大家好，这里是最佳拍档，我是大飞。过去一年，市场里吵得最凶的一个问题就是：AI挣的钱，到底撑不撑得起这么大的资本开支？一边是喊泡沫的声音越来越大，另一边是分析师对英伟达收入的一致预期一年之内大幅上调。这两件事放在一起，总有一个是错的。前两天，黄仁勋第三次坐进了科技投资播客BG2的录音间，主持人是Altimeter Capital的创始人布拉德·格斯特纳（Brad Gerstner）和合伙人克拉克·唐（Clark Tang）。
录制的前一天，黄仁勋刚领了美国国家科学奖章。这一个多小时里，所有人最想听的，就是他对那个问题的回答。而他的回答是：大家盯错了地方！只盯着OpenAI和Anthropic那几家公司，以为是它们在给整个算力基建买单。这是个大错！这两家公司根本不用做到接近一万亿美元的收入，也会大获成功。今天我们就来聊聊这场对话。
节目一开场，格斯特纳就先翻了翻旧账：两年前黄仁勋说过，未来五年算力累计还要投入至少两万亿美元，现在这个数已经被超过了；他还说过推理时思考会让算力的需求涨十亿倍。Claude Code火起来之前，他就说智能体时代要来了；如今马斯克、奥特曼、哈萨比斯都在说我们正在走进奇点。格斯特纳问：现在我们到底走到了哪一步呢？
黄仁勋说，思考和解决问题要做的推理，比复述背过的东西多得多。早期的ChatGPT把知识压在模型里，你问它问题，它基本是在回忆，所以会胡编，也就是幻觉。下一步是先搜一下，拿回可验证的事实依据再结合作答。而真正有意思的事，都得一步一步推理：比如先想出几个方案，各自往下推演看结果；反思哪条最好，然后挑出一两条接着推理，其余的剪掉。
他说优秀的战略家都喜欢保留战略选择权，不想太早剪枝；但是资源有限又必须取舍。AI现在干的就是这件事：这些探索和反思，全都要算力！而且是两层叠加——每个任务要用更多算力；同时因为它做得好，我们就会把更多的事交给它。相当于雇它去干更多的工作：两头一乘，需求自然不是线性的。
他还说，去年最大的发现是给大模型套上了一副外骨骼（harness），相当于给大脑配上了身体。Scaling law还会继续有效，但是这副外骨骼带来两大突破：一块是记忆——工作记忆变成了长期记忆，再织进一张知识图谱。人睡一觉，没用的忘掉，重要的重新连起来；AI现在也在离线做这种压缩整理。
另一块是用工具：机器人进了你家，会去用你家里现成的工具，不会从头造一套。从仿真器、Verilog到Photoshop、AutoCAD，这些人类做好的软件都会成为智能体的帮手。只是智能体得先学会怎么用。最先突破的是写代码，原因不是什么代码有明确对错，而是用户本身就是工程师：对有用但不太好用的事物有耐受度，还总能自己想办法把它用顺。
下一步是设计和创意类的工作。他说OpenAI 9月发布的GPT-6 Astra真的很棒，拍张照片给它，它能直接还原成CAD图纸。英伟达内部已经在这么用了：设计师、创作者和科学家都会被解放出来。真正的挑战在于，怎么把智能体安全地部署进全世界的企业？
顺着算力聊，主持人提到今年这些突破是在OpenAI和Anthropic各自只有两三吉瓦算力时做到的。明年它们的算力可能再翻三到五倍，OpenAI的模型刚解出了流体力学里的千禧年难题——纳维-斯托克斯方程。回头看，这会是我们以后用到的最差的智能！黄仁勋先做了个澄清：OpenAI不是从零解出来的，它是站在一大批科学家和数学家的肩膀上。
他的逻辑很直接：如果这个问题只需要某个人想通一条第一性原理，那么早就有人解出来了，人是很聪明的。它悬了这么多年，是因为要在一个巨大的搜索空间里做穷举探索。很多领域都站到了这样的临界点上：把AI的穷举探索用到前人的成果上，突破就会一个接一个来。但这需要大量的算力！
主持人补充：这次解题动用了1万个智能体，算力成本约400万美元。几年后同样的事还会再便宜5到10倍！黄仁勋的判断是，接下来几年智能的成本会降得很快。他拿摩尔定律类比：过去三十多年计算成本每年降一半，他希望智能每年便宜2倍甚至20倍。用量的增长会把降价补回来还有余！
