2500亿美元市场！黄仁勋说英伟达机会不在GPU，而是数据中心市场

相比卖GPU（图形处理芯片），英伟达有着更大的野心。

当地时间3月19日，在英伟达GTC大会上的媒体采访中，黄仁勋强调英伟达并不只卖芯片，而是瞄准了潜力巨大的数据中心市场。

前一天，黄仁勋在GTC的开幕演讲中宣布推出全新Blackwell架构和最强AI芯片GB200，但没有透露关于其定价方面的信息。英伟达曾对外媒表示，最新芯片的售价在三万到四万美元之间。

在媒体采访中，黄仁勋没有确认关于售价的信息，只是强调英伟达并不是卖芯片的公司，而是在以不同的价格销售完整的系统：“英伟达不是制造芯片的公司，而是建造数据中心的公司。这和人们以前买卖芯片的方式不同。英伟达的机会不在于GPU的机会，很多公司都在制造GPU。我们正在开拓数据中心市场，该市场每年的全球价值达到约2500亿美元。”

黄仁勋指出，价值2500亿美元的全球数据中心市场仍在以每年20%至25%的速度增长，英伟达在数据中心市场获得的份额会高于其他芯片制造商，英伟达所处市场的机会在1万亿到2万亿美元之间，具体取决于使用的时间框架。英伟达的市值在短短九个月时间内便从1万亿美元升至2万亿美元，鉴于以上这些原因，黄仁勋认为也是合理的。

在英伟达发布Blackwell平台后，华尔街分析师们已经对其给予了积极的回应。富国银行将英伟达的股价目标由840美元上调至970美元，高盛也将目标股价从875美元上调至1000美元。

尽管在开幕演讲结束后，英伟达（Nasdaq：NVDA）的股价在盘后有所下跌，3月19日，英伟达收于每股893.98美元，涨1.07%，总市值2.24万亿美元。

在此前的开幕演讲中，黄仁勋一再提到“AI工厂”一词。在20日接受媒体采访时，黄仁勋引用了上次工业革命中将水转化为电力的过程，来解释当下火热的数据中心的概念：“在这些（服务器）房间里正在发生一场新的工业革命：我称之为AI工厂。输入的原材料是数据和电力，输出的则是数据令牌（data tokens）。这种令牌是看不见的，会分布在世界各地。它非常有价值。”

如同黄仁勋所表达的那样，英伟达一直在说服公司以不同方式来理解数据中心和AI工具。黄仁勋补充道：“数据中心曾被视为公司的成本中心和资本支出，你会认为它是一项成本。然而，工厂是另一回事，它能够赚钱。生成式AI的新世界将产生一种新形式的工厂。”

此外，黄仁勋也在采访中强调了中国市场的重要性：“我们正在尽全力使英伟达的业务在中国能够实现最大化，我们面向中国市场推出了L20和H20芯片，这些向中国出售的芯片将符合要求。”

黄仁勋表示，供应链的全球化很难被打破。例如，英伟达芯片中有来自全球各地的成千上万的零件，其中大量的零件都产自中国，这与全球汽车供应链的复杂性是一个道理。

在今年2月发布的最新财报中，英伟达方面表示，公司已开始向中国市场少量供应替代产品。黄仁勋也在电话会上表示，公司响应了美国政府针对中国的出口限制措施，并花时间推出经过调整的替代产品，已经开始为中国客户供应样品，将在遵守出口限制的前提下“尽全力加入中国市场的竞争并获胜”。

据环球时报报道，美国商务部于2023年10月17日发布了一系列新的芯片出口限制，扩大了对高级人工智能芯片的定义，并对运往40多个国家的芯片产品提出额外的许可要求，以避免转售给中国。新的限制措施定于2023年11月16日生效。

外交部发言人毛宁在今年1月8日的例行记者会上表示，美方以所谓“国家安全”为由，不断加码对华芯片出口管制措施，无理打压中国半导体企业，是地地道道的经济霸凌行径。“事实清楚表明，美方处心积虑打压中国芯片产业发展，不是出于‘国家安全’考虑，更不是什么正当竞争行为，而是毫无原则底线的单边霸凌行径，剥夺新兴市场和发展中国家追求幸福生活的权利。”毛宁说，美方行为严重冲击国际产供链稳定，毒化国际合作氛围，助长分裂与对抗。这种自私自利的做法注定会搬起石头砸自己的脚。

而在回答关于AGI（通用人工智能）的问题时，黄仁勋似乎对这个话题表现出了一丝疲倦。他表示，部分原因是自己的回答经常被错误地引用。

不过，黄仁勋还是花了一些时间来解读自己对这个话题的看法。黄仁勋强调，能被广泛接受的AGI的出现时间取决于对AGI的定义，就像是新年的到来一样，最关键的地方在于，人们对于到达目的地（AGI）的判断能够达成一致，无论是在时间上还是在地理空间上。

黄仁勋也重申了自己此前的观点，即“能够通过人类测试”的计算机将在五年内出现：“如果我们将AGI定义得非常具体，即一个软件程序能够在一系列测试中表现非常出色——或者比大多数人好8%——我相信，我们将在5年内实现这一目标。”黄仁勋补充道，这些测试可以是法律考试、逻辑测试、经济考试，或是医学预科测试。

另外，当被问到如何处理AI编造事实的“幻觉”问题时，黄仁勋似乎对这个问题感到了一些沮丧，称幻觉问题其实很容易解决，只需要确保答案得到了充分的“研究”。

黄仁勋建议，可以为AI增加一个被称为“检索增强生成”规则，即“对于每一个答案，你都必须进行过搜索”，也就是审查信息的来源和上下文。如果答案在事实上是不准确的，即使只是部分不准确，就需要更换整个信息的来源：“AI不应该只是回答问题，它应该首先进行研究，以确定哪个答案是最好的。”

而对于那些关键任务的答案，比如健康方面的问题等，黄仁旭也建议要让AI查找多个资源并与已知真相进行对比，同时，允许AI有选择地承认“不知道”，例如“我不知道这个问题的答案”，或“我无法确定这个问题的正确答案是什么”。