黃仁勛萬字訪談：放棄中國市場，美國將輸?shù)鬉I技術(shù)棧競爭

芯東西（公眾號：aichip001）
編譯 高遠(yuǎn)矚
編輯 漠影

芯東西4月16日報道，4月15日，頂尖的AI播客主持人Dwarkesh Patel與英偉達(dá)創(chuàng)始人兼CEO黃仁勛進(jìn)行了一場近兩小時的深度對話。黃仁勛系統(tǒng)拆解了英偉達(dá)面臨的五大關(guān)鍵問題：是否依賴稀缺供應(yīng)鏈構(gòu)建護(hù)城河、TPU等ASIC芯片能否打破其壟斷、為何不自己做超大規(guī)模云廠商、是否應(yīng)向中國出售AI芯片，以及公司為何不采用多種不同芯片架構(gòu)。內(nèi)容同時涉及競爭壁壘、AI算力市場格局、公司戰(zhàn)略邊界及中美芯片政策等核心維度。

黃仁勛在訪談中明確闡述了英偉達(dá)的原則是“做必要的事，同時盡可能少做”。他強調(diào)，英偉達(dá)只投入那些“如果我不做，就沒人會做”的事情，例如CUDA生態(tài)、加速計算和特定領(lǐng)域計算庫（如cuLitho），而不會輕易進(jìn)入云服務(wù)領(lǐng)域與客戶競爭，因為“世界上有很多云服務(wù)商，如果我不做，別人會做”。

對于公司的未來，他展現(xiàn)出極強的自信與長期主義承諾：“你可以信賴英偉達(dá)的一件事是，今年的Vera Rubin會令人難以置信，明年的Vera Rubin Ultra會來，后年Feynman會來。每一年你都可以信賴我們。”他認(rèn)為，英偉達(dá)正成為世界AI工業(yè)的基石，這種穩(wěn)定性和一致性是任何ASIC團(tuán)隊都無法提供的。

在談及中國AI芯片出口與競爭時，黃仁勛明確反對將AI芯片出口管制極端化，直言“將AI比作濃縮鈾是一個糟糕的、不合邏輯的類比”，并批評“那種失敗者的心態(tài)，對我來說毫無意義”。他談到，中國擁有全球50%的AI研究人員，是開源軟件和開放模型的最大貢獻(xiàn)者之一；華為剛剛度過了公司歷史上最好的一年，已出貨數(shù)百萬顆AI芯片，而且中國有大量閑置的數(shù)據(jù)中心和充足的能源，即使使用7nm工藝，也能通過數(shù)量堆疊和算法創(chuàng)新彌補制程差距。

他認(rèn)為，放棄中國市場不會阻止中國AI發(fā)展，反而會迫使中國建立獨立于美國技術(shù)棧的完整生態(tài)系統(tǒng)，重蹈美國電信行業(yè)被政策排擠出世界市場的覆轍，并提醒：“AI是一個五層的技術(shù)蛋糕。我們在所有五層都部署了生態(tài)系統(tǒng)。放棄芯片層，就等于讓美國輸?shù)粽麄€技術(shù)棧的競爭。”

以下是這篇播客的核心內(nèi)容：

1、下游需求即護(hù)城河： 英偉達(dá)能鎖定上游產(chǎn)能，根本原因是巨大的下游需求讓供應(yīng)鏈愿意投資。

2、真正瓶頸是能源和“水管工”： 任何供應(yīng)鏈瓶頸都不會超過兩三年，CoWoS、EUV都能快速擴(kuò)產(chǎn)，真正瓶頸是能源和“水管工”。

3、可編程架構(gòu)才是關(guān)鍵： AI不僅是矩陣乘法，新算法需要可編程架構(gòu)，專用TPU無法打破英偉達(dá)的壟斷。

4、CUDA的“飛輪效應(yīng)”： 數(shù)億GPU的安裝基礎(chǔ)、覆蓋所有云平臺、支持無數(shù)框架，這是任何ASIC無法比擬的護(hù)城河。

5、性價比世界第一： 英偉達(dá)每瓦token數(shù)和每美元性能都是全球最高，黃仁勛歡迎對手用MLPerf、InferenceMAX來證明。

6、Anthropic是特例： 轉(zhuǎn)投TPU是因為當(dāng)時英偉達(dá)無力進(jìn)行數(shù)十億美元的投資，而非技術(shù)劣勢。

7、不做云，只投資： 英偉達(dá)不自己做超大規(guī)模云廠商，而是投資CoreWeave等neocloud，避免與客戶競爭。

8、先到先得，從不漲價： GPU分配不是價高者得，而是先下采購訂單先得；英偉達(dá)保持價格穩(wěn)定，做行業(yè)基石。

9、DeepSeek是“可怕的結(jié)果”： DeepSeek若在華為芯片上首發(fā)，意味著AI模型可能在美國技術(shù)棧之外運行得最好，對美國是重大損失。

10、放棄市場會催生對手： 放棄中國這個全球第二大科技市場，只會推動中國建立獨立于美國的技術(shù)棧。

以下是播客內(nèi)容的完整編譯：

一、英偉達(dá)的核心工作難以被商品化：將電子轉(zhuǎn)化為token

主持人：我們看到很多軟件公司的估值暴跌，因為人們認(rèn)為有了AI之后，軟件就會變得像普通商品一樣，不再稀缺。有人會天真地想：英偉達(dá)把GDS2文件發(fā)給臺積電。臺積電制造邏輯芯片die，制造開關(guān)，然后用SK海力士、美光和三星生產(chǎn)的HBM封裝起來。然后把它送到臺灣的ODM那里，他們組裝機架。英偉達(dá)本質(zhì)上是在做軟件，由別人來制造。如果軟件變得像普通商品一樣不再稀缺，那英偉達(dá)也會變得不再稀缺嗎？

黃仁勛：歸根結(jié)底，總得有人把電子轉(zhuǎn)化為token。把電子轉(zhuǎn)化為token，并隨著時間的推移讓這些token更有價值——這個過程很難完全商品化。從電子到token的轉(zhuǎn)化是一段令人難以置信的旅程。讓一個token比另一個token更有價值，就像讓一個分子比另一個分子更有價值一樣。其中涉及的藝術(shù)、工程、科學(xué)和發(fā)明，顯然我們正在實時目睹這一切。這種轉(zhuǎn)化、制造以及其中的所有科學(xué)，遠(yuǎn)未被深刻理解，這段旅程也遠(yuǎn)未結(jié)束。

你描述問題的方式，其實就是我對我們公司的思維模型。輸入是電子，輸出是token，中間是英偉達(dá)。我們的工作是：做必要的事情，同時盡可能少做，以實現(xiàn)這種轉(zhuǎn)化，達(dá)到驚人的能力。我所說的“盡可能少做”是指，凡是我無需親力親為的，我就與人合作，讓它成為我生態(tài)系統(tǒng)的一部分。

看看今天的英偉達(dá)，我們可能擁有最大的合作伙伴生態(tài)系統(tǒng)，包括上游和下游的供應(yīng)鏈、所有的計算機公司、應(yīng)用開發(fā)者以及模型構(gòu)建者。AI就像一塊五層的蛋糕，我們在全部五層都有生態(tài)系統(tǒng)。我們試圖盡可能少做，但我們必須做的那部分，事實證明，極其困難，我不認(rèn)為那部分會變得像普通商品一樣不再稀缺。

事實上，我也不認(rèn)為企業(yè)軟件公司、工具制造商……今天的大多數(shù)軟件公司都是工具制造商。有些不是，有些是工作流編碼系統(tǒng)。但對很多公司來說，它們是工具制造商。例如，Excel、PowerPoint是工具，Cadence、Synopsys制造工具。我看到的與大家看到的恰恰相反。我認(rèn)為Agent的數(shù)量將呈指數(shù)級增長，工具用戶的數(shù)量也將呈指數(shù)級增長，所有這些工具的實例數(shù)量很可能會飆升。

Synopsys Design Compiler的實例數(shù)量很可能會飆升，同時使用floor planners、我們的布局工具和設(shè)計規(guī)則檢查器的Agent數(shù)量也會飆升。今天，我們受限于工程師的數(shù)量。明天，這些工程師將得到一群Agent的支持。我們將以前所未有的方式探索設(shè)計空間，我們將使用我們今天使用的工具。

我認(rèn)為工具的使用將導(dǎo)致軟件公司業(yè)績飆升，之所以還沒發(fā)生，是因為Agent使用工具的能力還不夠好。這些公司要么自己構(gòu)建Agent，要么Agent會變得足夠好，才能夠使用這些工具，我認(rèn)為兩者會同時發(fā)生。

二、英偉達(dá)如何構(gòu)建供應(yīng)鏈護(hù)城河：上游大額采購承諾和生態(tài)協(xié)同

主持人：我記得在你們最新的財報文件中，你們與代工廠、內(nèi)存和封裝供應(yīng)商有近1000億美元的采購承諾。SemiAnalysis報道說，你們這類采購承諾將達(dá)到2500億美元。一種解讀是，英偉達(dá)的護(hù)城河在于你們鎖定了未來多年的稀缺組件。別人可能有加速器，但他們真的能拿到制造它所需的內(nèi)存嗎？真的能拿到制造它所需的邏輯芯片嗎？這是否是英偉達(dá)未來幾年的主要護(hù)城河？

黃仁勛：這是我們可以做到、而別人很難做到的事情之一。我們在上游做出了巨大的承諾，其中一些是顯性的，就是你提到的這些承諾。有些是隱性的，例如，上游的很多投資是由我們的供應(yīng)鏈做出的，因為我對那些CEO們說：“讓我告訴你們這個行業(yè)會有多大，讓我解釋為什么，讓我和你們一起推理，讓我展示我所看到的。”

通過這個告知、啟發(fā)并與上游不同行業(yè)CEO們對齊的過程，他們愿意進(jìn)行投資。他們?yōu)槭裁丛敢鉃槲叶皇菫閯e人投資？原因在于，他們知道我有能力購買他們的產(chǎn)品，并通過我的下游銷售出去。事實是，英偉達(dá)的下游供應(yīng)鏈和下游需求如此之大，他們愿意在上游進(jìn)行投資。

你看看GTC大會，人們對其規(guī)模和參會人數(shù)感到驚嘆。那是全方位的，整個AI宇宙匯聚一堂。他們聚在一起是因為需要互相了解，我把他們聚集起來，讓下游看到上游，上游看到下游，所有人都能看到AI的進(jìn)步。非常重要的是，他們都能見到AI原住民、所有正在建設(shè)的AI初創(chuàng)公司以及所有正在發(fā)生的奇妙事情，這樣他們就能親眼看到我告訴他們的一切。我花大量時間，直接或間接地，告知我們的供應(yīng)鏈、合作伙伴和生態(tài)系統(tǒng)，我們面前的機會。

一些人總是說：“在大多數(shù)主題演講中，都是一個接一個的公告。”而我們的主題演講，總有一部分有點“折磨人”，因為它幾乎像是在做教育。事實上，這正是我的想法，我需要確保整個供應(yīng)鏈、上下游、生態(tài)系統(tǒng)，理解即將發(fā)生什么、為什么會發(fā)生、何時發(fā)生、規(guī)模會有多大，并能像我一樣系統(tǒng)地推理。

關(guān)于你描述的護(hù)城河，我們能夠為未來而建設(shè)。如果未來幾年我們的規(guī)模達(dá)到萬億美元級別，我們有供應(yīng)鏈來支撐。沒有我們的影響力，沒有我們業(yè)務(wù)的速度……就像有現(xiàn)金流一樣，還有供應(yīng)鏈流、有周轉(zhuǎn)。如果一個架構(gòu)的業(yè)務(wù)周轉(zhuǎn)率低，沒人會為其建立供應(yīng)鏈。我們維持規(guī)模的能力，完全是因為我們的下游需求如此巨大。他們看到了，聽說了，看到了這一切的到來，這使我們能夠以現(xiàn)有的規(guī)模做我們能做的事情。

