黄仁勋 COMPUTEX 演讲：AI 基础设施将催生万亿美元市场

如果你还以为建机房只是为了放服务器、跑数据库，黄仁勋会纠正你：赶紧改口，以后别叫数据中心了，那是吞进电力、吐出 Token 的现代化 AI 工厂。

在 COMPUTEX 2025 的台北流行音乐中心现场，黄仁勋面对四千多名观众抛出了一个数字：AI 正在变成像电力和互联网一样的基础设施，并将催生一个数万亿美元规模的庞大产业。

从桌边超算到半定制互联

为了把这套「工厂」铺满全球，NVIDIA 这次把 Blackwell 架构拆解成了全套方案。

针对个人开发者和小型团队，NVIDIA 推出了个人 AI 超算 DGX Spark，由华硕、戴尔、技嘉、联想和微星等厂商代工，目前已经全面量产，几周内就会发售。

另一款 DGX Station 则更激进，直接插在普通墙壁插座上就能提供 20 PFLOPS 的算力，黄仁勋说它能够直接在本地跑动 1 万亿参数的大模型。

企业端方面，面向智能体（Agentic AI）的 RTX PRO 服务器已经开始量产出货，同时 NVIDIA 还推出了配套的 AI 数据平台参考设计，搭配 RTX 6000 PRO Blackwell 服务器版 GPU 专攻存储瓶颈。

更值得留意的是 NVLink Fusion。NVIDIA 这次允许超大规模云厂商基于自身的 NVLink 互联技术构建半定制计算方案，打破传统数据中心瓶颈，让不同云巨头根据自己的模型负载定制系统。

另外，NVIDIA 还宣布深化与富士康的合作，联手在台湾建设一座顶级 AI 工厂超算，供台积电、科研机构和初创公司使用，并揭幕了在台湾设立的新办公室 NVIDIA Constellation。

机器人的「楚门世界」与五万亿工业制造

在黄仁勋看来，能够理解并行动的智能体只是第一步，下一步是能够理解物理世界的「物理 AI」（Physical AI），再往后则是通用机器人。

为了让物理世界的机器人加速成熟，NVIDIA 联合 DeepMind 和迪士尼共同开发了物理仿真训练引擎 Newton，让机器人在进入真实世界前先在模拟环境里试错。

同时，NVIDIA 拿出了生成合成训练数据的蓝图 Isaac GR00T-Dreams，以及人形机器人基础模型 Isaac GR00T N1.5。

黄仁勋提到，全球目前正在规划和建设价值 5 万亿美元的各类工厂。台积电、富士康、广达、和硕等制造巨头正通过 Omniverse 构建数字孪生，在工厂开工前就用物理 AI 完成生产线设计和优化。

为什么重要

我们认为，黄仁勋这一步走得极其精明，他正在重新定义算力买卖的底层商业逻辑。

在过去，买服务器是一项纯粹的 IT 成本支出；但一旦把数据中心定义为「AI 工厂」，算力就变成了生产流水线，输入电力，产出具有直接商业价值的 Token。黄仁勋笑着说「买得越多，赚得越多」，看起来像句玩笑，其实是在给下游大客户的巨额资本开支寻找最合理的会计解释。

对于开发者来说，DGX Spark 和能插普通插座的 DGX Station 意义很大。本地部署万亿参数模型不再是顶级云厂商的特权，个人和中小团队在本地调试高敏感度模型或复杂智能体的门槛被实质性拉低了。

更耐人寻味的是 NVLink Fusion。面对大型云厂商自研 ASIC 芯片的防守策略，NVIDIA 没有继续强推全套绑定的整机，而是选择开放互联总线做半定制。我们认为这是一种以退为进：哪怕你用了自己的计算单元，底层的通信命脉依然绕不开 NVLink。

不过，这种疯狂扩产的背后不是没有隐患。全球数万亿美元的「AI 工厂」投资，最终都要靠终端商业应用卖出的 Token 来回本。如果下游的杀手级软件和智能体变现速度跟不上硬件的折旧周期，这场轰轰烈烈的工业扩建潮难免要面对产能过剩的拷问。