英伟达是谁？
在2025年的今天，这个问题看似简单，实则蕴含着深刻的变革意义。当英伟达市值突破3万亿美元，成为科技行业的领头羊时，重新审视其本质至关重要。
大众或许还停留在GTX显卡的印象，媒体称其为“核弹厂”，资本则将其视为AI芯片巨头。然而，这些认知都未能充分揭示英伟达的真正价值。
正是这些误解，以及对英伟达的盲目追捧和巨额投资，促成了其在AI时代的崛起和市值飙升。
在狂热的市场氛围中，重新审视英伟达的定位是否还有意义？答案是肯定的。
对于创始人黄仁勋而言，这个问题关乎英伟达在未来世界中的角色，甚至关乎未来世界的发展方向。因此，必须明确英伟达的定位。
然而，GTC2025大会上众多产品和讨论，并未清晰地呈现出英伟达的答案，反而使其更加模糊。
因此，黄仁勋在分析师和媒体会议上，发布了英伟达的“AI宣言”。
英伟达并非简单的芯片公司、解决方案公司或AI公司，而是催生并见证了“AI”这一全新工业的诞生。就像蒸汽机开启工业时代，电流点亮电力时代一样，AI将成为所有工业底层的“元工业”，开启AI时代。
而英伟达，正是这一AI工业最重要的基建平台。
简而言之，英伟达希望成为AI本身的代名词。
至少，这是黄仁勋希望让大家相信的。
超越参数：无限算力的基石
即使在英伟达成为AI行业领导者的今天，人们依然习惯性地关注其发布的硬件产品，沉迷于AI芯片和服务器的技术细节和参数提升。
“核弹”这一称号，从GTX显卡时代延续至今。人们期待着黄仁勋再次喊出“买得多，省得多”的口号。但这真的是对英伟达最大的恭维吗？
事实上，这种关注点显得有些片面。
当人们还在关注Blackwell Ultra单个芯片的算力提升时，黄仁勋强调，单个芯片的表现远不如成百上千个芯片组成的AI芯片群的实时数据互联和同步水平。
这解释了NVLink连接芯片之间的数字越来越大的原因。为了充分发挥芯片集群的效用，英伟达研发了系统Dynamo，作为“推理服务库的VMware”，加速芯片组的推理速度。
为了加速芯片间巨量数据的传输，英伟达与台积电合作，采用光子技术连接芯片，预计每个端口的速度将达到1.6Tb/s，是顶级铜缆速度的两倍。
英伟达的挑战不再是单个芯片上晶体管数量的提升，而是物理限制，例如能源利用。“可使用的电能是有上限的”，因此，英伟达认为AI算力的评价标准应该是瓦特，而非秒。再强大的芯片和AI数据工厂，都需要电力驱动。
台达电子的高管表示，为了满足AI数据中心硬件的需求，台达需要与英伟达团队一起重新设计从电网到数据中心、再到每台机柜的每一块芯片的电路和散热装置。“我们讨论的是兆瓦级别的电压，绝非玩笑。”
“我们不是芯片公司，而是一家AI基础设施公司。”黄仁勋再次强调英伟达的定位。“哪家手机公司会发布未来三年的产品？不存在的。”英伟达面临的挑战不再是行业或竞争对手，而是能量使用效率本身。
当一家公司被称为“基础设施”时，意味着其背后是一个庞大的工业，例如石化、交通、农业。“取决于世界决定生产水泥还是AI”，黄仁勋如此定义AI工业。
在这个行业中，英伟达希望未来每一个AI数据中心流入和流出的Token上都有一个标签——Produced by XXX，Accelerated by Nvidia。
毕竟，人们对Token的需求将呈几何级数增长。
音爆与残影：未来的轮廓
在GTC2025的展台上，最受欢迎的不是数据中心服务商，而是英伟达官方的具身智能展台。1x Technology和Agility Robotics的工厂和家用机器人吸引了所有人的目光。
还有与黄仁勋一同亮相的小机器人Blue及其兄弟们，成为展台上的绝对主力。迪士尼研究实验室的“瓦力”引发了人们的合影热潮，让负责解释物理AI的英伟达工作人员苦笑不已——相比于理解英伟达如何利用Omniverse、Cosmos、物理引擎Newton等工具助力机器人开发者，小机器人的吸引力更直观。
物理AI无疑是未来趋势。仅智能驾驶行业，在AI基建、模拟、训练和终端芯片（如Orin和Thor）方面，就为英伟达带来了超过50亿美元的收入。随着智能驾驶大战和机器人技术的蓬勃发展，“未来可期”。
在具身智能到来之前，Agentic AI正逐渐取代兴起两年的“传统大语言模型”，成为英伟达未来发展的下一个重点。
一方面，以DeepSeek为代表的推理模型表现令人惊艳；另一方面，同样的问询，Agentic AI使用的Token数量是传统大语言模型的20倍。
超过两百万人等待试用Manus AI工具的邀请码——Token需求的暴增需要更高的算力，或更强大的AI芯片和数据中心。
在电影《公民凯恩》中，主角临终时喃喃自语“玫瑰花蕾”（Rosebud），镜头最终定格在滑雪板上的玫瑰花蕾图案上。
黄仁勋也有自己的“玫瑰花蕾”。
在开场演讲中，黄仁勋称其中一页PPT是他的最爱。该PPT展示了全球科研团队利用英伟达的硬件和系统，在天文、气候、生物、医药等基础科学领域进行的项目和成果。
让英伟达在AI时代飞升的系统护城河CUDA，其最早的开发者群体正是高校科研人员。没有他们，AI和英伟达的爆发可能会延后数年。
“英伟达打造芯片，但我们是一家算法公司。”黄仁勋表示。对算法的储备和精通，使英伟达和CUDA能够帮助其他团队形成自己的算法，探索基础学科和领域。
Agentic AI、Physical AI、无人驾驶、使用CUDA的科学实验，都为英伟达描绘了美好的前景，它们是未来Token巨大需求的驱动源，但并非根本。它们像是超音速飞机突破音障时留下的圆圈，或光速飞行留下的残影。
真正驱动英伟达高速飞行的是黄仁勋及其团队对AI的愿景和野心，他们坚信AI将成为人类最重要的产业。
然而，那些只关注参数和市值的人们，还未准备好理解英伟达描绘的未来。
