??隨著英偉達(dá)首席執(zhí)行官黃仁勛本周開啟中國行程，全球頭部科技公司在AI應(yīng)用方面的最新部署引發(fā)業(yè)界關(guān)注。當(dāng)前受AI狂潮帶動，內(nèi)存等電子元件價格暴漲，疊加能源持續(xù)性等疑慮，AI大規(guī)模應(yīng)用正進(jìn)入關(guān)鍵攻堅階段。

??據(jù)新加坡《聯(lián)合早報》報道，黃仁勛此次再度前往中國，首站到訪英偉達(dá)位于上海的新辦公室。據(jù)媒體引述多位知情人士報道，黃仁勛前往英偉達(dá)的上海新辦公室，與員工見面并回答了諸多員工關(guān)注的問題，同時回顧總結(jié)公司2025年主要事件。

??在此前舉行的2026年國際消費(fèi)電子展（CES）上，黃仁勛重點(diǎn)介紹了英偉達(dá)正在全面生產(chǎn)的“薇拉·魯賓”平臺，這是一個包含6款芯片的系統(tǒng)級算力平臺，通過極致協(xié)同設(shè)計，可大幅縮短模型訓(xùn)練時間并降低推理成本。他表示，英偉達(dá)正在重塑AI的一切，從芯片到基礎(chǔ)設(shè)施，再到模型和應(yīng)用，“我們的工作是創(chuàng)建整個堆?！?。

??這一平臺的核心邏輯在于解決AI推理中的“KV緩存”（鍵值緩存）問題。隨著AI從單純的學(xué)習(xí)階段轉(zhuǎn)向大規(guī)模推理應(yīng)用，數(shù)據(jù)量呈爆炸式增長，現(xiàn)有的GPU顯存和服務(wù)器內(nèi)存架構(gòu)已難以滿足需求。英偉達(dá)通過引入全新的數(shù)據(jù)處理單元（DPU）和海量SSD（固態(tài)硬盤），構(gòu)建了一個龐大的緩存池，試圖打破這一物理限制。但這個新產(chǎn)品將引發(fā)內(nèi)存、硬盤廠商的產(chǎn)能轉(zhuǎn)移，消費(fèi)級產(chǎn)能被大幅壓縮，導(dǎo)致現(xiàn)貨市場價格出現(xiàn)暴漲，多個AI相關(guān)廠商對這些元件也呈“搶貨”態(tài)勢，引發(fā)市場擔(dān)憂。

??除了AI新技術(shù)應(yīng)用推升電子元件價格，能源問題也愈發(fā)引起各界關(guān)注。黃仁勛在今年的達(dá)沃斯論壇上將AI描述為“五層蛋糕”，涵蓋能源、芯片和計算基礎(chǔ)設(shè)施、云數(shù)據(jù)中心、AI模型以及最終的應(yīng)用層。黃仁勛的這一比喻形象地揭示了硅谷的擔(dān)憂：如果作為“地基”的能源層只能依賴價格波動大、環(huán)境成本高的化石燃料，或者是受到政策限制的清潔能源，那么上層的芯片計算和模型應(yīng)用將失去穩(wěn)定性。

??就在1月，谷歌公司從清潔能源開發(fā)商和運(yùn)營商克利爾韋能源集團(tuán)購買約1.2吉瓦無碳能源，用于為其遍布美國的數(shù)據(jù)中心供電；英偉達(dá)正致力于利用AI優(yōu)化太陽能和風(fēng)力發(fā)電廠……

??美國企業(yè)家埃隆·馬斯克也表示，制約AI部署的根本因素是電力。他表示，人工智能芯片的生產(chǎn)正呈指數(shù)級增長，但電力供應(yīng)增長緩慢，阻礙了人工智能數(shù)據(jù)中心訓(xùn)練和部署人工智能模型的效率。他甚至宣布太空探索技術(shù)公司計劃在未來幾年內(nèi)部署太陽能驅(qū)動的AI衛(wèi)星。

??在傳統(tǒng)工業(yè)領(lǐng)域，引入AI的進(jìn)程預(yù)計也將在今年加速。劍維軟件（AVEVA）副總裁、中國區(qū)總經(jīng)理崔靜怡表示，2026年，AI的關(guān)注重點(diǎn)將更大程度回到落地的現(xiàn)實(shí)問題上。治理框架的完善，將與對可量化業(yè)務(wù)價值的持續(xù)追求相結(jié)合。工業(yè)領(lǐng)域的AI應(yīng)用將更強(qiáng)調(diào)投入產(chǎn)出、穩(wěn)定效果與可持續(xù)運(yùn)行。“我們非?？春?026年工業(yè)AI的發(fā)展，因?yàn)楣I(yè)AI并非從零起步，已高度成熟。以我們積累數(shù)十年的AI預(yù)測性維護(hù)為例，這類方案始終是通過AI創(chuàng)造商業(yè)價值的最佳實(shí)踐。現(xiàn)在，我們正把這些經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)移到工程與設(shè)計、能源管理、質(zhì)量保障、供應(yīng)鏈協(xié)同等更多領(lǐng)域?！?/p>

??她還說，在技術(shù)路徑上，業(yè)界會更普遍采取“組合式策略”推進(jìn)AI應(yīng)用：一方面探索GPT-5、Gemini Ultra等前沿模型。另一方面積極采用面向特定工業(yè)任務(wù)的模型。以通義千問、DeepSeek、文心、悟道等中國本土的開源模型為例，它們強(qiáng)調(diào)效率，通過智能架構(gòu)與自適應(yīng)技術(shù)，用更低的算力強(qiáng)度實(shí)現(xiàn)強(qiáng)勁表現(xiàn)。在阿里巴巴、百度等大型平臺支持下，這些模型讓先進(jìn)AI在實(shí)驗(yàn)室之外的真實(shí)工業(yè)場景中更具成本效益與可落地性。（記者 閆磊）