從正兒八經(jīng)“電腦”的角度，下面這張圖展示了基于NVIDIA GPU的、不同規(guī)模的AI基礎(chǔ)設(shè)施——雖然稱不上全家福：其中就有作為個(gè)人電腦的RTX Laptop（雖然未必是采用消費(fèi)級(jí)GeForce顯卡），也有今年上半年特別火的DGX Spark，當(dāng)然還有核彈級(jí)、內(nèi)置72顆Blackwell數(shù)據(jù)中心GPU的Grace Blackwell NVL72系統(tǒng)...

這就是傳說(shuō)中的“一個(gè)架構(gòu)”覆蓋各設(shè)備形態(tài)與應(yīng)用場(chǎng)景。老黃在發(fā)布面向企業(yè)與工業(yè)的AI計(jì)算平臺(tái)RTX PRO Server服務(wù)器時(shí)，還特別提了一句“這上面能跑《孤島危機(jī)（Crisis）》”，以及順便問(wèn)了句“臺(tái)下有GeForce游戲玩家嗎？”，也算是給“AI源起自GeForce”官方正名了。

何況老黃也始終是將DGX這樣的設(shè)備稱作“AI Computer”的，再大規(guī)模也依舊是“電腦”或“計(jì)算機(jī)”——算是給Computex的“電腦”主題點(diǎn)題了。

那么借著本次NVIDIA在Computex發(fā)布多款A(yù)I“計(jì)算機(jī)”的機(jī)會(huì)，本文就相對(duì)片面地試著談?wù)凬VIDIA不同規(guī)模的AI基礎(chǔ)設(shè)施布局；并且?guī)椭蠹液臀覀冏约?，從邊緣、個(gè)人，到企業(yè)、云，理解NVIDIA現(xiàn)如今的系統(tǒng)級(jí)產(chǎn)品在性能擴(kuò)展上的邏輯與技術(shù)...

 

比肩當(dāng)年超算的AI個(gè)人計(jì)算機(jī)

真正面向個(gè)人電腦的GeForce及專業(yè)視覺(jué)卡就不談了，電子工程專輯就GeForce顯卡產(chǎn)品也做過(guò)系列體驗(yàn)。在“個(gè)人電腦”或者叫“桌面上的AI超算”范疇，今年CES之上大火的一款產(chǎn)品就是老黃拿在手里、看起來(lái)像是縮小版DGX服務(wù)器的小設(shè)備——當(dāng)時(shí)還叫Project DIGITS，后正式定名DGX Spark。

今年CES的報(bào)道也特別聊過(guò)這臺(tái)設(shè)備：和Jetson這類面向邊緣的計(jì)算機(jī)不同，DGX Spark各方面的規(guī)格都相當(dāng)認(rèn)真和充沛：其中的GB10芯片，CPU部分是10個(gè)Cortex-X925核心 + 10個(gè)Cortex-A725核心（這顆CPU也被標(biāo)注為Grace CPU）；Blackwell GPU內(nèi)藏1000 TOPS算力（Tensor core，應(yīng)該是指FP4算力1 PetaFLOPS）；主內(nèi)存為128GB LPDDR5X，也有1TB/4TB NVMe SSD。

從外媒（Notebookcheck）泄露的跑分成績(jī)來(lái)看，GB10的CPU在單核性能表現(xiàn)上就已經(jīng)能夠和高端Arm/x86處理器比肩。加上對(duì)WiFi 7/藍(lán)牙5.3的支持，還配有RJ45以太網(wǎng)接口，似乎就和一臺(tái)PC相似；雖然DGX OS操作系統(tǒng)，以及特別配的ConnectX-7 NIC（用于實(shí)現(xiàn)兩臺(tái)DGX Spark互聯(lián)是實(shí)現(xiàn)算力擴(kuò)展），還是令其不同于傳統(tǒng)PC。

“這是專為AI原生開(kāi)發(fā)者準(zhǔn)備的。”“對(duì)開(kāi)發(fā)者、學(xué)生、研究人員而言，你可能期望有屬于自己的AI云，就擺在你身邊；用于原型設(shè)計(jì)、早期開(kāi)發(fā)等等。”Computex上，老黃宣布DGX Spark已經(jīng)完全量產(chǎn)，也會(huì)有包括Dell, HPI, 華碩, 微星, 技嘉, 聯(lián)想等在內(nèi)的OEM廠商推出不同的OEM設(shè)備。