他随口估了个数：最初训练GPT要一两千万美元，现在再训一个GPT-1大概也就一百美元。可同时胃口也大了：现在的模型动辄几万亿、几十万亿参数，用量比十年前可能涨了一百万倍。他认为这个趋势不会停：人们对智能的需求几乎填不满！
聊到这里，就绕不开那个流传很广的说法——AI会让人更清闲。黄仁勋说，他完全不同意！你越聪明，就越会想到更多用智能的地方；他学得越多，越觉得要做的事更多。每学会一样东西，就打开一扇新的大门，门后是更多机会和问题。对大多数人来说，智能会带来更多的机会；人有抱负，就会去追！
他反问到：哪个父母不想让家里过得更好呢？他们只是没有机会，而这些技术会打开机会。格斯特纳接过话：1930年凯恩斯预言一百年后经济会扩大8倍，人们每周只需工作15小时。经济确实扩大了8倍，但每周15小时却没有到来！他认为凯恩斯低估了人性：工作就是意义，发现就是意义。
黄仁勋说自己现在比任何时候都拼，也比任何时候都开心：祖辈是不得不干，他是自己想干。格斯特纳又说，自动驾驶喊了十年，如今人人都在体验特斯拉FSD和Waymo。有人问他今早路上怎么样？他答不上来，因为一上车就开了FSD，一路都在工作。新药、教育上的好处也近在眼前，可大众就是感受不到！
黄仁勋说一个原因是AI是软的：看不见也摸不着。搜索、购物、看Netflix、等快递送货，背后都有AI和加速计算！只是这个行业没把故事讲好。他说如果把数据中心和AI关掉一个周末，我想每个人都会察觉！克拉克·唐把话题带到机器人。黄仁勋今年说过机器人的ChatGPT时刻已经到了，可能是英伟达下一个千亿美元的市场。这次他直接改口：
“千亿美元是我说少了！今年上半年英伟达在物理AI上就做了100亿美元，去年是第一个百亿美元的年份，前年是50亿。今年假设做到200亿？他说谁知道呢！”物理AI说白了就是和物理世界打交道的AI：光子计数CT、超声、成像雷达、下一代5G、机器人、自动驾驶、遥感卫星都算。从可见光到不可见光，整个电磁波谱上都有AI在干活！
再往前走就是自己学会分拣的机械臂、帮你铺床的家用机器人，甚至全自动的手术室。他说我们是全世界最大的物理AI公司！理由是：对我们真正重要的一切，最终都要落到物理世界。马斯克把汽车业变成了计算行业；以后每家车企、每家物流公司都会变成科技公司，联邦快递和沃尔玛会变成AI公司！
人们把英伟达归到芯片里？他说英伟达其实在物流、医疗、汽车、电信和生命科学里。很长一段时间里，英伟达基本就是一家娱乐公司！总有一天人们可能不再把它归为芯片公司。造物理AI要三台计算机：一台训练大脑，一台做数字孪生让机器人先在虚拟世界里学，最后一台装进机器人或汽车。
英伟达三套都做，全世界只有这一家！安全这个话题他这次讲得格外细。他先抠了一个字：build（建造）。他说这是个工程词，安全问题首先要靠工程师和研究者去建造出来。如果觉得造不出安全的，那就不应该造！谈到对齐他说：你让一个人在生活里取得成功？这话每个人都说得出口，但是每个人的文化和背景不同理解出来的做法差别很大。所以对齐是一个永远存在的问题！
如果必须等到完美对齐才算安全，那永远到不了！他的办法是回到我们对待新员工和小孩子的方式：从零信任开始给最小的权限，随着测试和信心积累再逐步扩大边界。这就是隔离控制！第二是监控：而且必须是带外的（out-of-band），在系统之外。理由很简单：被盯着的人和没被盯着的人行为是不一样的！
所以监控不能依赖被监控者自己的表现，还要能在发现它违反策略时升级处理或者直接关掉。英伟达最近发布的OpenShell就是往这个方向做的，已经有一百多家公司加入！他反对把AI技术和安全拆开看：就像不能说安全气囊和刹车跟汽车无关一样，整辆车都是汽车技术！加速AI就意味着同时加速安全。
他还有一句说得很有重量的话：如果不能安全地做，就不会有AI这个行业！赢这个字他也重新定义了一遍：不只是科技行业赢，每个行业、每个普通人都赢才叫赢！格斯特纳随后转到算力建设。SemiAnalysis的迪伦·帕特尔（Dylan Patel）估计明年全球要新增43吉瓦的AI算力，比现在全世界的AI算力加起来还多；后年再加40吉瓦。
