AIPress.com.cn报道

10月28日消息，在华盛顿举办的GTC上，NVIDIA CEO 黄仁勋重新描绘了AI行业未来几年可能的走向，把NVIDIA的重心明确地指向AI基础设施时代：

不仅卖GPU，而是把数据中心升级成持续“训练—生成—反馈—再训练”的AI工厂。

他宣布 NVIDIA 将为美国能源部建设7台AI超级计算机，用于核武维护、清洁能源等国家级任务，并强调这是美国要在下一轮平台变革中“赢”的关键底座；

同时披露公司累计在手订单已达约5000亿美元量级，显示企业采购正从“试水”转向“刚需”。

黄仁勋在会上，确认与 Nokia 开展 6G 联合研发，目标是做“AI 原生”的 6G 网络以承接更大规模的推理与交互。

他的逻辑是：未来的 AI 应用将是实时的、高交互的，光靠传统蜂窝网络难以承载，而 6G 将成为汽车、机器人、边缘设备之间的“神经系统”。NVIDIA 将用自己的加速计算为 Nokia 的无线接入网（RAN）产品提供推理支持。

比 6G 更超前的，是量子。

他推出了一个名为NVQLink的架构，让 GPU 能“直接”接上量子处理器，而不是通过软件级中转。

已有 17 家量子硬件厂商承诺支持这个标准，还有 9 家研究机构将基于它进行实验。从某种意义上，它可能成为“量子-传统混合超算”的雏形。

外界质疑“AI 泡沫”时，黄仁勋直接给出反驳：不是概念期而是产业化期——客户“用真金白银为模型能力买单”，订单与政府项目正在形成正反馈，这也是公司在华盛顿首办大会、主动拥抱公共部门与产业伙伴的原因。

他特别提到与 CrowdStrike 的合作，希望用 AI 抵御 AI 生成的攻击。网络安全行业向来不缺口号，但“AI 攻、AI 防”的博弈将真正催生下一代安全平台。

上述 DOE 超算和企业侧大单可以说是最直接的“去泡沫”证据。

在供应链与制造上，他把“技术主权”写进路线图：

Blackwell 将在美国本土制造/组装，已有亚利桑那、得州、加州的产线和系统工厂规划，配合更大规模的 AI 工厂投资。这既是产能与交付的需要，也是政策与国家安全的取向。

关于全球市场，他没有回避敏感话题：受出口限制影响，NVIDIA 在中国高端 AI 硬件的份额“几乎归零”。他表示遗憾。

他宣布，NVIDIA 的新平台 DRIVE AGX Hyperion 10将为自动驾驶提供计算底座，涉及传感器融合、路径规划、神经推理等模块。

Uber 和 Stellantis 将基于该平台，在 2027 年前部署十万辆Robotaxi。这个数不是Demo，是规模。

同时，NVIDIA的AI Enterprise软件平台将兼容企业自动化、内容生成、模型管理、网络安全等任务，这意味着：

卖芯片只是入口，卖“长期订阅的软件能力”才是利润。它正悄悄从“半导体公司”向“AI 服务运营平台”转变。

把这些点连起来，会看到一条非常清晰的主线：上接 6G 与量子、下接本土制造，中间以 Blackwell 及后续平台做承压梁，前端用 DOE/企业级需求把“泡沫”敲实为订单。

从“芯片公司”到“AI 基础设施提供商”，这场转身不靠标语，而靠产线、合同和互联标准落地。

编辑：Horch