黄仁勋：Blackwell太抢手已经让客户不满英伟达股价转涨，收涨超8%

　　来源：华尔街(jiē)见闻

　　AI热潮龙头股英伟达首席执行官黄仁勋(xūn)（Jensen Huang）周三表示，英伟达的产品(pǐn)现已(yǐ)成为(wèi)科(kē)技界最抢(qiǎng)手(shǒu)的(de)商品，客户(hù)对有限的供应争(zhēng)相竞争，尤其是AI芯片Blackwell供应(yīng)的增速有限(xiàn)，导致一些客户感到沮丧(sàng)。他还暗示，若有必要，英伟达会减少对台积电的依赖，转(zhuǎn)向其他芯片制造供应商。

　　他在旧(jiù)金山由高盛集团举办的科技(jì)会议上(shàng)对观众说：

　　黄仁勋向观(guān)众介绍说，公(gōng)司最新一代的AI芯(xīn)片Blackwell，正(zhèng)面临强劲的(de)需求。目前，英伟达将Blackwell的生产外包出去，他(tā)表示，英伟达(dá)供应商正在尽力跟上需求并取得进展。

　　不过(guò)，英伟达的大(dà)部(bù)分收入依赖于少数客户，如微软和Meta Platforms Inc．这样的数据中心运营商。当黄仁勋被问到，巨大的AI支出(chū)是否为客户带来了投(tóu)资回报时(shí)，黄仁勋表示，企业别无选择(zé)，只能接受(shòu)“加速(sù)计算”。他解释说，英伟达的技术不仅能加速传统的工作(zuò)负载(zài)——数据处理，还能处理旧技术无法应对的AI任务。

　　黄仁勋还(hái)表示，英伟达(dá)在芯片生产方(fāng)面严(yán)重依赖台积(jī)电，这是因为台积电在芯片制造领域中遥遥(yáo)领先。

　　但他(tā)也表(biǎo)示，英伟达在(zài)内部开(kāi)发了大(dà)部分技术(shù)，这使得该公司能够将(jiāng)订单转移给其他供应(yīng)商。然而，他(tā)表示，这样的改变可能会导致其芯片质量(liàng)的下降(jiàng)。

黄仁勋：Blackwell太抢手已经让客户不满英伟达股价转涨，收涨超8%　　此外，报(bào)道称(chēng)，美国政府正在考虑允许(xǔ)英伟达(dá)向沙特阿拉(lā)伯出口先进芯片，这可(kě)能(néng)有助于该国训练和(hé)运(yùn)行最强(qiáng)大的AI模型。一些为沙特数据和AI管理局工作的人士说，沙特(tè)正在努力(lì)遵守美国的安全要求，以加快获(huò)得这些芯(xīn)片的进程。

　　访谈内容传出后，英伟达股价日内由跌转涨，收盘涨超8%，报116.91美(měi)元，同时带动纳指从日内1.6%的跌幅转涨2.17%。今年，英伟达股票(piào)价格已经(jīng)翻了一倍(bèi)多，而2023年(nián)上涨了239%。

　　以下是黄仁勋访谈节录：

　　1．首(shǒu)先谈谈31年前，你创(chuàng)立(lì)公(gōng)司时(shí)的一些想法。从那时起，你将公司从一个专注于(yú)游戏的GPU公司转型为一个(gè)为(wèi)数据中心行业提(tí)供(gōng)广(guǎng)泛硬件和软件的公司。你能不能先谈谈这个历程？当你开(kāi)始时，你在想什么？它是如何演变的？你未来的关键优(yōu)先事(shì)项是什么，以及你如何看待未来的世界？

　　黄仁勋(xūn)：我(wǒ)想说，我们做对的一件事(shì)是，我们预见到，未来会有(yǒu)另一种计(jì)算形(xíng)式，它可以增强通用计算，解(jiě)决通用工具(jù)永远无(wú)法解决(jué)的问题。这种(zhǒng)处(chù)理器一开始会做一些对CPU来(lái)说极其困难的事情，那就是(shì)计算机图形处理。

