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title: "英偉達財報前夜，黃仁勳、戴爾訪談：AI 正大規模進入企業，最核心瓶頸依舊是存儲和先進製程芯片"
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description: "財報前夕，黃仁勳表示，AI 基礎設施建設還處於 “最初期”，未來十年持續推進。他與戴爾共同指出當前最大瓶頸——內存告急、先進芯片承壓，需求增速遠超供給。對於中國市場，黃仁勳表示：“AI 需求極為旺盛，市場會逐步開放。此次訪華是去支持特朗普總統的。此行代表的是美國，這是我的榮幸。”"
datetime: "2026-05-19T01:34:41.000Z"
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# 英偉達財報前夜，黃仁勳、戴爾訪談：AI 正大規模進入企業，最核心瓶頸依舊是存儲和先進製程芯片

英偉達將於美東時間 5 月 20 日盤後發佈財報，市場屏息以待——就在前一天，黃仁勳和邁克爾·戴爾同台接受了彭博電視的專訪。

5 月 19 日，英偉達 CEO 黃仁勳與戴爾科技 CEO 邁克爾·戴爾在拉斯維加斯 Dell World 大會期間，就 AI Agent 落地、存儲供應瓶頸等發表最新看法。

戴爾表示，AI 已從測試評估轉入生產部署，企業重構工作流後效率提升可達**10 倍、20 倍甚至 100 倍**，而非僅 10-20%。黃仁勳與戴爾均明確指出，當前最大制約是**存儲（內存）**，其次是**先進製程芯片**，整體半導體供應鏈需求增速持續超過供給。

被問及訪華進展情況時，黃仁勳表示，“中國的 AI 需求極為旺盛，就像這裏一樣，智能體 AI 在那裏同樣取得了巨大進展。我認為隨着時間推移，市場會逐步開放……我此行代表的是美國，這是我的榮幸。我是去支持特朗普總統的，這也是我此行真正的重心。”

## **AI 從 “測試” 到 “幹活”：企業才是下一個主戰場**

邁克爾·戴爾在訪談中給出了一個具體數字：過去一年，購買 AI 服務器的新客户新增**1000 家**，總客户數達到**5000 家**。

他對這一變化的定性是：“從測試評估轉入生產部署。” 他舉例稱，禮來、三星等全球頭部企業已有真實落地案例，“這些都不是停留在屏幕上的演示，而是全球最大企業在現實世界中的真實應用。”

戴爾特別強調企業部署 AI 後的效率提升幅度——“獲得的不是 10%、20% 或 30% 的提升，而是 10 倍、20 倍乃至 100 倍的提升。” 他認為，企業級市場才是真正藴藏巨大機遇的地方，而這波浪潮 “僅僅是開端”。

黃仁勳對此提供了技術層面的解釋。他認為，早期 AI 大多在雲端運行，但企業的安全數據、專有數據和業務專屬知識都在本地，智能體必須部署在數據所在之處。

> 智能必須在情境發生的地方產生。無論情境在哪裏，無論行動在哪裏，那就是你需要產生智能的地方。

他將當前時代定義為 “智能體 AI”（Agentic AI）階段，與早期生成式 AI 有本質區別——“生成內容固然重要，但真正完成工作才是極具價值的事情。”

## **最大瓶頸：存儲和先進製程芯片**

當被直接問及目前最大的供給瓶頸是什麼，邁克爾·戴爾直接回答：

> **毫無疑問，內存是一大挑戰。先進製程半導體也仍然面臨壓力。總體而言，半導體供應鏈正在持續爬坡，但需求增長的速度比供給更快。**

黃仁勳補充了英偉達自身的應對方式——提前兩三年規劃供應鏈，將 HBM（高帶寬內存）、先進封裝與 Grace Blackwell 及各平台全面對齊，但他也坦承：“只是需求遠超全球整體產能，這是全行業的問題。”