三、AI行業(yè)的瞬時需求大于總供應(yīng)，但每個瓶頸兩三年內(nèi)都能解決

主持人：我想更具體地了解上游能否跟得上，你們每年向全球提供的FLOPs數(shù)量，已經(jīng)是原來的三倍以上。

黃仁勛：在這種規(guī)模下還能翻倍，確實令人難以置信。

主持人：確實，但再看看邏輯芯片。你們是臺積電N3節(jié)點的最大客戶，也是N2節(jié)點最大的客戶之一，今年整個AI將占N3產(chǎn)能的60%，根據(jù)SemiAnalysis的數(shù)據(jù)，明年將達(dá)到86%。如果你已經(jīng)是最大頭，你怎么翻倍？你如何年復(fù)一年地做到這一點？我們現(xiàn)在是否處于一個因為上游限制而不得不放緩AI計算增長率的階段？你覺得有辦法繞過這個限制嗎？我們最終如何年復(fù)一年地建設(shè)兩倍多的晶圓廠？

黃仁勛：在某種程度上，瞬時需求大于世界上游和下游的總供應(yīng)。在任何時刻，我們甚至可能受限于水管工的數(shù)量，這確實發(fā)生過。

主持人：水管工也應(yīng)該被邀請參加明年的GTC。

黃仁勛：好主意，但這是個好現(xiàn)象。你希望一個行業(yè)的瞬時需求大于該行業(yè)的總供應(yīng)，反之顯然不太好。如果差距太大，某個特定組件供應(yīng)差得太遠(yuǎn)，整個行業(yè)會蜂擁而上解決它。例如，人們現(xiàn)在不太談?wù)揅oWoS了。

原因是，我們花了兩年時間拼命攻克它。我們翻倍、翻倍、再翻倍，翻了好幾番，現(xiàn)在我認(rèn)為我們的狀況相當(dāng)不錯。臺積電現(xiàn)在明白，CoWoS的供應(yīng)必須與邏輯和內(nèi)存需求的其余部分保持同步，他們正在以與擴(kuò)展邏輯相同的水平來擴(kuò)展CoWoS和未來的封裝技術(shù)。這太棒了，因為在很長一段時間里，CoWoS和HBM內(nèi)存都相當(dāng)特殊，但它們不再是特殊技術(shù)了，人們現(xiàn)在意識到它們是主流的計算技術(shù)。

當(dāng)然，我們現(xiàn)在更有能力影響更廣泛范圍的供應(yīng)鏈。在AI革命之初，我現(xiàn)在說的這些話，五年前我就說了。有些人相信并投入了，例如，Sanjay和美光團(tuán)隊。我仍然清楚地記得那次會議，我清楚地說明了將要發(fā)生什么，為什么會發(fā)生，以及今天的預(yù)測。他們真的加大了投入，我們在LPDDR和HBM內(nèi)存方面與他們合作，他們確實投入了。這對公司來說顯然是非常好的，有些人來得晚一些，但現(xiàn)在他們都來了。

每一個瓶頸都會得到大量關(guān)注，我們現(xiàn)在提前數(shù)年預(yù)判瓶頸。例如，過去幾年我們對Lumentum、Coherent以及硅光子生態(tài)系統(tǒng)的投資，真的重塑了供應(yīng)鏈，我們在臺積電周圍建立了完整的供應(yīng)鏈。我們與他們合作COUPE，發(fā)明了大量技術(shù)，并將這些專利授權(quán)給供應(yīng)鏈，以保持其良好和開放。

我們正在通過發(fā)明新技術(shù)、新工作流程、雙面探測等新型測試設(shè)備，以及通過投資公司、幫助它們擴(kuò)大產(chǎn)能，來為供應(yīng)鏈做好準(zhǔn)備。你可以看到，我們正在努力塑造生態(tài)系統(tǒng)，以便供應(yīng)鏈準(zhǔn)備好支持這樣的規(guī)模。

主持人：有些瓶頸好解決，有些就沒那么容易，像擴(kuò)展CoWoS跟擴(kuò)展。

黃仁勛：我選了最難的一個——水管工，一些末日論者總在描述“崗位消失”，水管工和電工的短缺引起了我的擔(dān)憂。如果我們勸阻人們成為軟件工程師，我們就會耗盡軟件工程師。同樣的預(yù)言十年前就發(fā)生過，末日論者當(dāng)時告訴人們：“無論如何，別當(dāng)放射科醫(yī)生。”你可能還在網(wǎng)上看到過一些視頻，說放射科將是第一個消失的職業(yè)，世界不再需要更多的放射科醫(yī)生，但我們現(xiàn)在很缺放射科醫(yī)生。

四、芯片產(chǎn)能瓶頸可在兩三年內(nèi)解決，真正的限制是能源政策

主持人：回到關(guān)于某些東西可以規(guī)模化，而另一些則不能……你如何每年實際制造出兩倍數(shù)量的邏輯芯片？歸根結(jié)底，內(nèi)存和邏輯都受限于EUV。你如何年復(fù)一年地獲得兩倍數(shù)量的EUV機器？

黃仁勛：這些都不是不可能快速規(guī)模化的，所有這些在兩三年內(nèi)都容易做到。你只需要一個需求信號，一旦你能造出一個，你就能造出十個；一旦你能造出十個，你就能造出一百萬個，這些東西復(fù)制起來并不難。

主持人：你會深入到供應(yīng)鏈的哪一層？你會去找ASML說：“如果我展望三年后，英偉達(dá)要達(dá)到每年兩萬億美元的收入，我們需要多得多的EUV機器”嗎？

黃仁勛：有些我需要直接去談，有些是間接的。如果我能說服臺積電，ASML自然就會被說服。我們必須考慮關(guān)鍵的瓶頸點，但如果臺積電被說服了，幾年內(nèi)你就會有大量的EUV機器。

我的觀點是，沒有任何一個瓶頸會持續(xù)超過兩三年，沒有。與此同時，我們正在將計算效率提高10倍、20倍，從Hopper到Blackwell甚至提高30到50倍。因為CUDA非常靈活，我們不斷推出新算法，我們開發(fā)各種新技術(shù)，在增加容量的同時提高效率，這些都不讓我擔(dān)心。我擔(dān)心的是我們下游的東西，那些阻礙能源供應(yīng)的能源政策……沒有能源，你就無法創(chuàng)建工業(yè)，沒有能源，你就無法創(chuàng)建一個全新的制造業(yè)。

我們想在美國再工業(yè)化，我們希望將芯片制造、計算機制造和封裝帶回美國，我們希望制造電動汽車和機器人等新東西。我們希望建AI工廠。沒有能源，你無法建造任何這些東西，而這些事情需要很長時間。更多的芯片產(chǎn)能，是兩三年能解決的問題，更多的CoWoS產(chǎn)能，也是兩三年能解決的問題。

五、英偉達(dá)構(gòu)建的是多樣化的加速計算平臺，而不僅是AI張量處理單元

主持人：我想問問關(guān)于你們競爭對手的情況。看看TPU，可以說世界上排名前三的模型中有兩個，Claude和Gemini，是在TPU上訓(xùn)練的。這對英偉達(dá)的未來意味著什么？

黃仁勛：我們構(gòu)建的東西非常不同，英偉達(dá)構(gòu)建的是加速計算，而不僅僅是張量處理單元。加速計算用于各種領(lǐng)域：分子動力學(xué)、量子色動力學(xué)、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)幀、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，它還用于流體動力學(xué)和粒子物理。此外，我們也把它用于AI。

加速計算要多樣化得多，盡管AI是當(dāng)下的熱門話題，顯然非常重要且有影響力，但計算遠(yuǎn)不止于此。英偉達(dá)重新發(fā)明了計算的方式，從通用計算轉(zhuǎn)向加速計算，我們的市場覆蓋范圍遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過任何TPU或ASIC可能達(dá)到的范圍。看看我們的位置，我們是唯一一家加速各種應(yīng)用程序的公司，我們擁有龐大的生態(tài)系統(tǒng)。所以，各種框架和算法都在英偉達(dá)上運行。

因為我們的計算機設(shè)計成可供他人操作，任何操作員都可以購買我們的系統(tǒng)。而對于大多數(shù)自建系統(tǒng)，你必須自己當(dāng)操作員，因為它們的設(shè)計靈活性不足以讓其他人操作。因為任何人都可以操作我們的系統(tǒng)，我們存在于每一個云平臺中，包括Google、Amazon、Azure和OCI。

如果你想運營它以供出租，你最好擁有一個龐大的、來自各行各業(yè)的客戶生態(tài)系統(tǒng)來作為承購方。如果你想為自己運營，我們顯然有能力幫助你自己運營，就像我們?yōu)閤AI的Elon做的那樣。而且，因為我們能讓任何公司、任何行業(yè)的操作員都能使用，你可以用它來為Lilly公司建造用于科學(xué)研究和藥物發(fā)現(xiàn)的超級計算機。我們可以幫助他們運營自己的超級計算機，并將其用于我們加速的整個藥物發(fā)現(xiàn)和生物科學(xué)領(lǐng)域。

有一大堆應(yīng)用是我們能夠處理而TPU無法處理的，英偉達(dá)構(gòu)建的CUDA也是一個出色的張量處理單元，但它也處理數(shù)據(jù)處理的每一個生命周期、計算、AI等等。我們的市場機會大得多，我們的覆蓋范圍也廣得多。因為我們現(xiàn)在支持世界上每一個應(yīng)用，你可以在任何地方構(gòu)建英偉達(dá)系統(tǒng)，并且知道會有客戶使用它。這是一個非常不同的情況。

六、英偉達(dá)實現(xiàn)代際性能飛躍的根本原因：可編程架構(gòu)和算法創(chuàng)新

主持人：你們一季度收入600億美元，但這并不來自于制藥和量子計算，而是因為AI是一項前所未有的技術(shù)，并且以前所未有的速度增長。那么問題來了，對于AI本身來說，什么是最好的？我不了解細(xì)節(jié)，但我與我的AI研究員朋友交流時，他們說：“你看，當(dāng)我使用TPU時，它是一個巨大的脈動陣列，非常適合做矩陣乘法，而GPU非常靈活，當(dāng)有很多分支或非規(guī)則內(nèi)存訪問時，它很棒。”

但AI是什么呢？它就是一次又一次、非常可預(yù)測的矩陣乘法。你不需要為warp調(diào)度器或線程與內(nèi)存庫之間的切換犧牲任何die面積。而TPU真正優(yōu)化的，正是當(dāng)前即將到來的收入增長和計算用例中的絕大部分，我想知道你對此有何回應(yīng)。

黃仁勛：矩陣乘法是AI的重要組成部分，但不是唯一的部分。如果你想提出一種新的注意力機制，以不同的方式解耦，或者發(fā)明一種全新的架構(gòu)——比如混合SSM——你需要一個普遍可編程的架構(gòu)。如果你想創(chuàng)建一個融合了擴(kuò)散模型和自回歸技術(shù)的模型，你需要一個普遍可編程的架構(gòu)，我們運行你能想象到的一切，這就是優(yōu)勢所在。它允許更容易地發(fā)明新算法，因為它是一個可編程系統(tǒng)。

發(fā)明新算法的能力才是AI進(jìn)步如此之快的真正原因。TPU和其他任何東西一樣，都受到摩爾定律的影響，我們知道摩爾定律每年大約提升25%。真正實現(xiàn)10倍或100倍飛躍的唯一方法是，每年從根本上改變算法及其計算方式。

