英伟达

美国超威

智通財經APP獲悉，英偉達CEO黃仁勳在北京時間3月17日凌晨的GTC大會上展現出英偉達在AI算力基礎設施領域的“前所未有AI算力創收超級宏圖”，他告知全球投資者們，在Blackwell架構GPU算力強勁需求以及即將量產的Vera Rubin架構AI算力體系更加炸裂式強勁需求推動之下，其在人工智能芯片領域的未來營收規模到2027年可能至少達到1萬億美元，遠遠高於上一次GTC大會拋出的到2026年實現5000億美元AI算力基礎設施藍圖。

在高盛、Wedbush以及摩根士丹利等看好英偉達股價前景的分析師們看來，在比預期更加強勁的營收增長前景推動之下，英偉達市值即將繼去年10月之後再度突破5萬億美元超級大關並且非常有望奔向比當前高得多的歷史新高點位。

對於英偉達股價而言，可能不久後將再創歷史新高且帶動全球AI算力產業鏈邁向新一輪上行軌跡，並且英偉達拋出的萬億美元超級AI算力宏圖，竭盡全力撐起“AI牛市敘事”這條資本市場主線。就華爾街分析師們的平均目標價而言，意味着英偉達市值未來12個月內將突破6萬億美元市值，華爾街最樂觀預期更是高達8.8萬億美元總市值

當模型規模、推理鏈路與多模態/代理式Agentic AI工作負載推動算力消耗呈指數型外擴時，科技巨頭們的資本開支主線更傾向於向AI算力基礎設施集中，全球投資者們更是將圍繞英偉達、谷歌TPU集羣與AMD的新品迭代與AI算力集羣交付預期的“AI牛市敘事”，繼續錨定爲全球股市中最具確定性的景氣投資敘事之一，同時也意味着電力、液冷散熱系統、光互連供應鏈等與AI訓練/推理密切相關的投資主題將跟隨英偉達、AMD以及博通、臺積電、美光等AI算力領軍者們在中東地緣政治局勢面臨不確定性之際，仍繼續位列股票市場最火熱投資陣營。

在加利福尼亞州聖何塞舉行的年度GTC開發者大會上，首席執行官黃仁勳發佈了一款新的中央處理器(即數據中心服務器級別CPU)，以及一套基於Groq公司獨家AI推理架構技術所構建的LPU AI推理算力基礎設施系統。Groq是一家AI芯片初創公司，英偉達於去年12月以170億美元從其獲得了技術授權。

這些舉措是黃仁勳鞏固該公司在所謂“推理計算”領域地位努力的一部分。所謂推理計算，是指回答全球B端與C端用戶們查詢請求的整個天量級別計算過程;在這一領域，英偉達的AI GPU算力體系正面臨來自中央處理器以及谷歌等公司所開發定製AI ASIC處理器(即谷歌TPU領軍的AI ASIC技術路線)的更激烈競爭。近幾年，英偉達芯片一直主導着AI大模型訓練這一環節，而這也一直是市場關注的重點。

英偉達AI GPU幾乎壟斷的AI訓練側需要更加強大的AI算力集羣通用性以及整個算力體系的快速迭代能力，而AI推理側則在前沿AI技術規模化落地後更看重單位token成本、延遲與能效。

“人工智能推理時代已經到來，”黃仁勳在GTC大會上表示。“而且推理需求還在不斷上升，”他補充道。

身穿其標誌性的黑色皮夾克，黃仁勳在一座可容納逾1.8 萬人的冰球館中發表演講。這場爲期四天的科技大會已經成爲全球AI技術最大的展示平臺之一。“我只想提醒大家，這是一場萬衆矚目的技術大會，”他對聽衆們說道。

AI推理狂潮來襲，英偉達“AI算力藍圖”躍升至萬億美元

如果把黃仁勳這次 GTC 講話壓縮成一句話，核心就是：英偉達正在把自己從“賣AI GPU的公司”徹底重構爲“賣AI工廠的芯片巨頭”。官方 keynote 以 token 是現代 AI 的基本單位開場，黃仁勳把行業主線從“訓練”推進到“推理 + agentic AI(智能體 AI)”，並把 2025-2027 年 AI 基礎設施營收機遇從此前的 5000 億美元上修到至少1萬億美元。這不是簡單的需求上調，而是在告訴資本市場：未來的算力競爭不再只看訓練峯值 FLOPS，而要看誰能把 token 以最低成本、最高級別數據吞吐、最好時延持續生產出來。