這一瓶頸的深層原因在於 AI 工作負載的結構性變化。黃仁勳描述了一個量級躍遷的場景：未來將有 10 億人背後支撐着數千億個 AI 智能體，“人類偶爾使用工具，但智能體會隨時隨地、非常高頻地使用工具。” 他將 AI 智能體類比為 “數字工人”——就像過去每位員工需要配備一台筆記本電腦和數據中心資源，未來每個智能體同樣需要對應的算力、存儲和基礎設施支撐。

為應對這一需求，黃仁勳透露他數年前已親自向美光科技 CEO 桑傑·梅赫羅特拉（Sanjay Mehrotra）描繪未來需求圖景，SK 海力士高層亦獲得了同樣的提前溝通。他表示：“我們與這些合作伙伴之間已經建立了數十年的深厚關係……他們也看到了我們正在贏得市場，所以他們更願意與我們深度合作。”

但他也承認預測之難：“如果你試圖在 2023 年預測 2027 年的需求，難度是相當大的。建廠本身也需要很長時間。”

## 黃仁勳：中國市場 AI 需求旺盛，市場會逐步開放

黃仁勳剛隨特朗普出訪中國返回，被直接追問此行結果。

他的表態相對剋制：**“中國的 AI 需求極為旺盛，就像這裏一樣，智能體 AI 在那裏同樣取得了巨大進展。我認為隨着時間推移，市場會逐步開放。”**

**當被追問是否討論向中國科技公司銷售芯片時，黃仁勳轉移了焦點：“我此行代表的是美國，這是我的榮幸。我是去支持特朗普總統的，這也是我此行真正的重心。特朗普總統進行了一些會談，我期待他們能作出相應的決定。”**

邁克爾·戴爾則表態稱，戴爾在中國有業務並遵守所有相關限制，但 “希望美中兩國之間能夠有更多的經濟合作，這最終將為雙方乃至全世界帶來更好的結果與繁榮。”

在台積電供應鏈問題上，**黃仁勳表示中國台灣 “仍是全球科技製造和技術研發的核心樞紐”，同時強調英偉達正積極推動美國本土製造——“我們正在美國本土大規模建廠**——芯片工廠、封裝工廠、電腦工廠，當然還有 AI 工廠”，並稱供應鏈多元化 “是可能的，也是每個人都應該追求的目標”。

## 黃仁勳：AI 建設週期至少十年，“現在才是最開始”

這是本次訪談中黃仁勳釋放的最關鍵信號之一，直接關乎市場對 AI 基礎設施建設週期的判斷。

> **我們正處於 AI 基礎設施建設的最初期——真正意義上的最初期。未來十年，我們都將持續推進這項建設，甚至更長。**

他給出了更長遠的敍事框架：當前的 AI 基礎設施建設完成後，下一階段是"物理 AI"——AI 從數字世界進入現實物理世界，屆時將"在人類歷史上首次真正賦能全球 90 萬億美元的實體產業"，而"那個時代甚至還沒有開始"。

他同時承認供給爬坡速度的侷限：“供應鏈規模每年都在翻倍，甚至可能是翻四倍，但要跟上未來十年的建設需求，依然是極大的挑戰。”