這就是英偉達(dá)的根本優(yōu)勢，我們之所以能讓Blackwell比Hopper快50倍……我第一次宣布Blackwell能效將比Hopper高35倍時，沒人相信。后來Dylan寫了篇文章說我“藏著掖著”，實際上是50倍，僅靠摩爾定律你無法合理做到這一點。我們解決這個問題的方法是采用新模型，比如MoE，這些模型被并行化、解耦，并分布在一個計算系統(tǒng)中。如果沒有能力真正深入并用CUDA提出新的kernel，這真的很難做到。

這是可編程架構(gòu)與英偉達(dá)是一家極端協(xié)同設(shè)計公司這兩個事實的結(jié)合。我們甚至可以將部分計算卸載到fabric本身，比如NVLink，或者卸載到網(wǎng)絡(luò)，比如Spectrum-X。我們可以同時影響處理器、系統(tǒng)、fabric、庫和算法的變革。沒有CUDA來做這件事，我甚至不知道從何開始。

七、CUDA的寶貴價值：生態(tài)系統(tǒng)、安裝基礎(chǔ)和普遍存在性

主持人：這引出了一個關(guān)于英偉達(dá)客戶群的有趣問題。你們60%的收入來自五大超大規(guī)模云廠商。在另一個時代，面對不同的客戶——比如說運行實驗的教授——他們需要CUDA。他們不能使用別的加速器。他們只需要用帶CUDA的PyTorch，一切就都優(yōu)化好了。

但這些超大規(guī)模云廠商有資源編寫自己的kernel。事實上，為了獲得針對他們特定架構(gòu)所需的那最后5%性能，他們必須這樣做。Anthropic和Google主要運行它們自己的加速器，或者使用TPU和Trainium。但即使是使用GPU的OpenAI，也有Triton，因為他們需要自己的kernel。深入到CUDA C++，他們沒有使用cuBLAS和NCCL，而是有自己的軟件棧，這個軟件棧也可以編譯到其他加速器上。如果你大多數(shù)客戶能夠并且確實在制作CUDA的替代品，那么CUDA在多大程度上真的是前沿AI發(fā)生在英偉達(dá)上的原因呢？

黃仁勛：CUDA是一個豐富的生態(tài)系統(tǒng)，如果你想在任何計算機上優(yōu)先構(gòu)建，首先基于CUDA構(gòu)建是極其明智的。因為生態(tài)系統(tǒng)如此豐富，我們支持每一個框架。如果你想創(chuàng)建自定義kernel……例如，我們?yōu)門riton做出了巨大貢獻(xiàn)，所以Triton的后端包含了大量的英偉達(dá)技術(shù)。

我們樂于幫助每一個框架變得盡可能好，框架非常多。有Triton、vLLM、SGLang等等。現(xiàn)在又涌現(xiàn)出一大批新的強化學(xué)習(xí)框架，比如verl和NeMo RL。隨著后訓(xùn)練和強化學(xué)習(xí)的發(fā)展，整個領(lǐng)域正在爆炸式增長。所以，如果你想基于某個架構(gòu)構(gòu)建，基于CUDA構(gòu)建是最有意義的，因為你知道生態(tài)系統(tǒng)很強大。

如果出了問題，問題更可能出在你的代碼里，而不是下面那堆積如山的代碼中，別忘了構(gòu)建這些系統(tǒng)時你要處理多少代碼。當(dāng)某些東西不工作時，是你錯了還是計算機錯了？你希望總是你自己錯了，并且能夠信任計算機。顯然，我們自己還有很多bug，但我們的系統(tǒng)經(jīng)過了如此充分的檢驗，你至少可以在這個基礎(chǔ)上構(gòu)建。這是第一點：生態(tài)系統(tǒng)的豐富性、可編程性和能力。

第二點是，如果你是一個開發(fā)者，無論你在構(gòu)建什么，你最想要的是一個安裝基礎(chǔ)，你希望自己寫的軟件能在大量其他計算機上運行，你不是只為自己構(gòu)建軟件。你是為你的集群或所有人的集群構(gòu)建，因為你是一個框架構(gòu)建者，英偉達(dá)的CUDA生態(tài)系統(tǒng)最終是它最寶貴的財富。

我們現(xiàn)在有數(shù)億個GPU在使用中，每個云平臺都有。這可以追溯到A10、A100、H100、H200、L系列、P系列，各種尺寸和形狀的都有。如果你是一家機器人公司，你希望那個CUDA棧能真正在機器人內(nèi)部運行，我們幾乎無處不在。這個安裝基礎(chǔ)意味著，一旦你開發(fā)了軟件或模型，它將在任何地方都有用，這價值連城。

最后，我們存在于每一個云平臺中，這使我們真正獨一無二。如果你是一家AI公司或開發(fā)者，你不完全確定你會與哪個云服務(wù)商合作，或者你想在哪里運行它。我們無處不在，包括如果你愿意，也可以在你本地運行。生態(tài)系統(tǒng)豐富性、安裝基礎(chǔ)廣泛性以及我們所在位置的通用性，這些結(jié)合在一起，使得CUDA價值連城。

八、英偉達(dá)的每瓦性能和每美元性能均為世界最高，形成了客戶依賴的飛輪

主持人：這些優(yōu)勢對你的主要客戶來說是否真的很重要？對于很多人來說，這些優(yōu)勢可能很重要。但那種能夠自己構(gòu)建軟件棧的人，占據(jù)了你們收入的大部分。特別是，如果我們進(jìn)入一個AI在那些具有嚴(yán)格驗證循環(huán)（你可以進(jìn)行強化學(xué)習(xí)）的事情上變得特別擅長的世界……關(guān)于如何最有效地編寫執(zhí)行attention或MLP的kernel以進(jìn)行擴(kuò)展的問題，這是一個非常可驗證的反饋循環(huán)。

所有超大規(guī)模云廠商都能為自己編寫這些自定義kernel嗎？英偉達(dá)仍然有很好的性價比，所以他們可能還是更愿意用英偉達(dá)。但問題是，這是否就變成了一個簡單的問題：誰能在給定成本下提供最好的規(guī)格、最好的FLOPs和內(nèi)存帶寬。而歷史上，由于CUDA這個護(hù)城河，英偉達(dá)在AI硬件和軟件方面一直擁有、并且現(xiàn)在仍然擁有最高的利潤率，超過70%。問題在于，如果你的大多數(shù)客戶實際上能夠負(fù)擔(dān)得起構(gòu)建替代品，而不是被CUDA護(hù)城河困住，你還能維持這些利潤率嗎？

黃仁勛：我們分配給這些AI實驗室的工程師數(shù)量是驚人的，我們與他們一起工作，優(yōu)化他們的軟件棧。原因在于，沒有人比我們更了解我們的架構(gòu)。這些架構(gòu)不像CPU那樣通用，CPU有點像凱迪拉克，不錯的巡航車，從來不會開太快，每個人都能開得挺好，有巡航控制，一切都很簡單。但在很多方面，英偉達(dá)的GPU、加速器，就像F1賽車。我想象每個人都能以100英里的時速駕駛它，但要想把它推向極限，需要相當(dāng)多的專業(yè)知識，我們使用大量AI來創(chuàng)建我們擁有的kernel。

我很確定在相當(dāng)長的一段時間內(nèi)，我們?nèi)匀粫恍枰Ｎ覀兊膶I(yè)知識常常能幫助我們的AI實驗室合作伙伴輕松地將其軟件棧性能再提升2倍。我們優(yōu)化完他們的軟件棧或某個特定kernel后，他們的模型速度提升了3倍、2倍、50%，這并不罕見。這是一個巨大的數(shù)字，尤其是考慮到他們擁有的集群規(guī)模，所有那些Hoppers和Blackwells。當(dāng)你將其提升一倍時，這直接轉(zhuǎn)化為收入。

英偉達(dá)的計算棧是世界上性價比最高的，毫無疑問。沒有人能向我證明，當(dāng)今世界上有任何單一平臺擁有更好的性能-總體擁有成本比，一家都沒有。事實上，現(xiàn)有的基準(zhǔn)測試已經(jīng)證明了這一點。Dylan的InferenceMAX就擺在那里，任何人都可以使用，但沒有一個……TPU不來，Trainium也不來。

我鼓勵他們使用InferenceMAX來展示他們令人難以置信的推理成本，這真的很難，沒人愿意站出來。MLPerf也是。我歡迎Trainium來展示他們一直聲稱的40%優(yōu)勢。我很樂意聽到他們展示TPU的成本優(yōu)勢，在我看來，這毫無意義，從基本原理上講，這毫無意義。

所以我認(rèn)為我們?nèi)绱顺晒Φ脑蚝芎唵危驗槲覀兊目傮w擁有成本如此之好。其次，你說我們60%的客戶是前五大云廠商，但大部分業(yè)務(wù)是外部的。例如，AWS上的大部分英偉達(dá)算力是供外部客戶使用的，而不是內(nèi)部使用。Azure上的大部分客戶，顯然都是外部客戶。OCI上的所有客戶都是外部客戶，不是內(nèi)部使用。他們青睞我們的原因是因為我們的覆蓋范圍如此之廣，我們可以為他們帶來世界上所有偉大的客戶。這些客戶都構(gòu)建在英偉達(dá)之上，而所有這些公司之所以構(gòu)建在英偉達(dá)之上，是因為我們的覆蓋范圍和通用性如此之廣。

所以我認(rèn)為這個飛輪確實是：安裝基礎(chǔ)、我們架構(gòu)的可編程性、生態(tài)系統(tǒng)的豐富性，以及世界上有這么多AI公司。現(xiàn)在有數(shù)萬家了。如果你是那些AI初創(chuàng)公司之一，你會選擇哪種架構(gòu)？你會選擇最充裕的架構(gòu)，我們是世界上最充裕的。你會選擇安裝基礎(chǔ)最大的，我們是最大的安裝基礎(chǔ)，你會選擇擁有豐富生態(tài)系統(tǒng)的。

這就是飛輪，這就是為什么結(jié)合了以下幾點：第一，我們的每美元性能如此出色，以至于他們擁有成本最低的token。第二，我們的每瓦性能是世界上最高的。所以，如果我們的合作伙伴中有一家建造了一個吉瓦級的數(shù)據(jù)中心，那個吉瓦級數(shù)據(jù)中心最好能產(chǎn)生最多的收入和token數(shù)量，這直接轉(zhuǎn)化為收入。你希望它產(chǎn)生盡可能多的token，最大化該數(shù)據(jù)中心的收入，我們是世界上每瓦token數(shù)最高的架構(gòu)。最后，如果你的目標(biāo)是出租基礎(chǔ)設(shè)施，我們擁有世界上最多的客戶，這就是飛輪運作的原因。

九、Anthropic使用TPU是特殊案例，源于英偉達(dá)當(dāng)時缺乏投資能力

主持人：有意思，我想問題歸結(jié)為，實際的市場結(jié)構(gòu)是怎樣的？因為即使有其他公司……可能存在一個世界，有數(shù)萬家AI公司大致平等地分享算力。但即使通過這五大超大規(guī)模云廠商，真正在亞馬遜上使用算力的是Anthropic、OpenAI以及那些大型基礎(chǔ)模型實驗室，他們自己能夠負(fù)擔(dān)并且有能力讓不同的加速器工作起來。

黃仁勛：不，我認(rèn)為你的前提是錯的，我務(wù)必要糾正，因為這對AI來說太重要了。這對科學(xué)的未來太重要了。對這個行業(yè)的未來太重要了。

主持人：讓我把問題說完，然后我們可以一起討論。如果你說的關(guān)于價格、性能、每瓦性能等等這些都是真的，那你認(rèn)為，為什么像Anthropic這樣的公司，就在幾天前宣布與博通和谷歌達(dá)成一項multi-gigawatt（數(shù)吉瓦級）的TPU交易，并且他們的大部分算力將來自TPU？

