英伟达创始人兼CEO黄仁勋最近做客BG2播客，与投资人Bill Gurley和Brad Gerstner进行了一场长达1小时44分钟的深入交流。这次对话覆盖了英伟达与OpenAI的千亿美元合作、AI计算的三个扩展定律、中美AI竞争格局、以及美国梦在AI时代的意义等关键议题。
对话开场，黄仁勋就承认了一件事："我低估了。"他指的是一年前预测AI推理计算将增长10亿倍这件事。现在看来，实际增长可能还要更大——因为AI不再只有一个扩展定律，而是三个：预训练扩展、后训练扩展和推理扩展。当这三个定律叠加在一起时，计算需求的增长是指数级的平方。这种认知的更新，不仅改变了英伟达的战略，也重新定义了整个AI产业的未来图景。
1、OpenAI将成为下一个万亿美元公司
黄仁勋在对话中做出了一个大胆预测："我认为OpenAI很可能会成为下一个市值数万亿美元的超大规模公司。"这个判断并非空穴来风，而是基于OpenAI目前展现出的增长轨迹——它是历史上营收增长最快的公司，拥有8亿周活跃用户，而ChatGPT推出还不到两年时间。
关于英伟达与OpenAI的合作，黄仁勋详细解释了这个备受关注的交易结构。英伟达正在与OpenAI合作四个主要项目：
• 微软Azure的持续建设：未来几年将有数千亿美元的建设工作，这是现有合作的延续。黄仁勋强调，这个合作关系"进展非常好"，还有大量工作要完成。
• Oracle云基础设施（OCI）建设：涉及5-7吉瓦的数据中心建设，英伟达正与OCI、OpenAI和软银合作推进。这些项目都已经签约，正在执行中。
• CoreWeave合作：这是OpenAI云基础设施的另一个重要组成部分，CoreWeave作为专门的AI云服务提供商，为OpenAI提供额外的计算能力。
• Stargate项目：这是全新的合作，帮助OpenAI首次建设自己的AI基础设施。黄仁勋解释说："这是我们直接与OpenAI在芯片层面、软件层面、系统层面、AI工厂层面的合作，帮助他们成为一个完全运营的超大规模公司。"这种合作模式类似于英伟达与特斯拉xAI的关系——直接采购、直接合作。
关于投资回报的质疑，黄仁勋直言不讳："如果OpenAI会成为下一个万亿美元公司，现在投资的机会是我们能想象到的最聪明的投资之一。"他特别提到，英伟达其实不需要投资，但OpenAI给了他们这个机会，这是"绝佳的事情"。他还透露了一个遗憾："我唯一的遗憾是OpenAI早期邀请我们投资时，我们太穷了，没有投资足够多。我应该把所有的钱都给他们。"
2、三个扩展定律重新定义AI增长
黄仁勋在对话中系统阐述了AI发展的三个扩展定律，这是理解当前AI爆发式增长的关键框架：
• 预训练扩展定律：这是大家最熟悉的定律，模型规模越大，性能越好。从GPT-3到GPT-4，参数量和能力都在指数级增长。黄仁勋指出，这个定律还远没有到达极限。
• 后训练扩展定律：这是AI通过强化学习不断练习技能直到正确的过程。黄仁勋解释："后训练基本上就像AI在练习。为了做到这一点，你需要进行推理。所以现在训练和推理在强化学习中是集成的，变得非常复杂。"这意味着训练不再是一次性的，而是持续的过程。
• 推理扩展定律：这是最新也是最具革命性的变化。黄仁勋说："老的推理方式是一次性的，但新的推理方式是思考。先思考再回答。你思考得越久，答案质量就越好。在思考时，你会做研究，检查一些基础事实，学习一些东西，再思考更多，再学习更多，然后生成答案。"
这三个定律的叠加效应是惊人的。黄仁勋举例说，OpenAI正在经历两个指数增长：用户数量的指数增长和每个用户计算需求的指数增长。"他们有8亿周活跃用户，每个用户都在生成大量更多的代币，因为他们在使用推理时间推理。"这两个指数叠加，使得计算需求呈现复合增长。
