深度解析2026 GTC：英偉達萬億訂單背后的AI大爆發(fā)、Token經濟學與失衡供應鏈

撰稿｜陳茜

1萬億美元，這是接下來21個月，英偉達GPU訂單的收入預期。

剛過去的GTC大會，黃仁勛開始停止了講芯片的故事。他開始瞄準更大的敘事：token經濟，而這將是更有野心且更持久的市場蛋糕。

本篇文章，我們將拆解英偉達的五層蛋糕生態(tài)體系。一萬億美元收入是怎么算出來的？基于Groq的LPU將給英偉達帶來什么新的機會？還有黃仁勛在光通信上的提前布局與未來Scale-across（跨區(qū)域擴展）的AI工廠機會。以及OpenClaw的里程碑后，英偉達押注的token經濟學將會如何發(fā)展，給算力市場將帶來如何的挑戰(zhàn)呢？

（本文為視頻改寫，歡迎大家收看以下視頻）

01

推理拐點已至

多模態(tài)+OpenClaw

2026年的英偉達的GTC敘事建立在兩個背景和事件：一是AI應用得到落地；二是OpenClaw的爆火帶動了全球的agent生態(tài)。這讓黃仁勛在GTC演講中高呼，推理拐點已經到來。

新云（Neocloud）廠商GMI Cloud創(chuàng)始人Alex Yeh在跟我們對話中就透露，北美的需求暴增是來自多模態(tài)和編程，而OpenClaw帶來的token需求則主要來自中國。

Alex Yeh GMI Cloud創(chuàng)始人 Token（詞元）的推理使用量一直在暴增，而且是以倍數的方式在增長。我們的客戶也從大型的訓練客戶轉到很多推理需要的邊緣端的節(jié)點。（美國這邊）一個是以代碼生成為首的推理調量，另一個是多模態(tài)的視頻和圖片生成，這兩個發(fā)展的速度都太快了。我覺得在OpenClaw這一塊，美國的市場事實上還沒有意識到這個影響究竟有多大。

Alex的觀察和我們最近在硅谷與很多業(yè)內人士的探討是相似的，因為北美用戶，特別是有技術背景的開發(fā)者已經很適應用Claude Cowork去做一些agent任務。所以雖然OpenClaw是從硅谷火出圈的，但遠沒有到國內那么卷的程度。

Alex Yeh GMI Cloud創(chuàng)始人 我覺得OpenClaw是從國內火到這邊來，可是國內已經先開始一波了，現在也是在Mac mini或者DGX Spark上跑，可是我覺得這不是一個常態(tài)。因為這東西絕對之后都是上云的，畢竟部署一個PC的成本實在是太高。而且我看到很多的硅谷公司已經在做一個零代碼、用戶界面非常好用的OpenClaw。隨著開源和閉源的模型越來越好，它的調用量會越來越高。所以我覺得我們甚至連1%或5%都還沒有到。可是這才剛開始，全球（算力）就已經沒了，token調用規(guī)模未來的發(fā)展是超級可怕的。

所以，以上是目前AI發(fā)展現狀的一個大背景。有了推理需求飆升和OpenClaw爆火這兩個趨勢，黃仁勛的整個演講的敘事邏輯就完全和去年不同了：以前英偉達賣芯片給云廠商和AI公司，而如今，老黃要賣token給全世界每一家公司。

黃仁勛 英偉達創(chuàng)始人&CEO 每一個企業(yè)，全球的每一家軟件公司，都需要一套智能體系統(tǒng)，需要一套智能體策略，需要擁有一套OpenClaw策略。

這也是我參加今年老黃keynote的最大感受，看看PPT上面的這些小心心，就知道黃仁勛的姿態(tài)是we love everybody（我們擁抱所有人）。所以，今年GTC的最關鍵主題是“生態(tài)”，而不是“芯片”。

早在GTC開會的幾天前，英偉達就放出了一篇名為“AI五層蛋糕”的文章來為大會造勢，預示黃仁勛在今年大會上強調的是垂直整合能力和生態(tài)，而不是單芯片。

簡單來說，黃仁勛給外界畫了一個更大的餅。我們先來說黃仁勛在GTC演講中提到的一萬億這個數字。

02

一萬億美元

過于保守還是極度樂觀？

黃仁勛在去年的GTC上說，當前和下一代的GPU架構Blackwell和Vera Rubin的訂單收入，從當時到2026年年底會達到5000億美元。這次，他將這個預期直接上調了一倍，說截止現在，到2027年年底，預計光是Blackwell和Vera Rubin的訂單收入，會直接到1萬億美元。

