"AI 圈春晚 " 英伟达 GTC 2026 大会如期而至。
当地时间 3 月 16 日，英伟达 CEO 黄仁勋在 GTC 2026 大会上发表了长达两个半小时的演讲，着重阐述了英伟达当下及未来的技术路线图，并在硬件、软件、" 龙虾 " 生态三方面拿出了新的产品。
作为 AI 时代的卖铲人，黄仁勋也给投资人吃了 " 定心丸 "，他明确称，到 2027 年，英伟达旗舰算力芯片将带来 1 万亿美元的营收。
人工智能芯片需求的爆发式增长，已经将英伟达推为全球市值最高的公司之一，目前市值约 4.4 万亿美元。但近期 AI 泡沫论的蜂拥而至，让投资者开始担心英伟达的回报周期是否会不如预期，今年以来英伟达股价一度下跌 3.4%。
定义 "token 工厂 "
在生成式 AI 时代，tokens 的消耗量正在大幅增长，在黄仁勋看来，过去以数据中心为根本的时代正在过去，未来算力节点将演变为 "token 工厂 "。
在明确定义 " 代币工厂（Token Factory）" 概念后，黄仁勋为了搭建工厂地基，发布了 Vera Rubin 平台，包括 Groq 3 LPU（简称 LPU）在内，共搭载七款芯片。
其中的重要产品则是 Groq 3 LPU，其凭借 256 个 LPU 的 Groq 3 LPX 机架，提供 128GB（每个 LPU 集成 500MB 的 SRAM）的 SRAM 和 40 PB/s 的推理加速带宽。
这种专芯专用的架构设计更容易处理 token 解码，因为英伟达深知，如今不少企业利用通用 GPU 做大模型推理时，正面临居高不下的高成本，而在新的模式下，系统的推理吞吐量与功耗比提升了 35 倍，用 " 工厂化 " 压低了成本。
正如财通证券 ( 601108 ) 的解读，目前 tokens 的消耗量大幅增长，正带动推理芯片市场规模的高增长。LPU 有望在推理芯片市场中逐步渗透，具有高成长性的市场空间。
在这 7 款芯片中，另一项惹人瞩目的产品则是 CPU 的发布。这其实与近期刮起的 " 龙虾 " 热潮息息相关。
如今，企业训练 AI 的过程中，愈发重视 " 智能体 AI" 正在成为共识，这也是 " 龙虾 "OpenClaw 能刮起一阵旋风的核心原因，AI 企业已经不满足于普通的 AI 对话式产品，推动用户使用智能体，一方面切实解决了用户更多的实际需求，企业同时也从中锻炼了自己的大模型。
在传统模型训练中，核心需要解决的资源基本只涵盖 GPU，但在 Agent 系统里，不同任务会不断切换资源类型，有时需要 GPU，有时需要 CPU，更需要集中的上下文推理能力。
这意味着在智能体 AI 时代中，CPU 的位置开始变得重要。因此，英伟达在 GTC 上发布的 CPU 产品，便着重强调了长上下文推理，专为智能体定制的 Vera CPU，计算效率较传统机架提升 2 倍，速度提升 50%，叠加 BlueField-4 STX 存储架构，也是专为解决智能体 AI 所需的 " 长上下文推理 " 数据吞吐问题而设计。
黄仁勋称，以上相关芯片将由韩国电子巨头三星电子负责生产，基于该技术的系统预计将在今年下半年推出。
英伟达版龙虾来了
在硬件设施到位后，英伟达顺势为软件工程也铺好了路。不过这一次的核心并非基于 CUDA 生态，而是一场 " 龙虾 " 的生态卡位战。
从英伟达 " 含虾量 "100% 的 GTC 大会中足以看见，AI 行业正在经历一次结构性变化：竞争的焦点正在从模型能力转向 Agent 系统能力。未来 AI 不再只是一个聊天工具，而更像一个持续运行的数字员工。
此前黄仁勋曾将开源项目 OpenClaw 定义为 AI 时代的 Linux，"OpenClaw 是人类历史上最受欢迎的开源项目。它在几周内就做到了 Linux 30 年才做到的事。现在，OpenClaw 让创建个人 Agent 成为可能。其含义是深远的。"
不过，" 龙虾 " 可以访问敏感信息、执行代码、与外部通信，这也带来了巨大的安全挑战。
据媒体报道，奇安信发布的国内首份《OpenClaw 生态威胁分析报告》显示，截至 2026 年 3 月 13 日，全球范围已发现 20471 个 OpenClaw 实例可能存在安全漏洞，覆盖 13643 个 IP 地址。接近 9% 暴露在互联网的 OpenClaw 资产存在漏洞风险，安全风险不容忽视。
为解决安全痛点，英伟达推出了极简养虾 NemoClaw 智能体平台，使用 NVIDIA Agent Toolkit 软件，只需一条命令即可优化 OpenClaw。
这款 " 英伟达版龙虾 " 提供开放模型和隔离的沙箱，为自主代理增加数据隐私和安全保障，作为一种严密的生态卡位，将下一代智能体安全规则紧紧攥在手中。
如果你觉得仅凭借 Vera Rubin 和 " 养龙虾 " 不足以撑起英伟达喊出的万亿美元营收口号，那么黄仁勋的一波新展望，则 " 圆 " 上了这个故事。
他谈到，下一代 GPU 架构 Feynman（费曼）正在研发，将成为全球首款采用台积电 1.6nm A16 制程的 AI 芯片。Feynman 的核心突破主要在于将 LPU（语言处理单元）与 GPU 深度集成，专攻推理延迟和内存墙问题。生产预计 2028 年启动，2029 年起向客户交付。
" 过去两年全球计算需求出现了前所未有的增长，我认为计算需求在过去两年中增长了 100 万倍，这种感觉不仅我们有，几乎所有创业公司也都有。" 黄仁勋强调人工智能浪潮带来的巨大市场空间还在持续。
这种延展空间甚至已经发散至太空。英伟达还在 GTC 上发布了 Space-1 太空计算模组，专为卫星和轨道数据中心（ODC）设计，支持在轨实时推理和边缘计算，正式宣布进军太空计算。
当英伟达的生态全面渗透进智能体、甚至太空基建时，那 "1 万亿美元 " 的预期，就不再是痴心妄想。
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