比較有趣的是，黃仁勛在主題演講中特地將當(dāng)年的DGX-1與DGX Spark放在一起做了尺寸上的對(duì)比?！皟烧叩男阅芎芟嘟，F(xiàn)在相同的工作也可以在這臺(tái)設(shè)備（DGX Spark）上干了?！薄皟H僅大約10年時(shí)間，就有如此進(jìn)步?！奔热籒VIDIA常把DGX稱作Supercomputer（超級(jí)計(jì)算機(jī)），這一刻也算是這個(gè)時(shí)代下小臺(tái)式機(jī)（DGX Spark）AI性能媲美超算（DGX-1）了吧。

此前不少讀者好奇，DGX Spark能不能像GeForce設(shè)備那樣玩游戲。我們現(xiàn)在仍然不清楚GB10芯片的圖形渲染算力堆料多少。不過(guò)某些OEM廠商資料提到GB10芯片用上了6144個(gè)CUDA core，也配有RT core。

大致猜測(cè)，如果配套圖形渲染固定功能單元跟上的話，那么其游戲性能大約與GeForce RTX 5070相似。當(dāng)然玩游戲的前提是解決Linux + Arm生態(tài)問(wèn)題，就像我們此前試用Jetson Orin Nano時(shí)提到的那樣。

DGX Station內(nèi)部——這款產(chǎn)品大概主要會(huì)由OEM廠商來(lái)推

另外，今年GTC上NVIDIA還發(fā)布了一款相較DGX Spark規(guī)格更高、尺寸稍大的DGX Station，是我們3月份的報(bào)道未有提及的。NVIDIA對(duì)其定位是能跑1萬(wàn)億參數(shù)模型的個(gè)人AI設(shè)備。

雖然還是“個(gè)人設(shè)備”，但DGX Station的配置就明顯更向服務(wù)器或企業(yè)產(chǎn)品靠攏了：無(wú)論是基于Neoverse V2的72核Grace CPU，還是為Blackwell Ultra GPU所配的288GB HBM3e顯存，和多一個(gè)層級(jí)的496GB LPDDR5X主內(nèi)存，以及CPU和GPU之間的互連動(dòng)用到了NVLink-C2C。

注意，DGX Station可是用上了最新的GB300——NVIDIA官網(wǎng)稱其為GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip。當(dāng)然基于ConnectX-8的networking，DGX Station也支持多設(shè)備性能擴(kuò)展。在我們看來(lái)，DGX Station明顯更像AI計(jì)算集群的微縮版。

除了同樣是AI原生計(jì)算機(jī)，“這可能是目前市場(chǎng)上性能最強(qiáng)，可直接從墻插（wall socket）取電的計(jì)算機(jī)了?！薄捌渚幊棠Ｐ团c我們的那些巨大系統(tǒng)是一樣的?！庇袥](méi)有感覺(jué)，就形態(tài)和生態(tài)角度，DGX Spark和DGX Station作為更偏個(gè)人的AI原生計(jì)算機(jī)，的確還真是比隔壁的某AI Max+高上不少的？至少其思路更明確。

 

能玩《孤島危機(jī)》的企業(yè)服務(wù)器

理論上，這兩款產(chǎn)品往更高AI算力水平走，后面應(yīng)該是DGX B200（8x Blackewell GPU）和GB200。不過(guò)有關(guān)同架構(gòu)算力擴(kuò)展——不管是scale-up還是scale-out，我們都打算放到后文介紹GB300 NVL72的部分去談。Computex上發(fā)布的、相比上述DGX Spark和DGX Station，更高AI算力的新設(shè)備為NVIDIA RTX PRO Server。

嚴(yán)格意義上RTX PRO Server不應(yīng)當(dāng)與DGX系列相提并論。黃仁勛之所以開(kāi)玩笑式的提了一句它能跑《孤島危機(jī)》，就在于其較高的RTX圖形性能（以及搭配x86 CPU），可用于實(shí)時(shí)的Omniverse數(shù)字孿生模擬（所以其實(shí)更像OVX？）。

RTX PRO系列芯片本身有面向服務(wù)器、工作站和移動(dòng)工作站的不同產(chǎn)品；所以RTX相關(guān)產(chǎn)品的算力伸縮，往下也不是DGX Station/Spark，而應(yīng)該是RTX Blackwell專業(yè)視覺(jué)工作站和GeForce游戲設(shè)備。