顯然對谷歌來說，TPU占其大部分算力。所以，如果我看這些大型AI公司，似乎他們的很多算力……曾經(jīng)一度全是英偉達(dá)，現(xiàn)在不是了。所以我很好奇，如果這些在紙面上都是真的，為什么他們轉(zhuǎn)而使用其他加速器？

黃仁勛：Anthropic是一個特例，不是趨勢。沒有Anthropic，TPU的增長從何而來？百分之百是Anthropic。沒有Anthropic，Trainium的增長從何而來？百分之百是Anthropic，我認(rèn)為這是眾所周知、廣為人知的。并不是說ASIC的機會很多，只有一個Anthropic。

主持人：但OpenAI與AMD的交易……他們正在構(gòu)建自己的Titan加速器。

黃仁勛：是的，但我認(rèn)為我們都承認(rèn)，他們絕大部分算力還是來自英偉達(dá)。我們?nèi)詫⒁黄鹱龊芏喙ぷ鳎也唤橐鈩e人使用其他東西并嘗試。如果他們不嘗試這些東西，怎么會知道我們的有多好呢？有時候你需要被提醒一下，我們必須不斷贏得我們目前的地位。

總是有夸大的說法，看看有多少ASIC項目被取消了。僅僅因為你打算建造一個ASIC……你仍然需要建造比英偉達(dá)更好的東西。建造比英偉達(dá)更好的東西并不容易，事實上，這不合理。英偉達(dá)肯定在某些方面有缺失，嚴(yán)重缺失。因為憑借我們的規(guī)模、我們的速度，我們是世界上唯一一家每年都在推出新產(chǎn)品的公司。每年都有巨大飛躍。

主持人：我想他們的邏輯是：“它不需要更好。它只需要不比70%差太多，”因為他們付給你70%的利潤率。

黃仁勛：不，別忘了，即使是ASIC，利潤率也相當(dāng)高。比方說英偉達(dá)的利潤率是70%，但ASIC的利潤率是65%，你真正能省下多少？

主持人：你是說來自博通之類的公司？

黃仁勛：是的，當(dāng)然。你得付錢給某人。據(jù)我所知，ASIC的利潤率非常高，他們也相信這一點，他們?yōu)樽约毫钊穗y以置信的ASIC利潤率感到相當(dāng)自豪。

所以，你問為什么。很久以前，我們沒有能力去做（投資）。當(dāng)時，我沒有深刻內(nèi)化建立一個像OpenAI和Anthropic這樣的基礎(chǔ)AI實驗室有多么困難，以及他們需要來自供應(yīng)商本身的大量投資。我們當(dāng)時沒有能力向Anthropic進(jìn)行數(shù)十億美元的投資，以便他們使用我們的算力。但谷歌和AWS有，他們一開始就投入了巨額投資，作為回報，Anthropic使用他們的算力，我們當(dāng)時沒有能力做到這一點。

我想說的是，我的錯誤在于我沒有深刻內(nèi)化他們真的別無選擇，風(fēng)險投資家絕不會向一個AI實驗室投入50到100億美元，期望它能成為Anthropic，這是我的失誤。但即使我當(dāng)時明白了，我也不認(rèn)為我們當(dāng)時有能力做到，但我不會再犯同樣的錯誤了。

我很高興投資OpenAI，也很高興幫助他們擴(kuò)展，我相信這樣做是必要的。然后，當(dāng)Anthropic來找我們時，我也很高興成為投資者，很高興幫助他們擴(kuò)展，我們當(dāng)時就是做不到。如果我能讓時光倒流——如果英偉達(dá)當(dāng)時能像現(xiàn)在這么強大——我會非常樂意這樣做。

十、英偉達(dá)遵循“做必要之事、盡可能少做”的原則，通過投資支持云生態(tài)而非自營

主持人：多年來，英偉達(dá)一直是AI領(lǐng)域賺錢的公司，賺得盆滿缽滿。現(xiàn)在你在進(jìn)行投資，據(jù)報道，你已經(jīng)向OpenAI投資了高達(dá)300億美元，向Anthropic投資了100億美元，現(xiàn)在他們的估值還在漲，我相信會繼續(xù)漲。

所以，如果這么多年來，你一直在給他們提供算力，你看到了它的發(fā)展方向，而一兩年前——或者在某些情況下甚至一年前——他們的價值只有現(xiàn)在的十分之一，你手頭又有這么多現(xiàn)金……那么，存在著一個世界，要么英偉達(dá)自己成為一個基礎(chǔ)模型實驗室，進(jìn)行大規(guī)模投資來實現(xiàn)這一點，要么以現(xiàn)在的估值更早地做成你現(xiàn)在做的這些交易，而且你當(dāng)時有現(xiàn)金做這些。所以我很好奇，為什么不早點做呢？

黃仁勛：我們一有能力就做了，如果我能，我會更早做。在Anthropic需要我們做的時候，我們就是沒能力做，當(dāng)時我們還沒有這種意識。

主持人：怎么會？是現(xiàn)金問題嗎？

黃仁勛：是的，投資規(guī)模的問題。當(dāng)時我們從未在公司外部進(jìn)行過投資，更沒有那么大額的，我們沒意識到我們需要這樣做。我一直以為他們可以去找風(fēng)險投資家融資，看在上帝的份上，所有公司不都這樣嗎？但他們試圖做的事情，通過風(fēng)險投資是做不到的。OpenAI想做的事情，通過風(fēng)險投資是做不到的，我現(xiàn)在認(rèn)識到這點了，我當(dāng)時不知道。

但這就是他們的天才之處，這就是他們聰明的地方，他們當(dāng)時就意識到必須做那樣的事情，我很高興他們做了。盡管我們導(dǎo)致Anthropic不得不去找別人，我仍然很高興事情發(fā)生了，Anthropic的存在對世界是件好事。我為此感到高興。

主持人：我想你仍然在賺很多錢，而且每個季度賺的錢都多得多。

黃仁勛：有點遺憾還是可以的。

主持人：所以問題仍然存在，好吧，你一直在賺這么多錢，英偉達(dá)應(yīng)該用這些錢做什么呢？有一個答案是，圍繞如何將這些實驗室的資本支出轉(zhuǎn)換為運營支出以便他們能租用算力，已經(jīng)出現(xiàn)了一個完整的中介生態(tài)系統(tǒng)。因為芯片非常昂貴，但AI模型在不斷進(jìn)步，所以它們在生命周期內(nèi)能創(chuàng)造很多價值。它們產(chǎn)生的token價值在增加，但前期設(shè)置成本很高，英偉達(dá)有錢做資本支出。事實上，據(jù)報道，你們正在支持CoreWeave，金額高達(dá)63億美元，并且已經(jīng)投資了20億美元。

為什么英偉達(dá)不自己成為一家云服務(wù)商？為什么不自己成為一家超大規(guī)模云廠商，把這些算力租出去？你們有這么多現(xiàn)金來做這件事。

黃仁勛：這是我們公司的理念，我認(rèn)為這是明智的。我們應(yīng)該做必要的事情，同時盡可能少做。這意味著，在我們構(gòu)建計算平臺的工作中，如果我們不做，我真心相信就沒人會做了。如果我們不承擔(dān)我們所承擔(dān)的風(fēng)險——如果我們不像那樣構(gòu)建NVLink，如果我們不構(gòu)建整個軟件棧，如果我們不像那樣創(chuàng)建生態(tài)系統(tǒng)，如果我們不致力于CUDA20年并且在大部分時間里虧損——如果我們不做，別人也不會做。

如果我們不創(chuàng)建所有的CUDA-X庫，讓它們都針對特定領(lǐng)域……十五年前，我們進(jìn)軍特定領(lǐng)域庫，因為我們意識到，如果我們不創(chuàng)建這些特定領(lǐng)域庫，無論是用于光線追蹤、圖像生成還是AI的早期工作，這些模型，如果我們不創(chuàng)建它們，用于數(shù)據(jù)處理、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理或向量數(shù)據(jù)處理，如果我們不創(chuàng)建它們，沒人會做。我對此完全確定。我們創(chuàng)建了一個名為cuLitho的計算光刻庫。如果我們不創(chuàng)建，沒人會做。所以，如果我們不做我們所做的事情，加速計算就不會像現(xiàn)在這樣進(jìn)步。

所以我們應(yīng)該做那些事，我們應(yīng)該將我們公司、我們所有的力量、全心全意地投入到那些事情上。然而，世界上有很多云服務(wù)商。如果我不做，別人會做。所以，遵循這個“做必要的事，但盡可能少做”——盡可能少做——這個理念今天仍存在于我們公司。我所做的每一件事，都帶著這個視角。

就云服務(wù)而言，如果我們不支持CoreWeave的存在，這些neocloud、這些AI云就不會存在。如果我們不幫助CoreWeave存在，它們就不會存在。如果我們不支持Nscale，他們就不會有今天的成就，如果我們不支持Nebius，他們也不會有今天的成就，現(xiàn)在他們做得非常好。

這是一個商業(yè)模式嗎？我們應(yīng)該做必要的事，盡可能少做。所以我們投資于我們的生態(tài)系統(tǒng)，因為我希望我們的生態(tài)系統(tǒng)蓬勃發(fā)展。我希望這種架構(gòu)和AI能夠連接盡可能多的行業(yè)、盡可能多的國家，并使得地球能夠建立在AI之上，建立在美國技術(shù)棧之上。這個愿景正是我們正在追求的。

現(xiàn)在，你提到的其中一件事……有很多偉大的、了不起的基礎(chǔ)模型公司，我們試圖投資于所有公司。這是我們要做的另一件事。我們不挑選贏家。我們需要支持每個人。這是我們樂于做的事情的一部分。這對我們的業(yè)務(wù)至關(guān)重要。但我們也刻意不去挑選贏家。所以當(dāng)我投資其中一家時，我會投資所有。

主持人：你們?yōu)槭裁纯桃獠惶暨x贏家？

黃仁勛：第一點，因為這不是我們的工作。第二點，英偉達(dá)剛起步時，有60家3D圖形公司，我們是唯一幸存下來的。如果你從這60家圖形公司里猜哪家能成功，英偉達(dá)最有可能被排在“不會成功”的名單首位。

這遠(yuǎn)在你之前，但英偉達(dá)的圖形架構(gòu)是完全錯誤的。不是有點錯。我們創(chuàng)建了一個完全錯誤的架構(gòu)，開發(fā)者不可能支持它。它永遠(yuǎn)不會成功。我們基于良好的第一原理推理，但最終得到了錯誤的解決方案。所有人都會把我們排除在外。而我們今天在這里。

所以我有足夠的謙遜認(rèn)識到這一點：不要挑選贏家。要么讓它們自己照顧自己，要么照顧所有。

十一、英偉達(dá)的GPU分配遵循采購訂單順序，從不價高者得

主持人：有一點我不明白，你說：“你看，我們并不是僅僅因為它們是neocloud就優(yōu)先考慮它們，想扶持它們。”但你也列舉了一堆neocloud，并說沒有英偉達(dá)它們就不會存在。這兩者如何兼容?

