没有AI的黄仁世界，英伟达靠什么称王？勋没
黄仁勋在访谈中给出了清晰答案：加速计算。这一战略从公司创立之初就已确立，有AI英依然源优从未改变。伟达
他解释说，巨无通用计算虽然适用场景广泛，霸盛但在大量运算场景中并非最优解。赞中英伟达的国算核心思路，是黄仁将GPU架构、CUDA技术与CPU相结合，勋没把原本由CPU处理的有AI英依然源优密集运算任务“卸载”到GPU上。借助GPU强大的伟达并行计算能力，用户可以实现100倍甚至200倍的巨无运算加速。
“这些技术能应用在哪些领域？霸盛工程、科学、赞中物理研究、数据处理、计算机图形、图像生成——适用场景数不胜数。”黄仁勋说。换言之，即便深度学习革命从未发生，英伟达依然会在这片加速计算的沃土上长成参天大树。
正因如此，当被问及“假如AI从未出现，英伟达会专注什么”时，他的回答干脆利落：“加速计算。和我们一直以来做的事一模一样。”
盛赞中国：算力规模惊人，能源近乎无限
在谈到中国市场时，黄仁勋的赞美毫不吝啬。他特别指出，外界普遍低估了中国在算力和能源两方面的巨大优势。
“中国的算力总量极为庞大，要知道中国是全球第二大计算市场。”黄仁勋说。针对有人认为中国受制于芯片制程工艺的观点，他直接反驳：“这种看法并不准确。”
他进一步阐释了自己的核心逻辑：AI本质上是一个并行计算问题。既然中国拥有海量的现有世代芯片，完全可以通过部署四倍、甚至十倍的芯片数量来弥补单芯片性能的差距。“认为中国无法拥有人工智能芯片的说法，完全是无稽之谈。”
更令黄仁勋看重的，是中国在AI底层——能源上的压倒性优势。他指出，AI基础设施有五层架构，最底层就是能源。美国能源资源有限，而中国拥有“近乎无限的能源资源与发电设施”。在他看来，充足的能源供给足以弥补芯片层面的任何差距。
“中国不仅早已达到外界担忧的算力门槛，甚至已经实现了超越。”黄仁勋总结道。
错失OpenAI：一次让他“耿耿于怀”的教训
访谈中，黄仁勋还罕见地谈及了英伟达错失与OpenAI、Anthropic早期合作的经历。他坦言，那是英伟达首次计划对外投资，原本以为这类前沿实验室会寻求传统风投机构的支持。
“可最终，这些顶尖实验室都选择了微软、谷歌、亚马逊这类超大规模云服务商。”黄仁勋不无遗憾地说。但他也承认，这恰恰说明促成合作的双方都是行业顶尖人才——若无这些合作，AI的发展也不会是今天这番景象。
不过，这位一向以“狼性”著称的CEO随即话锋一转：“下次遇到类似机会，我会做好充分准备，不会再重蹈覆辙。”
写在最后
正如黄仁勋所说：“AI是一个并行计算问题。”而在算力与能源双双充沛的中国，这个问题的答案，或许远比许多人想象的更加乐观。
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