不過(guò)在“一個(gè)架構(gòu)”的指導(dǎo)思路下，在我們看來(lái)NVIDIA不同系列的芯片、系統(tǒng)及設(shè)備，硬件層面的確也就是AI, HPC, graphics之間的資源分配問(wèn)題。所以即便OVX和RTX PRO Server也是面向Omniverse的計(jì)算機(jī)，但它們同樣也重AI性能。

本次發(fā)布的RTX PRO Server服務(wù)器，是面向“企業(yè)AI與工業(yè)AI的運(yùn)算平臺(tái)”：總共8張RTX PRO 6000服務(wù)器版顯卡（單卡24,064 CUDA core, 752 Tensor core, 188 RT core, 96GB GDDR7顯存——即便不看連接，單卡的算力與存儲(chǔ)資源堆料顯然是超RTX 5090的，游戲自然是小意思）；

基于ConnectX-8 SuperNIC交換（應(yīng)該是4顆芯片），可實(shí)現(xiàn)800Gb/s的全連接帶寬（PCIe Gen 6?。?；組合出理論峰值FP4算力30 PFLOPS；用于Omniverse這樣的圖形數(shù)字孿生模擬場(chǎng)景時(shí)，提供3 PFLOPS的圖形性能；800GB顯存。

順帶一句，單卡GeForce RTX 5090的這一數(shù)值是104.9 TFLOPS。不考慮通信延遲、編程兼容性之類的實(shí)際問(wèn)題，如果真的用RTX PRO Server服務(wù)器玩《孤島危機(jī)（Crysis Remastered Trilogy）》，那么在不開(kāi)DLSS的情況下，大致預(yù)估并行跑10個(gè)4K+最高畫(huà)質(zhì)@60fps應(yīng)該沒(méi)問(wèn)題；算上AI加成的話，就沒(méi)法估計(jì)了…

當(dāng)然肯定沒(méi)有企業(yè)會(huì)這么用：對(duì)于企業(yè)用戶而言，它能跑各種傳統(tǒng)Hypervisor，跑虛擬桌面等；當(dāng)然也能跑Omniverse，以及企業(yè)AI——包括現(xiàn)在流行的Agentic AI。

尤為值得一提的是，這款服務(wù)器產(chǎn)品里頭除了8張GPU以外，還有張板子專門(mén)用于數(shù)據(jù)交換（上圖），基于ConnectX-8 NIC——“用于交換與networking（switch first, networking second）”，“也是目前全球最先進(jìn)的networking芯片”?！懊總€(gè)GPU都有自己的networking接口，東西向（east-west traffic）網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了GPU的全連接?！?/p>

GTC主題演講中，黃仁勛談過(guò)企業(yè)的生成式AI應(yīng)用中，服務(wù)面向個(gè)體用戶的響應(yīng)速度及整體AI吞吐能力（tks/s）這兩個(gè)無(wú)法兩全的變量。而軟硬件的性能與效率提升，有利于兩者的同時(shí)提升。前不久電子工程專輯的文章也探討過(guò)這個(gè)問(wèn)題。

當(dāng)將這兩個(gè)變量作為x和y軸畫(huà)在一張圖上，對(duì)于特定的硬件和AI模型而言，基于不同的配置，則可以得到一條類似拋物線的曲線（下圖）。曲線與坐標(biāo)軸形成的面積越大，也就表明AI基礎(chǔ)設(shè)施為企業(yè)造就的價(jià)值越高。

針對(duì)本次新發(fā)布的RTX PRO Server，NVIDIA給出的數(shù)據(jù)是，在跑Llama 70B模型（8K ISL / 256 OSL）的時(shí)候，特定配置之下（通常是曲線上達(dá)成最大平衡的點(diǎn)），其表現(xiàn)是H200的1.7倍。如果換成DeepSeek R1（128K ISL / 4K OSL），則相比H100 HGX服務(wù)器領(lǐng)先4倍。

 