全文訪談如下：

> **Nvidia 黃仁勳與邁克爾·戴爾談論智能體 AI、內存需求與中國市場**
> 
> **Bloomberg 電視台** 2026 年 5 月 19 日
> 
> Nvidia 首席執行官黃仁勳與戴爾首席執行官邁克爾·戴爾在拉斯維加斯舉辦的戴爾世界大會（Dell World）期間，接受 Bloomberg 記者艾德·勒德洛（Ed Ludlow）的採訪，就智能體 AI、內存需求以及中國市場前景展開對話。
> 
> **艾德·勒德洛：** 邁克爾，你們在 AI 服務器領域新增了 1000 家客户。對於 AI 工廠而言，這是非常驚人的增長。與一年前相比，這 5000 家客户目前實際在構建什麼？我認為這是一個很好的切入點。
> 
> **邁克爾·戴爾：** 我認為我們看到的變化是，整個行業正在從測試和評估階段邁向正式的生產部署階段。我們在台上展示了一些很好的案例——比如禮來公司（Eli Lilly）、遍佈現實世界的 1000 名全科醫生，以及三星。這些都不是停留在屏幕上的演示，而是全球最大企業在現實世界中的真實應用。
> 
> 這一趨勢正在廣泛蔓延，覆蓋每個行業、每個國家的所有客户。模型性能持續提升，我們現在也具備了智能體（Agentic AI）能力。雖然這令人振奮，增長勢頭也非常強勁，但我認為這僅僅是這波浪潮的開端——尤其是在企業級市場，那裏才是我們真正擁有巨大機遇的地方。
> 
> **艾德·勒德洛：** 黃仁勳，非常有意思的是，你花了四年時間告訴我們需要重新定義計算機，核心是加速計算，而焦點一直在雲計算超大規模數據中心上。但我從你今天的演講中所感受到的是，這件事正在本地、在本地部署（On-Prem）端發生。對此，Nvidia 是怎麼理解的？
> 
> **黃仁勳： 智能必須在情境發生的地方產生。無論情境在哪裏，無論行動在哪裏，那就是你需要產生智能的地方。**
> 
> **早期 AI 應用大多在雲端運行，許多消費者服務也在雲端。然而，對於禮來、三星、製造業以及眾多企業而言，你希望 AI 智能體部署在本地，因為那裏才有你所有的數據——安全數據、專有數據，以及與你公司業務相關的所有專業技能。**
> 
> 現在，我們已經擁有了能夠在本地運行的 AI 智能體，它們真正能夠完成工作。ChatGPT 在發佈之初已經非常出色，生成式 AI 可以生成內容，但那僅限於內容生成本身。生成內容固然重要，但真正完成工作才是極具價值的事情。而如今，我們正在極其出色地完成這種生產性工作。這就是大家所説的"智能體 AI"（Agentic AI）新時代。
> 
> **艾德·勒德洛：** 現在所有人都在思考的問題是：GPU 算力大量集中在超大規模數據中心。邁克爾·戴爾將如何為這 1000 家新客户提供 GPU，幫助他們構建自己的本地 AI 工廠？
> 
> **邁克爾·戴爾：** 黃仁勳和我們共同打造的供應鏈正在持續擴大規模。雖然需求確實超過供給，但供給正在不斷增加，客户也在摸索如何逐步擴展這些系統。
> 
> 我認為另一個值得關注的現象是**：企業正在意識到，當他們用這項技術重新設計工作流程時，獲得的不是 10%、20% 或 30% 的提升，而是 10 倍、20 倍乃至 100 倍的提升。這**種速度才是決定企業成功的關鍵。我們自己在這樣做，Nvidia 也在這樣做。這些事情的可行性已經不再是秘密，每家公司都希望把握這種速度，將其轉化為競爭優勢和業務成果。
> 
> **艾德·勒德洛：** 戴爾一直是重要的銷售渠道，非常擅長將技術賣給美國最大的企業。這對 Nvidia 未來意味着什麼？我們討論的客户羣體已經到了相當大的規模，但還有一批中型市場正在湧現——數據中心在工業領域、醫療健康領域不斷落地，這是否會把 Nvidia 帶入新的領域，從前沿實驗室和超大規模數據中心延伸出去？
