【🎁有獎話題】算力沙皇都逃唔出DeepSeek魔咒？你點睇黃仁勳定律？
Hello各位小虎們，上週英偉達GTC 2025大會在美國聖何塞召開，火熱程度不言而喻，10點纔開始演講，6點就不少人前往會場排隊，聖何塞市區的交通一度形成大面積擁堵！一起來來看看本次大會上，黃仁勳又有哪些觀點呢？[Smile]
英偉達也沒逃出DeepSeek魔咒？
當地時間3月18日至19日，在發表了全球矚目的演講後，英偉達創始人黃仁勳又開始接受媒體採訪，他採訪中表示自己過去兩天只吃了100卡路里的食物，快低血糖了，在參加了超過十多場的聚會後，老黃也明顯出現疲態。[Drowsy]
「人們說我的GTC演講就像是AI界的超級碗，電腦行業的所有人都在這裏了，唯一的區別就是每個人都能在這場超級碗中獲勝，每個人都是贏家！」老黃說道。[Cool]
我們先來看看本次的一些新產品：
Blackwell Ultra芯片：老黃稱「買得越多，賺得越多」，號稱專為AI推理時代打造，性能比此前提升1.5倍；
Vera Rubin芯片：英偉達計劃在2026年底推出的下一代超級芯片，配備88個CPU及288GB高帶寬HBM4內存，內容儲存量Grace的4.2倍，帶寬提高2.4倍。老黃透露在2027年推出Vera Rubin Ultra芯片，之後則是Feynman架構及相應芯片；
Dynamo推理框架：這一框架通過「分離式服務」進行模型優化與生成，能夠最大化利用現有資源，與Perplexity達成合作開發事項；
DGX個人AI超級電腦：推出Mac Mini大小的DGX Spark，擁有128GB內存，能提供每秒1000萬億次的AI算力；同時還推出了搭載GB300芯片功能更強大的DGX Station。
圖源：英偉達
在DeepSeek火遍全球后，英偉達股價和市值接連下跌，黃仁勳的個人財富也大幅縮水，最近兩個月，英偉達股價不能說坐過山車，但也是上下震盪，本月一度跌至最低的104.77美元，截至週五收盤，英偉達收跌0.7%至117.70美元，總市值為2.87萬億美元。[Cry]
在發佈會一開始，黃仁勳再次提及DeepSeek，「去年，幾乎全世界都錯了！AI的計算需求事實上是加速的，規模化定律（Scaling Law）具有強勁的韌性！」老黃講道。他給大家「算賬」並以此推出他的「token經濟學」（老黃定律），他提到一個Hopper芯片可以為每個用戶產生大約100個token/秒，一個兆瓦級數據中心可以產生10萬個token/秒，這樣一個AI工廠每秒就可以產生大約250萬個token，按照ChatGPT的成本（每百萬個token 10美元）計算的話，那就是每秒25萬美元，一年大約有3000萬秒，結果就是上萬億美元。「這就是兆瓦級數據中心的營收！模型推理所需要的算力消耗比我們想象的還要多100倍！」[Cool]
老黃認為，當前的大模型正在從GPT那樣的「快思考」轉變成像DeepSeek R1等的「慢想」模式，為了用戶避免在等待時失去耐心，計算速度需要再次提高，token的消耗量增加10倍，計算速度也要提升10倍，這樣總體計算量就可以輕鬆達到百倍。[Tongue]
圖源：英偉達
量子計算無辜「躺槍」！
老黃表示，在Blackwell推出之後，AI行業出現了翻天覆地的變化，AI的功能日益強大。去年全年，全球前四雲服務提供商共採購了130萬片Hopper架構芯片。2025年，這些科技巨頭繼續採購了大量的Blackwell芯片，他預計2028年數據中心建設支出將達到1萬億美元。[Onlooker]
在本次大會上，老黃向量子計算道歉，但量子計算概念股依舊無辜「躺槍」！[OMG]
今年1月，老黃和扎克伯格接連向量子計算概念潑冷水，老黃表示量子技術距離實際應用至少還需要20年，15年「為時過早」。這句話直接讓D-Wave、Rigetti量子計算概念股股價暴跌超10%，但谷歌、微軟等科技巨頭依舊佈局和深耕量子芯片。[NosePick]
如今老黃用實際行動來為當時的言論「道歉」：在當地時間3月20日，英偉達首次舉行「Quantum Day」活動，D-Wave、Quantinuum等多家全球量子計算初創公司的CEO，以及AWS和微軟的量子計算負責人參與圓桌討論。[Observation]