为了应对这种增长，英伟达必须每年大幅提升性能。黄仁勋透露了具体数字："从Kepler到Hopper的10年间，性能提升了10万倍。从Hopper到Blackwell一年就提升了30倍。我们还会在Rubin获得另一个X倍提升，在Fineman再获得另一个X倍提升。"这种性能提升不是来自摩尔定律（摩尔定律已死），而是来自"极限协同设计"——同时优化模型、算法、系统和芯片。
3、5万亿美元的AI基础设施市场
黄仁勋提出了一个宏大的市场愿景，他用三个层次来解释AI计算需求的增长：
第一层：通用计算向加速计算的转变 "通用计算已经结束，未来是加速计算和AI计算。"黄仁勋指出，全球有数万亿美元的计算基础设施需要更新，当它们更新时，将转向加速计算。他与英特尔的合作正是认识到通用计算需要与加速计算融合。这不是渐进式改变，而是根本性转变，就像"从燃油灯到电力，从螺旋桨飞机到喷气式飞机"。
第二层：超大规模计算的AI化 当前的超大规模计算基础设施正在从CPU转向GPU驱动的AI。黄仁勋举例："基本的超大规模计算基础设施过去是CPU做推荐引擎，现在将变成GPU做AI。"这涉及服务40亿用户的平台——TikTok、Meta、Google等。"没有AI就无法做TikTok，没有AI就无法做YouTube Shorts。"他强调，Meta转向GPU才两年半时间，Google的搜索使用GPU更是"全新的事情"。
第三层：增强人类智能的新市场 这是最具想象力的部分。黄仁勋说："就像电机取代了劳动和体力活动，我们现在有AI。这些AI超级计算机、AI工厂将生成代币来增强人类智能。人类智能代表了世界GDP的55-65%，我们称之为50万亿美元。"
他用一个具体例子说明这个逻辑："假设我雇用一个10万美元的员工，用1万美元的AI增强这个员工，使其生产力提高2-3倍，我会毫不犹豫地这么做。我们正在公司的每个人身上这样做。结果是什么？我们建造的芯片更好了，数量增加了，节奏加快了。我们作为公司增长更快，雇用更多人，生产力更高，营收更高，利润更高。"
将这个逻辑推广到全球，黄仁勋计算道："如果50万亿美元的GDP被10万亿美元的AI增强，假设50%的毛利率，那就需要5万亿美元的AI基础设施。如果你告诉我全球年度资本支出约为5万亿美元，我会说这个数学是合理的。"目前这个市场年规模约为4000亿美元，意味着还有4-5倍的增长空间。
4、极限协同设计与年度发布周期
面对代币生成率的指数级增长，英伟达采取了激进的年度发布策略。黄仁勋解释了背后的必要性："代币生成率正在以两个指数级增长。除非我们以令人难以置信的速度提高性能，否则代币生成的成本将持续增长。因为摩尔定律已死，晶体管成本基本每年都一样，功耗也大致相同。"
英伟达的解决方案是"极限协同设计"：
• 系统级优化：不只是优化单个芯片，而是同时改变整个系统的每个芯片。黄仁勋说："我们必须在系统层面分解整个问题，同时改变每个芯片、所有软件栈、所有系统。这是终极的协同设计。没有人在这个层面上进行协同设计。"
• 全栈创新：英伟达同时革新CPU、GPU、网络芯片、NVLink横向扩展、Spectrum X纵向扩展。"我们现在每年构建6-7个芯片。"这不是构建ASIC，而是构建一个AI工厂系统，所有芯片协同设计，共同提供10倍性能提升。
• 开放生态：英伟达推出了NV Fusion，与英特尔等竞争对手合作。黄仁勋解释："我们很高兴连接你。这对我们双方都是双赢。我将成为他们的大客户，他们将为我们带来更大的市场机会。"同时，英伟达还推出了Dynamo（分解式AI工作负载编排）并开源，因为"未来的AI工厂是分解的"。
关于供应链的挑战，黄仁勋透露："为了每年进行数千亿美元的AI基础设施建设，想想我们一年前必须启动多少产能。我们谈论的是数千亿美元的晶圆启动、DRAM采购。现在的规模几乎没有公司能跟上。"
