
你的问题是：“我们是不是想涉足融资业务？”答案是否定的。融资业务已经存在，我们更愿意与他们合作，而不是自己成为融资者。我们的目标是专注于我们自身的核心业务，尽可能简化我们的商业模式，并支持我们的生态系统。
像 OpenAI 这样的公司，在上市前就需要 300 亿美元的投资，而我们深信他们，我也深信他们将会成为……嗯，他们现在就已经是一家非凡的公司了。他们将会成为一家了不起的公司。世界需要他们，世界想让他们存在，我也想让他们存在。他们现在顺风顺水。让我们支持他们，让他们发展壮大。我们会进行这些投资，因为他们要我们这样做。但我们并非试图尽可能多地投资，而是试图尽可能少地干预。
Q：这可能是一个显而易见的问题，但我们已在 GPU 短缺的情况下生活了很多年，而且随着模型性能的提高，这样的一种情况现在变得更严重了。
Q：是的。众所周知，英伟达在分配稀缺资源方面并非只看出价，而是会考虑“我们想确保这些新云平台能够存在。所以我们给CoreWeave分配一些，给Crusoe分配一些，给Lambda分配一些。”这对英伟达有啥好处呢？首先，你是否同意这种将市场分割的说法？
黄仁勋：不，不。你的前提完全错误。我们对这些事情很看重。首先，假如没有采购订单，再多的讨论也无济于事。在拿到采购订单之前，我们能做什么？所以，第一个任务是与所有人密切合作，努力完成预测，因为这些项目需要很久才能建成，数据中心的建设更是如此。我们通过预测来确保供需平衡等等。明白吗？这是首要任务。
第二，我们已尽力与尽可能多的人进行预测，但最终您仍然需要下单。或许由于某一些原因，您尚未下单。我能怎么办？在某些情况下，我们会遵循先到先得的原则。但除此之外，如果您因为数据中心尚未准备就绪，或者某些组件尚未到位而无法搭建数据中心，我们可能会优先服务别的客户。这仅仅是为了最大限度地提高我们工厂的产能。我们可能会对此进行一些调整。
除此之外，优先级是先进先出。你必须下订单。如果你不下订单……当然，这方面有很多传闻。比如，这一切都源于一篇关于拉里和埃隆和我共进晚餐的文章，文章里他们恳求我提供GPU 。这事根本没发生过（That never happened）。我们确实一起吃了顿饭。我们确实一起吃了顿饭，而且那是一顿非常棒的晚餐。他们从来就没恳求我提供GPU。他们只需要下订单。一旦他们下订单，我们会尽力满足他们的产能需求。我们的流程很简单。
Q：好的。听起来好像有个排队机制，然后根据你的数据中心是否准备就绪以及你何时下订单，你才能在特定时间获得资源。但这仍然不像是价高者得。这样做有什么原因吗？
黄仁勋：因为这是糟糕的商业做法。你定好价格，然后让别人决定买不买。我知道芯片行业的其他公司会在需求旺盛时调整价格，但我们不会。这从来都不是我们的行事方式。您可以信赖我们。我更愿意做一个可靠的人，成为行业的基石。您无需猜测。如果我报了价，那就是我们报的价格。就是这样。如果需求激增，那就顺其自然。
黄仁勋：是的，英伟达和他们合作已经快30年了。英伟达和台积电之间没有正式的法律合同。所以总会有些不公平的待遇。有时候我判断对，有时候我判断错。有时候我能拿到更好的价格，有时会拿到更差的价格。但总的来说，我们之间的关系非常棒。我完全信任他们，可完全依靠他们。
我刚才提到了台积电。历史上没有一点其他代工厂能做到这一点。但如今，你能这样评价英伟达。每年你都可以信赖我们。如果你想购买价值十亿美元的AI工厂计算资源，没问题。如果你想购买价值一亿美元的，没问题。你想购买价值一千万美元的，或者仅仅是一个机架，都没问题。或者仅仅是一张显卡，好的，没问题。如果你想订购价值一千亿美元的AI工厂，没问题。我们是当今世界上唯一一家能这样说的公司。
