图片来源：英伟达
界面新闻记者 | 徐美慧
界面新闻编辑 | 文姝琪
2026 GTC大会开幕第二天，英伟达创始人兼CEO黄仁勋与全球媒体展开了近2个小时的深度交流采访。
当地时间3月16日，黄仁勋在GTC的主旨演讲中，全面展示了英伟达从芯片供应商向全栈AI基础设施平台的转型。期间，他系统阐述了以生成和推理为核心的Token经济学，并将Token定义为现代AI的基本单位，明确了AI工厂在未来商业中的地位，集中发布了基于Vera Rubin的七款核心芯片矩阵。
针对算力需求的爆炸式增长，他预测，到2027年，Blackwell与Rubin的AI芯片需求将达到至少1万亿美元。
而在随后的媒体交流环节中，黄仁勋进一步透露，这1万亿美元仅仅是基于核心架构的保守统计，算上其他独立业务线，公司未来的实际业务体量将远超这一数字。
技术狂飙的另一面，各行各业对AI替代人类的焦虑与日俱增。在这场媒体交流会上，黄仁勋用自己的亲身经历回应了这一担忧。他坦言自己当下的工作“太难了”，并分享了极简的个人生存哲学：“别被开除，别无聊，别死，并在三者之间尽量保持平衡。”
对应到经营英伟达，则是“不要被客户开除，不要无聊到公司停止创造价值，不要倒闭，然后待在这三者的中间地带。”
对于AI带来的冲击，他的真实感受截然相反：“AI让我更忙了，甚至比六个月前还要忙。”
黄仁勋表示，随着AI工具的普及，项目推进的数量呈指数级增长，工作成果的反馈周期也被极大压缩。“很多人说AI来了，我们会失去工作。恰恰相反，事实是PC让我们更忙了，互联网让我们更忙了，移动设备让我们更忙了……”
他指出，正如历次产业革命一样，AI不仅没有夺走人类的工作，反而让整个社会的运转变得更加紧凑与高效。
在这场媒体交流会中，针对当前市场质疑与复杂的宏观商业环境，围绕外界高度关注的1万亿美元储备订单、重金收购Groq背后逻辑、中国台湾地区供应链产能转移的现实阻力，以及面对关税政策波动的中国市场应对策略等焦点议题，黄仁勋逐一给出了正面的解答。
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以下为黄仁勋媒体交流会相关内容节选，界面新闻编辑整理：
媒体：关于1万亿美元的订单规模预计，能否做更多的解释和介绍？
黄仁勋：之所以给出1万亿美元的预期，是因为这是我们目前到2027年能够清晰看到且充满信心的采购订单规模，并且这仅仅是针对Blackwell和下一代Rubin架构的统计。
在估算这一规模时，我们并没有将独立销售的CPU、Groq、存储、BlueField DPU等相关业务计算在内，只包括Blackwell和Vera Rubin。目前距离2027年还有21个月，仅核心架构的可见订单规模就已经达到1万亿美元，这意味着公司实际的整体业务规模很可能会远超这一数字。
媒体：英伟达近期斥资200亿美元收购了Groq，由于其LPU技术有助于解决GPU在实时推理规模化上的扩展瓶颈，有观点认为这表明英伟达在察觉AI从训练向推理转移的趋势上反应迟缓，你对此有何回应？
黄仁勋：无论外界如何评价，我们很早便决定将大量核心资源投入到AI推理上。在2024年底到2025年初，英伟达相继推出了NVL72系统、NVLink 4网络以及TensorRT-LLM，这些技术共同构成了我们完整的推理战略。
团队很早就意识到，推理在NVLink的扩展架构上能够实现完美契合。目前的测试结果也印证了这一点，性能提升了35倍，成本降低，每瓦性能提升了50倍。目前，英伟达拥有行业内成本最低、吞吐量最高的Token生成方案。
随着市场的不断演进，每一个Token的生成成本和要求是不同的，这与英伟达成立之初面对多样化客户需求的情况类似。
然而，市场中出现了一个全新的细分需求，要求模型必须同时满足规模庞大、上下文极长且延迟极短。Groq此前的技术只能兑现其中一项要求，但将其与英伟达的技术底层结合后，我们就能同时满足这三大核心诉求。
我仍然相信，在未来AI工厂的算力布局中，大约25%的份额会属于整合后的Groq技术，其余份额依然由Blackwell架构和下一代Rubin架构主导。