　　但我(wǒ)们将逐步(bù)扩展到其他领域。我们选择的第(dì)一个领域当然是图(tú)像处理(lǐ)，这与计算机图(tú)形处理是互补的。我们将其扩(kuò)展到物理模(mó)拟，因为在我们(men)选择的视频游戏领域(yù)中，你不仅希望它美观，还希望它(tā)动态化，能够创建虚拟世界。我们一步一(yī)步地扩展，并将其引入科学计算。第一个应用之一是分子动力学模拟，另一个(gè)是地震处理，这基本上是(shì)逆物理。地震处理与CT重(zhòng)建非常相似，是(shì)另一种形式的逆物理。所以我(wǒ)们一步(bù)一步地解决问题，扩(kuò)展到相邻行业，最终解决了这些问题。

　　我们(men)一直坚守的核(hé)心理念是加速(sù)计算能够解决(jué)有(yǒu)趣的问题。我们的架构保持一致，意味着今天开(kāi)发的软件可以在你留下的大量已(yǐ)安装基础上运行，过去开发的软件可以通过新技术加速。这种关于架构兼容性的思维方式、创建(jiàn)大(dà)量(liàng)已安装基(jī)础、与(yǔ)生(shēng)态系统(tǒng)共同发展的(de)心理从1993年(nián)就开始了，我们一直延(yán)续到今天。这就是为什么英(yīng)伟达的CUDA拥有如(rú)此庞大的已安装基础的(de)原因(yīn)，因(yīn)为我(wǒ)们一直在保(bǎo)护它(tā)。保护软件开(kāi)发者的投资是我们公(gōng)司(sī)自始至终的首(shǒu)要任务(wù)。

　　保护软件开(kāi)发者的投(tóu)资是(shì)我们公司自始至终的(de)首要任(rèn)务。展望未来，我们在一路上(shàng)解决的一些问(wèn)题，当然包括学(xué)习如何成为创始人、如何(hé)成为首席执行官、如何经营业务、如何建立公司，这些都是新的技能。这有点像发明现代计算机游戏行业。人们可能不(bù)知道，但英伟达是世界上最大的视频游戏架构的安装基础。GeForce拥有大约3亿(yì)玩家，仍然在快速增长，非常活跃。所以我认为，每次我们进入一(yī)个新市场时，我(wǒ)们都需要学(xué)习新的算(suàn)法(fǎ)、市场(chǎng)动态，创建新的生态(tài)系统。

　　我们需要这样做的原因是，与通用计算机不同，通用计(jì)算机一旦构(gòu)建好处理器(qì)，所有的东西最(zuì)终都会(huì)运行。但我们是加速(sù)计算机，这(zhè)意味着你需要问(wèn)自(zì)己，你要加(jiā)速什么？不存在所谓的通用加速(sù)器。

　　2．深入谈谈一般用途(tú)和加(jiā)速计算之间的差(chà)异？

　　黄仁勋：如果你看看现在(zài)的软件，你写的软件(jiàn)中有(yǒu)大量的文件输入输出，有设置数据结构的部分，还有一些魔法(fǎ)般的(de)算法核心。这些算(suàn)法不同，取决于它们是(shì)用于计算机图形处理、图像处理还是其他什(shén)么。它可以(yǐ)是流体、粒子、逆物理或者图像领(lǐng)域的东西。所以这些不同的算法都(dōu)是不同(tóng)的。如果你(nǐ)创建一个处(chù)理器，专门擅(shàn)长这些(xiē)算法，并补充CPU处理它擅(shàn)长的任务，那么(me)理论(lùn)上，你可(kě)以(yǐ)极大(dà)地加(jiā)速应(yīng)用(yòng)程序的运行。原因是通常(cháng)5%到10%的代码占据了99.99%的运行时间。

　　因此，如果你把那5%的代码卸载到我们的加速器上，技术上(shàng)，你可以将应用程序的速度提高100倍。这并不罕(hǎn)见(jiàn)。我(wǒ)们经常(cháng)可以将图(tú)像处理加速500倍。现(xiàn)在我们做的(de)是数(shù)据(jù)处理。数据处理是我(wǒ)最喜欢的应用之一，因为几乎(hū)所有与机器学习相关(guān)的(de)内容都在演进。它可以是SQL数据处理(lǐ)、Spark类型的数据处理，或者是向量数据库类(lèi)型的处(chù)理(lǐ)，处理无结构或结构化(huà)的数据，这些(xiē)数据都是数据帧。

