英伟达“变身了”，更加需要中国市场了
5 月 19 日消息，黄仁勋在亚洲最大的电子科技展会之一 Computex 2025 电脑展进行首场主题演讲，发布全新 NVIDIA GB300 NVL72 平台、NVIDIA NVLink Fusion 半定制专用 AI 芯片、RTX PRO Server 企业级 AI 计算平台等众多产品，重新定位为 AI 基础设施建设公司。
NVIDIA GB300 NVL72
这次黄仁勋提出了 "AI 工厂 " 的全新概念，并详细阐述了 Grace Blackwell 系统的技术优势与升级路线图。相比 2024 年侧重于硬件性能的提升，2025 年更加强调 AI 技术路线的演进，从感知型 AI 到推理型 AI 再到物理 AI 的发展路径，同时深入布局电信、量子计算等新兴领域。
黄仁勋称，基于 NVIDIA 产品测算，未来 AI 计算能力每 10 年提升大约 100 万倍。在黄仁勋看来，从 Agentic AI 到物理 AI，是 AGI 路程的关键一步，而通用机器人将开启下一个万亿美元产业。
看上去老黄又画大饼了，而且是前所未有的巨大。但谁让黄仁勋是马斯克都低头求见的男人呢？英伟达不仅是 AI 设备供应商更是 AI 造梦师，离开了强有力的算力，谁讲任何 AI 故事都显得底气不足。
从数据来看，英伟达产品并没有出现滞销。2024 年英伟达数据中心的 GPU 出货量总计约 376 万台，较之上一年的 264 万台增长 100 多万台，并成为历史上规模增长最快的硬件公司。据估计，2025 年英伟达销量将达到 650 万至 700 万块 GPU。
美银甚至认为人工智能（AI）芯片是 " 新货币 "，在地缘政治谈判中起到了至关重要的作用，且近期中东地区的大型项目也突显出对人工智能计算的长期需求。而最大的芯片供应商就是英伟达，可以说大部分 AI 公司都绕不开英伟达。所以我们不需要担心英伟达没有故事可讲，但讲好一个故事也并不容易。
最有想象力和低门槛的还得是能够部署大模型的 DGX Spark。在这次大会上黄仁勋宣布全球最小 AI 超级计算机 DGX Spark 已全面投产，将于数周内就绪。黄仁勋甚至乐观的说：" 今天，每个人都能拥有自己的 AI 超算，而且 …… 能插在厨房插座上。"
随着生成式 AI 应用爆发，开发者对本地化算力的需求激增。据广发证券测算，2025 年全球 AI 推理算力需求将是训练算力的 3 倍以上，而传统云端部署面临数据隐私、延迟和成本压力。DGX Spark 的出现，使中小型企业和个人开发者能够以消费级成本获得超算级算力，大幅降低 AI 创新门槛。
此外，英伟达正在快速转向量子计算市场，老黄为数不多的承认自己判断错误。今年 1 月，黄仁勋表示，量子计算投入使用至少还需要 20 年时间，但 3 月份又公开表示对量子计算应用时间的预测言论是错误的。此次演讲中黄仁勋表示，英伟达正在开发量子经典或量子 GPU 计算平台，他预测未来所有超级计算机都有量子加速部分，超级计算机将拥有 GPU、QPU（量子处理单元）和 CPU。
量子计算层面，英伟达宣布开设量子 AI 技术全球商业研发中心 ( G-QuAT ) ，该中心拥有世界上最大的专用于量子计算的研究超级计算机 ABCI-Q，有望增强 AI 超级计算机，解决医疗保健、能源和金融等行业中一些全球最复杂的挑战，并且朝着实现实用化加速量子系统迈出重要的一步。
想脱离英伟达生态？老黄喊 " 别走 "
这几年英伟达芯片的暴利有目共睹，你花了十倍溢价还要来感谢黄仁勋卖芯片之恩，长期来看没人受得了。所以 Meta 用 ASIC 取代了英伟达处理其一些最大的 DLRM 工作负载，谷歌也用同样的方法处理了 YouTube 的关键视频编码工作负载。亚马逊早在 2012 年就用 Nitro 取代了虚拟机管理程序，并用 Graviton 取代了大量英特尔 CPU。云巨头以及 Marvell、Broadcom、Astera、Arista 和 AIchip 等主要设计合作伙伴已经投入了大量资金和工程人才，以削弱英伟达的垄断。
如今，许多巨头依赖于内部解决方案：谷歌的 Pathways 比其他解决方案在边缘情况和故障类型方面表现更优，同时能够灵活处理同步和异步数据流。Pathways 还擅长检测和修复几乎无法察觉的、绕过 ECC 的 GPU 内存问题，而英伟达的诊断工具 ( DCGM ) 可靠性要低得多。英伟达也难以提供具有竞争力的分区和集群管理软件，其 BaseCommand 系统（基于 Kubernetes 构建）旨在实现跨平台，并兼容异构系统。
既然封闭的英伟达生态让大客户离心离德，那么不如直接半开放，可以买英伟达芯片，也可以自己的定制芯片用英伟达的 CUDA。
