摘要：“AI 的计算需求，其规模定律具有更强的韧性，事实上是超加速的。由于自主智能（Agentic AI）和推理能力的缘故，我们目前所需的计算量，比去年这个时候预期的至少多100倍。”他反复强调，AI正在经历一个转折点，“变得更有用了，更聪明了，可以推理”，同时AI
每次发完言股价就跌
作者／ IT时报记者 贾天荣
编辑／ 郝俊慧 孙妍
“去年，几乎全世界都错了。”当地时间3月18日，GTC 2025 年度开发者大会上，英伟达CEO黄仁勋开场不久便直言不讳。
“AI 的计算需求，其规模定律具有更强的韧性，事实上是超加速的。由于自主智能（Agentic AI）和推理能力的缘故，我们目前所需的计算量，比去年这个时候预期的至少多100倍。”他反复强调，AI正在经历一个转折点，“变得更有用了，更聪明了，可以推理”，同时AI模型的“训练”和“推理”所需的计算量已大幅增加。
低成本、高效能的国产AI模型DeepSeek（简称DS）震撼世界后，投资者对英伟达高价AI芯片产生了怀疑。过去两年，英伟达股价上涨逾350%。但自今年年初DeepSeek上线以来，其市值已缩水约16%。黄仁勋发表讲话后，该股收盘下跌4.10美元，跌幅达3.4%，至115.43 美元，第二天又稍有回弹至117.52美元。将近2个月时间里，英伟达股价起起伏伏，又回到了1月27日暴跌后的原点。
《IT时报》记者注意到，虽然黄仁勋的表态并未消除投资者的顾虑，但中国头部大厂们正在加速布局AI，以应对激增的算力需求。
“AI扩展定律加速”
黄仁勋强调，AI正从生成式时代迈向代理式AI和物理AI时代，计算需求将迎来飞速增长。他解释，具备推理能力的AI会对问题进行逐步拆解，并以各种不同方式得出最佳答案，而不是一次性随意给出一个结果，模型变得更加复杂，生成的 token 数量显著增加了 10 倍。为了保证模型的响应速度、使其具备交互性，避免用户在等待思考的过程中失去耐心，计算速度也得提高10倍，“因此，最终所需的计算量轻松达到原来的 100 倍”。
在黄仁勋看来，随着人工智能的扩展，推理将成为未来十年最重要的工作负载之一。大会上，英伟达正式发布Blackwell Ultra芯片，包括GB300 NVL72机架级解决方案和NVIDIA HGX B300 NVL16系统。基于现有Blackwell架构，Blackwell Ultra预计将比前代产品提升1.5倍AI性能。Blackwell架构已全面投产，新品Blackwell Ultra NVL72预计于今年下半年出货，其NVLink72+Dynamo推理性能相较Hopper提升40倍。此外，英伟达透露，下一代Rubin架构芯片将于2026年下半年推出。
英伟达还发布了AI计算机DGX Spark和DGX Station，均搭载Blackwell芯片，以进一步推动AI计算能力的升级。
在机器人领域，英伟达推出全球首款开源人形机器人功能模型GR00T N1，并携手谷歌DeepMind与迪士尼，共同开发机器人模拟用开源物理引擎Newton。黄仁勋对机器人市场充满信心，称其“很可能成为全球最大的产业。”
同时，英伟达宣布与通用汽车合作开发自动驾驶汽车，并携手T-Mobile等公司，共同推进6G时代的AI网络技术。
AI推理带火H20
此前接受CNBC Mad Money节目的采访期间，黄仁勋称赞DeepSeek-R1“非常棒”，因为它是第一个开源推理模型，会逐步思考问题，在思考时自问，并提出几种不同的答案选项。他预计到本世纪末，全球计算资本支出每年将达到1万亿美元，其中绝大部分将用于AI，英伟达在其中的占比将相当大。
对于投资者担忧市场需求减少的问题，黄仁勋还发布了一组数据来安慰投资者。他表示，Blackwell芯片推出一年来，AI行业取得了巨大进展，AI功能越来越强大了。2024年全球排名前四的云服务提供商（亚马逊、谷歌、微软和甲骨文）共采购130万片Hopper架构芯片。2025年，它们又购买了360万Blackwell芯片。预计到2028年数据中心建设支出将达1万亿美元。
图源：东方IC
在国内，“腾讯向英伟达采购数十亿元H20芯片，目标实现AI应用规模化”也成为近期业内热议话题。