算力規(guī)模的scale-up與scale-out

算力需求再往上走，就該到機(jī)柜級(jí)別了。在談GB300 NVL72系統(tǒng)之前，這里先插入個(gè)有趣的話題：GTC 2025期間，黃仁勛曾著重明確過(guò)有關(guān)性能擴(kuò)展的兩個(gè)詞：scale-up與scale-out。這兩個(gè)詞感覺(jué)要翻譯成中文有難度，后文就都用原單詞來(lái)指代對(duì)應(yīng)概念。

一般我們對(duì)算力擴(kuò)展的大方向理解是：芯片層面通過(guò)摩爾定律來(lái)提升算力水平，封裝層面可通過(guò)多die或chiplet再做算力擴(kuò)展，板級(jí)可以用多芯（多封裝）方案；然后就是一張板子上插很多張卡，構(gòu)成服務(wù)器；服務(wù)器之間還可以通過(guò)networking互連，組成機(jī)柜、計(jì)算集群等等……

為什么現(xiàn)在常能聽(tīng)到有人說(shuō)，NVIDIA在AI領(lǐng)域的所謂“生態(tài)”優(yōu)勢(shì)絕不僅在CUDA和各種軟件上，還在于交換和networking技術(shù)？就因?yàn)镹VIDIA在上述算力擴(kuò)展/伸縮的每個(gè)環(huán)節(jié)都做到了幾乎是業(yè)界最佳，且競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手一時(shí)半會(huì)兒難以望其項(xiàng)背。

說(shuō)穿了算力擴(kuò)展也就是把一堆計(jì)算機(jī)（或芯片）合起來(lái)一塊兒工作，但怎么高效率地“合”是關(guān)鍵。單系統(tǒng)內(nèi)的算力擴(kuò)展在NVIDIA的定義中就是scale-up；當(dāng)涉及系統(tǒng)外的networking互連達(dá)成算力擴(kuò)展則為scale-out。所以黃仁勛說(shuō)在scale-out之前，首先要做scale-up。當(dāng)然這里還涉及“系統(tǒng)”究竟是什么的問(wèn)題。

我們理解老黃對(duì)于這兩個(gè)詞的界定為，一個(gè)完整的NVLink域內(nèi)的算力擴(kuò)展就是scale-up，比如說(shuō)Grace Blackwell NVL72系統(tǒng)。去年GTC上，NVIDIA發(fā)布GB200 NVL72——這就是個(gè)由72顆Blackwell GPU構(gòu)成的完整系統(tǒng)，設(shè)備形態(tài)已經(jīng)是個(gè)機(jī)柜了。

本文不打算去談scale-out——前不久挺火的NVIDIA CPO硅光芯片就應(yīng)當(dāng)被劃歸到scale-out算力擴(kuò)展范疇，所以顯然在scale-out方向上，NVIDIA也是在花功夫的。

至于NVLINK域內(nèi)的scale-up，“做scale-up非常難?！睆慕衲闓TC上NVIDIA的新品預(yù)告來(lái)看，后續(xù)NVIDIA還準(zhǔn)備把scale-up范圍擴(kuò)展到576片GPU die（Rubin Ultra NVL576）。好像NVIDIA在市場(chǎng)宣傳方向上，也熱衷于將一個(gè)充分scale-up過(guò)的系統(tǒng)稱作“一顆巨大的GPU”，以強(qiáng)調(diào)系統(tǒng)內(nèi)部協(xié)作的高效性。去年黃仁勛就說(shuō)，GPU已經(jīng)從早期的那一小顆芯片，變成了現(xiàn)在這么這么大（NVL72機(jī)柜）…

今年黃仁勛對(duì)scale-up的比喻更有趣，他將NVLINK視作CoWoS封裝的上層技術(shù)——是不是挺形象的？既然說(shuō)NVL72機(jī)柜是一整顆虛擬GPU，CoWoS作為臺(tái)積電的芯片先進(jìn)封裝技術(shù)將chiplet連到一起；那么NVLINK作為連接這些GPU的技術(shù)，也扮演了類似的角色，只不過(guò)層級(jí)不同罷了。

而GB NVL72系統(tǒng)在黃仁勛看來(lái)，也是突破半導(dǎo)體物理限制、構(gòu)建起的更大型AI計(jì)算機(jī)。

Computex上，NVIDIA發(fā)布的是更新的Grace Blackwell Ultra（GB300，主體1顆Grace CPU + 2顆Blackwell Ultra GPU）。Blackwell Ultra是Blackwell的改良款；GB300相比GB200則對(duì)應(yīng)實(shí)現(xiàn)了FP4算力水平1.5倍提升（40 PFLOPS），HBM3e顯存性能1.5倍提升（567GB @16TB/s），ConnectX-8帶寬2倍提升（800Gb/s）。

