英伟达首席执行官在近期一场深度访谈中，以极具挑衅性的姿态向全球自研芯片领域发起挑战。他直言谷歌TPU与亚马逊Trainium在AI算力竞争中始终回避正面交锋，并首次披露公司构建技术壁垒的核心逻辑——从电子信号到智能符号的转化过程，已成为其难以逾越的护城河。
这场持续近两小时的对话中，这位科技领袖多次展现强硬姿态。当被问及竞争对手时，他直言："在MLPerf基准测试的擂台上，至今无人敢应战。"这种自信源于其独创的"电子-符号"转化模型——输入的是基础电子信号，输出的是智能符号（token），而英伟达通过CUDA架构掌控着整个转化链条的核心环节。他比喻道："我们不是普通汽车，而是F1赛车，普通驾驶者只能发挥三成性能，但专业团队能让系统效能提升数倍。"
针对供应链优势的质疑，他首次披露了前瞻性布局策略。早在AI产业爆发前五年，英伟达就开始与台积电、美光等企业进行战略协同，通过GTC技术大会向合作伙伴描绘产业蓝图。"这不仅是产能投资，更是共同教育市场的过程。"他特别指出，公司通过技术授权和联合研发，帮助合作伙伴提前布局硅光子、双面探测等前沿技术，这种深度绑定形成独特的竞争壁垒。
在回应自研芯片威胁时，他抛出"总拥有成本（TCO）"理论。数据显示，在相同能耗条件下，英伟达架构的token产出效率领先全球，其计算栈的单位成本显著低于竞争对手。即便面对70%毛利率的质疑，他算了一笔账：即便委托博通代工ASIC芯片，对方也要收取65%的利润，而放弃生态系统兼容性换取5%的利润差，在商业逻辑上并不成立。
这场对话中也不乏自我反思。当被问及Anthropic选择竞争对手芯片时，他坦承这是战略误判："当时没意识到，如果不提供资金支持，这些实验室将别无选择。"但他随即强调，这种特例不会改变行业格局，"全球只有一个Anthropic，而我们的生态系统能支撑无数创新企业。"
对于技术路线争议，他展现出极强自信。当被问及为何不开发晶圆级芯片等替代架构时，他透露公司通过模拟系统验证了所有可能方案："数据显示，现有架构在性能效率上全面领先。"针对先进制程产能限制，他表示更倾向通过封装技术和数值计算优化突破瓶颈，而非回流旧工艺。
在商业布局方面，他重申"不与客户竞争"的原则。尽管拥有强大算力资源，英伟达拒绝涉足超大规模云服务，而是选择投资CoreWeave等原生AI云企业。"健康的企业应该专注做只有自己能做的事。"他举例说，如果没有英伟达坚持20年亏损研发CUDA，没有持续投入NVLink和计算光刻技术，这些关键领域可能长期停滞。
访谈尾声，当被问及如果没有AI革命公司会如何时，他给出意外答案："即便没有深度学习，科学计算、物理模拟、图像处理等领域同样需要加速计算。"他展示了一份技术路线图，显示在AI爆发前，公司已在计算光刻、量子化学等领域布局，"我们的使命是让每个学生和科学家都能通过GPU处理复杂计算任务。"
