**NVIDIA CEO Jensen Huang访谈总结：AI计算战略与GeForce的核心地位** 1. **AI计算领域的战略定位** - NVIDIA致力于成为全球最大的加速计算和AI计算公司，通过全栈解决方案（如AI工厂架构）满足企业客户需求。 - 强调**性能功耗比**的重要性，尤其针对美国市场，因电力资源紧张成为AI发展的瓶颈。即使在电力充足的地区（如海湾国家、中国），高效能计算仍需优化架构设计。 - 经济模型显示，差的架构可能使“免费”电力也不够便宜，因此需通过高效计算资源降低数据中心建设成本。 2. **企业客户导向的务实策略** - 面向企业客户的Keynote中，NVIDIA强调“全买或部分买”均能实现价值，通过模块化设计（如NVLink Fusion）支持客户灵活集成自身ASIC，降低部署门槛。 - 通过**解耦系统组件**（计算栈、网络栈），允许客户按需选择技术方案，同时推动生态标准化（如Grace Blackwell在云平台的部署）。 3. **GeForce的核心地位与多领域延伸** - GeForce不仅是图形渲染引擎，更是NVIDIA计算平台的基石，支撑RTX PRO、Omniverse、机器人、Newton等技术。 - **“10个像素中只渲染1个”的比喻**揭示GeForce在AI和图形处理中的底层价值，其驱动抽象层（如CUDA、DirectX）为开发者提供灵活开发环境。 - 虽在GTC上未成为主角，但GeForce仍是游戏、图形和AI计算的“核心组成部分”。 4. **技术优势与生态构建** - **模块化设计**：通过软件抽象层（如驱动程序）实现硬件与软件的灵活整合，支持不同开发环境（如Windows、云平台）。 - **驱动程序创新**：开源驱动程序通过每代GPU优化，构建隔离层和抽象层，确保开发者无需重复投入。 - **计算平台目标**：NVIDIA通过整合计算栈（如Grace Blackwell）和网络栈，构建统一的计算平台，推动AI、高性能计算和游戏领域的协同发展。 5. **市场与竞争策略** - 针对不同市场（如美国、海湾国家、中国）的电力需求差异，NVIDIA通过高效能架构和灵活部署方案维持竞争力。 - 通过“统一化”与“模块化”结合，既满足大规模企业需求，也支持中小客户逐步采用NVIDIA技术，实现客户基础的长期积累。 **总结**：NVIDIA以AI计算为核心，通过高性能、低功耗的全栈解决方案和模块化设计，巩固其在企业市场和技术生态中的领导地位。GeForce作为底层技术基石，支撑NVIDIA在图形、游戏和AI领域的多维扩展，体现了其“计算平台公司”的战略愿景。