当地时间3月16日，英伟达创始人、CEO黄仁勋时隔一年再次出现在圣何塞SAP中心的舞台，身穿标志性皮衣，开启了“GTC 2026”的主题演讲。
尽管开始前黄仁勋就提醒，“这是一场科技大会”，但整场演讲下来，从人形机器人到智能驾驶，再到近期大火的“龙虾”以及7款“王炸”芯片，黄仁勋还是将演讲开出了新品发布会的味道。
3月17日，现场参加GTC大会的至顶网总裁高飞告诉《每日经济新闻》记者，在他看来，黄仁勋的整个思路，其实是跟着“烧更多Token（AI将输入文本拆解后的最小处理单位）”的模式走。此外，业内人士还总结了黄仁勋的三个“大招”：构建系统生态，筑高门槛防止对手“抱走肥肉”；提供“烧Token”的工具，引入数字孪生仿真+Agent（智能体），方便用户多“烧”；优化系统降低Token成本，吸引更多用户。
伴随着一系列新品，黄仁勋称，英伟达正在从一家芯片公司转向一家AI工厂、AI基础设施公司。不过，在独立国际策略研究员陈佳看来，此前英伟达表面上是在卖算力，实际一直在卖算力生态，最近更是利用生成式大模型与英伟达3D图形引擎融合来兜售算力需求概念，这是其最无可替代的核心竞争力。再结合英伟达在人形机器人、智能驾驶等方面的战略和产品策略可以看出，当前的英伟达更倾向于“卖铲子”，而非直接去AI数据矿洞“淘金”。
跟进“养龙虾”
高飞告诉记者，此次GTC大会，两个领域或产品给他的印象最深：OpenClaw，其次是Groq的LPU（语言处理单元）。
今年春节后掀起的“养龙虾”风，也吹到了黄仁勋眼前。这个全球最大算力供给商的掌舵者，是如何看待“养龙虾”的？GTC现场，黄仁勋用了很长时间来介绍什么是OpenClaw，并称赞其开启了AI的下一个前沿领域。“OpenClaw是人类历史上最受欢迎的开源项目，而且只用了几个星期就做到了，超过了Linux（操作系统）在30年里所做到的。”
之所以类比Linux，是因为在黄仁勋看来，OpenClaw也是一个系统，有管理的资源，能够进行调度，可以衍生并调用其他子智能体，且有输入及输出。“OpenClaw实质上开源了智能体计算机的操作系统，这是业界一直在等待的时刻——软件新复兴的开始。”
一番夸奖后，黄仁勋提出了“养龙虾”更令人兴奋的可能：传统的SaaS（软件即服务）将全面进化为“智能体即服务（GaaS）”。在未来的企业运转中，为每位工程师配备“年度token预算”，将成为推动生产力十倍增长的新标配。
如此一来就不难理解，为何“养龙虾”会触动英伟达这个“卖铲人”。正如某业内人士所说，当前状态下，一旦Token“烧”不动，整个AI链条就持续不下去，“龙虾”是个非常好的“燃烧器”。
据《每日经济新闻》记者从英伟达了解到的信息，公司已经推出NVIDIA NemoClaw™软件栈，适用于OpenClaw智能体平台。据悉，NemoClaw可提供开放模型和一个隔离的沙盒环境，为自主智能体增强数据隐私和安全性，为Claw提供基础设施层。另外，NemoClaw可使用任何编程智能体。
芯片营收剑指万亿美元
现场“发芯”也算是黄仁勋的“招牌节目”。
新品发布前，黄仁勋先揭秘了Vera Rubin平台的详细构成。据他介绍，Vera Rubin是由7款芯片、5种机架组成的一台巨型超级计算机。他还提到，随着Vera Rubin的推出，Agentic AI的拐点已经到来，也将引发史上规模最大的基础设施建设浪潮。
具体来看，7款芯片分别是：NVIDIA Vera CPU、NVIDIA Rubin GPU、NVIDIA NVLink 6交换机、NVIDIA ConnectX-9 SuperNIC、NVIDIA BlueField-4 DPU、NVIDIA Spectrum-6以太网交换机以及NVIDIA Groq 3 LPU。
