
今年显然又是英伟达这家33岁公司又一个关键时刻,人们像期待数码产品一样期待它的芯片更新,对超预期的财报甚至都提不起兴趣,眼看有些江郎才尽的时刻,黄仁勋又带来了新的故事。
3月16日,在2026年英伟达GTC大会上,黄仁勋做了万众期待的主旨演讲。人们看待英伟达,关心和担心的都是它的增长。而今年GTC,一个花20亿美金收购来的Groq,一个突然就改变了一切并看起来解决了“应用普及问题”的OpenClaw,成了增长故事里的绝对主角。
Groq的新芯片融入英伟达体系后,英伟达宣称会给它的客户们解锁一个3000亿美金的增量市场;
而在他绝对不会迟到的“小龙虾”狂热里,黄仁勋要让英伟达变成OpenClaw们的底层,再次上演一出CUDA同样的戏码。
尽管相比GTC最辉煌的那些发布,今年的整个发布的大多时间显得有点乏善可陈,但这些已经足够让黄仁勋信心满满,他表示:
他不再举着一颗芯片说“this is our new GPU”了。他把整个Vera Rubin机架搬上了舞台,说这一次英伟达想的是整套系统,从芯片到软件到互连,端到端垂直整合,作为一台超级计算机来优化。
上一代Blackwell Ultra已经实现了对比Hopper 50倍的吞吐效率提升,而Vera Rubin + Groq在此基础上又把前沿推到了新的区间,这套系统由七颗芯片组成。核心Rubin GPU采用台积电3nm工艺,双芯片封装,336B晶体管,配备288GB HBM4内存和22TB/s带宽,NVFP4推理性能达到50 PFLOPs,比上一代Blackwell提升5倍,训练性能35 PFLOPs,提升3.5倍。配套的Vera CPU是88核定制Arm架构(代号Olympus),176线程,全球首款在数据中心采用LPDDR5的CPU,专门为Agent推理场景下的高单线程性能和数据处理做了优化。黄仁勋说这颗CPU独立卖“肯定会成为数十亿美元的业务”。
但今晚真正的新闻是第七颗芯片,Groq 3 LPU。去年圣诞夜英伟达花200亿美元拿下Groq的技术授权和核心团队,今天是首次产品落地,而且已经在量产。
为什么需要Groq?黄仁勋在台上讲得很清楚,GPU擅长高吞吐的并行计算,做prefill和attention很强,但在超高速token生成这个区间会力不从心。他的原线 tokens/s/user的区间“runs out of steam”(跑不动了)。而Groq的LPU是一种完全不同的处理器,确定性数据流架构,芯片上全是SRAM,没有运行时动态调度,编译器在编译阶段就把每个时钟周期的计算和数据搬运全部排好了。这种架构天然适合低延迟的decode和token生成。
问题在于SRAM虽快但容量极小。单颗Groq 3 LPU只有500MB SRAM,而Rubin GPU是288GB HBM4,差了500多倍,根本存不下万亿参数的模型。英伟达的解法是用一套叫Dynamo的软件把推理过程拆成两半,Rubin负责prefill和attention,处理上下文需要大量算力和大容量内存;Groq负责feed-forward部分的decode和token生成,需要极低延迟和极高带宽。两者通过以太网紧耦合,延迟减半。
黄仁勋管这个叫disaggregated inference(解耦推理),并且总结说高吞吐和低延迟本质上enemies of each other(彼此矛盾),而Groq就是解决这个矛盾的那一半拼图。
整套NVL72系统100%液冷,用45度热水冷却,把原来花在空调上的能耗省回来给计算用。安装时间从两天压缩到两小时。第六代NVLink提供3.6TB/s全互连带宽。首款CPO(共封装光学)交换机Spectrum X已经量产。
目前,微软Azure已经跑起了第一套Vera Rubin机架,Satya Nadella在演讲期间直接发消息确认。
黄仁勋还给了一个极其直观的对比,同一个1GW数据中心,两年内token生成速率从2200万提升到7亿,350倍。他说这就是极致协同设计的力量。
去年GTC他给出的关于英伟达产品的需求估算是5000亿美元(覆盖Blackwell和Rubin到2026年),而今年直接翻倍,他说现在看到的是:
驱动力是他反复提到的“推理拐点”,从ChatGPT到o1再到Claude Code,AI从能聊天变成能推理再变成能干活,每一步跳跃都让单次推理需要的算力暴增,而使用量也在同步起飞。黄仁勋说Claude Code是第一个agentic model,英伟达100%的软件工程师都在用。
纵轴是吞吐量(TPS/MW,每兆瓦每秒生成的token数),横轴是交互速度(TPS/User,每用户每秒拿到的token数)。横轴越往右意味着AI越“聪明”,模型更大、上下文更长、思考链更深,但吞吐量会下降,因为资源被单个用户的推理任务占用了更多。高吞吐和低延迟本质上矛盾。