　　我们对(duì)这(zhè)些进行极(jí)大(dà)的(de)加速，但为了做到这一点，你需要创建一个顶级的库。在计(jì)算机图形处理(lǐ)领域，我们很幸运有了Silicon Graphics的OpenGL和Microsoft的DirectX，但在这些之外，没有真正存在的库。因此，举个(gè)例子，我们最著名的一(yī)个库是(shì)与SQL类似(shì)的库。SQL是存储计(jì)算的库，我们创建了一个库，它(tā)是世界上第(dì)一个(gè)神经网络计算库。

　　我们有cuDNN（用(yòng)于神经(jīng)网络计算的库(kù)），还有cuOpt（用于组合优化(huà)的库），cuQuantum（用于量子(zi)模拟和仿真(zhēn)的库），以及很多(duō)其他的库，比如(rú)用于数据帧处理的cuDF，类似于SQL的功能。因此，所有这些不同的库都需要被发(fā)明出来，它们可以把应用程序中(zhōng)的算法重新整(zhěng)理，使我们的加速器能够运行。如果你使(shǐ)用这些库，你就可以(yǐ)实现(xiàn)100倍的加(jiā)速，获得更多(duō)的速度(dù)，非常惊人。

　　因(yīn)此，概念很简单，而且非常(cháng)有意义，但问题是(shì)，你如何去发(fā)明这些算法，并让(ràng)视频游(yóu)戏行业使用它们，编写这些算法，让整个(gè)地震处理和能源行业使(shǐ)用它们，编写新的算(suàn)法并让整个AI行业使用它们。你明白我的(de)意思吗？因此，所有这些库，每(měi)一个库，首先(xiān)我们必须完成计算机科学的研究，其次，我们必须经历生态系统的开发过程(chéng)。

　　我们必须去说服(fú)每个人使用这(zhè)些库，然(rán)后还要考虑它们运行在哪些类型的计算(suàn)机上，每种计算机都不一样。因(yīn)此(cǐ)，我们一(yī)步一步地进(jìn)入一个领(lǐng)域(yù)又一个领域(yù)。我们为自动(dòng)驾(jià)驶汽车创建了一个非常丰富的库，为机器人开发了一个非常(cháng)出色的库，还有一个令人难以置信的库，用(yòng)于虚拟筛选，无论是基(jī)于物理的虚(xū)拟筛选(xuǎn)还是基于神经网络的虚(xū)拟筛选，还(hái)有一个(gè)令人惊叹的库用于气候技术。

　　因此(cǐ)，我(wǒ)们必须(xū)去结交朋友，创建市场。事实证明，英(yīng)伟达真正擅长的事情是创建新的市场。我们(men)现(xiàn)在已经做了这么久，以至于英伟达的加速计算似乎无处不在，但我们确实必须一步步地(dì)完成，一(yī)次(cì)一个行业地开发市场(chǎng)。

　　3．现场的许多投资者非常关注数据中心市场，能否分享一下(xià)你对(duì)中长期机会(huì)的看法(fǎ)？显然，你的行业推动了你所称的“下一(yī)次工业革(gé)命(mìng)”。你如何看待数(shù)据(jù)中心市场的现状以及(jí)未(wèi)来的(de)挑战？

　　黄仁勋：有两件事同时在发生，它(tā)们经常被混为一谈，分开讨论(lùn)有助于(yú)理解。首先，我们假设没有AI存在的情况下(xià)。在(zài)没有AI的世(shì)界里，通用计算已经停滞不(bù)前了(le)。大家都知道(dào)，半导体物理学中的一些原理，比如摩尔定(dìng)律、Denard缩放等，已经结束了。我们不再看到CPU的性能每年(nián)翻倍的现象。我们(men)已经很幸运(yùn)了，能在十年内看到性能翻倍。摩尔定律曾经意味着五年(nián)内性能提升十倍(bèi)，十年内提升一百倍。

