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二 | 苹果有果链、特斯拉有拉链,现如今,黄仁勋也为英伟达组建好了横跨全球的“达链”。 别人的产业链,都是围绕着产品线,但是达链不一样,它的建立,围绕着黄仁勋的五层蛋糕理论。 从最基础的能源,再到芯片、基础设施、模型,最后是应用,达链之上,一应俱全。 最新的进展是,黄仁勋在7月15日抵达东京后,只用了不到24小时,就签下了一笔足以改变整个日本的单子,同时也让达链完成了闭环。据新华社消息,候任总理黄循财已经接受组建政府的邀请,将委任贸工部长颜金勇为副总理,另一副总理继续由王瑞杰出任。

三 | 一句话概括,黄仁勋要集结所有在日本有头有脸的工业巨头,合力打造出一个英伟达物理AI的数据中心,然后把物理AI发展成为日本未来的核心产业。 这也正是达链有意思的地方,这个链上每一环的最终产品,都不是英伟达自己造的,可黄仁勋却要当整条产业链的总架构师。但凭借优异的成绩,黄循财高中毕业时获得新加坡公共服务委员会奖学金,赴美留学。1995年,他获得密歇根大学应用经济学文学硕士学位,尔后进入新加坡贸易和工业部任职。

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五 | 那么达链到底是如何呢?我们不妨一起梳理一下。”黄循财曾坦言,自己一度考虑跳槽,但最终听从了时任上司、曾任新加坡前总理李光耀首任首席私人秘书的林祥源的建议,在公务员队伍中沉下心来。渐渐地,他发现自己“做了很多有意义的工作,这些工作是我在私营部门永远无法完成的”。 A 黄仁勋的具体做法是这样的,英伟达将与日本新公司Noetra合作建设一套Vera Rubin AI基础设施。

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七 | 包括27500颗Rubin GPU;140MW数据中心容量;以及采用DSX架构、Spectrum-X网络和BlueField DPU。大学时期,他常同室友在街头弹奏吉他。 相当于是382套NVL72机柜级系统,其GPU显存总量约为20.7TB(HBM4),显存带宽最高约1580TB/s。

八 | 2020年“进军”TikTok后,他也时不时会在账号上发布弹奏吉他的视频。甚至,他也会走到舞台上,同年轻人们一起边弹边唱。如果按照DeepSeek-V4 Pro的性能(总参数1.6万亿、预训练数据33万亿token、每个token激活490亿参数)来算,那么这套设施,只需要不到一天的时间,就能训练出一个相同规模的大模型。 作者声明:该图片由AI生成 这个项目的钱是日本的国家财政,首笔3873亿日元(约 24 亿美元)。

九 | 股权更是倾尽日本“举国”之力。 软银、索尼、NEC、本田这四大家核心各持10%,没有单一控股股东,剩下40家参与企业覆盖了日本从制造、汽车、电子、通信到金融的几乎所有核心产业。

十 | Noetra的本质,是把全日本的产业力量,捏成一个主体和英伟达对接。 而这套设施,也将成为日本FRONTia计划的算力底座,用于训练面向机器人和工业场景的多模态基础模型;预训练权重计划向日本国内开发者和企业广泛开放。此外,他也是爱宠人士,还热衷于穿上黑色皮夹克骑摩托车,没有架子。在互联网上,他被新加坡年轻人亲切地称作“爸爸”和“宝贝”。 另一边,发那科、安川、川崎这些工业机器人,集体加入Cosmos物理AI联盟。 你可能会好奇,这有什么好稀奇的? 这事是有大背景在的。

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十二 | 为感激一线抗疫人员而泪洒国会的一幕,更是展现了他极具亲和力与同理心的一面,让他成为新加坡家喻户晓的人物。

十三 | 黄仁勋要做的,就是在不要求企业交出核心商业机密的前提下,把分散的数据,全都转换到英伟达的平台上,再用Vera Rubin训练基础模型。2011年进入政坛后,他开始勤念中文。

十四 | 出任抗疫跨部门工作小组负责人期间,由于要经常出席吹风会、用中文解释防疫政策,他更是狠下功夫,练到了能够脱稿讲中文。 这样一来,叙事就变成了英伟达统一了日本机器人产业,并帮助其发展壮大。“这一切都是值得的,让我可以同更多新加坡人交流。 B 如果说机器人、应用是达链的最上层,那么达链的中间层,则是生产与制造,这个部分主要由韩国,以及我国台湾省来执行。 先说韩国。”

