英伟达的战略密码不是软硬件一体化集成的生态壁垒，更不是超强硬件GPU一剑捅破天的竞争优势，这里面首先是丝丝入扣悄无声息的无限算力渗透，然后是生成式智能革命驱动的数据与计算范式的彻底变革，进而推动超级人工智能AI工厂的无限创造，没有互联网革命只有智能技术革命，英伟达的战略节奏就是智能变革的战略节奏，开启企业与社会系统的协同进化之路。

（一）智能社会基础设施，用算力王国驱动智能时代

理解英伟达战略演进的逻辑，表面上看似乎很容易，无非就是软硬件集成下的生态系统竞争壁垒，然后解读一下GPU和CUDA平台的软硬件集成威力，似乎就能说明了，其实软硬件集成还远远不是英伟达战略的精髓，我认为理解英伟达的战略逻辑，要从极限迭代和无限渗透开始，这里面有着专业化战略的无限迭代，一剑封喉无限迭代，最终在GPU领域建立绝对的碾压式的竞争优势，这种极限专业化战略对于任何高科技企业其实都是适用的，一剑捅破天，首先在硬件图形处理芯片GPU领域建立绝对的竞争优势，这其实和微软刚开始崛起的阶段，在操作系统软件领域开山鼻祖式的竞争优势如出一辙，最后建立瀑布效应一统江湖，然后呢就是算力的无限渗透，什么意思，就是要把这种绝对的硬件算力渗透到几乎所有应用领域，这种无限渗透的逻辑才是最可怕，这种渗透的逻辑才是英伟达战略中第一个最迷人的地方，我们要理解这种丝丝入扣这种悄无声息的渗透的威力，这也是需要深入体会的，说到此处其实真正能理解的并不多，这种渗透之力几乎作为战略之魂，贯穿到英伟达所有的战略布局和迭代之中，需要深入体会。

而要完成这种无限管道式的场景渗透，就需要让算力流向所有的应用环节，这就是为什么英伟达在早期2006年的时候，就开始重金投资CUDA算法软件生态，以及后来的Omniverse元宇宙应用平台生态，当时很多人不理解，英伟达甚至出现了业绩危机，但黄仁勋仍然顶住压力继续投入，这种超期的预见能力和战略定力，确实值得学习，因为他知道，无论是算力渗透的客观需求，还是站在未来审视当下的战略预见，只有借助这些平台上的智能算法工具包工具链条，才能让所有应用环节有能力调用算力，也才能让算力渗透到所有的应用生态领域，这就是黄仁勋常说的要创造市场的意思，这是一种类似于算力病毒化的植入战略，已经不是通道战略或者管道战略或者说是渗透式战略所能比拟的了。

就像黄仁勋说的那样，你要创造需求，你要把你的先进的产品和服务卖出去，那么GPU本质上就是算力，卖GPU就是卖算力，如何把这种算力卖出去，从这个角度去思考和理解CUDA平台生态、Omniverse平台生态就容易了，从卖的逻辑来思考，就是强化算力的通用应用能力，让算力尽可能走向更多的应用场景，当然现在能看到的最主要的应用场景是人工智能、智能驾驶、元宇宙、云计算、工业领域、机器人这些主流场景，未来肯定会拓展到其他诸如交通、制造、医疗、生物、航天等等领域。为什么会这样，这还要从买的逻辑去思考，我说未来是智能时代，应该没有人怀疑，那么毫无疑问算力就是智能时代绝对的刚需，要智能就需要算力算法数据，那么算力是基础，没有算力就没有智能，这是基础逻辑，这也就是为什么黄仁勋会一再鼓吹智能时代伟大的原因，当然智能时代是必然的趋势，整个社会的智能化也是必然趋势，这就从买的角度来进一步说明算力的应用场景是无限的，几乎是会渗透到所有领域的，很多领域当然不会直接过来买GPU，但是一定会用调用和应用各种智能平台、模型和工具，那么这些的背后肯定是算力做为基底的。

有人说英伟达的战略就是硬件工具平台+软件工具生态，类似于智能手机中的高通芯片+安卓操作系统的地位，其实这个也比较简单了，英伟达就是要加速智能时代的到来，用算力来驱动智能时代的到来，驱动这个社会的智能化转型，让算力流向走向渗透到所有的社会领域，这才是英伟达战略的本质逻辑。长远来看整个社会智能化的趋势是必然的，智能时代也是必然的，从这个底层逻辑来理解的话，就不会为英伟达当下3万亿美金的估值而惊厥了，这也是为什么英伟达必然要集成GPU+DPU+CPU三大硬件，打造出统一的底层硬件架构，构建DGX、HGX、EGX等硬件系统，硬件芯片算力才是英伟达战略的根基，而CUDA就是智能社会参与者调用算力的平台和通道，或者说是工具和把手，基于硬件系统和软件架构形成HPC、AI、Ominiverse等应用平台，形成最宏大的智能算法软件堆栈，让所有开发者应用者来无限使用、无限循环、无限强化，最终建立起以算力为核心的软硬件竞争壁垒，这个竞争壁垒在硬件上已经无敌了，在软件生态上更是无敌，最终让算力落地到智能、智驾、金融、医疗、交通、数据中心、公共服务等等所有领域。

