华尔街不买账英伟达GTC发布，黄仁勋讲不出新故事？｜氪金·大事件

作者 |宋婉心

编辑|郑怀舟

封面来源|视觉中国

北京时间3月19日凌晨，英伟达CEO黄仁勋在GTC2025登场演讲。

今年初DeepSeek推出后，高性价比路线一定程度上影响了市场对高算力需求下英伟达成长空间的预期，英伟达股价更是震荡下跌。因此本场GTC对于挽救市场信心至关重要。

虽然长期来看，高性价比路线最终会推动整体算力需求增长，但短期内，英伟达被迫进入“产品过渡期”。

在客户追求性价比的大环境下，英伟达要么把高性价比的故事讲到极致，要么带来一个全新的故事。

从演讲来看，黄仁勋选择了前者。而华尔街对其一系列发布的反应较为平淡，周二收盘英伟达跌超3%，盘后续跌0.56%。

针对二级市场反应，有分析师认为，黄仁勋的演讲内容大多是老生常谈，没有超出市场预期，未能激起投资者的热情。黄仁勋提到的机器人和量子计算等新兴领域虽然前景广阔，但距离真正产生收益还有很长的路要走，无法在短期内成为新的营收支柱。

极致性价比

发布会上最受关注的重点之一是CPO交换机。

英伟达推出了全新的NVDIA Photonics硅光子技术。据介绍，这项技术通过共封装光学（CPO）取代传统的可插拔光学收发器，使光纤直接连接到交换机，大幅减少数据中心的功耗。

据英伟达测算，该技术可降低40MW的功耗，并提高AI计算集群的网络传输效率，为未来超大规模AI数据中心奠定基础。

基于此，英伟达推出Spectrum-X与Quantum-X硅光子网络交换机，号称是“世界上最先进的网络解决方案”，可将AI工厂扩展到数百万块GPU。

CPO被英伟达提上日程，是市场预期之内的事情。

首先在训练向推理过渡的背景下，客户开始考虑降本增效，英伟达不得不做得更精细，其中就包括通过芯片上下游环节的革新，提升整体性能及效率。

黄仁勋在大会现场表示，这一系统的应用在单个数据中心中节省数十个Megawatts的能源，而60 Megawatts就相当于10台Rubin Ultra机架的能耗。

此外，英伟达在GB200上踩过的坑也是因素之一。此前GB200出现了一系列交付过慢、散热差、良率低等问题，英伟达的解决方案之一就是通过CPO交换机等下游环节降低工程交付的复杂度。

由于CPO显著的降本增效优势，头部厂商均在加紧布局。

英伟达之外，近期台积电与博通联合开发的微环调制器已通过3nm试产，为顶级AI芯片集成到CPO模块奠定基础；Marvell宣布其下一代定制XPU架构将采用CPO技术；IBM也宣布研究人员开创了一种新型CPO工艺。

行业分析公司Lightcounting指出，在未来3年内，即使是推理集群也可能需要多达1,000个GPU才能支持更大的模型。共封装光学器件(CPO)可能是在4-8机架系统中提供数万个高速互连器件的唯一选择。

此外，由于GB200反馈不佳的问题，英伟达将GB300提升到最高优先级。市场也希望新发布的GB300能够解决此前GB200的问题。

从发布会透露信息来看，Blackwell Ultra GPU（GB300）相比上一代GB200 性能提升了50%，约为15P FLOPS（基于低精度的四位浮点数格式FP4标准），内存上则搭载了业内最先进的HBM3E，从192GB升级到了288GB。

而在后DeepSeek时代发布的这款新GPU，也被英伟达明确定位为“专为AI模型推理打造”，同时兼顾"训练和多场景AI应用的高效性"。

据黄仁勋介绍，Blackwell系列目前已经全面投产，“产量惊人，客户需求惊人，因为人工智能出现了一个拐点，由于推理人工智能以及推理人工智能系统和智能体系统的训练，人工智能领域必须完成的计算量大大增加。”

后DeepSeek时代的英伟达故事

今年意料之外的DeepSeek给英伟达股价带来重创，其年内跌幅已超9%。

且从最新财报来看，英伟达业绩不再惊艳，2025财年四季度英伟达毛利率（GAAP）73%，低于市场预期的73.4%，毛利率继续回落。

即使没有DeepSeek，英伟达增速放缓也是可以预料的事情，更何况还有众多因素威胁着英伟达的发展——竞争对手在发起低价竞争、其最大的客户在打造自己的AI芯片、贸易战也在各个方面使事情变得复杂。

据彭博社此前报道，黄仁勋近期对行业发展产生了不耐烦的情绪，在经历了多年AI基础设施建设后，他希望尽快看到科技行业之外的重要AI应用。

显然，在广泛普及的AI应用没有出现之前，市场对于算力需求的疑虑很难打消。黄仁勋如今在台上再喊“买得越多，省得越多”，也已收效甚微。

因此在GTC大会之前，市场认为英伟达急需一个“新故事”。但发布会并没有如市场所期待，黄仁勋选择继续说服市场相信他坚持的逻辑——Scaling Law。

黄仁勋指出，推理阶段的Scaling Law才刚开始，回答问题前思考得越多，推理效果就越好，这是一个运算密集的过程。

现场以让AI排婚宴席位为例，推理模型DeepSeek R1消耗的算力是传统大模型的150倍，token消耗量也是20倍。

黄仁勋甚至放出预测：“最近两年只是AI浪潮的开始，随着AI大模型和推理计算需求激增，数据中心的资本开支会爆发式增长，到 2028 年，整个市场规模突破1万亿美元。而英伟达正是该市场的主导者和核心供应商。”

从长期来看，黄仁勋的预测并无问题，但短期英伟达股价能否提振，就要看今年下半年Blackwell Ultra的进展情况。可以预见的是，在短期的产品过渡期内，英伟达股价都将承压。

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