日前出席链博会的英伟达创始人兼CEO黄仁勋在接受媒体采访时表示，H20芯片已被重新批准销售，英伟达正在全力准备产能恢复；看好中国机器人产业前景，对中国市场新推出RTX Pro适用于数字工厂、智能工厂及机器人领域。另外，黄仁勋与之江实验室主任、阿里云创始人王坚最新展开炉边对话，表示人工智能现在处于推理人工智能阶段，并且无限接近通用人工智能阶段。

重启供应链

受H20销售禁令影响，英伟达此前预估两季度累计损失135亿美元收入，并可能错失高达500亿美元的中国算力市场。7月15日，英伟达宣布对华特供版H20算力芯片恢复供应，并将面向中国市场上新完全兼容的GPU产品，公司股价连续两个交易日上涨，最新市值4.18万亿美元。

市场有传闻H20对华销售将以库存为主。对于最新订单情况，黄仁勋在接受采访时表示，目前还没有（订单），因为相关许可尚未获批。美国政府部门正在审批流程中，预计很快就会有结果。一旦获得批准，公司就能正式接收订单。

不过，他表示重启供应链尚需要时间。目前客户订单还存在不确定因素；公司正在全力准备，以尽快满足需求。据介绍，目前英伟达供应链准备周期长达9个月，正在全力加速Hopper架构产品的产能恢复，以缓解当前行业普遍存在的“算力焦虑”。

“我认为算力焦虑在未来十年内都不会消失，这是所有工程师都在面临的共同挑战。”黄仁勋表示。

针对此前因美国芯片禁令导致的资产减记，他指出，可能无法全部恢复先前的库存减记损失，但大多数库存是可以恢复的，新的客户需求和现有的库存产品是可以匹配的；至于出口管制，确实可能对英伟达业务造成干扰，但是英伟达的责任是向政府说明政策的本意和可能产生的意外影响，企业唯有保持足够敏捷，才能更好适应变化。尽己所能，剩下的就顺其自然。

对于英伟达恢复特供版的H20，美国商务部长霍华德·卢特尼克在接受媒体采访表示，H20并非英伟达的最顶尖技术，并将其形容为“第四档”产品，性能远低于美国公司使用的先进芯片。

“我有很多产品，我从来不会给它们排个先后。我们有许多产品是为不同的应用场景设计的。”黄仁勋接受采访时表示，H20的核心优势在于内存带宽表现突出，“非常适合大语言模型、视觉语言及动作模型的推理任务”，尤其适配中国市场的DeepSeek、千问等创新架构模型，具备明确的应用场景针对性。

看好中国机器人前景

本次新供应的RTX Pro适用于数字孪生和机器人模拟。黄仁勋称其为“全球首创”，新的RTX架构基于Blackwell，而之前的RTX架构基于Hopper,专为数字孪生应用设计，融合计算图形与AI功能，是Omniverse应用平台的核心支撑，适用于数字工厂、智能工厂及机器人领域。该产品的独特性在于光线追踪功能，对传感器模拟至关重要，可应用于激光雷达、雷达等设备的数字模拟。在中国机器人创新活跃、智能工厂建设加速的背景下，RTX Pro的应用前景广阔。

根据黄仁勋对AI发展划分，包括感知智能、生成式AI、推理AI和机器人技术。当前处于推理AI阶段，其核心是赋予机器“主动思考”能力，类似人类通过实践学习，这一阶段对算力需求高，但数据量需求相对较少。他提出“温和AI”概念，以DeepSeek-R1为例，通过降低单个token计算量，实现更长时间的高效推理，开辟了算力应用新场景。

英伟达正全力打造“AI工厂”，他表示这类工厂将具备高度敏捷性与可重构性，能快速适应产品变化并提升产能，结合机器人技术后可显著降低生产成本。中国庞大的制造业基础为AI工厂提供了理想应用场景，有望推动传统产业智能化升级。

目前英伟达主要生产基地并非设在中国，但黄仁勋表示中国建立了极其完善的供应链体系，尤其在大规模消费品制造领域具有不可替代的优势。

同时，黄仁勋看好中国机器人产业发展前景。因为当前全球都面临严重的劳动力短缺，尤其制造业劳动力缺口达到千万级，提高自动化水平将显著推动全球GDP增长；人形机器人与AI的技术突破恰逢其时，发展机遇难得。而且中国已拥有顶尖的AI技术储备、在机电一体化领域实力雄厚，而且中国具备全球最大的应用场景和制造基础；中国拥有众多令人惊艳的创新企业，相信小米、宇树等公司未来都会推出令人惊艳的机器人产品。

算力是AI的基础，硅则是算力的基础。黄仁勋在与王坚对谈中指出，未来硅基技术集中三个方面，晶体管结构迭代、封装技术迭代、硅光技术迭代。“我们在这一领域至少还有二十年的工作要做。之所以能得出这样的判断，是因为英伟达的技术路线图已经覆盖了接近十年的未来规划。”黄仁勋说。

保持AI生态开放性

CUDA是英伟达开发的并行计算平台和编程模型，在中国拥有广泛的应用基础和用户群体，被视为英伟达的重要“护城河”之一。

对于中国本土企业推出的CUDA兼容产品，黄仁勋展现出开放态度：“如果你开发兼容CUDA的产品，我完全不会介意。CUDA的详细文档是公开的，从某种程度上来说，它已经是‘开源的’。”

他同时强调，英伟达的核心优势在于“全栈技术整合能力”——从算法架构、系统软件到硬件系统、芯片设计的全链条创新，这种整合能力“在人类科技史上是罕见的”，也是其应对全球竞争的核心底气。

谈及中国竞争对手时，黄仁勋首先强调“并未轻视任何竞争对手”，表示“应当尊重所有竞争者，向他们学习，从中获得启发”。他对华为在系统级技术上的突破给予高度肯定，称其在“芯片设计、系统工程、网络技术、硅芯片以及光子学等领域都表现出色”，且“能够凭借完整生态独立开拓市场，这种综合实力确实令人钦佩”。

“我从事这个领域已经30年了，他们才做了几年，而他们已经能够与我们同台竞技，这足以说明他们的实力。”黄仁勋表示，中国技术的优势不仅体现在硬件上，中国的计算机科学和软件能力也是被低估。

在谈及AI领域人才竞争话题，黄仁勋表示，优秀人才的分布具有全球性；中国在数学、科学及计算机科学领域的深厚基础，为AI发展提供了良好土壤，“全球大约50%的AI研究人员都在中国”，这一人才储备将支撑中国在AI领域的持续进步。

关于技术安全与全球协作，黄仁勋认为，AI的开放性是其发展的本质特征，“通过ICLR等国际会议，全球研究者即使素未谋面，也能通过论文进行‘虚拟合作’”。这种开放共享不仅推动创新，也为安全保障提供了基础——“全球合作能确保其安全进步，同时推动创新”。在具体安全技术方面，他表示人类反馈强化学习（RLHF）、检索增强生成（RAG）等技术可“确保AI执行符合人类价值的任务，减少幻觉，提高生成内容的准确性”。此外，“AI护栏”技术能设定操作边界，网络安全AI和监控AI则可防范潜在风险，形成多层次的安全保障体系。

在与王坚交流中，黄仁勋表示，过去十年里，人工智能计算的性能提升了10万倍，关键前提就是在于绝大多数人工智能研究都是公开进行的。据统计，中国研究人员在arXiv（在线科学预印本存储库）上发表的论文数量是全球最多的。