一個(gè)有趣的數(shù)字——最近也被不少媒體提過(guò)，40 PFLOPS這個(gè)數(shù)字已經(jīng)超過(guò)了2018年采用18000個(gè)Volta架構(gòu)GPU的Sierra超算。也就是現(xiàn)在一個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)就能超越當(dāng)年的整個(gè)超算。顯然這4000倍性能提升絕不單是芯片技術(shù)提升所能達(dá)成的了。

GB300（和基于x86的B300）服務(wù)器開(kāi)始采用100%液冷方案；最右邊的是NVLINK交換設(shè)備，可達(dá)成7.2TB/s的交換速率；

當(dāng)GB300再構(gòu)成GB300 NVL72系統(tǒng)時(shí)，72顆GPU再度構(gòu)建起完整scale-up過(guò)后的NVLINK域。每次黃仁勛都很喜歡強(qiáng)調(diào)，NVLINK骨干帶寬130TB/s，超越整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)峰值流量速率；有時(shí)候說(shuō)NVLINK相當(dāng)于把整個(gè)機(jī)柜變成一張主板，有時(shí)候說(shuō)讓機(jī)柜變成一顆巨型GPU…總體都是要表明，自家NVLINK技術(shù)之優(yōu)秀。

不過(guò)就組建GB NVL72這樣一套AI計(jì)算機(jī)整體，在NVIDIA的介紹視頻中也還是明確了整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈所做的共同努力的。這樣一臺(tái)“AI電腦”機(jī)柜總體由1200萬(wàn)個(gè)組件、2英里的銅纜、130萬(wàn)億晶體管構(gòu)成，重達(dá)1800kg（這些形容的主要是GB200 NVL72）。

 

還有個(gè)“AI電腦”定制服務(wù)...

電子工程專輯現(xiàn)在也很難得的，在相關(guān)NVIDIA的產(chǎn)品與技術(shù)報(bào)道文章里，單純地只談?dòng)布?，畢竟人家反?fù)在說(shuō)自己“是家軟件公司”，以及軟件和生態(tài)才是上述硬件得以大賣(mài)的驅(qū)動(dòng)力。

當(dāng)然Computex主題演講中，黃仁勛也必然是把很大篇幅給到了為企業(yè)AI構(gòu)建的軟件中間層和工具、在存儲(chǔ)互連相關(guān)軟件上所做的努力；以及CUDA為基礎(chǔ)的各種庫(kù)的：量子計(jì)算、通信、氣象、CAE、光刻、數(shù)據(jù)科學(xué)，還有AI。這些可以說(shuō)是NVIDIA賴以生存，及發(fā)展各應(yīng)用領(lǐng)域的根本（游戲：？？？）。我們?cè)谝酝奈恼吕镆舱劦猛Χ嗟牧恕?/p>

不過(guò)談生態(tài)也未必要說(shuō)軟件：NVLINK就是一種生態(tài)，且能造成產(chǎn)品差異化。NVIDIA在今年的Computex上，又讓這種差異化更進(jìn)一步了——雖然和本文要探討的AI計(jì)算機(jī)關(guān)系不是那么大——這部分我們后續(xù)還會(huì)做深入探討。

這次NVIDIA發(fā)布了名為“NVLink Fusion”的定制ASIC支持。對(duì)一般人理解的NVIDIA AI而言，芯片與系統(tǒng)產(chǎn)品是完全固定的。而在NVLink Fusion IP的支持下，客戶可以加入自己的ASIC——可以是專門(mén)的AI加速器或其他類型的加速器。

因?yàn)槟壳拔覀儗?duì)于NVLink Fusion實(shí)踐的商業(yè)模式，具體怎么操作仍然不是那么清楚，所以這部分完全引用老黃在發(fā)布會(huì)上說(shuō)的話：

