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黃仁勳手撕"AI泡沫"論!他的顯卡賣到全斷貨


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史上最強三季度財報出爐,可能沒有之一。黃仁勳一邊把GPU賣到斷貨,一邊告訴世界“AI不是泡沫,是歷史必然”。這場算力狂潮到底是科技變革,還是資本宿命?


一夜無眠,所有人終於可以松口氣了。

英偉達再次交出震撼市場的季度成績單,黃仁勳的GPU“賣到斷貨”!


英偉達Q3 2026財報顯示,單季度營收達到創紀錄的570億美元,其中AI相關的數據中心業務同比狂漲66%!

在英偉達財報公布前,投資人提心吊膽,擔心AI投資見頂、“摩托變單車”。

AI泡沫?

黃仁勳:不存在的~

黃仁勳說:“我看到的情況完全不同”——英偉達用業績數據以業績正面開炮市場擔憂。

在外界普遍擔憂“AI泡沫”是否即將破裂的背景下,英偉達不僅沒有降溫跡象,反而把業務推向了新的增長峰值。

管理層稱,Blackwell與Rubin芯片的需求“爆表”,雲GPU已經全部售罄,對2026年底前約5000億美元相關收入具備可見度,並給出650億美元的下季度營收指引,高於市場預期,讓“AI泡沫”一說短期內失去說服力。






黃仁勳,在被問及我們是否正處於人工智能泡沫之中,他說:

當前的AI熱潮並不是泡沫,而是建立在一個更深層次、真實且巨大的計算范式轉移之上:從通用CPU轉向加速式GPU計算。

隨著摩爾定律走到盡頭,AI、推薦系統與數據處理都需要更強算力,驅動整個世界快速投入GPU超級計算機。


這些需求是真實、持續、且結構性的,因此AI的增長具有深層支撐,而非虛火。

用來支撐“AI們(如OpenAI、Gemini)”的資源實際上只是建立在這個巨大基座之上的一小部分,因此所有的投入都是必須且合理的。

太長不看總結版本:

摩爾定律失效:CPU提供的算力增長,已經無法支持現代社會計算的需求。

加速計算崛起:全球超級計算機從6年前90%用CPU,到如今90%用GPU,出現歷史性算力拐點。

數據處理本身就巨貴:全球幾千億美元的雲計算成本花在傳統數據處理上,而這些任務也正從CPU遷移到GPU。

推薦系統(Recsys)升級為生成式AI:互聯網核心業務(廣告、內容推薦等)從CPU遷移到GPU,是AI熱潮背後的真正需求引擎。
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