亿万富翁、英伟达CEO黄仁勋在结束15天台北旅程后，开启了4天的韩国首尔到访之路。

　　6月5日晚，在首尔弘大商圈的一家超人气韩式烤肉店“Hyeongnim jeoyo”，黄仁勋、SK集团董事长崔泰源、LG集团董事长具光模和Naver董事长李海镇（从右往左）四人一起痛快吃烤肉，引发关注。

　　其中，崔泰源身家是56亿美元；具光模（Koo Kwang-mo）目前身家约为13亿美元至23亿美元，约合人民币95亿元至168亿元；李海镇（Lee Hae-jin）目前身家约为25亿美元（约合180亿元）。

　　加上黄仁勋身家，四位CEO的净资产超过2100亿美元，约合1.53万亿元人民币。

　　因此，这场活动被称为“韩版兆元宴”，希望重现去年10月黄仁勋与三星电子会长李在镕、现代汽车集团会长郑义宣“炸鸡配啤酒”聚会的热潮。

　　据韩媒报道，这家餐厅是由黄仁勋的女儿黄敏珊深度参与挑选餐厅，店名也藏玄机，在韩文的大致意思是，“哥，是我啦”。

　　这家烤肉价格也公布了，根据菜单，180g猪五花肉差不多9900韩元一份，约合43元；最贵的牛上脑嫩肉（肩部精选牛肉），15000韩元一小份，约合65元；萝卜缨水冷面，大约4000 韩元 / 份，左上角酒瓶是CASS 凯狮啤酒，韩国本土经典烤肉配饮。

　　根据估算，这一桌下来，差不多也就是百元规模、千元以内左右，而一桌烤肉差不多才数百元。

　　晚宴前，黄仁勋在首尔一家网吧拜访了多位电子竞技选手，其中包括知名游戏明星Faker。

　　黄仁勋表示：“这里是电子竞技的发源地”，并指出韩国玩家长期以来凭借英伟达GPU始终位居全球最具竞争力的玩家行列。

　　有趣的一个镜头是，黄仁勋和faker亲签的，价值100万美元的5090显卡，被这个小伙抽中了。

　　黄仁勋说，RTX 2070可是古董中的古董，当年卖2070的时候我还是个“孩子”，所以你必须买新的，我要赚钱！

　　其中，英伟达（NVDA.O）跌幅尤为严重，股价下跌约 6%，市值蒸发超过 3000 亿美元。美光科技、AMD股价也下跌了。

　　而费城半导体PHLX 芯片指数(.SOX)暴跌 10.3%，创下自 2020 年 3 月以来最大单日跌幅。

　　眼下内存产能紧张、价格持续上涨，英伟达是不是已经要求三星、SK海力士等厂商，缩减HBM高带宽内存以及其他闪存的产能？

　　“我们将使用大量的HBM内存。当然，目前供应确实受限。因此，我们需要在所有系统中更加明智地使用内存。我们将继续与这里的合作伙伴合作，以争取尽可能多的供应，并巧妙运用。”

　　针对核心供应链情况，黄仁勋也公开确认，目前三星电子、SK海力士、美光科技三大内存厂商，均已通过英伟达的资质审核，顺利实现量产，将为英伟达新一代AI芯片独家供应HBM4内存，且三家企业都在全力跟进、适配英伟达的Vera Rubin架构，主动加码配套支持。

　　“都在竞相支持公司的Vera Rubin架构”。此前，黄仁勋表示，Vera Rubin芯片已全面投产，预计将于今年第三季度交付。

　　就在6月4日，行业研究机构SemiAnalysis刚刚发布过一则重磅消息，直接引发了市场波动。

　　报告显示，英伟达下一代旗舰超算机架Vera Rubin NVL72的专用SOCAMM DRAM（一种专门为AI服务器打造的新型内存模块标准）内存模块，总容量或将大幅缩水，从此前市场预估的55TB，下调至28TB。

