億萬富翁、輝達CEO黃仁勳在結束15天台北旅程後，開啟了4天的韓國首爾到訪之路。
6月5日晚，在首爾弘大商圈的一家超人氣韓式烤肉店“Hyeongnim jeoyo”，黃仁勳、SK集團董事長崔泰源、LG集團董事長具光模和Naver董事長李海鎮（從右往左）四人一起痛快吃烤肉，引發關注。
其中，崔泰源身家是56億美元；具光模（Koo Kwang-mo）目前身家約為13億美元至23億美元，約合人民幣95億元至168億元；李海鎮（Lee Hae-jin）目前身家約為25億美元（約合180億元）。
加上黃仁勳身家，四位CEO的淨資產超過2100億美元，約合1.53兆元人民幣。
因此，這場活動被稱為“韓版兆元宴”，希望重現去年10月黃仁勳與三星電子會長李在鎔、現代汽車集團會長鄭義宣“炸雞配啤酒”聚會的熱潮。
據韓媒報導，這家餐廳是由黃仁勳的女兒黃敏珊深度參與挑選餐廳，店名也藏玄機，在韓文的大致意思是，“哥，是我啦”。
這家烤肉價格也公佈了，根據菜單，180g豬五花肉差不多9900韓元一份，約合43元；最貴的牛上腦嫩肉（肩部精選牛肉），15000韓元一小份，約合65元；蘿蔔纓水冷面，大約4000 韓元 / 份，左上角酒瓶是CASS 凱獅啤酒，韓國本土經典烤肉配飲。
根據估算，這一桌下來，差不多也就是百元規模、千元以內左右，而一桌烤肉差不多才數百元。
而數百名民眾與記者聚集在餐廳外，一睹黃仁勳的聚會風采。
晚宴前，黃仁勳在首爾一家網咖拜訪了多位電子競技選手，其中包括知名遊戲明星Faker。
黃仁勳表示：“這裡是電子競技的發源地”，並指出韓國玩家長期以來憑藉輝達GPU始終位居全球最具競爭力的玩家行列。
有趣的一個鏡頭是，黃仁勳和faker親簽的，價值100萬美元的5090顯示卡，被這個小夥抽中了。
他說自己還在用老古董RTX 2070顯示卡，朋友則用1070顯示卡。
黃仁勳說，RTX 2070可是古董中的古董，當年賣2070的時候我還是個“孩子”，所以你必須買新的，我要賺錢！
然而，資本市場卻沒能因此出現上漲傾向。
美國上市晶片製造商周五暴跌，市值蒸發約1.3兆美元。
其中，輝達（NVDA.O）跌幅尤為嚴重，股價下跌約 6%，市值蒸發超過 3000 億美元。美光科技、AMD股價也下跌了。
而費城半導體PHLX 晶片指數(.SOX)暴跌 10.3%，創下自 2020 年 3 月以來最大單日跌幅。
在首爾機場外面，現場媒體當面問到了黃仁勳當下行業最關心的記憶體問題：
眼下記憶體產能緊張、價格持續上漲，輝達是不是已經要求三星、SK海力士等廠商，縮減HBM高頻寬記憶體以及其他快閃記憶體的產能？
面對這個尖銳問題，黃仁勳依舊延續了他一貫的高情商、委婉巧妙的回應風格：
“我們將使用大量的HBM記憶體。當然，目前供應確實受限。因此，我們需要在所有系統中更加明智地使用記憶體。我們將繼續與這裡的合作夥伴合作，以爭取儘可能多的供應，並巧妙運用。”
針對核心供應鏈情況，黃仁勳也公開確認，目前三星電子、SK海力士、美光科技三大記憶體廠商，均已通過輝達的資質稽核，順利實現量產，將為輝達新一代AI晶片獨家供應HBM4記憶體，且三家企業都在全力跟進、適配輝達的Vera Rubin架構，主動加碼配套支援。
“都在競相支援公司的Vera Rubin架構”。此前，黃仁勳表示，Vera Rubin晶片已全面投產，預計將於今年第三季度交付。
而他此次的公開回應，剛好精準化解了市場的諸多疑慮。
