Jensen Huang @JensenHuang 与NVDA

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黄仁勋这次到底要做什么？
为什么市场没有预期中买账英伟达？
对做美股的人来说，这可能是今年最重要的一个信号。

英伟达不想只卖芯片了。 它想把GPU变成像电厂、公路一样可以融资、可以计算回报的基础设施资产。 然后股价跌了3%。

黄仁勋发了一篇长文。英伟达联合Apollo、贝莱德、黑石、Brookfield、高盛、KKR，六家管着几十万亿美元的华尔街巨头，搭一个独立融资平台，长期调动超过5000亿美元第三方资本，专投AI基础设施。

5000亿什么概念？超过英伟达自己一年的营收，超过大部分国家的GDP。

但市场不买账。英伟达盘前跌了3%。市场在担心两个字：循环融资。

英伟达帮下游AI公司融到钱，下游拿到钱干什么？买英伟达的GPU。钱转了一圈，又回到英伟达的报表上。你细想，这跟开发商找银行贷款给购房者买自己的房子，结构上有点像。

黄仁勋知道这个质疑。他今天专门回应了。说这个平台的目的就是引入独立机构资本，六家金融机构各自评估客户、利用率、现金流和残值，独立决定放不放钱，英伟达只提供技术平台。

但他也说了一个细节。部分项目中英伟达可能提供最高25%的残值支持。意思是如果项目出问题，英伟达兜底四分之一。

所以这件事 Bena 哥怎么看？

先把循环融资的担心放一边。不管资金怎么流转，5000亿最终要变成实打实的采购订单。GPU、存储、光模块、电力设备、冷却系统，供应链的需求是真实的。这一点跟我们一直跟的那条线是一致的。

再看黄仁勋说的一句话，我觉得值得记住："算力就是收入。"

这句话的意思是，他正在把GPU从一次性卖出去的产品，变成可以持续产生现金流的资产。

数据中心建好之后，算力可以租给不同的客户，可以通过软件升级，可以在客户之间重新部署。跟你买一台发电机组放那里卖电，逻辑是一样的。

这就是为什么他要找华尔街。电厂、公路、通信塔这些基础设施，几十年来都是靠项目融资建的，不是靠科技公司自己出钱。黄仁勋想让AI算力走同一条路。

风险在哪？如果AI的实际应用跟不上算力扩张的速度，这些数据中心的利用率上不来，英伟达的25%兜底就会变成真实损失。5000亿的规模意味着一旦出问题，冲击不会小。

但有一个事实绕不开。全球最顶级的六家金融机构，坐下来认真评估了AI基建的回报模型，然后决定放钱。这些人不是散户，他们有全世界最严格的风控和投资纪律。你可以质疑英伟达。但你很难说Apollo、贝莱德、黑石、高盛、KKR这六家同时看走了眼。

GPU正在从科技产品变成金融资产。这个转变一旦发生就回不去了。

前面我们说巴菲特100亿投谷歌AI基建。今天英伟达拉来5000亿。都指向同一个方向：AI不再是科技行业自己的游戏了，传统金融的钱正在大规模进场。

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$NVIDIA NVLink Fusion生态全面扩张：AI算力竞争正在从GPU延伸至互连、定制芯片与CPU

NVIDIA 正在通过 NVLink Fusion 建立一个更加开放的AI基础设施生态。相比过去主要依靠自身GPU、网络和软件体系，NVLink Fusion正在进一步向第三方定制芯片、CPU以及光互连领域开放，这意味着未来AI基础设施的竞争将不再只是“谁的GPU更快”，而是整个算力系统之间的竞争。

从目前公布的生态合作伙伴来看，产业链已经覆盖光互连、芯片设计工具、定制ASIC以及CPU多个关键环节。

在光互连领域，NVIDIA的合作伙伴包括 Marvell Technology、Ayar Labs和Lightmatter。随着AI集群规模不断扩大，传统电互连在带宽、功耗和距离方面逐渐面临瓶颈，光互连因此成为下一代AI数据中心的重要基础设施之一。