台积电的情况也一样。我想买一台，买十亿台，都没问题。我们只需要按部就班地做好规划，做所有成熟企业都会做的事情。所以我认为，英伟达可成为全球人工智能产业的基石，是我们花了二十多年才取得的成就。这需要巨大的投入和奉献。公司的稳定性、公司的持续发展，对我们来说至关重要。
Q：好的。我想问问关于中国的问题。其实我也不知道对向中国出售芯片到底好不好有什么看法，但我喜欢和嘉宾唱反调。所以，上次达里奥做客“谁支持出口管制”节目时，我问他，为什么美国和中国不能都拥有数据中心领域的天才人才呢？不过既然你持相反观点，那我就反过来问你。
换个角度来看，Anthropic Games几天前发布了Mythos Preview 。他们甚至没有公开发布这款Mythos模型，因为他们说它拥有如此强大的网络攻击能力，在确保所有零日漏洞都被修复之前，世界还没做好准备。但他们表示，Mythos在所有主流操作系统和浏览器中都发现了数千个高危漏洞。他们甚至在OpenBSD中也发现了一个漏洞，而OpenBSD正是专门设计用来避免零日漏洞的操作系统。他们发现的这个漏洞已经存在了27年。
因此，如果中国能够获得人工智能芯片，训练像 Claude Mythos 这样具有网络攻击能力的模型，并利用更强大的计算能力运行数百万个实例，这会构成威胁吗？
黄仁勋：首先，Mythos的训练所用的计算能力和计算量都相当普通，但训练所用的却是一家非常优秀的公司。这种计算能力和计算类型在中国非常普遍。所以你首先需要明白，芯片在中国是存在的。
他们生产了全球60%的主流芯片，甚至可能更多。对他们来说，这是一个非常庞大的产业。他们拥有一些世界上最顶尖的计算机科学家。众所周知，所有这些人工智能实验室中的大多数人工智能研究人员都是中国人。他们拥有全球50%的人工智能研究人员。所以问题是，考虑到他们已经拥有的所有资源——他们拥有丰富的能源、大量的芯片、以及绝大多数的人工智能研究人员——如果你担心他们，那么创造一个安全世界的最佳方法是什么？
将他们视为受害者，把他们变成敌人，可能并非最佳方案。他们是对手。我们希望美国获胜。但我认为，开展对话和研究性对话或许是最稳妥的做法。由于我们目前将中国视为对手的态度，这方面明显缺失。我们的人工智能研究人员和他们的人工智能研究人员必须进行真正的对话。我们必须努力就人工智能的用途达成共识。
至于查找软件漏洞，这当然是人工智能的职责所在。它会在很多软件中发现漏洞吗？当然会。软件漏洞数不胜数。人工智能软件中也存在大量漏洞。这正是人工智能的职责所在，我很高兴人工智能已经发展到能够帮助我们大幅提高生产力的水平。
网络安全、人工智能网络安全、人工智能安全、人工智能隐私和人工智能保障等领域的生态系统非常丰富，但却常常被忽视。一个庞大的人工智能初创企业生态系统正在努力为我们创造这样的未来：一个功能强大的人工智能代理被成千上万个其他人工智能代理环绕，共同守护着它的安全。这样的未来必将到来。
让人工智能代理在无人监管的情况下四处运行，这简直是疯了。我们非常清楚，这个生态系统需要蓬勃发展。事实证明，这个生态系统需要开源。这个生态系统需要开放的模型。他们需要开放的技术栈，这样所有的人工智能研究人员和优秀的计算机科学家才能构建强大且安全的AI系统。因此，我们必须确保开源生态系统的活力。这一点不容忽视。很多开源项目都来自中国。我们不应该扼杀它。
