今年显然又是英伟达这家33岁公司又一个关键时刻，人们像期待数码产品一样期待它的芯片更新，对超预期的财报甚至都提不起兴趣，眼看有些江郎才尽的时刻，黄仁勋又带来了新的故事。

3月16日，在2026年英伟达GTC大会上，黄仁勋做了万众期待的主旨演讲。人们看待英伟达，关心和担心的都是它的增长。而今年GTC，一个花20亿美金收购来的Groq，一个突然就改变了一切并看起来解决了“应用普及问题”的OpenClaw，成了增长故事里的绝对主角。

Groq的新芯片融入英伟达体系后，英伟达宣称会给它的客户们解锁一个3000亿美金的增量市场；

同时英伟达也会把Groq更深入融入下一代芯片架构Feynmann 里；

而在他绝对不会迟到的“小龙虾”狂热里，黄仁勋要让英伟达变成OpenClaw们的底层，再次上演一出CUDA同样的戏码。

尽管相比GTC最辉煌的那些发布，今年的整个发布的大多时间显得有点乏善可陈，但这些已经足够让黄仁勋信心满满，他表示：

2025年到2027年，英伟达的芯片生意将会继续上涨，涨到1万亿美金。

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Vera Rubin + Groq，七颗芯片合体

黄仁勋展示了他形容为全新的AI基础设施层的全貌。

他不再举着一颗芯片说“this is our new GPU”了。他把整个Vera Rubin机架搬上了舞台，说这一次英伟达想的是整套系统，从芯片到软件到互连，端到端垂直整合，作为一台超级计算机来优化。

上一代Blackwell Ultra已经实现了对比Hopper 50倍的吞吐效率提升，而Vera Rubin + Groq在此基础上又把前沿推到了新的区间，这套系统由七颗芯片组成。核心Rubin GPU采用台积电3nm工艺，双芯片封装，336B晶体管，配备288GB HBM4内存和22TB/s带宽，NVFP4推理性能达到50 PFLOPs，比上一代Blackwell提升5倍，训练性能35 PFLOPs，提升3.5倍。配套的Vera CPU是88核定制Arm架构（代号Olympus），176线程，全球首款在数据中心采用LPDDR5的CPU，专门为Agent推理场景下的高单线程性能和数据处理做了优化。黄仁勋说这颗CPU独立卖“肯定会成为数十亿美元的业务”。

但今晚真正的新闻是第七颗芯片，Groq 3 LPU。去年圣诞夜英伟达花200亿美元拿下Groq的技术授权和核心团队，今天是首次产品落地，而且已经在量产。

为什么需要Groq？黄仁勋在台上讲得很清楚，GPU擅长高吞吐的并行计算，做prefill和attention很强，但在超高速token生成这个区间会力不从心。他的原话是NVL72在超过400 tokens/s/user的区间“runs out of steam”（跑不动了）。而Groq的LPU是一种完全不同的处理器，确定性数据流架构，芯片上全是SRAM，没有运行时动态调度，编译器在编译阶段就把每个时钟周期的计算和数据搬运全部排好了。这种架构天然适合低延迟的decode和token生成。

问题在于SRAM虽快但容量极小。单颗Groq 3 LPU只有500MB SRAM，而Rubin GPU是288GB HBM4，差了500多倍，根本存不下万亿参数的模型。英伟达的解法是用一套叫Dynamo的软件把推理过程拆成两半，Rubin负责prefill和attention，处理上下文需要大量算力和大容量内存；Groq负责feed-forward部分的decode和token生成，需要极低延迟和极高带宽。两者通过以太网紧耦合，延迟减半。

黄仁勋管这个叫disaggregated inference（解耦推理），并且总结说高吞吐和低延迟本质上enemies of each other（彼此矛盾），而Groq就是解决这个矛盾的那一半拼图。

舞台上的那张对比图视觉冲击很强。

左边一颗Rubin GPU，288GB HBM4、22TB/s带宽、50 PFLOPs。

右边一排8颗Groq 3 LPU组成的阵列，4GB SRAM、1,200TB/s SRAM带宽（Rubin的55倍）、9.6 PFLOPs。

两种极端的处理器，统一成一个推理系统。Groq 3 LPX整机把256颗LPU装进一个机架，提供128GB SRAM、40PB/s带宽、315 PFLOPS推理算力和640TB/s互连带宽。

