黃仁勳手撕"AI泡沫"論!他的顯卡賣到全斷貨
史上最強三季度財報出爐，可能沒有之一。黃仁勳一邊把GPU賣到斷貨，一邊告訴世界“AI不是泡沫，是歷史必然”。這場算力狂潮到底是科技變革，還是資本宿命？
一夜無眠，所有人終於可以松口氣了。
英偉達再次交出震撼市場的季度成績單，黃仁勳的GPU“賣到斷貨”！
英偉達Q3 2026財報顯示，單季度營收達到創紀錄的570億美元，其中AI相關的數據中心業務同比狂漲66%！
在英偉達財報公布前，投資人提心吊膽，擔心AI投資見頂、“摩托變單車”。
AI泡沫？
黃仁勳：不存在的～
黃仁勳說：“我看到的情況完全不同”——英偉達用業績數據以業績正面開炮市場擔憂。
在外界普遍擔憂“AI泡沫”是否即將破裂的背景下，英偉達不僅沒有降溫跡象，反而把業務推向了新的增長峰值。
管理層稱，Blackwell與Rubin芯片的需求“爆表”，雲GPU已經全部售罄，對2026年底前約5000億美元相關收入具備可見度，並給出650億美元的下季度營收指引，高於市場預期，讓“AI泡沫”一說短期內失去說服力。
黃仁勳，在被問及我們是否正處於人工智能泡沫之中，他說：
當前的AI熱潮並不是泡沫，而是建立在一個更深層次、真實且巨大的計算范式轉移之上：從通用CPU轉向加速式GPU計算。
隨著摩爾定律走到盡頭，AI、推薦系統與數據處理都需要更強算力，驅動整個世界快速投入GPU超級計算機。
這些需求是真實、持續、且結構性的，因此AI的增長具有深層支撐，而非虛火。
用來支撐“AI們（如OpenAI、Gemini）”的資源實際上只是建立在這個巨大基座之上的一小部分，因此所有的投入都是必須且合理的。
太長不看總結版本：
摩爾定律失效：CPU提供的算力增長，已經無法支持現代社會計算的需求。
加速計算崛起：全球超級計算機從6年前90%用CPU，到如今90%用GPU，出現歷史性算力拐點。
數據處理本身就巨貴：全球幾千億美元的雲計算成本花在傳統數據處理上，而這些任務也正從CPU遷移到GPU。
推薦系統（Recsys）升級為生成式AI：互聯網核心業務（廣告、內容推薦等）從CPU遷移到GPU，是AI熱潮背後的真正需求引擎。
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好新聞沒人評論怎麼行，我來說幾句
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AI泡沫？
黃仁勳：不存在的～
黃仁勳說：“我看到的情況完全不同”——英偉達用業績數據以業績正面開炮市場擔憂。
在外界普遍擔憂“AI泡沫”是否即將破裂的背景下，英偉達不僅沒有降溫跡象，反而把業務推向了新的增長峰值。
管理層稱，Blackwell與Rubin芯片的需求“爆表”，雲GPU已經全部售罄，對2026年底前約5000億美元相關收入具備可見度，並給出650億美元的下季度營收指引，高於市場預期，讓“AI泡沫”一說短期內失去說服力。
黃仁勳，在被問及我們是否正處於人工智能泡沫之中，他說：
當前的AI熱潮並不是泡沫，而是建立在一個更深層次、真實且巨大的計算范式轉移之上：從通用CPU轉向加速式GPU計算。
隨著摩爾定律走到盡頭，AI、推薦系統與數據處理都需要更強算力，驅動整個世界快速投入GPU超級計算機。
這些需求是真實、持續、且結構性的，因此AI的增長具有深層支撐，而非虛火。
用來支撐“AI們（如OpenAI、Gemini）”的資源實際上只是建立在這個巨大基座之上的一小部分，因此所有的投入都是必須且合理的。
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加速計算崛起：全球超級計算機從6年前90%用CPU，到如今90%用GPU，出現歷史性算力拐點。
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推薦系統（Recsys）升級為生成式AI：互聯網核心業務（廣告、內容推薦等）從CPU遷移到GPU，是AI熱潮背後的真正需求引擎。
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