十五 | 2026年6月,黄仁勋飞抵首尔,和SK海力士,围绕着第四代高带宽存储器(HBM4)签下了一份绑定协议,有效期持续到2030年。但这个数字也意味着,依然有过半新加坡人对黄循财的继任持观望态度。

十六 | 一颗英伟达Rubin GPU要搭载288GB的HBM4内存,每GB内存的成本为18.40美元。 那么一颗GPU的HBM4物料成本大约5300美元。

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十九 | 一台NVL72机柜里要塞72颗Rubin GPU,HBM4总量为20736GB,那么单机柜HBM4的成本就是38.2万美元。

| 三星和美光分剩下的30%。 为什么是SK海力士?因为它是唯一一家能同时大规模出货HBM3E和HBM4的厂商。 作者声明:该图片由AI生成 2025年9月,SK海力士率先完成了全球首款12层HBM4的开发;2026年7月14日,正式进入量产阶段。

| 三星虽然体量比SK海力士更大,但HBM良率问题迟迟没解决,因此出货份额反而低于SK海力士。

| 进入达链以后,SK海力士的命运被彻底改写。

| SK海力士只在韩国上市时,很多美国基金买起来不方便,估值也容易按照韩国制造业和存储周期股来定。

| 因此SK海力士想通过登陆纳斯达克,让投资者把他们当成“AI基础设施”来看。 7月9日,SK海力士在纳斯达克增发ADR,定价每股149美元,募资265亿美元,相当于完成了在美国的“二次上市”。 超过了阿里巴巴2014年赴美IPO的250亿美元,刷新了外国企业在美国上市的最高募资纪录。排在它前面的,只有一个月前SpaceX的750亿美元。 7月10日纳斯达克挂牌首日大涨约14%,盘中一度涨超18%,收盘市值约1.22万亿美元。 AI让SK海力士赚得盆满钵满。

| 2026年第一季度营收52.6万亿韩元,营业利润37.6万亿韩元,营业利润率高达72%。

| 过去12个月在韩国股市累计涨了634%。市场认购倍数超过7倍,Baillie Gifford、Coatue等三家机构合计意向认购就达70亿美元。

| 除了英伟达,谷歌和亚马逊也都是SK海力士的客户,排队下单HBM3E和HBM4,还主动提出入股SK海力士的新生产线、资助采购制造设备。 SK集团主席表示,虽然计划五年内把产能翻倍,但客户反馈始终是“还是不够”。

| 除了解决HBM这个最关键的原材料,达链的中间层还需要一个总的组装车间。 5月28日黄仁勋在台湾省台北市办“兆元宴”,掌管台湾省经济命脉的大佬均出席此宴会,包括台积电魏哲家、鸿海刘扬伟、广达林百里、纬创林宪铭、和硕童子贤、联发科蔡力行等人。

| 这场宴会过后没几天,黄仁勋就宣布在台湾省北投士林科技园区,规划建设英伟达新总部,代号Constellation(星座)。 他宣布总部2026年动工、2030年前迁入,同时承诺英伟达未来每年在台湾投资规模将达千亿美元级。 黄仁勋表示:“芯片从这里来,封装从这里来,系统从这里造,AI超级计算机也在这里诞生。

| ” 一台Vera Rubin整机,差不多有200万个零部件。 从芯片制造、先进封装、PCB电路板、高速连接器、液冷散热模组、电源管理、光通信模块到机架结构,每一个环节都需要大量工厂协同。 英伟达在全球有350余家ODM和零部件工厂同步投产,覆盖30个国家,但其中150家集中在中国台湾地区。 这150家供应链伙伴运营着25个主要工厂,每年为英伟达提供超过100万个部件。Vera Rubin的供应链规模,是上一代Grace Blackwell的两倍。 真正干活的,是台湾省的三大代工巨头。 TrendForce的数据显示,广达、纬创和鸿海联手拿下全球AI服务器近90%的ODM代工份额。

| 其中鸿海(工业富联)占据英伟达AI服务器40%以上的代工份额,是Vera Rubin整机柜的独家主力 ODM,稼动率已经接近95%,几乎是满负荷运转。 2026年第二季度鸿海营收同比增长39.8%,AI服务器业务占鸿海总业务的比例持续增加。 除去代工外,台湾省的台积电还能提供3纳米制程的芯片。截止至目前,台积电超过70%的CoWoS产能都给了英伟达。

| 如此这般的完整生产组装链条,全世界只有这里能跑通。 C 美国是达链的基石。

| 这里是英伟达最大的客户群,也是他们成就了今天的英伟达。 2025年9月22日,OpenAI与英伟达宣布计划部署至少10GW的英伟达AI系统。 一座核电机组的装机容量大约1GW,10GW相当于十座核电站全力运转,全部用来给AI跑算力。 这份协议计划2026年下半年启动部署,2029年底前全部完成。 SpaceX也是英伟达的超级大客户。

