四川
英偉達CEO黃仁勛說，未來10年，就算AI算力每年翻四倍，還是不夠用。
這不是口號，2026年前幾個月，GitHub代碼提交已達14億次，2025年全年才5億次，2023年只有3億次。
全球三四千萬軟件工程師，原本年薪總和3萬億美元，在AI幫助下干出了9萬億美元的活。
1個人頂3個人。
黃仁勛說，大多數人還停留在聊天機器人階段。AI真正的拐點是智能體，從回答是什么，變成搞定怎么做。智能體自己查資料、寫代碼、調用工具、執行任務。一次任務消耗的算力是聊天的幾千上萬倍。
黃仁勛的底牌是AI工廠。一個1GW的工廠起步200億到300億美元。英偉達不再只賣芯片，而是包辦從設計到運營的全套方案。客戶一旦采用，后續15年的設備替換都跑不掉。
訂單已經說明一切。2026財年Blackwell和Rubin芯片訂單5000億美元，2027年至少1萬億美元。這還不算CPU、存儲和新架構。
但有三把刀懸在頭頂：
第一，供應鏈卡脖子。SK海力士已將2026年HBM4內存供貨量砍掉20%到30%。Rubin量產目標可能從200萬顆降到150萬顆。造不出來，訂單就是廢紙。
第二，芯片太復雜。Vera Rubin平臺一個板子集成6萬億個晶體管、18000多個元件。全球150多家供應商、350多座工廠，哪個環節斷掉都完蛋。
第三，企業不敢把鑰匙交給AI代理。一個代理要訪問數據庫、執行代碼、調內部系統。出錯就是系統性災難。技術能做到，但客戶敢不敢用？
黃仁勛的邏輯很簡單，供電上限固定，誰的每瓦產出高誰贏。Vera Rubin比三年前產品每瓦Token吞吐量提升35倍，成本降到幾十分之一。更便宜的價格催生更多用量，更多用量需要更多算力。
當買得越多就賺得越多的時候，企業投資就不需要任何人推動了，AI工廠時代才算真正到來。
黃仁勛說這句話的時候，心里想的就是這個。
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