　　然而现(xiàn)在这些已经结束(shù)了，所以我们(men)必须加速一切能加速的东西。如果你在做SQL处理，加速它；如果你在进行任何数据处理，加速它；如果你在创建一个互(hù)联网公(gōng)司并拥有推荐系统，必须加速它。如今最大(dà)的推荐系统引擎(qíng)已经全部加速了。几年前这些(xiē)还在CPU上运行，而现在已经全部加速了。因此，第一个动态(tài)是，全世界价值数万亿美元的通用数据中心将会现代化(huà)，转变为加速计算的数据中心。这(zhè)是不可避免的。

　　此外(wài)，因为英伟达的加速计算带来了如此巨大的成本(běn)降低，过(guò)去十年中，计算能力不是以(yǐ)100倍，而是以100万倍的(de)速度增长。那么问题来了，如果你的飞机能快一百万倍，你会(huì)做什么不同的事(shì)情呢？

　　因此(cǐ)，人(rén)们突然(rán)意识(shí)到：“为什么我们不让计算机来编写软件，而不是我们(men)自己去(qù)想象这些功能，或者我(wǒ)们自己去设计算法呢？”我们只需要把所有的数据、所有的预测性数据交(jiāo)给计算机，让它去找出算法——这就(jiù)是机(jī)器学习，生成式AI。因此，我们在许多(duō)不同的数据(jù)领域大(dà)规模应用(yòng)了它，计(jì)算机不仅知(zhī)道如何处理数据，还理解数据(jù)的含义。因为(wèi)它同时(shí)理(lǐ)解多种数据模式，它可(kě)以(yǐ)进行(xíng)数据翻译。

　　因(yīn)此，我(wǒ)们可以从英文转换为图像(xiàng)，从图(tú)像转换(huàn)为英文，从英文转换为蛋白质，从蛋白质转换为化学物质。因为它理解了所有的数据，因此可以进行所有这(zhè)些翻译过程，我们称之(zhī)为生成式AI。它(tā)可以将(jiāng)大量(liàng)的文字转换为少量的文字，或者将少量的文字扩展为大量的文字，等等。我们现(xiàn)在正处于这个计算机(jī)革命的时代。

　　而现(xiàn)在令人惊叹的是，第一批价值数万(wàn)亿美元的数据中心将被加速，并且(qiě)我(wǒ)们还发明了这(zhè)种新型的软(ruǎn)件，称为生成式AI。生成式AI不仅(jǐn)仅是(shì)一种工具，它是一种技能。正(zhèng)是(shì)因为这个原因，新的行业正在被(bèi)创造出来。

　　这是为(wèi)什么？如果你(nǐ)看看直到现在的整个IT行业，我们(men)一直在制造人们使用的工(gōng)具和仪器。而第一次，我们(men)正在创造出能够增(zēng)强人类能力(lì)的技能。因此，人们认为AI将超越价值数万亿美元的数据中心和(hé)IT行业，进入技(jì)能的世界。

　　那么，什么是技能呢？比(bǐ)如(rú)数字货币是一种技能，自(zì)动驾驶汽车是一种技能，数字化(huà)的(de)装配线工人，机器人，数(shù)字化的客户服(fú)务，聊天机器人，数字化的(de)员工为英(yīng)伟达规划供应链。这可以是一个SAP的数(shù)字代理。我们公司大量使用ServiceNow，我们现在拥(yōng)有了(le)数(shù)字员工服务。因此，我(wǒ)们现(xiàn)在拥有了这些数字化的人类，这就是我们现在正处的AI浪潮。

　　4．金融市场中存在(zài)一个持(chí)续的辩论，即随(suí)着我们继(jì)续建设AI基础设施，投资回报是否足够？你如何评估客户(hù)在这个周期中获得的投资(zī)回报率？如果你(nǐ)回顾历史，回顾PC和云计算，它们在类似的采用周期(qī)中，回报率如(rú)何？与现在(zài)相比有什么(me)不同？

　　黄仁勋：这是个非(fēi)常好的问题(tí)。让我们来看看。在云计算(suàn)之前，最大的趋势是虚拟化，如果大(dà)家还记得的话。虚拟化(huà)基本上意味着我们(men)将数据中心中的所有硬件(jiàn)虚拟化(huà)为虚拟数据中(zhōng)心，然后我们可以(yǐ)跨数(shù)据中心移动工作负载，而不必直接与特定的计算机相关(guān)联。结果是，数据中心的利用率提高了(le)，我们看到了数据中心成本减少了两倍到两倍半，几乎是在一(yī)夜之间完成(chéng)的。

