dnf 黄仁勋的“达链”闭环了_我的网站
A | 苹果有果链、特斯拉有拉链,现如今,黄仁勋也为英伟达组建好了横跨全球的“达链”。
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普京的专机已经落地北京,中国也采取高规格为其接机,罕见派出了女官员,还安排了21车护送,普京在现场的举动也很暖心。
在今天凌晨4点20分,俄罗斯总统普京的专机就已经抵达北京首都国际机场。
别人的产业链,都是围绕着产品线,但是达链不一样,它的建立,围绕着黄仁勋的五层蛋糕理论。这次也是普京获得连任后的首次国事访问,虽说,普京已经是中国的常客,但这次中方依旧采取了高规格接待。
从最基础的能源,再到芯片、基础设施、模型,最后是应用,达链之上,一应俱全。
最新的进展是,黄仁勋在7月15日抵达东京后,只用了不到24小时,就签下了一笔足以改变整个日本的单子,同时也让达链完成了闭环。
尽管这次普京到达的时间是凌晨,但中方的官员早已等候在机场。
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一句话概括,黄仁勋要集结所有在日本有头有脸的工业巨头,合力打造出一个英伟达物理AI的数据中心,然后把物理AI发展成为日本未来的核心产业。在其专机一落地,红毯就立即从舱门铺至普京的专车,三军仪仗队也立即就位,国宾护卫队还派出了21辆车全程为普京保驾护航。
当然,最令人关心的还是中方这次派出的接机人员。而这次中方的接机官员确实不同寻常,是由我国务委员谌贻琴为普京接机,从官职级别来看则是副国级的官员与副总理同级,但中方派出女官员接机的情况还是相当罕见的。
这也正是达链有意思的地方,这个链上每一环的最终产品,都不是英伟达自己造的,可黄仁勋却要当整条产业链的总架构师。
那么达链到底是如何呢?我们不妨一起梳理一下。
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黄仁勋的具体做法是这样的,英伟达将与日本新公司Noetra合作建设一套Vera Rubin AI基础设施。包括27500颗Rubin GPU;140MW数据中心容量;以及采用DSX架构、Spectrum-X网络和BlueField DPU。
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相当于是382套NVL72机柜级系统,其GPU显存总量约为20.7TB(HBM4),显存带宽最高约1580TB/s。如果按照DeepSeek-V4 Pro的性能(总参数1.6万亿、预训练数据33万亿token、每个token激活490亿参数)来算,那么这套设施,只需要不到一天的时间,就能训练出一个相同规模的大模型。
作者声明:该图片由AI生成
这个项目的钱是日本的国家财政,首笔3873亿日元(约 24 亿美元)。
并且,谌贻琴此前担任贵州省省委书记时还是全国唯一一位女省委书记,让她来为普京接机,也是较为特殊的安排,也足以说明中国对普京的重视程度相当高的。
股权更是倾尽日本“举国”之力。在普京走下舷梯后,就热情地与谌贻琴握手问好。
而普京这次在机场的几个细节举动也十分暖心。在他与谌贻琴握手时不仅面带微笑,还在对方说话期间频频点头以示尊重,但在与后面几位男性官员握手问好时却较为简洁。不仅如此,在和接机的官员逐一问候之后,谌贻琴就陪同普京朝其专车走去。
软银、索尼、NEC、本田这四大家核心各持10%,没有单一控股股东,剩下40家参与企业覆盖了日本从制造、汽车、电子、通信到金融的几乎所有核心产业。
Noetra的本质,是把全日本的产业力量,捏成一个主体和英伟达对接。
而这套设施,也将成为日本FRONTia计划的算力底座,用于训练面向机器人和工业场景的多模态基础模型;预训练权重计划向日本国内开发者和企业广泛开放。
另一边,发那科、安川、川崎这些工业机器人,集体加入Cosmos物理AI联盟。
你可能会好奇,这有什么好稀奇的?