就在6月4日，行業研究機構SemiAnalysis剛剛發佈過一則重磅消息，直接引發了市場波動。
報告顯示，輝達下一代旗艦超算機架Vera Rubin NVL72的專用SOCAMM DRAM（一種專門為AI伺服器打造的新型記憶體模組標準）記憶體模組，總容量或將大幅縮水，從此前市場預估的55TB，下調至28TB。
不僅如此，絕大多數Vera Rubin系統，都將採用96GB規格的SOCAMM模組，取代之前業界普遍預期的192GB高配版本。
消息一出，市場普遍解讀為：輝達正因為全球記憶體產能短缺，被迫縮減新品的記憶體配置規格。
雪上加霜的是，同一天，定製AI晶片巨頭博通發佈的財報不及市場預期，沒能達到投資者的期待值。
雙重利空消息疊加，直接帶動全球儲存類股應聲回呼。
而此次到訪韓國，黃仁勳也帶來了重磅合作利多，高調官宣將在韓國落地四項全新核心業務。
他直言：“我給韓國帶來了四份新禮物，接下來韓國的晶片產業將會迎來一輪高速發展期。”
他指的是下一代人工智慧超級計算平台 Vera Rubin；輝達首款專為人工智慧設計的中央處理器 (CPU) Vera；該公司首款筆記型電腦 RTX Spark；以及專為人形機器人設計的人工智慧超級電腦 Jetson Thor。
黃仁勳表示，這四款全新產品都對儲存晶片、尤其是高端HBM高頻寬記憶體有著海量需求，而韓國晶片企業在儲存製造、機器人產業鏈上的核心優勢，正是輝達看重的關鍵。
除此之外，輝達還將在韓國落地一座重量級研發中心，目前已經啟動招聘工作，廣納人工智慧研究員、機器人工程師等核心技術人才，持續深耕韓國市場。
值得一提的是，在吃完烤肉之後，黃仁勳一行四人，加上黃仁勳妻子等陪同做了第二場的吃飯局。
在黃仁勳女兒Madison的建議下，第二場從ktv，換成了炸雞啤酒店BBQ Cafe 吃完烤肉出來，走100米又吃炸雞。
而且，黃仁勳老婆還特地坐到了幾大財閥中間，倆人表情耐人尋味。
有趣的是，黃仁勳在現場還給觀眾和媒體發了一款名為HBM Chips的薯片。
這款HBM Chips薯片有來頭，竟然是SK海力士出的 Honey Banana Mat Chips（蜂蜜香蕉風味薯片）的縮寫。
諧音是——海力士供輝達的主力產品：High Bandwidth Memory Chips 高頻寬記憶體晶片。
去年，HBM Chips一經推出，就賣了幾十萬包，據說連薯片都是方形，模仿堆疊晶片的樣子。
而黃仁勳昨天晚飯後吃了一整包。
SK為了HBM增產和老黃的愛好，可謂是下了血本。
如今，HBM、DRAM、NAND快閃記憶體價格節節攀升，漲勢兇猛，韓國上市企業都已經賺飛了。
這就是黃仁勳所謂的：
“你買的越多，省的就越多。這就是所謂的CEO數學。雖然不精準，但卻是正確的。”
最後錢還是讓儲存廠商賺到了——畢竟一個伺服器裡面除了記憶體，還有SSD儲存。
不做手機晶片
在韓國之行前夕，黃仁勳在台做了多個採訪，其中公開的一場對話，是面向分析師的。
黃仁勳用接近兩個小時時間回答了很多問題，核心還是解釋輝達進入端側做AI PC筆記型電腦裝置的CPU處理器原因。
當然，黃仁勳也強調，輝達不跟英特爾搶x86存量生意，也不跟高通蘋果搶手機晶片業務。
他認為，蘋果、高通移動端軟硬體生態成熟，移動端和 PC 軟體棧、外設生態差異極大，輝達深耕 PC 與資料中心軟硬體，聚焦自身優勢賽道。
黃仁勳也首次對遊戲、專業可視化、自動駕駛汽車業務整合成“端側智能”的想法。他認為，兩類模型和產業長期共存：
