我们需求很好，blackwell需求太好，不能满足客户的需求，导致客户很不满，这个措辞，牛逼的，我们都很好，大家不用担心； blackwell在四季度正常量产，明年上量，大家不用担心我们的下一代产品； 除了广阔天地，万亿老旧数据中心的CPU芯片也要被我们的加速计算GPU替代；
市场对AI技术的高度关注依然热情不减：NVIDIA在AI加速计算领域的领先地位，使得每次黄仁勋谈及新技术或市场扩展时，投资者对AI行业的未来期望会大幅上升，进一步影响整个科技板块的表现。 市场对企业财务表现的敏感性：黄仁勋不仅谈及技术，还常常谈到NVIDIA的财务表现和市场需求增长情况。这类信息能够改变市场对NVIDIA及其相关产业链公司的估值，从而对大盘产生溢出效应，昨晚因为提到液冷，相关公司VRT、MOD都爆了。 投资者情绪的迅速变化：由于NVIDIA涉及的数据中心、AI、自动驾驶、虚拟现实等都是热门赛道，任何关于这些领域的利好消息都会引发投资者的大规模买入或卖出动作，导致大盘指数的短期波动。 NVIDIA对全球产业链的广泛影响：NVIDIA的供应链遍布全球，其与台积电、云计算企业等重要企业的合作关系，使得NVIDIA的每一个关键决策都可能影响相关企业的股价表现，从而波及更广泛的市场。
1. 35,000个零件、80磅、10,000安培
硬件复杂性：35,000个零件展示了NVIDIA GPU系统的高度复杂性，这不仅仅是一个单一的芯片，而是一个涵盖多种组件和技术的完整系统。这样的复杂性进一步说明了NVIDIA在AI计算中的精细化设计和对性能优化的极致追求。 重量和功耗：80磅和10,000安培的规格强调了NVIDIA系统的高性能和高能耗。随着计算需求的增加，特别是在AI领域，大规模的数据处理和计算需要更强大的硬件支持。NVIDIA通过大功率、高性能的系统设计，为数据中心和企业提供了满足其算力需求的基础设施。 未来趋势：随着AI计算能力需求的增加，这些数字可能在未来继续增长。这也表明未来数据中心的设计将不得不进一步优化能效，以处理更大规模的计算任务。
2. 3亿GeForce用户
游戏市场的基础：3亿用户展示了NVIDIA在消费级市场中的主导地位，特别是在PC游戏领域。GeForce作为NVIDIA的核心产品之一，推动了全球游戏市场的发展，并为其在图形计算和AI加速计算领域的持续创新奠定了坚实的用户基础。 用户增长潜力：尽管GeForce主要面向游戏市场，但其GPU技术在其他领域（如图像处理、视频编辑、AI推理）中也得到了广泛应用。未来，随着AI和图形技术在其他行业的渗透，这一用户数字有望进一步增加。 市场多样化：3亿用户不仅反映了NVIDIA在游戏市场的成功，也展示了其技术在多个行业的潜在扩展。特别是在AI加速计算中，GeForce用户可以成为NVIDIA其他AI相关产品的潜在市场。
3. 20倍加速
性能提升：20倍的加速性能直接展示了NVIDIA加速计算技术的卓越能力。在大数据处理和AI推理任务中，计算速度是决定整体效率的关键因素。通过将一部分计算任务卸载到NVIDIA的GPU上，企业可以大幅缩短数据处理时间，提升业务效率。 成本效益：尽管NVIDIA的GPU会增加计算成本，但20倍的加速效果可以使总体运行时间大幅减少，从而显著降低总拥有成本（TCO）。这种成本效益是吸引企业采用NVIDIA加速计算的主要动力。 数据处理的广泛应用：Spark作为目前最常用的数据处理引擎之一，广泛应用于各种数据密集型行业。NVIDIA的加速计算技术使得这些行业能够在同样的时间内处理更多数据，提升决策效率和数据驱动的创新能力。
4. 30倍推理加速
AI推理的重要性：AI推理是AI模型在实际应用中的关键环节。模型训练之后，推理阶段需要迅速处理输入数据并生成输出。30倍的推理加速意味着AI应用程序的响应速度大幅提高，特别是在自动驾驶、实时数据分析等对时间敏感的领域中，NVIDIA的Blackwell架构将提供显著的性能优势。 产业应用扩展：30倍的加速性能将推动AI推理在更多行业中的应用，包括智能制造、金融实时风控、自动驾驶和智能城市等。NVIDIA的硬件创新为这些行业的AI应用提供了强有力的基础支持。 节能与性能优化：除了速度的提升，NVIDIA在能效方面也进行了优化。30倍的加速不仅意味着速度上的提升，还意味着在相同能耗下，能够实现更高的计算能力。这种性能与能效的平衡是未来高性能计算发展的重要方向。