黃仁勛：首先，他們需要有存在的意愿，并且來尋求我們的幫助。當(dāng)他們想存在，并且有商業(yè)計劃、專業(yè)知識和熱情……他們顯然必須自己有一些能力。但是，如果歸根結(jié)底，他們需要一些投資來啟動，我們會支持他們。

你的問題是：“我們想不想做融資業(yè)務(wù)？”答案是不想。有人在做融資業(yè)務(wù)，我們寧愿與所有從事融資業(yè)務(wù)的人合作，而不是自己成為融資方。我們的目標(biāo)是專注于我們所做的，保持我們的商業(yè)模式盡可能簡單，并支持我們的生態(tài)系統(tǒng)。

當(dāng)像OpenAI這樣的公司需要300億美元規(guī)模的投資，因為它還在IPO之前，而我們深信他們，我深信他們會成為……嗯，他們已經(jīng)是一家非凡的公司了，他們會成為一家令人難以置信的公司，世界需要他們存在，世界希望他們存在，我希望他們存在，他們順風(fēng)順?biāo)屛覀冎С炙麄儯屗麄儼l(fā)展。我們會做這些投資，因為他們需要我們這樣做。但我們不是想做得盡可能多，我們是想做得盡可能少。

主持人：這可能是一個顯而易見的問題，但我們已經(jīng)生活在GPU短缺的情況下很多年了，而且因為模型越來越好，這種情況還在加劇。

黃仁勛：我們的GPU是短缺的。

主持人：是的，眾所周知，英偉達(dá)分配稀缺的配額，不僅僅是基于最高出價者，而是基于：“嘿，我們希望確保這些neocloud存在。我們給CoreWeave一些，給Crusoe一些，給Lambda一些。”這對英偉達(dá)有什么好處？首先，你同意這種“碎片化市場”的描述嗎？

黃仁勛：不，你的前提是錯誤的。我們對這些事情足夠用心，我們對這些事情非常用心。首先，如果你不下采購訂單，再多的口頭溝通也沒用。在我們拿到采購訂單之前，我們能做什么？所以第一件事，我們非常努力地與每個人合作，完成預(yù)測，因為這些系統(tǒng)需要很長時間來構(gòu)建，數(shù)據(jù)中心也需要很長時間來構(gòu)建。我們通過預(yù)測等方式使供需對齊。明白嗎？這是第一要務(wù)。

第二，我們試圖與盡可能多的人進(jìn)行預(yù)測，但最終，你還是得下訂單。也許，無論出于什么原因，你沒有下訂單。我能怎么辦？在某個節(jié)點，先到先得。但除此之外，如果你還沒準(zhǔn)備好，因為你的數(shù)據(jù)中心還沒準(zhǔn)備好，或者某些組件還沒準(zhǔn)備好讓你能夠建立數(shù)據(jù)中心，我們可能會決定先服務(wù)其他客戶，這只是為了最大化我們自身工廠的吞吐量。我們可能會在那里做一些調(diào)整。

除此之外，優(yōu)先級是先到先得，你必須下采購訂單。如果你不下……當(dāng)然，關(guān)于這一點有一些故事。例如，這一切都始于一篇關(guān)于Larry和Elon與我共進(jìn)晚餐時懇求GPU的文章，那從未發(fā)生過，我們確實共進(jìn)了晚餐，那是一頓美好的晚餐，他們從未懇求GPU，他們只需要下訂單就行，一旦他們下了訂單，我們會盡力把產(chǎn)能分配給他們，我們并不復(fù)雜。

主持人：好的，所以聽起來有一個隊列，然后根據(jù)你的數(shù)據(jù)中心是否準(zhǔn)備好以及你何時下采購訂單，你在特定時間拿到貨。但這聽起來仍然不是最高出價者就能拿到，有什么理由不這樣做?

黃仁勛：我們從不那樣做。

主持人：為什么不直接給出價最高的人？

黃仁勛：因為那是不好的商業(yè)實踐，你設(shè)定你的價格，然后人們決定買或不買。我知道芯片行業(yè)的其他公司會在需求高時改變價格，但我們就是不這么做，這從來不是我們的做法。你可以信賴我們，我寧愿成為一個可靠的人，成為行業(yè)的基石，你不需要猜疑。如果我給你報了價，那就是報價，如果需求飆升，那就隨它去。

主持人：另一方面，這就是你們與臺積電保持富有成效關(guān)系的原因，對吧？

黃仁勛：是的，英偉達(dá)和他們做生意，我想快30年了。英偉達(dá)和臺積電沒有法律合同，總是有一些粗略的公平。有時候我對，有時候我錯，有時候我得到更好的交易，有時候我得到更差的，但總的來說，這種關(guān)系是不可思議的，我可以完全信任他們。

你可以信賴英偉達(dá)的一件事是，今年的Vera Rubin會令人難以置信，明年的Vera Rubin Ultra會來，后年，F(xiàn)eynman會來，再后一年，我還沒介紹名字，每一年你都可以信賴我們。你得去世界上找另一個ASIC團(tuán)隊——隨便選一個你的ASIC團(tuán)隊——看看你能不能對他們說：“我可以把我的全部家當(dāng)、我的整個生意押在你們每年都會為我服務(wù)上，你們的token成本每年會下降一個數(shù)量級，我可以像信賴時鐘一樣信賴你。”

我剛才對臺積電說了類似的話，對于歷史上任何其他代工廠，你都不可能說出這樣的話。但今天你可以對英偉達(dá)這么說，你可以每年都信賴我們。如果你想購買價值10億美元的AI工廠算力，沒問題。如果你想購買1億美元，沒問題。你想購買1000萬美元，或者只是一個機架，沒問題。或者只是一塊顯卡，沒問題。如果你想下價值1000億美元的AI工廠訂單，沒問題。今天，我們是世界上唯一一家你能說出這樣的話的公司。

我對臺積電也能這么說，我想買一個，或者買十億個，都沒問題。我們只需要經(jīng)過規(guī)劃流程，以及所有成熟公司會做的事情。所以，我認(rèn)為英偉達(dá)成為世界AI工業(yè)基石的能力，這是我們花了幾十年才達(dá)到的位置。巨大的承諾，巨大的奉獻(xiàn)，我們公司的穩(wěn)定性和一致性非常重要。

十二、向中國銷售芯片有助于保持美國技術(shù)棧的全球主導(dǎo)地位，出口管制適得其反

主持人：好的，我想問問關(guān)于中國的問題。實際上，關(guān)于向中國出售芯片是好是壞，我不知道自己怎么想，但我喜歡對嘉賓唱反調(diào)。所以當(dāng)Dario來的時候（他支持出口管制），我問他，為什么不能美國和中國都在數(shù)據(jù)中心里擁有一批天才呢？但因為你站在對立面，我會用相反的方式來問你。

一種思考方式是，Anthropic實際上幾天前宣布了Mythos Preview。這個模型Mythos，他們甚至不會公開發(fā)布，因為他們說它具有如此強的網(wǎng)絡(luò)攻擊能力，以至于世界還沒有準(zhǔn)備好，直到我們確保這些零日漏洞被修補好。但他們說它發(fā)現(xiàn)了所有主流操作系統(tǒng)、所有瀏覽器中的數(shù)千個高危漏洞。它在OpenBSD中發(fā)現(xiàn)了一個漏洞，這個操作系統(tǒng)是專門為沒有零日漏洞而設(shè)計的。它發(fā)現(xiàn)了一個存在了27年的漏洞。

所以，如果中國公司、中國實驗室和中國政府能夠獲得AI芯片，來訓(xùn)練像Claude Mythos這樣具有網(wǎng)絡(luò)攻擊能力的模型，并用更多的算力運行數(shù)百萬個它的實例，那么問題來了，這是否對美國公司、美國的國家安全構(gòu)成威脅？

黃仁勛：首先，Mythos是在相當(dāng)普通的算力水平上訓(xùn)練的，而且算力規(guī)模也相當(dāng)普通，是由一家非凡的公司訓(xùn)練的。訓(xùn)練它所使用的算力規(guī)模和類型在中國是大量存在的，所以你首先得認(rèn)識到，中國是有芯片的。

他們制造了全球60%的主流芯片，也許更多，這對他們來說是一個非常大的產(chǎn)業(yè)，他們擁有一些世界上最偉大的計算機科學(xué)家。如你所知，所有這些AI實驗室中的大多數(shù)AI研究人員都是中國人，他們擁有全球50%的AI研究人員。那么問題是，考慮到他們已經(jīng)擁有的所有資產(chǎn)——他們擁有充足的能源，他們有很多芯片，他們擁有大多數(shù)AI研究人員——如果你擔(dān)心他們，創(chuàng)造一個安全世界的最佳方式是什么？

將他們視為受害者，把他們變成敵人，很可能不是最佳答案，他們是競爭對手，我們希望美國贏。但我認(rèn)為，進(jìn)行對話和研究方面的對話可能是最安全的做法。由于我們目前視中國為對手的態(tài)度，這個領(lǐng)域是明顯缺失的。我們的AI研究人員和他們的AI研究人員進(jìn)行交流至關(guān)重要，我們必須嘗試就“不將AI用于什么”達(dá)成一致。

關(guān)于在軟件中尋找漏洞，當(dāng)然，這正是AI應(yīng)該做的。它會在很多軟件中找到漏洞嗎？當(dāng)然。有非常非常多的漏洞，AI軟件本身也有很多漏洞。這正是AI應(yīng)該做的，我很高興AI已經(jīng)達(dá)到了這樣一個水平，可以幫助我們提高如此多的生產(chǎn)力。

有一點被低估了，那就是圍繞網(wǎng)絡(luò)安全、AI網(wǎng)絡(luò)安全、AI安全、AI隱私和AI安全的生態(tài)系統(tǒng)的豐富性。有一整個AI初創(chuàng)公司的生態(tài)系統(tǒng)正在努力為我們創(chuàng)造這個未來，你擁有一個令人難以置信的AI Agent，周圍有成千上萬的AI Agent在保護(hù)它、確保它的安全，這個未來肯定會到來。

讓一個AI Agent到處亂跑而沒人看管的想法，有點瘋狂。我們很清楚，這個生態(tài)系統(tǒng)需要蓬勃發(fā)展。事實證明，這個生態(tài)系統(tǒng)需要開源，這個生態(tài)系統(tǒng)需要開放模型，他們需要開放的軟件棧，以便所有這些AI研究人員和所有這些偉大的計算機科學(xué)家能夠構(gòu)建同樣強大的AI系統(tǒng)，并確保AI的安全。所以，我們需要確保做的一件事是保持開源生態(tài)系統(tǒng)的活力。這一點不容忽視。其中很大一部分來自中國，我們不應(yīng)該扼殺它。

關(guān)于中國，當(dāng)然我們希望美國擁有盡可能多的算力。我們受限于能源，但我們有很多人在努力解決這個問題，我們絕不能讓能源成為我們國家的瓶頸。但我們同樣希望的是，確保世界上所有的AI開發(fā)者都在美國技術(shù)棧上進(jìn)行開發(fā)，并將AI的進(jìn)步（特別是開源的進(jìn)步）貢獻(xiàn)給美國生態(tài)系統(tǒng)。如果創(chuàng)造兩個生態(tài)系統(tǒng)：一個是只運行在外國技術(shù)棧上的開源生態(tài)系統(tǒng)，另一個是運行在美國技術(shù)棧上的封閉生態(tài)系統(tǒng)，那將是非常愚蠢的，我認(rèn)為這對美國來說將是一個可怕的結(jié)果。

十三、中國擁有充足的能源、芯片產(chǎn)能和AI研究人員，出口管制反而加速其自主生態(tài)

主持人：回到黑客攻擊所需的FLOPs差異上的擔(dān)憂是：是的，他們有算力，但有一些估計認(rèn)為，由于他們停留在7nm——他們沒有EUV因為芯片制造出口管制——他們實際能生產(chǎn)的FLOPs數(shù)量，只有美國的十分之一。

那么，他們最終能否訓(xùn)練出像Mythos這樣的模型？能，但問題是，因為我們有更多的FLOPs，美國的實驗室能夠首先達(dá)到這些能力水平。因為Anthropic先達(dá)到了，他們說，“好吧，我們會把它保留一個月，同時我們會讓所有這些美國公司使用它。他們會修補所有漏洞，然后我們再發(fā)布。”

