在今年的国际消费电子展（CES）上，AI算力需求成为行业焦点。AMD首席执行官苏姿丰在与OpenAI总裁格雷格·布洛克曼的对话中透露，未来几年全球计算能力需提升百倍。英伟达首席执行官黄仁勋则从另一维度给出数据：AI模型规模每年增长十倍，推理输出量增长五倍。为应对这一趋势，英伟达最新架构芯片吞吐量较前代提升十倍，AMD更提出四年内将AI芯片性能提升千倍的目标。
芯片性能跃升的背后是技术瓶颈的逼近。黄仁勋在媒体交流中坦言，单纯依靠晶体管密度提升已难以实现每年十倍性能增长。英伟达正转向系统级优化，将设计范围从单个芯片扩展至整个数据中心，涵盖CPU、GPU、存储系统及网络交换设备。这种协同设计策略在最新发布的Rubin架构中得到体现——该架构同时推出六款芯片，包括GPU、CPU、NVLink交换机芯片及DPU数据处理单元，形成覆盖计算、存储、网络的全栈解决方案。
能源效率成为新战场。黄仁勋提出"效率摩尔定律"：每代产品吞吐量提升十倍的同时，功率仅增加两倍，相当于能源效率提高五倍。这种设计使AI工厂在相同电力消耗下可生成更多token，直接转化为商业价值。为支撑算力增长，英伟达正推动存储系统革命，其推出的推理上下文内存平台由BlueField-4 DPU驱动，旨在解决多AI并行运行时的网络瓶颈问题。
开源生态正在重塑产业格局。黄仁勋透露，当前每四个AI token中就有一个来自开源模型，这种趋势推动英伟达硬件在公有云中的使用率持续攀升。公司投资策略也呈现多元化特征：既直接参与NVLink等核心技术研发，又通过生态投资覆盖内存厂商、系统集成商及超算中心。去年收购Groq部分技术团队后，英伟达正探索将专用集成电路技术与通用平台融合的可能性。
应用场景拓展方面，英伟达正加速布局自动驾驶与机器人领域。其DRIVE AV软件即将搭载于梅赛德斯奔驰车辆，首款L4级自动驾驶汽车计划年内登陆欧美市场。黄仁勋预测机器人技术将在2024年取得突破性进展，运动控制与抓握能力将接近人类水平。针对就业影响，他认为机器人革命将创造新岗位，缓解全球劳动力短缺问题，"AI移民"将填补制造业空缺而非取代人类工作。
当被问及长期执掌英伟达的秘诀时，这位科技行业任期最长的CEO笑称："首先要避免被解雇，其次要保持工作热情。"他强调，作为全球供应链的核心节点，英伟达承担着重大责任，这种使命感驱使其持续突破技术边界。目前公司已为Rubin架构部署1.5万名工程师，预计到明年初还需投入2.5万名工程师进行系统优化。