这也是为什么 $MRVL、Ayar Labs和Lightmatter受到市场关注。未来AI集群如果继续从数万颗GPU扩展到更大规模，芯片之间的数据传输本身就可能成为限制算力利用率的关键瓶颈。谁能够解决“GPU之间如何更快、更低功耗地传输数据”，谁就有机会成为AI基础设施的重要受益者。

第二个重要方向是芯片设计生态。

NVIDIA NVLink Fusion生态中出现了 Cadence Design Systems（$CDNS）和 Synopsys（$SNPS）等企业。

这意味着NVLink Fusion并不是简单提供一条高速互连接口，而是开始向整个芯片设计流程延伸。对于希望开发自研AI加速器的云计算公司和大型科技企业而言，EDA工具、IP、封装以及高速互连能力都将成为开发定制芯片不可缺少的基础。

而这正好连接到第三个方向——定制ASIC。

目前相关生态涉及世芯电子（3661）、Alchip（$ALAB）、创意电子（http://3443.TW）、Marvell（$MRVL）、联发科（http://2454.TW）以及Siemens（$SIE.DE）等企业。

其中，Alchip、世芯电子和创意电子等ASIC设计服务公司尤其值得关注。过去几年，Google、Amazon、Microsoft等大型科技公司已经开始越来越积极地开发自己的AI加速器。原因很简单：当AI数据中心规模达到一定程度之后，完全依赖通用GPU不仅成本高，而且在特定工作负载下未必能够达到最佳的性能和能效。

因此，未来很可能出现一种更加多元化的AI计算架构：

GPU负责通用AI计算，ASIC负责特定任务，CPU负责通用计算，而高速互连负责把整个系统连接起来。

NVLink Fusion的意义，就在于NVIDIA试图让自己的高速互连技术成为这个多芯片、多架构系统中的重要连接层。

第四个方向则是CPU生态。

目前相关合作伙伴包括 Arm Holdings（$ARM）、Fujitsu（6702.T）、Intel（$INTC）以及SiFive。

这一个变化尤其值得注意。

因为未来AI数据中心并不可能只有GPU。随着推理、Agent、数据库、网络、存储和传统计算需求不断增加，CPU依然是整个数据中心的基础计算节点。

因此，NVLink Fusion真正想构建的并不是一个单一GPU生态，而更像是一个异构计算平台。

CPU、GPU、ASIC以及DPU等不同类型的处理器可以在同一个系统中协同工作，而NVLink则承担越来越重要的高速互连接口角色。

从投资角度来看，这意味着AI基础设施的机会正在从第一阶段的“GPU”，逐渐向第二阶段的“GPU之外”扩散。

过去市场最关注的是 $NVDA、$AMD 等GPU企业；随后关注点扩展到 $AVGO、$MRVL 等网络和互连企业；现在则进一步延伸到 $ALAB、世芯电子、创意电子、$CDNS、$SNPS、$ARM以及光互连企业。

这背后实际上是一条非常清晰的产业逻辑：

AI算力规模越大 → 芯片数量越多 → 数据交换量越大 → 互连需求越高 → 定制芯片需求越强 → EDA与IP的重要性提升 → CPU、GPU、ASIC最终形成异构计算生态。

所以，NVLink Fusion真正值得关注的地方，并不是又增加了几个合作伙伴，而是NVIDIA正在尝试把自己的技术影响力从“GPU芯片”进一步扩展到整个AI计算系统。

如果这一生态继续扩大，那么未来AI基础设施的投资机会也可能不再集中在单一芯片公司，而是分布在计算、互连、光通信、ASIC、EDA、CPU和先进封装等多个环节。

对于投资者而言，真正值得关注的问题已经从：

“下一家NVIDIA是谁？”

逐渐转变成：

“当AI算力继续扩大之后，整个系统中哪些环节会成为新的瓶颈？”

而在过去几轮AI基础设施周期中，每当一个新的瓶颈出现，往往也会诞生一批新的核心受益者。

NVLink Fusion正在释放的，可能正是这一轮AI基础设施从“GPU时代”走向“异构计算时代”的一个重要信号。

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市场钱多的是，现在什么机构还安心拿5%的国债。这种至少15%的长期投资回报不去干？

