上周，英伟达创始人黄仁勋的心情显然不错。这得益于其股价创下了近一年来的单日最高涨幅——7.9%，公司市值也重新站上4.5万亿美元的高位。
这波强劲势头的背后，离不开其核心客户近期的集体表态：Meta、亚马逊、谷歌和微软等科技巨头纷纷表示，计划在2026年大幅提升数据中心和专用芯片的资本支出。据估算，这笔投入合计将高达6600亿美元，远高于2025年的4100亿美元和2024年的2450亿美元。毫无疑问，这其中相当一部分资金将流向英伟达的芯片。
《金融时报》对此进行了报道，并再次引发了业界对于人工智能泡沫的担忧。
随即，黄仁勋在上周五受邀参加了CNBC的《Halftime Report》节目，就这一轮史无前例的AI基础设施建设浪潮，分享了他的见解。
巨额投入是否合理？黄仁勋：非常合理且可持续
面对主持人关于6600亿美元巨额支出的提问，黄仁勋的回应斩钉截铁：这是合理的、恰当的，也是可持续的。
“原因在于，这些公司的现金流即将开始显著上升，”他解释道，“很多人用支出来对比现金流，但其中一个数字的理解是错误的——错的是对现金流的理解。”
黄仁勋将当前阶段称为“人类历史上最大的一次基础设施建设”，其驱动力来自于“高得离谱的”算力需求。而AI公司和超大规模云厂商，正利用这些算力创造前所未有的收入。他透露，早在去年，业界就已经观察到AI成功跨越了“token赚钱”的拐点。
AI如何创造价值？巨头们的实践给出答案
黄仁勋列举了多家核心客户如何将AI融入其核心业务，以证明投入的产出是清晰可见的。
他特别称赞了Meta，认为“没有哪家公司比Meta更擅长用AI”。“Meta正在利用AI，把原本运行在CPU上的推荐系统，转变为基于生成式AI和智能体（agent）的系统。从社交内容、广告推荐，到帮助广告主生成内容，整个体系都被彻底改变了，而财报已经证明了这一点。”
对于其他巨头，黄仁勋也点明了其变革路径：
- 亚马逊：其云服务（AWS）对英伟达芯片和AI的使用，将彻底改变这家零售巨头的商品推荐方式。
- 微软：将利用基于英伟达芯片的AI，来改进其利润丰厚且稳固的企业级软件业务。
谈及风头正劲的AI独角兽，黄仁勋同样不吝赞美：“Anthropic在赚钱，OpenAI也在赚钱。如果他们拥有两倍的算力，收入可能会增长到四倍。”
与互联网泡沫的根本区别：没有“暗GPU”
为了打消外界对“AI泡沫”的疑虑，黄仁勋指出了本轮AI浪潮与互联网泡沫时代的一个关键差异。
“这一次和互联网时代有一个根本差异：当年有大量‘暗光纤’（指铺设后未被使用的光纤），现在没有‘暗GPU’。”他透露，“100%的GPU都被租用了。甚至我们六年前卖出的GPU（如A100芯片），价格还在上涨。这不是古董，简直像陈年好酒。”
他强调，需求如此之高的原因很清晰：第一，AI已经越过了真正有用的拐点；第二，AI能力极强，采用速度极快；第三，因为AI在进行“思考”，其对GPU算力的需求本身就极其巨大。
计算范式已发生根本性变革
黄仁勋认为，所有巨量投入的底层逻辑，在于计算范式已经发生了根本性的变化。
过去的软件是预编译的。Excel、PowerPoint，都是提前编好，再交付给用户。
而现在的软件是每一次运行都具备上下文感知能力。它会考虑你是谁、你问了什么、世界正在发生什么，以及你给了它哪些信息。每一次上下文都不同，每一次响应也都不同。
他进一步阐释：“从现在开始，每一个像素、每一段声音、每一个视频，都是实时生成的。这就是为什么我们需要如此大规模的计算能力的原因。这些token，本质上就是我们所说的‘智能’。而这是人类第一次，把如此高价值的‘智能’转化成数字进行生产。”
建设周期还有多久？
当被问及如此大规模的基础设施建设将持续多久时，黄仁勋给出了一个时间框架。
“这不像修路。道路铺好之后，可以长期使用。计算机基础设施不是这样运作的。”他说，“你会先建设，然后在五到七年后开始替换。我们可能需要七到八年，才能建设到一个需要长期维持的水平。之后就是持续更新和小幅增长。我们前面还有好几年的建设周期。”
投资人视角：就像2008年押注云计算一样
节目中，硅谷知名投资人Brad Gerstner将当前的AI基建投入，与2008年亚马逊押注AWS云计算相类比。
“这就像挖一座金矿。你得先花很多钱把矿挖出来，才能拿到黄金。”Gerstner说，“而现在，这些公司正在挖软件历史上最大的一座金矿。前期一定要投入成本。”
黄仁勋对此表示赞同，并补充道：“但事后看，幸好贝索斯当年那么做了。今天AWS是一个1400亿美元的业务，每年产生300亿美元利润，而当年他为此承受了大量质疑。”
结语
从黄仁勋的回应可以看出，英伟达及其客户们正坚定地走在一条被他们视为“必然”的赛道上。巨额资本开支的背后，是他们对AI已跨越盈利拐点、计算范式发生根本性变革的笃定判断。这场关于AI基础设施的豪赌，结局是否会如他们所愿？时间将会给出答案。关于AI算力与商业模式的更多深度讨论，欢迎在云栈社区与我们交流。
发表于 10 小时前
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