“我們構(gòu)建了NVLink chiplet，作為數(shù)據(jù)交換使用緊靠你的（定制）芯片；會(huì)有融入半定制ASIC的IP。完成以后，它就能加入到計(jì)算板子、AI超算生態(tài)系統(tǒng)之中?！秉S仁勛解釋說(shuō)，“或者你可能想用自己的CPU——可能你已經(jīng)為CPU構(gòu)建起了很龐大的生態(tài)系統(tǒng)，然后期望把NVIDIA融入到生態(tài)中?，F(xiàn)在我們就為你提供了這種可能性?！?/p>

“我們會(huì)把NVLink接口放到你的ASIC之中，連接到NVLink chiplet上——然后直接與Blackwell或者Rubin芯片相鄰?！薄跋蛎總€(gè)人提供融合的靈活性和開(kāi)放性?！比绱艘粊?lái)，“AI基礎(chǔ)設(shè)施有屬于你自己的組成部分，也有NVIDIA GPU；還能用上NVLink基礎(chǔ)設(shè)施和生態(tài)，比如連接到Spectrum-X。”

由于要真正完成NVLink Fusion合作，光有NVIDIA的支持還不行，所以加入到這項(xiàng)服務(wù)中的參與者也不少，包括Alchip, AsteraLabs, Marvell, 聯(lián)發(fā)科, 高通, Cadence, Synopsys, 富士通等?！斑@里面就有半定制ASIC供應(yīng)商；有可構(gòu)建支持NVLink的CPU企業(yè)；還有像Cadence, Synopsys這樣，將我們的IP給到他們，他們?cè)倥c客戶合作，將這些IP應(yīng)用到客戶的芯片之中?！?/p>

雖然目前我們對(duì)于NVLink Fusion的全貌仍舊知之甚少，也不知道這么做涉及的操作難度如何、定制成本怎樣；但NVLink Fusion的發(fā)布還是令我們頗感意外的——NVIDIA竟然要支持不同廠商的CPU，乃至其他ASIC加速器…

這或許也是NVIDIA針對(duì)AI時(shí)代應(yīng)用多樣化、業(yè)務(wù)個(gè)性化需求的響應(yīng)策略——以及在應(yīng)用導(dǎo)向的芯片設(shè)計(jì)、軟件定義時(shí)代的具體動(dòng)作；但這無(wú)論如何都是深度擴(kuò)展NVLink與NVIDIA AI生態(tài)的一步，乃至在客戶啟動(dòng)合作后產(chǎn)生生態(tài)依賴與粘性的關(guān)鍵。

“如果你什么都從NVIDIA買(mǎi)，當(dāng)然沒(méi)什么比這讓我更高興的了；但如果你從NVIDIA買(mǎi)一部分產(chǎn)品，我也會(huì)很高興?！保ㄔ洌篘othing gives me more joy than when you buy everything from NVIDIA. But it gives me tremendous joy if you just buy something from NVIDIA.）所以NVLink Fusion的動(dòng)向絕對(duì)是值得我們后續(xù)再做關(guān)注的。

回到AI計(jì)算機(jī)角度，這就是基于NVIDIA先進(jìn)技術(shù)為客戶定制AI計(jì)算機(jī)了。用老黃的話來(lái)說(shuō)：“我們不是在建AI服務(wù)器和數(shù)據(jù)中心，我們是在建AI工廠”，“我們不僅是在構(gòu)建下一代IT，更是在構(gòu)建全新的行業(yè)?！?/p>

常被黃仁勛拿來(lái)與電力基礎(chǔ)設(shè)施相比的AI工廠之所以叫“工廠”，就是因?yàn)樵贜VIDIA看來(lái)“智能”或token，就是未來(lái)人類賴以生存的基礎(chǔ)設(shè)施?！癗VIDIA不僅是一家科技企業(yè)，還是一家關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施企業(yè)?！边@高度拔的…

每次我們看NVIDIA的發(fā)布會(huì)，都有種從GeForce源起到如今不同規(guī)模AI計(jì)算機(jī)鋪陳于世的感慨?！?993年初創(chuàng)公司之時(shí)，我還在想我們究竟能有多大的市場(chǎng)機(jī)會(huì)。當(dāng)時(shí)我推測(cè)NVIDIA的業(yè)務(wù)機(jī)會(huì)會(huì)非常巨大，應(yīng)該有3億美金，我們會(huì)變得很富有?！?/p>

而現(xiàn)在我們知道，從游戲顯卡到1800kg的巨型GPU，面向數(shù)據(jù)中心乃至到基建的高度，哪還是最初3億估算可比的呢？