　　不仅如此，绝大多数Vera Rubin系统，都将采用96GB规格的SOCAMM模块，取代之前业界普遍预期的192GB高配版本。

　　消息一出，市场普遍解读为：英伟达正因为全球内存产能短缺，被迫缩减新品的内存配置规格。

　　雪上加霜的是，同一天，定制AI芯片巨头博通发布的财报不及市场预期，没能达到投资者的期待值。

　　而此次到访韩国，黄仁勋也带来了重磅合作利好，高调官宣将在韩国落地四项全新核心业务。

　　他直言：“我给韩国带来了四份新礼物，接下来韩国的芯片产业将会迎来一轮高速发展期。”

　　他指的是下一代人工智能超级计算平台 Vera Rubin；英伟达首款专为人工智能设计的中央处理器 (CPU) Vera；该公司首款笔记本电脑 RTX Spark；以及专为人形机器人设计的人工智能超级计算机 Jetson Thor。

　　黄仁勋表示，这四款全新买球股份有限公司产品都对存储芯片、尤其是高端HBM高带宽内存有着海量需求，而韩国芯片企业在存储制造、机器人产业链上的核心优势，正是英伟达看重的关键。

　　除此之外，英伟达还将在韩国落地一座重量级研发中心，目前已经启动招聘工作，广纳人工智能研究员、机器人工程师等核心技术人才，持续深耕韩国市场。

　　值得一提的是，在吃完烤肉之后，黄仁勋一行四人，加上黄仁勋妻子等陪同做了第二场的吃饭局。

　　在黄仁勋女儿Madison的建议下，第二场从ktv，换成了炸鸡啤酒店BBQ Cafe 吃完烤肉出来，走100米又吃炸鸡。

　　有趣的是，黄仁勋在现场还给观众和媒体发了一款名为HBM Chips的薯片。

　　去年，HBM Chips一经推出，就卖了几十万包，据说连薯片都是方形，模仿堆叠芯片的样子。

　　如今，HBM、DRAM、NAND闪存价格节节攀升，涨势凶猛，韩国上市企业都已经赚飞了。

　　“你买的越多，省的就越多。这就是所谓的CEO数学。虽然不准确，但却是正确的。”

　　最后钱还是让存储厂商赚到了——毕竟一个服务器里面除了内存，还有SSD存储。

　　在韩国之行前夕，黄仁勋在台做了多个采访，其中公开的一场对话，是面向分析师的。

　　黄仁勋用接近两个小时时间回答了很多问题，核心还是解释英伟达进入端侧做AI PC笔记本电脑设备的CPU处理器原因。

　　当然，黄仁勋也强调，英伟达不跟英特尔抢x86存量生意，也不跟高通苹果抢手机芯片业务。

　　他认为，苹果、高通移动端软硬件生态成熟，移动端和 PC 软件栈、外设生态差异极大，英伟达深耕 PC 与数据中心软硬件，聚焦自身优势赛道。

　　黄仁勋也首次对游戏、专业可视化、自动驾驶汽车业务整合成“端侧智能”的想法。他认为，两类模型和产业长期共存：

　　客户 AI 数据中心核心盈利仅来自 Token 生成（GPU 业务），最优基建逻辑：最大化部署 Blackwell+Vera Rubin+NVLink 算力集群，配套最小化刚需 CPU 支撑调度即可，不会无限制堆砌 CPU，因此整体 CPU 市场规模长期无法追上 GPU；

　　但 Agent 全域落地，从PC、车载、工业、基站、机器人，带来海量新增 CPU 需求，数十亿智能 Agent 终端催生巨大增量 CPU 市场，Vera 出货空间广阔；

　　对于模型侧来说，通用 AGI 超大模型依托云端 AI 工厂（OpenAI、Anthropic 路线），英伟达持续战略投资头部大模型企业。

　　而轻量化开源模型面向终端，由行业厂商（Cadence、新思科技）微调为垂直领域专用 Agent，落地 PC / 工业终端。

　　在这场演讲的最后，英伟达团队完整梳理了自家全新的产品与战略逻辑：旗下全线产品——Blackwell GPU、Vera CPU、NVLink互联技术，再加上全套AI软件、AI PC生态，全部围绕Agent全域计算的新范式搭建。