客戶 AI 資料中心核心盈利僅來自 Token 生成（GPU 業務），最優基建邏輯：最大化部署 Blackwell+Vera Rubin+NVLink 算力叢集，配套最小化剛需 CPU 支撐調度即可，不會無限制堆砌 CPU，因此整體 CPU 市場規模長期無法追上 GPU；
但 Agent 全域落地，從PC、車載、工業、基站、機器人，帶來海量新增 CPU 需求，數十億智能 Agent 終端催生巨大增量 CPU 市場，Vera 出貨空間廣闊；
產業不會徹底淘汰分采模式，輝達不謀求壟斷全產業鏈：
本地終端 Agent 跑在 PC，
複雜超大模型推理、訓練依託雲端輝達超算，雲+端分佈式異構是長期常態。
對於模型側來說，通用 AGI 超大模型依託雲端 AI 工廠（OpenAI、Anthropic 路線），輝達持續戰略投資頭部大模型企業。
而輕量化開源模型面向終端，由行業廠商（Cadence、新思科技）微調為垂直領域專用 Agent，落地 PC / 工業終端。
在這場演講的最後，輝達團隊完整梳理了自家全新的產品與戰略邏輯：旗下全線產品——Blackwell GPU、Vera CPU、NVLink互聯技術，再加上全套AI軟體、AI PC生態，全部圍繞Agent全域計算的新範式搭建。
在老黃看來，未來AI增長不再侷限於單一雲端，而是雲端、邊緣、終端三大市場同步爆發，輝達的核心打法，就是靠完整生態吃下AI全新的藍海增量。
以下是6月2日輝達Computex/GTC分析師會議上的資訊整理：
主持人：下午好，歡迎各位參會。接下來有請創始人兼CEO黃仁勳。
黃仁勳：
這周咱們發佈的所有產品，你們都看過了吧？簡直超乎想像。正式開場前，我要宣佈一則重磅喜訊，這事已經算不上秘密了，大家儘管轉告身邊所有人。不過這條公告和我個人無關。
咱們此前公佈過 800 億美元的股票回購計畫，大家還有印象吧？同時股息上調至原先的 25 倍，這點還記得嗎？當時我們也說明，會常態化審視股息派發政策。
而今天，我帶來一則重磅消息：我們計畫返還，今年、明年乃至往後長期，把公司 50% 及以上的自由現金流回饋給全體股東，持續回饋、直到永遠。
簡單一算就能知道，這是一筆巨額資金。後續我們還會持續加碼股票回購、上調分紅，以上就是本次公告的全部內容。大家有任何問題，我們都可以現場解答。
另外就在昨天，我們官宣了一項醞釀兩年的重磅理念：AI 的計算範式將迎來變革，也就是智能體（Agent）。
我接下來展開聊聊這套計算範式：
智能體就是下一代應用程式。它們具備邏輯推理能力、能夠呼叫各類工具、可訪問結構化與非結構化的長短時記憶資源。可用工具種類十分寬泛，既能搭載在個人電腦本地，也能部署在雲端；涵蓋設計軟體、程式設計開發工具、資料庫檢索與資料處理程序，甚至能依託各類工具完成晶片設計。
未來，這套基於智能體的計算架構會遍地落地，就像過往各類應用軟體普及在各類裝置上一樣。它既能運行在雲端、桌上型電腦、工作站、車載裝置，甚至還能部署在人形機器人、仿生軀體之中。
過去兩年，我在歷屆 GTC 主題演講裡都在拆分拆解這套邏輯，逐步拼湊完整藍圖。
這套計算架構採用分佈式拆分設計，整套智能體工作負載被拆解成多個模組，分散在資料中心不同硬體單元中運行。
正因為這個架構邏輯，我們先後推出多款晶片：
Vera Rubin主打預訓練場景；
Grace Blackwell升級覆蓋預訓練、後訓練與推理全流程；
