皮衣戰神，又雙叒叕來「砸場子」了！在昨天剛剛過去的GTC 2025 秋季場，黃仁勳的演講又一次讓英偉達坐穩了芯片第一龍頭的位置，整場發布會，堪稱火力全開。
芯片龍頭的實力，戰績可查
英偉達在大會上釋放出極其強勁的營收信號，再次鞏固了其在全球AI 計算領域的絕對領先地位。其中，Blackwell 無疑是本次英偉達的業績焦點，其大規模部署速度前所未有。
黃仁勳透露，Blackwell 在開始生產的僅僅五個季度內，預計將出貨高達600 萬個處理器單元，增長速度是上一代產品Hopper 的五倍，標誌著全球AI 基礎設施的部署已進入超高速增長期。
這樣驚人的出貨量，充分反映了市場對Blackwell 架構高性能與高能效的迫切需求，尤其是在訓練萬億級參數模型和大規模推理應用中。
根據今年三月的測試，Blackwell 在運行推理模型時，相比Hopper 實現了大幅提升。 搭載8 個NVIDIA Blackwell GPU 的單個NVIDIA DGX 系統，在具有671 億個參數的先進大型DeepSeek-R1 模型上，每個用戶每秒可實現超過250 個token，或每秒超過30,000 個token 的最大吞吐量。
在 AI 大规模应用的运营成本方面，英伟达承诺通过「极致协同设计」（extreme co-design）来显著降低 AI token 的生成成本，解决 AI 工厂的核心运营痛点。目前，Grace Blackwell NVLink 72 在生成token 方面，成本是全世界最低的。性能提升10倍，同時成本降低10倍。
基於Blackwell 平台及其後續的Rubin（Vera Rubin 超級芯片平台）的初期加速部署，英偉達預計到2026 年，這兩個產品的累計營收將有望達到5000 億美元。
如此雄心勃勃的財務數字，底氣來自於英偉達對於AI 基礎設施的年度更新戰略：以每年一代的速度推出計算平台，以應對業界對更大規模、更高性能AI 模型訓練和推理的需求。
黃仁勳強調，這5000 億美元的數字不僅代表著芯片單元的銷售，更反映了全球計算基礎設施正加速向英偉達的加速計算模型轉型，這標誌著一個萬億美元計算拐點的到來。
超級芯片的未來計算版圖
一方面，Blackwell 平台正在推動AI 浪潮；另一方面，英偉達的目光已投向更遠的未來：下一代Vera Rubin 超級芯片納入戰略版圖。
Vera Rubin 超級芯片延續了集成CPU 和GPU 的超級芯片設計理念，其中Vera 作為定制的CPU，而Rubin 則作為下一代GPU。
技術細節顯示，Vera Rubin 將帶來跨越式的性能飛躍：它將容納6 萬億個晶體管，能夠提供高達100 Petaflops (PF)的AI 計算性能，並配備2 TB 的高速緩存/快速內存。這些核心參數表明，Vera Rubin 在應對萬億級參數模型和極大規模AI 推理任務時，將實現Blackwell 代際無法企及的效率和速度。
作為Blackwell 的繼任者，Vera Rubin 和Blackwell 共同構成英偉達高達5000 億美元的營收，象徵著公司對未來計算架構的持續迭代和投入。
在此宏大計算戰略下，英偉達同時公佈了兩項重量級合作。首先是推出了NVQ Link 互聯架構，專為量子處理器（QPU）與英偉達GPU 超級計算機之間的高速混合模擬而設計，實現了微秒級的計算延遲。
該技術已獲得17 家量子計算機公司和八個美國能源部（DOE）國家實驗室的支持，標誌著量子計算和AI 計算的深度融合。
6G 來了？英偉達給諾基亞重新「抬咖」
另外一項重量級合作，則是在通信基礎設施領域：英偉達宣布與電信巨頭諾基亞建立深度戰略合作夥伴關係，共同開發下一代6G 技術。
諾基亞未來將採用英偉達的ARC 平台作為其基站核心，該平台兼容諾基亞現有的AirScale 基站，意味著全球數百萬個基站可通過英偉達技術升級至6G 和AI 能力。
這項合作聚焦於兩大關鍵方向：其一是AI for RAN（AI 賦能無線接入網）。諾基亞擁有7000 項基礎5G 專利，結合英偉達的AI 技術，將利用人工智能和強化學習實時調整波束成形，優化環境下的頻譜效率。
考慮到無線網絡消耗了全球約1.5%至2%的電力，提高頻譜效率不僅能增加數據吞吐量，同時也是一項至關重要的能源節約舉措。
另外，AI on RAN 則將無線網絡轉變為一個「邊緣工業機器人云」。正如AWS 建立在互聯網之上，英偉達和諾基亞正將雲計算能力擴展到基站邊緣，創造出一個全新的、超低延遲的計算環境。這對於需要實時決策和響應的工業機器人、自動駕駛車輛和邊緣AI 應用至關重要，開啟了一個潛力巨大的邊緣計算新市場。
AI 即工作，時代在召喚
「如同電力和互聯網一樣，人工智能是至關重要的基礎設施。」
這個觀點不新鮮了，但是黃仁勳又強調了一遍。他指出，當前時代的變革始於一個關鍵觀察：Dennard 縮放定律（Dennard scaling）已停止近十年，晶體管的性能和功耗增益受到物理定律的限制，傳統摩爾定律的紅利正在消退。
這種現實使得加速計算這一全新計算模型成為必要，它通過GPU 和CUDA 編程模型，利用不斷增長的晶體管數量來實現並行計算，突破了通用CPU 的性能瓶頸。黃仁勳強調，CUDA 編程模型的兼容性維護是英偉達的「寶藏」，經過近三十年的發展才得以實現如今的成就。
「過去的軟件行業是關於創造工具的。Excel是一個工具。Word是一個工具。網絡瀏覽器是一個工具。就像螺絲刀和錘子一樣，工具行業的規模就那麼大。而AI 不是工具。 AI 就是工作本身」（人工智能不是工具。 AI就是工作）。
黃仁勳給出了大膽的論斷，暗示著， AI 已升級為直接的生產力要素，將注定是驅動經濟增長和創新的核心力量。
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