要注意，這個收入是不包括英偉達新發(fā)的CPU和基于Groq的LPU芯片等其他產品線的訂單收入，而光是GPU架構的訂單。他在媒體閉門會上專門特別澄清，原因是因為這樣外界能直觀的感受到英偉達的GPU上的業(yè)務增長。

黃仁勛 英偉達創(chuàng)始人&CEO 如果我把這1萬億的業(yè)務范圍進行更改，將CPU、Groq以及存儲包含在內，那就會把兩件不同的事情混為一談，這樣我在進行比較時就不夠簡單直接了。然而，對其他人來說，理解這1萬億的復雜之處在于：既然英偉達今天能提供多得多的產品，難道我們是在暗示Blackwell加上Vera Rubin的規(guī)模還不到1萬億嗎？不，情況恰恰相反。

任揚 濟容投資聯合創(chuàng)始人 首先這個數字我覺得非常achievable（可實現的）。第二，這個數字是到現在為止它看到的實實在在的訂單，可能過幾個月咱們回頭再看這個數字，它還有新的訂單出來，這一萬億的數字還會往上走。 我覺得從財務分析角度來說，它的意義就是給2027年的營收和利潤劃了一個底，告訴你這個底在這兒了。然后把它這一萬億的數字放在模型里面，就能劃出來2027年十三、四塊錢的EPS（每股收益）的底。

而對于各大企業(yè)對算力的CapEx（資本支出），我們的嘉賓認為是還將繼續(xù)上漲，一邊是推理需求會繼續(xù)上漲，另一邊的原因是隨著前沿模型的競爭趨于白熱化，訓練這邊的需求也不會降低。

圖片來源：Business Insider

任揚 濟容投資聯合創(chuàng)始人 我覺得百分比的增速會放慢，但是它肯定還是一個快速增長的狀態(tài)，而且我覺得每年增長的絕對值數量不一定會變小。第一，Inference（推理） 的用量現在很明顯看到有一個inflection（拐點），大家對agent的用量和token的消耗量明顯提升。第二，我覺得從模型廠商的角度來說，這幾家前沿實驗室沒有誰能明顯地拉開和其他人的身位，都是在一個交替領先的狀態(tài)，包括開源的這些大模型也沒有明顯地比閉源的proprietary（專有）模型落后非常遠。

我覺得模型廠商后面可能只有兩條路：要不就是往上打，只有做了應用之后，做出用戶粘性，通過應用去收錢。另外一條路就是，花錢花得比別人更狠，用資產負債表或者現金流的優(yōu)勢，更大力度地懟算力、懟人才，希望在模型上能有一個突破。OpenAI之前有一段時間是想走這條路，包括去年Sam Altman喊出來1.4萬億這種數字。 我覺得這兩條路大家都還會繼續(xù)去做，所以對CapEx（資本開支）的投入一定不會小。

為什么黃仁勛今年不強調單芯片，連Rubin再下一代計算架構Feynman也只是略微提了一點？除了老黃要把英偉達的企業(yè)敘事拔高到“AI factory”以及要給所有人賣token之外，其實還因為產能跟不上，市面上還是瘋狂缺卡。現在市面上大家根本買不到最先進的卡，就連兩三年前發(fā)布的舊卡，H100、H200用了幾年甚至能超原價賣，同時軟件生態(tài)和各種配置也都跟不上老黃的速度，所以他再強調單卡的性能提升，對市場來說根本沒有意義。

錢宇靖 GMI工程主管 現在市場上最成熟的平臺依然是Hopper最多，Blackwell在最近幾個月開始進入大規(guī)模應用的階段，并且軟件層也有比較好的進步。但是回想一下，Blackwell是在兩年前就已經被宣發(fā)了的，所以我覺得是因為現在的產能還是沒有辦法跟當時老黃所預計的產能達到一致。