> 
> **黃仁勳：** Nvidia 是一家技術公司。超大規模數據中心能夠整合我們的技術，將其作為服務來運營；戴爾能夠將我們的技術打包成解決方案，直接為客户創造價值。
> 
> 看看發生了什麼——正如我們之前談到的，智能體 AI 已經徹底重塑了計算。我們需要共同完成幾件事：
> 
> 第一件事，是構建"大腦"。這就是 Grace Blackwell NVLink 72、Vera Rubin NVL 72——用於大型語言模型的超大規模算力系統。
> 
> 第二件事，是我們正在推進的 Vera CPU，這將是全球性能最強的 CPU，專為智能體 AI 設計，用於運行智能體本身，協調智能體使用各種工具。
> 
> 所謂"框架"（Harness），就是圍繞大型語言模型構建的一套機制，讓它能夠訪問內存、訪問網絡、使用工具、調用本地草稿內存、工作記憶，以及訪問長期記憶。這個框架本質上是將"大腦"轉變為一個智能體——一個能夠真正完成工作的數字機器人。
> 
> 智能體在 CPU 上運行。我們還與戴爾合作，為智能體創建了一種全新的長期記憶形式，稱為"戴爾 AI 數據平台"（Dell AI Data Platform），它建立在 Nvidia 技術之上，用於擴展的網絡也同樣建立在 Nvidia 技術之上。智能體本身、大腦、長期記憶、所有必要的網絡基礎設施，以及我們稱之為"NeMo"的智能體運行時環境，都運行在一個被稱為"Open Shell"的安全可管控容器中。所有這些部分已經整合在一起。
> 
> 技術架構已經就緒，戴爾需要做的，就是將其轉化成人們真正可以使用的解決方案。戴爾將為全球企業做超大規模雲計算商為雲服務所做的事情。
> 
> **艾德·勒德洛：** 邁克爾，關於 CPU 和通用計算——我們談了很多 AI 工廠和 GPU，但實際上通用計算工作負載對你來説也存在很大機遇，基礎設施建設也在持續推進。
> 
> **邁克爾·戴爾：** 確實如此，需求也同樣超出供給。而且，當你在企業內部部署智能體框架時，你會用到大量的 CPU。這是當下正在發生的現實，而且我認為這一趨勢只會持續增長。
> 
> **黃仁勳：** 原來是人類使用工具，現在是智能體使用工具。正如我早些時候在台上所説的，我們將有 10 億人，背後支撐着數千億個智能體。人類偶爾使用工具，但智能體會隨時隨地、非常高頻地使用工具。因此我們需要大量 CPU。這些 CPU 連接着 GPU"大腦"，讓 CPU 知道如何思考、如何推理、如何規劃，以及如何使用工具——這就是整個系統的運作方式。
> 
> **艾德·勒德洛：** 兩位，目前最大的供給瓶頸是什麼？
> 
> **邁克爾·戴爾：** **毫無疑問，內存是一大挑戰。先進製程半導體也仍然面臨壓力。總體而言，半導體供應鏈正在持續爬坡，但需求增長的速度比供給更快。**
> 
> **黃仁勳：** 就我們的情況而言，我們提供的是集成化技術，內存隨我們的技術一同交付。我們已經提前兩三年規劃供應鏈，我們擁有全球規模最大的供應鏈，合作伙伴也在為我們的供應保障方面做得非常出色。**所有環節都相互配合：先進封裝與 HBM 對齊，與 Grace Blackwell 及 CPU 對齊，與 Kawasaki、Colossus 等平台全面對齊，硅光子器件也已就位，一切都對齊了。只是需求遠超全球整體產能，這是全行業的問題。**
> 
> **艾德·勒德洛：** 黃仁勳，我要翻教科書了。教科書上説，內存在歷史上是週期性的，有繁榮就有蕭條。你們兩位需要向內存廠商證明這種需求的持久性，以説服他們擴大產能。這是理解這個問題的正確方式嗎——這不是一個"繁榮 - 蕭條"週期，而是市場結構的根本性轉變？