媒体：你在主旨演讲中重点提及了OpenClaw等，开源这一趋势是如何改变英伟达整体战略布局的？
黄仁勋：随着OpenClaw的出现，我们意识到业界终于拥有了一个开源的agent。目前英伟达几乎可以将它作为一种行业标准，并在很大程度上为该开源项目提供技术支撑，以便全球开发者都能以此为基础开发后续应用。
我们希望在接下来的30年、60年里一直为这个开源项目做贡献，就像之前为Linux等项目做贡献一样。过去Linux操作系统花了30年才形成繁荣的生态，而如今AI开源生态的成型速度堪称非凡。
媒体：在你看来，人类与机器人之间最难解决的未解难题是什么？
黄仁勋：核心在于工程问题。当技术需求出现时，解决通常只需要不到五年的时间。我非常确信，在未来5年内，市场将会看到性能极其出色的机器人产品。我们已经深入这一领域，并正在集中解决机器人的认知计算问题，也就是利用开源大模型作为它们的认知大脑。
虽然目前仍存在诸多挑战，但负责关节运动的System 1与和负责认知的System 2都在被实时攻克。我认为在3年内，将看到真正意义上的重大突破。
图片来源：英伟达
媒体：随着AI能力的边界不断扩展，你认为目前人工智能不应该涉足的领域有哪些？
黄仁勋：AI的底线是不应该违反法律，也不应过度承诺其不具备的功能。例如，如果一辆汽车声称能在时速65英里下安全行驶，首先要确保它绝对可靠。我们需要对已知和未知的事物保持敬畏与谦逊，用科幻小说中灾难性的AI形象来恐吓大众，这种做法过于自大。
归根结底，AI的作用是协助人类完成重要工作。例如在网络安全领域，我们需要部署AI智能体系统，让企业被类似“白细胞”的防御机制所包围。面对未来速度更快、更强的网络攻击，我们需要超高响应速度的AI智能体去保护网络。
媒体：面对关税政策等宏观外部环境的波动，英伟达在中国市场的后续业务规划是怎样的？
黄仁勋：目前的进展是，我们已经获得了向中国诸多客户供货（指H200）的许可证。公司不仅收到了可观的采购订单，相关产品的重启生产工作也正在推进中。这与几周前的市场情况有所不同，我们的供应链运转正在逐步步入正轨。
我们认为，特朗普政府的意图是确保在顶尖技术上保持领导地位，同时也希望企业能在全球市场中保持竞争力并应对关税问题。基于目前的许可信息和客户需求，我们有理由相信相关政策环境会有进一步行动。
媒体：针对不同国家和地区在数据安全和自动驾驶网络上的合规要求，这对于正在加速出海的中国汽车企业会产生哪些影响？英伟达在其中发挥了什么作用？
黄仁勋：在中国市场，比亚迪、吉利、小鹏等车企都是我们的重要合作伙伴。我们与这些企业在传感器和计算平台的底层架构上实现了标准化互通。当中国车企的智能汽车出口至欧洲等海外市场时，如果当地的合规政策无法完全接受其本土的软件栈和数据方案，车企就可以直接切换使用英伟达的软件系统。
因为各国的监管规定往往只在本土适用。以比亚迪为例，如果其计划在德国连接Uber实现自动驾驶，也许它们就可以使用我们的软件系统。
媒体：如何看待英伟达在中国台湾地区供应链的风险？美国曾表示可能会让大约40%的台湾芯片产能转移到美国，这个目标现实吗？
黄仁勋：英伟达在台湾地区拥有数千名员工，我们与台积电及整个庞大供应链的合作由来已久。我非常确信，在未来极其漫长的一段时间里，英伟达将继续深度依赖当地成熟的半导体产业。我们与台积电共同研发了CPO（光电共封装）技术，并将该技术授权给了整个供应链。目前，英伟达占据了台积电CoWoS先进封装工艺的绝大部分产能，且正在全速推进扩产。
至于短期内实现极高比例的产能转移，从目前的产业现状来看是非常困难的。虽然台积电正在尽力在美国本土建立晶圆厂和配套供应链，但由于全球算力需求增长过于迅猛，整体市场营收规模急剧膨胀，业界必须充分利用全球所有正在建设的晶圆厂产能。因此，在未来几年内大幅度改变现有的产能分布格局，是一项极具挑战的工程。
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