$NVDA
5000亿美金循环融资来了。FT这种报道不是不懂企业就是被空头买小作文

市场一听融资都PTSD了。这只是一个初步和各大资管的投资备忘

当然每个机构自己出钱和独立决策，英伟达只是常规的企业增信方式

通过承担部分项目背书或者25%残值的信用背书，降低融资成本，有利于AI普及。英伟达自己也不出钱，还能抢占市场挤压对手。

终端客户需求放在那里，有什么循环？当然，有可能放大AI系统的需求过热，但现在数据中心/GPU有一个买一个，终端需求还在积压订单。

你投资方说怕5年以后买的GPU和硬件投入残值变小或者0，我英伟达说，我保你比如至少合理残值部分的25%

是不是循环融资左兜掏右兜，财报季证明很清楚了，关键就是看AI终端需求继续指数发展，英伟达巩固产业竞争地位

当然英伟达也不白担保增信，除了能一次性硬件收入，也根据它的增信来分享长期建成后数据中心算力出租的收入

搞两份钱 “产品收入＋云收入分成” 难道不好？当然提升英伟达的长期估值空间。

具体见策略周报背景分析。

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8.26，这一天，对你很关键，如果你玩美股的话。

你打开你的持仓看看，不管你拿的是AMD、美光、闪迪、Lumentum还是CoreWeave，你的盈亏在8月26号那天晚上会被同一个数字决定，英伟达的财报。

英伟达上一次出财报的时候，整个AI半导体板块跟着一起动。

英伟达beat了板块涨，英伟达miss了板块崩，你手里那只票的基本面如何、估值高不高、财报好不好，在那天晚上统统不重要。

英伟达的一个数字会覆盖掉你所有的基本面分析。

AMD刚交了历史最好的成绩单，跌了7%。为什么？因为市场在等英伟达。

在英伟达财报出来之前，没有人愿意为AI板块的其他票给新的估值锚。

你买的每一只AI相关个股，本质上都是一张英伟达财报的衍生品。

这意味着你现在做的所有个股级别的研究，在8月26号那天会被一个你无法控制的外部变量一笔抹掉。

你可以把AMD的财报研究到每一行，但英伟达指引一个措辞变化，AMD开盘直接跳空。

你有两个选择，接受这个事实，把仓位管理的基准从个股切换到"英伟达财报风险"这个维度上。

或者继续假装你的AMD和你的美光是独立标的，然后在8月26号晚上体验一次"我的票基本面没变为什么跌了8%"的震撼。

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砸5000亿给客户兜底？英伟达这次到底在赌什么

英伟达现在正计划参与一项高达 5000 亿美元的数据中心融资项目。他们不仅给硬件、给技术、给生态支持，甚至还愿意在部分项目里兜底最高 25% 的风险。

看到这儿你可能会问，英伟达为什么要花这么大的代价去做这件事？

很简单，因为卖芯片只能赚一次钱，但帮 AI 工厂搞定资金和需求，却能换来长期的利润分成。

这 5000 亿最核心的逻辑，根本不是数字多大，而是英伟达第一次把华尔街的钱、自己的 GPU 订单，还有未来长期的现金流，全装进了同一个商业闭环里。

按照英伟达的设定，只要数据中心的收入超过了保底线，剩下的利润他们就能拿分成。因为芯片在第一次卖出去的时候就已经算完成本了，后面拿到的分成几乎没有任何额外支出，这相当于一笔高毛利的“算力年金”。

大摩做过一个测算，如果英伟达对超出保底的收入抽成 35%，到 2029 财年，能给每股收益带来 10% 以上的增量。英伟达现在不光是卖设备，它还在帮项目方找钱、拉客源、保底利用率，最后再从未来的收益里持续提成。

所以，这件事真正的投资逻辑，就是英伟达正在把一次性的硬件销售，升级成“卖 GPU + 算力兜底 + 收入分成”的三重收益。如果这套模式跑通了，英伟达就不再只是个芯片公司，而是直接变成了全球 AI 基础设施的运营商。

