【文/观察者网专栏作家心灵观察研究所】2026年3月17日凌晨，圣何塞SAP中心灯光缓缓熄灭，乡村音乐在空荡荡的会场回荡。 18,000人坐在礼堂里，数百万人在屏幕前等待同一个人，黄仁勋。几分钟后，他穿着一件熟悉的黑色皮夹克出现在舞台上，这并不令人惊讶，也没有必要。这件夹克已成为一个标志。它的上台，意味着明年全球人工智能产业的资源流向、技术路径乃至地理格局将被重新定义。这并不夸张。纵观整个GTC 2026主题演讲，显然是一场雪崩般的新产品发布，包括DLSS 5、Vera CPU、Groq LPU、Vera Rubin NVL72、OpenClaw智能操作系统、NemotronAlliance甚至太空数据中心项目。但通过只关注这些产品，很容易错过黄仁勋真正想说的话。他在演讲中多次使用“工厂”这个词。数据中心不再是存储文件的地方，而是生成代币的工厂。代币是新时代的产品。 NVIDIA 是首席设计师、总承包商和工厂履行中心。 Nvidia 在 GTC 2026 上的雄心可以从其在会议前一周撰写的博客中看出。在那篇长篇第一原理文章中，他将AI产业比作一个自下而上的“五层蛋糕”：动力、芯片、基础设施、模型和应用。这种堆叠方法本身就很有趣。芯片不是底层，电源才是底层。用他的话说，能源是人工智能基础设施的“第一原则”，也是决定系统能够产生多少智能的“绝对约束”。每一块瓷砖的背后都是电子的运动、热量管理以及能量转化为计算。这之下没有抽象层。顶部蛋糕上有贴花。黄仁勋很坦诚。每个成功的应用程序都会返回发电厂，提升所有底层并为应用程序提供动力。过去十年，英伟达的战略路径非常清晰。我们最初是一家 GPU 公司，然后逐层扩张，直到我们控制了蛋糕的所有五层。 GTC 2026 正是这块馅饼“登上顶峰”的时刻。我们先从第二层薯条开始。这个主要的硬件版本是Vera Rubin系统，它更像是芯片联合国。整个系统跨越五个机架，集成了七个不同的芯片。 Vera CPU 以高性能处理通用计算，单核，Rubin GPU 专注于并行计算，Groq 3 LPU 专注于低延迟推理。这里值得一提的是Groq LPU的作用。黄仁勋花了很多时间解释“低延迟和高吞吐量是天敌”这一命题。在传统架构上，选择高电压粗吞吐量（一次处理多个请求，但每个请求等待很长时间）或低延迟（快速响应，但处理能力有限）。 NVIDIA的解决方案是“单独推理”。使用 Rubin GPU 实现高性能批量推理，使用 Groq LPU 实现低延迟实时响应。两者通过 NVLink 集成到一个系统中。这不仅仅是将两个芯片放在一起；这是一种新的系统架构哲学。这一理念准确地反映了他们博客中提到的“实时情报生成”的需求。情报变得更加按需生成、实时生成，而不是提前记录。因此，有必要对芯片层设计逻辑进行彻底重构。更有趣的是88核Vera CPU的推出。近十年来，NVIDIA一直被认为是一家GPU公司，CP U市场是英特尔和AMD的领地。但 Vera CPU 的到来意味着 Nvidia 不再满足于正在寻找“加速器”并希望成为完整的机器。黄仁勋在台上表示，Vera CPU专为高单核性能而设计，将与机架配合使用进行代理处理。翻译：未来，NVIDIA 客户将能够购买完整的 AI 计算节点，而不再需要从 Intel 或 AMD 购买 CPU。在 Vera Rubin 机箱中，256 个 Vera CPU 采用水冷。从处理器到冷却解决方案，Nvidia 都在内部处理一切。这是“垂直整合”最简单的表述。继续建设 3 级基础设施。黄仁勋博客中对这一层的定义远远超出了传统的理解。这不仅包括芯片，还包括地面、电力传输、冷却系统、建筑结构、网络以及集成数以万计的处理器形成机器的系统。