这事是有大背景在的。过去几十年,发那科、安川、川崎这些日本机器人巨头各有各的封闭控制系统,工厂里同时装三家的机器人,联调就得找三拨工程师各改各的代码,行业标准碎了一地。
在此期间,两人也在热情攀谈,并且,在谌贻琴说话时,普京会特意俯下身来倾听,丝毫没有一国总统的架子。
这次加入Cosmos联盟,等于全球最强的工业机器人军团,把开发标准统一到了英伟达的平台上,就像当年显卡厂商集体转去CUDA一样。
E | 仅凭这些小小的举动,就足以体现出普京是一位非常有绅士风度且暖心的人。
其实,普京的绅士在国际上也广为人知,在与默克尔等女性领导、官员见面时,普京都经常会为她们准备鲜花以及一些小礼物。
两者不同的地方在于,过去CUDA控制的是数字世界的计算入口,Cosmos则是物理世界的数据与操作入口。
黄仁勋在物理AI时代,又一次把底层标准攥在了自己手里。
日本的目标是,2040年,要在18个行业落地1000万台AI机器人,拿下全球30%的AI机器人市场,对应1330亿美元的产业规模。也正是因为这些细节,才让普京成为一位十分具有个人魅力的领导人。
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当然,这次来华访问,俄罗斯也派出了豪华阵容。
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关于本次英伟达和日本的合作,真正值钱的部分,就在于日本几十年积累下来的工业数据。
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互联网大模型可以从公开网页里找语料,但是如果想发展物理AI,那就必须让机器人学习真实世界里的物理规则,比如力、速度、碰撞、温度和材料变化。不仅有5位副总理随行,还有俄罗斯央行行长、财政部长以及自然环境部部长等一众高官。
日本拥有全球最密集的一批汽车工厂、工业机器人和精密制造产线,但这些数据长期锁在不同企业、不同设备和不同控制系统里,既不能直接互通,也很难拿来训练统一模型。
黄仁勋要做的,就是在不要求企业交出核心商业机密的前提下,把分散的数据,全都转换到英伟达的平台上,再用Vera Rubin训练基础模型。
这样一来,叙事就变成了英伟达统一了日本机器人产业,并帮助其发展壮大。就在访华前两天,普京才对新政府作出人事调整,这次一共提名了10位副总理,这次来中国就直接带上了一半。
由此可见,普京也相当重视这趟访华之行的。在临行前的专访中,普京也特别强调,当前中俄关系已经达到了历史最高水平,双方关系是独立于意识形态和政治局势之外,中俄关系不断加深不仅是自觉的战略选择,还符合两国的根本利益,更重要的是得到了强大的民意支持。
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如果说机器人、应用是达链的最上层,那么达链的中间层,则是生产与制造,这个部分主要由韩国,以及我国台湾省来执行。
显然,普京的这番表态想强调的是中俄关系不仅仅是基于政治层面,亦或是对国际形势的选择,而是基于两国民意的自主选择。
先说韩国。
2026年6月,黄仁勋飞抵首尔,和SK海力士,围绕着第四代高带宽存储器(HBM4)签下了一份绑定协议,有效期持续到2030年。所以,普京当前是将中国作为朋友来看待的。
I | 当然,除了这些形式上的东西,普京访华也是有着实际性的需求。
从普京这次的行程安排来看,中俄双方元首不仅会举行一些大、小范围的会谈,双方还将签署多份合作文件。此外,普京还会前往哈尔滨,出席第8届中俄博览会以及第四届中俄地方合作论坛开幕式,并且,还会去哈尔滨工业大学与该校师生进行交流。
简单来说,英伟达提前把采购HBM4的钱交给SK海力士,让后者能够有充足的资金提前建厂,同时SK海力士把HBM4的优先采购权交给了英伟达。
从这些安排就不难看出,普京此行的重心还是放在中俄两国的经贸与地方性合作上,这几年中俄两国的双边贸易不断有新突破,去年已经达到2278亿美元,中国更是连续13年成为俄罗斯的最大贸易伙伴国。
就当前俄罗斯的处境来看,大力发展经济绝对是其最重要的目的,这样不仅能避免被俄乌冲突过度消耗,还能更好地应对西方的制裁。
一颗英伟达Rubin GPU要搭载288GB的HBM4内存,每GB内存的成本为18.40美元。所以,这次普京访华还是有不少看点的。
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那么一颗GPU的HBM4物料成本大约5300美元。
K | 一台NVL72机柜里要塞72颗Rubin GPU,HBM4总量为20736GB,那么单机柜HBM4的成本就是38.2万美元。
刚才提到的日本那套Noetra设施,382套NVL72机柜,那么它的HBM4物料总成本,就是大约1.46亿美元。
全世界能造HBM的只有三家公司,分别为SK海力士、三星、美光。
6月5日,英伟达正式确认三家全部通过Rubin平台的HBM4认证。
不过认证归认证,订单归订单,两者各论各的。
据外媒披露,SK海力士拿下了英伟达首批HBM4订单的大约70%,远高于此前业界估计的50%。