　　接着，我们将(jiāng)这些虚拟计算(suàn)机放到云中(zhōng)，结果是，不仅仅是一家公司，很多(duō)公司(sī)都可以共享相同的资源，成本再次下降(jiàng)，利用率(lǜ)再次提(tí)高。

　　这些(xiē)年的所有进步，掩盖(gài)了底(dǐ)层的根本变化，那(nà)就是摩尔定律的(de)终结(jié)。我们从(cóng)利用率提升中获得了两倍、甚至更多的成本(běn)降低，然而这也碰到了晶体管和CPU性(xìng)能的极限。

　　接着，所有的这些利用(yòng)率的提升已经(jīng)达到极限，这也是为什么我们现在看到数据中(zhōng)心和计算通胀(zhàng)的(de)原(yuán)因。因此，第一件正在(zài)发生的事情就是加(jiā)速计算。因此(cǐ)，当你在处理数据时，比如使用Spark——这(zhè)是当今(jīn)世界上使用最广泛的数据处(chù)理引擎之一——如果你使用Spark并通过英伟达加速器加速它，你(nǐ)可以看到(dào)20倍的加速。这意味着(zhe)你会节省10倍的成本。

　　当(dāng)然，你(nǐ)的计算成本会上升一点，因为你需要支付英伟达GPU的(de)费用，计算成本可能会增加(jiā)一倍，但你将减少计算(suàn)时(shí)间(jiān)20倍。因此，你最终节省了10倍的成本。而这样的投资回报率对于加(jiā)速计算来说(shuō)并不(bù)罕见。因此，我建议你(nǐ)们加速一切可以(yǐ)加速的(de)工作，然(rán)后使(shǐ)用GPU进行加速，这样可以立即获得投(tóu)资回报。

　　除(chú)此之外，生成式AI的(de)讨论是当前AI的第一(yī)波浪潮，基础设施玩家（比如我们自己(jǐ)和所(suǒ)有云服务提供商）将基(jī)础设施放在云上，供开发人员使用这些机器来训练模型(xíng)、微调模型、为模型提(tí)供保护等等。由于(yú)需求如此(cǐ)之大，每花费1美元在我(wǒ)们这里(lǐ)，云服务提供商可以获(huò)得(dé)5美(měi)元的租金回(huí)报，这种情况正在全球范围内发生，一(yī)切都供不应求。因此，对这种需求的需求非常巨大。

　　我们已经看(kàn)到的一(yī)些应用，当然包括一些知名的应用，比如OpenAI的ChatGPT、GitHub的Copilot，或者我们公司内部使用的共同生成器，生产力提升是不可(kě)思议的。我们(men)公司里的(de)每一个软件工程师现在都使用共同生成器，不管是我们自(zì)己为CUDA创建的生成器，还是用于USD（我们公司使用的另一种语言），或者Verilog、C和(hé)C++的生成器。

　　因此，我认为每一(yī)行代码都由软件工程师编写的日子已经彻底结束(shù)了。未来，每(měi)一个软件工程师都将有一个数(shù)字工程师伴随(suí)在身边，24/7随(suí)时(shí)协助工作。这就是未来。因此，我看英伟达，我们有32000名员工，但这些员工周围将有更多的数字工程师(shī)，可(kě)能会多100倍的数字工程师。

　　5．很多行业都在接受这些变化。哪些用例、行业是你最(zuì)兴奋的？

　　黄仁勋：在我们公司，我们在计算机图形学(xué)方面使用AI。如(rú)果没有(yǒu)人(rén)工智能，我(wǒ)们无法再进行计算(suàn)机图形学。我们只计算一个(gè)像素，然后推测其余的(de)32个像素。也就是说，我(wǒ)们在某种程度上“幻想”出其余的32个像素，它们(men)在视觉上是稳定的，看起来是照(zhào)片级真实(shí)的(de)，图像质量和性能都非常出色。