圍繞這套AI算力需求擴張敘事，黃仁勳給出的商業底層邏輯其實非常清楚：數據中心已經不是“存儲中心”，而是“AI factory”(AI工廠)。在固定電力預算下，最關鍵的指標不是單芯片峯值性能，而是“tokens per watt、cost per token、time to first production”。這也是爲什麼他反覆強調 “extreme codesign”(極限協同)——即把計算、網絡、存儲、軟件、供電和冷卻當成一個整體來優化。官方口徑顯示，Vera Rubin NVL72 相比 Blackwell 平臺可實現最高10倍的每瓦推理吞吐、僅僅十分之一的單token 成本，訓練大規模 MoE 模型所需 GPU 數量也可降到原來的四分之一。這已經不是“芯片迭代”，而是 AI 基礎設施經濟學的重寫。

在最新的硬件層面，這次GTC最重要的變化，是英偉達正式把 CPU、GPU、LPU、DPU、SuperNIC、交換極芯片和存儲架構整合成一個平臺級系統。官方定義的Vera Rubin platform包括 Vera CPU、Rubin GPU、NVLink 6 Switch、ConnectX-9 SuperNIC、BlueField-4 DPU、Spectrum-6 Ethernet switch，以及最新集成的NVIDIA Groq 3 LPU;其中Vera Rubin NVL72機架由72個 Rubin GPU + 36個Vera CPU構成，而Groq 3 LPX機架則專門補足低時延推理。黃仁勳革新式把AI推理拆成兩段：prefill由Vera Rubin 負責，decode由GroqAI芯片負責。這意味着英偉達對推理時代的答案，不再是“讓GPU做一切”，而是用異構計算把高吞吐與超低時延分開處理。

軟件與生態層面，黃仁勳在演講中的立場同樣激進。Dynamo 1.0 被英偉達定義爲 AI factory 的推理操作系統，官方稱其對 Blackwell 可帶來 最高 7 倍推理性能提升;而在智能體方向，英偉達推出 Agent Toolkit、OpenShell、NemoClaw，把 OpenClaw 上升爲“個人 AI 的操作系統”式平臺，併爲企業落地補上策略控制、隱私路由與安全邊界。與此同時，英偉達還擴展了 Nemotron、Cosmos、Isaac GR00T、Alpaymayo、BioNeMo、Earth-2 等開放大模型家族，並預告了 Feynman架構的路線圖：下一代平臺將引入 Rosa CPU、LP40 LPU、BlueField-5、CX10、Kyber，把銅互連與共封裝光學繼續向下一代 AI 工廠推進。

再往外延展，GTC 2026 不是隻講數據中心。英偉達同時把“physical AI”(物理AI)與“空間計算”拉進主舞臺：IGX Thor 已進入通用可用階段，面向工業、醫療、機器人和軌道邊緣計算;Open Physical AI Data Factory Blueprint 用來加速機器人、視覺 AI 智能體和自動駕駛的數據生成、增強與評估;而 Space-1 Vera Rubin Module 則把 Vera Rubin 架構延伸到軌道數據中心，官方稱其相較 H100 可爲太空推理帶來最高25倍AI算力。這說明英偉達已經把“AI 工廠”從雲數據中心擴展成一個跨雲、邊、端、車、機器人甚至太空的統一基礎設施範式。

本次GTC 2026的真正主題，其實並不是像以往那樣的單一新品發佈，而是英偉達把GeForce、數據中心算力基建、網絡、存儲、推理算力系統、智能體平臺、機器人和空間計算全部裝進一個統一敘事——“從單一GPU供應商升級爲AI基礎設施總包商”。這也是爲什麼這次大會最值得關注的，不是某顆AI芯片參數，而是英偉達正在用系統級產品把未來數年的token經濟學、推理貨幣化進程和基礎設施議價權全部提前鎖定。

AI算力基礎設施壟斷地位鞏固，英偉達股價直指歷史新高?

