黃仁勛：OpenClaw利好開源模型；一萬億GPU說少了；AI只會讓人更忙

作者｜王兆洋

郵箱｜wangzhaoyang@pingwest.com

在GTC2026第二天，我們參與了一場與黃仁勛的集體問答，他回答了多個關鍵問題。

包括萬億美金指引，新Groq的融合，以及AI會讓人如何改變等。當然，還包括許多關于OpenClaw的問題。

另外，硅星人也在會后找到黃仁勛問了一個簡單問題。

硅星人：似乎今天的問答里，沒人討論開源模型了。

黃仁勛：怎么會。

硅星人：不是都在討論OpenClaw嘛。

黃仁勛：哦對，是的。

硅星人：Deepseek在走紅之前，他們其實也來GTC分享過。今年我看Kimi的楊植麟來分享了。

黃仁勛：是的。

硅星人：你怎么看剛才提到的OpenClaw這些變化。以及如果可以，中國的開源模型們和英偉達的互動和關系簡單點評一下？

黃仁勛： OpenClaw 連接了所有的公有云 API。嗯，但你也可以連接到開源模型，對吧？所以，我認為這實際上會加速開源模型的使用。（"OpenClaw connects to all the public cloud APIs. Um, but you can also connect to open models, right? So I think that it’s actually going to accelerate use of open models.”）

（他回答了關于OpenClaw的對比，但沒有回答關于與中國的開源模型公司之間今天的交流情況的問題）

以下為對話QA核心實錄：

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關于萬億美金的指引

黃仁勛澄清，1 萬億僅包含 Blackwell 和 Vera Rubin 架構到 2027 年的訂單，因為去年GTC的PPT里也是這個口徑。所以這是個相當“簡單且保守”的數字（未計入 CPU、存儲等）。

他還透露，隨著營收加速增長，英偉達在 2026 年將 50% 的自由現金流用于回購和派息，同時加大對生態系統的戰略投資。

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關于財務風險與投資

黃仁勛被問到，他們越來越多地幫助客戶（如 Coreweave、Nebius 等）融資擴建數據中心，如何管理其中的財務風險？

黃仁勛認為英偉達擁有“信息優勢”，能看到訂單流和需求管道，因此只投資那些注定會成功的“全壘打”企業。會找到下一個Google和meta。同時，通過注資幫助生態系統快速擴容，這不僅是財務投資，更是為了確保全球計算需求的供應敏捷性。

黃仁勛也解釋了對 Coherent、Momentum（光模塊/硅光子相關）以及 Nebius（云服務）等公司的數億美金投資。在上游（Supply Chain），為了應對未來 2-5 年對硅光子（Silicon Photonics）和 NVLink 產能的巨大需求，英偉達通過預付款、提供預測甚至直接投資的方式，幫助供應商提前建立產能。對于下游（Partnerships），投資像 Nebius 這樣的公司是為了確保下游有足夠的 GPU 上架容量和開發者生態，確保英偉達的 Token 最終能被終端用戶消耗。

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關于軟件公司會消失

“散戶們錯了。”

他舉了Synopsys（新思科技）、Cadence（楷登電子）的例子，他們業務的瓶頸在于“坐在位子上的工程師數量（Butts on seats）”。工程師的人數是有限的。如果有更多的工程師，他們就會授權更多的工具。如果有更多的水管工，你就能賣出更多的工具；如果有更多的木匠，你就能賣出更多的工具。

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關于云業務模式

在我們 60% 的業務中（指云端業務），不管是 40% 還是 50%，很大一部分本質上是“英偉達帶來的業務”，其余的才是他們（云服務商）的內部消耗。

舉例來說，如果沒有英偉達，OCI（甲骨文云）怎么可能為 OpenAI 提供服務？他們的整個技術棧都是建立在 Kubernetes 之上的。因此，是我們把 OpenAI 帶到了 OCI。

還有很多其他的例子。如果不是因為 Anthropic 今年將基于 英偉達 構建，我們又怎么能把 Anthropic 帶到 Azure（微軟云）呢？那絕對會大獲成功。這邏輯明白了嗎？