此外，即使他們訓(xùn)練出這樣的模型，大規(guī)模部署它的能力……如果你有一個網(wǎng)絡(luò)黑客，擁有100萬個實例比擁有1000個實例危險得多。所以推理算力真的很重要。事實上，他們有這么多如此優(yōu)秀的AI研究人員，這才是可怕的地方，因為是什么讓這些工程師研究人員更有效率？是算力。

如果你和美國任何一個AI實驗室交談，他們會說限制他們的是算力。有DeepSeek創(chuàng)始人或通義千問領(lǐng)導(dǎo)層的引述，他們說他們受限制的是算力。那么問題是，讓美國公司因為擁有更多算力而先達(dá)到Mythos級別的能力，讓我們的社會為此做好準(zhǔn)備，在中國達(dá)到之前（因為他們算力較少），這樣做不是更好嗎？

黃仁勛：我們應(yīng)該總是第一，我們應(yīng)該總是擁有更多。但為了讓你描述的結(jié)果成立，你必須把它推向極端，他們必須沒有算力，如果他們有一些算力，問題是多少是需要的？

他們在中國的算力總量是巨大的，你說的是世界第二大計算市場。如果他們想?yún)R聚他們的算力，他們有大量的算力可以匯聚。

主持人：但這是真的嗎？有人做估算，說“中芯國際在工藝節(jié)點上實際上是落后的。”

黃仁勛：他們擁有的能量是驚人的，對不對？AI是一個并行計算問題，不是嗎？為什么他們不能因為能源幾乎是免費的，就把4倍、10倍的芯片放在一起？他們有那么多能源，他們有完全空置、已通電的數(shù)據(jù)中心。你知道他們有鬼城，他們也有鬼數(shù)據(jù)中心，他們有如此多的基礎(chǔ)設(shè)施容量，如果他們想，他們只需把更多的芯片組合起來，即使是7nm的。

他們制造芯片的能力是世界上最大的之一，半導(dǎo)體行業(yè)知道他們在壟斷主流芯片。他們產(chǎn)能過剩，產(chǎn)能太多，所以，認(rèn)為中國將無法擁有AI芯片的想法完全是胡說八道。

當(dāng)然，如果你問我，如果全世界根本沒有算力，美國會不會更領(lǐng)先？但這不是一個結(jié)果，這不是一個真實的場景，他們已經(jīng)擁有大量的算力。你所擔(dān)心的那個門檻，他們已經(jīng)達(dá)到了，甚至超過了。

所以我認(rèn)為你誤解了，AI是一個五層蛋糕，最底層是能源。當(dāng)你擁有充足的能源時，它可以彌補芯片的不足。如果你擁有充足的芯片，它可以彌補能源的不足。例如，美國能源稀缺，這就是為什么英偉達(dá)必須不斷推進(jìn)我們的架構(gòu)，進(jìn)行這種極端協(xié)同設(shè)計，以便用我們運出的少量芯片——因為能源非常有限——我們的每瓦吞吐量高得離譜。

但是，如果你的瓦特數(shù)量完全充足，是免費的，你還會在乎每瓦性能嗎？你會有很多。你可以用舊芯片來做。所以7nm芯片本質(zhì)上就是Hopper，Hopper的能力……我得告訴你，今天的模型大部分是在Hopper、Hopper這一代上訓(xùn)練的，所以7nm芯片完全夠用，能源的充足是他們的優(yōu)勢。

主持人：但問題在于他們是否能實際制造出足夠的芯片。

黃仁勛：但他們能，證據(jù)是什么？華為剛剛經(jīng)歷了公司歷史上最好的一年。

主持人：他們運出了多少芯片？

黃仁勛：很多，數(shù)百萬，數(shù)百萬比Anthropic擁有的多得多。

主持人：問題在于中芯國際能生產(chǎn)多少邏輯芯片，以及能生產(chǎn)多少內(nèi)存。

黃仁勛：我告訴你實際情況。他們有充足的邏輯芯片，也有充足的HBM2內(nèi)存。

主持人：對。但如你所知，訓(xùn)練和推理這些模型的瓶頸通常是帶寬，所以如果你用的是HBM2……我不記得具體數(shù)字，但與你最新的產(chǎn)品相比，內(nèi)存帶寬可能存在幾乎一個數(shù)量級的差異，這影響巨大。

黃仁勛：華為是一家網(wǎng)絡(luò)公司。

主持人：但這并不能改變你需要EUV來制造最先進(jìn)HBM的事實。

黃仁勛：不對，完全不對。他們可以把它們組合在一起，就像我們用NVL72做的那樣，他們已經(jīng)展示了硅光子技術(shù)，可以將所有這些算力連接成一個巨大的超級計算機，你的前提是錯誤的。

事實是，他們的AI發(fā)展進(jìn)展順利，世界上最優(yōu)秀的AI研究人員，因為算力有限，他們也提出了極其聰明的算法。記住，我剛才說摩爾定律每年大約進(jìn)步25%。然而，通過偉大的計算機科學(xué)，我們?nèi)匀豢梢詫⑺惴ㄐ阅芴岣?0倍。我的意思是，偉大的計算機科學(xué)才是杠桿所在。

毫無疑問，MoE是一個偉大的發(fā)明，毫無疑問，所有令人難以置信的注意力機制都減少了計算量。我們必須承認(rèn)，AI的大部分進(jìn)步來自算法進(jìn)步，而不僅僅是原始硬件。現(xiàn)在，如果大多數(shù)進(jìn)步來自算法、計算機科學(xué)和編程，那么告訴我，他們那支AI研究人員大軍難道不是他們的根本優(yōu)勢嗎？我們看到了，DeepSeek不是一個無足輕重的進(jìn)步，DeepSeek首先在華為上發(fā)布的那一天，對我們國家來說是一個可怕的結(jié)果。

主持人：為什么？因為現(xiàn)在你可以有一個像DeepSeek這樣的模型，如果它是開源的，可以在任何加速器上運行，為什么未來這種情況會改變？

黃仁勛：假設(shè)它不會改變，假設(shè)它是為華為優(yōu)化的，是為他們的架構(gòu)優(yōu)化的，那將使我們的架構(gòu)處于劣勢。你描述了一個我認(rèn)為是好消息的情況。一家公司開發(fā)了軟件，開發(fā)了一個AI模型，并且它在美國技術(shù)棧上運行得最好，我認(rèn)為那是好消息，你把它設(shè)定為壞消息的前提。我來告訴你壞消息：如果世界各地的AI模型都是在非美國硬件上開發(fā)并運行得最好，那對我們來說才是壞消息。

主持人：我想我只是沒看到證據(jù)表明存在巨大的差異會阻止你切換加速器，美國的實驗室正在所有云平臺上、所有不同的加速器上運行他們的模型。

黃仁勛：我就是證據(jù)，你拿一個為英偉達(dá)優(yōu)化的模型，然后嘗試在別的上面運行。

主持人：但美國的實驗室確實這么做。

黃仁勛：但它們運行得并不更好，英偉達(dá)的成功就是完美的證據(jù)，AI模型是在我們的技術(shù)棧上創(chuàng)建的，在我們的技術(shù)棧上運行得最好，這難道不合邏輯嗎？

主持人：Anthropic的模型在GPU上運行，也在Trainium上運行，在TPU上運行。

黃仁勛：需要做很多工作才能改變，但看看全球南方，看看中東，開箱即用，如果所有的AI模型都在別人的技術(shù)棧上運行得最好，你此刻必須是在主張一個荒謬的說法，說這對美國是好事。

主持人：假設(shè)中國公司先達(dá)到下一個Mythos，他們首先在美國軟件中發(fā)現(xiàn)所有安全漏洞，但他們可以在英偉達(dá)硬件上做到這一點，并將其輸出到全球南方，他們在英偉達(dá)硬件上做，那怎么是好事？

黃仁勛：那不是好事，所以我們不要讓這種事發(fā)生。

主持人：你為什么認(rèn)為它是完全可以替代的，如果你不向他們運送算力，它就會被華為完全替代？他們是落后的，對吧？他們的芯片比你的差。

黃仁勛：現(xiàn)在就有證據(jù)，他們的芯片產(chǎn)業(yè)巨大。

主持人：你可以直接比較H200和華為910C之間的FLOPs、帶寬或內(nèi)存，大概是二分之一到三分之一。

黃仁勛：他們用更多數(shù)量，他們用兩倍的數(shù)量。

主持人：你的論點似乎是，他們有這么多隨時可用的能源，對吧？他們需要芯片來填充它。

黃仁勛：而且他們擅長制造。

主持人：我相信最終他們將能夠超越所有人進(jìn)行制造，但在這關(guān)鍵的幾年里。

黃仁勛：你說的關(guān)鍵幾年是什么？

主持人：未來幾年，我們將擁有能夠進(jìn)行所有網(wǎng)絡(luò)攻擊的模型。

黃仁勛：既然如此，如果未來幾年是關(guān)鍵，那么我們必須確保在這關(guān)鍵的幾年里，世界上所有的AI模型都建立在美國技術(shù)棧上。

主持人：如果它們建立在美國技術(shù)棧上，那怎么能阻止它們，如果它們擁有更先進(jìn)的能力，發(fā)動相當(dāng)于Mythos的網(wǎng)絡(luò)攻擊呢？

黃仁勛：無論哪種方式都無法保證。

主持人：但如果你早點擁有它，我們可以做好準(zhǔn)備。

黃仁勛：為什么讓AI行業(yè)的一層失去整個市場，以便另一層受益？有五層，每一層都必須成功。最需要成功的一層實際上是AI應(yīng)用層，你為什么如此執(zhí)著于那個AI模型？那一家公司？出于什么原因？

主持人：因為這些模型使得這些極其強大的攻擊能力成為可能，并且你需要算力來運行它們。

黃仁勛：是能源、芯片和AI研究人員的生態(tài)系統(tǒng)使之成為可能。

主持人：好吧，退一步說，中國必須能夠建立足夠的7nm產(chǎn)能，記住，他們?nèi)匀煌Ａ粼?nm，而你將推進(jìn)到3nm，然后是2nm或1.6nm，通過Feynman。所以當(dāng)你在1.6nm時，他們?nèi)詫⒃?nm，他們必須生產(chǎn)足夠的芯片來彌補差距。他們有如此多的能源，你給他們的芯片越多，他們擁有的算力就越多。所以問題歸結(jié)為，最終他們獲得了更多的算力，算力是訓(xùn)練和推理的輸入——

黃仁勛：我只是覺得你在說絕對的話，我認(rèn)為美國應(yīng)該領(lǐng)先，美國的算力是世界其他地區(qū)總和的100倍。

英偉達(dá)制造最先進(jìn)的技術(shù)，我們確保美國實驗室最先聽到消息，并有最先購買的機會，如果他們錢不夠，我們甚至投資他們。美國應(yīng)該領(lǐng)先，我們想做一切可能的事來確保美國領(lǐng)先，我們正在竭盡所能做到這一點。

主持人：但如果他們受限于算力，向中國運送芯片怎么能讓美國保持領(lǐng)先？

黃仁勛：不，我們有給美國的Vera Rubin，現(xiàn)在，我算不算在美國？你認(rèn)為我是美國的一部分嗎？

主持人：是的。

黃仁勛：你認(rèn)為英偉達(dá)是一家美國公司嗎？第一，為什么我們不想出一個更平衡的法規(guī)，讓英偉達(dá)能夠在全球獲勝，而不是放棄全球市場？你為什么想讓美國放棄全球市場？