　　在老黄看来，未来AI增长不再局限于单一云端，而是云端、边缘、终端三大市场同步爆发，英伟达的核心打法，就是靠完整生态吃下AI全新的蓝海增量。

　　这周咱们发布的所有产品，你们都看过了吧？简直超乎想象。正式开场前，我要宣布一则重磅喜讯，这事已经算不上秘密了，大家尽管转告身边所有人。不过这条公告和我个人无关。

　　咱们此前公布过 800 亿美元的股票回购计划，大家还有印象吧？同时股息上调至原先的 25 倍，这点还记得吗？当时我们也说明，会常态化审视股息派发政策。

　　而今天，我带来一则重磅消息：我们计划返还，今年、明年乃至往后长期，把公司 50% 及以上的自由现金流回馈给全体股东，持续回馈、直到永远。

　　简单一算就能知道，这是一笔巨额资金。后续我们还会持续加码股票回购、上调分红，以上就是本次公告的全部内容。大家有任何问题，我们都可以现场解答。

　　另外就在昨天，我们官宣了一项酝酿两年的重磅理念：AI 的计算范式将迎来变革，也就是智能体（Agent）。

　　智能体就是下一代应用程序。它们具备逻辑推理能力、能够调用各类工具、可访问结构化与非结构化的长短时记忆资源。可用工具种类十分宽泛，既能搭载在个人电脑本地，也能部署在云端；涵盖设计软件、编程开发工具、数据库检索与数据处理程序，甚至能依托各类工具完成芯片设计。

　　未来，这套基于智能体的计算架构会遍地落地，就像过往各类应用软件普及在各类设备上一样。它既能运行在云端、台式机、工作站、车载设备，甚至还能部署在人形机器人、仿生躯体之中。

　　过去两年，我在历届 GTC 主题演讲里都在拆分拆解这套逻辑，逐步拼凑完整蓝图。

　　这套计算架构采用分布式拆分设计，整套智能体工作负载被拆解成多个模块，分散在数据中心不同硬件单元中运行。

　　搭配 NVLink 72 互联方案后，我们把单 Token 生成成本做到全球最低，降幅不是两成，而是整整 20 倍。目前我们坐拥全球最低的 Token 生成成本。

　　我们的目标从来不是打造低成本数据中心，而是依托硬件打造高性价比产品，Grace Blackwell芯片就实现了全球顶尖的 Token 单位成本。依托自研 NVLink、Scale-Up 交换机，融合 NVLink、InfiniBand、以太网三类面向 AI 的互联技术。

　　Grace Blackwell侧重推理与 Token 生成，Vera Rubin则全栈适配预训练、后训练、推理以及昨天我介绍的整套智能体运算流程。

　　得益于架构拆分分布式特性，整套工作负载拆分运行在Vera芯片不同模块上。其中算力消耗最大、也是 AI 企业核心营收来源的环节就是 Token 生成，因此厂商会想方设法在有限机房空间内最大化 GPU 部署数量。

　　毕竟企业变现依靠售卖 Token，服务器配套的网络、存储都只是配套开销，并非盈利主业。

　　厂商规划一座千兆瓦级数据中心时，首要考量永远是：机房里能塞进多少 GPU，以此最大化 Token 产能与营收。剩下的算力开销集中在智能体的思考环节：读取海量文档上下文、逻辑推导、制定执行方案、生成工具调用指令，全程都需要反复运算。

　　工具返回结果后，AI 还要校验输出是否达标，不理想就调整方案、重复调用工具。这套来回迭代的机制，决定了工具响应速度必须极快，AI 全程处于等待反馈的状态。

　　正因如此，我们正携手全行业软件厂商加速软件适配优化。比如Adobe昨日官宣，数十年间首次全面重构 Photoshop、Premiere 底层架构；楷登电子（Cadence）、新思科技（Synopsys）、西门子等工业软件厂商也都在同步适配优化。