所以，我們在云服務商那里的很多業務，實際上是由英偉達創造的業務。所有的云服務商都知道，我們與他們有著極佳的營銷和業務合作伙伴關系，是我們把客戶帶給他們的。

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關于OpenClaw

黃仁勛很重視OpenClaw，他自己分享了一個用它來重新設計它的廚房的案例。認為它的學習和形成skill的能力很棒。

他認為 o1 帶來了推理拐點，而 OpenClaw 則帶來了 AI Agent 的普及拐點。

英偉達要做的是，為了解決開源代理的安全性、治理和隱私問題，推出 Nemo Cloud，作為企業部署 AI 代理的高性能、安全“藍圖”。

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關于推理

在對話里，黃仁勛被“質疑”是否在推理（Inference）市場反應遲鈍，他表示，他是“推理之王”，這是別人給他的稱號。

他強調早在 2024 年底到 2025 年，公司就通過 NVLink 72、FP4 數值格式以及 Dynamo 架構確立了推理領域的領導地位。NVLink 72 帶來了 35 倍的性能提升，成本僅為原來的五十分之一，功耗效率提升了 50 倍。他類比 iPhone 和顯卡系列，指出推理市場正在細分。從基礎的免費模型到 o1/o3 等具備推理能力的模型，再到 Claude Code 等代理工具，不同層級對應不同的計算需求

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關于Groq

關于Vera Rubin 與 Groq，黃仁勛提出了一個新的高性能推理標準：大模型 + 超長上下文 + 極低延遲。

他提到英偉達的 Vera Rubin 架構是核心，但在特定高速度需求下，結合 Groq（此處指代其 LPU 或特定加速技術）可以實現三者兼顧。市場配比：他預測未來數據中心約 25% 的工作負載會是“Rubin + Groq”的組合，而剩下的 75% 仍由 Rubin 獨立完成。

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關于 CPU

在超算/云端，傳統 CPU 競爭的是“單核成本”；但黃仁勛認為，AI 時代的核心是“工作負載（Work）”而非單純的核數——用戶擁有價值 500 億美金的 GPU 集群，絕不能因為 10 億美金的 CPU 性能不足而閑置。因此，英偉達的 CPU（如 Grace）是專為加速工作流設計的，確保 GPU 始終滿載運行。

Vera Rubin、存儲和網絡架構全都是為了 “代理型工作負載（Agentic Workload）” 深度優化的。

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一個彩蛋：3D 堆疊與晶圓廠

當被問及 3D 芯片堆疊和具體封裝技術時，黃仁勛笑稱：

“如果我現在全告訴你了，明年你還來 GTC 干什么？”

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以及，關于AI給人帶來的改變

“很多人說 AI 來了，我們要沒活干了，失業了。事實恰恰相反。個人電腦讓我們更忙，互聯網讓我們更忙，移動設備也讓我們超級忙。

AI 將以極快的速度完成任務……以前你寫好產品規格，團隊拿去開發一個月，這期間你可以干點別的，生活很悠閑。現在，那個‘月’變成了 30 分鐘。你始終處于（決策的）關鍵路徑上。

我今天在英偉達的感受是，它讓我比以往任何時候都忙……原因在于工作結果反饋給我的速度變快了，項目的數量也增長得快得離譜。

你上一次坐在門廊的搖椅上，喝著一杯檸檬水，看著太陽落山是什么時候？ 我不記得上一次的情況了，只記得大約100年前在電影里看到過。 你知道的， 因此我們比以往任何時候都要忙碌。 因此，我認為這一趨勢很可能會持續下去。

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關于英偉達的組織會如何變化

我們將會超級忙碌。在十年內，我們希望——也將會擁有——大約 7.5 萬名員工。

（公司的規模）只保持在盡可能小的程度，但也達到必要的規模。這 7.5 萬名員工將與 750 萬個 AI 代理（Agents）協同工作。

這些代理將全天候工作。希望我們的員工不需要（為了趕進度）而試圖跟上這些代理的節奏，我也確信這種（人類過度勞累的）情況不會發生。這就是未來。

點個“愛心”，再走 吧