所以看起來，光是GPU的售賣，這一萬億美元的收入規(guī)模并不算過度樂觀，而是真有這樣的需求量。但顯然，黃仁勛是不滿足這一萬億的，他布局的是全生態(tài)。當token成為大宗商品，“算力即收入”，黃仁勛接下來的動作，是想把他定義中的“AI五層蛋糕”給全部打透，讓英偉達持續(xù)成為AI產業(yè)線中，持續(xù)最賺錢的機器。

03

拆解五層蛋糕

同質化博弈與生態(tài)護城河

Chapter 3.1：五層蛋糕與“同質化”

黃仁勛定義的AI五層蛋糕，從下到上，分別是能源層（這里是電力等基礎供應），之后是芯片層（英偉達的核心業(yè)務：卡），再之上是基建層（包括云廠商及旗下的數據中心，再往細分就是土地、供電、冷卻系統(tǒng)、建筑工程、網絡通信等），前三層被統(tǒng)稱為AI工廠（AI factories）。

再往上，模型層有OpenAI、谷歌Gemini和Anthropic這樣的頂尖模型，也有包括英偉達自研的一系列開源模型。而在應用層，則是英偉達針對不同的賽道研發(fā)技術，包括機器人、自動駕駛、工業(yè)制造、編程和企業(yè)級AI Agent等等。

你是不是有點疑惑，老黃是在布一盤什么局呢？這五層蛋糕難道每一層英偉達都能吃透嗎？

任揚 濟容投資聯合創(chuàng)始人 如果把其他這幾層能commoditize（同質化）掉，或者說把他們的利潤打下來，讓利潤就集中到你這一層。這一層里到底誰是瓶頸，稀缺價值到底是集中在哪一層。之前幾年稀缺價值完全是集中在芯片這一層，所以Nvidia吃到了這一輪絕大部分的利潤和蛋糕，但是上面幾層都還是非常有實力的。

我們的嘉賓任楊認為，每一層蛋糕中，如果每個玩家水平都差不多，沒有絕對領先或者絕對壟斷者，那么這一層的利潤就會被攤薄，這被稱為“being commoditized”（同質化）。議價權最終還是回到有絕對領先和壟斷的這一層，也就是英偉達的芯片層。

也就是說，最終黃仁勛還是要靠賣芯片。但在其它層的蛋糕中，英偉達要扶持起自己的軟件生態(tài)，定義規(guī)則。就像打造CUDA這樣的護城河一樣，一旦在新的市場定義了范式，當市場爆發(fā)，大家發(fā)現最好用的還是英偉達的平臺，那最后要買的依然是英偉達的算力和卡。

比如說，英偉達看到基建層，像谷歌云和AWS這樣的云廠商有強議價權之后，又扶持起了CoreWeave和Nebius這樣的Neocloud（新云平臺）來進行競爭。再比如說，在模型層，英偉達各種大小模型開源了一大堆，而且這次黃仁勛專門組織了一場全球最核心的開源模型論壇，就是想在模型這一層，試圖在長期削弱SOTA（State of the Art，最頂尖）的頂級閉源模型的議價權。而在應用層，英偉達也在研發(fā)自動駕駛和機器人，等待行業(yè)大規(guī)模爆發(fā)，為的就是提前布局生態(tài)位。

任揚 濟容投資聯合創(chuàng)始人 如果Nvidia能夠鼓勵或者帶領開源社區(qū)快速迭代，把token價格打下來。雖然說Anthropic和OpenAI在賣API、賣inference（推理）、賣token上是賺錢的，但如果開源模型能夠用10%的價格，做到現在的前沿實驗室的這些最先進的模型的90%的性能，那這些token的價格一定會被打下來。然后就把賣模型、賣推理、賣token這一層commoditize（同質化）掉，整個生態(tài)里面最后賺錢的又回到了Nvidia這邊。

所以老黃正在時刻關注的其他層級的蛋糕，但最賺錢的，始終還是芯片這一層。所以這一層也是黃仁勛盯得最緊的。而這次的GTC上，傳達出兩個信號。

Chapter 3.2：基于Groq的ASIC反擊戰(zhàn)

