GTC 比以往任何时候都更加乐观，但 Nvidia 面临的挑战也越来越多

今年，Nvidia 席卷了圣何塞，创纪录的 25,000 名与会者涌向圣何塞会议中心和市中心周围的建筑。许多研讨会、演讲和讨论会都挤满了人，人们不得不靠在墙上或坐在地板上——组织者大声命令他们正确排队。

Nvidia 目前位居 AI 领域的首位，财务状况创下纪录，利润率极高，而且目前还没有遇到真正的竞争对手。但未来几个月，该公司也面临前所未有的风险，因为它面临着美国关税、DeepSeek以及顶级 AI 客户优先事项的转变。 

在GTC 2025上，Nvidia 首席执行官黄仁勋试图展现信心，推出了功能强大的新芯片、个人“超级计算机”，当然还有非常可爱的机器人。这是一场详尽的推销——针对的是因 Nvidia股价暴跌而感到震惊的投资者。

“买得越多，省得越多，”黄仁勋在周二的主题演讲中说道。“现在情况甚至比这更好。现在，买得越多，赚得越多。”

推理热潮

最重要的是，Nvidia 在今年的 GTC 上试图向与会者以及世界其他地区保证，其芯片的需求不会很快放缓。 

黄仁勋在主题演讲中声称，传统人工智能规模化已经过时，几乎“全世界都搞错了”。中国人工智能实验室 DeepSeek 今年早些时候发布了一款名为R1的高效“推理”模型，这引发了投资者的担忧，他们担心 Nvidia 的巨型芯片可能不再是训练竞争性人工智能的必要条件。 

但黄仁勋一再坚称，高耗能的推理模型实际上会推动对公司芯片的需求增加，而不是减少。这就是为什么黄仁勋在 GTC 上展示了Nvidia 的下一代 Vera Rubin GPU，声称它们将以 Nvidia 目前最好的 Blackwell 芯片速度的大约两倍的速度执行推理（即运行 AI 模型）。

黄仁勋没有花太多时间解决对 Nvidia 业务的威胁，而是 Cerebras、Groq 和其他低成本推理硬件和云提供商等新贵。几乎每个超大规模企业都在开发用于推理（如果不是训练的话）的定制芯片。AWS 有 Graviton 和 Inferentia（据报道，它正在大幅打折），谷歌有 TPU，微软有Cobalt 100。

同样，目前极度依赖 Nvidia 芯片的科技巨头（包括 OpenAI 和 Meta）也希望通过内部 硬件努力减少这种联系。如果他们（以及上述其他竞争对手）取得成功，几乎可以肯定，这将削弱 Nvidia 在 AI 芯片市场的垄断地位。

这或许就是为什么Nvidia 的股价在黄仁勋发表主题演讲后下跌了 4% 左右。投资者可能一直希望“最后一件事”——或者可能是加速发布窗口。但最终，他们什么也没得到。

关税紧张

Nvidia 还试图在 GTC 2025 上缓解人们对关税的担忧。

美国尚未对台湾（Nvidia 的大部分芯片都来自台湾）征收任何关税，黄仁勋声称关税在短期内不会造成“重大损害”。但他并未承诺 Nvidia 将免受长期经济影响——无论这些影响最终以何种形式出现。

Nvidia 显然已经收到了特朗普政府“美国优先”的信息，黄仁勋在 GTC 上承诺将斥资数千亿美元用于美国制造业，虽然这将有助于该公司实现供应链多元化，但对于 Nvidia 来说也是一笔巨大的成本，因为 Nvidia 数万亿美元的估值取决于健康的利润率。

新业务

在寻求培育和发展核心芯片产品线以外的业务之际，英伟达在 GTC 上将注意力集中在了量子领域，而量子领域是该公司过去一直忽视的行业。在 GTC 的首个量子日上，黄仁勋向各大量子公司的首席执行官们道歉，因为他曾表示，量子技术在未来 15 到 30 年内不会有太大用处，导致 2025 年 1 月股市小幅崩盘。

周二，Nvidia宣布将在波士顿开设一个新中心 NVAQC，与“领先”的硬件和软件制造商合作推进量子计算。当然，该中心将配备 Nvidia 芯片，该公司表示，这将使研究人员能够模拟量子系统和量子纠错所需的模型。

在不久的将来，Nvidia 将其所谓的“个人 AI 超级计算机”视为潜在的新创收来源。 

在 GTC 大会上，该公司推出了DGX Spark（之前称为Project Digits）和 DGX Station，这两款产品的设计都旨在让用户在边缘上对各种规模的 AI 模型进行原型设计、微调和运行。这两款产品的价格都不便宜——零售价高达数千美元——但黄仁勋大胆宣称，它们代表了个人电脑的未来。  

黄仁勋在主题演讲中表示：“这是人工智能时代的计算机。这就是计算机应该有的样子，也是未来计算机的运行方式。”

我们很快就会知道客户是否同意。