黃仁勛的“達鏈”閉環(huán)了

蘋果有果鏈、特斯拉有拉鏈，現(xiàn)如今，黃仁勛也為英偉達組建好了橫跨全球的“達鏈”。

別人的產(chǎn)業(yè)鏈，都是圍繞著產(chǎn)品線，但是達鏈不一樣，它的建立，圍繞著黃仁勛的五層蛋糕理論。

從最基礎(chǔ)的能源，再到芯片、基礎(chǔ)設(shè)施、模型，最后是應(yīng)用，達鏈之上，一應(yīng)俱全。

最新的進展是，黃仁勛在7月15日抵達東京后，只用了不到24小時，就簽下了一筆足以改變整個日本的單子，同時也讓達鏈完成了閉環(huán)。

一句話概括，黃仁勛要集結(jié)所有在日本有頭有臉的工業(yè)巨頭，合力打造出一個英偉達物理AI的數(shù)據(jù)中心，然后把物理AI發(fā)展成為日本未來的核心產(chǎn)業(yè)。

這也正是達鏈有意思的地方，這個鏈上每一環(huán)的最終產(chǎn)品，都不是英偉達自己造的，可黃仁勛卻要當整條產(chǎn)業(yè)鏈的總架構(gòu)師。

那么達鏈到底是如何呢？我們不妨一起梳理一下。

A

黃仁勛的具體做法是這樣的，英偉達將與日本新公司Noetra合作建設(shè)一套Vera Rubin AI基礎(chǔ)設(shè)施。包括27500顆Rubin GPU；140MW數(shù)據(jù)中心容量；以及采用DSX架構(gòu)、Spectrum-X網(wǎng)絡(luò)和BlueField DPU。

相當于是382套NVL72機柜級系統(tǒng)，其GPU顯存總量約為20.7TB（HBM4），顯存帶寬最高約1580TB/s。如果按照DeepSeek-V4 Pro的性能（總參數(shù)1.6萬億、預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)33萬億token、每個token激活490億參數(shù)）來算，那么這套設(shè)施，只需要不到一天的時間，就能訓(xùn)練出一個相同規(guī)模的大模型。

這個項目的錢是日本的國家財政，首筆3873億日元（約 24 億美元）。

股權(quán)更是傾盡日本“舉國”之力。

軟銀、索尼、NEC、本田這四大家核心各持10%，沒有單一控股股東，剩下40家參與企業(yè)覆蓋了日本從制造、汽車、電子、通信到金融的幾乎所有核心產(chǎn)業(yè)。

Noetra的本質(zhì)，是把全日本的產(chǎn)業(yè)力量，捏成一個主體和英偉達對接。

而這套設(shè)施，也將成為日本FRONTia計劃的算力底座，用于訓(xùn)練面向機器人和工業(yè)場景的多模態(tài)基礎(chǔ)模型；預(yù)訓(xùn)練權(quán)重計劃向日本國內(nèi)開發(fā)者和企業(yè)廣泛開放。

另一邊，發(fā)那科、安川、川崎這些工業(yè)機器人，集體加入Cosmos物理AI聯(lián)盟。

你可能會好奇，這有什么好稀奇的？

這事是有大背景在的。過去幾十年，發(fā)那科、安川、川崎這些日本機器人巨頭各有各的封閉控制系統(tǒng)，工廠里同時裝三家的機器人，聯(lián)調(diào)就得找三撥工程師各改各的代碼，行業(yè)標準碎了一地。

這次加入Cosmos聯(lián)盟，等于全球最強的工業(yè)機器人軍團，把開發(fā)標準統(tǒng)一到了英偉達的平臺上，就像當年顯卡廠商集體轉(zhuǎn)去CUDA一樣。

兩者不同的地方在于，過去CUDA控制的是數(shù)字世界的計算入口，Cosmos則是物理世界的數(shù)據(jù)與操作入口。

黃仁勛在物理AI時代，又一次把底層標準攥在了自己手里。

日本的目標是，2040年，要在18個行業(yè)落地1000萬臺AI機器人，拿下全球30%的AI機器人市場，對應(yīng)1330億美元的產(chǎn)業(yè)規(guī)模。