> 
> **黃仁勳：** 邁克爾，這件事我一直在做。我們在供應鏈上花了大量時間。如果你問美光（Micron）的桑傑·梅赫羅特拉（Sanjay Mehrotra），他會告訴你，三年前的一次會議上，我向他詳細描述了現在正在發生的未來。我非常感激美光與 Nvidia 在路線圖上的全面協同。SK 海力士（SK hynix）的高層同樣會告訴你，我們多年前就做了同樣的事情。我們的職責就是確保將行業未來的願景向上遊供應鏈清晰傳達，讓他們為之做好準備；同時也要向下遊傳達，讓那些擁有發電設施、土地和融資能力的各方都做好準備。
> 
> 真正的核心邏輯很簡單：我們現在已經達到了一個智能體 AI 真正有用、真正高效的能力水準。可以把這些智能體理解為數字工人——全球目前有數億數字工人，未來將有數十億 AI 智能體在全天候運轉。就像我們過去為每一位數字工人配備一台筆記本電腦和數據中心的一小部分資源一樣，我們將來也需要為每一個智能體配備相應的計算能力、存儲和數據中心資源。
> 
> 設想一下：你作為個人每天完成一定量的工作，然後傳遞給其他人，彼此之間存在協作交互。而現在，你可能擁有數百甚至數千個數字智能體為你工作，由你來監督管理。這將讓你的生產力大幅提升，完成更多的事情，並極大地拓展你的創造力。當然，這也需要大量的計算、內存、存儲以及我們正在共同推進的所有基礎設施。
> 
> **艾德·勒德洛：** 最後一個關於內存的問題——黃仁勳，你三年前向美光描繪了未來的藍圖，他們相信你了嗎？他們有沒有依此進行投資？
> 
> **黃仁勳：** 我們正在積極推進，但這些事情確實很難預測。如果你試圖在 2023 年預測 2027 年的需求，難度是相當大的。建廠本身也需要很長時間。但我們與這些合作伙伴之間已經建立了數十年的深厚關係，這對我們很有幫助。**他們也看到了我們正在贏得市場，所以他們更願意與我們深度合作。**
> 
> **這是一段非常好的長期合作關係。雖然我們希望現在就能有更充裕的供給，但我們正處於 AI 基礎設施建設的最初期——真正意義上的最初期。未來十年，我們都將持續推進這項建設，甚至更長。**因為在此之後，數字智能體將進化為實體智能體，屆時我們將進入物理 AI 時代，而這個時代甚至還沒有開始。你在今天的主題演講中看到了一些相關案例，但那將是一個更龐大的市場，需要全新的基礎設施能力，並將在人類歷史上首次真正賦能全球 90 萬億美元的實體產業。前方還有一座巨大的產業等待我們去建造。
> 
> 與此同時，供應鏈規模每年都在翻倍，甚至可能是翻四倍，但要跟上未來十年的建設需求，依然是極大的挑戰。
> 
> **艾德·勒德洛：** 説到中國——黃仁勳，你上週五剛從中國隨"空軍一號"返回。請問此次訪華的結果如何？
> 
> **黃仁勳：** 美國總統希望美國在每個領域都能贏，希望美國引領 AI 革命。
> 
> 我的判斷是，**中國的 AI 需求極為旺盛，就像這裏一樣，智能體 AI 在那裏同樣取得了巨大進展。我認為隨着時間推移，市場會逐步開放。**
> 
> **艾德·勒德洛：** 你們是否討論是否能夠向中國科技公司銷售芯片的問題？
> 
> **黃仁勳：** **我此行代表的是美國，這是我的榮幸。我是去支持特朗普總統的，這也是我此行真正的重心。特朗普總統進行了一些會談，我期待他們能作出相應的決定。**
> 
> **艾德·勒德洛：** 邁克爾，你沒有去中國。但值得注意的是，你和黃仁勳都是總統科技顧問委員會的成員。你對中國是否會向美國科技公司敞開大門的判斷是什麼？
