编辑：桃子

老黄深夜祭出最强挑衅：所有自研芯片都是「纸老虎」！他直言谷歌TPU、亚马逊Trainium根本不敢上台打擂，并首次揭秘了英伟达从「电子到Token」的终极护城河。

自研芯片全是「纸老虎」！

在最新访谈中，英伟达CEO甩出了一句极其挑衅的宣言——

谷歌TPU没来，亚马逊Trainium没来，根本没一个敢露面。

直白讲，在AI算力的终极对决赛中，除了英伟达，能打的对手还没出现！

在近两小时播客中，老黄与主持人Dwarkesh Patel展开了一场极具火药味且深度的对话。

他不仅重申了英伟达的技术护城河，更对当前的全球竞争格局，表达了冷峻的预判。

访谈中，最震撼人的一个镜头是——

面对别人的质疑，老黄霸气外露地回怼道，「我醒来从没觉得自己是个loser」。

「我们又不是一辆汽车（We are not a car）」。

他回忆起英伟达初创时，全球有60家图形芯片公司，而英伟达当时甚至是架构最「离谱」的一个。

英伟达的策略是——

如果世界需要这些伟大的AI公司存在，而VC无法提供百亿级别的资金支撑，那么英伟达就会出手。

但目的是为了让整个生态「繁荣」，而不是为了控制它们。

做好一件事，CUDA就够了

在访谈的尾声，Dwarkesh 提出了一个具有思辨性的问题：

英伟达现在财大气粗，人才济济，为什么不并行开发几种完全不同的架构？

比如像Cerebras那样的晶圆级芯片，或者像特斯拉Dojo那样的「巨型封装」，以防万一AI架构发生突变。

老黄的回答，展现了他作为顶级架构师的极度自信与理性。

模拟器已否定了一切

他直言，英伟达拥有世界顶尖的「模拟系统」。

我们可以在模拟器里，模拟出你能想象到的任何架构。结果证明，那些方案在性能和效率上都更糟。

也就是说，从数据上的验证已经否定了这一切。

Dwarkesh又问道，如果台积电先进制程（如N2/N3）产能见顶，英伟达是否会回到老旧的N7工艺重新设计 Hopper？

对此，老黄表示，这种「回流」研发的成本高得离谱。

英伟达宁愿选择在先进制程上「倾力向前」，通过先进封装和数值计算的改进来弥补产能压力。

扩产Groq：抢占「溢价token」市场

众所周知，英伟达几个月前将「推理芯片之王」Groq纳入了CUDA生态。

这背后，蕴含着老黄对推理市场「分层化」的深刻洞察：

以前token要么免费，要么极便宜。

但现在，如果更快的响应速度，能让一名年薪几十万美金的软件工程师效率翻倍，那么企业愿意支付极高的溢价。

过去英伟达追求的是高吞吐量（单位时间内产出的token总量），但现在他们开始布局「低延迟、高溢价」的推理细分市场。

这意味着未来英伟达的工厂将同时产出「平价高产」和「尊享速达」两种token。

如果没有AI革命，英伟达会怎样？

访谈以一个浪漫的假设结束。如果深度学习革命从未发生，英伟达现在会在做什么？

老黄语气中带着一种使命感：「即便没有AI，英伟达也会非常庞大」。

通用计算的终结

他的基本信念是，「摩尔定律」下的通用计算（CPU）已经走到了尽头。

无论有没有AI，科学、工程、物理、图像处理这些领域，都急需「加速计算」。

科学的民主化

英伟达的初心是让每一位学生、每一位科学家，通过一张GeForce显卡就能处理分子动力学或地震数据。

这种「加速计算」的底色，其实早在AI爆发前就已经涂就。

不仅仅是张量

老黄强调，在GTC演讲的开篇，他总会花大量时间讲计算光刻（cuLitho）、量子化学和数据处理。

AI确实令人兴奋，但这个世界上还有很多重要工作与AI无关，张量并不是计算的唯一方式。我们想帮助每一个人。