在一次特别的GTC 2026大会中，黄仁勋因迟到15分钟而引起关注。
今年的GTC大会吸引了450家企业赞助，举办了1000场技术研讨会，有2000名演讲者和110台机器人参与，规模庞大，已经不再仅仅是一场技术会议，更像是AI行业的年度盛会。
黄仁勋以一身皮衣站在舞台中央，被新封为“Token之王”。
与以往不同，他没有直接介绍新产品，而是用整整一个小时的时间回顾了25年前的GeForce游戏显卡，20年前的CUDA技术，以及10年前的RTX渲染技术，并且详细介绍了云计算合作伙伴和今天的热门话题OpenClaw及token经济。
随着AI技术的发展，每一步都需要生成更多的token并消耗更多的算力。
所有的铺垫，最终指向一个数字：英伟达预计2027年的收入将至少达到1万亿美元。
去年GTC大会上，他预测的需求量为5000亿美元，而在今年，这个数字已经翻倍至1万亿美元，并且他还提到实际需求可能会更高。
今年GTC大会上，他预测的需求量为1万亿美元，与去年相比翻了一倍，并且他还提到实际需求可能会更高。
实际需求可能会更高。
吞吐量反映工厂的生产能力，而速率则代表AI的智能程度，模型越大，上下文越长，思考越深入，速率就越慢，但每个Token的价值越高。
老黄将这张图表转化为一套完整的商业模型。
免费层：高吞吐、低速率，吸引新用户。中间层：每百万Token收费3到6美元，适用于普通用户。高级层：每百万Token收费45美元，适用于大模型深度推理。顶级层：每百万Token收费150美元，适合长期研究任务和关键路径的实时响应。
黄仁勋指出，他所说的数值是故意保守估计的。
这个数值实际上是50倍。
因为数据中心的功率受到物理限制，固定功率下，谁的每瓦Token产出更高，谁的Token成本就越低。
除此之外，他还透露，英伟达正在与合作伙伴共同开发一款名为英伟达Space One的太空数据中心计算机，这标志着“太空算力”的新时代。
在太空中，散热只能通过辐射实现，但英伟达拥有一支优秀的工程师团队正在研究解决方案。
英伟达正计划将GPU送上近地轨道，这可以看作是“AI无处不在”的最直观体现。
发布会最后，黄仁勋转向了OpenClaw，一个开源项目，通过它，可以实现自动化的精酿啤酒生意，或者简单的挥手就能发送邮件。
老黄强调，OpenClaw的本质是一个资源管理和调度系统，可以调用大型语言模型，访问文件系统，进行多模态输入输出。
每瓦性能决定了一切。
他指出，就像Windows定义了个人电脑时代，Linux定义了服务器时代，HTML定义了互联网时代，Kubernetes定义了云时代，OpenClaw定义了Agent时代。
每次技术平台的转变，都会催生一批改变世界的公司。
企业IT的逻辑正在被重新书写。
黄仁勋预测，所有SaaS公司将转型为Agent-as-a-Service公司。
英伟达与OpenClaw合作推出了企业版NeMo Claw，加入策略引擎、网络护栏和隐私路由器。
老黄对未来企业的构想是，每个工程师将获得一个年度Token预算，金额为他们年薪的一半。
这已经成为招聘中的新标准：你的offer中包含多少Token？
最后，他预告了下一代计算架构Feynman，包括全新的GPU、LPU和CPU Rosa。
- Rubin GPU
- 新一代的BlueField 5将连接下一代CPU与SuperNIC CX10，并支持铜线与光学封装的水平扩展。
- Vera CPU
- 无论是铜线、光学还是CPO，都需要更高的容量和带宽，这是Feynman的核心突破。
- Groq LP30
- 世界上从未见过的第三代芯片，500MB片上SRAM，确定性数据流处理器，静态编译、软件调度，专为推理而生。
- BlueField 4 DPU + CX9网卡
- 全新存储平台，共同构成了面向AI原生的全新存储基础设施。
- NVLink Switch
- 第六代NVLink交换芯片，提供大规模MoE模型所需的快速、无缝的GPU到GPU通信
- Spectrum X CPO交换机
- 全球首款量产的共封装光学（Co-Packaged Optics）交换机，电子直接转光子。
在同一座1GW数据中心里，从Grace Blackwell到Vera Rubin + Groq，token生成速率从200万跳到7亿。‘
两年时间，350倍。
摩尔定律在同样的时间里能给多少？大约1.5倍。
350倍不是靠芯片上多塞几个晶体管实现的。当算力密度卷到这个程度，瓶颈早就转移到了芯片之外：散热和互联。
Vera Rubin的答案是两大变化，一个关于水，一个关于光。
关于水，Vera Rubin采用100%液冷方案，连NVLink交换机都泡在液冷系统里。
互联不再靠外部线缆，而是在液冷模块内部做板级/背板式集成互联。
线缆全部消失了，过去安装一个机架要两天，现在两小时。
关于光，黄仁勋举起了世界首款量产的CPO（共封装光学）交换机。
传统交换机里，电信号从芯片出来，经过PCB走线，到达光模块，在光模块里完成电-光转换，再通过光纤传出去。每一次转换都有延迟，每一段铜线都有损耗。
CPO把这条链路压缩到极致：光学器件直接封装到芯片上，电子在硅片表面就转换成光子。 没有光模块，没有铜线中转。英伟达和TSMC联合发明了一种叫CoUP的封装工艺，目前全球只有英伟达在量产。
