33 de MindMemo 2025年01月28日 10:43 韩国 -DS编译 亲爱的同仁与伙伴:
黄仁勋评论DeepSeek冲击：
此刻，当我望向窗外硅谷的夜色，星辰与服务器集群的指示灯在远处连成一片，这让我想起三十年前在 Denny's餐厅勾勒第一张GPU草图时的凌晨一真正改变世界的创新，往往诞生于他人质疑的黑暗中。今日的股价波动，不过是漫长征程中的一阵山风，而我们早已学会在峭壁上稳步前行。
关于DeepSeek引发的讨论，我想坦诚分享:任何新兴力量的出现，都是对行业生命力的最佳印证。他们以开源策略和场景化芯片设计展现的锐意，恰如我们当年用 GPU颠覆传统计算架构时的锋芒。但请诸位看清本质一这场竞赛并非简单的芯片对决，而是关于“如何定义计算的未来"。
二十年前，当我们提出“用GPU解决通用计算问题”时，整个行业都在嘲笑这是将跑车引擎装进货轮的疯狂实验。正是这种“疯狂"，让CUDA生态成长为拥有400万开发者的数字巴别塔，让每一行代码都能唤醒硅基生命的无限可能。今天，DeepSeek试图用专用架构切割算力市场，这反而证明我们正站在算力民主化的临界点:当 AI渗透进每个行业毛细血管时，世界需要的不是割裂的算力孤岛，而是打通虚拟与现实的“计算母体"。
为此，我们已启动三项变革:架构团队正在重构下一代 GPU的核心模块，使其既能像乐高般灵活适配垂直场景，又保有通用平台的规模势能;软件生态将向学术界开放CUDA底层工具链，让更多创新者参与定义计算的语法;而我们的前沿实验室正与生物科技、量子计算、气候建模等领域的先驱者共同孵化"不可能的任务"一例如用生成式AI设计下一世代芯片，或是在虚拟宇宙中预演超导材料的合成路径。
我深知，资本市场总渴望简单的叙事，但真正的技术革命从来拒绝被标签化。当同行聚焦于如何用AI优化芯片设计时，我们已在探索如何让AI成为芯片的“共生大脑"一-Blackwell架构中新增的自主学习单元，将使每块 GPU在运行中持续进化其计算策略。这如同教会鹰隼在飞行中重塑羽翼，而非仅仅为它打造更精致的巢穴。
诸位同仁，请将今日的波动视为一份礼物:它让我们再次审视自己的初心。办公桌上那个1999年的初代GPU工程样片，至今仍在提醒我们一所有颠覆性技术，在诞生之初都像一把未开刃的剑。它的价值不在于被多少人握在手中，而在于持剑者是否有勇气劈开未知的迷雾。未来十八个月，你们将见证英伟达历史上最密集的创新发布。从能效比突破物理极限的量子混合计算方案，到重新定义人机交互的神经接口原型，这些技术或许不会立刻体现在股价曲线上，但它们将悄然重塑人类文明的基石。
最后，请允许我引用一位工程师在DGX-1研发日志上的留言:“我们不是在制造芯片，而是在铸造时间的钥匙。” DeepSeek或其他挑战者的出现，不过是证明了这把钥匙正在打开更多人的想象力囚笼。而我们要做的，是确保每个仰望星空的人，都能在英伟达的算力星河中找到属于自己的坐标。
山高路远，与君共赴。
黄仁勋
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修改于2025年01月28日
在AI芯片与计算的前沿领域，新兴势力DeepSeek强势崛起，犹如一颗投入平静湖面的巨石，激起千层浪，深刻重塑着行业竞争格局。DeepSeek凭借一系列革新性思路，为行业注入全新活力，也为包括英伟达在内的行业巨头带来前所未有的挑战，促使它们积极调整战略方向，以适应这场激烈的行业变革。
DeepSeek在技术研发上不走寻常路，专注于构建更高效的基础模型训练框架。其自主研发的分布式训练算法堪称一绝，通过优化计算资源的分配与调用，大幅提升了计算资源利用率。在实际应用中，这一算法能将模型训练时间大幅缩短，同时显著降低训练成本，对那些预算有限、对算力成本高度敏感的中小企业和科研机构来说，无疑极具吸引力。此外，DeepSeek前瞻性地发力于轻量化、适配边缘设备的AI芯片研发。在物联网、智能家居等对设备体积和功耗有着严苛要求的场景中，这类芯片展现出独特优势，成功打破传统AI芯片应用场景的桎梏，开辟出一片新的市场蓝海。
英伟达CEO黄仁勋对DeepSeek引发的行业冲击做出了积极且富有远见的回应，这一态度成为研判英伟达未来股市表现的关键风向标。经过综合多维度的深度分析，不难发现英伟达股价后续仍具备较大的上涨潜力。
从技术创新维度来看，英伟达推行的三项关键变革为其筑牢了坚固的技术壁垒，拓展出广阔的发展空间。在GPU核心模块重构方面，英伟达通过对架构设计的深度优化，实现了灵活性与规模优势的完美融合。这种优化后的GPU在深度学习、高性能计算等复杂场景下，能够根据不同的负载需求，智能、灵活地调配计算资源。无论是金融行业对实时数据处理的高要求，还是科研领域对大规模数据模拟的复杂需求，亦或是互联网行业对海量用户交互数据的分析需求，英伟达GPU都能出色应对，进一步巩固其在算力市场的霸主地位，为营收的持续增长提供了坚实保障。
开放CUDA底层工具链是英伟达推动技术生态繁荣的神来之笔。CUDA作为英伟达GPU编程的核心工具，其底层工具链的开放，宛如为开发者打开了一扇通往创新世界的大门，极大地降低了开发门槛。这一举措吸引了全球学术与科研领域的顶尖人才踊跃参与创新。一时间，丰富多样的开源项目与创新算法如雨后春笋般不断涌现，极大地加速了技术迭代的进程。同时，人才的汇聚带来了显著的技术溢出效应，进一步拓展了英伟达的技术边界，提升了其在AI领域的技术领导力，从而间接推动业务的拓展与营收的稳步提升。
在前沿技术探索上，英伟达积极与多领域开展深度合作，大胆涉足生成式AI设计芯片、虚拟宇宙模拟超导材料合成等前沿领域。这些探索一旦取得实质性突破并成功落地，将为英伟达开辟出全新的应用场景。在生物制药领域，能够加速药物研发进程，缩短新药上市周期；在新能源材料领域，推动新型材料的创新研发，助力行业实现技术突破。这些全新应用场景的拓展，无疑将为英伟达打开新的利润增长空间。
在AI与芯片融合的技术探索之路上，英伟达基于Blackwell架构的“共生大脑”探索极具开创性。架构中的自主学习单元宛如赋予GPU一颗智慧的“大脑”，使其能够根据不断变化的AI算法与应用需求，动态调整计算策略。相较于竞争对手，这种持续进化的计算能力使英伟达芯片在处理复杂AI任务时性能更胜一筹，产品竞争力显著增强。这一优势吸引了越来越多的企业客户选择英伟达的解决方案，直接推动业绩实现快速增长。
从市场与行业发展态势来看，AI正以前所未有的速度向各行业深度渗透，由此催生出海量的算力需求。英伟达作为算力领域的龙头企业，凭借其强大的产品矩阵与深厚的技术实力，能够为行业发展提供全方位、强有力的算力支持。黄仁勋提出的算力民主化理念，更是切中行业痛点。通过优化产品布局与服务模式，降低中小企业算力使用成本，让更多企业能够享受到先进的算力服务，进一步扩大了英伟达的市场覆盖范围，有效提升了市场占有率。
