黄仁勋GTC完整演讲：生成Token的成本与效率，决定科技企业的营收与生死
黄仁勋表示，要支撑未来数兆美元规模的智能经济，必须从系统工程的视角重新设计整个计算堆栈。继Blackwell之后，下一代Vera CPU + Rubin GPU架构正式成为全场焦点。
黄仁勋，不愧为“Token之王”！（附GTC 2026演讲全文）｜AGI焦点
要知道，在IDC的预测中，即使半导体行业在AI等需求刺激下保持11%的整体增速，2026年行业整体规模也只是大致在8900亿美元左右。
云大厂扩张生成式AI版图，大秀三层技术栈与架构创新
Stability AI训练Stable Diffusion用了4000张A100 GPU，而Meta训练Llama 3则使用了超过16000张A100 GPU。
黄仁勋：推理拐点已至，2027年AI芯片将带来万亿美元收入
当地时间3月17日，NVIDIA GTC 2026在美国圣何塞开幕，黄仁勋用一场信息密度极高的主题演讲，试图回答一个核心问题：当AI从“能生成内容”走向“能完成任务”，计算体系究竟要发生怎样的变化。
深度：谁是AI开源世界之王？
智东西（公众号：zhidxcom）文 | 心缘在人工智能的江湖，2015年是个关键时间节点，这一年之前和之后，似乎是两个截然不同的世界。
黄仁勋GTC完整演讲：生成Token的成本与效率，决定科技企业的营收与生死
黄仁勋表示，要支撑未来数兆美元规模的智能经济，必须从系统工程的视角重新设计整个计算堆栈。继Blackwell之后，下一代Vera CPU + Rubin GPU架构正式成为全场焦点。
黄仁勋GTC演讲全文：推理时代到来，2027营收至少万亿美元，龙虾就是新操作系统
2026年3月16日，英伟达GTC 2026大会正式开幕，英伟达创始人兼CEO黄仁勋发表了主题演讲。黄仁勋在演讲中直言:去年这个时候，我说过，我们看到了5000亿美元的高确信度需求，覆盖Blackwell和Rubin直到2026年。
为什么前沿AI公司都想自己造芯片？
6 月 24 日，OpenAI 与博通联合发布了 Jalapeño，这是 OpenAI 的第一枚自研芯片，同样是一枚专为大模型推理设计的 ASIC。
黄仁勋最新2万字演讲全文，GTC2026演讲完整实录
NVIDIA在GTC大会上揭示了AI计算的未来蓝图，从CUDA二十周年的技术沉淀到结构化数据与非结构化数据的革命性融合，再到与IBM、戴尔、谷歌云等巨头的深度合作。这场技术盛宴不仅展现了加速计算如何突破摩尔定律的极限，更描绘了AI工厂与生态系统的全新竞争格局。
“AI 拉胯” 亚马逊：会上演逆袭大戏吗？
AI上无论是芯片研发、模型研发，还是GPU拿货都“慢一拍”的亚马逊会等到属于自己的机会吗?c. SaaS应用层 & 其他业务:自研或或第三方软件，以及其他业务例如垂类行业解决方案，IoT等。