關(guān)于本次英偉達和日本的合作，真正值錢的部分，就在于日本幾十年積累下來的工業(yè)數(shù)據(jù)。

互聯(lián)網(wǎng)大模型可以從公開網(wǎng)頁里找語料，但是如果想發(fā)展物理AI，那就必須讓機器人學(xué)習(xí)真實世界里的物理規(guī)則，比如力、速度、碰撞、溫度和材料變化。

日本擁有全球最密集的一批汽車工廠、工業(yè)機器人和精密制造產(chǎn)線，但這些數(shù)據(jù)長期鎖在不同企業(yè)、不同設(shè)備和不同控制系統(tǒng)里，既不能直接互通，也很難拿來訓(xùn)練統(tǒng)一模型。

黃仁勛要做的，就是在不要求企業(yè)交出核心商業(yè)機密的前提下，把分散的數(shù)據(jù)，全都轉(zhuǎn)換到英偉達的平臺上，再用Vera Rubin訓(xùn)練基礎(chǔ)模型。

這樣一來，敘事就變成了英偉達統(tǒng)一了日本機器人產(chǎn)業(yè)，并幫助其發(fā)展壯大。

B

如果說機器人、應(yīng)用是達鏈的最上層，那么達鏈的中間層，則是生產(chǎn)與制造，這個部分主要由韓國，以及我國臺灣省來執(zhí)行。

先說韓國。

2026年6月，黃仁勛飛抵首爾，和SK海力士，圍繞著第四代高帶寬存儲器（HBM4）簽下了一份綁定協(xié)議，有效期持續(xù)到2030年。

簡單來說，英偉達提前把采購HBM4的錢交給SK海力士，讓后者能夠有充足的資金提前建廠，同時SK海力士把HBM4的優(yōu)先采購權(quán)交給了英偉達。

一顆英偉達Rubin GPU要搭載288GB的HBM4內(nèi)存，每GB內(nèi)存的成本為18.40美元。

那么一顆GPU的HBM4物料成本大約5300美元。一臺NVL72機柜里要塞72顆Rubin GPU，HBM4總量為20736GB，那么單機柜HBM4的成本就是38.2萬美元。

剛才提到的日本那套Noetra設(shè)施，382套NVL72機柜，那么它的HBM4物料總成本，就是大約1.46億美元。

全世界能造HBM的只有三家公司，分別為SK海力士、三星、美光。

6月5日，英偉達正式確認三家全部通過Rubin平臺的HBM4認證。

不過認證歸認證，訂單歸訂單，兩者各論各的。

據(jù)外媒披露，SK海力士拿下了英偉達首批HBM4訂單的大約70%，遠高于此前業(yè)界估計的50%。三星和美光分剩下的30%。

為什么是SK海力士？因為它是唯一一家能同時大規(guī)模出貨HBM3E和HBM4的廠商。

2025年9月，SK海力士率先完成了全球首款12層HBM4的開發(fā)；2026年7月14日，正式進入量產(chǎn)階段。

三星雖然體量比SK海力士更大，但HBM良率問題遲遲沒解決，因此出貨份額反而低于SK海力士。

進入達鏈以后，SK海力士的命運被徹底改寫。

SK海力士只在韓國上市時，很多美國基金買起來不方便，估值也容易按照韓國制造業(yè)和存儲周期股來定。因此SK海力士想通過登陸納斯達克，讓投資者把他們當成“AI基礎(chǔ)設(shè)施”來看。

7月9日，SK海力士在納斯達克增發(fā)ADR，定價每股149美元，募資265億美元，相當于完成了在美國的“二次上市”。

超過了阿里巴巴2014年赴美IPO的250億美元，刷新了外國企業(yè)在美國上市的最高募資紀錄。排在它前面的，只有一個月前SpaceX的750億美元。

7月10日納斯達克掛牌首日大漲約14%，盤中一度漲超18%，收盤市值約1.22萬億美元。

AI讓SK海力士賺得盆滿缽滿。

2026年第一季度營收52.6萬億韓元，營業(yè)利潤37.6萬億韓元，營業(yè)利潤率高達72%。過去12個月在韓國股市累計漲了634%。市場認購倍數(shù)超過7倍，Baillie Gifford、Coatue等三家機構(gòu)合計意向認購就達70億美元。