在圓桌討論開始前，老黃笑道：「誰能想到這些量子計算公司是上市公司，他們怎麼可能上市？當他們的股票下跌的時候，我甚至都沒意識到是上市公司。」這番話引起了全場大笑。「我是第一個為了證明自己說錯話而把行業內的CEO都召集過來的人。」[Facepalm]
黃仁勳與量子計算公司的CEO及相關人士進行討論 圖源：虎嗅
參加圓桌討論的量子計算高管所在的企業大部分都還沒有實現盈利，這場討論最重要的一個問題就是，未來量子計算是否會威脅到英偉達等基於晶體管制造計算機的公司。
老黃表示，量子計算這項技術十分複雜，同時具有潛力，大家都希望它能帶來不一樣的影響。他認為「加速計算」會取代計算機成為新的計算方式，但量子企業的高管們紛紛認為，量子計算機不會取代經典計算機，Pasqal的負責人Loic Henriet認為，大家對「量子計算」存在誤解，量子處理器應該是「加速器」的角色，並與經典計算機一起工作，而不是為了取代它們。[Thinking]
雖然黃仁勳已經向大家「道歉」，但這也再次打擊了量子計算概念股，截至當天美股收盤，D-Wave Quantum股價大跌超18%，Rigetti Computing股價大跌超17%，Quantum Computing股價下跌近12%。[Helpless]
同時，老黃一邊道歉，一邊宣佈在波士頓建立一家通過尖端技術推動量子計算的研究中心（NVAQC），這個研究中心將整合量子硬件與AI超級計算機，達到加速量子超級計算技術，包括Quantinuum、Quantum Machines、麻省理工學院工程量子系統（EQuS）等量子計算企業和高效研究人員都有參與到其中。[YoYo]
圖源：英偉達
小虎們，你們怎麼看黃仁勳的token經濟學？你們怎麼看老黃再次「誤傷」量子計算概念股股價呢？[ShakeHands]
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Blackwell Ultra芯片：老黃稱「買得越多，賺得越多」，號稱專為AI推理時代打造，性能比此前提升1.5倍；
Vera Rubin芯片：英偉達計劃在2026年底推出的下一代超級芯片，配備88個CPU及288GB高帶寬HBM4內存，內容儲存量Grace的4.2倍，帶寬提高2.4倍。老黃透露在2027年推出Vera Rubin Ultra芯片，之後則是Feynman架構及相應芯片；
Dynamo推理框架：這一框架通過「分離式服務」進行模型優化與生成，能夠最大化利用現有資源，與Perplexity達成合作開發事項；
DGX個人AI超級電腦：推出Mac Mini大小的DGX Spark，擁有128GB內存，能提供每秒1000萬億次的AI算力；同時還推出了搭載GB300芯片功能更強大的DGX Station。
在發佈會一開始，黃仁勳再次提及DeepSeek，「去年，幾乎全世界都錯了！AI的計算需求事實上是加速的，規模化定律（Scaling Law）具有強勁的韌性！」老黃講道。他給大家「算賬」並以此推出他的「token經濟學」（老黃定律），他提到一個Hopper芯片可以為每個用戶產生大約100個token/秒，一個兆瓦級數據中心可以產生10萬個token/秒，這樣一個AI工廠每秒就可以產生大約250萬個token，按照ChatGPT的成本（每百萬個token 10美元）計算的話，那就是每秒25萬美元，一年大約有3000萬秒，結果就是上萬億美元。「這就是兆瓦級數據中心的營收！模型推理所需要的算力消耗比我們想象的還要多100倍！」
- **黃仁勳的影響力**：作為全球AI硬體領袖，其言論不僅代表英伟达的戰略，也被視為對技術趨勢的風向標。市場對其觀點的過度反應，凸顯科技行業對「敘事驅動估值」的依賴。
- **技術路線之爭**：量子計算與傳統GPU並非完全對立，未來更可能是互補（如量子-經典混合計算）。黃仁勳的質疑未必否定量子潛力，而是強調商業化落地的漫長過程。
- **投資者啟示**：