真正成为智能社会的算力基础设施供应商，所以理解英伟达，就要先达成一个共识，英伟达的战略演进是和智能社会智能时代并行演进的，你看看企业的命运和时代的命运统一到了一切，而且关系到如此程度，客观逻辑上也是一致的，英伟达确实牛啊，智能社会的演进历程也将会是英伟达的演进历程，说到这里你就明白你应该做什么了，你就明白英伟达的价值逻辑应该怎么发展了，这才是关键，很多人不会告诉你，尤其不会告诉你中长期的预期，甚至会误导你，说英伟达下游没有应用场景，人工智能技术商业变现太难，未来市值必然崩盘，这个研判充满了无知和稚嫩。

（二）构建人工智能AI工厂，打造超级计算王国

OpenAI生成式人工智能革命驱动了计算范式革命的变革，这里面最重要的是过去人们通过搜索获取的是信息和数据，现在人们不用搜索就能获取到直接可以拿来用的生成式内容，甚至人们可以按照需求直接与智能模型交互，获取直接可以用的订制化的生成式内容，这就是大语言模型驱动下生成式人工智能革命的威力，人工智能大语言模型不仅可以获取常规参数之内的数据信息，同时可以生产加工创造出全新的超出常规范围的数据信息，直接订制化生成可以用的内容，随着推介算法和生成算法的融合，未来的搜索将会越来越边缘化，个性化推荐并定制化生成的内容将会占据绝对的主流地位，而生成式智能革命的背后其实就是遍布全球的GPU，需要遍布全球的算力来支撑。

今年的GTC芯片发布大会上发布的B200GPU芯片直接奠定了英伟达在AI芯片领域的统御能力，建立了真正的算力王朝，要知道英伟达2022年发布的H100GPU，现在仍然对我们处于禁售状态，只能买到阉割版的训练芯片H20，而这个B200已经集成了2080亿个晶体管，之前的H100只集成了800亿个晶体管，算力方面是没分比的，啥意思呢，以前训练一个拥有1.8万亿参数的模型需要8000个H100和15兆瓦的功耗，现在只需要2000个Blackwell B200GPU就能完成，功耗仅为4兆瓦，这个提升幅度不仅超出业内预估，也突破了摩尔定律的上线，常规来看计算能力是每十年性能提升100倍，而过去八年中英伟达算力芯片的性能就提升了1000倍，这也是黄仁勋底气足的原因。一个GB200的加速卡就集成了两个B200 GPU和一个独立的Grace CPU，使大模型推理工作的负载性能提升到30倍，同时大幅提高效率，对比H100，平均成本和能耗降低到二十五分之一，这就是英伟达制霸智能时代算力基础设施的底气。

英伟达目前的业务中心是70%的算力用于推理，剩下30%的算力用于训练，得益于生成式智能革命的推动，推理已经成为绝对的主流，只要输入指令，就能生成各种多模态内容，实现人机在创造创新层面的深度交互，这是生成式革命的威力，直接把人工智能推进到创造创新的阶段，是创造创新，而不是精准推荐，这也是为什么黄仁勋说要构建人工智能工厂的根本原因，过去的数据中心主要是提供数据存储调用，数据中心会开发很多应用，以便于不同的用户去调用存储和算力，而伴随着生成式大模型升级之后的全新的数据中心，需要开发的各种应用就越来越少，因为可以直接处理数据，直接完成模型的训练，直接生成智能token，创建应用AI，客户不用开发应用程序，直接提出应用需求，数据中心就能提供订制化的存储算力和AI应用，这就是生成式智能革命的威力，这会对传统的软件市场带来颠覆性的危险，这也会对数据中心的计算能力和生成能力提出更高要求，而英伟达将Blackwell用于全新的数据中心，直接推动当前最火爆的AI大模型全面升级，实现优化、训练、推理在性能和能效上的大幅提升，与英伟达GraceCPU、新一代网络芯片等系列产品一起，搭建起生成式AI的系统解决方案，这已经不是传统意义上的数据中心了，黄仁勋说Blackwell是推动新一轮工业革命的引擎所在，在Blackwell的基础上，可以升级优化和创造出更多的计算集群、云服务以及针对AI芯片和服务器的定制化解决方案，为什么黄仁勋说要构建强大的人工智能生成工厂，本质就在于此，而且Blackwell已经具备了搭建全新数据中心的能力，黄仁勋表示英伟达未来计划用Blackwell向世界各地的人工智能公司进军，与世界各地的所有OEM、区域云、国家主权AI、电信公司签约，目的就是要构建人工智能工厂。

