英偉達的創(chuàng)始人兼CEO老黃， 雖然60多歲了，但看著他最近一系列的密集運作， 體力真是令我欽佩 。

前不久，英偉達50億美金投資了Intel，占股大概有個4%，實現(xiàn)了這對世紀冤家的“歡喜大結(jié)盟”。

而就在昨天， 英偉達宣布“霸凌式投資”O(jiān)penAI 1000億美金：現(xiàn)階段一分不給。

等到 OpenAI用英偉達的卡每建成1GW的數(shù)據(jù)中心后，才打款十分之一，也就是100億，而為了這 1GW的數(shù)據(jù)中心， OpenAI要花500-600億，其中300-350億要給 英偉達。

而OpenAI此前還和甲骨文簽了5年3000億美金的云服務(wù)合同，為了提供這個服務(wù)，甲骨文還得去買英偉達的卡。

而甲骨文自己手頭根本沒有那么多錢， 甲骨文客戶給它的錢都屬于還沒付的應(yīng)收賬款，它自己 必須去融資或者發(fā)債，才能”賣腎買卡”。

最后，今天阿里宣布了和英偉達的一系列合作，Physical AI之類的概念一大堆，其實開發(fā)者由此可以在阿里云上使用英偉達的軟件棧，但在我看來，其關(guān)鍵在于，市場似乎認為英偉達找到了在無法直接賣卡給中國公司的困局下，依然和中國公司保持緊密合作的妥協(xié)方案，這對它的“護城河”尤為關(guān)鍵。

今天這篇文章，是Ben Thompson最近連續(xù)幾篇關(guān)于英偉達文章的合集，我把不相關(guān)的內(nèi)容去掉了，最后是Sam Altman今天凌晨發(fā)表的一篇小博客的譯文，他解釋了下為何OpenAI最近會瘋狂買算力（也就是為什么老黃最近會春風(fēng)得意），我給合成一篇發(fā)表了（有些敏感詞我用同義詞替代了）。

【正文開始】

今年二季度，英偉達的當季營業(yè)額達到了467億美元，基本符合分析師預(yù)期。但是，關(guān)鍵的數(shù)據(jù)中心部門 data-center segment （就是賣芯片的部門）的營收，增長了56%，但仍然略低于分析師預(yù)期的413億美元。

英偉達預(yù)測，第三財季營收為540億美元，略高于華爾街分析師的一致預(yù)期。但是，在連續(xù)多個業(yè)績大增的季度之后，這一營收增速被認為不過如此，并引發(fā)了人們對于AI芯片需求增長可能已趨于瓶頸期的擔(dān)憂。

當時在財報發(fā)布后，英偉達股價三連跌。

但是，我認為，分析英偉達財報最重要的是看“供需平衡”。

一年半前，我就指出過這一點，現(xiàn)在仍然如此：只要市場上對英偉達GPU的需求超過供應(yīng)，英偉達的銷售額就取決于他們能生產(chǎn)出多少 GPU。供應(yīng)當然在增加，這也正是英偉達銷售額能持續(xù)攀升的原因，但是，假設(shè)供應(yīng)只是線性增長，那么到頭來，隨著基數(shù)變得越來越大，因為英偉達此前的營收本身已實現(xiàn)指數(shù)級增長，英偉達的增長率這個數(shù)字就勢必會變小了。

從一個有趣的角度來看待英偉達和中國，以及黃仁勛極力想向該國出售產(chǎn)品的原因，就是英偉達“護城河moat”的本質(zhì)。黃仁勛在回答一個關(guān)于 ASIC 的提問時說道：

“我們先談?wù)?ASIC，很多項目都起步了，許多初創(chuàng)公司涌現(xiàn)，但真正能打造產(chǎn)品的少之又少。原因很簡單，這事兒太難了。加速計算accelerated computing，不同于通用計算general-purpose computing，你不能只是寫個軟件，然后編譯成可在處理器上運行的代碼。加速計算，涉及全棧的協(xié)同設(shè)計full-stack co-design。而過去幾年里，AI 工廠變得愈發(fā)復(fù)雜，因為問題規(guī)模激增。這真的是當今世界上最終極、最極端的計算機科學(xué)問題，所以全棧都很復(fù)雜。模型在飛速演進，從基于自回歸的生成模型，到基于擴散的生成模型，再到混合模型和多模態(tài)模型。涌現(xiàn)出的不同模型，實在太多，要么是 Transformer 的衍生模型，要么是 Transformer 的衍化模型，數(shù)量之龐大令人望而生畏?！?br/>