　　计算一个像素需要大量的能量，而推(tuī)测其他32个像素的能量需求则(zé)非常(cháng)少(shǎo)，而且可以非常(cháng)快速地完成。因此，AI并不仅仅是训练模型，这只是第一步。更重要的是如何使用模型。当(dāng)你使用模型时，你(nǐ)会节省大量的能量和时间。

　　如果没有AI，我们无法为自动驾驶(shǐ)汽车行业提供服务。如果没(méi)有AI，我们在机器(qì)人技术和数字生物(wù)学领域的工作也是不(bù)可能的。现在几乎每一个科技生物公司都以英(yīng)伟(wěi)达为中心，他们正在使用我们的数(shù)据处理工具来生成新蛋白质，小分子(zi)生成、虚拟筛选等领域也将因(yīn)为人工智能而被彻底重塑。

　　6．谈谈竞争和你们的竞争(zhēng)壁垒吧。目(mù)前有很多(duō)公私公司希望能(néng)打破你(nǐ)们的领导(dǎo)地位。你如何看待(dài)你们(men)的竞争壁垒？

　　英伟达(dá)：首(shǒu)先，我认为有几件事让我们与众不同。第一(yī)点要记住，AI并不仅仅是关(guān)于芯片的。AI是关于整个基础(chǔ)设施的。如今的计算(suàn)机不是制造一块芯片然后人们购买它并放入计算机中。那种模式属于上(shàng)世纪(jì)90年代。如今的计算机是以超级计(jì)算集群、基础设施或超级计算机为名开发的，这不是一块芯片，也不完全是(shì)计算机。

　　所以(yǐ)，我们实际上是在构建整个数据中心。如果你去(qù)看一下我们其中(zhōng)一(yī)个超级计算集群，你会发现管理这个系统所需的软件(jiàn)是非(fēi)常复杂的。并没有(yǒu)一个“Microsoft Windows”可以(yǐ)直接用于这些系统(tǒng)。这种(zhǒng)定(dìng)制化的(de)软件是我们为(wèi)这些超级集群所开发的，所以设计芯片的(de)公司、构建超级计算机的公司(sī)以及开发这些复杂软件的公司，理所当然的是(shì)同(tóng)一家公司(sī)，这样可以确保优化、性能和效率。

　　其次，AI本质(zhì)上是一种(zhǒng)算法。我(wǒ)们非(fēi)常擅长理解算(suàn)法的运作(zuò)机制，并且了解(jiě)计算堆栈如何分布计算，以及如何在数(shù)百万个处理器上运行数天，保持(chí)计算机的稳定性、能源(yuán)效率以及快速完成任务的能力。我们(men)在这方面非(fēi)常(cháng)擅长。

　　最后，AI计算的关键是安装基础（installed base）。拥有跨所(suǒ)有云计算平台和内部部署（on-premise）的统一架(jià)构非(fēi)常重要。无论你是在(zài)云中(zhōng)构建超级计算集群，还是在某台设备上运行AI模型，都应该有相同的架构以(yǐ)运行所有相同的软件。这就是所谓的安装基础。而(ér)这种(zhǒng)自1993年以来的架构一致性是我们能够取(qǔ)得今天成就的关键原(yuán)因之(zhī)一(yī)。

　　因此，今(jīn)天如果你要创办一家(jiā)AI公司，最明显的选(xuǎn)择就是使用英伟(wěi)达(dá)的架构，因为我们已经遍布所有的云(yún)平(píng)台，不论你选择哪台(tái)设备(bèi)，只(zhǐ)要(yào)它有英伟达的标识，你就可(kě)以直接运行相同(tóng)的软件。

　　7． Blackwell在训练上快了4倍，推理速度比它的前代产品Hopper快了30倍。你们的创新速度(dù)如此之快，你们能(néng)否保持这样的节(jié)奏？你们的合作伙伴能否(fǒu)跟上你们的创新步伐？

　　黄仁勋：我(wǒ)们的基本创新方法是确保我们不断推(tuī)动(dòng)架(jià)构(gòu)创新。每个芯片(piàn)的创新周期大(dà)约是两年，在最好的情况下是两年(nián)。我们每年还会(huì)对它们进行中期升级，但整体架(jià)构的(de)革新大约是每两年一次，这已经非常快了。

