黃仁勛在 GTC 上說的那個數(shù)字，其實只是入門價。

作者｜靖宇

當一個人被冠以「推理之王」、世界首富、AI 行業(yè)（甚至是全球）最有影響力的人，他會怎么說話，怎么給別人建議？

「別被炒魷魚、別弄得太無聊、別死了?！?/p>

在 GTC2026 年第二天的媒體會上，英偉達創(chuàng)始人黃仁勛給出了自己的「黃氏三不」原則——即便在 GTC 這樣高強度的工作之中，黃仁勛依然能用玩笑的口吻給出自己認真的思考。

，在 17 日的記者會上，黃仁勛再次詳細解釋，這個數(shù)字不是英偉達公司的營收，而僅僅是 Vera Rubin 和 Blackwell 方案的預期銷售額。

英偉達站在了 Agentic AI 時代的起點，黃仁勛看到了未來，現(xiàn)在他要讓人們再次相信他看到的、讓人難以置信的畫面。

01

「一萬億」，被低估的起點

就在昨天的 GTC Keynote 上，黃仁勛發(fā)布了 Vera Rubin 完整平臺——Vera CPU 加 Rubin GPU 構(gòu)成的新一代計算架構(gòu)，配套 NVLink 72 機架級互聯(lián)，在推理吞吐量上比上一代 Blackwell 提升 35 倍，成本壓到三十五分之一。這是 NVIDIA 目前最強的推理系統(tǒng)，也是他口中「明天的推理王者」。

但在當天下午的媒體問答上，黃仁勛想聊的，是一件更大的事：那個被媒體反復引用的「1 萬億美元預測」，他說算少了。

去年 GTC，他預測到 2027 年 AI 基礎設施市場規(guī)模將從 5000 億美元增長到 1 萬億美元。這個數(shù)字立刻成了整個科技圈的討論焦點。這次站在臺上，黃仁勛親自拆解了那 1 萬億究竟算了什么：只有 Blackwell 和 Vera Rubin，只到 2027 年。他刻意保持和去年同樣的口徑做對比，以便讓外界看清增速。

但被排除在外的部分，才是真正的「冰山水下」。

1 萬億美元只是起點｜圖片來源：極客公園

單獨銷售的 CPU 業(yè)務——Vera 和 Grace 架構(gòu)——將會是「數(shù)十億美元」量級的獨立業(yè)務，跟 GPU 收入分開算。然后是 Groq，他給出了一個極為具體的數(shù)字：給一個 1 吉瓦的數(shù)據(jù)中心部署 Groq，可以額外提升 25% 的經(jīng)濟效益，對應的就是再加 2500 億美元進來。還有 STX、QDF 這些 AI 存儲系統(tǒng)，還有 BlueField，還有 Vera Rubin Ultra，還有下一代架構(gòu) Feynman，還有 Feynman Next。

這一串東西，一個都沒進那 1 萬億。

黃仁勛說，從他站著的地方往前算，還有 21 個月。言下之意是，這只是已知的、最保守的可見范圍。

這讓人想起一個對比：三年前，誰能預測 NVIDIA 會從一家游戲顯卡公司變成全球最重要的基礎設施供應商？而現(xiàn)在，連「最保守估計」都已經(jīng)是 1 萬億美元起步。

02

AI 的第三拐點

同一場 Keynote 上，NVIDIA 還正式發(fā)布了 NemoClaw——這是 NVIDIA 面向企業(yè)的 AI Agent 平臺，疊加了企業(yè)級安全、合規(guī)治理和高性能運行時，被視為 NVIDIA 在「后推理時代」的新布局。理解 NemoClaw 是什么，得先聽黃仁勛怎么講它的母體：OpenClaw。

黃仁勛把 AI 這幾年的演進，歸納成三個拐點。

第一個是 ChatGPT，它把生成式 AI 帶給了普通人。第二個是 o1，它把推理系統(tǒng)帶給了世界，讓 AI 從「生成」進化到「思考」。而第三個拐點，黃仁勛認為是 OpenClaw。

