黄仁勋最新预测：OpenAI将成万亿巨头，AI算力需求暴涨十亿倍

一场由“推理爆炸”驱动的工业革命正在上演。

一、黄仁勋豪掷千亿美元背后的底层逻辑

“我低估了。”英伟达CEO黄仁勋在BG2播客访谈中坦诚地说道。相比一年半前预测AI推理算力需求将增长十亿倍，他如今认为这个数字仍显保守。

就在9月22日，英伟达宣布了史上最大规模的AI基础设施投资——向OpenAI投入高达1000亿美元，用于共建耗电10GW的“AI工厂”。

黄仁勋在访谈中揭开了这笔交易的底层逻辑，并抛出一系列震撼观点：OpenAI将成为下一个万亿美元公司，AI正从“记忆回答”进化到“思考解题”，而通用计算时代已告终结。

图源：BG2

黄仁勋罕见地戴着红框眼镜，在近两小时的访谈中首次亲自解释了与OpenAI的千亿合作案。

他直言，OpenAI很可能成为下一个“数万亿美元的超大规模公司”，就像今天的Meta和谷歌。

“应该把所有钱都给他们，”黄仁勋半开玩笑地说，“英伟达的遗憾就是没有早点投资。”

这场合作背后，是英伟达在AI时代下的战略布局。

黄仁勋强调，英伟达与OpenAI的合作涵盖四大领域：

①持续扩建微软Azure数据中心；②与甲骨文、软银共建5-7GW算力集群；③支持CoreWeave的算力需求；④以及最新宣布的，助力OpenAI自建AI基础设施。

这意味着OpenAI正从租用Azure算力转向自建算力基础，这是其迈向“超大规模公司”的关键一步。

图源：BG2

黄仁勋看到的不仅是财务回报，更是绑定AI时代核心玩家的战略机遇。

在黄仁勋的构想中，AI的未来形态不再是单个模型，而是需要持续供能的“AI工厂”。

他阐述了一个全新逻辑：若要让AI为全球GDP带来10万亿美元的增值，每年需要5万亿美元的资本开支来确保生成大量Token产出价值。

“未来的AI竞争将演变为可持续进化的‘AI工厂’竞争，”黄仁勋预测，“在这个系统中，将有数十万个协同工作的GPU。每部署1吉瓦的数据中心就需要大约50万个GPU。”

OpenAI正在实践这一理念。

9月23日，他们公布了万亿美元“计算仓库”蓝图，首次展示了位于得州阿比林的超级数据中心综合体，占地面积相当于纽约中央公园。

图源：路透社

一年前那里还是一片荒地，如今已矗立起八座数据中心，每天有超过6000名工人昼夜不停地施工。

同时，OpenAI还宣布将在美国新建五个数据中心，分别与甲骨文和日本软银合作，算力规模接近7吉瓦，最终目标扩展至10吉瓦。

二、英伟达的护城河并不是芯片有多牛

黄仁勋在访谈中最令人震惊的观点，是关于AI推理需求的爆发式增长。

“推理的增长，不是100倍，不是1000倍，是100亿倍。”他郑重表示，甚至这个数字可能仍被低估。

为什么推理需求会如此爆炸性增长？黄仁勋解释，AI正在经历根本性转变——从“一键回答”转向“思考推理”。

他提出了“三条扩展定律”：预训练扩展定律、后训练扩展定律和推理扩展定律。

“传统推理是一锤子买卖。但新的推理方式，我们更看重的，是‘思考’。回答之前要先想一想，”黄仁勋阐述，“思考得越久，答案质量就越高。”

在思考过程中，AI会做研究、验证事实、学习新东西，继续思考，学更多，最后才生成答案。

这种“链式推理”使得每次交互的算力消耗呈指数级增长。

黄仁勋指出，OpenAI正经历双重指数增长：一方面是用户数量的指数级扩张，几乎所有应用都在接入其服务；另一方面，单次交互的算力消耗也在指数级增长。

这两大趋势叠加，让算力需求更是呈现“指数的指数增长”。

英伟达数据中心营收的增长预期 | 图源：BG2

面对AI行业的巨变，英伟达的角色也在发生根本性转变。

“大家对于英伟达的真正定位存在误解，”黄仁勋直言，“他们记得我们是家芯片公司。没错，我们造芯片……但NVIDIA真正是一家AI基础设施公司。”

他进一步阐释，英伟达现在卖的不再是芯片，而是“AI产能”。

黄仁勋表示，全球的计算短缺，并不是因为不想造，而是客户给的预测全都低估了需求。

过去几年的模式很简单：客户说需要多少，英伟达就造多少。但每次预测出来的需求，都远远低于实际使用量。

为应对这一挑战，英伟达正在重新定义自己的业务——为客户提前布局整个供应链：从晶圆开始，到HBM高速内存、封装、冷却、主板、网络、交换芯片……提前一至两年把整条产线都准备好。

“一个10GW的AI工厂，要用几十万个GPU，没有提前一年布局，根本不可能同时交付。”黄仁勋说。

这种转变也体现在英伟达的竞争优势上。

黄仁勋放话，即使竞争对手将芯片价格定为零，客户仍然会选择英伟达，因为他们的系统运营成本更低。

他提出了“单位功耗智能产出”的关键指标——在电力成为稀缺资源的背景下，每瓦电产出多少智能成为客户最关心的指标。

三、AI军备竞赛正式进入“重资产时代”

面对外界对AI算力过剩的担忧，黄仁勋直言不讳地回应：“AI产能过剩是伪命题。”

他认为，在通用计算向加速计算完全转型前，算力缺口只会持续扩大。

“在我们完全将所有通用运算转换为加速运算与AI之前，我认为过剩问题发生的机率极低，”黄仁勋说，“而完全转换‘还需要几年的时间’。”

他预计，未来五年内，AI驱动的收入将从1000亿美元增至万亿美元级别。

中金公司在一份研报中支持了这一观点，认为AI基础设施需求可见度正在向2027年甚至更远期延续，英伟达给出了2030年3-4万亿美元AI基础设施投入的图景。

黄仁勋还提及了“主权AI”的重要性。

今年来，多国大手笔投资AI数据中心建设，沙特阿拉伯、阿联酋及一些欧洲国家处于领先地位。

他说，打造主权AI已成为世界各国必要的行动，考量到这项技术的长期潜力，其影响力甚至超越了原子弹。

图源：BG2

而英伟达与OpenAI等企业近期的一系列合作，正好形成了“大模型—云基建—算力芯片”三巨头构建的闭环。

在这一闭环中，OpenAI向甲骨文购买云计算服务，甲骨文向英伟达采购大量GPU芯片，而英伟达则将其部分利润以投资形式返还给OpenAI。

业内人士分析，这场由OpenAI主导、英伟达与甲骨文协同推进的AI基础设施建设狂潮，标志着AI军备竞赛正式进入“重资产时代”。

在这个时代，模型创新依然重要，但算力储备成为了决定谁能走得更远的关键。

面对这场变革，黄仁勋展现了极强的自信。

当主持人提及“有人说4.5万亿美元市值的英伟达已经触顶，但英伟达可能是全球首个10万亿美元公司”时，老黄没有直接回应，但他的话中已透露出对未来的无限信心。

全球科技产业的价值链正在被AI基建的爆发式发展重塑。

OpenAI、英伟达与甲骨文结成的“三角联盟”，以及各国加速布局的自主可控AI算力网络，预示着智能经济时代的主导权之争已经打响。

这场由“推理爆炸”驱动的工业革命，或许已经开始酝酿。