　　一旦工具响应卡顿，整座千兆瓦机房的 GPU 资源都会空耗等待，所以 CPU 不能只追求租赁低价，单核响应性能至关重要。

　　这里强调的是单线程性能，而非多线程、多核并行，一颗 CPU 核心专职为单个 AI 任务服务，必须做到瞬时极速反馈。

　　基于上述需求，我们重新设计专用 CPU 并将其深度整合进Vera Rubin整体架构，同时把维拉打造为全球顶尖的内存数据处理芯片。

　　AI 依赖长短时记忆，海量数据在数据中心内流转需要超大带宽，这让维拉成为首款 CX6 规格产品，拥有业界顶级的 IO 带宽与 CPU 间互联带宽。我们摒弃传统多芯粒拼接方案，避免跨芯粒带来的额外性能损耗，芯片全集成设计让片内互联带宽达到行业顶尖，IO 带宽相较竞品呈倍数级领先，不只是百分之十几的小幅提升。

　　Grace是我们首款落地该思路的 CPU 产品，Vera作为第二代产品，CPU 内核全定制自研，实现单时钟周期同时取指、译码、执行十条指令（IPC=10），全球暂无其他 CPU 可以实现同等性能，实测性能数据突破现有上限。

　　整套Vera架构不局限于大模型预训练与推理，核心定位就是承载智能体运算，这也是我昨天原理图背后代表的未来方向。

　　这套计算范式未来无处不在：云端依靠Vera Rubin落地，普通桌面电脑、笔记本同样可以搭载。

　　大概三年前，我和微软萨提亚沟通：未来 AI 智能体需要常驻终端设备，全天候充当个人助理。

　　现在我们出门在外，想操作笔记本里的文件只能返回房间；未来只需要通过通讯软件发消息，就能调动本机智能体处理任务。

　　云端部署虽然可行，但本地运行零租用成本，就像家电：日常天天使用没必要租电视、冰箱、洗衣机，全天候待命的 AI 助理同理，自备终端远比云端租赁划算。

　　当然，终端智能体也可按需调用Vera Rubin支撑的云端超算资源。未来用户可拥有多款不同职能的智能体，由一台终端主控助理统筹调度，分别部署在台式机、笔记本上。

　　也正因这套远景，英伟达联合微软敲定全新品类计算机的研发，这是全球首批原生搭载张量运算、参数压缩技术，配套安全沙箱隔离操作系统的终端产品：用户可给智能体划定权限，限定它访问指定文件、调用特定软件、对接指定联系人，不能随意调取整机全部资源，而操作系统的沙箱机制正是权限管控的基础。

　　产品线覆盖工作站、台式机、全品类笔记本，过去三年我们和微软全天候协同打磨全平台兼容性，主流应用软件全部完成适配与性能基准测试，使用体验大幅升级。

　　同时，我们邀约全 PC 产业链厂商共同参与，没有任何企业被落下，携手完成近四十年来 PC 产业的首次革新：新款 PC 保留原有全部功能且体验优化，额外新增 AI 助理属性。

　　如今的通信基站只是单纯信号收发硬件，未来智能化后可自主调整波束、调配信号与网络负载，大幅提升频谱效率，手机与基站功耗显著下降，频谱利用率有望提升 10 至 100 倍，我们已经和诺基亚落地相关合作。

　　除此之外，我们还发布多款前沿物理 AI 基础大模型，面向机器人、自动驾驶领域开放给生态合作伙伴。依托大模型嵌入智能体闭环工作流，整套架构就能灵活部署在任意硬件之上。

　　我们正在从底层重构整个计算产业，本届电脑展（Computex）就是这套全新产业蓝图的正式亮相。

　　摩根士丹利 Joe Moore：此前财报指引全年CPU营收目标200亿美元，拆分：头节点CPU&独立机架CPU占比？英伟达中长期数据中心CPU市场份额目标？

　　1. 过往CPU面向人类设计，Vera Rubin是首款适配Agent算力架构的CPU，超高IPC、单芯互联带宽、能效比重构数据中心CPU需求；

　　2. 存量搭载英伟达GPU的数据中心，头节点基本都会标配Vera；按英伟达GPU出货量测算，头节点CPU需求量约为GPU半数；此外存储服务器、负载编排服务器高端CPU同样优选Vera；三类场景叠加，Vera需求量有望接近GPU体量；