整套NVL72系统100%液冷，用45度热水冷却，把原来花在空调上的能耗省回来给计算用。安装时间从两天压缩到两小时。第六代NVLink提供3.6TB/s全互连带宽。首款CPO（共封装光学）交换机Spectrum X已经量产。

目前，微软Azure已经跑起了第一套Vera Rubin机架，Satya Nadella在演讲期间直接发消息确认。

黄仁勋还给了一个极其直观的对比，同一个1GW数据中心，两年内token生成速率从2200万提升到7亿，350倍。他说这就是极致协同设计的力量。

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1万亿GPU，和新的商业模式可能

在演讲里，黄仁勋再次给出数据的指引。

去年GTC他给出的关于英伟达产品的需求估算是5000亿美元（覆盖Blackwell和Rubin到2026年），而今年直接翻倍，他说现在看到的是：

到2027年至少1万亿美元。

驱动力是他反复提到的“推理拐点”，从ChatGPT到o1再到Claude Code，AI从能聊天变成能推理再变成能干活，每一步跳跃都让单次推理需要的算力暴增，而使用量也在同步起飞。黄仁勋说Claude Code是第一个agentic model，英伟达100%的软件工程师都在用。

然后他用一张图把这个宏观判断翻译成了具体的商业逻辑。

整场演讲最值得反复看的就是这张，标题叫inference Performance and Efficiency Drive Company Results。

纵轴是吞吐量（TPS/MW，每兆瓦每秒生成的token数），横轴是交互速度（TPS/User，每用户每秒拿到的token数）。横轴越往右意味着AI越“聪明”，模型更大、上下文更长、思考链更深，但吞吐量会下降，因为资源被单个用户的推理任务占用了更多。高吞吐和低延迟本质上矛盾。

黄仁勋在横轴上切了五档定价。Free层用Qwen 3（235B参数，32K上下文，免费），Medium层用Kimi K2.5（1T参数，128K上下文，3美元/百万token），High层用GPT MoE（2T参数，128K，6美元），Premium层同样是GPT MoE但上下文窗口拉到400K、价格到45美元，Ultra层150美元。

然后他把四代硬件的曲线叠上去。Hopper只能覆盖Free和Medium层，在高交互区间曲线贴着底部。Blackwell大幅上移，让Premium层变得经济可行。Vera Rubin再上一档。加上Groq LPX之后，曲线在400+ TPS/User的高交互区间向右延伸出去，对比Hopper提升35倍，让一个目前还不存在的Ultra层（150美元/百万token）成为可能。

作为一个“首席销售”，在第二张图，黄仁勋直接把这个逻辑翻译成了营收数字。

假设一个1GW数据中心按25%算力分配给每个层级，每GW年营收Blackwell能做300亿美元，Rubin做1500亿（5倍），加上Groq LPX做3000亿（10倍）。

两张图合在一起看，叙事逻辑很清晰：第一张为了告诉大家，Rubin让Premium推理（$45/M tokens）变得赚钱，而第二张则证明了，Rubin + LPX可以让一个尚不存在的Ultra推理市场（$150/M tokens）成为可能。

黄仁勋借此定义了一套token定价阶梯，并在这最重要的大会上，直接告诉所有客户，这里面每一层的经济可行性都直接绑定在英伟达的硬件代际升级上。

换句话说，没有我的芯片，你到不了下一个价格层级，你的商业模型跑不通。有了我，商业模型的新可能就出现了。

“数据中心是生产token的工厂；推理是工作负载，token是新商品，算力等于营收；未来每个CEO都要盯着自己token工厂的效能看。”

他继续推销英伟达：“用得越多省钱阅多。我们是唯一一个在每一个模型里都在被使用的产品，这让我们成为最强又最便宜的。英伟达的系统是全球范围内你可获取的成本最低的AI基础设施。 ”

黄仁勋甚至直接给了不同客户部署方案：如果工作负载主要是高吞吐的批量推理，100%配Vera Rubin就够了。如果有大量编程、高价值实时推理和Agent交互需求，拿25%数据中心配Groq LPX，其余75%纯Rubin。