搭配 NVLink 72 互聯方案後，我們把單 Token 生成成本做到全球最低，降幅不是兩成，而是整整 20 倍。目前我們坐擁全球最低的 Token 生成成本。
我們的目標從來不是打造低成本資料中心，而是依託硬體打造高性價比產品，Grace Blackwell晶片就實現了全球頂尖的 Token 單位成本。依託自研 NVLink、Scale-Up 交換機，融合 NVLink、InfiniBand、乙太網路三類面向 AI 的互聯技術。
輝達如今也躋身全球頭部網路裝置廠商。
Grace Blackwell側重推理與 Token 生成，Vera Rubin則全端適配預訓練、後訓練、推理以及昨天我介紹的整套智能體運算流程。
得益於架構拆分分佈式特性，整套工作負載拆分運行在Vera晶片不同模組上。其中算力消耗最大、也是 AI 企業核心營收來源的環節就是 Token 生成，因此廠商會想方設法在有限機房空間內最大化 GPU 部署數量。
畢竟企業變現依靠售賣 Token，伺服器配套的網路、儲存都只是配套開銷，並非盈利主業。
廠商規劃一座千兆瓦級資料中心時，首要考量永遠是：機房裡能塞進多少 GPU，以此最大化 Token 產能與營收。剩下的算力開銷集中在智能體的思考環節：讀取海量文件上下文、邏輯推導、制定執行方案、生成工具呼叫指令，全程都需要反覆運算。
工具返回結果後，AI 還要校驗輸出是否達標，不理想就調整方案、重複呼叫工具。這套來回迭代的機制，決定了工具響應速度必須極快，AI 全程處於等待反饋的狀態。
正因如此，我們正攜手全行業軟體廠商加速軟體適配最佳化。比如Adobe昨日官宣，數十年間首次全面重構 Photoshop、Premiere 底層架構；楷登電子（Cadence）、新思科技（Synopsys）、西門子等工業軟體廠商也都在同步適配最佳化。
一旦工具響應卡頓，整座千兆瓦機房的 GPU 資源都會空耗等待，所以 CPU 不能只追求租賃低價，單核響應性能至關重要。
這裡強調的是單線程性能，而非多線程、多核平行，一顆 CPU 核心專職為單個 AI 任務服務，必須做到瞬時極速反饋。
基於上述需求，我們重新設計專用 CPU 並將其深度整合進Vera Rubin整體架構，同時把維拉打造為全球頂尖的記憶體資料處理晶片。
AI 依賴長短時記憶，海量資料在資料中心內流轉需要超大頻寬，這讓維拉成為首款 CX6 規格產品，擁有業界頂級的 IO 頻寬與 CPU 間互聯頻寬。我們摒棄傳統多芯粒拼接方案，避免跨芯粒帶來的額外性能損耗，晶片全整合設計讓片內互聯頻寬達到行業頂尖，IO 頻寬相較競品呈倍數級領先，不只是百分之十幾的小幅提升。
Grace是我們首款落地該思路的 CPU 產品，Vera作為第二代產品，CPU 核心全定製自研，實現單時鐘周期同時取指、譯碼、執行十條指令（IPC=10），全球暫無其他 CPU 可以實現同等性能，實測性能資料突破現有上限。
整套Vera架構不侷限於大模型預訓練與推理，核心定位就是承載智能體運算，這也是我昨天原理圖背後代表的未來方向。
這套計算範式未來無處不在：雲端依靠Vera Rubin落地，普通桌面電腦、筆記本同樣可以搭載。
大概三年前，我和微軟薩提亞溝通：未來 AI 智能體需要常駐終端裝置，全天候充當個人助理。
現在我們出門在外，想操作筆記本裡的檔案只能返回房間；未來只需要通過通訊軟體發消息，就能調動本機智能體處理任務。
未來你的筆記本不再只是硬體工具，內建 AI 會成為全天候隨行助理。