“投資者們在這之前普遍存在科技巨頭們龐大AI基建支出難以持續的擔憂，但是隨着黃仁勳勾勒出到2027年爲止1萬億美元的創收機遇，投資者開始相信英偉達AI基礎設施的需求仍然具有長期持久性。”Emarketer 分析師Jacob Bourne表示。“在整個AI行業從早期試驗階段邁向大規模部署之際，英偉達仍在維持其在AI算力市場的領先地位。”

當黃仁勳在 GTC 上把英偉達到 2027 年的 AI 芯片與基礎設施機會規模一舉擡升至至少 1 萬億美元時，市場看到的已不再是一家繼續賣更強 GPU 的芯片公司，而是一家試圖定義下一代 “AI 工廠” 生產函數的基礎設施帝國：從訓練時代邁向推理時代，從單芯片競爭邁向整機櫃、整網絡、整軟件棧的系統級統治，從 Blackwell、Vera Rubin 到面向低時延解碼的Groq技術協同，英偉達正在把 token 吞吐、每瓦營收和推理貨幣化能力寫成新的估值語言。

黃仁勳在GTC大會上一邊用1萬億美元機會規模證明需求仍在積極擴張，另一邊用CPU、GPU、LPU、高性能網絡組件、軟件生態與agent工具鏈的整套平臺說明，英偉達的競爭單位已經不再是單顆AU芯片，而是整座AI工廠。

黃仁勳口中的“推理拐點已經到來”，本質上是在向資本市場宣告：AI 資本開支遠未見頂，真正的大規模部署纔剛剛開始;而當英偉達把 CPU、GPU、LPU、網絡、Agent 軟件與數據中心經濟學一併裝進同一套敘事，它所揚起的就不只是新一輪產品週期，而是再度駛向 5 萬億美元市值想象空間的超級巨輪。TIPRANKS彙編的華爾街分析師平均股價顯示，分析師們普遍看好英偉達股價衝至273美元，意味着在他們看來，英偉達未來12個月上行潛力高達驚人的51%，最樂觀目標價更是高達360美元。273美元目標價，即對應英偉達大約6.6萬億美元。截至週一美股收盤，英偉達股價收於183.220美元，市值約4.45萬億美元。

黃仁勳在大會上把 AI 芯片/AI算力基礎設施的營收機會上調至到2027 年至少1萬億美元，明顯高於此前圍繞Blackwell與Rubin架構提出的到 2026 年 5000 億美元口徑，華爾街金融巨頭高盛在GTC大會之後表示，最新的GTC大會上的萬億美元創收前景，給市場提供了一份更長週期的需求背書，足以緩解投資者對“AI 資本開支可能在 2026 年見頂”的焦慮。換言之，高盛分析師團隊認爲這場演講不是單純秀新品，而是在重新錨定英偉達未來兩三年的訂單天花板與業績持續性。

高盛強調，英偉達不僅發佈了又一個性能無比強勁的單顆AI GPU，而是它正式把推理(inference)以英偉達獨家方式商業化，把英偉達AI算力基礎設施全面升級成下一階段全球AI軍備競賽的最核心裝備。正如上所述的那樣，黃仁勳把推理拆成 prefill與decode兩段：前者由 Vera Rubin 負責，後者由Groq 3 LPX/LPU 承接，這意味着英偉達正從“訓練霸主”進一步擴張爲“AI算力推理基礎設施總包商”。高盛強調，官方給出的口徑超出市場預料：Vera Rubin + LPX 可實現最高35倍的每兆瓦推理吞吐，併爲萬億參數模型帶來最高10倍的營收機會。

高盛表示，英偉達不只是守住訓練市場，而是在電力受限、時延敏感的推理時代，拿出了更強的變現框架與更完整的異構算力答案。高盛之所以立場更加積極看漲，主要是因爲這次GTC同時滿足了投資者最關心的兩件事：一是需求有沒有見頂，二是推理時代英偉達會不會被 CPU、自研 ASIC 或其他定製芯片稀釋掉護城河。

高盛表示，1萬億美元的這一前瞻指引遠超市場預期，證實了雲計算超級巨頭(Hyperscalers)的需求依然強勁且持久。基於對未來幾個月潛在催化劑的樂觀判斷，高盛重申對英偉達的“買入”評級，並維持250美元的12個月目標價，強調超級雲服務商的資本支出計劃和基於Blackwell與Rubin架構的新模型將持續鞏固該公司的性能領先地位。