要让72块GPU实现260TB/s的全对全带宽，如果还用传统铜缆，信号跑不了太远，机架尺寸就是物理极限。
CPO打破了这个限制，光子跑得更远、损耗更低、能效更高。
但铜缆和光学不是二选一。
黄仁勋被问了太多次这个问题，干脆一次说清：
- 我们都要，我们需要更多的铜缆产能，更多的光芯片产能，更多的CPO产能。
十年前的DGX-1，8块Pascal GPU，170 TFLOPS。
十年后的Vera Rubin NVLink 72，3.6 ExaFLOPS。
十年，算力增长四千万倍。
高吞吐的归Rubin，低延迟的归Groq
但还有一个问题没解决。
NVLink 72在高吞吐区间几乎无敌，72块GPU全对全互联，带宽拉满。
可一旦要求的不是400 token/秒，而是1000 token/秒的极速推理，NVLink 72的带宽就不够用了。
这就是Groq的故事。
英伟达在2025年底收购了推理芯片公司Groq，后者以“LPU”（Language Processing Unit）著称。
Groq的架构和英伟达GPU截然相反：它是一颗确定性数据流处理器，静态编译、编译器调度，没有动态调度，片上堆了500MB的巨量SRAM，只干一件事，推理。
此前业界一直猜测英伟达会如何整合这项资产。
答案来了：不是替代GPU，而是与GPU协同。
一颗Groq芯片4GB SRAM，一颗Rubin芯片288GB HBM。
前者极致快，后者极致大。单独用Groq，装不下万亿参数模型和海量KV cache；单独用Rubin，推不到极速token生成。
英伟达的解法是分离式推理，用Dynamo推理框架把流水线拆开。
Pre-fill和attention的计算量大，交给Vera Rubin；decode阶段的token生成对带宽敏感、对延迟敏感，卸载给Groq。
两颗极端不同的处理器，通过以太网紧密耦合，延迟减半。
结果在最高价值的推理层级上，再提升35倍吞吐量。同时解锁了此前根本不存在的新推理层级，千token/秒级别的极速生成。
黄仁勋给出了配比建议：如果你的工作负载主要是高吞吐，100%上Vera Rubin就够了。如果你有大量编程、工程级token生成需求，拿出25%的数据中心功率给Groq。
Groq 3芯片由三星代工，已经量产，预计Q3出货。
而Vera Rubin的首个机架，已经在微软Azure云上跑起来了。
OpenClaw：AI时代的Linux时刻
发布会的最后一部分，老黄画风一转，开始聊人类历史上最受欢迎的开源项目OpenClaw。
OpenClaw能做什么，老黄举例有人帮60岁的父亲自动化了整个精酿啤酒生意，蓝牙连接酿造设备，自动生成销售网站，顾客可以直接下单“龙虾拉格啤酒”。
但老黄更在意的是它的本质。他用操作系统的语言重新定义了OpenClaw：
资源管理：可以调用大语言模型、访问文件系统、使用工具。
调度系统：能做cron jobs、分步执行、生成子Agent。
I/O系统：多模态输入输出，你可以冲它挥手，它给你发邮件。
- OpenClaw开源了Agent计算机的操作系统。就像Windows让我们创造了个人电脑，OpenClaw让我们创造了个人Agent。
Windows→PC时代，Linux→服务器时代，HTML→互联网时代，Kubernetes→云时代，OpenClaw→Agent时代。
每一次平台转移，都催生了一批改变世界的公司。
企业IT的全部逻辑即将改写。
老黄直接断言：每家SaaS公司都将变成Agent-as-a-Service公司。
But！
Agent在企业网络中能访问敏感信息、执行代码、对外通信，“你把这三件事连起来大声说出来，再想一想……”
所以英伟达与OpenClaw合作推出了企业版NeMo Claw，加上了策略引擎、网络护栏、隐私路由器。
老黄给出了他对未来企业的终极想象：
- 未来每个工程师都会有一个年度Token预算。
- 他们年薪几十万美元，我会在此基础上再给他们一半的金额作为Token额度。
这已经是硅谷的新招聘筹码了：你的offer里带多少Token？
Two More Thing
在发布会上，对于外界备受关注的下一代计算架构Feynman（费曼），老黄也做了预告，并表示计算架构，每年都会有新东西。
Feynman将带来全新的GPU、LPU（LP 40）和CPU Rosa。
新一代的BlueField 5将连接下一代CPU与SuperNIC CX10，并配合新的Kyber技术实现铜线与光学双扩展——
这意味着，Feynman将首次同时支持铜线与光学封装的水平扩展。
老黄强调，无论是铜线、光学还是CPO，未来都需要更高的容量与带宽，这正是Feynman的核心突破。
此外，他还透露，NVIDIA 正与合作伙伴联合开发英伟达Space One，一台将部署在太空的数据中心计算机，开启“太空算力”的新篇章。
太空中没有对流，没有传导，只有辐射散热。
- 我们得想办法在太空里给GPU散热。不过我们有很多优秀的工程师在搞这件事。
把GPU送上近地轨道，这大概是“AI无处不在”最字面意义上的诠释了。
直播回放：https://www.youtube.com/watch?v=jw_o0xr8MWU