然后他把四代硬件的曲线叠上去。Hopper只能覆盖Free和Medium层,在高交互区间曲线贴着底部。Blackwell大幅上移,让Premium层变得经济可行。Vera Rubin再上一档。加上Groq LPX之后,曲线+ TPS/User的高交互区间向右延伸出去,对比Hopper提升35倍,让一个目前还不存在的Ultra层(150美元/百万token)成为可能。
作为一个“首席销售”,在第二张图,黄仁勋直接把这个逻辑翻译成了营收数字。
两张图合在一起看,叙事逻辑很清晰:第一张为了告诉大家,Rubin让Premium推理($45/M tokens)变得赚钱,而第二张则证明了,Rubin + LPX可以让一个尚不存在的Ultra推理市场($150/M tokens)成为可能。
黄仁勋借此定义了一套token定价阶梯,并在这最重要的大会上,直接告诉所有客户,这里面每一层的经济可行性都直接绑定在英伟达的硬件代际升级上。
换句话说,没有我的芯片,你到不了下一个价格层级,你的商业模型跑不通。有了我,商业模型的新可能就出现了。
“数据中心是生产token的工厂;推理是工作负载,token是新商品,算力等于营收;未来每个CEO都要盯着自己token工厂的效能看。”
他继续推销英伟达:“用得越多省钱阅多。我们是唯一一个在每一个模型里都在被使用的产品,这让我们成为最强又最便宜的。英伟达的系统是全球范围内你可获取的成本最低的AI基础设施。 ”
黄仁勋甚至直接给了不同客户部署方案:如果工作负载主要是高吞吐的批量推理,100%配Vera Rubin就够了。如果有大量编程、高价值实时推理和Agent交互需求,拿25%数据中心配Groq LPX,其余75%纯Rubin。
英伟达给自己路线图节奏锁死,每年一代新架构。当前Blackwell,2026下半年Vera Rubin,2027年Rubin Ultra搭配全新Kyber机架(计算节点改为垂直插入,前置计算后置互连,支持144颗GPU),2028年Feynman。
关于铜缆还是光互连的行业争论,黄仁勋一句话终结,铜的要做,光的也要做,CPO也要做,每一种都需要更多的产能。
中间他还顺便提了Vera Rubin Space-1,要把计算模块送上太空做数据中心。太空没有传导和对流只有辐射,散热是个问题,但英伟达已经在做了。
对于最近疯狂的龙虾热,黄仁勋称Agent是一个全新的计算平台,并直接把OpenClaw的定位拔到了和Windows、Linux、Kubernetes同一级别。
他用操作系统的语法拆解了OpenClaw的本质,管理资源、调度任务、调用工具、连接大模型、多模态IO、派生子Agent。OpenClaw几周内超越Linux 30年的GitHub Star数,是人类历史上增长最快的开源项目。黄仁勋认为它的意义等同于HTML之于互联网、Kubernetes之于移动云,每家公司都需要一个OpenClaw战略。
然后话锋一转,讲了企业场景的致命问题。Agent在公司内网能访问敏感信息、能执行代码、能对外通信。黄仁勋让全场默念了一遍这三条,然后说,这显然不能被允许。
NemoClaw就是英伟达的解法,但它不是另起炉灶,而是给OpenClaw套上一层企业安全壳。核心组件叫OpenShell,已经集成进OpenClaw,包含策略引擎接口(对接企业已有的安全合规系统)、网络护栏(限制Agent网络访问边界)和隐私路由(防止敏感数据外传)。开源,Apache 2.0协议,深度整合NeMo框架、Nemotron模型和NIM推理微服务。
CUDA让GPU从游戏显卡变成了通用计算平台,NemoClaw要让龙虾从个人玩具变成企业基础设施。OpenClaw提供了Agent的操作系统,NemoClaw提供了在这个操作系统上安全运行企业应用的开发平台和工具链。
黄仁勋的行业判断是,未来每家SaaS公司都会变成GaaS(Generative-as-a-Service)公司,企业IT从2万亿美元的工具产业升级为多万亿美元的Agent产业。他甚至预测未来每个工程师入职时都会拿到一份年度token预算,基本工资之外再加一半用于购买token,让个人生产力放大10倍。“你的offer带多少token”会成为硅谷新的谈判筹码。
英伟达的增长故事不能停。这一次一个可能成为近年英伟达最重要的收购的Groq,和一个突然出现的现象级全民狂热的OpenClaw让这个故事得以继续,黄仁勋也抓住了这些被他形容为“必须抓住的时间窗口”,把大量资源赌在了上面,剩下的,就靠各位一起疯狂烧token了。
消费者不烧token,大模型公司怎么用算力赚钱,大模型公司不赚钱,怎么买老黄的芯片?2027年1万亿美元,2026年至少要5000亿美元,这AI铲子太贵了,美国的科技公司一年能掏出1万亿美元吗?问题是每年都掏?
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