Nvidia 行政總裁黃仁勳在 10 月 15 日播出的 BG2 訪問中，提出兩個重點：公司收到的 AI 晶片訂單仍不斷增加，速度快過供應；而支撐 AI 算力投資的市場，也不應只看幾間大型 AI 模型公司。他對基建大舉擴張抱有樂觀看法，但相關預測並非保證，更不能直接當成 Nvidia 的收入預測。63

供應增加，訂單仍繼續上升

黃仁勳形容，客戶的新訂單「幾乎每星期、每日」都有；即使 Nvidia 持續增加供應，訂單簿仍然愈來愈大。報道提到，訂單來自大型雲端服務商、新興 AI 雲端營運商，以及設備製造商。有些客戶會提早規劃所需算力，但現有資料不足以證明每位客戶都會提早一至兩年預測需求。6843

要滿足需求，面對的限制亦不止晶片供應。相關報道指出，電力及更廣泛的基建條件都可能構成瓶頸；但目前資料未有充分證實未完工數據中心或特定零件短缺的詳細情況。42

黃仁勳為何認為市場不只得幾間 AI 實驗室

對於「AI 算力投資是否主要靠一兩間大型模型公司撐起」的疑問，黃仁勳的回應是，Nvidia 的算力服務不同類型的工作。據一則報道轉述，他估計約三分之一算力用於傳統工作負載，另一部分流向開源生態，而前沿模型研究機構約佔 30%。這些是約數分類，並非每項工作負載的精確盤點。1

其他報道亦指，前沿 AI 模型機構約佔算力活動的 25% 至 30%，其餘則包括傳統運算及更廣泛的初創生態。按黃仁勳的說法，評估基建投資時，不能單靠 OpenAI、Anthropic 等少數公司的收入，推算整個市場的需求。3435

數萬億美元投資預測，講的是基建規模

黃仁勳估計，到 2030 年，全球 AI 基建每年投資可能達 3 萬億至 4 萬億美元，其中約 1.5 萬億美元用於運算基建。他亦表示，往後每年投資額若達 10 萬億美元，自己也不會感到意外。這些都是他的預測，並非已經實現、或經獨立核實的結果。34

要留意，這些數字描述的是可能出現的基建投資規模，不是 Nvidia 的收入，更不代表每個項目都能取得足夠回報。黃仁勳的論點是，隨着更多用戶和工作負載需要算力，AI 需求有機會擴大；但預測本身無法證明所有項目的融資和經濟效益都成立。37

訂單強，不等於融資風險消失

市場對融資的憂慮，與客戶是否想要更多算力，是兩個不同問題。黃仁勳談到訂單持續上升，反映的是需求；單憑訂單，仍不能證明每位客戶都能為計劃籌到資金，或基建供應商一定能賺取理想回報。6

另外，黃仁勳曾在彭博於斯德哥爾摩舉辦的活動上，為 AI 算力供應商 CoreWeave 的財務狀況辯護，稱「CoreWeave 的實力每天都在提升」，並表示其資金成本正在下降。這番話來自另一場彭博活動，並非 BG2 訪問。39

較審慎的解讀是：黃仁勳看好 AI 算力需求會擴展至大型模型公司以外，但整個基建熱潮能否持續，仍要看供電和其他基建容量、融資能力，以及項目最終能否帶來回報。

Nvidia 行政總裁黃仁勳在 10 月 15 日播出的 BG2 訪問中，提出兩個重點：公司收到的 AI 晶片訂單仍不斷增加，速度快過供應；而支撐 AI 算力投資的市場，也不應只看幾間大型 AI 模型公司。他對基建大舉擴張抱有樂觀看法，但相關預測並非保證，更不能直接當成 Nvidia 的收入預測。63

供應增加，訂單仍繼續上升

黃仁勳形容，客戶的新訂單「幾乎每星期、每日」都有；即使 Nvidia 持續增加供應，訂單簿仍然愈來愈大。報道提到，訂單來自大型雲端服務商、新興 AI 雲端營運商，以及設備製造商。有些客戶會提早規劃所需算力，但現有資料不足以證明每位客戶都會提早一至兩年預測需求。6843

要滿足需求，面對的限制亦不止晶片供應。相關報道指出，電力及更廣泛的基建條件都可能構成瓶頸；但目前資料未有充分證實未完工數據中心或特定零件短缺的詳細情況。42

黃仁勳為何認為市場不只得幾間 AI 實驗室

對於「AI 算力投資是否主要靠一兩間大型模型公司撐起」的疑問，黃仁勳的回應是，Nvidia 的算力服務不同類型的工作。據一則報道轉述，他估計約三分之一算力用於傳統工作負載，另一部分流向開源生態，而前沿模型研究機構約佔 30%。這些是約數分類，並非每項工作負載的精確盤點。1

其他報道亦指，前沿 AI 模型機構約佔算力活動的 25% 至 30%，其餘則包括傳統運算及更廣泛的初創生態。按黃仁勳的說法，評估基建投資時，不能單靠 OpenAI、Anthropic 等少數公司的收入，推算整個市場的需求。3435

數萬億美元投資預測，講的是基建規模

黃仁勳估計，到 2030 年，全球 AI 基建每年投資可能達 3 萬億至 4 萬億美元，其中約 1.5 萬億美元用於運算基建。他亦表示，往後每年投資額若達 10 萬億美元，自己也不會感到意外。這些都是他的預測，並非已經實現、或經獨立核實的結果。34

要留意，這些數字描述的是可能出現的基建投資規模，不是 Nvidia 的收入，更不代表每個項目都能取得足夠回報。黃仁勳的論點是，隨着更多用戶和工作負載需要算力，AI 需求有機會擴大；但預測本身無法證明所有項目的融資和經濟效益都成立。37

訂單強，不等於融資風險消失

市場對融資的憂慮，與客戶是否想要更多算力，是兩個不同問題。黃仁勳談到訂單持續上升，反映的是需求；單憑訂單，仍不能證明每位客戶都能為計劃籌到資金，或基建供應商一定能賺取理想回報。6

另外，黃仁勳曾在彭博於斯德哥爾摩舉辦的活動上，為 AI 算力供應商 CoreWeave 的財務狀況辯護，稱「CoreWeave 的實力每天都在提升」，並表示其資金成本正在下降。這番話來自另一場彭博活動，並非 BG2 訪問。39

較審慎的解讀是：黃仁勳看好 AI 算力需求會擴展至大型模型公司以外，但整個基建熱潮能否持續，仍要看供電和其他基建容量、融資能力，以及項目最終能否帶來回報。