除了英偉達，谷歌和亞馬遜也都是SK海力士的客戶，排隊下單HBM3E和HBM4，還主動提出入股SK海力士的新生產(chǎn)線、資助采購制造設(shè)備。

SK集團主席表示，雖然計劃五年內(nèi)把產(chǎn)能翻倍，但客戶反饋始終是“還是不夠”。

除了解決HBM這個最關(guān)鍵的原材料，達鏈的中間層還需要一個總的組裝車間。

5月28日黃仁勛在臺灣省臺北市辦“兆元宴”，掌管臺灣省經(jīng)濟命脈的大佬均出席此宴會，包括臺積電魏哲家、鴻海劉揚偉、廣達林百里、緯創(chuàng)林憲銘、和碩童子賢、聯(lián)發(fā)科蔡力行等人。

這場宴會過后沒幾天，黃仁勛就宣布在臺灣省北投士林科技園區(qū)，規(guī)劃建設(shè)英偉達新總部，代號Constellation（星座）。

他宣布總部2026年動工、2030年前遷入，同時承諾英偉達未來每年在臺灣投資規(guī)模將達千億美元級。

黃仁勛表示：“芯片從這里來，封裝從這里來，系統(tǒng)從這里造，AI超級計算機也在這里誕生。”

一臺Vera Rubin整機，差不多有200萬個零部件。

從芯片制造、先進封裝、PCB電路板、高速連接器、液冷散熱模組、電源管理、光通信模塊到機架結(jié)構(gòu)，每一個環(huán)節(jié)都需要大量工廠協(xié)同。

英偉達在全球有350余家ODM和零部件工廠同步投產(chǎn)，覆蓋30個國家，但其中150家集中在中國臺灣地區(qū)。

這150家供應(yīng)鏈伙伴運營著25個主要工廠，每年為英偉達提供超過100萬個部件。Vera Rubin的供應(yīng)鏈規(guī)模，是上一代Grace Blackwell的兩倍。

真正干活的，是臺灣省的三大代工巨頭。

TrendForce的數(shù)據(jù)顯示，廣達、緯創(chuàng)和鴻海聯(lián)手拿下全球AI服務(wù)器近90%的ODM代工份額。

其中鴻海（工業(yè)富聯(lián)）占據(jù)英偉達AI服務(wù)器40%以上的代工份額，是Vera Rubin整機柜的獨家主力 ODM，稼動率已經(jīng)接近95%，幾乎是滿負荷運轉(zhuǎn)。

2026年第二季度鴻海營收同比增長39.8%，AI服務(wù)器業(yè)務(wù)占鴻海總業(yè)務(wù)的比例持續(xù)增加。

除去代工外，臺灣省的臺積電還能提供3納米制程的芯片。截止至目前，臺積電超過70%的CoWoS產(chǎn)能都給了英偉達。

如此這般的完整生產(chǎn)組裝鏈條，全世界只有這里能跑通。

C

美國是達鏈的基石。這里是英偉達最大的客戶群，也是他們成就了今天的英偉達。

2025年9月22日，OpenAI與英偉達宣布計劃部署至少10GW的英偉達AI系統(tǒng)。

一座核電機組的裝機容量大約1GW，10GW相當于十座核電站全力運轉(zhuǎn)，全部用來給AI跑算力。

這份協(xié)議計劃2026年下半年啟動部署，2029年底前全部完成。

SpaceX也是英偉達的超級大客戶。

SpaceX已經(jīng)建成了兩座Colossus數(shù)據(jù)中心。一號機房部署了超過22萬顆英偉達GPU（包括 H100、H200和約3萬顆GB200），二號機房更大，擁有超過55萬顆GPU（以GB200和GB300為主）。

兩座加起來，僅GPU采購就花了大約180億美元。馬斯克還把Colossus一號的全部算力租給了Anthropic，每月收租12.5億美元，合同簽到了2029年5月，總價值約400億美元。

谷歌租用了Colossus二號的部分算力，每月9.2億美元。

再說Meta。

2026年4月，Meta將全年資本開支指引上調(diào)至1250億至1450億美元，較2025年的722億幾乎翻倍。其中最大的一筆基礎(chǔ)設(shè)施投資是路易斯安那州的Hyperion超算中心。