审批、供应链、地方抗议这些行为会不会拖后腿呢？黄仁勋说需求肯定在，而且只多不少！难的是从数字世界走进物理世界：这其中要拿地、要审批、要建电厂，还要大批建筑工人和水管工。这些人的技能没法随便替换！造一座500亿美元的数据中心，有些环节必须找手艺最好的人。他判断土地、电力、厂房和施工资源会是明年最大的障碍！
英伟达的对策是覆盖面：它服务每一家云厂商和新兴云厂商，全世界每一家代工厂都在替它干活。如果哪座数据中心卡住了？反正需求远大于供给，调整供应链就行！他还说英伟达是全球的基础设施：欧洲、中东、东南亚、拉美、非洲都有新的项目。他不希望看见美国这边跟不上，但是如果这里建不了世界上每个国家都乐意建在自己那里！
克拉克·唐接着说了市场上的一个说法：虽然已经宣布的芯片大约有50吉瓦，但是能落地的地、电和厂房只有35到40吉瓦。黄仁勋没等他说完就接过话，说英伟达的架构每瓦产出的token最多！电一旦紧张客户就会转向产出最高的方案。那些CEO明年的收入预期都很高，股东指望他们交出来！所以资源越短缺需求越往英伟达这边挪。
他说英伟达的份额本来就很高，出乎所有人意料的是它还在上升！每吉瓦里能装的英伟达产品也在变多。它从GPU公司变成了最大的网络公司，接下来还会是最大的CPU公司之一！再加上存储和安全产品每吉瓦能卖的价值从大约180亿美元涨到400多亿，而且还会往上走。六年前英伟达占全球资本开支的比例还是个位数；现在在云厂商那里约40%，云厂商以外约80%。
两块业务各占一半，都在每年翻倍！然后是关于马斯克的话题：两年前马斯克在孟菲斯一下立起二十来万块Hopper，现在又要融400亿美元可能买上百万块Vera Rubin。2027年底要做到10吉瓦，SpaceX会不会成为全世界最大的AI云厂商呢？黄仁勋说马斯克以前在英伟达财报里算企业客户，现在归到了云厂商体量巨大。
他用英伟达的卡训练自己的模型Grok，用量在飙升；还把算力租出去。这三件事一起做的谷歌也算一个！现在SpaceX和英伟达正在一起探索一个新的市场：就是把数据中心放到太空。两边的工程团队在合作设计新的服务器架构！格斯特纳说上周星舰完成了首次轨道交会，还发射了一批V3卫星。黄仁勋打趣说自己等不及要当一回载荷了，不过不是本人上去的那种！
格斯特纳问到2028、2029年太空里能不能有像样的算力呢？黄仁勋答只能是英伟达的算力！原因不只是技术：英伟达的投资回报率太高，高到发射成本只占一小部分。发射不便宜！所以你不会把便宜的计算送上去，只会送最值钱的！问到2029年能不能有500兆瓦？他说让马斯克自己回答。
卫星上了天没人租就只能闲着！英伟达的算力谁都能租，而且耐用。你八年前买的东西我们还在给你更新软件！他说这些加在一起英伟达就是SpaceX最完美的载荷。接下来就是全场最尖锐的问题：格斯特纳算了笔账，今年两家前沿实验室加上几家推理公司总收入大约2000亿美元。要让几万亿美元的资本开支回本，明年得翻到4000亿后年8000亿！它们能每年翻两三倍吗？
黄仁勋说大家误会了：英伟达约占全球AI基础设施收入的80%，它的生意结构就是计算世界的结构！他大致分了三块：第一块是传统计算，包括数据处理、物理模拟、量子化学、计算机图形；还有Visa和万事达反欺诈用的经典机器学习，以及给你推荐新闻的推荐系统。这块不算AI约占三分之一每年增长30%到40%！就算没有任何AI实验室英伟达也不是零。
第二块是AI实验室：别人看到两家，他看到五六家！Meta的Muse去年还是零现在做得很好；Grok三年前还不存在Gemini也在今年又开始和Anthropic合作。这块约占四分之一到三分之一！第三块是几千家新创公司：做消费产品、物理AI、生物AI、材料科学AI，还有贝索斯的新公司Prometheus。它们都租英伟达的算力也占三分之一左右，就像下一代的AWS！