L | 三星和美光分剩下的30%。
为什么是SK海力士?因为它是唯一一家能同时大规模出货HBM3E和HBM4的厂商。
作者声明:该图片由AI生成
2025年9月,SK海力士率先完成了全球首款12层HBM4的开发;2026年7月14日,正式进入量产阶段。
三星虽然体量比SK海力士更大,但HBM良率问题迟迟没解决,因此出货份额反而低于SK海力士。
进入达链以后,SK海力士的命运被彻底改写。
SK海力士只在韩国上市时,很多美国基金买起来不方便,估值也容易按照韩国制造业和存储周期股来定。因此SK海力士想通过登陆纳斯达克,让投资者把他们当成“AI基础设施”来看。
7月9日,SK海力士在纳斯达克增发ADR,定价每股149美元,募资265亿美元,相当于完成了在美国的“二次上市”。
超过了阿里巴巴2014年赴美IPO的250亿美元,刷新了外国企业在美国上市的最高募资纪录。
M | 排在它前面的,只有一个月前SpaceX的750亿美元。
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7月10日纳斯达克挂牌首日大涨约14%,盘中一度涨超18%,收盘市值约1.22万亿美元。
AI让SK海力士赚得盆满钵满。
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2026年第一季度营收52.6万亿韩元,营业利润37.6万亿韩元,营业利润率高达72%。
p | 过去12个月在韩国股市累计涨了634%。市场认购倍数超过7倍,Baillie Gifford、Coatue等三家机构合计意向认购就达70亿美元。
除了英伟达,谷歌和亚马逊也都是SK海力士的客户,排队下单HBM3E和HBM4,还主动提出入股SK海力士的新生产线、资助采购制造设备。
SK集团主席表示,虽然计划五年内把产能翻倍,但客户反馈始终是“还是不够”。
除了解决HBM这个最关键的原材料,达链的中间层还需要一个总的组装车间。
5月28日黄仁勋在台湾省台北市办“兆元宴”,掌管台湾省经济命脉的大佬均出席此宴会,包括台积电魏哲家、鸿海刘扬伟、广达林百里、纬创林宪铭、和硕童子贤、联发科蔡力行等人。
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这场宴会过后没几天,黄仁勋就宣布在台湾省北投士林科技园区,规划建设英伟达新总部,代号Constellation(星座)。
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他宣布总部2026年动工、2030年前迁入,同时承诺英伟达未来每年在台湾投资规模将达千亿美元级。
黄仁勋表示:“芯片从这里来,封装从这里来,系统从这里造,AI超级计算机也在这里诞生。”
一台Vera Rubin整机,差不多有200万个零部件。
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从芯片制造、先进封装、PCB电路板、高速连接器、液冷散热模组、电源管理、光通信模块到机架结构,每一个环节都需要大量工厂协同。
英伟达在全球有350余家ODM和零部件工厂同步投产,覆盖30个国家,但其中150家集中在中国台湾地区。
这150家供应链伙伴运营着25个主要工厂,每年为英伟达提供超过100万个部件。Vera Rubin的供应链规模,是上一代Grace Blackwell的两倍。
真正干活的,是台湾省的三大代工巨头。
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TrendForce的数据显示,广达、纬创和鸿海联手拿下全球AI服务器近90%的ODM代工份额。
其中鸿海(工业富联)占据英伟达AI服务器40%以上的代工份额,是Vera Rubin整机柜的独家主力 ODM,稼动率已经接近95%,几乎是满负荷运转。
2026年第二季度鸿海营收同比增长39.8%,AI服务器业务占鸿海总业务的比例持续增加。
除去代工外,台湾省的台积电还能提供3纳米制程的芯片。截止至目前,台积电超过70%的CoWoS产能都给了英伟达。
如此这般的完整生产组装链条,全世界只有这里能跑通。
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美国是达链的基石。这里是英伟达最大的客户群,也是他们成就了今天的英伟达。
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2025年9月22日,OpenAI与英伟达宣布计划部署至少10GW的英伟达AI系统。
一座核电机组的装机容量大约1GW,10GW相当于十座核电站全力运转,全部用来给AI跑算力。
这份协议计划2026年下半年启动部署,2029年底前全部完成。
SpaceX也是英伟达的超级大客户。
SpaceX已经建成了两座Colossus数据中心。一号机房部署了超过22万颗英伟达GPU(包括 H100、H200和约3万颗GB200),二号机房更大,拥有超过55万颗GPU(以GB200和GB300为主)。
