英伟达GTC大会上，黄仁勋以“Token之王”的新身份亮相，尽管迟到15分钟，但并未影响这场被业界视为AI领域年度盛典的关注度。450家企业赞助、1000场技术分会、2000位演讲者、110台机器人同台，规模远超传统技术会议，更像一场全球AI从业者的“朝圣”。
黄仁勋的演讲并未直接切入芯片发布，而是以25年技术演进为脉络：从GeForce游戏显卡到CUDA架构，从RTX渲染技术到云计算合作，最终落脚于当下爆火的OpenClaw与token经济。他指出，AI从感知到生成、推理再到执行，每一步都伴随算力消耗的指数级增长，而英伟达的目标是成为这一进程的核心引擎。
“到2027年，英伟达营收将突破1万亿美元。”这一数字引发全场欢呼，较去年GTC上预测的5000亿美元直接翻倍。黄仁勋强调，这一预期基于Blackwell和Rubin架构的订单覆盖，且实际需求可能更高。消息公布后，英伟达股价在现场掌声中同步上扬。
黄仁勋重点解读了“Token工厂经济学”，通过一张纵轴为“每瓦Token吞吐量”、横轴为“每秒Token速率”的图表，构建起完整的商业模型：免费层以高吞吐获客，中间层以3-6美元/百万Token服务普通用户，高级层定价45美元/百万Token面向大模型深度推理，顶级层则以150美元/百万Token承接超长研究任务。他直言：“全球CEO都该研究这张图。”
性能对比数据成为另一焦点。Semi Analysis的基准测试显示，Grace Blackwell NVLink 72的每瓦token吞吐量较上一代Hopper H200提升50倍，而黄仁勋最初仅宣称35倍。面对“故意保留余地”的质疑，他坦然承认：“实际就是50倍。”这一数据背后，是数据中心功率的物理限制——在1GW功率下，每瓦性能直接决定token成本。
下一代计算平台Vera Rubin的发布将气氛推向高潮。这一系统集成7种芯片、5种机架，形成垂直优化的巨型计算机：Rubin GPU采用全新架构，支持NVLink 72全互联，算力达3.6 exaflops，带宽260TB/s；Vera CPU作为全球首款采用LPDDR5的服务器处理器，单线程性能与能效比突出，甚至被黄仁勋调侃“原本没打算单独卖，结果成了数十亿美元业务”；Groq LP30推理芯片则以500MB片上SRAM和确定性数据流架构，专为极速推理设计。
散热与互联的突破成为Vera Rubin的核心创新。液冷方案覆盖全部组件，连NVLink交换机也浸入冷却液，板级集成互联取代传统线缆，使机架安装时间从两天缩短至两小时；全球首款量产CPO（共封装光学）交换机Spectrum X则通过光学器件直接封装到芯片上，消除电-光转换延迟，支持72块GPU实现260TB/s全对全带宽。黄仁勋强调：“铜缆与光学不是替代关系，未来都需要更多产能。”
针对高吞吐与低延迟的矛盾需求，英伟达提出“分离式推理”方案：Vera Rubin负责Pre-fill和attention计算，Groq承接decode阶段的高带宽需求。通过Dynamo推理框架拆分流水线，最高价值推理层吞吐量再提升35倍，并解锁千token/秒的极速生成。黄仁勋建议，高吞吐工作负载可100%使用Vera Rubin，编程密集型任务则需分配25%数据中心功率给Groq。
发布会的尾声，黄仁勋将话题转向开源项目OpenClaw。他以“60岁父亲用AI自动化精酿啤酒生意”为例，阐释其作为“Agent计算机操作系统”的定位：资源管理可调用大语言模型、访问文件系统；调度系统支持cron jobs与子Agent生成；I/O系统实现多模态交互。他类比道：“Windows定义PC时代，Linux定义服务器时代，OpenClaw将定义Agent时代。”
为应对企业安全顾虑，英伟达同步推出企业版NeMo Claw，增加策略引擎、网络护栏与隐私路由器。黄仁勋甚至预言：“未来工程师的招聘筹码将包括年度token预算，这可能成为硅谷新标准。”
彩蛋环节，黄仁勋预告了下一代计算架构Feynman，其将整合全新GPU、LP40推理芯片与Rosa CPU，并通过Kyber技术实现铜线与光学的双扩展。更引人注目的是，英伟达正与合作伙伴开发太空数据中心计算机Space One，试图在近地轨道解决辐射散热难题，将AI算力推向“字面意义上的无处不在”。
直播回放链接：https://www.youtube.com/watch?v=jw_o0xr8MWU