芯片產(chǎn)業(yè)是美國生態(tài)系統(tǒng)的一部分，它是美國技術(shù)領(lǐng)先地位的一部分，它是AI生態(tài)系統(tǒng)的一部分，它是AI領(lǐng)先地位的一部分，為什么你的政策、你的理念會導(dǎo)致美國放棄世界市場的巨大份額？

主持人：我想這里的主張是……Dario有一句引言，他說這就像波音吹噓我們向朝鮮出售核彈，但導(dǎo)彈外殼是波音制造的。這在某種程度上是在支持美國的技術(shù)棧，本質(zhì)上，你在給他們這種能力。

黃仁勛：將AI與你剛才提到的任何東西相比，都是瘋狂的。

主持人：但AI類似于濃縮鈾，對吧？它可以有正面用途，也可以有負(fù)面用途，我們?nèi)匀徊幌氚褲饪s鈾送到其他國家。

黃仁勛：誰在發(fā)送濃縮鈾？

主持人：這個類比是，濃縮鈾就像算力。

黃仁勛：這是一個糟糕的類比。這是一個不合邏輯的類比。

主持人：但如果這些算力可以運行一個能夠?qū)γ绹熊浖M(jìn)行零日漏洞利用的模型，那怎么不是一種武器？

黃仁勛：首先，解決這個問題的方法是，與研究人員對話，與中國對話，與所有國家對話，確保人們不以那種方式使用技術(shù)。

第二點，我們還需要確保美國領(lǐng)先，Vera Rubin、Blackwell在美國大量供應(yīng)，堆積如山。顯然，我們的結(jié)果會證明這一點。大量供應(yīng)，巨量供應(yīng)。我們擁有的算力很棒。我們這里有很棒的AI研究人員，這很好，我們應(yīng)該保持領(lǐng)先。

然而，我們也必須認(rèn)識到，AI不僅僅是一個模型，AI是一個五層蛋糕，AI行業(yè)的每一層都很重要，我們希望美國在每一層都獲勝，包括芯片層。放棄整個市場不會讓美國長期在技術(shù)競賽中贏得芯片層、贏得計算棧，這是一個事實。

主持人：我想問題的關(guān)鍵在于，現(xiàn)在向他們出售芯片如何幫助我們在長期獲勝？特斯拉長期以來向中國銷售極好的電動汽車。iPhone在中國銷售，極好。它們并沒有導(dǎo)致他們被鎖定，中國仍然會制造他們自己的電動車版本，并且他們正在主導(dǎo)市場，他們的智能手機正在主導(dǎo)市場。

黃仁勛：我們今天開始對話時，你承認(rèn)英偉達(dá)的地位非常不同。你用了“護(hù)城河”這樣的詞，對我們公司來說，最重要的事情是我們生態(tài)系統(tǒng)的豐富性，這關(guān)乎開發(fā)者，50%的AI開發(fā)者在中國，美國不應(yīng)該放棄這一點。

主持人：但我們在美國有很多英偉達(dá)開發(fā)者，這并不妨礙美國實驗室未來也能夠使用其他加速器。事實上，他們現(xiàn)在也在使用其他加速器，這沒問題，很好。我不明白為什么在中國情況會不同，如果你向他們出售英偉達(dá)芯片，就像谷歌可以使用TPU和英偉達(dá)一樣。

黃仁勛：我們必須不斷創(chuàng)新，而且你可能知道，我們的份額在增長，而不是在減少。即使我們在中國競爭，我們也會失去那個市場的這個前提……你不是在和一個醒來就是輸家的人說話，這種失敗者的態(tài)度，失敗者的前提，對我來說毫無意義。

我們不是汽車，我今天可以買這個品牌的車，明天用另一個品牌的車，很容易。計算不是這樣的，x86交易的存在是有原因的，ARM如此粘性是有原因的。這些生態(tài)系統(tǒng)難以替代，需要花費大量的時間和精力，大多數(shù)人不想這樣做。所以我們的工作是繼續(xù)培育這個生態(tài)系統(tǒng)，不斷推進(jìn)技術(shù)，以便我們能夠在市場競爭。

基于你描述的前提放棄一個市場，我根本無法認(rèn)同，這毫無意義。因為我不認(rèn)為美國是輸家，我們的行業(yè)不是輸家，那種失敗的主張，那種失敗者的心態(tài)，對我來說毫無意義。

主持人：我的想法在于不是存在某個算力的關(guān)鍵閾值，而是任何邊際算力都是有幫助的，所以如果你有更多算力，你就可以訓(xùn)練更好的模型。

黃仁勛：而我只是想讓你承認(rèn)，對美國技術(shù)產(chǎn)業(yè)來說，任何邊際銷售都是有益的。

主持人：如果運行在這些芯片上的AI模型具備網(wǎng)絡(luò)攻擊能力，或者這些芯片正在訓(xùn)練具有網(wǎng)絡(luò)能力的模型并運行更多這些模型的實例，它不是核武器，但它促成了一種武器。

黃仁勛：你使用的邏輯，你大可以對微處理器和DRAM說同樣的話，你大可以對電力說同樣的話。

主持人：但事實上，我們確實對制造最先進(jìn)DRAM的相關(guān)技術(shù)實行出口管制。我們對所有種類的芯片制造材料都有針對中國的出口管制。

黃仁勛：我們向中國出售大量的DRAM和CPU，我認(rèn)為這是正確的。

主持人：我想這又回到了根本問題：AI是否不同？如果你擁有那種能在軟件中找到零日漏洞的技術(shù)，這是否是我們希望盡量減少中國率先達(dá)到、廣泛部署的能力？

黃仁勛：我們希望美國領(lǐng)先。我們可以控制這一點。

主持人：如果芯片已經(jīng)在那里，他們正在用它們訓(xùn)練那個模型，我們?nèi)绾慰刂疲?/strong>

黃仁勛：我們有大量的算力，我們有大量的AI研究人員，我們正在盡可能快地競賽。

主持人：再說一次，我們擁有的核武器比任何人都多，但我們不想把濃縮鈾送到任何地方。

黃仁勛：我們不是濃縮鈾，我們是一個芯片，而且是一個他們自己能制造的芯片。

主持人：但他們向你購買是有原因的。我們有中國公司創(chuàng)始人的引述，說他們受限于算力。

黃仁勛：因為我們的芯片更好，總體而言，我們的芯片更好，這是毫無疑問的。如果沒有我們的芯片……你能承認(rèn)華為度過了創(chuàng)紀(jì)錄的一年嗎？你能承認(rèn)一大批芯片公司已經(jīng)上市了嗎？你能承認(rèn)嗎？

你能否也承認(rèn)，我們曾經(jīng)在那個市場占有非常大的份額，而現(xiàn)在我們不再擁有那么大的份額？我們還可以承認(rèn)，中國大約占世界科技產(chǎn)業(yè)的40%。為美國科技產(chǎn)業(yè)放棄那個市場，是對我們國家的傷害，這是對我們國家安全的傷害，這是對我們技術(shù)領(lǐng)先地位的傷害，這一切只為了一個公司的利益，這對我來說毫無意義。

主持人：我想我有點困惑，感覺你在做兩種不同的陳述，一是，如果我們被允許競爭，我們將在與華為的競爭中獲勝，因為我們的芯片會好得多。二是，無論如何，沒有我們，他們也會做同樣的事情。這兩者怎么能同時為真呢？

黃仁勛：這顯然是真的，在沒有更好選擇的情況下，你會接受你唯一的選擇，這怎么不合邏輯了？這太合邏輯了。

主持人：他們想要英偉達(dá)芯片的原因是它們更好，更好意味著更多算力，更多算力意味著你可以訓(xùn)練更好的模型。

黃仁勛：不，只是更好。更好是因為它更容易編程，我們有更好的生態(tài)系統(tǒng)，但無論更好是什么……當(dāng)然我們會給他們算力，那又怎樣？事實是，我們得到了好處。別忘了，我們得到了美國技術(shù)領(lǐng)先地位的好處。我們得到了開發(fā)者在美國技術(shù)棧上工作的好處。我們得到了好處，隨著那些AI模型擴(kuò)散到世界其他地方，美國技術(shù)棧因此成為最佳選擇，我們可以繼續(xù)推進(jìn)和擴(kuò)散美國技術(shù)，我相信這是積極的，這是美國技術(shù)領(lǐng)先地位非常重要的一部分。

現(xiàn)在，你所倡導(dǎo)的政策導(dǎo)致了美國電信行業(yè)基本上被政策排擠出世界，以至于我們不再控制自己的電信，我不認(rèn)為那是明智的，這有點狹隘，并導(dǎo)致了意想不到的后果，我此刻正在向你描述的這些后果，你似乎很難理解。

主持人：好吧，似乎關(guān)鍵是有一個潛在的收益和一個潛在的成本。我們想弄清楚的是，收益是否值得成本，我想讓你承認(rèn)這個潛在的成本。算力是訓(xùn)練強大模型的輸入，強大的模型確實具有強大的攻擊能力，比如網(wǎng)絡(luò)攻擊。美國公司先達(dá)到Mythos級別的能力是件好事，然后他們現(xiàn)在會暫時保留這些能力，以便美國公司和美國政府能夠在那樣的能力被宣布之前，讓他們的軟件得到更好的保護(hù)。

如果中國擁有更多算力或更多匯聚的算力，如果他們能夠更早地制造出Mythos級別的模型并廣泛部署，那將是非常糟糕的。這之所以沒有發(fā)生，原因之一是我們有更多的算力，這要感謝像英偉達(dá)這樣的美國公司。這是將其運送到中國的成本。那么，讓我們暫時把收益放在一邊。你承認(rèn)這是一個潛在的成本嗎？

黃仁勛：我也會告訴你，潛在的成本是，我們讓AI棧中最重要的層之一，芯片層，放棄了整個市場——世界第二大市場——以便他們能夠發(fā)展規(guī)模，發(fā)展自己的生態(tài)系統(tǒng)，以便未來的AI模型以與美國技術(shù)棧截然不同的方式得到優(yōu)化。隨著AI擴(kuò)散到世界其他地方，他們的標(biāo)準(zhǔn)、他們的技術(shù)棧將變得比我們的優(yōu)越，因為他們的模型是開放的。

主持人：我想我只是足夠相信英偉達(dá)的內(nèi)核工程師和CUDA工程師，認(rèn)為他們可以優(yōu)化——

黃仁勛：AI不僅僅是內(nèi)核優(yōu)化，你知道的。

主持人：當(dāng)然，但你可以做很多事情，從蒸餾到一個非常適合你芯片的模型。

黃仁勛：我們會盡最大努力。

主持人：你們擁有完整的軟件生態(tài)，即便中國暫時有更好的開源模型，行業(yè)也不會長期鎖定在中國生態(tài)上。

黃仁勛：事實上中國是世界上開源軟件的最大貢獻(xiàn)者、中國是世界上開放模型的最大貢獻(xiàn)者，今天它建立在美國技術(shù)棧上，英偉達(dá)的技術(shù)棧上。

AI技術(shù)棧的所有五層都很重要，美國應(yīng)該去贏得全部五層。它們都很重要，當(dāng)然，最重要的一層是AI應(yīng)用層，那個擴(kuò)散到社會中、使用最多的層將從這場工業(yè)革命中受益最多。但我的觀點是，每一層都必須成功。

如果我們嚇唬這個國家，讓人民認(rèn)為AI是某種核彈，以至于每個人都討厭AI，每個人都害怕AI，我不知道你如何幫助美國，你在幫倒忙。如果我們因為AI會扼殺所有軟件工程工作而嚇跑所有人不去做軟件工程——結(jié)果我們沒有軟件工程師——我們在幫美國的倒忙。