第一個信號就是在芯片層，老黃發(fā)布了基于Groq研發(fā)出的LPU。要知道，對Groq的非獨家技術授權交易是去年12月圣誕節(jié)前后才宣布的，花了200億美元現金，可以說是英偉達有史以來最大的一起交易。

Groq創(chuàng)始人Jonathan Ross在最新的福布斯雜志采訪中爆料說，和Groq的交易這件事情也是老黃只花了三周就迅速做的決定。

而到如今的GTC才3個月，產品就已經出來了，只能說，老黃和英偉達卷起來真的沒其他人什么事兒了。那么，為什么要“收編”Groq呢？

簡單來說就是GPU架構，即使強如Vera Rubin，擅長的是高吞吐的并行計算，做prefill（上下文預處理）和attention（注意力計算）很厲害，但在超高速token生成（decode）這個任務上就沒那么給力了。因為token生成的特點是只能一個一個的生成，整個過程必然是串行鏈式的，對每一步延遲極其敏感。

所以，“高吞吐”和“低延遲”本身互相矛盾，很難兩全。而Groq就是這個矛盾的解法。

Graham Steele 英偉達工作人員 LPX發(fā)揮作用的地方就在于那些極高交互率的場景。單獨的Rubin非常適合用來處理絕大多數的推理工作負載，當涉及到超大模型、超長上下文以及極高交互性時，這就是LPX發(fā)揮作用的地方，它能為Vera Rubin提供額外的提升。

Groq通過SRAM（靜態(tài)隨機存取存儲器）設計，天生就適合做推理和token生成。就像Groq創(chuàng)始人Ross打動黃仁勛的那個類比，他說強大的GPU就像“18輪大卡車”，但推理任務就像“最后一公里配送”，本身就更適合更靈活高效的面包車。他對老黃說，如果你要為美國建立一個物流網絡，最佳答案是，18輪卡車和面包車你都需要。

而在OpenClaw之后的Agent時代，老黃通過與Groq的深度技術與人才合作，解決了token生成的挑戰(zhàn)，這是非常關鍵的一步。而Groq的新芯片融入英偉達體系后，英偉達宣稱這將解鎖3000億美金的增量市場，可以說，這200億花得值了。但還有個內存上的小難題：SRAM缺點是第一很貴、第二很占面積、第三容量做不大。

單顆Groq 3 LPU只有500MB SRAM，而Rubin GPU是288GB HBM4，差了500多倍，根本存不下萬億參數的模型。英偉達的解法是用Dynamo軟件把推理過程拆成兩半，Vera Rubin這邊的GPU負責prefill和attention，而Groq負責之后decode和token生成。

所以我們看到，一顆Rubin GPU配上8顆Groq 3 LPU，統(tǒng)一為一個推理單元。而Groq 3 LPX整機把256顆LPU裝進一個機架，能提供128GB SRAM、40PB/s帶寬、315 PFLOPS推理算力和640TB/s互連帶寬。

英偉達和Groq的這個交易目前還面臨反壟斷的一些潛在調查，因為涉嫌“變相收購”（雖然這個做法已經是硅谷巨頭在AI時代的基本操作了）。但LPU已經和三星在合作量產了，預計今年第三季度出貨，而Vera Rubin機架已經在微軟Azure云上運行。

同時，英偉達聯手Groq還有一個戰(zhàn)略上的意義，就是打出了ASIC反擊戰(zhàn)。，以及各個云廠商也都在扶持ASIC芯片的研發(fā)試圖蠶食英偉達GPU的利潤率和議價權，包括谷歌的TPU也是ASIC芯片，Groq本身也是ASIC芯片。但英偉達這次告訴外界：我也可以做ASIC芯片，而且還跟我自己的GPU結合，性能更強哦！

黃仁勛 英偉達創(chuàng)始人&CEO 但是有了這種架構，我們將把我們的token生成速度、生成率從200萬提升到7億，實現了350倍的增長。這就是extreme co-design（極致協(xié)同設計），我們要在垂直方向上進行整合與優(yōu)化，然后再在水平方向上將其開放，供所有人享有。

我們再來看看芯片層的第二個關鍵詞：CPU，是不是有種“枯木逢春”的感覺。AI agent時代token經濟的崛起不但救了Groq一命，連老古董CPU也重新成為了香餑餑。