　　我们(men)有(yǒu)七个(gè)不同的芯片，这些芯片(piàn)共(gòng)同作用于整个系(xì)统。我们(men)可以每年推出新的AI超级计算集群(qún)，并且比上一代更强大。这是因为我们拥有多个可以(yǐ)进行优化的部分(fēn)。因此我们可以(yǐ)非常快速地交付更(gèng)高(gāo)的性能，并且这些性能的提升直接转化为总拥有成本(běn)（TCO）的下降。

　　Blackwell在性能上的提升意味着，对于拥有1千兆瓦电力的客户，他(tā)们可以获得3倍的收入。性能直接转化为吞(tūn)吐量，吞吐量(liàng)则转化为收(shōu)入。如果你有1千兆瓦的电力可用，你可以获得(dé)3倍(bèi)的收(shōu)入。

　　因此(cǐ)，这种性能提升的回报是无与伦(lún)比的，也无法通过(guò)芯(xīn)片成本的降低来(lái)弥(mí)补这(zhè)3倍(bèi)的(de)收入差距(jù)。

　　8．如何看待对亚洲供应链的依(yī)赖？

　　黄仁勋：亚洲的供(gōng)应(yīng)链非常复杂并且高度互联。英伟达的GPU不(bù)仅仅是一块(kuài)芯片，它(tā)是(shì)由成千上万个组件(jiàn)组成的(de)复杂系统(tǒng)，类似于一辆电动车的构造(zào)。因此，亚洲的供应链网络非(fēi)常广泛(fàn)且复(fù)杂(zá)。我们力求在每一个环节(jié)上设计出多样性(xìng)和冗余性，确保即使(shǐ)出现问(wèn)题，我们也能够迅速将生产(chǎn)转(zhuǎn)移到其他地(dì)方(fāng)进行制造。总的来说，即使供应链出现中断(duàn)，我们也有能(néng)力进行调整，以确保供应的连续(xù)性。

　　我们目前在台积(jī)电进行制造，因为(wèi)它是世界(jiè)上最好的，不仅仅是好一点点，而是好得多。我们与他们(men)有着长期的合作历史，他们的灵活性(xìng)和规模(mó)能力都令人印象深刻。

　　去年，我们的收入出现(xiàn)了大幅增长，这离不开供应(yīng)链的(de)快速反应。台(tái)积电的敏捷性(xìng)以及它(tā)们满足我们需求的能力是非(fēi)常(cháng)了不起的。在(zài)不到一年的(de)时间里，我们大幅提升了产(chǎn)能，并且(qiě)我们明年将继续扩大，后年还要进一步扩大。因此，他们的(de)敏捷(jié)性和能力都很出色。不过(guò)，如(rú)果有需要，我们(men)当(dāng)然也可以转向其他供应商(shāng)。

　　9．贵公司处于非常有利的市场位(wèi)置。我们已经讨论了很多非常(cháng)好(hǎo)的话题。你最担心的是什(shén)么？

　　黄仁勋：我(wǒ)们的公(gōng)司目前与全球(qiú)每一家(jiā)AI公司都(dōu)有合(hé)作(zuò)，也与(yǔ)每一家(jiā)数据中心有合作。我不知道有哪家云服务提供商或计算机制造商我们没有合作的。因(yīn)此，随(suí)着这样的(de)规模扩展，我们肩负着巨(jù)大的责(zé)任。我们的客(kè)户非常情绪(xù)化，因为我们的产品直接影响他(tā)们的(de)收入和竞争力。需求(qiú)太大，满足这些需(xū)求的压力也很大。

　　我们目(mù)前正全面生产Blackwell，并计划在第四季度开始发(fā)货并进一步扩展。需求如此之大，每个人都希望能够尽早拿到产品，获取最多的份额。这种紧张和激(jī)烈的氛围实在(zài)是前所未有。

　　虽(suī)然(rán)在创造下一代计算(suàn)机技术时非常令人(rén)兴奋，也令人惊叹地看到(dào)各种(zhǒng)应(yīng)用的创新，但我(wǒ)们肩负着巨大的责任，感到压力很大。但我们尽力去做好工(gōng)作。我们已(yǐ)经适应了这种强度，并将继(jì)续努力。

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责任编辑：王许宁

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