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Feynman剧透，2028年全部换代

在Rubin介绍完后，Feynman的剧透来了。

英伟达给自己路线图节奏锁死，每年一代新架构。当前Blackwell，2026下半年Vera Rubin，2027年Rubin Ultra搭配全新Kyber机架（计算节点改为垂直插入，前置计算后置互连，支持144颗GPU），2028年Feynman。

Feynman是黄仁勋今晚的one more thing式剧透，七个组件全部换代。全新GPU（此前传闻台积电A16 1.6nm），LP40 LPU（黄仁勋说是big step up，Groq团队加入英伟达后共同设计，首次在LPU中加入NVFP4计算能力），Rosa CPU（全名Rosalind，致敬发现DNA结构的Rosalind Franklin），BlueField 5 DPU，ConnectX-10 SuperNIC，NVLink 8。Kyber机架同时支持铜缆和CPO光学互连。

关于铜缆还是光互连的行业争论，黄仁勋一句话终结，铜的要做，光的也要做，CPO也要做，每一种都需要更多的产能。

中间他还顺便提了Vera Rubin Space-1，要把计算模块送上太空做数据中心。太空没有传导和对流只有辐射，散热是个问题，但英伟达已经在做了。

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为龙虾做“CUDA”，NemoClaw定义Agent时代的操作系统

对于最近疯狂的龙虾热，黄仁勋称Agent是一个全新的计算平台，并直接把OpenClaw的定位拔到了和Windows、Linux、Kubernetes同一级别。

他用操作系统的语法拆解了OpenClaw的本质，管理资源、调度任务、调用工具、连接大模型、多模态IO、派生子Agent。OpenClaw几周内超越Linux 30年的GitHub Star数，是人类历史上增长最快的开源项目。黄仁勋认为它的意义等同于HTML之于互联网、Kubernetes之于移动云，每家公司都需要一个OpenClaw战略。

然后话锋一转，讲了企业场景的致命问题。Agent在公司内网能访问敏感信息、能执行代码、能对外通信。黄仁勋让全场默念了一遍这三条，然后说，这显然不能被允许。

NemoClaw就是英伟达的解法，但它不是另起炉灶，而是给OpenClaw套上一层企业安全壳。核心组件叫OpenShell，已经集成进OpenClaw，包含策略引擎接口（对接企业已有的安全合规系统）、网络护栏（限制Agent网络访问边界）和隐私路由（防止敏感数据外传）。开源，Apache 2.0协议，深度整合NeMo框架、Nemotron模型和NIM推理微服务。

这里的类比关系是，NemoClaw之于OpenClaw生态，就像CUDA之于GPU生态。

CUDA让GPU从游戏显卡变成了通用计算平台，NemoClaw要让龙虾从个人玩具变成企业基础设施。OpenClaw提供了Agent的操作系统，NemoClaw提供了在这个操作系统上安全运行企业应用的开发平台和工具链。

黄仁勋的行业判断是，未来每家SaaS公司都会变成GaaS（Generative-as-a-Service）公司，企业IT从2万亿美元的工具产业升级为多万亿美元的Agent产业。他甚至预测未来每个工程师入职时都会拿到一份年度token预算，基本工资之外再加一半用于购买token，让个人生产力放大10倍。“你的offer带多少token”会成为硅谷新的谈判筹码。

配合Agent生态，英伟达同时宣布了Nemotron Coalition（开源模型联盟）。六大模型家族全部达到前沿水平，Nemotron（语言推理，OpenClaw评测前三）、Cosmos（物理AI世界模型）、Alpamayo（自动驾驶，号称首个会思考推理的自动驾驶AI）、Groot（通用机器人）、BioNeMo（生物化学）、Earth 2（天气气候）。Nemotron 3 Ultra定位为世界最好的基础模型，供各国做主权AI定制。联盟首批成员包括Black Forest Labs、Cursor、LangChain（10亿+下载量）、Mistral、Perplexity、Thinking Machines（Mira Murati创办）等。

英伟达的增长故事不能停。这一次一个可能成为近年英伟达最重要的收购的Groq，和一个突然出现的现象级全民狂热的OpenClaw让这个故事得以继续，黄仁勋也抓住了这些被他形容为“必须抓住的时间窗口”，把大量资源赌在了上面，剩下的，就靠各位一起疯狂烧token了。