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近期，英伟达投资"出手"频繁，先是宣布50亿美元投资英特尔，随后斥资至多1000亿美元投资OpenAI，而受此前OpenAI与甲骨文的合作，市场均在股价层面给予了积极反馈。但市场也出现了质疑声音——称英伟达、OpenAI与甲骨文存在"收入循环"，财务数字"操作"大于实际营收。9月25日，在播客BG2最新一期节目中，BG2主播、Altimeter Capital创始人Brad Gerstner，Altimeter Capital合伙人Clark Tang与英伟达CEO黄仁勋展开了一次对话。黄仁勋在对话中回应了当下市场关心的问题。黄仁勋认为，投资OpenAI实际上是一个很好的机会，并认为OpenAI将是下一家数万亿美元级别的Hyperscaler。此外，黄仁勋也特别解释了为什么ASIC芯片并不完全和英伟达GPU是竞争关系——因为英伟达是AI基础设施提供商，其提供的能力范围已经不仅仅是硬件和软件层面，也包括其不断迭代的速度、规模优势带来的可靠性，以及整体能源效率等综合因素。因此，黄仁勋认为英伟达目前的护城河比三年前"更宽"，而Brad Gerstner甚至认为，英伟达将是史上第一家达到十万亿美元的公司。以下为"明亮公司"编译的访谈正文：Brad Gerstner：Jensen，再次欢迎你。你的红色眼镜很好看，真的很适合你。距离上次上播客，已过去一年多。你们如今超过40%的收入来自推理而且推理正因为chain of reasoning链式推理而要起飞了。黄仁勋：大多数人还没真正内化这一点，这其实就是一场工业革命。一、投资OpenAI不是合作的前提，是因为有机会能投Brad Gerstner：说真的，从那次之后，感觉你我每天都像在验证那期播客。在AI的时间尺度上，这一年像过了一百年。我最近重看了那期，很多观点让我印象深刻。最打动我的是你当时拍着桌子说——当时大家觉得预训练进入低潮，很多人说预训练要完蛋了，硬件建设过度。那是大约一年半前。你说推理不会只是一百倍、一千倍。会是十亿倍。这把我们带到今天。你刚宣布了一项巨大合作，我们应该从这里聊起。黄仁勋：我想正式说下，我认为我们现在有三条Scaling Law。第一是预训练的Scaling Law。第二是后训练的Scaling Law。后训练基本上就是让AI练习一种技能，直到做对，它会尝试很多不同方法。要做到这一点，就必须进行推理。所以训练与推理如今以强化学习的方式整合在一起，非常复杂，这就是后训练。第三是推理。过去的推理是"一次出手"，而我们现在理解的新推理，是"先思考再作答"。先想，再回答，想得越久，答案质量越高。思考过程中你会检索、查证事实、学到东西，再继续思考、继续学习，最后输出答案，而不是上来就生成。所以思考、后训练、预训练，如今我们有三条Scaling Law，而不是一条。Brad Gerstner：这些你去年就提过，但你今年说推理会提升十亿倍，并由此带来更高水平智能"的信心更高吗？黄仁勋：我今年更有把握。原因是看看如今的智能体系统。AI不再是单一语言模型，而是由多个语言模型组成的系统，它们并发运行。有的在用工具，有的在做检索，事情非常多，而且是多模态。看看生成的视频，简直令人难以置信。Brad Gerstner：这也引到本周的关键时刻，大家都在谈你们与OpenAI的重磅合作Stargate。你们将成为首选合作伙伴，并在一段时间内向公司投资1000亿美元。他们会建10个"gig"。如果这10个"gig"都用英伟达，那对你们的收入贡献可能高达4000亿美元。帮我们理解一下这个合作，对你意味着什么？以及为何这项投资是合理的？黄仁勋：我先回答后一个问题，再回到我的叙述。我认为OpenAI很可能成为下一家数万亿美元级的hyperscale公司。就像Meta是hyperscale，Google也是，他们会同时拥有C端与企业服务。