“牛是贵了点，但挤出来的奶便宜啊！”
在2026年的CadenceLive大会上，当被问及“AI硬件是否定价过高”时，NVIDIA首席执行官黄仁勋用一句生动的比喻来回应。他没有回避旗下AI系统售价高昂的现实，而是着重强调，这些系统所能产出的，正是全球成本最低的“token”。
所谓token，是AI运算的基础单位，可类比为语言模型中的“字符”。无论是生成一段文字，还是完成一次对话，AI的每一次交互都离不开海量token的运算。因此，token的生成效率，直接决定了AI系统的实际能力以及用户最终的使用成本。
黄仁勋指出，提升token生成速度，绝非单纯依靠硬件的“暴力堆料”。若缺乏成熟软件生态的配合，再强大的硬件也无法发挥全部潜力。真正高效的路径在于软硬件的深度协同。而NVIDIA深耕多年的CUDA软件生态，正是将其硬件性能榨取到极致、从而把单个token成本压到最低的核心秘密。
“买得越多，省得越多”
黄仁勋坦承，基于Blackwell平台乃至下一代Rubin平台的NVIDIA顶级AI系统，单套售价可达数百万美元之巨。然而，这些系统的价值在于其前所未有的规模化token生成能力，能够为企业创造数十亿美元级的营收。摊薄下来，其单个token的生成成本做到了全球最低。
不仅如此，在能效比上，NVIDIA的系统同样领跑行业，实现了全球最低的“每瓦特token产出”。黄仁勋对此信心十足，甚至抛出了一个有趣的商业逻辑：“买得越多，省得越多。”这意味着，大规模采购其高端系统，从总拥有成本（TCO）的角度来看，反而是一种更加经济的选择。
全栈竞争：AI行业的新赛场
在黄仁勋的视野里，上述优势并非偶然，而是源于NVIDIA坚定的全栈式布局。他认为，AI行业的竞争格局已经改变。未来，任何企业若想保持领先，就必须具备打通从上层软件、底层系统到终端应用的全链条能力。
正是基于这种“全栈思维”，NVIDIA重新定义了评估AI系统的核心指标。行业的关注点不应再局限于硬件的峰值算力，而应转向更实际的商业指标：生成每一个token所需的成本和功耗。这标志着，AI竞赛已经从单纯的硬件性能比拼，进入了以效率和总拥有成本为核心的综合实力较量阶段。
挑战中的护城河
眼下，自主智能体（Agentic AI）的浪潮正席卷整个科技界，NVIDIA也面临着来自各竞品的追赶以及供应链等多重挑战。然而，从其多年来战略部署与市场成果来看，这条由软硬件协同构筑的护城河依然深阔。在可预见的未来，凭借对“效率与成本”这一核心赛道的定义与掌控，NVIDIA在AI领域的龙头地位，仍然难以撼动。
