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对话NVIDIA CEO黄仁勋:英伟达开辟AI算力第三战场

对话NVIDIA CEO黄仁勋:英伟达开辟AI算力第三战场

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2026-02-04

21世纪经济报道记者倪雨晴

2026新年伊始,英伟达创始人兼CEO黄仁勋马不停蹄,几乎比任何一个CEO都要勤奋。刚结束中国之行,他又参加工业软件巨头达索系统主导的3DEXPERIENCE World大会。

(黄仁勋和达索系统CEO Pascal Daloz在大会现场)

2月3日深夜,黄仁勋和达索系统CEO Pascal Daloz同台对谈,探讨AI浪潮下设计、工程等产业的未来方向。当天,达索系统和英伟达宣布达成长期战略合作伙伴关系,双方将合作打造工业AI平台。

简单来说,英伟达将为达索系统的软件平台注入更多AI智能。包括双方将共建经科学验证的世界模型,并在达索3DEXPERIENCE平台中引入“专业级虚拟助手“(skilled virtual companions),为生物学、材料科学、工程与制造等领域的专业人士赋能。

工业级平台、行业模型、数字孪生、智能体......这些都是物理AI的重要基础,从去年开始,黄仁勋就把物理AI定义为AI的未来图景。

英伟达的核心,就是要支持物理世界中全部类型的算力需求和数据类型,其中就包括并不被大众关注,但十分关键的3D软件,这是物理世界和虚拟世界之间最重要的数字桥梁。

一架飞机,是先在达索系统的软件里飞起来,然后才把乘客送到硅谷。这一次,英伟达直接在设计源头强化了AI合作。

而黄仁勋的野心,显然不只是想占据全球市值第一这一时的风头。资本市场的成功,或已不再是他的最高目标,他想要成就比苹果更有影响力的产品,比微软更深的护城河。这也意味着,他需要更多战场,更长的战线。

第三战场

若从财报和业务构成来看,英伟达是一个卖GPU的硬件公司,其AI与数据中心模块占据整个营业规模的90%。

实际上,硬件公司要持续强大,都会全力把自己包装在软件系统内。比如把苹果通过卖手机卖iOS,这被比喻成行业房间中的大象。曾经的蓝色巨人IBM,软件业务营收也超过了45%。英伟达GPU真的脱胎换骨的时刻,也正是CUDA的崛起。

一位软件资深从业者向21世纪经济报道记者表示,软件本身并不是最关键的,关键的是做软件有两大较为隐蔽的价值:统一标准,获得数据。前者可以获得持续规模化的效益,吃掉整个市场的利润,后者则是最深的护城河,是企业和AI长期发展的基石。

整体总结一下英伟达的业务线,主要有三个战场。第一战场,GPU显卡及数据中心,这是占比90%的基本盘,也是外界分析英伟达的核心主题。但要维持这一基本盘,黄仁勋必须为它不断的找到上层的应用场景。

第二战场是主机及游戏显卡,即C端市场,大约占据8%,也是普通消费者接触最多的场景。

第三战场是3D渲染软件,目前这个战场刚起步,但预计未来会成为英伟达更上一个高度的关键阶梯,其重要程度不亚于当时机器学习给英伟达带来的价值。

此次和达索系统的合作也围绕着3D软件和数字孪生。比如,达索系统正通过其云服务品牌OUTSCALE部署AI工厂,OUTSCALE AI工厂将采用最新的英伟达AI基础设施,为在达索3DEXPERIENCE平台上运行AI模型提供更强能力,同时保障达索系统客户的数据隐私、知识产权保护与数据主权。

又比如,达索系统的旗舰软件品牌SIMULIA,主要负责工程仿真与多物理场计算,是其虚拟孪生能力的物理基础。SIMULIA将基于AI的虚拟孪生物理行为建模,结合英伟达的CUDA-X库与AI物理库,使设计师与工程师能够即时、精准地预测结果。

可以看到,这一切都指向物理AI和软件市场。“物理AI是人工智能的下一个前沿,其根基在于物理世界的客观规律,”黄仁勋说道,“通过与达索系统合作,我们将数十年的工业领导力与英伟达的AI与Omniverse平台相结合,正在重塑全球数以百万计的研究人员、设计师和工程师构建世界级产业的方式。”

建模世界的CUDA时刻

简单来说,黄仁勋要不断找到这个世界需要计算的事情。不管是游戏,AI还是,还是3D软件,都是英伟达算力的场景。

3D建模软件的特殊之处在于,黄仁勋可以通过它把整个世界装进去,没有什么比这个更需要计算的了。从这个角度说,整个宇宙就是一个超级计算机。这是黄仁勋能为英伟达找到的最深的护城河。

这次举办3DEXPERIENCE World的达索系统(Dassault Systèmes)是全球工业软件巨头,被誉为“工业软件领域的微软”。其核心竞争力在于通过软件构建数字孪生(Virtual Twin),让企业在现实制造之前,先在虚拟世界中完成设计、仿真和制造模拟。

全球的工业建模软件,是一个被欧美高度垄断的市场。欧美的先发优势和市场发育非常完善。其核心原因并不在只在于欧美的软件能力强,而在于他们的工业化时间长,实践深,这些工业软件都是为了解决工程物理问题。