他们非常可能成为下一家多数万亿美元级的hyperscale公司。如果是这样，能在他们达到那个规模之前投资进去，是我们能想象到的最聪明的投资之一。你必须投资你熟悉的东西，恰好我们熟悉这个领域。所以这笔钱的回报会非常出色。我们很乐意投资，但不是必须的，也不是合作的前提；是他们给了投资机会，这太好了。我们与OpenAI在多个项目上合作。第一，Microsoft Azure的建设，我们会持续推进，这个合作进展非常顺利，未来还有数年的建设；第二，OCI的建设，我想大概有5-7个GW要建。我们与OCI、OpenAI、软银一道推进。这些项目都已签约，正在实施，工作量很大。第三是CoreWeave。所有与CoreWeave相关的……我还在讲OpenAI，对，一切都在OpenAI语境里。所以问题是，这个新伙伴关系是什么？它是帮助OpenAI首次自建AI基础设施。也就是我们直接与OpenAI在芯片、软件、系统、AI工厂层面协作，帮助他们成为一家完全自运营的hyperscale公司。这会持续相当一段时间，是对他们现有建设的补充。他们正经历两个指数曲线：第一个指数是客户数量在指数级增长，因为AI在变好、用例在变好，几乎每个应用现在都连到OpenAI，所以他们正经历使用指数；第二个指数是计算量的指数增长。每个使用场景的算力在暴涨。过去是一键式推理，现在要先思考再回答。这两个指数叠加，大幅抬升了计算需求。我们会推进所有这些建设。因而这个新合作是对既有所有合作的"增量"，去支撑这股惊人的指数增长。Brad Gerstner：你刚说到一个很有意思的点，你认为他们极大概率会成为数万亿美元公司，是很好的投资；同时你们还在帮助他们自建数据中心。过去他们把数据中心外包给微软，现在他们要自建"全栈工厂"，就像Elon和X那样，对吧？Brad Gerstner：想想Colossus的优势，他们构建全栈，就是hyperscaler，即便自己用不完容量，也能卖给别人。同样的，Stargate在建设海量容量，他们觉得会用掉大部分，但也能售卖出去。这听起来很像AWS、GCP或Azure，是这意思吗？黄仁勋：我认为他们很可能自己用掉，就像X大多会自用。但他们希望与我们建立直接关系——直接工程协作和直接采购关系。就像Zuck、Meta与我们之间的直接关系。我们与Sundar和Google的直接关系，我们与Satya和Azure的直接伙伴关系。他们规模足够大了，认为该建立这些直接关系了。我很乐意支持，而且Satya知道，Larry二、华尔街与英伟达之间预期背离：如何理解AI的需求规模Brad Gerstner：这儿有件事我觉得颇为神秘。你刚提到Oracle 3000亿、Colossus的建设，我们知道一些主权国家在建，hyperscaler也在建。Sam正以万亿美元的口吻来谈这一切。可覆盖你们股票的华尔街25位卖方分析师的共识却显示，你们从2027年开始增长放缓，预计2027-2030年年化增速8%。这些人的唯一工作就是给英伟达做增长预测。显然……黄仁勋：我们对此很坦然。看，我们经常能轻松超预期。英伟达数据中心营收的增长预期（来源：BG2）Brad Gerstner：我明白。但这仍是个有趣的"背离"。我每天都在CNBC、彭博上听到。很多人担心短缺会转向过剩，他们不相信持续高增长。他们说，行，我们姑且信你们的2026年，但2027年可能供给过剩、不再需要那么多。但共识预测其实显示这不会发生。我们也做了自己的预测，纳入了所有这些数字。结果是，即便进入"AI时代"两年半，各方的信念仍然分歧巨大，Sam Altman、你、Sundar、Satya的看法，与华尔街仍然相信的相去甚远。对此，你依旧感到从容吗？黄仁勋：我也不认为这不一致。首先，我们这些"建设者"应该为"机会"而建。我们是建设者。让我给你三个思考点，有助于你对英伟达的未来更放心。第一点，是物理定律层面的、最关键的一点，通用计算已到尽头，未来属于加速计算与AI计算。这是第一点。