他用的詞是「推理之后的 AI 時代的拐點」。

OpenClaw 是開源的、工程化完善的 Agentic System——一套讓任何人、任何企業(yè)都能擁有自己的 Agent 戰(zhàn)略的基礎設施。在這之前，Claude Code 這類 AI 編程和 Agent 工具，主要活在大企業(yè)內(nèi)部和頂級科技公司里，大多數(shù)人雖然聽說過「AI Agent」這個詞，但從來沒真正用上過。OpenClaw 出來之后，幾周內(nèi)就成了有史以來增長最快的開源項目——Linux 花了 30 年積累的聲望，OpenClaw 在幾周內(nèi)就達到了類似的關(guān)注度。

而 NemoClaw，就是「OpenClaw + NVIDIA 技術(shù)?！沟钠髽I(yè)版本：在 OpenClaw 基礎上，疊加企業(yè)級安全、合規(guī)治理、隱私保護，以及 NVIDIA 的高性能運行時和參考設計。一行代碼安裝，任何公司都能跑起來一個高性能的開放模型。

他在臺上描述了一個讓人印象深刻的場景：

你打開 OpenClaw，告訴它：「幫我重新設計廚房，預算上限是 X，自己去學需要的工具，訂閱必要的服務，找家具，然后把渲染圖給我看。」

然后它真的就去做了。

它會自己摸索，學會它不會的工具，生成第一稿渲染圖，然后跟你給它的參考風格對比，找出差距，再迭代。完成之后，它會把整個過程總結(jié)成一份「技能文檔」。下次你跟它說「幫我設計客廳」，它已經(jīng)是這個領域的專家了。

這不是演示里的假 demo，這是 Agentic System 的底層邏輯：自主學習、自我積累、能力可遷移。

黃仁勛說，OpenClaw 讓「擁有自己的 AI Agent 戰(zhàn)略」這件事，從科技公司的專屬特權(quán)，變成了所有人觸手可及的選項。這個門檻的消失，才是真正的拐點意義。

黃仁勛：嫉妒活在未來的人｜圖片來源：極客公園

03

「三個不要」，和一份嫉妒未來的宣言

記者問黃仁勛，NVIDIA 最大的風險是什么？

他沒有給出華爾街分析師會寫的那種答案。他說了三個不要：不要被客戶炒魷魷魚，不要讓公司陷入無聊，不要倒閉。

這三條聽起來像廢話，但他是認真的。

被客戶炒魷魚是真實風險——競爭對手在追，AMD 在追，自研芯片的大客戶們在追。讓公司陷入無聊則是更隱性的危險：一旦組織開始享受慣性、開始管理成功而不是創(chuàng)造成功，那比競爭對手更危險。而倒閉——在這個速度下，一次重大判斷失誤就可以是致命的。

他說這三條每年都是高風險，去年是，今年是，永遠是。

然后他聊到了未來十年。

NVIDIA 現(xiàn)在有 7.5 萬名員工。他的設想是，這 7.5 萬人，配上 750 萬個 AI Agent，全天候不間斷工作。人類員工不需要跟 Agent 同步作息，但 Agent 不會停歇。

這不是比喻，這是他在認真描述組織形態(tài)的變化。

機器人、自動駕駛、藥物發(fā)現(xiàn)，正在從「科幻」變成「工程問題」。黃仁勛說，十年前沒有人敢相信這些是可以被解決的，但現(xiàn)在，完全可信。

他說他嫉妒 40 年后還活著的人。因為那時候擺在人類面前的問題，是我們今天連想象都想象不到的。

這句話有點意思。通常站在時代浪尖的人，會享受當下的位置。但黃仁勛選擇了嫉妒未來——不是擔憂，而是嫉妒。

說白了，他自己也不知道終點在哪里。但他有把握的是，方向沒有錯，加速還在繼續(xù)。

1 萬億，只是個開始。

*頭圖來源：極客公園

本文為極客公園原創(chuàng)文章，轉(zhuǎn)載請聯(lián)系極客君微信 geekparkGO

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