当然，这里的风险也很明确。5000 亿只是潜在的融资规模，每个项目都得单独审批，不是说这笔钱立马就能全落地。

至于以前市场担心的“英伟达掏钱给客户，客户再买英伟达 GPU”这种左手倒右手的循环融资问题，现在引入了第三方机构独立审核，确实透明了不少，但风险并没有消失，只是从英伟达自己扛，变成了和华尔街一起分担。

总的来说，英伟达正在重新定义自己的商业模式。它撬动的盘子越来越大，但未来的股价和业绩，也必然会和整个 AI 行业到底赚不赚钱，绑得越来越深。

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英伟达为什么突然拥抱开源？我看懂黄仁勋的算盘！建议收藏此文！

英伟达为何押注开源AI？黄仁勋真正想赚的不是模型的钱

黄仁勋一边死守CUDA生态，一边高喊开源万岁——这看起来似乎有些矛盾，但实际上，这可能是英伟达过去几年最精明的一步商业布局。

8月11日，The Information报道称，英伟达正在开发Nemotron 4开源AI模型，旗舰版本参数规模目标至少达到1万亿，是6月发布的Nemotron 3 Ultra的两倍。

与此同时，英伟达多年期云服务承诺规模已经增加到280亿美元，大约是一年前的3倍。

一个卖GPU的公司，为什么要投入大量资金开发免费的AI模型？

答案其实很简单：
开源模型越普及，市场对AI算力的需求就越大，而最大的GPU供应商正是英伟达。

把AI从少数巨头的工具，变成全球基础设施

目前，闭源AI模型，比如OpenAI的GPT系列，核心能力主要掌握在少数几家公司手里。

普通企业想使用顶级模型，往往需要通过云服务调用，算力需求高度集中在OpenAI、微软、谷歌等大型平台。

但开源模型完全不同。
企业、开发者甚至政府机构都可以下载模型，根据自己的需求进行调整，并部署到自己的服务器或者云环境中。

而每一次独立部署，背后都意味着新的算力需求。
而AI算力的核心，就是GPU。

英伟达生成式AI副总裁Kari Briski曾表示，英伟达投资Nemotron，是因为相信未来每个企业、每个国家都需要更容易获得的前沿开源模型。

大白话就是：
降低AI使用门槛，让更多人进入AI时代，然后推动更多人购买算力。

这盘棋，英伟达有几个关键目的

第一，把客户范围从几个巨头扩散到整个市场

过去几年，英伟达AI芯片最大的客户主要集中在微软、OpenAI、谷歌、亚马逊等少数巨头。
这些公司虽然大量采购GPU，但同时也在开发自己的AI芯片。

如果未来AI应用从少数模型公司扩散到大量企业，那么算力需求也会从几个超级客户，扩散到无数企业、创业公司和机构。

对于英伟达来说，这意味着更加庞大的客户基础。

第二，免费模型本身就是最好的GPU销售工具

Nemotron是开源的，企业下载模型本身不需要支付费用。
但模型运行需要算力。

黄仁勋今年7月接受采访时曾表示：
“免费AI对硬件是好事，免费AI对芯片是好事。”

这句话其实已经说明了英伟达的逻辑：
软件可以免费，但运行软件需要硬件。
模型越普及，GPU需求越大。

第三，借开源生态挑战闭源模型公司

开源模型成本低、部署灵活，正在逐渐成为企业AI应用的重要选择。
这可能会改变目前OpenAI、Anthropic等闭源模型公司的市场地位。
英伟达一方面向这些公司出售GPU，另一方面通过开源生态扩大自己的影响力。

同时，英伟达还投资了Reflection AI、Thinking Machines Lab等AI公司。
现在自己推出Nemotron，本质上是在AI软件领域进一步扩大存在感。

因此英伟达推出了“Nemotron联盟”，吸引Reflection、Cursor、Mistral等开发者和公司参与。
简单来说：
竞争对手不好打，那就把它们拉进生态。

第四，也是最重要的一点：继续强化CUDA护城河

很多人关注英伟达的硬件优势，但真正长期决定竞争力的，其实是CUDA生态。
GPU只是入口。

大量开发者、企业和研究机构长期基于CUDA开发AI应用，形成了巨大的迁移成本。
所以英伟达的策略非常清晰：
模型可以开源，但生态必须掌握在自己手里。
开源的是模型，强化的是CUDA。