短期波動受情緒驅動，但長期需回歸技術基本面。例如，AI算力需求仍將支撐英伟达業績，而量子計算的突破性進展可能帶來顛覆性機會，但時間軸難以預測。
若需更具體的分析，可提供事件背景或言論原文，進一步結合市場數據解讀。
- **背景與關聯**：
英伟达的GPU長期被用於加密貨幣挖礦（如以太坊），因此黃仁勳過去曾多次談及加密貨幣市場對公司業績的影響。近年來，隨著AI算力需求暴增，英伟达的業務重心轉向數據中心和AI加速器（如H100晶片），但「代幣經濟學」可能指其對區塊鏈技術或加密貨幣相關經濟模型的看法。
- **核心觀點**：
- **技術中立性**：黃仁勳曾強調GPU是通用計算工具，無論用於AI訓練、遊戲還是挖礦，均取決於市場需求。他並未直接反對加密貨幣，但指出其波動性可能對供應鏈造成干擾（如礦潮後的庫存問題）。
- **AI優先戰略**：當前英伟达更聚焦於AI硬體生態，而非主動迎合加密貨幣市場。黃仁勳認為AI的長期價值遠超短期挖礦需求，這可能被解讀為對「代幣經濟」的間接淡化。
- **區塊鏈的潛在應用**：英伟达亦探索區塊鏈在虛擬世界（如元宇宙）中的應用，例如通過Omniverse平台支持數位資產的創建與協作，但尚未成為核心戰略。
- **市場解讀**：
投資者普遍認同英伟达從加密貨幣向AI的轉型，認為這降低了業務波動風險。若黃仁勳提出新的「代幣經濟」觀點，可能涉及Web3或去中心化算力分配，需關注其是否與英伟达的硬體路線協同。
- **事件背景**：
黃仁勳過去曾對量子計算的短期實用性表達質疑，例如2023年提到「量子計算在商業化應用上仍需數十年」，導致相關概念股波動。若近期他再次發表類似觀點，可能引發市場對量子計算過度炒作的反應。
- **核心邏輯**：
- **技術成熟度**：量子計算目前仍處於實驗室階段，與傳統GPU（如CUDA生態）在實際問題中的效率競爭尚不明確。黃仁勳的言論反映了對現有計算架構（如GPU加速）的信心，認為其足以應對未來多年的AI與高性能計算需求。
- **市場預期管理**：量子計算概念股多依賴長期敘事，黃的言論可能被視為「潑冷水」，促使投資者重新評估短期估值合理性。
- **產業競爭角度**：英伟达的CUDA生態在傳統計算領域佔絕對優勢，而量子計算若崛起可能威脅其地位。黃仁勳的態度既可解讀為對競爭對手的壓制，也可視為對技術路線的務實判斷。
- **市場反應**：
量子計算股的波動反映資本市場對領軍人物言論的敏感性。例如，IBM、Rigetti等公司的股價可能因技術路線的質疑而回調，但長期仍取決於技術突破進展。
Quantum Computing is still very much in the early stages of development and will complement AI supercomputers.
Jensen Huang is also showing that he is willing to collaborate with the Quantum companies as that will accelerate the development of AI computers.
I like Jensen Huang's spirit of cooperation with other companies so that the AI revolution can continue to grow exponentially in the future. I believe that $NVIDIA(NVDA)$ will continue to maintain its dominant position as the leader in the AI revolution with the latest state of the art technologies. That is why I will continue to invest in Nvidia with a long term horizon.
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