雖然GPU擅長訓練和運行AI模型，但隨著Agent工作負載的不斷增長，這些系統(tǒng)需要傳輸海量數據，并協(xié)調跨多個智能體的工作流程，這使得CPU在現代AI基礎設施中的重要性絲毫不亞于GPU。

所以，英偉達在這次GTC上發(fā)布了Vera CPU，被稱為“全球首款專為代理式AI與強化學習時代打造的處理器”，其效率是傳統(tǒng)機架級CPU的2倍，速度提升50%。包括AI編程明星公司Cursor也為Vera CPU站臺，說提升了他們的整體吞吐量和效率，給客戶帶來了更快速靈敏的編程agent體驗。

Praveen Menon 英偉達工作人員 這些CPU是專為AI工廠打造的。當你們的GPU進行推理或強化學習訓練時，它們會生成大量的軟件代碼，這些代碼需要被評估正確與否，然后反饋需要傳回給GPU。CPU承擔了評估這些代碼的任務，所以在那個階段，你需要一個非常快的CPU來向GPU提供評估反饋，這樣GPU就不需要加權了。這就是為什么我們專門打造這款產品，它具備極高的單核性能以及極大的內存帶寬，這樣數據就可以無縫移動，并且所有環(huán)節(jié)都能達到非常出色的機架級性能效率。所以，將所有這些結合在一起，就成就了一款非常適合智能體任務和AI工廠的理想CPU。

在芯片層這里，還有一個秘密武器就是CPX。

這是黃仁勛在去年9月的AI基礎設施峰會上推出的、專門針對長語境推理進行優(yōu)化的芯片，可以說代表了GPU設計的一個全新類別。這款芯片能夠處理百萬級tokens的軟件編程和生成式視頻，在速度和效率方面實現突破性提升，被外界認為能進一步穩(wěn)固英偉達在推理上的優(yōu)勢。

有意思的是，老黃這次的演講中根本沒有提到CPX，也讓業(yè)界很好奇，英偉達目前在芯片層的這套組合拳：GPU、CPU、LPU、CPX，是否會進一步拉開與競爭對手的差距。

任揚 濟容投資聯合創(chuàng)始人 我的理解是，在根據不同類型的工作負載，英偉達都有能夠拿出來非常好用的產品，放到它的機柜里面。英偉達想要提供一個最完整、最全面的服務，想要什么東西我都有，全都買我的東西最方便的感覺。

總結一下，這五層蛋糕互相支撐但又互相牽制，黃仁勛在做的是要整合這五層，確保英偉達在每一層都有話語權，無論是扶持甲方的競爭對手，還是自研開源模型，還是在不同領域保持開放合作來定義行業(yè)入口和范式。

英偉達的敘事早已不是“芯片”而已了，黃仁勛在發(fā)布會上手握單芯片的那些名場面已經成為過去。未來，是完整的AI factory，是更宏大的token經濟學。這讓英偉達的護城河也早已超越CUDA，讓競爭對手們更難攻破它的生態(tài)帝國。

04

前沿技術布道CPO、太空數據中心與Scale-across布局

黃仁勛一直在布局下一個即將爆發(fā)的產業(yè)，也對前沿技術非常的敏銳。他這次在發(fā)布會上沒太多提共封裝光學CPO，以及數據中心中機組的Scale-up（縱向擴容）和Scale-out（橫向擴容）。

但英偉達在3月初分別向光子技術巨頭Lumentum和Coherent各注資20億美元，并鎖定數十億美元采購承諾及未來產能權益。這兩家公司都是CPO的核心供應鏈，業(yè)內人士認為，黃仁勛這是在準備為下一代“吉瓦級AI工廠”去鋪墊光互聯的底座。

Cathy Jiang 光學工程師 一個是Lumentum，它是現在唯一的高功率（400毫瓦）DFB激光器的一個供應商，在最近的OFC會議上，它們也提到了一個更高參數的1瓦強功率的激光器。另外一個是Coherent，這是在硅光光子學中有很多技術積累的幾個公司合并在一起的一個公司。這兩家公司，一是他們是美國公司，二是有多年的技術積累和專利的積累，三是在整個產業(yè)鏈上，這種投資可以幫助這些公司在下一代的技術中做更多的革新。

