黄仁勋称 2027 年 Blackwell+Rubin 累计订单 1 万亿；但 CoWoS、HBM、电力每个环节都卡，产能砸钱也砸不出来。

训练是一次性投入、推理是长期现金流；成本占比正从 70% 训练滑向 70% 推理。

纯 SRAM、无 DRAM，延迟极低，agentic 场景 token/s/user 比 GPU 高 30 倍；未来是异构系统。

数据中心铺设很快，卡在 land and power；美国电网 bone dry，新建多是 on-site 天然气、模块化集装箱。

快速执行力（一年发 7 款、内部 100% 用 AI）+ 供应链把控（老黄拿走大部分 CoWoS 产能）。

kernel 级 AI 能写到 90%，但系统 know-how 和开发者生态仍是壁垒；私有化部署在变重要。

软件从「标准化产品」变「AI 劳动力」，从 IT 预算变劳动力预算；没有模型能力的 SaaS 危险。

20 多万个零件随时会坏；有卡只是起点，运维稳定性和把 token 成本打下来才是核心。