雲端部署雖然可行，但本地運行零租用成本，就像家電：日常天天使用沒必要租電視、冰箱、洗衣機，全天候待命的 AI 助理同理，自備終端遠比雲端租賃划算。
當然，終端智能體也可按需呼叫Vera Rubin支撐的雲端超算資源。未來使用者可擁有多款不同職能的智能體，由一台終端主控助理統籌調度，分別部署在桌上型電腦、筆記本上。
也正因這套遠景，輝達聯合微軟敲定全新品類電腦的研發，這是全球首批原生搭載張量運算、參數壓縮技術，配套安全沙箱隔離作業系統的終端產品：使用者可給智能體劃定權限，限定它訪問指定檔案、呼叫特定軟體、對接指定聯絡人，不能隨意調取整機全部資源，而作業系統的沙箱機制正是權限管控的基礎。
產品線覆蓋工作站、桌上型電腦、全品類筆記本，過去三年我們和微軟全天候協同打磨全平台相容性，主流應用軟體全部完成適配與性能基準測試，使用體驗大幅升級。
同時，我們邀約全 PC 產業鏈廠商共同參與，沒有任何企業被落下，攜手完成近四十年來 PC 產業的首次革新：新款 PC 保留原有全部功能且體驗最佳化，額外新增 AI 助理屬性。
智能體計算範式分層落地：
資料中心側依託量產落地的Vera Rubin，適配伺服器叢集；
終端側進駐個人電腦；
除此之外，基站、衛星裝置未來也會搭載智能體。
如今的通訊基站只是單純訊號收發硬體，未來智能化後可自主調整波束、調配訊號與網路負載，大幅提升頻譜效率，手機與基站功耗顯著下降，頻譜利用率有望提升 10 至 100 倍，我們已經和諾基亞落地相關合作。
除此之外，我們還發佈多款前沿物理 AI 基礎大模型，面向機器人、自動駕駛領域開放給生態合作夥伴。依託大模型嵌入智能體閉環工作流，整套架構就能靈活部署在任意硬體之上。
我們正在從底層重構整個計算產業，本屆電腦展（Computex）就是這套全新產業藍圖的正式亮相。
接下來開放現場提問，為分析師問答環節
摩根士丹利 Joe Moore：此前財報指引全年CPU營收目標200億美元，拆分：頭節點CPU&獨立機架CPU佔比？輝達中長期資料中心CPU市場份額目標？
黃仁勳：
1. 過往CPU面向人類設計，Vera Rubin是首款適配Agent算力架構的CPU，超高IPC、單芯互聯頻寬、能效比重構資料中心CPU需求；
2. 存量搭載輝達GPU的資料中心，頭節點基本都會標配Vera；按輝達GPU出貨量測算，頭節點CPU需求量約為GPU半數；此外儲存伺服器、負載編排伺服器高端CPU同樣優選Vera；三類場景疊加，Vera需求量有望接近GPU體量；
3. 憑藉NVLink Fusion生態，即使客戶不採購輝達GPU，也會採購輝達交換機、網路卡、Vera CPU，因此Vera整體市場份額有望高於輝達GPU市佔；
4. 增量市場：雲端頭號負載為資料處理（Spark、SQL、Starburst）、EDA模擬，單線程性能剛需，Vera在此類場景優勢極強；Agent是全新零存量藍海市場，Vera專為Agent而生，遠期市場空間遠超當下預估；輝達30年RTX、CUDA、AI全端軟體生態全線相容Vera，競品無法復刻。
2、問題：輝達CPU/GPU配比趨勢？傳統資料中心CPU、GPU分采不同廠商的商業模式是否走向淘汰？輝達是否意圖壟斷全底層硬體平台？
黃仁勳：
1. 客戶AI資料中心核心盈利僅來自Token生成（GPU業務），**最優基建邏輯：最大化部署Blackwell+Vera Rubin+NVLink算力叢集，配套最小化剛需CPU支撐調度即可，不會無限制堆砌CPU**，因此整體CPU市場規模長期無法追上GPU；