其中，Vera CPU和Groq 3 LPU的关注度较高。据英伟达方面介绍，Vera CPU是全球首款专为代理式AI与强化学习时代打造的处理器，效率是传统机架级CPU的2倍，速度提升了50%，目前已进入全面量产，将于今年下半年向合作伙伴提供。记者还注意到，英伟达披露了合作部署Vera的头部企业名单，阿里巴巴、联想等中国企业也在其中；字节跳动还出现在计划部署Vera CPU的云服务提供商名单中。
至于让高飞印象深刻的Groq 3 LPU，则是一款专门用于大语言模型推理的处理器。在Vera Rubin平台中，Groq 3 LPU会与GPU协同工作。在业内看来，训练阶段比拼的是算力堆砌的“蛮力”，而推理阶段考验的则是成本控制与响应速度的“精细活”。随着AI应用大规模落地，推理算力需求将呈指数级爆发，云厂商与硬件商需重新规划算力资源配比，定制化推理芯片的春天或将来临。
Groq则是英伟达在此背景下选择的新伙伴。这家公司成立于2016年，一直专注于AI推理基础设施。2025年12月，英伟达与Groq达成一项非独家推理技术授权协议，吸纳Groq部分核心成员加入英伟达，以推进相关技术规模化。
除了提高算力的效率，价格也是当前阶段厂商需要考量的关键变量。
根据黄仁勋的说法，英伟达算力芯片到2027年将实现1万亿美元营收。而在上一年，他对2026年芯片市场需求的预测仅为5000亿美元。要实现翻倍的目标，来自英伟达的算力就需要以更具“性价比”的形象出现。
为此，黄仁勋提出了“每瓦Token数”的核心评价指标。在演讲中，他也反复强调了Token成本，并援引相关测算称，英伟达目前在这一指标上处于世界领先位置。
高飞直言，在他看来，黄仁勋的整个思路其实就是跟着“烧更多Token”的模式走。还有业内人士直言，通俗理解，英伟达有三个“大招”：构建系统生态、筑高门槛，防止对手“抱走肥肉”；提供“烧Token”的工具，同时引入数字孪生仿真及Agent，方便用户多“烧”；优化系统，降低Token成本，吸引更多用户。
继续“卖铲子”
此次大会的另一个亮点，是黄仁勋本人在演讲中称，英伟达正在从一家芯片公司，转向一家AI工厂、AI基础设施公司。再加上新披露的一系列智能驾驶、机器人等领域的产品及合作，业内展开了新一波讨论：英伟达的AI思路是否已经改变，将从算力供给商转为系统解决方案提供商？
对此，高飞直言，从英伟达上述举措来看，并不是做系统方案，核心还是算力效率。“原来靠芯片的提升就可以提升算力，但（现在）靠一颗GPU芯片已经不够了，还（需）有网络的配合、存储的配合，现在也加上了LPU的配合，就变成一个系统工程。”
高飞还强调，英伟达也不是一味提供算力，还是看准了市场的趋势，即应用的需求。“AI在哪个方向上有巨大的需求，它就针对这个场景做专业的优化。所以这两年英伟达也说自己是软件公司、是算法公司，就是这个道理。”高飞称。
独立国际策略研究员陈佳则提到，整体来看，“GTC 2026”的主要目的还是英伟达“秀肌肉”。根据黄仁勋的说法，英伟达有三大技术平台：狭义CUDA-X（英伟达CUDA专家打造，是一系列封装为云API的开发者工具、GPU加速库和技术）；广义生态系统；广义AI工厂系统。
“从这个角度说，黄仁勋治下的英伟达表面上是在卖算力，其实一直在卖算力生态，最近更是利用生成式大模型与英伟达3D图形引擎融合来兜售算力需求概念，这才是全世界友商眼中英伟达产品力的最强点，也是其无可替代的核心竞争力。相比之下，‘龙虾’等新晋AI软硬件一体化产品厂商才是在卖算力。”陈佳称。
其进一步指出，若再结合英伟达在人形机器人、智能驾驶以及六代NVlink Gro系统方面的企业战略和产品策略，可以看到一个非常明确的信息：面对全球半导体芯片和人工智能产业链技术进步，以及大国算力竞争不可阻挡的趋势，英伟达更倾向于“卖铲子”而非直接去AI数据矿洞“淘金”。“英伟达现在做的工作，一句话总结就是卖标准。”陈佳称。
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