你可以这样想：全球有多少万亿美元的计算基础设施要被更新换代。所以首先你得认识到通用计算的终结。没人反对这一点。摩尔定律已死，人们常这么说。那么这意味着什么？通用计算会转向加速计算。我们与Intel的合作就是在承认通用计算需要与加速计算融合，为他们创造新机会。通用计算正迁移到加速计算与AI。第二点，AI的首要用例其实已无处不在——在搜索、在推荐引擎等等。基础的hyperscale计算基础设施过去由CPU执行推荐，如今要由GPU执行AI。你把传统计算换成加速计算与AI；你把hyperscale计算从CPU换到加速计算与AI。这是第二点。仅仅满足Meta、Google、字节跳动、Amazon，把它们传统的hyperscale方式搬到AI，就是数千亿美元的市场。所以，哪怕先不谈AI创造新机会，仅仅是AI改变了旧做法到新做法。然后再谈未来。是的，到目前为止我其实只谈了"平凡"的事。旧方式不对了。你不会再用煤油灯，而要用电。这就够了。然后是更不可思议的，当你走向AI、走向加速计算，会出现什么新应用？就是我们在谈的所有AI相关，机会巨大。怎么理解？简单想想，过去电机替代了体力劳动；现在我们有AI——我称之为AI超级计算机、AI工厂——它们会生成tokens来增强人类智能。而人类智能占全球GDP的55%-65%……我们就算50万亿美元吧，这50万亿将被某种东西增强。回到个人层面，假如我雇一位工资10万美元的员工，再给TA配一个1万美元的AI，如果这个AI让那位员工产能翻倍、三倍？我会不会做。一定会做。我现在就在给公司里每个人配，没错，每位协作智能体、每位软件工程师、每位芯片设计师都已有AI与其协作智能体，覆盖率100%。结果是我们做的芯片更好，数量在增长，推进速度更快。公司因此增长更快、招聘更多、生产率更高、营收更高。利润更高。现在把英伟达的故事套到全球GDP上，很可能发生的是，这50万亿会被……我们取个数，10万亿美元所增强。而这10万亿需要跑在一台机器上。AI与过去IT的不同在于，过去软件是事先写好，跑在CPU上，不怎么自己"动"。未来，AI要生成tokens，而机器要生成这些tokens、它"在思考"，所以软件一直在运行；过去是一次性编写，现在是持续编写、持续思考。要让AI思考，就需要工厂。假设这10万亿token的毛利率是50%，其中5万亿需要工厂、需要AI基础设施。所以如果你告诉我全球每年的资本开支大概是5万亿美元，我会说这个数看起来说得通。这大概就是未来的轮廓——从通用计算到加速计算；把所有hyperscale都换成AI；然后用AI去增强人类智能，覆盖全球经济。Clark Tang：以今天而言，我们估算年市场规模大约4000亿美元，所以TAM从现在到目标是四到五倍的提升。黄仁勋：没错。昨晚阿里巴巴的吴泳铭说，从现在到20年代末，他们要把数据中心电力提升十倍。对吧？你刚才说四倍？这就对上了。他们要把电力提升十倍，而我们的收入与电力几乎是正相关。他还说token生成量每几个月就翻倍。这意味着什么？单位能耗性能必须指数级提升。这就是为什么英伟达要疯狂推进单位能耗性能提升，而单位能耗收入基本就是收入。Brad Gerstner：在这个未来里，有个假设从历史角度看我觉得很迷人。两千年里，全球GDP基本不增长。然后工业革命来了，GDP加速；接着数字革命，GDP又加速。你现在的意思和Scott Bessent说的一样——他认为明年全球GDP增长会到4%。你其实是在说全球GDP增速将加快，因为我们正在给世界提供"数十亿同事"来为我们工作。而如果GDP是在既定劳动与资本下的产出，那么它必须……黄仁勋：一定会增长。看看AI正在发生的事，AI的技术形态、可用性，诸如大语言模型与AI智能体，都在推动一个新的"智能体行业"。这点毫无疑问。OpenAI就是历史上收入增长最快的公司，他们在指数级增长。所以AI本身是个高速增长的行业，因为AI需要背后的工厂与基础设施，这个行业在增长，我的行业也在增长；而因为我的行业在增长，在我