全球前五大工业建模软件分别是,法国的达索系统,德国的西门子工业软件 (Siemens DISW)德国,美国的欧特克 (Autodesk),美国的新思科技 (Synopsys)和美国的楷登电子 (Cadence)。他们每年的营收,普遍都在40亿美元以上。

前两大公司,达索系统和西门子工业软件都在欧洲,依托法国和德国的强大工业基础,年营收达60亿美元以上,是欧洲工业软件的双子星。达索系统的产品CATIA, SOLIDWORKS在建模领域享誉全球。

通过CATIA(高端市场)与SolidWorks(中端市场)的双轮驱动,在航空航天、汽车等高端制造领域深度渗透;3DEXPERIENCE 平台支持机械、电子、仿真等多学科团队协同作业。

英伟达与他们的合作可不仅是提供渲染能力,其Omniverse平台提供的能力很值得关注。Omniverse是一个把现实世界在虚拟空间中“先建、先算、先验证”的工业级平台,用于支撑数字孪生、物理AI和真实系统的大规模部署。

若全世界的3D工作流都跑在英伟达的Omniverse平台上,用户就必须购买RTX工作站和服务器。 同时还有软件订阅服务,通过Omniverse Enterprise,英伟达正从一家硬件公司转型为“SaaS+PaaS+IaaS层”的全栈巨头。

Omniverse:英伟达版的元宇宙

2000年代初,确实有一群教授(以斯坦福的Ian Buck为代表)发现,原本用来画游戏纹理的 GPU,在处理并行数学计算(矩阵运算)时,速度竟然比CPU快几十倍。

2004年,黄仁勋把Ian Buck招入麾下。2006年,英伟达正式推出CUDA,这在当时被华尔街看作是疯子的行为。在每一颗显卡里塞进计算模块,让显卡变贵、变热,但当时99%的用户只是为了打《魔兽世界》。

英伟达每年投入5亿美元研发 CUDA,公司利润几乎被榨干,股价暴跌。2025年黄仁勋在北京接受记者采访的时候还说起这件事,说自己是从全球最没有价值的公司的CEO,变为了全球最有价值的公司的CEO。

CUDA推出后寂寞地跑了六年。直到2012年,多伦多大学的辛顿(Geoffrey Hinton) 教授和他的学生Alex Krizhevsky出现了。他们用两块英伟达显卡,利用CUDA架构训练了一个深度神经网络(AlexNet),在ImageNet图像识别大赛上以压倒性优势夺冠。

其实未来已来,黄仁勋只是把提前先把好东西卖给了最识货的一群人,游戏玩家和科研专家。

仅有CUDA是不够的,CUDA只相当于苹果的开发者套件,他还需要属于自己的App Store。而黄仁勋的想法更大,Omniverse多元宇宙生态才能装的下他的数字雄心。

CUDA的核心场景是AI训练、HPC与游戏渲染,Omniverse则将其带入建筑、制造、机器人、自动驾驶等行业场景,拓展CUDA的商业边界,同时推动企业级 GPU的规模化部署。

Omniverse 以OpenUSD(Universal Scene Description)为枢纽,连接主流3D工具(Maya、3ds Max、Blender 等),使CUDA加速能力渗透至传统3D工作流。开发者通过Omniverse Kit SDK,可快速构建CUDA加速的USD原生应用,进一步丰富CUDA的上层应用生态。

前述软件人士向记者分析道,黄仁勋再一次抓住了行业生态的两个核心逻辑,统一标准,获得数据。英伟达通过Omniverse平台积极推进OpenUSD标准,过去建筑师用Revit,特效师用Maya,工程师用SolidWorks,软件之间格式不通。通过推动OpenUSD,将其打造成3D界的“HTML”。

如果仅仅是多卖一些显卡,还不足够构建护城河。实际上黄仁勋在为下一代计算设备,即机器人训练提供“数字温床”。机器人目前仅通过大模型和有限的生活场景来训练数据,这是远远不够的,它只有视觉,但没有触觉,对摩擦力,重力,阻力这些物理量的感知还远远不足。

要建模真实世界,需要的依然是物理世界的数据。数据的基础上,才能让机器人像跑车一样感受风,像飞机一样感受云,它才能上天入地,上得厅堂,下得厨房。

早在OpenAI刚推出视频生成工具的Sora的时候,当时就掀起争议,即AI生成视频是否是物理世界的模拟器,当时两派各执一词。有的认为它会彻底改变影视和建模软件,有的则认为它不理解世界的物理定律,没法真正世界建模。

因为建模不只是“画画”,而是“模拟现实”。在 Omniverse中,光线是符合物理定律的,重力和流体摩擦力也是精确的。

相比诸多铩羽而归的Meta项目,Omniverse这一英伟达版的元宇宙,要切实可行稳站稳打很多。不管是元宇宙,还是人工智能,其本质都是算力的堆砌,人类将彻底进入算力为核心发展方式的时代。

来源:https://www.163.com/dy/article/KKTMS1QI05199NPP.html
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