如果我們因為計算機視覺完全免費，沒有AI會比放射科醫(yī)生做得更差，而嚇跑所有人不去做放射科，以至于沒人想當(dāng)放射科醫(yī)生，我們就是從根本上混淆了工作和任務(wù)的區(qū)別。放射科醫(yī)生的工作是患者護(hù)理，任務(wù)是讀片。如果我們?nèi)绱松羁痰卣`解這一點，嚇跑所有人不去上放射科學(xué)校，我們就會沒有足夠的放射科醫(yī)生，也就沒有足夠好的醫(yī)療保健。

所以我在論證，當(dāng)你提出一個如此極端的前提時，一切從零變成無窮大，我們最終以一種不真實的方式嚇到了人們。生活不是那樣的。我們希望美國是第一嗎？當(dāng)然，我們需要在那個技術(shù)棧的每一層都成為領(lǐng)導(dǎo)者嗎？當(dāng)然需要。今天你在談?wù)揗ythos，因為Mythos很重要，當(dāng)然，那很棒。

但幾年后，我向你做出預(yù)測，當(dāng)我們希望美國技術(shù)棧，希望美國技術(shù)擴(kuò)散到世界各地——到印度、到中東、到非洲、到東南亞——當(dāng)我們的國家希望出口，因為我們希望出口我們的技術(shù)，我們希望出口我們的標(biāo)準(zhǔn)時，在那一天，我希望你和我能再次進(jìn)行同樣的對話。我會準(zhǔn)確地告訴你今天對話的內(nèi)容，你的政策和你的想象如何毫無充分理由地導(dǎo)致美國放棄了世界第二大市場。

我們不應(yīng)該放棄它，如果我們輸了，那就輸了，但我們?yōu)槭裁匆艞墸楷F(xiàn)在沒有人主張全有或全無，沒有人主張全有或全無，意味著我們隨時向中國運送一切，沒有人主張那樣。我們應(yīng)該始終把最好的技術(shù)留在這里，我們應(yīng)該始終把最多的技術(shù)留在這里，并且最先得到。但我們也應(yīng)該努力在全球競爭和取勝，這兩件事可以同時發(fā)生。這需要一些細(xì)微差別，一些成熟度，而不是絕對化。世界不是絕對化的。

主持人：好的，論點取決于這一點。他們構(gòu)建了針對他們幾年后能制造的最好芯片進(jìn)行優(yōu)化的模型，這些芯片被出口到世界各地，這就設(shè)定了標(biāo)準(zhǔn)。由于EUV出口管制，如我們所說，你將推進(jìn)到1.6nm。幾年后，他們?nèi)詫⑼Ａ粼?nm。

從國內(nèi)來看，他們可能會傾向于，“我們有這么多能源，可以大規(guī)模制造。我們?nèi)詫⑹褂?nm。”但在出口方面，他們的7nm芯片必須與你們的1.6nm芯片競爭。他們的模型必須對7nm進(jìn)行如此深入的優(yōu)化，以至于在他們的7nm上運行他們的模型比在你們的1.6nm上運行他們的模型更好。

黃仁勛：那我們看看事實好嗎？Blackwell的光刻技術(shù)比Hopper先進(jìn)50倍嗎？是50倍嗎？差遠(yuǎn)了，我一遍又一遍地說，摩爾定律已死，從Hopper到Blackwell，僅就晶體管本身而言，姑且說是75%，相差三年，75%，Blackwell是Hopper的50倍。

我的觀點是，架構(gòu)很重要，計算機科學(xué)很重要，半導(dǎo)體物理也很重要，但計算機科學(xué)很重要。AI的影響主要來自計算棧，這就是為什么CUDA如此有效，為什么CUDA如此受喜愛。它是一個生態(tài)系統(tǒng)，一個計算架構(gòu)，允許如此大的靈活性，以至于如果你想完全改變一個架構(gòu)——創(chuàng)造出像MoE這樣的東西，像擴(kuò)散模型這樣的東西，解耦的東西——你都可以做到，很容易做到。

所以，事實是，AI關(guān)乎上層的軟件棧，正如它關(guān)乎底層的架構(gòu)一樣。就我們擁有針對我們技術(shù)棧、我們生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化的架構(gòu)和軟件棧而言，這顯然是有利的，因為我們今天開始對話時就談到了英偉達(dá)的生態(tài)系統(tǒng)有多么豐富。為什么人們總是喜歡首先為CUDA編程？他們確實如此，他們確實如此，中國的研究人員也是如此。

但是，如果我們被迫離開中國，首先，這是一個政策錯誤，顯然它會產(chǎn)生反作用，它對美國產(chǎn)生了不利影響，推動并加速了他們的芯片產(chǎn)業(yè)，它迫使他們所有的AI生態(tài)系統(tǒng)專注于他們內(nèi)部的架構(gòu)。現(xiàn)在還不算太晚，但無論如何，這已經(jīng)發(fā)生了。

你將看到，在未來，他們顯然不會停留在7nm。他們擅長制造。他們將從7nm繼續(xù)前進(jìn)。那么，5nm和7nm之間有10倍的差距嗎？答案是否定的，架構(gòu)很重要，網(wǎng)絡(luò)很重要。這就是為什么英偉達(dá)收購了Mellanox。網(wǎng)絡(luò)很重要，能源很重要，所有這些都很重要，不像你試圖簡化的那樣簡單。

十四、英偉達(dá)不會輕易回到舊工藝節(jié)點，但極端情況下會考慮

主持人：我們之前討論了臺積電、內(nèi)存等方面的瓶頸。那么，如果我們處于這樣一個世界，你已經(jīng)占據(jù)了N3節(jié)點的大部分產(chǎn)能——在某個時候你會進(jìn)入N2節(jié)點，并成為那里的產(chǎn)能主力——你是否認(rèn)為你可以回到N7，利用較舊工藝節(jié)點的閑置產(chǎn)能，并說：“AI的需求如此之大，而我們擴(kuò)展前沿節(jié)點的能力無法滿足它，所以我們要制造一個Hopper或Ampere，但用上我們今天所知道的關(guān)于數(shù)值格式的一切以及你描述的所有其他改進(jìn)”？你認(rèn)為這種情況會在2030年之前發(fā)生嗎？

黃仁勛：沒有必要，原因是，每一代架構(gòu)不僅僅是晶體管尺寸，你做了大量的工程、封裝和堆疊，還有數(shù)值格式和系統(tǒng)架構(gòu)。

當(dāng)你產(chǎn)能耗盡時，想輕易回到另一個節(jié)點……那種研發(fā)水平?jīng)]人負(fù)擔(dān)得起。我們能夠負(fù)擔(dān)得起向前邁進(jìn)，我不認(rèn)為我們能負(fù)擔(dān)得起回頭，現(xiàn)在，如果世界只是說……如果有一天，我們做個思想實驗，那天我們意識到，“聽著，我們再也不會有更多產(chǎn)能了。” 我會回頭使用7nm嗎？毫不猶豫，我當(dāng)然會。

主持人：我交談過的一個人有一個問題：為什么英偉達(dá)不同時運行多個不同架構(gòu)的芯片項目？你可以做類似Cerebras那樣的晶圓級集成，你可以做類似Dojo那樣的巨大封裝，你可以做一個沒有CUDA的。你有資源和工程人才并行做所有這些，那么，考慮到AI和架構(gòu)可能走向何方，為什么把所有的雞蛋放在一個籃子里？

黃仁勛：哦，我們可以。只是我們沒有更好的主意，我們可以做所有那些事情，只是它們不是更好的選擇。我們在模擬器里模擬了所有，結(jié)果證明更差，所以我們不會做，我們正在做的正是我們想做的項目。如果工作負(fù)載發(fā)生巨大變化——我不是指算法，我指的是實際的工作負(fù)載，這取決于市場的形態(tài)——我們可能會決定增加其他加速器。

例如，最近我們增加了Groq，我們將把Groq整合到我們的CUDA生態(tài)系統(tǒng)中。我們現(xiàn)在這樣做，是因為token的價值已經(jīng)變得如此之高，以至于可以對token進(jìn)行不同的定價。在過去，就在幾年前，token要么免費，要么幾乎不貴。但現(xiàn)在你可以有不同的客戶，這些客戶想要不同的答案，因為客戶賺了這么多錢——例如，我們的軟件工程師——如果我能給他們響應(yīng)更快的token，讓他們比現(xiàn)在更高效，我愿意為此付費。

但這個市場只是最近才出現(xiàn)，所以我認(rèn)為我們現(xiàn)在有能力根據(jù)響應(yīng)時間對同一個模型進(jìn)行不同的細(xì)分。這就是為什么我們決定擴(kuò)展帕累托前沿，創(chuàng)建一個響應(yīng)時間更快的推理細(xì)分市場，即使其吞吐量較低。直到現(xiàn)在，更高的吞吐量總是更好的。我們認(rèn)為可能存在一個世界，其中有非常高ASP的token，即使工廠的吞吐量較低，ASP也能彌補。

這就是我們這樣做的原因，否則，從架構(gòu)的角度來看，如果我有更多的錢，我會把更多的錢投在英偉達(dá)的架構(gòu)后面。

主持人：我認(rèn)為這種極其昂貴的token以及推理市場的解耦想法非常有趣。

黃仁勛：它的細(xì)分市場。

十五、即使沒有深度學(xué)習(xí)革命，英偉達(dá)的加速計算使命依然能使其成為大公司

主持人：假設(shè)深度學(xué)習(xí)革命沒有發(fā)生，英偉達(dá)會做什么？

黃仁勛：加速計算，我們一直在做的事情。我們公司的前提是，摩爾定律將會……通用計算對很多事情有好處，但對很多計算來說并不理想。

所以我們結(jié)合了一種叫做GPU的架構(gòu)，CUDA，和一個CPU，這樣我們可以加速CPU的工作負(fù)載。不同的代碼內(nèi)核或算法可以卸載到我們的GPU上。因此，你將一個應(yīng)用程序加速100倍、200倍。哪里可以用到？顯然是工程、科學(xué)和物理、數(shù)據(jù)處理、計算機圖形、圖像生成，各種領(lǐng)域。即使今天沒有AI，英偉達(dá)也會非常非常大。

原因很根本，那就是通用計算繼續(xù)擴(kuò)展的能力基本上已經(jīng)到頭了。而唯一的辦法……不是唯一的辦法，但辦法之一是通過特定領(lǐng)域的加速。我們開始的一個領(lǐng)域是計算機圖形，但還有許多其他領(lǐng)域，各種都有。粒子物理和流體、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理，所有不同類型、能從CUDA中受益的算法。

我們的使命確實是，將加速計算帶給世界，并推進(jìn)通用計算無法完成的各種應(yīng)用，并將其擴(kuò)展到能夠幫助突破某些科學(xué)領(lǐng)域的能力水平。早期的一些應(yīng)用是分子動力學(xué)、能源勘探的地震處理、當(dāng)然還有圖像處理，所有這些通用計算效率太低而無法勝任的領(lǐng)域。

如果沒有AI，我會非常難過。但是，由于我們在計算方面取得的進(jìn)步，我們民主化了深度學(xué)習(xí)。我們讓任何地方的研究人員、科學(xué)家、學(xué)生都能使用一臺PC或一塊GeForce擴(kuò)展卡來做了不起的科學(xué)，那個基本承諾沒有改變，一點都沒有。

如果你看GTC大會，有整個開頭部分，沒有一個是關(guān)于AI的。整個部分，比如計算光刻，或者我們的量子化學(xué)工作，數(shù)據(jù)處理工作，所有這些東西都與AI無關(guān)。它們?nèi)匀环浅Ｖ匾Ｎ抑繟I非常有趣且令人興奮，但也有很多人正在做大量非常重要的、與AI無關(guān)的工作，張量并不是你計算的唯一方式，我們希望幫助每個人。