所以只认那几家公司以为是它们在给整个基础设施买单这是个大错！这些创业公司里80%在用开源模型，它们不和前沿实验室正面竞争而是去物理AI、制造、医疗这些领域开新局！闭源实验室会做成AGI，而垂直公司用独家数据把开源模型训成自己领域里的超级智能！克拉克·唐也算了一笔账：如果按一吉瓦产出400亿美元算，明年新增40吉瓦就是1.6万亿美元收入！
不过当然不能这么算还要看需求和普及的速度。有人担心实验室收入的增长会放缓，供给跑到需求前面于是泡沫就会破裂！黄仁勋说要回到第一性原理：大家外推的那一千多亿美元年化收入只是整个基础设施建设的一部分。他几年前说过到这个十年结束基础设施每年要投3到4万亿美元更接近4万亿！假设其中1.5万亿是纯算力，AI之前就有5000亿美元6到8年涨到1.5万亿并不离谱！
更何况摩尔定律已经终结了：以前想要两倍的晶体管等一年就行价格不变；现在等多久都没用！想要两倍就得付两倍的钱。就算没有AI半导体业本来也要成为世界上最大的产业！他说自己很早就讲过这些只是大家忘了。格斯特纳补充道摩尔定律时代的通用计算一吉瓦要50亿美元；今天一吉瓦的Vera Rubin要500亿！
黄仁勋的结论是：没必要把任何一家实验室外推到几万亿美元的收入！格斯特纳说前一天市场还在吵OpenAI的收入是700亿还是500亿美元基础设施股跟着回调。明年的40吉瓦里三分之一是替换通用计算，三分之一给新云和创业公司剩下三分之一也不只给两家实验室！市场把太多压力压在了它们身上。黄仁勋说它们会是历史上影响最大的两家科技公司，会大获成功！
但它们不用做到接近一万亿美元的收入也能成功！格斯特纳还提起英伟达上次的业绩指引：英伟达曾经表示明年芯片需求将远超100%，收入增长指引却只给了70%。理由是供给受限！黄仁勋说那是他当时手上全部的货，他解释了为什么要公开说出来：每一家云厂商、服务器厂商、大大小小的公司都早就下了单！英伟达和客户一起做需求预测，最大的客户提前两年。
他手上是一本巨大的订单簿能分给客户的比他们想要的少得多！如果不公开每个人都会猜自己是不是被克扣了。他说这是我应付每一次让人失望的谈话的办法！从那以后新订单几乎每周每天都在来！卡住供给的是土地、电力和厂房。几周前英伟达刚宣布了澳大利亚的2吉瓦项目，2吉瓦对英伟达来说差不多是800亿美元！
上游也一样紧：芯片封装的基板越做越大精度要求又高，热膨胀和堆叠会带来翘曲和各种缺陷；硅光子也缺货！用他的话说什么都缺，每周供给都在增加但订单涨得更快。这个缺口几年内都很难补上！格斯特纳又拿出一张图：一年前分析师对英伟达的一致预期，如今已经上调了100%到200%！他说自己干这行二十多年很少见到一致预期错得这么离谱。
黄仁勋说体量这么大的公司还在抢份额说明优势有多大护城河还在变宽！他让大家做个思想实验：假如现在要开一张1000亿美元的支票给下一代产品下单，货还没见过！要排队拿Vera Rubin Ultra差不多就到下单的时候了。客户敢下单是因为东西是英伟达造的，大家知道它会比Vera Rubin更好！
大家敢信Vera Rubin是因为Grace Blackwell很棒。这些机器跑的负载太复杂没法只看一个跑分！谁想做评测他很乐意配合，但是得给他一座巨型数据中心再给两年时间改造。货都没见过你敢把500亿美元的订单下给谁？他说我们是唯一的一家！光是把它造出来就是个奇迹！这和英伟达对台积电是一个道理：英伟达把100%的生意都给了台积电！
因为只有台积电能让他提前五年规划，货没见过他就知道下一代晶体管会更好！只有台积电还跟得上英伟达的大起大落，换一家只有它十分之一大的公司根本不可能！他说英伟达已经变成了一家基础设施公司：模型架构怎么变全都跑在CUDA上，将来是预训练多还是智能体推理多英伟达都能跑！万一想把一半算力转租出去也没问题。
OpenAI想去欧洲，Anthropic想去日本。而英伟达早就在那里了。一年前市场还预期英伟达2027年持平甚至萎缩，现在一致预期是增长74%。说到这里他自己笑了：“女士们先生们，我可是什么都解释过了。”他还补了一句：专用化是通用性的敌人，也是耐用性的敌人。只要性能顶尖，通用和耐用就意味着好出租、好融资，最后是最低的总拥有成本。