5、ASIC的真实挑战与GPU的经济学
关于业界热议的GPU vs ASIC之争，黄仁勋提供了独特视角。他首先肯定了谷歌TPU的成就："谷歌的优势是远见。他们在一切开始之前就启动了TPU1。这和创业公司一样——你应该在市场增长之前创建创业公司，而不是在市场达到万亿美元时才出现。"
但他指出现在进入ASIC市场面临的挑战：
• 市场已经进化："为现在构建ASIC的人们面临的挑战是，这个看起来诱人的市场已经从一个叫GPU的芯片进化成了AI工厂。"英伟达刚宣布了CPX芯片用于上下文处理和扩散视频生成，可能还会有AI数据处理器，因为"你希望你的AI有好的记忆力"。
• 技术快速变化："Transformer架构正在快速变化。如果不是CUDA易于操作和迭代，他们如何尝试大量实验来决定使用哪个Transformer版本、什么样的注意力算法？"今天开始设计新芯片的人"并不真正预期一年后会发生什么，他们只是试图让芯片工作"。
• 规模经济学：黄仁勋提出了一个惊人的观点——即使竞争对手的芯片免费，客户仍会选择英伟达。"每个人都受功率限制。假设你获得了2吉瓦的额外功率。如果我的每瓦性能是别人的两倍，我的客户可以从数据中心产生两倍的收入。谁不想要两倍的收入？即使有人给15%的折扣，我们75%的毛利率和别人50-65%的毛利率之间的差异，也无法弥补Blackwell和Hopper之间30倍的差异。"
关于ASIC的未来，黄仁勋将芯片分为三类：架构性芯片（如x86、ARM、英伟达GPU）、ASIC和客户自有工具（COT）。他预测："当TPU成为大业务时会去哪里？客户自有工具。毫无疑问。"就像苹果的智能手机芯片，"规模如此之大，他们永远不会付给别人50-60%的毛利率"。
6、中美AI竞争：速度与智慧的较量
黄仁勋对中国市场有着深刻理解——英伟达在中国已经30年，曾经拥有95%的市场份额。他对当前局势的分析既理性又务实：
对中国创新能力的认识： "中国有世界上最好的企业家，因为他们来自世界上最好的STEM学校。他们是世界上最饥渴的。996文化——早9点到晚9点，一周6天。我们面对的是一个强大的、创新的、饥渴的、快速移动的、监管较少的对手。"黄仁勋特别强调："人们认为他们是中央管理的。但记住，中国的天才在于分布式经济体系。33个省份和所有市长经济推动了大量内部竞争和经济活力。"
对技术差距的判断： 黄仁勋驳斥了几个常见误解："一，他们永远无法制造AI芯片——这听起来很疯狂。二，中国不能制造——如果有一件事他们能做，就是制造。三，他们落后我们几年——是两年还是三年？拜托，他们落后我们纳秒。"
对市场策略的思考： "我从根本上相信，英伟达能够服务和竞争中国市场符合中国的最佳利益。当然，这对美国来说是极好的利益。这两个真理可以共存。两者都可能是真的，我相信两者都是真的。"他强调，尽管英伟达的指导不包括中国业务，但"任何认为中国市场不重要的人都把头深埋在沙子里。这是世界上最重要的市场之一。"
关于出口管制政策，黄仁勋直言："到目前为止，关于美中关系的所有说法都被证明是错误的。事实是错误的。基础事实是错误的。"他支持特朗普总统的做法："我从未听他说过'脱钩'这个词，而上届政府经常提到。你不能与未来一个世纪最重要的两个关系脱钩。脱钩是完全错误的概念。"
7、H-1B与美国梦的未来
关于备受争议的H-1B签证10万美元收费政策，黄仁勋的回应出人意料："我要从这是一个很好的开始说起。"他解释道："这至少消除了H-1B的滥用，这是一个好的开始。"
但他同时强调了更深层的担忧：
• 美国梦的独特性："美国有一个世界上没有任何国家拥有的独特品牌声誉。这是品牌的一部分。你正在和一个代表美国梦的人说话（黄仁勋本人）。我的父母没有钱，把我们送到这里。我们从零开始。我刷过盘子、洗过碗、打扫过厕所，现在我在这里。这就是美国梦。"