　　3. 凭借NVLink Fusion生态，即使客户不采购英伟达GPU，也会采购英伟达交换机、网卡、Vera CPU，因此Vera整体市场份额有望高于英伟达GPU市占；

　　4. 增量市场：云端头号负载为数据处理（Spark、SQL、Starburst）、EDA仿真，单线程性能刚需，Vera在此类场景优势极强；Agent是全新零存量蓝海市场，Vera专为Agent而生，远期市场空间远超当下预估；英伟达30年RTX、CUDA、AI全栈软件生态全线兼容Vera，竞品无法复刻。

　　2、问题：英伟达CPU/GPU配比趋势？传统数据中心CPU、GPU分采不同厂商的商业模式是否走向淘汰？英伟达是否意图垄断全底层硬件平台？

　　1. 客户AI数据中心核心盈利仅来自Token生成（GPU业务），**最优基建逻辑：最大化部署Blackwell+Vera Rubin+NVLink算力集群，配套最小化刚需CPU支撑调度即可，不会无限制堆砌CPU**，因此整体CPU市场规模长期无法追上GPU；

　　2. 但Agent全域落地（PC、车载、工业、基站、机器人）带来海量新增CPU需求，数十亿智能Agent终端催生巨大增量CPU市场，Vera出货空间广阔；

　　3. 产业不会彻底淘汰分采模式，英伟达不谋求垄断全产业链；本地终端Agent跑在PC，复杂超大模型推理、训练依托云端英伟达超算，云+端分布式异构是长期常态。

　　3、问：PC端AI落地市场空间与商业化节奏？英伟达布局PC CPU逻辑？

　　1. 早年显卡从单价49美元入门消费品迭代至数千美元高端GPU，英伟达复刻该逻辑改造PC：PC从打字工具升级为全天候私人AI助理，产品价值抬升，高端AI PC定价可达上万美金，类似智能手机从百元功能机迭代至两千美元旗舰；

　　2. 不做廉价同质化PC硬件，核心是重构PC产品定义，如同过往改造车载计算：车载控制器从29美元低成本配件升级为Hyperion自动驾驶整车计算平台；

　　3. 联合微软打通全Windows生态，全产业链OEM共同落地，PC行业迎来40年最大产品革新。

　　补充：英伟达AI Enterprise企业软件授权（单GPU年费约1000~1500美金），伴随SaaS厂商智能化改造，软件授权成长为数十亿美元级新业务。

　　4、摩根士丹利 Randy：铜缆互联物理瓶颈何时到来？NVLink光电互联何时规模化商用？

　　1. 铜缆优先长期使用：凭借英伟达NVLink自研技术，铜缆可实现整机柜背板互联，成本、可靠性占优，短距离（1米内）持续沿用铜缆；

　　2. 超长超大规模AI集群（Vera时代单集群GPU可达50万颗起步），铜缆无法满足跨机柜、跨集群扩展；Spectrum 6是全球首款800G CPO光电交换机，Scale-up单机柜用铜缆，Scale-out跨机柜/跨数据中心全光互联；

　　3. 产业链布局：投资Coherent、Momentum、康宁、Marvell等光模块厂商，提前储备光电供应链，匹配未来百万级GPU超算组网需求。

　　5、分析师：数据中心推理vs训练配比；RTX Spark AI PC落地后，边缘推理规模化落地周期、落地前提？

　　1. 推理=Agent思考行为，Agent普及即边缘推理爆发节点；Agent调用本机PS、CAD、编程等软件工具时，全部依托本地推理，RTX系列落地PC直接带动边缘推理规模化；

　　2. 英伟达软硬件弹性复用：Blackwell集群前期做大模型训练，后期可无缝切换至推理业务，硬件全生命周期灵活调度，整机TCO全球最优；举例A100超期折旧后仍持续创收，硬件利用率远高于行业专用型训练/推理分离设备。

　　6、UBS分析师Randy：高油价+全球衰退风险下，AI基础设施资本开支是否具备抗衰退属性？

　　1. 全球软件工程师人力年投入3~4万亿美元，2025年软件代码提交量5亿次，2026年初依托Agent生产力提升，年代码提交量暴涨至14亿次，人力生产效率提升超2倍，创造6万亿美元新增产能；