他称它们为“人工智能工厂”，其目的不是存储信息，而是创造智能。在GTC现场，这种雄心壮志通过互连架构和系统设计得到了清晰的体现。黄仁勋在演示Rubin Ultra的NVLink架构时，用了一个比喻。计算单元位于前面，改进的互连架构位于后面。问题在于，英伟达不再将互联网视为芯片的“附属物”，而是视为与芯片一样重要的独立产品线。从 NVLink 到 NVSwitch 和 Kyber（未来 Feynman 系统的设想），NVIDIA 正在其数据中心内构建一个独特定义的“高速公路系统”。谁控制了芯片和硬件之间的通信协议，谁就控制了整个系统的可扩展性。这就是为什么黄仁勋在台上说“相比x86加漏斗架构，Vera Rubin的代币吞吐量高了350倍”，即每秒7亿个代币和200万个代币。这种差距不是由单个芯片的进步造成的，而是由代际因素造成的。l 跨所有基础设施层的变化。 NVIDIA 的 Omniverse 平台可让您与供应商进行虚拟会面和协作，以设计您的数据中心，从而“浪费每一滴能源”。这句话说起来很轻松，但背后的含义是：英伟达安达充当着整个AI工厂供应链的“总协调员”。在模型级别达到第四层后，英伟达也接近了。现在，GTC 宣布成立 Nemotron 联盟。其成员包括许多流行的人工智能公司，例如 Black Forest Labs、Perplexity、Mistral 和 Cursor。 Nvidia声称Nemotron 3 Ultra将是世界上最强大的基础模型，并与Nemotron 4建立了合作伙伴关系。黄仁勋在博客中写道，它已经跨过了一个门槛，该模型可以真正发挥大规模作用。语言模型只是其中之一，一些最具创新性的研究正在蛋白质人工智能、化学人工智能、物理模拟、机器人和自主系统领域进行项目。通过组建 Nemotron 联盟，NVIDIA 确保这些 AI 公司的模型更适合 NVIDIA 硬件，同时确保他们的模型深度集成到 CUDA 生态系统中。黄仁勋在演讲中反复提到的 CUDA 的“飞轮效应”（吸引更多的开发者，更多的开发者基于 CUDA 构建，更多的 NVIDIA 硬件被采用，如此循环下去）在 Nemotron 联盟中得到了最充分的体现。这并不是企业合作，而是行业协会的行为。五层蛋糕的顶部是贴花。黄仁勋在博客中表示，经济价值是在应用层创造的，比如药物发现平台、工业机器人、法律援助、自动驾驶汽车等。 “自动驾驶汽车是集成到机器中的人工智能应用程序。”这一点在GTC网站上得到了完美的体现。 110台机器人亮相，宣布与比亚迪、现代和自动驾驶汽车合作日产和优步连接到一些城市的自动出租车网络。 NVIDIA还推出了OpenClaw代理的操作系统，黄仁勋将其定义为“AI时代的Windows”。通过使用两行 shell 命令启动人工智能代理，NemoClaw 为企业提供了一个安全框架。从云端的代币工厂到地面上的自动驾驶出租车，NVIDIA 正在将其触角从虚拟世界扩展到物理世界的每个角落。但最有趣的是，黄老师把能量放在了五层蛋糕的底部。在他的博客上，他非常坦率地写道：能量是系统能够产生多少智能的“绝对限制”。在 GTC 网站上，他用实际行动演示了这一点。 NVIDIA 正在开发一种名为“Vera Rubin Space-1”的空间数据中心系统。尽管还处于早期阶段，但这个信号极其重要。 NVIDIA 已经在考虑有一天地球的电力和冷却限制将不再满足标准世界的计算能力需求。AI。同时，黄仁勋重申，Vera Rubin的每瓦性能提高了50倍，成本降低了35倍。这些数字背后隐藏着残酷的现实。人工智能数据中心消耗的能源数量惊人。 