2024年首次公布Hyperion時，預(yù)計的算力規(guī)模是2GW，2026年7月13日追加400億美元投資，將算力規(guī)模擴容至5GW。Hyperion也因此，成為了Meta有史以來最大的數(shù)據(jù)中心項目。

Anthropic最大的單子，也來自于英偉達。

2025年11月，微軟和英偉達聯(lián)手投資Anthropic，微軟最高出資50億美元，英偉達最高出資100億美元。

作為交換，Anthropic承諾采購總價值300億美元的Azure算力服務(wù)，使用來自英偉達Grace Blackwell和Vera Rubin 系統(tǒng)的最高1GW算力。

英偉達FY2026全年收入2159億美元，同比增長65%，其中數(shù)據(jù)中心收入1937億美元，占總收入的近90%。最新一季數(shù)據(jù)中心營收同比激增92%。

可想而知，英偉達在這里掙了大錢。

但問題恰恰出在這里，達鏈的根基開始動搖了，英偉達最核心的那群客戶，開始自己造芯片了。

2026年6月24日，OpenAI聯(lián)合博通正式發(fā)布首款自研AI推理芯片，代號Jalape?o，西班牙語里的“墨西哥辣椒”。

這顆芯片從立項設(shè)計到流片成功，只用了9個月。

OpenAI的AI模型直接參與芯片架構(gòu)設(shè)計、功耗仿真和強化學(xué)習(xí)優(yōu)化，博通負責生產(chǎn)制造。

博通CEO陳福陽透露，“早期測試顯示，相比當前主流AI芯片，Jalape?o可以節(jié)省大約50%的推理成本。”

尤其是對于月活超過8億的OpenAI來說，哪怕每個token的成本只降一點點，那最后省下來的錢都是天文數(shù)字。

首批工程樣片已經(jīng)在實驗室內(nèi)，以量產(chǎn)標準的頻率和功耗，跑通了GPT-5.3、Codex和Spark模型。按照OpenAI的規(guī)劃，2026年底小規(guī)模部署，2027年快速爬坡，2028年全面規(guī)模化量產(chǎn)，遠期總功耗最高10GW。

Anthropic比OpenAI想得更遠，織了一張巨大的算力網(wǎng)絡(luò)。

一邊用亞馬遜的Trainium芯片訓(xùn)練和部署Claude，一邊用著谷歌的TPU，同時還不忘英偉達的GPU。

目前，Anthropic已經(jīng)部署了超過100萬顆Trainium 2。并且Anthropic的工程師直接參與亞馬遜Annapurna Labs的芯片底層內(nèi)核開發(fā)。

并且，Anthropic還擴大了和亞馬遜的合作，未來十年在AWS上投入超過1000億美元，鎖定最多5GW新算力。

4月，Anthropic還和谷歌、博通簽了協(xié)議，從2027年起包攬巨額的下一代TPU算力。

不過這些都沒有滿足Anthropic，他們正在籌備第一顆自研AI芯片，并與三星開始接觸，討論由三星擔任潛在制造合作伙伴。

截止至今，雙方尚未簽署或公開正式代工合同。

就在這個節(jié)骨眼上，黃仁勛在摩根士丹利組織的一場閉門會上，回答了一個無法回避的問題：當OpenAI和Anthropic紛紛自研芯片，英偉達的這條鏈還牢不牢？

黃仁勛的答案是，自研芯片與英偉達GPU可以同時增長。

黃仁勛表示，即使英偉達單季營收已接近1000億美元，增長仍有繼續(xù)加速的可能。歸其原因，黃仁勛認為，除了這些頭部模型公司，市面上絕大多數(shù)AI公司仍然需要英偉達的芯片。

云廠商仍是英偉達的基本盤，但土地和電力開始成為限制增長，因此黃仁勛把增量押在了AI實驗室、新型云廠商、主權(quán)AI和工業(yè)客戶身上。

因此，盡管達鏈的基石開始晃動，摩根士丹利在會后，依然維持了英偉達“增持”的評級，以及給出了288美元的目標價。