• 人才流失的危机：Brad分享了一个令人担忧的数据："三年前，90%从中国大学毕业的顶尖AI研究人员想来美国工作，现在这个数字接近10-15%。"黄仁勋回应："我们需要非常非常关注这个问题。这是存在危机的早期指标。聪明人想来美国的愿望和聪明学生想留下的愿望，这些是我所说的关键绩效指标。"
• "中国鹰派"的批判：黄仁勋毫不客气地说："美国国内有一个词叫'中国鹰派'，显然如果你是中国鹰派，你可以自豪地佩戴这个标签。这是耻辱的徽章。毫无疑问这是耻辱的徽章。虽然他们想要对我们国家最有利的东西，但破坏美国梦的管道不是爱国的。一点都不是。"
他呼吁美国要有大国的自信："我们需要继续成为我们伟大的国家，要有伟大国家的信心。对想要与我们竞争的人说：来吧。因为我相信我们的人民，我相信我们的文化，我相信我们的国家，我相信我们的制度。来吧。"
8、全民资本主义：Invest America计划
黄仁勋和Brad Gerstner共同推动的Invest America计划刚刚通过立法，这是应对AI时代财富分化的创新尝试：
• 计划核心：从2026年开始，美国每个新生儿都将获得1000美元的投资账户，投资于最好的美国公司。黄仁勋说："每个孩子都是美国未来的股东。"
• 背景思考：Brad解释了推动这个计划的原因："林肯说过，美国梦的根本是上升的权利——相信你的孩子可以比你做得更好。但当我们进入这个丰富的时代，我们将有价值10万亿美元的公司，可能有价值万亿美元的个人。这些激励给人们上升的鼓励。但同时，当我们进入这个富足时代，我深深担心太多人会被落下。"
• 更广泛的变革：黄仁勋指出特朗普政府正在推动的几个关键变革。首先是美国再工业化："重新工业化美国将是变革性的。有整个经济带、整个社会阶层因为我们外包了一切而被落下。"其次是激励性愿景："埃隆带我们去火星，用筷子从天空中接住宇宙飞船。这不仅对美国工业化基础很好，也很有抱负。"最后是AI的民主化："AI是最大的均衡器。每个人现在都可以拥有AI。我们用技术缩小了技术鸿沟。"
9、工作的未来：任务会变，但工作会增加
关于AI对就业的影响，黄仁勋提供了与主流担忧不同的视角：
"人们混淆的是，许多任务将被消除，但许多任务实际上将被创造。对许多人来说，他们的工作很可能得到有益的保护。"他用英伟达自己的例子说明："我一直在使用AI，你一直在使用AI。我的分析师、工程师，他们每个人都在持续使用AI。我们正在雇用更多工程师，在各个方面雇用更多人。原因是我们有更多的想法。"
他批判了工作会消失的悲观论调："AI会带来大规模工作破坏的概念始于一个前提——我们没有更多的想法了。它始于我们无事可做的前提。我们今天生活中做的一切，这就是终点。如果有人为我做那一项任务，我就剩一项任务。现在我必须坐在那里等待退休，坐在摇椅上。这个想法对我来说毫无意义。"
黄仁勋认为智能不是零和游戏："我周围的聪明人越多，我周围的天才越多，令人惊讶的是，我有更多的想法，我想象我们可以解决更多的问题，我们创造更多的工作，创造更多的就业机会。"对于未来几十年，他的判断是："经济将增长，将创造许多新工作。每项工作都会改变，一些工作会失去。我们不会骑马在街上，这些事情会好的。"
10、未来30年：从R2-D2到数字孪生
被问及未来展望时，黄仁勋说"30年比2030年更容易预测"，他描绘了几个必然趋势：
• 个人AI伴侣："在接下来的5年里，真正酷的事情之一是人工智能和机械电子学、机器人技术的融合。我们都知道我们都将与自己的R2-D2一起成长。R2-D2记得关于我们的一切，一路指导我们，成为我们的伴侣。每个人类都会有自己的GPU在云端，他们被80亿人80亿GPU微调，这是一个可行的结果。"