這一次它們更多的技術革新是在封裝方面，比如說2.5D到3D的封裝。但是接下來這兩家公司還在進行更多的新技術的研發(fā)，比如說使用更多的光波長一起進行通信，進一步地增加它的帶寬的密度。還有使用一些更加先進的技術，比如說不同的放置激光器的方法，甚至探索一些不同的波段、不同光纖的參數等等更下一步的技術革新。

目前產業(yè)里面還在討論Scale-up（縱向擴容）和Scale-out（橫向擴容），而行業(yè)人士說，黃仁勛已經在思考說再下一步，Scale-across（跨域擴展），也就是不同數據中心的互聯怎么去解決了。

Cathy Jiang 光學工程師 對于不同的距離的場景，比如說Scale-up（縱向擴容）談論的是毫米量級，Scale-out（橫向擴容）討論的是米量級，Scale-across（跨域擴展）可能討論的是千米或者更遠的量級。在這些不同量級之下，什么是一個最優(yōu)的技術路線？我們還是用現在的波長，還是要換成一個其他的波長？會不會有一個技術是用現在這種光纖，還是一種中間是空著的光纖？會不會有一個技術突然出現就砸了場子，把其他的技術都帶跑了？都是很有意思的一些討論。

當然，還有更遙遠的一些布局，包括在演講中黃仁勛提到的太空數據中心等等，我們也寫過一篇文章介紹。

在這篇文章的最后，我還想稍微聊聊整個芯片和數據中心供應鏈目前的一個情況。如果大家還記得這五層蛋糕，可以看到能源和數據中心供應鏈的基礎層，決定了芯片的產能，也決定了整個AI模型和應用能否得到足夠的算力支撐，也決定了AI的進程。

05

供應鏈全面吃緊內存與能源的超級周期

我們在GTC期間跟供應鏈的朋友聊天，得到的信息是：缺，什么都短缺。

Alex Yeh GMI Cloud創(chuàng)始人 我們是了解所有的硬件的缺貨情況的，包括從各類元器件到內存端的硬件，比如CX7等等子元器件。現在每一個元器件都開始“亮紅燈”，就是指大缺貨、大漲價，DDR4的DRAM價格，是一年前的10倍。現在CX7也在缺貨、電源供應和CPU也開始在缺貨，各個供應鏈都開始缺貨。我看到OpenClaw的起來、agent起來、多模態(tài)的起來以及編程的起來，剛好這三個是一個完美的風暴，所有的供應鏈就跟不上這個節(jié)奏。

Alex對我們表示，最近全球地緣政治，特別是中東的波動讓能源價格異常波動，這也給全球AI數據中心的能源供應帶來了更高不確定性，但能源這一部分大概會占到token定價的10%左右，而讓token價格高居不下的，還是供應鏈短缺帶來的價格飆升，特別是內存方向。

Alex Yeh GMI Cloud創(chuàng)始人 我覺得影響最大的還是服務器系統(tǒng)的內存的漲價，從而造成token價格的增加。

而我們也在會展現場采訪到了內存市場的決定性大贏家三星，他們認為，緊缺的狀態(tài)至少要持續(xù)到27年年底。

Candice Hu Samsung Memory產品營銷經理 這個是我們從來沒有看到過的supercycle（超級周期），之前幾年也有，但是那個時候更多是手機、電腦、互聯網端的需求，但是今年整個就是AI。我們看到2026年已經是完全的售罄，2027年我們認為也還是會在緊缺的狀態(tài)。產線我們都已經在投入了，但是大概率也要到2028年才能有實質性的這么一個上漲。 這個超級周期，很多的采購方都是云端、數據中心，他們對于成本的敏感度是比較低的，也比較愿意花錢去買。所以整個內存的短缺或者是需求量，我們認為在接下來兩年還是會比較強的。

以上就是我們這次的參會體驗啦。給我的感覺是，隨著Agenic時代來臨，非常多的范式會發(fā)生變化，有機遇也有挑戰(zhàn)，而GTC會依然是AI行業(yè)的指路標，我們也會為大家繼續(xù)關注以上我們的提到的這些產業(yè)和方向。不知道在一年后的GTC大會，我們的世界會被AI加速多少呢？

注：部分圖片來源于網絡

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