5. 100倍数字员工
AI生产力工具的规模化：这一数字反映出NVIDIA对未来AI协作工具的期望。通过生成式AI和自动化工具，NVIDIA的员工将能够通过AI助手完成更多任务，显著提高生产力。100倍的“数字员工”意味着AI在未来企业中的角色将不再仅限于辅助工具，而是成为主动解决问题的协作伙伴。 技术革命的深远影响：AI生产力工具的普及不仅限于NVIDIA内部，这一趋势将影响全球各行各业。特别是在软件开发、设计、数据分析等领域，AI工具的应用将显著提升员工效率，减少重复性工作，并释放更多创造力。 数字员工的扩展应用：AI驱动的数字员工不仅局限于技术公司，也将在制造、服务、金融等行业中得到广泛应用。未来企业的竞争力将取决于其数字化转型的深度和AI工具的应用广度。
6. 3倍收入提升
效益驱动的技术升级：3倍收入提升直接反映了NVIDIA加速计算技术在商业化中的巨大潜力。通过更高效的计算能力，企业可以在相同的硬件投资和能耗下处理更多的数据任务，从而提升整体收入。这对于电力有限、成本敏感的数据中心来说，具有极大的吸引力。 大规模计算与收入增长的关系：在现代数据密集型产业（如云计算、AI推理、金融数据处理）中，计算能力的提升往往直接影响收入表现。NVIDIA的技术不仅提升了硬件性能，还为企业带来了实实在在的收入增长机会。 行业变革的催化剂：随着NVIDIA加速计算技术的广泛应用，越来越多的企业将通过升级数据中心基础设施来提升其收入能力。这一趋势将在未来数年内引发全球数据中心行业的重大变革。
黄仁勋讲话中的关键数字反映了NVIDIA在AI加速计算领域的技术突破以及其对产业发展的深远影响。从35,000个零件的复杂硬件设计，到20倍加速和30倍推理加速的性能提升，再到通过Blackwell系统实现3倍收入增长的商业化前景，这些数字展示了NVIDIA在推动全球AI产业变革中的核心角色。NVIDIA不仅通过硬件创新引领技术发展，还通过其广泛的生态系统和高效的计算架构推动了全行业的数字化转型。这些数字也表明，未来AI产业将以更高的速度、更强的计算能力和更广泛的应用场景，进入一个新的发展阶段。
1. NVIDIA的技术演变和愿景
2. AI的核心价值和市场扩展
3. 数据中心市场的机遇
4. 生成式AI带来的革命
5. 竞争优势和护城河
6. 供应链管理和风险应对
7. 未来挑战和责任
通用计算的瓶颈：黄仁勋指出，传统的通用计算（主要依赖CPU）已经遇到性能瓶颈，尤其是随着摩尔定律的终结，CPU的性能不再像过去那样能快速提升。CPU的性能增长放缓，使得通用数据中心的计算效率受限，出现了所谓的“计算通胀”现象。 加速计算的必要性：由于CPU在处理复杂的任务（如图形处理、物理模拟、数据处理等）时效率较低，NVIDIA的GPU通过加速计算解决了这一问题。例如，某些应用中仅5%至10%的代码占用了99%以上的运行时间，而通过将这部分代码交给GPU来加速处理，应用程序的运行速度可以提高100倍，甚至更多。 具体加速场景：NVIDIA的GPU在诸如SQL处理、数据处理、推荐系统、图像处理等应用中可以显著加速。例如，黄仁勋提到，使用Spark（世界上使用最广泛的数据处理引擎之一）进行数据处理时，通过GPU加速，计算时间可以缩短20倍，同时成本可能只增加一倍，这相当于带来了10倍的效率提升。 GPU的长期优势：NVIDIA不仅仅提供硬件，还开发了诸如CUDA等广泛的开发工具和软件库，使得GPU在不同应用领域都能充分发挥其加速计算的能力。GPU的架构与软件生态的结合，确保了GPU可以替代并扩展传统CPU的功能，从而提供更高的计算能力和效率。
早期阶段（虚拟化和云计算）： 当前阶段（加速计算和生成式AI）： 与早期技术的比较：
1. AI加速计算的未来
关键影响：
算力需求的激增：随着AI在各行各业的广泛应用，企业对数据处理和算法计算的需求激增。NVIDIA通过其Blackwell系统等产品为数据中心提供加速解决方案，这不仅意味着AI计算能力的提升，更预示着未来AI基础设施的规模化扩展。 硬件与软件的整合：NVIDIA的成功不仅在于芯片本身，更在于其软件生态的强大。这一理念使得开发者能够不断利用过去的技术投入，最大限度地提升计算效率。这种软硬件一体化的趋势将成为未来AI产业的主要发展方向。