英伟达正在进入一个更复杂的位置

不过，Nemotron也带来了一个新的问题：
英伟达正在某种程度上和自己的客户产生竞争。
OpenAI是英伟达最大的GPU客户之一，英伟达甚至投资了OpenAI。
但Nemotron定位本身，就是降低企业使用AI模型的成本，并挑战部分闭源模型市场。

这意味着英伟达未来可能同时扮演两个角色：
一方面，它是AI公司的供应商；
另一方面，它也正在成为AI生态中的参与者。
这是一条需要谨慎平衡的路线。

280亿美元云服务投入，赌的是未来算力需求

截至今年4月，英伟达多年期云服务承诺规模已经提升到280亿美元，合同期限延续至2031年初。

其中部分算力将用于Nemotron等模型训练。
从财务角度看，开源模型本身不会直接创造大量收入。

但如果它能够推动更多企业部署AI，那么背后的GPU需求可能远远超过模型本身的价值。

简单来说：
免费模型是入口，GPU才是真正的收入来源。
英伟达并不一定需要Nemotron成为全球最强模型。

它真正想看到的是：
无论最终哪个模型胜出，都需要大量英伟达GPU运行。

再看昨天那笔5000亿美元的算力融资计划

8月10日，英伟达宣布联合阿波罗全球管理、黑石、贝莱德、博枫、高盛和KKR等华尔街机构，建立一个新的算力融资平台。

目标是在长期内撬动超过5000亿美元第三方资本。
简单理解：
未来企业购买GPU，可能不一定需要一次性支付巨额资金，而可以通过融资、租赁方式获得算力。

过去一家AI公司建设数据中心，可能需要投入几十亿美元甚至上百亿美元。
现在，金融机构可以先购买设备，再出租给客户，客户通过长期付款使用算力。

贝莱德CEO拉里·芬克甚至表示，这类似于过去金融市场将房地产资产证券化的过程。
黄仁勋也表示，这是技术基础设施首次被大规模转化为可投资资产。

这套模式的核心，是重新定义GPU价值

过去GPU被认为是一种科技硬件。
但英伟达希望市场看到：
GPU实际上越来越像一种基础设施资产。

因为未来AI时代，算力就像电力和互联网一样，是企业运行的重要资源。

因此：
Nemotron开源模型负责创造更多AI需求。
5000亿美元融资平台负责降低算力采购门槛。
CUDA生态负责锁定长期竞争优势。

三条线结合起来，形成英伟达未来AI基础设施战略。

当然，市场也存在担忧。

英伟达宣布融资平台后，股价当天收跌2.86%，5年期信用违约互换（CDS）一度升至77.215个基点，创两周最大单日涨幅。

投资者主要担心三个问题。

第一，是否存在“循环融资”的风险。
质疑者认为，英伟达帮助客户融资，而客户拿到资金后又购买英伟达GPU，这可能形成资金闭环。
第二，英伟达是否会和自己的客户产生利益冲突。
它既向OpenAI等公司出售芯片，又通过开源模型进入软件竞争。
第三，AI投资回报是否能够匹配如此庞大的资本投入。
目前全球科技巨头资本开支已经达到数千亿美元规模，但AI应用收入仍处于早期阶段。
如果未来AI需求增长低于预期，风险可能会在产业链和金融体系之间传导。

美股投资网认为：
英伟达现在做的事情，本质上是在推动AI基础设施进一步普及。
Nemotron开源模型，是降低AI使用门槛。
5000亿美元融资平台，是降低算力采购门槛。
CUDA生态，则是确保未来AI应用仍然运行在英伟达体系之上。

短期来看，这些动作可能引发市场对竞争和融资风险的担忧。
但长期来看，黄仁勋押注的是一个更大的趋势：
AI最终可能像电力和互联网一样，成为全球企业和国家的基础设施。

而在这场基础设施竞争中，英伟达希望自己成为那个提供底层算力的人。
280亿美元云服务投入，是为了扩大生态。
5000亿美元融资平台，是为了扩大市场。
CUDA，则是英伟达真正的长期护城河。#美股
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