• 生物学的数字化："我们将理解生物学的无限复杂性，了解生物学系统以及如何预测它，并拥有每个人的数字孪生。我们在亚马逊购物有数字孪生，为什么在医疗保健中没有？一个预测我们如何老化、可能患什么疾病、甚至下周或明天下午可能发生什么并提前预测的系统。当然，我们会拥有所有这些。"
• 指数级增长的应对策略：对于CEO们如何应对快速变化，黄仁勋给出了简单但深刻的建议："如果你有一列即将越来越快并呈指数级增长的火车，你真正需要做的唯一一件事就是上车。一旦上车，你会在路上弄清楚其他一切。预测火车会在哪里并试图向它射击子弹，或预测火车会在哪里并找出在哪个交叉口等待——这是不可能的。趁它还在缓慢行驶时上车，然后一路呈指数级增长。"
11、英伟达会成为首个10万亿美元公司吗？
当被问及英伟达未来5年的营收是否会是现在的2-3倍时，黄仁勋的回答充满信心："我会这样回答。我所描述的机会远大于共识。"Brad Gerstner则更加直接："我认为英伟达很可能会成为第一个10万亿美元的公司。"
黄仁勋指出了市场对英伟达的误解："人们误解了我们的业务。他们记得我们是一家芯片公司。我们确实制造芯片，我们制造世界上最令人惊叹的芯片。但英伟达真正是一家AI基础设施公司。我们是你的AI基础设施合作伙伴。我们与OpenAI的合作就是完美的证明。"
他强调了英伟达商业模式的灵活性："我们不要求任何人从我们这里购买所有东西。他们可以买芯片，可以买组件，可以买我们的网络。我们有客户只买我们的CPU，只买我们的GPU而买别人的CPU和别人的网络。我们可以接受你想买的任何方式。我唯一的要求是从我们这里买一点东西。"
关于竞争护城河，黄仁勋承认："现在比以往任何时候都有更多的竞争，但也比以往任何时候都更难。"原因包括：极限协同设计的复杂性（"除非你每年构建6、7、8个芯片，否则无法实现30倍提升"）、规模的极端性（"谁会为刚流片的芯片启动500亿美元的晶圆？"）、以及架构的成熟度（"什么客户会对一个未经验证的新架构下500亿美元的订单？"）。
三个核心洞察
Q：为什么说当前不是AI泡沫？
A：黄仁勋提供了三个层次的论证。首先，这不是增量需求而是替代需求——数万亿美元的通用计算基础设施必须转向加速计算，这是物理定律决定的。其次，现有的超大规模应用已经在使用AI，"你无法不用AI做TikTok，无法不用AI做YouTube Shorts"，这些需求是真实且持续增长的。最后，AI正在创造全新的50万亿美元市场——增强人类智能，这相当于全球GDP的一半。当前4000亿美元的年市场规模相比5万亿美元的目标市场，我们可能才刚刚开始。
Q：中美AI竞争的终局会是什么？
A：黄仁勋相信"智慧最终会胜出"。他认为中美两国的利益可以共存——"对中国有利同时对美国极其有利，这两个真理可以共存"。关键不是零和竞争，而是保持美国的核心优势：继续吸引全球人才（"美国梦是我们的终极品牌"）、保持技术领先（"让美国技术被全世界渴望，用于贸易"）、以及展现大国自信（"对想和我们竞争的人，我们应该说：来吧"）。脱钩是"完全错误的概念"，真正的胜利来自于让全世界都构建在美国技术之上。
Q：个人和企业如何应对AI带来的指数级变化？
A：黄仁勋的建议简单而深刻："上车。"不要试图预测指数增长的火车会去哪里，不要等待完美时机，现在就参与其中。对企业来说，每个员工都应该配备AI助手——"10万美元的员工配1万美元的AI，生产力提高2-3倍，这是必然选择"。对个人来说，要认识到"AI已经关闭了技术鸿沟"——现在编程AI只需要会说人话。工作会改变但不会消失，因为"智能不是零和游戏"——更多智能意味着更多想法、更多问题被解决、更多工作被创造。关键是现在就开始使用AI，在实践中学习和成长。