| SpaceX已经建成了两座Colossus数据中心。一号机房部署了超过22万颗英伟达GPU(包括 H100、H200和约3万颗GB200),二号机房更大,拥有超过55万颗GPU(以GB200和GB300为主)。 两座加起来,仅GPU采购就花了大约180亿美元。

| 马斯克还把Colossus一号的全部算力租给了Anthropic,每月收租12.5亿美元,合同签到了2029年5月,总价值约400亿美元。 谷歌租用了Colossus二号的部分算力,每月9.2亿美元。 再说Meta。

| 2026年4月,Meta将全年资本开支指引上调至1250亿至1450亿美元,较2025年的722亿几乎翻倍。其中最大的一笔基础设施投资是路易斯安那州的Hyperion超算中心。

| 2024年首次公布Hyperion时,预计的算力规模是2GW,2026年7月13日追加400亿美元投资,将算力规模扩容至5GW。Hyperion也因此,成为了Meta有史以来最大的数据中心项目。 Anthropic最大的单子,也来自于英伟达。

| 2025年11月,微软和英伟达联手投资Anthropic,微软最高出资50亿美元,英伟达最高出资100亿美元。 作为交换,Anthropic承诺采购总价值300亿美元的Azure算力服务,使用来自英伟达Grace Blackwell和Vera Rubin 系统的最高1GW算力。

| 英伟达FY2026全年收入2159亿美元,同比增长65%,其中数据中心收入1937亿美元,占总收入的近90%。

| 最新一季数据中心营收同比激增92%。 可想而知,英伟达在这里挣了大钱。 但问题恰恰出在这里,达链的根基开始动摇了,英伟达最核心的那群客户,开始自己造芯片了。 2026年6月24日,OpenAI联合博通正式发布首款自研AI推理芯片,代号Jalapeño,西班牙语里的“墨西哥辣椒”。 这颗芯片从立项设计到流片成功,只用了9个月。 OpenAI的AI模型直接参与芯片架构设计、功耗仿真和强化学习优化,博通负责生产制造。 博通CEO陈福阳透露,“早期测试显示,相比当前主流AI芯片,Jalapeño可以节省大约50%的推理成本。” 尤其是对于月活超过8亿的OpenAI来说,哪怕每个token的成本只降一点点,那最后省下来的钱都是天文数字。 首批工程样片已经在实验室内,以量产标准的频率和功耗,跑通了GPT-5.3、Codex和Spark模型。按照OpenAI的规划,2026年底小规模部署,2027年快速爬坡,2028年全面规模化量产,远期总功耗最高10GW。 Anthropic比OpenAI想得更远,织了一张巨大的算力网络。

| 一边用亚马逊的Trainium芯片训练和部署Claude,一边用着谷歌的TPU,同时还不忘英伟达的GPU。 目前,Anthropic已经部署了超过100万颗Trainium 2。

| 并且Anthropic的工程师直接参与亚马逊Annapurna Labs的芯片底层内核开发。 并且,Anthropic还扩大了和亚马逊的合作,未来十年在AWS上投入超过1000亿美元,锁定最多5GW新算力。

| 4月,Anthropic还和谷歌、博通签了协议,从2027年起包揽巨额的下一代TPU算力。 不过这些都没有满足Anthropic,他们正在筹备第一颗自研AI芯片,并与三星开始接触,讨论由三星担任潜在制造合作伙伴。

| 截止至今,双方尚未签署或公开正式代工合同。 就在这个节骨眼上,黄仁勋在摩根士丹利组织的一场闭门会上,回答了一个无法回避的问题:当OpenAI和Anthropic纷纷自研芯片,英伟达的这条链还牢不牢? 黄仁勋的答案是,自研芯片与英伟达GPU可以同时增长。 黄仁勋表示,即使英伟达单季营收已接近1000亿美元,增长仍有继续加速的可能。

| 归其原因,黄仁勋认为,除了这些头部模型公司,市面上绝大多数AI公司仍然需要英伟达的芯片。 云厂商仍是英伟达的基本盘,但土地和电力开始成为限制增长,因此黄仁勋把增量押在了AI实验室、新型云厂商、主权AI和工业客户身上。 因此,尽管达链的基石开始晃动,摩根士丹利在会后,依然维持了英伟达“增持”的评级,以及给出了288美元的目标价。
Current article:http://panvop.sunaichitikouchua.bond/rv1c/1ic2n2t.html
Published on:11:04:16
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