　　2. 代码=创新=GDP，企业依托Agent大幅提效，不会削减软件开发与AI算力投入，AI基建具备极强抗衰退属性，经济下行周期企业反而靠AI降本增效，加码投入。

　　7、机构分析师：Vera单线倍？常规ARM架构多核强、X86单核强，为何英伟达自研ARM内核单核反超X86？

　　1. Vera采用全自研Olympus CPU内核，非通用公版ARM架构，基于ARM指令集重构芯片微架构，单周期10发射架构、全互联片上网络，核间带宽3.4TB/s，无芯粒跨片损耗；

　　2. 产品落地节奏：Grace先用公版ARM内核打磨整机生态，借Blackwell+Grace组合完成全球云厂商、OEM生态适配；生态成熟后第二代Vera直接落地全自研内核，全产业链无缝兼容。

　　1. 云+端分工协作，非二选一：本地Agent7×24小时常驻后台，管控本机文件、软硬件资源、自动化办公，按需拨号调用云端万亿参数超大模型做复杂深度推理；

　　2. 隐私与计费：本地自动化高频操作（修改文档、调试本地代码、操控本机软件）走本地模型，规避云端按Token计费；无法通过云端模型直接读取本机全量私密文件、驱动本地硬件；

　　3. 模型迭代：NemoTron等小模型持续迭代优化，未来70B本地模型能力对标两年前千亿参数云端大模型，本地算力性价比持续提升；类比游戏产业：云游戏成熟，但PC本地单机游戏仍是主流。

　　未来所有可移动硬件全链路Agent化：扫地机器人、汽车、工业设备内置Agent工作流，用户通过手机远程下发指令，设备自主感知、规划、执行；

　　所有Agent遵循「感知-思考-规划-执行」闭环，仅配套行业专用多模态大模型（车载用视觉动作大模型、工业设备用行业基座模型）；Vera主攻云端超算，终端搭载轻量化英伟达AI芯片，两条产品线同步放量。

　　9、HSBC分析师：英伟达自研Vera CPU对标X86，此前入股Intel、深度绑定X86生态的合作策略是否变更？

　　1. 英伟达不搞存量市场份额掠夺，专注开拓从前不存在的Agent全新蓝海赛道，X86架构仍有自身适配场景，英伟达仍持续采购X86芯片；

　　2. Vera是为Agent异构算力量身定做，并非为取代X86而生；英伟达商业模式是共创全新千亿级新兴市场，所有产业链伙伴共同受益。

　　1. 两类模型长期共存：通用AGI超大模型依托云端AI工厂（OpenAI、Anthropic路线），英伟达持续战略投资头部大模型企业；轻量化开源模型面向终端，由行业厂商（Cadence、新思科技）微调为垂直领域专用Agent，落地PC/工业终端；

　　2. 不重返手机芯片赛道：苹果、高通移动端软硬件生态成熟，移动端和PC软件栈、外设生态差异极大，英伟达深耕PC与数据中心软硬件，聚焦自身优势赛道。

　　10、澳洲机构投资者：英伟达近期拆分财报业务口径，拆分逻辑与披露目的？三大业务板块规划？

　　1. 传统云服务商CSP（AWS/微软云等）：三类合作模式——英伟达生态引流为云厂商带来客户、承接云厂商内部传统加速计算负载、合作孵化OpenAI/Anthropic等AI原生业务；

　　2. AI原生云/区域工业云（CoreWeave等）：占英伟达营收50%、年增速100%；区域企业、工厂、主权数据合规需求催生本地化自建数据中心，客户只拿土地电力基建，采购英伟达全栈软硬件参考架构+生态客户资源，是未来增量主力；

　　3. 机器人+工业边缘硬件：物理AI、自动驾驶、全品类智能硬件落地带来长期新增空间；

　　拆分目的：向投资者清晰展示各板块成长逻辑，英伟达份额提升源于AI整体市场爆发扩容，而非掠夺同行存量市场。