2. 但Agent全域落地（PC、車載、工業、基站、機器人）帶來海量新增CPU需求，數十億智能Agent終端催生巨大增量CPU市場，Vera出貨空間廣闊；
3. 產業不會徹底淘汰分采模式，輝達不謀求壟斷全產業鏈；本地終端Agent跑在PC，複雜超大模型推理、訓練依託雲端輝達超算，雲+端分佈式異構是長期常態。
3、問：PC端AI落地市場空間與商業化節奏？輝達佈局PC CPU邏輯？
黃仁勳：
1. 早年顯示卡從單價49美元入門消費品迭代至數千美元高端GPU，輝達復刻該邏輯改造PC：PC從打字工具升級為全天候私人AI助理，產品價值抬升，高端AI PC定價可達上萬美金，類似智慧型手機從百元功能機迭代至兩千美元旗艦；
2. 不做廉價同質化PC硬體，核心是重構PC產品定義，如同過往改造車載計算：車載控製器從29美元低成本配件升級為Hyperion自動駕駛整車計算平台；
3. 聯合微軟打通全Windows生態，全產業鏈OEM共同落地，PC行業迎來40年最大產品革新。
補充：輝達AI Enterprise企業軟體授權（單GPU年費約1000~1500美金），伴隨SaaS廠商智能化改造，軟體授權成長為數十億美元級新業務。
4、摩根士丹利 Randy：銅纜互聯物理瓶頸何時到來？NVLink光電互聯何時規模化商用？
黃仁勳：
1. 銅纜優先長期使用：憑藉輝達NVLink自研技術，銅纜可實現整機櫃背板互聯，成本、可靠性佔優，短距離（1米內）持續沿用銅纜；
2. 超長超大規模AI叢集（Vera時代單叢集GPU可達50萬顆起步），銅纜無法滿足跨機櫃、跨叢集擴展；Spectrum 6是全球首款800G CPO光電交換機，Scale-up單機櫃用銅纜，Scale-out跨機櫃/跨資料中心全光互聯；
3. 產業鏈佈局：投資Coherent、Momentum、康寧、Marvell等光模組廠商，提前儲備光電供應鏈，匹配未來百萬級GPU超算組網需求。
5、分析師：資料中心推理vs訓練配比；RTX Spark AI PC落地後，邊緣推理規模化落地周期、落地前提？
黃仁勳：
1. 推理=Agent思考行為，Agent普及即邊緣推理爆發節點；Agent呼叫本機PS、CAD、程式設計等軟體工具時，全部依託本地推理，RTX系列落地PC直接帶動邊緣推理規模化；
2. 輝達軟硬體彈性復用：Blackwell叢集前期做大模型訓練，後期可無縫切換至推理業務，硬體全生命周期靈活調度，整機TCO全球最優；舉例A100超期折舊後仍持續創收，硬體利用率遠高於行業專用型訓練/推理分離裝置。
6、UBS分析師Randy：高油價+全球衰退風險下，AI基礎設施資本開支是否具備抗衰退屬性？
黃仁勳：
1. 全球軟體工程師人力年投入3~4兆美元，2025年軟體程式碼提交量5億次，2026年初依託Agent生產力提升，年程式碼提交量暴漲至14億次，人力生產效率提升超2倍，創造6兆美元新增產能；
2. 程式碼=創新=GDP，企業依託Agent大幅提效，不會削減軟體開發與AI算力投入，AI基建具備極強抗衰退屬性，經濟下行周期企業反而靠AI降本增效，加碼投入。
7、機構分析師：Vera單線程性能優於X86約1.8倍？常規ARM架構多核強、X86單核強，為何輝達自研ARM核心單核反超X86？
黃仁勳：
