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5OpenAI正在点石成金，下一个是谁呢？英伟达仍旧站牢AI基础设施最强身位，黄仁勋的真知灼见逐渐应验。
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图1：英伟达的GPU隔代的巨幅提升 H100->GB200 实现30倍提升
图2：Scaling Law的三个指数增长来源
图3：即使竞品免费，英伟达的总持有成本TCO(Total Cost of Ownership)仍占有
图4：不同模态的内容的存储需求
图5：大科技公司的资本开支占美国GDP比重非常大！
🔺 01:04-03:10 英伟达-OpenAI-甲骨文"三角循环"
- 交易结构：英伟达投资OpenAI 1000亿美元，OpenAI付甲骨文3000亿美元（2027-2032），甲骨文向英伟达采购GPU
- 黄仁勋回应：认为OpenAI将成万亿美元公司
🔧 03:10-09:52 GPU vs ASIC芯片之争
- 两种模式：通用GPU（英伟达/AMD/华为/...）vs 定制ASIC（博通为主）
- 博通客户：Google TPU、Meta、字节，OpenAI将成第四大客户，体量百亿美元级
- 黄仁勋观点：ASIC适合小市场，GPU适合快速变化的AI领域（H100到GB200性能提升30倍）
- 英伟达策略：推出CPX、GB系列、NVLink Fusion等可定制化系统
🎬 09:52-14:47 Sora与生成式推荐引擎革命
- Sora表现：登顶App Store，内容流向传统平台
- 模式转变：从UGC推荐引擎到AIGC定制生成，实现真正千人千面
- 未来形态：二维变三维
- 商业挑战：IP分润、广告
💾 14:47-20:24 存储芯片供需紧张
- 美光信号：毛利率指引从44%升至54%，供应商获得定价权
- 涨价情况：DDR4涨31%，DDR5涨28%，涨价周期将持续
- 惊人对比：过去1.5年AI生成图片存储 > 人类150年照片存储
- OpenAI需求：每月90万片晶圆（全球HBM产能2倍），总量1300亿GB
📊 20:24-26:31 Token消耗爆炸式增长
- 增长速度：当前每3个月翻倍，多模态普及后可能1个月翻倍
- 三大驱动：模态演进（文本→图片→视频，腾讯混元登顶全球第一）
推理模式（单次→深度思考→Agent智能体，一个问题变7-8个任务）
主动生成（OpenAI Post早报，AI主动为用户定制内容） - 三大Scaling Law：预训练、后训练、测试时推理
💰 26:31-29:37 美国降息与AI资本开支
- 经济风险：美国经济增长一半来自科技巨头资本开支，存在系统性风险
- 资金来源：科技巨头现金、主权基金、AI创业公司融资、供应商融资
- 未来趋势：从股权投资转向债务融资，从购买芯片转向租赁芯片
