(AI 资源之家讯) 英伟达 CEO 黄仁勋在最新财报电话会议上抛出一枚重磅炸弹: 全球 AI 基础设施年度支出将迈向 3 万亿至 4 万亿美元, 这一数字是华尔街当前共识预期的 3 到 4 倍。此番言论正值英伟达交出亮眼 Q1 财报之际, 为 AI 产业长期增长逻辑注入了一剂强心针。
华尔街集体失准 黄仁勋为何敢喊 4 万亿
当前华尔街对 AI 基础设施支出的普遍预测约为 1.03 万亿美元 (到 2028 年), 而黄仁勋给出的目标是 2030 年末达到 3 万亿至 4 万亿美元。两者之间的差距可谓天壤之别。英伟达 CFO 科莱特克雷斯进一步明确, 到 2030 年末 AI 基础设施年度支出有望触及这一区间。
黄仁勋的底气来自哪里? 答案是云服务商业绩的全面飙升。谷歌云同比增长 63%, 微软 Azure 增长 40%, 亚马逊 AWS 增长 28% 创下 15 个季度以来最快增速。三大云巨头的营收数据证明,AI 需求并非空中楼阁, 而是正在转化为真金白银的商业回报。
Agentic AI: 从辅助工具到核心生产力
黄仁勋在电话会上特别强调了 Agentic AI 的变革意义。他认为,AI 已从辅助工具转变为各行业的核心生产力, 智能体正在创造真实的经济价值, 这是支撑 AI 基础设施投资持续增长的核心驱动力。英伟达最新量产发货的 Vera CPU 正是专为大模型智能体时代设计的算力新核, 首批已向 Anthropic、OpenAI、SpaceX AI 等客户交付。
从编程智能体到企业自动化代理,Agentic AI 正在重新定义工作的边界。谷歌的 Spark 智能体已能实现 24 小时全天候接管手机任务,OpenAI 的部署公司正在将 AI 从写代码推进到下场干活, 这些都不是 PPT 上的愿景, 而是已经落地的产品。
4 万亿预测能否兑现 摩根大通给出关键门槛
当然, 黄仁勋的乐观预测并非没有质疑声。摩根大通研报指出, 若 AI 投资到 2030 年要达成 10% 的年回报率, 行业每年需创造约 6500 亿美元的收入。目前云市场年化收入已突破 5000 亿美元, 但距离该门槛仍有约 1500 亿美元的差距。
不过, 考虑到中国 AI 大模型 Token 调用量已达到美国的 2.11 倍, 全球 AI 应用月活突破 4.4 亿, 以及 KPMG 27.6 万员工全量接入 Claude 这样的企业级部署案例不断涌现,1500 亿美元的缺口或许并不遥远。AI 资源之家认为, 黄仁勋的 4 万亿美元预测虽显激进, 但并非毫无依据 -- 当 AI 从技术竞赛进入商业回报阶段, 资本支出的天花板才会真正显现。
