黃仁勳重新定位英偉達：AI Infra聚變

21世紀經濟報道記者倪雨晴 聖何塞報道

當很多人覺得今年的GTC偏穩健的時候，英偉達創始人兼CEO黃仁勳給出的評價是：“今年的GTC非常重要，它展示了我們公司從一家計算機技術公司向AI基礎設施公司的轉型。GTC展示了數據中心的轉變爲AI工廠，同時還展示了全新產業的誕生。”

這個新產業就是AI，近年來，AI已經成爲英偉達的標籤和代名詞，黃仁勳每次演講都會對AI進行系統性闡釋。如今黃仁勳試圖再次定位英偉達，掌舵新的航道。

回顧上一次AI轉型，英偉達副總裁格雷格·埃斯特斯曾表示：“黃仁勳在週五晚上發出了一封電子郵件，說一切都將轉向深度學習，我們不再是一家圖形公司。到了週一早上，我們就成爲了一家人工智能公司。”

此番，在GTC2025後，黃仁勳爲公司下了新的定義。美西時間3月19日接受21世紀經濟報道記者等媒體採訪時，黃仁勳多次強調，英偉達並不是建造芯片，而是建設AI基礎設施（AI Infra）。這就可以理解，在GTC的演講中，黃仁勳爲何幾乎花了一個半小時的時間，來講述AI推理時代的產業邏輯、英偉達作爲算力基礎設施的重要性，隨後的芯片產品介紹時間反倒是縮短了。

他向外傳遞的信息是，英偉達的護城河，並不是只有芯片，英偉達所代表的，是一整套AI基礎設施生態，這是英偉達所開創的算力範式。

算力主角再定位

理論、實驗、計算被稱爲現代科學研究中的三大手段。其中計算是最晚加入的小輩，但現在卻起到核心驅動作用，很多理論可以用計算來驗證，很多實驗可以用算力來組織。

計算，或者說算力，在近年的AI浪潮中，重要性越來越高。而英偉達正是算力的主角，從最初GPU的基礎上，建立了一整個算力帝國。

如今，用GPU早已不能用來概括英偉達。黃仁勳在採訪中談道，英偉達是唯一的這樣一家AI公司：擁有云端AI、汽車AI、機器人AI和企業AI，“我們是全棧的，我們擁有整個基礎設施、網絡、交換機、存儲技術、計算技術等。”

在今年GTC的發佈會上，英偉達也發佈了一系列產品，從GPU、交換機、AI PC，到AI推理框架、機器人基礎大模型、CUDA庫等等，很少有一家公司在底層基礎技術上佈局如此廣泛。黃仁勳還稱英偉達是算法公司，總之早已不侷限於芯片。

對於英偉達定位，黃仁勳強調兩點，其一是英偉達建造的不是芯片，而是AI基礎設施。其二是AI工廠，黃仁勳說：“我們是一家AI工廠了。這意味着，一個工廠的作用就是幫助客戶賺錢。我們的工廠直接轉化爲客戶的收入，而不僅僅是生產某一款芯片或某個產品。整個工廠的運作極其複雜，已經達到了物理極限。”

他進一步解釋道：“我們現在就在打造AI工廠，而且行業門檻比以往更高，競爭更加激烈，客戶的風險容忍度也比以前低得多。因爲他們的收入直接取決於這項業務，而這是一項跨越數年的投資週期，涉及數千億美元。這是一個基礎設施業務，是一個AI工廠業務，AI已經是一種基礎性的技術。”

在scaling law之下，AI以高速前行，尤其是DeepSeek的創新之下，讓更多AI應用看到可能性，推理階段的發展日新月異。

面對新的階段，英偉達也在重新尋找定位，黃仁勳說：“我們成爲歷史上第一家同時發佈四代產品的科技公司。這就好比今天某家公司發佈了一款新手機，然後宣佈未來四款手機的計劃，聽上去完全不合理，這在其他行業是前所未有的。但我們會這樣做，因爲我們是基礎設施公司，是世界的工廠，是行業的基石。”

焦慮和挑戰

但是，與此同時折射的一個焦慮是，英偉達需要更強大更新的敘事，來再攀高峰。這幾年，英偉達增速已經非常高，但是資本市場的苛刻要求、外部環境的變換，都讓外界對於英偉達的期待值一再拉高。

當前，隨着AI市場進入推理轉折點，英偉達正在開啓新定位和新策略。樂觀的一面是，隨着AI推理來到了聚光燈下，成爲行業焦點，AI算力的市場上，對推理基礎設施的需求正在上升。

巴克萊研報指出，目前，AI推理計算需求將快速提升，預計其將佔通用人工智能總計算需求的70%以上，推理計算的需求甚至可以超過訓練計算需求，達到後者的4.5倍。

黃仁勳還在接受媒體採訪時盛讚DeepSeek-R1，因爲它是第一個開源推理模型，它會逐步思考問題，在思考時自問，並提出幾種不同的答案選項。這種推理型AI比非推理型AI消耗的計算量多100倍。

當然，在推理帶來更大需求的同時，英偉達也面臨一些挑戰。

Omdia首席分析師蘇廉節接受21世紀經濟報道記者採訪時談道：“英偉達最大的挑戰在於AI推理。英偉達的GPU架構優勢在AI訓練是毋庸置疑的，但是在推理側由於能耗高價格貴，企業都在考慮其他廠商的解決方案。同時，雲廠商也在開發自身的AI芯片，一定程度上減少對英偉達的依賴。”

TrendForce集邦諮詢分析師龔明德則告訴本報記者，受到DeepSeek效應驅使下，國內市場也在擴大采用AI芯片硬件的採購，近期發展瞭如AI一體機等軟硬件解決方案，方案針對各行業(如金融、製造、車聯網、公用事業等)在邊緣端發展更多AI小型化或專有化模型，以及即時的AI推論等應用，從而更強調加速AI商轉落地的機會。

這意味着，在推理時代，英偉達面對的競爭對手更多了，雖然目前並未形成氣候，但是潛在的競爭者依然值得關注。

不過英偉達有自己的護城河，Forrester副總裁兼首席分析師戴鯤向記者指出，英偉達在AI基礎設施領域一直具備出衆的性能與伸縮性優勢，圍繞硬件的基礎設施軟件生態也非常完備，上層開發軟件與應用體系日益成熟。但推理端的性價比會面臨更多來自其他芯片架構體系與更多雲廠商的競爭，在雲端協同、數據管理、行業應用、專業服務等領域，還需要和合作夥伴共同推動企業落地。