“而英偉達的一個優(yōu)勢，就是英偉達無處不在。所有云，都有我們的存在，每家計算機公司，都在用我們。從云端、到本地、再到邊緣乃至機器人領(lǐng)域，我們都采用同一個編程模型。因此全球每種框架都支持英偉達。當你構(gòu)建新的模型架構(gòu)時，在英偉達上發(fā)布是最明智的選擇。我們的平臺具有多樣性，既能適應(yīng)任何架構(gòu)演進，又遍布各處，并且我們加速了整個流程，從數(shù)據(jù)處理、預(yù)訓(xùn)練、到帶有強化學(xué)習(xí)的后訓(xùn)練，一直到推理。所以，當你用英偉達平臺構(gòu)建數(shù)據(jù)中心時，其效用是最好的，設(shè)備壽命也長得多?！?/p>

上述回答，其實已經(jīng)體現(xiàn)了護城河的兩個層面。

第一，就是 CUDA本身，英偉達控制了GPU的軟件棧，這是默認選項，然后是CUDA 的普及度，由于CUDA 無處不在，這意味著你可以前往任何云廠商，也可以找到熟悉 CUDA 的開發(fā)者。

黃仁勛還說：“再補充一點，除了剛才說的這些，這本質(zhì)上已經(jīng)成了一個極其復(fù)雜的系統(tǒng)級問題。大家總是談?wù)撔酒旧?，許多人談?wù)摰?ASIC 就只有一個，也就是 GPU。但為了打造 Blackwell 平臺和 Rubin 平臺，我們還得打造 CPU 來連接高速內(nèi)存，為 Agentic AI 提供所需的大容量、超高能效緩存，以此連接到 GPU，再連接到超級 NIC，再連接到縱向擴展交換機，也即NVLink，如今已發(fā)展到第五代，然后再連接到橫向擴展交換機，無論是 Quantum 還是 Spectrum-X 以太網(wǎng)，再進一步橫跨交換機擴展，以便我們?yōu)槟切碛袛?shù)吉瓦計算能力、互聯(lián)成網(wǎng)的 AI 超級工廠做好準備。我們稱之為 Spectrum-XGS。所以，我們所做的一切復(fù)雜得難以置信，而且，現(xiàn)在這一切都是在極其龐大的規(guī)模下完成的?！?/p>

這就是護城河的第二部分：網(wǎng)絡(luò)networking。

我一直在討論英偉達的GPU，但實際上，GPU是在系統(tǒng)層面協(xié)同工作的，尤其在訓(xùn)練方面。

而英偉達將多顆 GPU，聯(lián)結(jié)為單一協(xié)調(diào)系統(tǒng)的能力，無人能及。這也成了一個重大的收入驅(qū)動力：本季度，2025年Q2，英偉達的網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)收入達到73億美元，已經(jīng)超過了其2019年收購 Mellanox 時支付的價錢，而Mellanox 正是其網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品的基礎(chǔ)。

這筆收購，堪稱史上最成功的收購之一。

“最后再說一點：我們之所以能進入所有云平臺是有原因的，我們是最節(jié)能的，我們的每瓦性能performance per watt，是任何計算平臺中最好的。而在電力受限的數(shù)據(jù)中心，每瓦性能，直接驅(qū)動營收。各位也聽我說過，在很多情況下，你買得越多，增長越快the more you buy, the more you grow。再加上我們的每美元性能performance per dollar，也就是性價比實在驚人，因此我們的利潤率也極高。所以，采用英偉達 架構(gòu)所帶來的增長機會和毛利空間絕對是最優(yōu)的。所以每家云服務(wù)商、每家初創(chuàng)公司、每家計算機公司都選擇英偉達 ，我們真正提供的是 AI 工廠的一體化全棧解決方案?！?/p>

上述最后一點，也即第三點，我認為或許是英偉達在西方世界（注意是在西方）長期護城河中最關(guān)鍵的組成部分。

如果，AI公司最終受到功耗限制，那么他們就必須最大化每瓦性能，只要英偉達還在這一指標上保持領(lǐng)先，他們高昂的價格，就物有所值。（關(guān)于AI大模型的性能雖然越來越強，但消耗的tokens卻越來越多，可見這篇： AI 公司們?nèi)缃裣萑肓艘环N囚徒困境：他們都必須提高模型性能，以領(lǐng)先競爭對手，但他們提高性能的方式，實際上摧毀了自身的盈利能力，與此同時，英偉達則扮演著那個收稅人的角色：AI 公司虧得越多，英偉達賺得就越多。）

