英伟达黄仁勋：AI 芯片是一锤子买卖，但软件开发需终身维护

亚汇网1月10日消息，科技媒体Tom'sHardware今天（1月10日）发布博文，报道称在黄仁勋强调，AI行业已进入“Token经济学”时代，核心指标是“每瓦/每美元能生成多少Token”。英伟达坚持统一的内存架构和软件栈，虽然硬件成本较高，但能避免软件生态碎片化。这意味着，当Nvidia优化一个软件栈后，全球所有基于该架构的AI工厂都能同步获得性能提升，从而在长周期内实现更优的总体拥有成本（TCO）。谈及行业趋势，黄仁勋透露了一个关键数据：开源模型目前已贡献了全球约四分之一的Token生成量。这一“意料之外”的爆发式增长，极大地拓展了AI的部署场景，从超大规模云厂商延伸至企业本地集群。黄仁勋在问答中还详细展示了VeraRubin平台的模块化突破。相比以往GraceBlackwell系统一旦故障需整机架下线的情况，Rubin采用了托盘式架构，支持在系统运行时直接更换NVLink等组件，实现“边跑边修”。亚汇网援引博文介绍，这种设计不仅大幅降低了运维成本，更彻底重构了供应链效率：节点的组装时间从过去的2小时惊人地缩减至5分钟。此外，Rubin平台摒弃了繁杂的线缆设计，并从80%液冷升级为100%全液冷，进一步提升了系统的可靠性。供电稳定性被黄仁勋称为当前算力扩张的“最大瓶颈”。由于现代AI负载（尤其是推理任务）会引发剧烈的瞬时功耗跳变，电流波动幅度往往高达25%，迫使数据中心不得不闲置大量电力以应对峰值。Rubin平台通过系统级电子设计，在机架内部“平滑”了这些波动，即便单颗GPU的热设计功耗（TDP）高达1800W，也能向外部电网呈现稳定的负载曲线。这种设计让运营商无需过度冗余配置，从而能接近100%地利用电力容量。广告声明：文内含有的对外跳转链接（包括不限于超链接、二维码、口令等形式），用于传递更多信息，节省甄选时间，结果仅供参考，亚汇网所有文章均包含本声明。