比如在机器人领域，英伟达推出了一款用于机器人领域的通用基础大模型GROOT，此外英伟达还推出了适用于机器人的全新计算机Thor，英伟达对于相关的性能、功耗和尺寸进行了具体的优化，不仅能为机器人提供算力优化，还能给机器人提供智能大脑，优化智能机器人的智能能力，让机器人拥有更聪明的大脑，可以通过观察人类的行为，做出自然的模仿动作，在动作的协调性、灵活性等方面大幅提升，让机器人具备模型学习能力和一定的推理能力，这个怎么理解呢，相当于机器人掌握了一套扫描世界理解世界的能力，能够理解输入的文本、语音、图像、视频等各种信息，变成机器人能理解的信息维度和模块，并且能够按照指令预测后续的操作流程，就和这个生成式算法的原理一样，这就是GR00T大模型厉害的地方，类似于我们人类大脑的运作过程，首先就是感知能力，吸收信息和理解世界的能力，我们80%的信息都是通过视觉采集的，而机器人可以借助类似于机器视觉和感知模块从外界获得信号，然后抽象加工成为机器人能理解的数据模块，就像黄仁勋说的那样，机器人领域很快就会出现类似ChatGPT的变革时刻，这本质上就是智能工厂的价值，提供定制的算力优化，提供定制的智能模型，这两项都可以集成在全新的数据中心中，客户直接可以对接调用，不需要自己再去开发各类应用软件，生成式智能直接可以开发供应，同时可以完成持续的迭代优化和升级。

对于云服务商来说，急需要巨量的算力来支撑，需要巨量的GPU，更需要生成式智能带来的全方位的系统升级，还需要把过去开发的各种应用模型和软件彻底生成式智能化，如果达不到这种生成化的变革升级，就很难和英伟达的智能工厂竞争，尤其是英伟达和OpenAI联合起来的时候，几乎没有反抗之力，这也就帮助我们理解为什么微软要急着做全家桶智能化，要急着投资OpenAI，如果不能快速实现生成式智能化变革，那么在算力霸主英伟达智能工厂的面前，微软就毫无还手之力，直接会被干掉了，微软为什么急了，微软过去和英伟达也是恩怨情仇一本老账，所以留给云服务巨头的时间不多了，留给软件开发商的时间也不多了，人工智能工厂的战略意图非常明确，黄仁勋说，我们要成为世界上唯一一家能够吸引所有人合作的企业，吸引大家来共同打造数据中心规模和全栈人工智能超级计算机公司，未来十年，英伟达会把深度学习的技术能力再提升100万倍，让AI计算机不断训练、推理、学习、应用，并且持续改进，逐步实现构建这种超级AI计算工厂的宏图，这是非常了不起的战略宏图。

这两年大模型蓬勃发展，短短两年大模型已经深入到各种应用场景之中，从ChatGPT到Sora，再到各类大模型应用和工具的泛化，生成式人工智能已经开始向应用场景中不断深入，也越来越走进人们的日常工作和生活之中，算力也同步渗透到所有的应用场景和环节中去，人工智能进一步的应用普及，必然会驱动对算力和token蓬勃需求，毫无疑问B200在算力和能力上已经远远超过同行ADM和英特尔，一众做云服务商的AI芯片也被遥遥甩在了身后，这里面最关键的还是token，只要人工智能被越来越频繁的应用，越来越走向更广泛的应用场景，就能源源不断的产生无限的token，那么对于英伟达的算力就会有无限的需求，况且，英伟达本身也在构筑人工智能工厂，也在构筑全新的数据中心，不管是超算中心也好还是加速计算中心也好，也会源源不断的生成巨量的token，那么这种正向循环之下，英伟达的节奏就是智能变革的节奏，英伟达的命运其实就是人工智能的命运，为什么英伟达的市值从0到1万亿美元用了25年，接下来不到9个月就突破了2万亿美元，然后用了3个月就突破了3万亿关口，前几天直接飙到全球市值第一，总市值达3.34万亿美元，一举超过了微软和苹果，这背后其实就是生成式智能革命彻彻底底爆发了，这就是实实在在的技术革命的爆发，我们所有人，都要实实在在的认知到这种爆发的客观性。