行业趋势演进：
加速计算将主导未来AI基础设施：NVIDIA通过加速计算技术解决了通用计算在面对海量数据处理时的瓶颈，预示着未来数据中心将更多地采用加速计算架构。 AI加速进入全行业应用：从游戏图像处理到自动驾驶、机器人和生物科技，AI加速计算的应用领域正在不断扩展，NVIDIA将成为跨行业AI基础设施的核心供应商。
2. 生成式AI的应用前景
关键影响：
生产力革命：生成式AI技术显著提升了各行业的生产力，尤其是在编程、设计、创意内容生成等领域。NVIDIA的技术支持使得企业能够大规模部署生成式AI工具，创造出更高的工作效率。 多领域突破：生成式AI不再局限于语言模型，其应用已经扩展到生物医药、化学、金融等多个领域。这种跨领域的AI应用将引领全行业的技术创新，并催生新的商业模式。
行业趋势演进：
AI技能化：行业数字化升级的下一个阶段：黄仁勋的演讲反映出AI技能化的趋势，意味着未来企业将越来越依赖AI来完成复杂任务，从而优化人力资源配置。这种趋势将极大地推动AI技术的商业化应用。 跨领域数据整合与知识转化：NVIDIA强调的生成式AI技术不仅是对数据的处理，还涉及知识的理解与转化，预示着未来各行业将利用AI更深入地挖掘和应用数据，创造新的商业价值。
3. 数据中心现代化：从通用计算到加速计算
关键影响：
数据中心的密集化与液冷技术的应用：通过加速计算技术，NVIDIA不仅提升了数据中心的计算能力，还显著提高了能效，使得数据中心能够在更小的物理空间内处理更多数据。这种高密度计算架构和液冷技术将成为未来数据中心的主流解决方案。 全球数据中心的加速转型：黄仁勋预测，全球通用数据中心的现代化改造将在未来十年内成为趋势，这种趋势将引领AI算力基础设施的建设浪潮。通过NVIDIA的技术支持，企业将大幅提升其计算效率，满足日益增长的算力需求。
行业趋势演进：
从通用计算到加速计算：数据中心的演变：未来数据中心将越来越依赖加速计算，以满足不断增加的AI、云计算和大数据处理需求。NVIDIA的产品和技术将成为全球数据中心升级的核心推动力。 能效优化与高密度计算成为关键：在追求更高计算效率的同时，数据中心的能效优化将成为另一个焦点。NVIDIA通过其液冷技术和高密度计算架构，为未来的数据中心提供了可持续发展的路径。
4. 全球供应链与地缘政治风险管理
关键影响：
供应链的多样化和冗余设计：面对全球供应链的复杂性和潜在的地缘政治风险，NVIDIA通过在不同地区的供应链布局，确保即使某一地区出现风险，其全球生产仍能够稳定运行。 台积电的重要性：NVIDIA与台积电的紧密合作关系反映了台积电作为全球领先晶圆代工厂的不可替代性。黄仁勋强调了台积电的敏捷性和大规模生产能力，这对NVIDIA应对快速增长的市场需求至关重要。
行业趋势演进：
全球供应链的分散化与风险管理成为焦点：AI技术的全球扩展需要一个稳定的供应链体系，NVIDIA通过多样化供应链和冗余设计，在面对潜在的地缘政治风险时仍能保持技术和产品的稳定供应。 台湾地区在全球半导体供应链中的关键角色：台积电作为全球最先进的晶圆代工厂，其在AI芯片生产中的关键角色将继续加强，推动全球AI产业的持续发展。
5. NVIDIA的核心竞争力与市场定位
关键影响：
生态系统的优势：NVIDIA通过与全球主要云服务提供商和数据中心的合作，构建了庞大的软件和硬件生态系统。黄仁勋指出，NVIDIA的架构兼容性和大规模安装基础确保了客户能够无缝迁移和升级其应用。 算法与技术的领先地位：黄仁勋强调，NVIDIA在算法优化、计算加速和软硬件整合方面的技术能力，使其在AI计算市场中处于领导地位。这种竞争优势使得NVIDIA能够迅速应对市场变化，并继续推动技术创新。
行业趋势演进：
AI产业中的“赢者通吃”格局：NVIDIA通过其庞大的生态系统和持续的技术创新，形成了AI产业中的“赢者通吃”局面。未来，具有类似生态系统和技术整合能力的公司将在AI领域占据主导地位。 软硬件一体化是未来技术竞争的关键：NVIDIA通过软硬件结合、生态系统建设和算法优化，展示了未来技术竞争的趋势。这种全方位的解决方案将成为AI产业持续增长的重要驱动力。