然而，在中國，功耗很可能不會是限制因素，因此，英偉達的護城河將更多地依賴CUDA，而這一切的前提，是中國公司的大模型，的確使用英偉達的芯片來進行訓(xùn)練和推理。

讓中國公司使用英偉達的芯片，其實確保了美國對主流 AI 軟件棧的主導(dǎo)地位，但是反過來，如果中國公司不用英偉達芯片，其實不僅削弱了美國的控制力，而且對英偉達而言，將長期威脅其在世界各地的銷售。

原因事關(guān)整體競爭格局，一旦由中國推出了開源CUDA 的替代方案，且形成規(guī)模，不僅中國市場，全球市場上的英偉達芯片，都將面臨競爭。

黃仁勛其實以一直依賴都在擔(dān)憂，中國肯定是未來 AI 芯片最重要的市場之一，然而，即便不受到限制，可以自由銷售，英偉達在該市場也沒有可持續(xù)存在的差異化優(yōu)勢。

關(guān)于不久前，英偉達投資英特爾50億的案子，Ben Thomson認為這筆交易的最大輸家，并非臺積電，而是AMD：“一直以來，AMD區(qū)別于Intel之處，在于它不僅在x86 CPU領(lǐng)域展開競爭，還在GPU領(lǐng)域有所布局，這得益于其2006年收購了當時英偉達最大的競爭對手：ATI。但不幸的是，AMD的軟件實力向來不足，它既沒有建立起像英偉達那樣的AI軟件棧，也不具備英偉達的網(wǎng)絡(luò)能力。這意味著，同時擁有CPU和GPU業(yè)務(wù)，并未給AMD帶來原本可能擁有的優(yōu)勢。如今，對于那些想要英偉達GPU又需要x86 CPU的公司來說，Intel將成為顯而易見的首選，而且這些Intel CPU還將擁有AMD所沒有的另一項專有技術(shù)：比如Thunderbolt。不過，需要指出的是，這種損失對AMD而言，更多只是錯失良機。AMD在只看重性能和總體擁有成本（Total Cost of Ownership）的領(lǐng)域，依然表現(xiàn)強勁，而且這一勢頭應(yīng)會持續(xù)下去。實際上，你也可以說這筆交易在相當程度上延長了x86架構(gòu)的生命力，而這歸根結(jié)底對AMD也是有利的?！?/p>

附：Sam Altman最新Blog《豐裕的智能Abundant Intelligence》

AI 服務(wù)的使用增長，令人驚嘆，但我們預(yù)期未來會更加令人驚嘆。

隨著 AI 變得更聰明，獲取 AI 將成為經(jīng)濟體發(fā)簪的基本驅(qū)動力，甚至最終會成為一項基本人權(quán)，幾乎所有人都會希望有更多的 AI 為自己工作。

為了能夠提供世界所需，既提供運行這些模型的推理算力，也提供讓它們持續(xù)變得更好的訓(xùn)練算力，我們正在發(fā)力鋪設(shè)基建，以便顯著擴大我們建設(shè) AI 的雄心。

如果，AI 按照我們認為的軌跡進步，那么許多驚人的事情將成為可能。

也許，在 10 吉瓦的算力下，AI 能夠找到治愈癌癥的方法；也許，在 10 吉瓦的算力下，AI 能夠為地球上的每一位學(xué)生提供個性化輔導(dǎo)。

如果，受到算力限制，我們就不得不在兩者之間取舍......沒有人愿意做這種選擇，所以讓我們盡快開始吧。

我們的愿景很簡單，我們想打造一座工廠，每周都能產(chǎn)出 1 吉瓦的 AI 基礎(chǔ)設(shè)施。

要把這件事執(zhí)行出來，極其困難。達到這一里程碑，需要我們用上數(shù)年時間，并且要求在整個技術(shù)棧的每一層——從芯片、供電、建筑、機器人——都進行創(chuàng)新。

但我們一直在為此努力，并且相信這是可行的。在我們看來，這將是有史以來最酷、也最重要的基礎(chǔ)設(shè)施項目。

我們對在美國大規(guī)模建設(shè)這些設(shè)施，格外興奮。眼下，其他國家在建設(shè)芯片晶圓廠以及新的能源產(chǎn)能方面的速度，遠快于我們，而我們希望扭轉(zhuǎn)這一趨勢。

在接下來的幾個月里，我們將談一談部分規(guī)劃，以及我們正在與之合作、把這一愿景變?yōu)楝F(xiàn)實的伙伴。今年晚些時候，我們會介紹我們的融資方式，鑒于如何提升算力是提升收入的關(guān)鍵所在how increasing compute isthe literal key to increasing revenue，我們有一些有趣的新想法。

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