两座加起来,仅GPU采购就花了大约180亿美元。马斯克还把Colossus一号的全部算力租给了Anthropic,每月收租12.5亿美元,合同签到了2029年5月,总价值约400亿美元。
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谷歌租用了Colossus二号的部分算力,每月9.2亿美元。
再说Meta。
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2026年4月,Meta将全年资本开支指引上调至1250亿至1450亿美元,较2025年的722亿几乎翻倍。其中最大的一笔基础设施投资是路易斯安那州的Hyperion超算中心。
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2024年首次公布Hyperion时,预计的算力规模是2GW,2026年7月13日追加400亿美元投资,将算力规模扩容至5GW。Hyperion也因此,成为了Meta有史以来最大的数据中心项目。
Anthropic最大的单子,也来自于英伟达。
2025年11月,微软和英伟达联手投资Anthropic,微软最高出资50亿美元,英伟达最高出资100亿美元。
作为交换,Anthropic承诺采购总价值300亿美元的Azure算力服务,使用来自英伟达Grace Blackwell和Vera Rubin 系统的最高1GW算力。
英伟达FY2026全年收入2159亿美元,同比增长65%,其中数据中心收入1937亿美元,占总收入的近90%。最新一季数据中心营收同比激增92%。
可想而知,英伟达在这里挣了大钱。
但问题恰恰出在这里,达链的根基开始动摇了,英伟达最核心的那群客户,开始自己造芯片了。
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2026年6月24日,OpenAI联合博通正式发布首款自研AI推理芯片,代号Jalapeño,西班牙语里的“墨西哥辣椒”。
这颗芯片从立项设计到流片成功,只用了9个月。
OpenAI的AI模型直接参与芯片架构设计、功耗仿真和强化学习优化,博通负责生产制造。
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博通CEO陈福阳透露,“早期测试显示,相比当前主流AI芯片,Jalapeño可以节省大约50%的推理成本。
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尤其是对于月活超过8亿的OpenAI来说,哪怕每个token的成本只降一点点,那最后省下来的钱都是天文数字。
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首批工程样片已经在实验室内,以量产标准的频率和功耗,跑通了GPT-5.3、Codex和Spark模型。按照OpenAI的规划,2026年底小规模部署,2027年快速爬坡,2028年全面规模化量产,远期总功耗最高10GW。
Anthropic比OpenAI想得更远,织了一张巨大的算力网络。
一边用亚马逊的Trainium芯片训练和部署Claude,一边用着谷歌的TPU,同时还不忘英伟达的GPU。
目前,Anthropic已经部署了超过100万颗Trainium 2。
| 并且Anthropic的工程师直接参与亚马逊Annapurna Labs的芯片底层内核开发。
并且,Anthropic还扩大了和亚马逊的合作,未来十年在AWS上投入超过1000亿美元,锁定最多5GW新算力。
4月,Anthropic还和谷歌、博通签了协议,从2027年起包揽巨额的下一代TPU算力。
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不过这些都没有满足Anthropic,他们正在筹备第一颗自研AI芯片,并与三星开始接触,讨论由三星担任潜在制造合作伙伴。
截止至今,双方尚未签署或公开正式代工合同。
就在这个节骨眼上,黄仁勋在摩根士丹利组织的一场闭门会上,回答了一个无法回避的问题:当OpenAI和Anthropic纷纷自研芯片,英伟达的这条链还牢不牢?
黄仁勋的答案是,自研芯片与英伟达GPU可以同时增长。
黄仁勋表示,即使英伟达单季营收已接近1000亿美元,增长仍有继续加速的可能。归其原因,黄仁勋认为,除了这些头部模型公司,市面上绝大多数AI公司仍然需要英伟达的芯片。
云厂商仍是英伟达的基本盘,但土地和电力开始成为限制增长,因此黄仁勋把增量押在了AI实验室、新型云厂商、主权AI和工业客户身上。
因此,尽管达链的基石开始晃动,摩根士丹利在会后,依然维持了英伟达“增持”的评级,以及给出了288美元的目标价。
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Published on:07:24:33