去年年初，《IT时报》曾报道，由于H20性能大幅缩水，包括腾讯在内的许多企业对这款特供版芯片并不看好。然而，曾经“无人问津”的H20，如今却出现“供不应求”的局面，这一转变似乎也印证了黄仁勋所言“AI行业转折点”正在到来。
山海引擎COO彭璐对此分析，H20的热销与AI推理市场的爆发密切相关。“基础模型的训练就像制造发动机，但用户要的产品是一辆完整的汽车，H20的作用你可以理解为是用来驾驶汽车的。”彭璐指出，企业需要大量算力来训练基础模型，就像造发动机需要强大的机械臂；而当模型进入推理阶段，所需的计算资源类型则完全不同，更强调显存的承载能力。H20的优势就在于其更大的显存，使其在推理环节表现优异。
从硬件参数来看，H20相比H100、A100、A800等产品，在显存方面有明显提升。H100和A100的显存上限为80GB，而H20的最低配置已达到96GB，最新版本更是高达141GB，与H200持平。在AI推理任务中，单机显存越大，推理性能就越强，因此H20的141GB版本备受市场追捧。
目前，许多企业正考虑用H20替代H100、H200等产品，以降低部署成本。例如，部署671B满血版DeepSeek，一台H200即可满足需求，而若使用H100则需两台，如果是显存为40G版本的H100则需要6~8台，带来显著的成本和能耗压力。
H20最新版本在性能提升的同时，成本相较于前代产品更具性价比。据了解，H20 141GB版本的样机自今年3月起陆续推出，并于3月中旬开始大规模供应。目前H20的市场价格相较96GB版本有所提升，整机价格约为125万元，尽管价格仍然较高，但显存升级带来的推理优势，使其仍具有较强的竞争力。
大厂提速AI
“DeepSeek确实降低了企业使用AI模型的门槛。”彭璐向记者透露，2023年下半年至2024年全年，科大讯飞、百度、智谱等厂商对企业的AI私有化部署报价约为2000万元。而随着DeepSeek的出现，企业的年均使用成本有望降至500万元左右，显著降低了资金门槛，“但从目前来看，企业应用AI的成本依然不低”。
当前AI市场的竞争正逐步向头部企业集中。一方面，AI市场的资本投入正在收紧。一度火热的“六小龙”融资遇冷，另一方面，大厂们却正摩拳擦掌，等待在AI时代再创巅峰。
3月19日，腾讯发布2024年Q4及全年财报。记者注意到，2024年，腾讯资本开支767.60亿元，同比增长221%，创公司历史新高。其中第四季度的AI项目发展所涉及的资本开支付款就达390亿元。与此同时，腾讯的AI战略更趋明朗，“自研+开源”多模型策略正在重塑业务格局。今年2月至3月，元宝日活跃用户激增超20倍，成为中国DAU排名第三的AI原生移动应用。
一个月前，阿里巴巴集团CEO吴泳铭也宣布，未来三年阿里巴巴将投入超过3800亿元，用于建设云和AI硬件基础设施，总额超过去十年总和，创下中国民营企业在云和AI硬件基础设施建设领域有史以来最大规模投资纪录。
一位业内人士透露，阿里近期在内蒙古乌兰察布最新建设的数据中心，设计总功率超过1吉瓦（1000兆瓦），预计三年内全部投入使用。大厂在AI基础设施上的布局已进入长期规划阶段，竞争格局也愈发集中。
对于英伟达而言，中国互联网大厂继续大举投资AI基建，无疑是个好消息。2月底公布的财报显示，2025财年英伟达中国区营收171.08亿美元，为史上最高，不过英伟达同时表示，在中国的数据中心收入“远低于预期”，产品出货量将“大致保持在当前比例”。
数据显示，英伟达2025财年中国营收占比为13.1%，低于上一财年19%的占比，而在更早的几年间，这个数字是2字开头。
彭璐指出，虽然短期内英伟达仍将受益于市场需求，国产芯片的技术差距正在缩小，“AI训练需求减少之后，对高密度算力的要求也会下降，这有助于国产芯片加快追赶步伐”。
只是，当前国产芯片的主要制约因素仍是制程工艺。中国大规模量产的芯片制程仍以7纳米为主，5纳米刚刚取得突破，而英伟达已进入3纳米时代。这使得国产芯片在单位硅片的计算密度上仍存在较大差距，短期内难以撼动英伟达的市场地位。
排版／ 季嘉颖
图片／ NVIDIA 东方IC
来源／《IT时报》公众号vittimes
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来源：IT时报
