一家硬件公司在保持超高毛利率的背景下，突然投入巨资于云计算，秘密训练了一个参数规模达到万亿的旗舰模型Nemotron 4，并计划完全开源其权重。表面上看似慷慨的举动，实则是一个冷酷的商业策略——将自身产品所需的配套资源转变为免费的基础设施，从而激增对核心硬件的需求。要理解黄仁勋的决策背景，需先解析英伟达当前的市场地位。

近年来，很多人判断新工业革命正在开启。英伟达的年营收增长率一度达到200%以上，似乎在硅谷具备了巨大的影响力。然而，就在行业最高峰时，中国的DeepSeek意外崛起。因出口管制无法获取英伟达的先进芯片，DeepSeek仍成功构建了几乎媲美顶级水平的模型，成本却远低于竞争对手。这个原本默默无闻的公司，一出场便击败了不少竞争者，展现了新算法训练的成功，或许其技术细节未来能够揭晓，然而也许永远不会浮出水面。

对于美国同行而言，这无疑是一次沉重打击。DeepSeek推出的模型导致美国主要科技公司一天之内市值蒸发约一万亿美元，仿佛再一次上演“斯普特尼克时刻”——一方面，促使美国大规模投资于AI领域，另一方面，AI霸权的地位可能在悄然变化。

过去占主导地位的观念认为，推动AI的唯一途径是巨额投入算力、数据和顶尖人才。此观念在Stargate项目发布时达到高潮，许多科技巨头承诺投入高达5000亿美元于AI基础设施。然而，DeepSeek低成本、高效能的模型发布后，打破了这种传统思维，显示出英伟达的顶级芯片不再是实现高水平AI的唯一选项。

不过，整个行业依然对英伟达依赖加深。其GPU仍被视为业内最佳，加上开发和管理服务器集群的软件，使其在产业中占据统治地位。英伟达的历史可追溯至90年代初期，最早关注计算机图形，并凭借专用处理器成功存活下来。近年来，该公司因其产品需求激增，市值大幅上涨，发展成为与苹果、微软竞争的巨头。

由于对英伟达的强烈依赖，各方开始寻找替代方案。包括Google、Meta和Amazon在内的大客户纷纷自研芯片和服务器，以求在需求时代不被动。然而，AMD等公司也在推出更具性价比的替代品，市场竞争日益激烈。

黄仁勋的应对策略是将“补充品”商品化。DeepSeek的冲击使微软的纳德拉提到了“杰文斯悖论”：即使AI的使用率提升，仍将推动对基础设施的需求增长。随着万亿参数模型的免费发放，各开发者和企业将极大地提升对计算力的需求，而这仍然指向英伟达的解决方案。

因此，围绕英伟达的依赖生态愈发壮大，Lambda、Cohera等混合云企业也逐渐崭露头角，获得了融资并向市场提供服务。如今，曾属于国家实验室的超算能力也逐渐转向AI领域。尽管市场前景中风险仍在，高盛的报告指出营收潜力非常有限，然而微软、Meta和Google等巨头的资金投入却不容小觑，他们每六个月便投资超过1000亿美元于数据中心、芯片与基础设施。