英伟达黄仁勋：我对AI发展趋势的看法

10月8日晚间，英伟达创始人、CEO黄仁勋接受 CNBC 专访，围绕 AI 产业链、美国与中国的竞争格局、公司投资策略以及行业趋势等话题发表系统性看法。

下面是我整理的本次访谈核心内容，分享给大家。

黄仁勋的核心观点如下：

1、过去六个月，计算需求呈指数级大幅增长。

2、AI从有趣变成了具备实用性，已经能让AI企业盈利。

3、AI模型领域，中美双方水平接近，但中国的AI应用发展速度极快。

4、对xAI正在进行的融资兴奋，他几乎想参与埃隆·马斯克每一个项目。

5、对企业而言，真正有价值的是专用智能；而对消费者来说，有价值的则是通用智能。

6、英伟达与OpenAI的合作模式，和AMD不同。AMD在产品还没完全成型前就愿意让出公司10%股权。

以下为对本次访谈核心内容的总结(有些许调整，但不影响阅读)：

一、英伟达与 OpenAI 的合作模式

合作历史悠久：早在 2016 年，英伟达就向当时的非营利初创公司（即后来的 OpenAI）交付了全球首台 AI 超级计算机 DGX‑1，奠定了长期合作基础。
合作方式独特：英伟达主要通过微软 Azure、甲骨文 OCI、CoreWeave 等云平台向 OpenAI 提供 GPU 算力。近期开始直接向 OpenAI 销售完整的 AI 基础设施（包括 CPU、GPU、网络芯片、交换机及软件栈），帮助其自建超大规模数据中心。
资金与股权安排：OpenAI 目前现金不足，建设每 10GW AI 工厂需约 500‑600 亿美元。英伟达将通过未来收入、股权或债务方式参与融资，但并非必须持股。黄仁勋坦言自己对当初在 OpenAI 的投资不足感到遗憾，认为 OpenAI 是史上最具价值且盈利能力极强的 AI 公司。
与 AMD 的对比：AMD 在与 OpenAI 合作时，甚至在产品未成熟前就让出约 10% 股权，黄仁勋认为这“聪明”。英伟达则更注于技术领先和全栈解决方案，保持对芯片和系统的完整控制。

二、AI 产业的商业化进程

新一代 AI 公司已实现盈利：过去几年，OpenAI、Anthropic、xAI 等模型研发企业主要靠融资维持，业务多为亏损。近期模型具备推理、联网检索、工具使用等实用功能，用户付费意愿显著提升，AI 服务已进入盈利阶段。
企业级 AI 需求爆发：以 Cursor 为代表的 AI 编程工具已在英伟达内部全员使用，显著提升生产力。企业级 AI 应用正成为增长最快的细分市场，推动 AI 从“有趣”向“必需”转变。
算力需求指数级增长：过去六个月，AI 推理与生成能力提升带来计算需求的双重指数增长。每建成一座 AI 工厂（约 10GW）需 500‑600 亿美元资本支出，全球 AI 基础设施总规模已达约 2.5 万亿美元，CAPEX 约 5 千亿美元，仍处于起步阶段。

三、中美 AI 竞争态势

技术堆栈整体差距不大：黄仁勋指出，在能源、芯片、基础设施等层面，中国已具备或超过美国的实力；在 AI 模型层面，两国水平接近，欧美模型（OpenAI、Anthropic、Google）在性能上略胜一筹。
开源模型优势在中国：中国在开源模型数量和活跃度上远超美国，这为本土企业快速迭代提供了肥沃土壤。
应用层面是关键竞争点：中国的 AI 应用落地速度极快，社会接受度高且监管相对宽松，导致 AI 产品在消费端和企业端的渗透率迅速提升。黄仁勋警示，美国必须加速自身 AI 应用的推广，否则在这场工业革命的胜负中处于劣势。
市场策略建议：美国应确保最先进的芯片和技术栈优先供给本国及盟友，同时通过平台化（类似应用商店、操作系统）吸引全球开发者使用美国技术。目标是五年内美国技术栈占全球 AI 开发的 80%，否则将失去竞争主动权。

四、投资与合作展望

对 xAI 的兴趣：黄仁勋对马斯克的 xAI 项目表现出极大热情，计划参与约 20 亿美元的融资，视其为未来重要合作伙伴。
对 CoreWeave 的持续关注：他同样对云算力提供商 CoreWeave 抱有期待，认为自己过去的投资仍有提升空间。
投资哲学：黄仁勋多次提到“当初没多投点”，这反映出他对潜在高价值 AI 初创公司的强烈兴趣，未来仍会在全球范围内寻找并布局全栈 AI 生态系统的关键企业。

五、地缘政治与人才政策

地缘政治风险：技术层面的风险公司能够应对，但政策与国际关系带来的不确定性更具挑战。英伟达正积极向各国政府科普 AI 本质，争取制定有利于全球合作的政策。
H‑1B 签证费用争议：美国近期对 H‑1B 签证额外收取 10 万美元费用，黄仁勋认为这对移民家庭是沉重负担，呼吁政策进一步优化，以保持美国对全球顶尖人才的吸引力。

六、对未来的展望

专用智能 vs 通用智能：对企业而言，专用智能（针对特定业务场景的 AI）更具价值；对普通消费者，通用智能（能够完成多种任务的 AI）更受欢迎。英伟达将继续在两者之间寻找平衡。
AI 工具的革命性：当前 AI 已经从“人类使用的工具”转变为“能够自主使用工具的技术”，如 AI 浏览器、自动预订、代码生成等，这将极大提升劳动生产率，推动全球产业规模向万亿美元级别迈进。
基础设施建设的起点：当前的算力需求激增标志着新一轮 AI 基础设施建设的起点，也是新工业革命的开端。英伟达正致力于让更多用户获得高效算力，推动 AI 向更高水平发展。

七、本次访谈内容总结

算力是AI能力发展的最底层基础设施。
美国在模型性能上仍有优势，但中国在开源模型领域占据优势。
AI产业化最终胜出的关键点，在于AI应用层面的竞争。谁能更快落地形成生态，谁就是最终胜家。
企业级AI工具会优先产生盈利，但长期来说用户级通用智能工具才是最广阔的市场，背后是万亿美元级别的广阔市场。