【英伟达】黄仁勋回应AI芯片需求和供应链 - 称将购入价值数千亿美元美国制造产品

　　当地时间3月19日，英伟达开创人总裁黄仁勋接受了包含行业分析师和媒体在内的多个采访。黄仁勋在采访中重申了行业对于AI计算芯片的切实需求比想象的更多，并称 AI芯片 的性能提升是降低投资成本的最好方式。他还提及了DeepSeek的冲击，认为推理型 人工智能 比非推理型 人工智能 消耗的计算量高出100倍。

　　黄仁勋还在采访中透露，英伟达将在未来四年斥资5000亿美元购买美国制造的芯片和电子元件，并将在美国生产数千亿件电子产品，以减少供应链的集中度。目前，英伟达的Blackwell芯片已经开始在美国生产。

　　推理AI模型计算量激增，芯片性能提升降低成本

　　在谈及DeepSeekde冲击时，黄仁勋表示，外界担忧DeekSeek的 人工智能 模型R1需要更少的芯片，但这种疑虑是错误的。“外界对R1的领会完全不对，其实这种模型对算力的切实需求要高得多。”他解释称，“这种推理AI比非推理AI模型消耗的计算量高100倍。DeepSeek这个突破性的模型实际上期望的计算量比业内许多人想象的要多。”

　　黄仁勋再次表达了对DeepSeek R1模型的赞美，他表示：“这个模型很棒，因为它是首个开源推理模型，该模型逐步分解问题，能够得出不一样的定论，并且可以验证答案是否正确。”

　　外界的另一大疑问是目前企业对于AI基础设施的大量投资如何造成回报。黄仁勋表示，随着芯片速度的提高，客户对公司图形处理器（GPU）成本和投资回报率的疑惑将不复存在。

　　在GTC主题演讲后的媒体发布会上，黄仁勋表示：“在未来十年内，由于我们可以看到芯片性能的大幅提升，速度是最好的降低成本的要领。”他承认，AI成本和投资回报率的问题是超大规模云服务商和 人工智能 公司所考虑的问题。

　　英伟达表示，该公司今年推出的Blackwell Ultra芯片可以为 数据中心 造成比上一代Hopper系统高出50倍的收入，因为它在为多用户提供AI服务方面的响应速度更快。

　　“在过去20年中，我们把计算的边际成本降低了百万倍。正因这种成本的大幅下降，让机器学习变得切实可行。未来我们会继续推动计算能力的提升，也将继续造成计算成本的降低。”黄仁勋说道。

　　黄仁勋预测，到本世纪末，全球计算资本支出将达到1万亿美元，其中大部分将用于 人工智能 。“到本世纪末，我们有机会占据1万亿美元中相当大的比率，几年后，我们将建设数千亿美元的AI基础设施，预算、电力、土地都已经获得批准。”他说道。

　　针对一些大型云服务商客户正在开发自研 AI芯片 ，黄仁勋认为，这些专用的 AI芯片 无法挑战英伟达的 AI芯片 ，因为它们不够灵活，无法应对快速发展的AI算法，尚未真正投入使用。

　　教会 机器人 理解物理世界

　　英伟达其实不甘愿于仅做AI时代“卖铲子的人”，它还希望率领客户发掘AI在行业中的实际应用案例。为此，英伟达正在积极推动 人工智能 在包含工业制造在内的行业应用，并于今年早些时候推出了首个物理世界基础模型Cosmo。

　　黄仁勋表示，Cosmos本质是一个理解现实世界的模型。“假如你希望AI能在现实世界中自然地运作和互动，它就务必具备这种理解能力。”他表示，“应用场景在哪里？自动驾驶汽车需要理解物理世界， 机器人 需要理解物理世界。这个基础模型就是实现这些应用的关键起点。Cosmos会让 机器人 成为现实。”

　　他还称，近几年，业界不仅在改进基础AI模型，同时也在探索AI的应用。“但我们还缺少一个关键要素，那就是物理AI。”黄仁勋说道，“物理AI需要像认知AI那样有基础模型。就像GPT-3是第壹个达到实用水平的语言基础模型一样，我们务必让物理AI也达到这样的水平，一旦达到这个水平，就能把模型推向市场，从而激活大量应用场景，下游任务就能顺畅开展。这就是我们在开发Cosmos的原因。”

　　黄仁勋表示，英伟达正在把工业元宇宙平台Omniverse和Cosmos基础模型结合成一个物理系统，以物理学基础，用基础模型来控制工业生成的过程，让Cosmos生成的内容更可靠，而不只是看起来真切。

　　在被问及哪些AI应用将无处不在时，黄仁勋称：“人形 机器人 距离在制造工厂中得到广泛应用还有不到五年的时间。”

　　他认为，制造业可能会首先采用人形 机器人 ，因为该行业有明确的任务， 机器人 可以在受控制的环境中处理特定任务。“我认为人形 机器人 应该首先进入工厂，起因是这个领域的防护安全措施更严格，用例也更具体。”黄仁勋说道，“人形 机器人 的价值非常容易确定。租用一个人形 机器人 的价钱约10万美元，我认为这是一个相当划算的价钱。”

　　在今年的GTC大会上，黄仁勋第壹次提及Agentic AI的概念。他向记者解释了这个全新的概念：“我们正在提升AI的认知能力，让它具备多模态和良好的推理能力；其次是怎样把这项技术应用到AI系统中。AI不是单个模型，而是一个知识系统。Agentic AI就是把各种模型整合在一起——有检索模型、搜索模型、图像生成模型、推理模型、规划模型等，形成一个完整的知识系统。”

　　黄仁勋还谈到未来AI的发展前景。他表示，英伟达的规则是只做创新的事情，当市场存在空白时，才会采取行动。“虽然我们已经拥有32000名员工，但仍然是相对较小的企业，需要确保资源高度聚焦在我们能做出独特贡献的领域。”他说道。