NVIDIA 必须参与能源规划，从优化芯片架构的能源效率到数据中心位置和最终空间数据中心的电网要求。计划。半导体公司谈论能源计划和商业太空飞行，这在 10 年前是不可想象的。但如果你理解了那个五层蛋糕的逻辑，你就会明白，通过控制底层的能量限制，你可以控制建筑物的整体高度。这是我在本文中想探讨的中心命题。换句话说，英伟达不再是一家公司，至少在传统意义上是这样。这类似于“首席建筑师”或“工业园区办公室”美国人工智能基础设施领域的“安宁”，负责产业规划、资源配置和上下游协调。这个决定听起来很极端，但GTC 2026和一篇广泛的博文提供了大量证据。黄仁勋本人写道，“每个公司都会使用它，每个国家都会建设它”，并在GTC上预测明年需求将翻倍，他说，“我们预计这个数字将在2027年达到至少1万亿美元。”一万亿美元的人工智能基础设施投资是不再是企业收入预测，而是国家基础设施规划数字，相比之下，美国2021年通过的基础设施投资和就业法案总额约为1.2万亿美元，其中约5500亿美元实际用于新基础设施投资，英伟达在AI领域的需求订单已经与美国联邦政府的传统基础设施投资计划持平。评论。当我们看看 NVIDIA 与云服务提供商的“交易”时，这一点就变得更加清晰。黄仁勋上台宣布OpenAI今年将在AWS上上线。乍一看，这句话指的是 OpenAI 和 Amazon 之间的业务合作，但仔细想想。为什么 Nvidia 首席执行官在 GTC 上而不是在 OpenAI 或 AWS 上宣布这一消息？因为Nvidia保留分配GPU容量的权利。黄仁勋本人表示：“众所周知，OpenAI完全受到算力的限制。”谁能提供OpenAI算力？英伟达。计算机Nvidia有最后的决定权，或者至少有很大的影响力。由于训练和信息方面，全球AI公司几乎100%依赖CUDA生态系统，而NVIDIA对微软Azure、AWS和谷歌云的GPU供应节奏实质上决定了这三大云提供商各自的AI业务上限。黄仁勋在演讲中提到，老款Ampere架构GPU的价格云中的数量正在增加。这不是自然的市场波动，而是供应高度集中时的价格信号。从远东代工格局来看，英伟达“总司令”的角色同样清晰。台积电为 Nvidia 制造尖端 GPU 和 CPU 已不是什么秘密。不过，外界普遍认为三星将接管Groq LPU代工厂，这意味着英伟达已经在两大亚洲半导体巨头之间做出了精确的任务分配。换句话说，需要最高精度工艺的逻辑芯片将交付给台积电，需要先进封装和特殊工艺的专用芯片将交付给三星。英伟达不仅设计芯片，而且还在全球范围内“安排生产”，决定哪些代工厂生产什么、优先级是什么以及产能如何分配。理论上，传统工业组织的这种能力通常只有政府才能获得。政府规划部门。回到黄仁勋的 Feynman Systems 2028 路线图。新的 GPU、新的 LPU、名为 Rosa 的新 CPU、Bluefield 5 网卡以及支持铜互连和 CPO 扩展的 Kyber 互连模块。路线图本身就是一份产业政策文件。这个路线图不仅告诉Nvidia自己的工程师在未来三年要做什么，还告诉台积电要为哪些工艺节点预留产能，还告诉Samsu要投资哪些封装技术、每个ODM和OEM设计下一代服务器的时间表，以及每个云服务提供商如何规划未来三年的资本支出。范振勋在博客中表示：“我们已经投资了数千亿美元，但未来还需要建设数万亿美元的基础设施。”当一家公司的产品路线图能够影响全球数万亿美元的资本投资时，它就不再仅仅是一家公司了。现在乐回到根本问题。 NVIDIA关注的是企业力量还是“国家意志”？答案可能是两者兼而有之，而这才是最重要的。从美国政府的角度来看，人工智能是21世纪最重要的战略技术，而人工智能算力的供应几乎完全依赖于一家公司：英伟达。