第862章 算力会改变世界（1/2）

黄人勋在一扇玻璃门前停下脚步，指了指里面那排正在全速运转的服务器：

“这里是我们最新的DGX集群，正在为一家大型语言模型公司提供训练算力。

光是这一个集群，合同金额就超过了两亿美元。

而这样的集群，我们在全球部署了超过两百个。”

江辰站在玻璃门前，目光落在那些高速运转的服务器上，没有立刻接话。

他沉默了几秒，然后问了一个让黄仁勋有些意外的问题：

“英伟达现在的营收，有多少是来自帝国集团内部的关联交易？”

黄人勋没有回避这个问题，坦然地回答道：

“大约百分之十五。主要来自帝国半导体事业部和方舟科技的AI训练需求。

其余百分之八十五，来自全球范围内的外部客户，包括谷歌、亚马逊、Meta，以及各国政府和科研机构。”

他顿了顿，补充道：

“英伟达对帝国集团的依赖程度，并不高。

这不是我对集团不忠诚，而是我认为，英伟达只有在市场上保持独立的竞争力，才能真正为集团创造价值。

如果我们完全依赖内部订单生存，迟早会失去在市场上的敏锐度和进取心。”

江辰听完，没有表态，只是微微点了点头，然后继续向前走去。

黄人勋跟在他身旁，心中微微松了口气。

江辰没有对他的回答表示不满，这本身就是一种认可。

他们穿过数据中心区域，来到一扇需要虹膜认证的厚重金属门前。

黄人勋俯身对准扫描器，门锁发出一声清脆的咔嗒声，门缓缓打开。

一股比外面更低几度的冷空气扑面而来。

“这里是英伟达的核心研发区。”

黄人勋的声音压低了一些，仿佛怕惊扰了什么，“下一代Bckwell架构的最终验证，就在这里进行。”

英伟达能垄断全球AI算力，靠的不是运气，也不是单纯的先发优势，而是三代人接力堆出来的技术护城河。

第一，是CUDA软件生态。

2006年我们就开源了CUDA平台，允许研究者直接在GPU上做通用计算。

这比竞争对手早了整整八年。

全世界高校的AI课程、顶会论文、开源框架，TensorFlow、PyTorch，全默认跑在CUDA上。

学者和工程师从学生时代就在用我们的工具链，换一家厂商的成本，不只是买硬件的钱，是整个知识体系和代码库的重建。

这是英伟达最宽的护城河，比任何专利都难攻破。”

第二，是软硬协同设计。

英伟达的芯片架构师和CUDA编译器团队在同一栋楼里办公。

每一代新架构，软件层提前十八个月就知道硬件特性，硬件层也按软件需求反向定制指令集。

竞争对手的芯片和软件通常是分开研发的，英伟达是一体的。

这让英伟达能在相同晶体管数量下，榨取出高出百分之三十到五十的实际算力。

第三，是规模效应带来的正反馈。

全世界的云厂商、超算中心、AI创业公司，都采购英伟达的GPU来训模型。

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