从“算力”到“印钞机”：黄仁勋谈“AI工厂”新叙事 每个Token都是利润

在近期召开的英伟达2026年度股东大会上，其10名董事会成员提名及高管薪酬方案均获通过。这标志着，在AI高额投入与行业竞争加剧的背景下，英伟达现有的管理层与战略路线继续获得股东支持。

会上，CEO黄仁勋释放明确信号：AI走出实验室验证阶段，迈向真实产业落地的生产周期。他指出：“AI基础设施不再是实验性的，它已经进入生产阶段。AI不仅仅是一个模型，它是一个新的产业。”换言之，行业已经从过去反复讨论AI的训练和使用问题，到现在开始讨论“如何让AI被纳入企业的收入核算框架，并持续创造收入”。

重构商业闭环：AI投资回报率“已有答案”

黄仁勋在演讲中提到，AI投资回报率（ROI）的问题“已经有了答案”。他指出，早期的生成式AI更多体现为技术展示，模型能力足以制造传播热度却未必能够直接进入企业的收入模型。但现在，AI开始承担提升效率、降低成本和创造收入的责任。

当AI产生的输出可以转化为代码、方案、行动和服务，它就不再只是计算结果，而是具备经济价值的数字化产出。企业愿意继续购买算力，本质上是因为算力开始参与生产而不是单纯消耗预算。这一变化，回应了市场对英伟达进行AI巨额投资能否回本的质疑。

重塑基础设施：传统数据中心正向“AI工厂”演进

传统数据中心的定义正在被改写，黄仁勋在演讲中提到，过去数据中心主要负责存储、检索和传输文件，而在智能体AI时代，新型数据中心将向“AI工厂”演进。芯片、服务器、网络、存储、软件和模型共同组成生产线，在生产线的联通下持续产出可被业务系统调用的智能能力。

他指出，AI工厂的核心能力在于“制造词元（Token）”，每一个Token都是利润单位。英伟达希望让客户相信，购买其系统并不是简单买硬件，而是在建设可以持续产生数字智能的生产设施。

“AI基础设施不再是实验性的，它已经进入生产阶段。AI不仅仅是一个模型，它是一个新的产业。”针对未来算力建设的规模与周期，黄仁勋进一步强调：“这轮建设将以数十年为尺度来衡量，类似于电网、交通系统和互联网等其他关键基础设施建设。我们相信，这将成为人类历史上规模最大的基础设施建设之一。”

在全球范围内，这种将算力视为新型基础设施的共识，正加速转化为各国的实质性布局。以我国为例，据国家发展和改革委员会披露，截至今年3月底，我国智能算力规模已达188.2万PFLOPS（每秒千万亿次浮点运算），同比增长1.5倍，并已形成“8＋10＋3”的全国算力空间布局。随着“算电协同”写入政府工作报告及纳入“十五五”规划，我国正加速构建具有中国特色的“AI工厂”基础设施体系。

智能体AI的商业落地正在成为这一轮增长的核心逻辑

黄仁勋以软件开发为例指出，GitHub开发者合并的Pull Request（代码合并请求）数量从2024年的4亿增至2025年的5亿，而进入2026年头几个月，相比上年同期数量增长近三倍。他表示，过去全球约3000万名软件开发者每年获得约3万亿美元薪酬，支撑着全球约100万亿美元的经济活动，如今AI智能体（AI Agent）正在放大软件开发和行业应用的价值。在智能体浪潮驱动下，英伟达国际市场收入超过300亿美元，同比增逾三倍，近40个国家正在部署由英伟达基础设施驱动的“AI工厂”。

物理AI成下一增长引擎：从数字世界走向物理世界

黄仁勋将“物理AI”视为英伟达的下一个增长机会。所谓物理AI，是现实世界中的智能体AI，涵盖机器人、汽车和工厂等场景，需要在动态环境中感知、推理、规划并执行任务。随着AI从数字世界进入物理世界，英伟达正从芯片公司进一步定位为AI工业基础设施公司。

产品层面，黄仁勋宣布Vera Rubin全栈算力平台已在今年初进入全面量产阶段，其中Blackwell架构主攻大规模推理场景，被称为“推理之王”；Vera CPU被称为智能体专属处理器，物理AI也将带来新一轮算力基础设施投资。

物理AI的核心在于将智能能力嵌入真实物理环境，这需要强大的制造业基础、供应链能力和应用场景支撑，而我国在三大维度均具备独特产业优势。

我国拥有全球规模最大的工业机器人装机量，新能源汽车产业优势为具身智能发展夯实了供应链基础；摩根士丹利《人形机器人 100》报告显示，全球人形机器人核心零部件产业链中，中国企业占据 63% 份额，在机器人本体、执行器等硬件环节优势突出。

作为全球AI算力与人工智能产业链的重要参与者，英伟达的阶段性定调，将对全球AI产业的技术迭代、落地节奏与产业链布局产生深刻影响。