关于中国，我们当然希望美国拥有尽可能多的计算能力。我们受限于能源，但我们已经投入大量资源来解决这个问题。我们绝不能让能源成为国家发展的瓶颈。但我们也希望确保全世界的人工智能开发者都基于美国的技术栈进行开发，并将人工智能的贡献和进步——尤其是在开源的情况下——贡献给美国生态系统。如果建立两个生态系统——一个是只能运行在外国技术栈上的开源生态系统，另一个是运行在美国技术栈上的封闭生态系统——那将是极其愚蠢的。我认为这对美国来说将是一个糟糕的结果。
Q：由于事情很多，我先简单概括一下。我认为，回到黑客攻击中提到的浮点运算能力差距问题，没错，他们的确拥有计算能力，但他们实际能够生产的浮点运算能力只有美国的十分之一。
那么，他们最终能否训练出像 Mythos 这样的模型呢？答案是肯定的。但问题在于，由于失败案例更多，美国实验室能够率先达到这种能力水平。因为 Anthropic 公司抢先一步，他们会说：“好吧，我们先保留一个月，让所有美国公司都有机会使用。他们会修复所有漏洞，然后我们再发布。”
此外，即便他们训练出了这样的模型，大规模部署的能力也至关重要……如果一个网络黑客拥有上百万个这样的模型，那肯定比只有一千个要危险得多。所以推理计算能力真的非常重要。事实上，他们拥有如此多优秀的AI研究人员，这才是真正令人担忧的地方，因为是什么让这些工程师研究人员如此高效？答案是计算能力。
如果你和美国的任何一家人工智能实验室交谈，他们都会说瓶颈在于计算能力。无论是DeepSeek的创始人，还是Qwen的领导层，都说过类似的话。他们都认为瓶颈在于计算能力。那么问题来了，难道不应该让美国公司凭借更强大的计算能力率先达到Mythos级别，为我们的社会准备好，赶在中国之前，因为中国计算能力较弱，这样做不是更好吗？
黄仁勋：我们应该永远争第一，永远拥有更多。但要让你描述的结果成真，就必须走极端。他们必须完全没有计算能力。如果他们有一些计算能力，问题在于需要多少？
中国的计算能力非常庞大。要知道，中国可是全球第二大计算市场。如果他们想整合计算资源，完全可以满足需求。
而且，他们拥有的能源量简直惊人，不是吗？人工智能本质上就是一个并行计算问题，不是吗？既然能源是免费的，为什么他们不能把芯片的数量增加4倍、10倍甚至更多呢？他们拥有如此多的能源。他们的数据中心空空荡荡，电力却依然充足。你知道他们有“鬼城”，他们的数据中心也一样空置。他们的基础设施容量如此庞大。如果他们愿意，他们完全可以把更多的芯片集中起来，哪怕是更落后工艺的芯片
他们的芯片制造能力位居世界前列。半导体行业都知道他们垄断了主流芯片市场。他们的产能过剩。因此，认为中国无法制造人工智能芯片的说法完全是无稽之谈。
当然，如果你问我，如果全世界绝对没计算能力，美国会不会更领先？但这根本不可能。这并非现实。他们现在的计算能力已经很充足了。你所担心的那个问题，他们所需的计算能力阈值，他们早已达到，甚至超过了。
所以我认为你误解了人工智能的本质，它就像一个五层蛋糕，最底层是能源。能源充足时，芯片就足够了；芯片充足时，能源就足够了。例如，美国能源匮乏，这就是为什么英伟达必须一直在改进我们的架构，并进行这种极致的协同设计，以便在我们出货的芯片数量有限的情况下——因为能源供应极其有限——实现每瓦吞吐量的惊人水平。
但如果你的瓦数完全充足，而且是免费的，你又何必在意每瓦性能呢？你已经绰绰有余了。你可以用旧芯片来做。所以7nm芯片本质上是Hopper。Hopper的能力……我必须告诉你，如今的模型大多都是基于Hopper算法训练的，也就是Hopper算法的生成。所以7nm芯片已经足够好了。充足的能源是中国的优势。
黄仁勋：但他们的确做到了。证据是什么？华为刚刚经历了公司历史上业绩最好的一年。
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