1. Vera採用全自研Olympus CPU核心，非通用公版ARM架構，基於ARM指令集重構晶片微架構，單周期10發射架構、全互聯片上網路，核間頻寬3.4TB/s，無芯粒跨片損耗；
2. 產品落地節奏：Grace先用公版ARM核心打磨整機生態，借Blackwell+Grace組合完成全球雲廠商、OEM生態適配；生態成熟後第二代Vera直接落地全自研核心，全產業鏈無縫相容。
8、SemiAnalysis分析師Dylan：雲端已有Claude、Codex超大模型，為何需要在PC本地部署小參數AI模型？
黃仁勳：
1. 雲+端分工協作，非二選一：本地Agent7×24小時常駐後台，管控本機檔案、軟硬體資源、自動化辦公，按需撥號呼叫雲端兆參數超大模型做複雜深度推理；
2. 隱私與計費：本地自動化高頻操作（修改文件、偵錯本地程式碼、操控本機軟體）走本地模型，規避雲端按Token計費；無法通過雲端模型直接讀取本機全量私密檔案、驅動本地硬體；
3. 模型迭代：NemoTron等小模型持續迭代最佳化，未來70B本地模型能力對標兩年前千億參數雲端大模型，本地算力性價比持續提升；類比遊戲產業：雲遊戲成熟，但PC本地單機遊戲仍是主流。
未來所有可移動硬體全鏈路Agent化：掃地機器人、汽車、工業裝置內建Agent工作流，使用者通過手機遠端下發指令，裝置自主感知、規劃、執行；
所有Agent遵循「感知-思考-規劃-執行」閉環，僅配套行業專用多模態大模型（車載用視覺動作大模型、工業裝置用行業基座模型）；Vera主攻雲端超算，終端搭載輕量化輝達AI晶片，兩條產品線同步放量。
9、HSBC分析師：輝達自研Vera CPU對標X86，此前入股Intel、深度繫結X86生態的合作策略是否變更？
黃仁勳：
1. 輝達不搞存量市場份額掠奪，專注開拓從前不存在的Agent全新藍海賽道，X86架構仍有自身適配場景，輝達仍持續採購X86晶片；
2. Vera是為Agent異構算力量身定做，並非為取代X86而生；輝達商業模式是共創全新千億級新興市場，所有產業鏈夥伴共同受益。
9、問：早年輝達做過Tegra手機晶片，未來是否重返手機SoC賽道？
黃仁勳：
1. 兩類模型長期共存：通用AGI超大模型依託雲端AI工廠（OpenAI、Anthropic路線），輝達持續戰略投資頭部大模型企業；輕量化開源模型面向終端，由行業廠商（Cadence、新思科技）微調為垂直領域專用Agent，落地PC/工業終端；
2. 不重返手機晶片賽道：蘋果、高通移動端軟硬體生態成熟，移動端和PC軟體棧、外設生態差異極大，輝達深耕PC與資料中心軟硬體，聚焦自身優勢賽道。
10、澳洲機構投資者：輝達近期拆分財報業務口徑，拆分邏輯與披露目的？三大業務類股規劃？
黃仁勳：
財報拆分為三大業務類股。
1. 傳統雲服務商CSP（AWS/微軟雲等）：三類合作模式——輝達生態引流為雲廠商帶來客戶、承接雲廠商內部傳統加速計算負載、合作孵化OpenAI/Anthropic等AI原生業務；
2. AI原生雲/區域工業雲（CoreWeave等）：佔輝達營收50%、年增速100%；區域企業、工廠、主權資料合規需求催生本地化自建資料中心，客戶只拿土地電力基建，採購輝達全端軟硬體參考架構+生態客戶資源，是未來增量主力；
3. 機器人+工業邊緣硬體：物理AI、自動駕駛、全品類智能硬體落地帶來長期新增空間；
拆分目的：向投資者清晰展示各類股成長邏輯，輝達份額提升源於AI整體市場爆發擴容，而非掠奪同行存量市場。 (智能紀元)