> 
> **邁克爾·戴爾：** 我們在中國有業務，當然也遵守所有相關限制和管控規定。但**我希望美中兩國之間能夠有更多的經濟合作，這最終將為雙方乃至全世界帶來更好的結果與繁榮，也將有助於兩國關係以及全球關係走向更積極的方向。**
> 
> **艾德·勒德洛：** 關於這次訪問，最後一個問題。台積電是 Nvidia 的核心合作伙伴。在當前這個時刻，台灣的供應對你而言有多重要？
> 
> **黃仁勳：** 我們沒有人蔘與任何涉及台灣問題的會談。中國台灣無疑仍是全球科技製造和技術研發的核心樞紐，台灣的供應鏈極為豐富和重要。
> 
> 與此同時，我們當然也在推動美國的再工業化，將製造業帶回美國本土。這恰逢 AI 需求爆發和新一輪計算革命開啓的時期，需求極為旺盛。因此，我們正在美國本土大規模建廠——芯片工廠、封裝工廠、電腦工廠，當然還有 AI 工廠。台灣方面也在同步擴大產能，根本原因在於需求在各個層面都極為強勁。
> 
> 我認為答案是：**實現供應鏈多元化和韌性是可能的，也是每個人都應該追求的目標。與此同時，中國台灣將繼續是全球科技中心的重要核心之一。**
> 
> **艾德·勒德洛：** 我們之前談到過——你和邁克爾從來不談普通電腦，你們談的總是超級計算機、加速計算。但説到 PC，你應該升級一下了。我們新出了 XPS 14 或 16，那會是我的推薦。這些是我們有史以來最好的筆記本，都有 AI PC 的特性。PC 在這個時代扮演什麼角色？我坐在辦公桌前用電腦到底在做什麼？
> 
> **邁克爾·戴爾：** PC 依然是知識工作者生產力的核心設備，就擺在每個人面前。我們在這塊市場依然擁有出色的業務，而且這些設備也在持續演進。你看到我們今天在台上展示瞭如何將運行小型模型和本地模型的能力嵌入 PC 之中。客户正在要求更強大的 PC，因為他們希望能夠實現這種強大的混合 AI 能力。這是一個非常好的業務，依然充滿活力。這也讓我們在供應鏈上具備了驚人的規模優勢，幫助我們獲取所需的一切關鍵組件。
> 
> **艾德·勒德洛：** 你用了 31 年打造服務和加速計算——這就是我們談論的規模。黃仁勳，簡單説一下，你們怎麼不合作推出一款搭載強大 GPU 的 PC 呢？
> 
> **黃仁勳：** 我們最初就是從 PC 起步的，當年我還在想方設法賣遊戲 GPU。
> 
> **艾德·勒德洛：** 那你們接下來會怎麼做？一台搭載強大 GPU 的 PC，為什麼不是現在？
> 
> **黃仁勳：** 計劃現在還不能透露，但很快就會告訴你。想想計算發展的整體脈絡：當邁克爾和我進入這個行業的時候，大型主機正處於增長的末尾，個人電腦的時代正在開始**。現在，我們看到的是 AI 在雲端的興起，這一趨勢將持續增長。但我們同樣會迎來"個人 AI"——就像當年的個人電腦一樣。原因正如我們之前所説，AI 需要在情境所在之處運行。**
> 
> 如果我的所有信息都在我的筆記本電腦上，我需要 AI 幫我在本地完成工作，那就需要 AI 在本地運行。如果我有一家工廠，智能體就需要在工廠裏運行；如果我有一家醫院，智能體就需要在醫院裏運行——因為手術室在那裏，情境在那裏，行動在那裏。如果是自動駕駛汽車，AI 就必須在車裏運行。所以，分佈式智能和不受限制的智能這一概念——你可以生成任意數量的推理結果——在新一代 XPS 16 上，只需要讓 Bloomberg 給你配一台就行了。
> 
> **艾德·勒德洛：** 感謝邁克爾·戴爾，戴爾科技公司董事長兼首席執行官；以及黃仁勳，Nvidia 首席執行官。

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