与其利用行政命令和政府机构来规划与美国政治传统和市场经济理念相冲突的人工智能基础设施，不如由拥有绝对技术优势和市场地位的企业充当“市场导向的产业协调者”。 NVIDIA拿到的并不是政府合同（虽然也有一些），而是一个更加隐蔽、高效的角色。即通过技术标准（CUDA）、供应链控制（GPU产能分配）、绿色建设（Nemotron联盟、OpenClaw）实质上接管了美国AI产业计划的职能）。黄仁勋在演讲中说了一句意味深长的话：“纵向一体化，横向开放：我们别无选择。”他本人承认，这可能会引起FTC的注意。不过，他给出了这样的理由：在加速计算领域，我们必须为客户提供完整的解决方案。这种说法的微妙之处在于，它将英伟达的垄断地位表现为“技术必要性”。并不是我们想要垄断，而是这个领域的技术本质意味着有人可以使用整个堆栈。我们需要整合，而我们恰好是最有能力的。从其博客->芯片->基础设施->模型->应用回顾五层功率大饼，NVIDIA至少在中间三层占据绝对优势，并且正在快速渗透较低的功率层和较高的应用层。当公司可以影响发电厂的位置和自动驾驶出租车的运营时，术语“垂直整合”这是美国政府的“阴谋”吗？从结果论的角度来看，确实如此。美国政府正在通过芯片出口管制，限制英伟达高端GPU向中国出口，确保尖端AI算力留在美国及其盟友的友好体系内。通过《芯片法案》补贴，保证先进制造能力回流美国。而英伟达已经在美国完成了产业组织和资源整合的工作。市场层面，政府控制“封锁”，限制技术流向竞争对手，而英伟达则控制“引流”，有效地将剩余资源分配到正确的地方。黄仁勋博客中的“各国都会建造”这句话，有一种默契。世界，但实际上是对该国优先事项的肯定。e 美国。因为构建人工智能基础设施所需的所有核心组件，从 GPU 到互连再到软件堆栈，都掌握在 Nvidia 手中。当然，将英伟达简单地等同于国家发改委未免过于简单化。毕竟，NVIDIA 是一家寻求利润最大化的上市公司。它的运作逻辑首先是商业逻辑，而不是政治逻辑。不过，历史上有很多先例，当一个公司的商业利益与国家战略高度契合时，它自然会承担起准公共角色。这是19世纪的东印度公司、20世纪通信领域的AT&T、21世纪人工智能领域的NVIDIA。不同的是，NVIDIA的“力量”并非来自政府法规，而是来自技术壁垒和环境的束缚。因此e、NVIDIA的作用更加隐蔽，更加稳定。 GTC 2026的最后一幕非常具有隐喻性。几个机器人围坐在篝火旁，与黄仁勋一起唱人工智能生成的乡村歌曲。这个形象看起来温馨又无害，但让我们换个角度来看。一名男子坐在中间，周围环绕着他建造的机器，唱着一首由算法编写的歌曲。这不正是NVIDIA与整个AI行业关系的一个缩影吗？黄仁勋坐在五层蛋糕的中间，低着头。这种精力驱使他设计芯片、规划基础设施、将模型越来越多地融入到联盟系统以及运行软件堆栈的自动驾驶汽车和机器人的应用层中。烤这块蛋糕，将消耗台积电和三星的先进产能，消耗美国西部的电力资源，甚至未来的太空轨道。 如今，NVIDIA不仅定义了AI计算的技术标准，还定义了AI计算的技术标准。规划全球人工智能产业资源配置。这是商业上的成功，也是美国在市场经济框架下实施国家战略的独特方式。无论我们称之为“阴谋”还是“时势造英雄”，有一点是肯定的：要了解近期全球人工智能竞赛的状况，首先需要了解五层蛋糕以及为什么它把能量放在最底层。 本文为观察者网独家报道。文章内容纯属作者个人观点，不代表平台观点。未经许可不得转载。如果抄袭，将承担法律责任。微信关注观察者网，每天阅读有趣的文章。
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