黄仁勋手撕"AI泡沫"论!他的显卡卖到全断货
史上最强三季度财报出炉，可能没有之一。黄仁勋一边把GPU卖到断货，一边告诉世界“AI不是泡沫，是历史必然”。这场算力狂潮到底是科技变革，还是资本宿命？
一夜无眠，所有人终于可以松口气了。
英伟达再次交出震撼市场的季度成绩单，黄仁勋的GPU“卖到断货”！
英伟达Q3 2026财报显示，单季度营收达到创纪录的570亿美元，其中AI相关的数据中心业务同比狂涨66%！
在英伟达财报公布前，投资人提心吊胆，担心AI投资见顶、“摩托变单车”。
AI泡沫？
黄仁勋：不存在的～
黄仁勋说：“我看到的情况完全不同”——英伟达用业绩数据以业绩正面开炮市场担忧。
在外界普遍担忧“AI泡沫”是否即将破裂的背景下，英伟达不仅没有降温迹象，反而把业务推向了新的增长峰值。
管理层称，Blackwell与Rubin芯片的需求“爆表”，云GPU已经全部售罄，对2026年底前约5000亿美元相关收入具备可见度，并给出650亿美元的下季度营收指引，高于市场预期，让“AI泡沫”一说短期内失去说服力。
黄仁勋，在被问及我们是否正处于人工智能泡沫之中，他说：
当前的AI热潮并不是泡沫，而是建立在一个更深层次、真实且巨大的计算范式转移之上：从通用CPU转向加速式GPU计算。
随着摩尔定律走到尽头，AI、推荐系统与数据处理都需要更强算力，驱动整个世界快速投入GPU超级计算机。
这些需求是真实、持续、且结构性的，因此AI的增长具有深层支撑，而非虚火。
用来支撑“AI们（如OpenAI、Gemini）”的资源实际上只是建立在这个巨大基座之上的一小部分，因此所有的投入都是必须且合理的。
太长不看总结版本：
摩尔定律失效：CPU提供的算力增长，已经无法支持现代社会计算的需求。
加速计算崛起：全球超级计算机从6年前90%用CPU，到如今90%用GPU，出现历史性算力拐点。
数据处理本身就巨贵：全球几千亿美元的云计算成本花在传统数据处理上，而这些任务也正从CPU迁移到GPU。
推荐系统（Recsys）升级为生成式AI：互联网核心业务（广告、内容推荐等）从CPU迁移到GPU，是AI热潮背后的真正需求引擎。
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好新闻没人评论怎么行，我来说几句
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英伟达再次交出震撼市场的季度成绩单，黄仁勋的GPU“卖到断货”！
英伟达Q3 2026财报显示，单季度营收达到创纪录的570亿美元，其中AI相关的数据中心业务同比狂涨66%！
在英伟达财报公布前，投资人提心吊胆，担心AI投资见顶、“摩托变单车”。
AI泡沫？
黄仁勋：不存在的～
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在外界普遍担忧“AI泡沫”是否即将破裂的背景下，英伟达不仅没有降温迹象，反而把业务推向了新的增长峰值。
管理层称，Blackwell与Rubin芯片的需求“爆表”，云GPU已经全部售罄，对2026年底前约5000亿美元相关收入具备可见度，并给出650亿美元的下季度营收指引，高于市场预期，让“AI泡沫”一说短期内失去说服力。
黄仁勋，在被问及我们是否正处于人工智能泡沫之中，他说：
当前的AI热潮并不是泡沫，而是建立在一个更深层次、真实且巨大的计算范式转移之上：从通用CPU转向加速式GPU计算。
随着摩尔定律走到尽头，AI、推荐系统与数据处理都需要更强算力，驱动整个世界快速投入GPU超级计算机。
这些需求是真实、持续、且结构性的，因此AI的增长具有深层支撑，而非虚火。
用来支撑“AI们（如OpenAI、Gemini）”的资源实际上只是建立在这个巨大基座之上的一小部分，因此所有的投入都是必须且合理的。
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摩尔定律失效：CPU提供的算力增长，已经无法支持现代社会计算的需求。
加速计算崛起：全球超级计算机从6年前90%用CPU，到如今90%用GPU，出现历史性算力拐点。
数据处理本身就巨贵：全球几千亿美元的云计算成本花在传统数据处理上，而这些任务也正从CPU迁移到GPU。
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