黄仁勋正在将 "AI 工厂 " 视为下一个 5 年的关键。在这场产业变革中，每家 "AI 工厂 " 的任务各不相同，所需 AI 基础设施的最优配置，也可能略有不同。英伟达决定适度开放，允许客户 " 半定制 " 自己的 "AI 工厂 "，选择将自己的 CPU 与英伟达的 GPU 一起使用，或将英伟达的 GPU 与其他定制 AI 芯片一起使用。甚至，定制 AI 芯片都不一定非得是用来加速 transformer 架构模型的。
NVLink Fusion 为新玩家打开了 AI 生态系统，尤其是要在 ASIC 芯片市场中要占有一席之地。不过，英伟达可能也要冒着降低市场对其产品需求的风险。对于正在抓紧研发定制 AI 芯片的云服务商，以及联手支持竞争方案 UAlink 的英特尔与 AMD 而言，这是英伟达的一次主动出击。理论上，它可以让谷歌 TPU、亚马逊 Trainium、微软 Maia 和 META 的 MTIA，无缝融入自己的 "AI 工厂 "，包括 CUDA 生态以及更多软硬件技术栈。
NVLink Fusion
对于欧美大厂完全脱离英伟达并不是明智选择，但要是面临 " 英伟达税 " 什么都不做那也不对。黄仁勋的 " 半开放策略 " 正是大厂所需要的过渡性最佳选择，进可攻退可守，老黄也要掂量一下芯片有没有卖得太贵了。
英伟达不想缺席中国市场
在本次演讲中，黄仁勋没有太多提及中国大陆地区业务。但演讲结束后，黄仁勋在与科技博客 Stratechery 作者 Ben Thompson 对谈中称，最近，特朗普政府废除 AI 扩散禁令，重新开放，着手 " 收复 " 中东市场，但这只是过去市场 10% 左右的修复，如果不进入中国市场，另外 90% 都将无从实现。
当外界都在把目光放在英伟达台湾省新中心的时候，出人意料的是，最近有媒体爆料英伟达计划在上海建立一个研究中心。英伟达首席执行官黄仁勋 4 月访华期间与上海市政府讨论了该计划，且已经在上海租赁了新的办公空间。
伴随着老黄半年来两次访华又有新的投入动作，不难看出英伟达不能失去中国市场，哪怕在地缘冲突中左右为难，这生意也不能放弃。
英伟达财报显示，在截至 1 月的 2024 自然年中，英伟达中国区年营收 171.08 亿美元（约合人民币 1235 亿元），为史上最高，比前一年 103.06 亿美元增长 66%。同时，英伟达 2025 财年中，53% 的收入占比来自美国以外的地区，中国大陆地区是英伟达的第二大销售额地区：美国占比 47% 排第一，中国大陆占比 13% 排第二。
全世界范围内，中美两国是最积极、也最舍得在算力上投资的国家，根据国际市场调研机构 Omdia 的数据，2024 年英伟达 Hopper 系列芯片全球前五大买家分别是微软（48.5 万枚）、字节跳动（23 万枚）、腾讯（23 万枚）、Meta（22.4 万枚）、亚马逊（19.6 万枚）。
2024 年四季度，腾讯、阿里的资本支出增速分别高达 386%、258%，在全球主要科技公司中排名第一和第二。另据《财经杂志》统计，2025 年字节跳动、阿里、腾讯的资本支出总额预计将增长约 69%，而亚马逊、微软、谷歌、Meta、Oracle 今年的资本支出总额预计只增长大约 29%。
所以黄仁勋表示，如果无法进入中国市场将会是企业 " 巨大的损失 "。他预估，未来两到三年，中国 AI 市场规模可能达到 500 亿美元。
那么英伟达想留在中国市场，又可以做什么呢？
第一需要适当技术妥协：晶体管数量从原版 B200 的 2080 亿削减至约 1500 亿，HBM 容量或提升至 120GB 以弥补算力缺陷，采用多芯片互联技术（NVLink）拼接算力单元。第二合规进一步收紧：通过 GDDR7 替代 HBM，并限制互连带宽至 500GB/s 以下，符合美国 " 性能密度 " 指标。第三定制化生产：预计 2025 年晚些季度推出，目标在合规前提下保持对华为昇腾等本土芯片的代差优势。
简单来说，英伟达在大陆市场目前只能提供中低端芯片，继续 " 魔改和大修 " 也是不得不为之。有些专家认为未来英伟达也可以通过 " 云服务和算力租赁 " 的方式，继续为中国企业提供算力服务。笔者认为想法很美好，但是目前美国 BIS 部门直接提出了 " 如何防止美国的 AI 芯片被用来帮助训练中国大模型 " 这样的指导意见，那么英伟达的 " 调整空间 " 必然会非常有限。
写在最后
对于本次英伟达发布这一系列新品，黄仁勋还特意改变了促销口号。从 " 买的越多，省得越多 "，变成了 " 买的越多，创造的越多 "。看来老黄也意识到了现阶段大家更关心 AI 如何落地，能否帮企业和个人赚到钱。英伟达可以有各种各样的故事，但企业更需要降本增效，英伟达需要告诉大家眼下应该怎么办。
参考资料：
一文读懂老黄 ComputeX 演讲 来源：华尔街见闻
英伟达兼容国产芯片的想象 来源：未尽研究
中国市场对英伟达到底有多重要 来源：市值观察
英伟达为什么离不开中国 来源：和讯