黄仁勋、戴尔访谈：AI正大规模进入企业华尔街日报
英伟达将于美东时间5月20日盘后发布财报，市场屏息以待——就在前一天，黄仁勋和迈克尔·戴尔同台接受了彭博电视的专访。
5月19日，英伟达CEO黄仁勋与戴尔科技CEO迈克尔·戴尔在拉斯维加斯Dell World大会期间，就AI Agent落地、存储供应瓶颈等发表最新看法。
戴尔表示，AI已从测试评估转入生产部署，企业重构工作流后效率提升可达10倍、20倍甚至100倍，而非仅10-20%。黄仁勋与戴尔均明确指出，当前最大制约是存储（内存），其次是先进制程芯片，整体半导体供应链需求增速持续超过供给。
被问及访华进展情况时，黄仁勋表示，“中国的AI需求极为旺盛，就像这里一样，智能体AI在那里同样取得了巨大进展。我认为随着时间推移，市场会逐步开放……我此行代表的是美国，这是我的荣幸。我是去支持特朗普总统的，这也是我此行真正的重心。”
AI从“测试”到“干活”：企业才是下一个主战场
迈克尔·戴尔在访谈中给出了一个具体数字：过去一年，购买AI服务器的新客户新增1000家，总客户数达到5000家。
他对这一变化的定性是：“从测试评估转入生产部署。”他举例称，礼来、三星等全球头部企业已有真实落地案例，“这些都不是停留在屏幕上的演示，而是全球最大企业在现实世界中的真实应用。”
戴尔特别强调企业部署AI后的效率提升幅度——“获得的不是10%、20%或30%的提升，而是10倍、20倍乃至100倍的提升。”他认为，企业级市场才是真正蕴藏巨大机遇的地方，而这波浪潮“仅仅是开端”。
黄仁勋对此提供了技术层面的解释。他认为，早期AI大多在云端运行，但企业的安全数据、专有数据和业务专属知识都在本地，智能体必须部署在数据所在之处。
智能必须在情境发生的地方产生。无论情境在哪里，无论行动在哪里，那就是你需要产生智能的地方。
他将当前时代定义为“智能体AI”（Agentic AI）阶段，与早期生成式AI有本质区别——“生成内容固然重要，但真正完成工作才是极具价值的事情。”
最大瓶颈：存储和先进制程芯片
当被直接问及目前最大的供给瓶颈是什么，迈克尔·戴尔直接回答：
毫无疑问，内存是一大挑战。先进制程半导体也仍然面临压力。总体而言，半导体供应链正在持续爬坡，但需求增长的速度比供给更快。
黄仁勋补充了英伟达自身的应对方式——提前两三年规划供应链，将HBM（高带宽内存）、先进封装与Grace Blackwell及各平台全面对齐，但他也坦承：“只是需求远超全球整体产能，这是全行业的问题。”
这一瓶颈的深层原因在于AI工作负载的结构性变化。黄仁勋描述了一个量级跃迁的场景：未来将有10亿人背后支撑着数千亿个AI智能体，“人类偶尔使用工具，但智能体会随时随地、非常高频地使用工具。”他将AI智能体类比为“数字工人”——就像过去每位员工需要配备一台笔记本电脑和数据中心资源，未来每个智能体同样需要对应的算力、存储和基础设施支撑。
为应对这一需求，黄仁勋透露他数年前已亲自向美光科技CEO桑杰·梅赫罗特拉（Sanjay Mehrotra）描绘未来需求图景，SK海力士高层亦获得了同样的提前沟通。他表示：“我们与这些合作伙伴之间已经建立了数十年的深厚关系……他们也看到了我们正在赢得市场，所以他们更愿意与我们深度合作。”
但他也承认预测之难：“如果你试图在2023年预测2027年的需求，难度是相当大的。建厂本身也需要很长时间。”
黄仁勋：中国市场AI需求旺盛，市场会逐步开放
黄仁勋刚随特朗普出访中国返回，被直接追问此行结果。
他的表态相对克制：“中国的AI需求极为旺盛，就像这里一样，智能体AI在那里同样取得了巨大进展。我认为随着时间推移，市场会逐步开放。”
当被追问是否讨论向中国科技公司销售芯片时，黄仁勋转移了焦点：“我此行代表的是美国，这是我的荣幸。我是去支持特朗普总统的，这也是我此行真正的重心。特朗普总统进行了一些会谈，我期待他们能作出相应的决定。”
迈克尔·戴尔则表态称，戴尔在中国有业务并遵守所有相关限制，但“希望美中两国之间能够有更多的经济合作，这最终将为双方乃至全世界带来更好的结果与繁荣。”
在台积电供应链问题上，黄仁勋表示中国台湾“仍是全球科技制造和技术研发的核心枢纽”，同时强调英伟达正积极推动美国本土制造——“我们正在美国本土大规模建厂——芯片工厂、封装工厂、电脑工厂，当然还有AI工厂”，并称供应链多元化“是可能的，也是每个人都应该追求的目标”。
黄仁勋：AI建设周期至少十年，“现在才是最开始”
这是本次访谈中黄仁勋释放的最关键信号之一，直接关乎市场对AI基础设施建设周期的判断。
我们正处于AI基础设施建设的最初期——真正意义上的最初期。未来十年，我们都将持续推进这项建设，甚至更长。
他给出了更长远的叙事框架：当前的AI基础设施建设完成后，下一阶段是"物理AI"——AI从数字世界进入现实物理世界，届时将"在人类历史上首次真正赋能全球90万亿美元的实体产业"，而"那个时代甚至还没有开始"。
他同时承认供给爬坡速度的局限：“供应链规模每年都在翻倍，甚至可能是翻四倍，但要跟上未来十年的建设需求，依然是极大的挑战。”
全文访谈如下：
Nvidia黄仁勋与迈克尔·戴尔谈论智能体AI、内存需求与中国市场
Bloomberg电视台 2026年5月19日
Nvidia首席执行官黄仁勋与戴尔首席执行官迈克尔·戴尔在拉斯维加斯举办的戴尔世界大会（Dell World）期间，接受Bloomberg记者艾德·勒德洛（Ed Ludlow）的采访，就智能体AI、内存需求以及中国市场前景展开对话。
艾德·勒德洛： 迈克尔，你们在AI服务器领域新增了1000家客户。对于AI工厂而言，这是非常惊人的增长。与一年前相比，这5000家客户目前实际在构建什么？我认为这是一个很好的切入点。
迈克尔·戴尔： 我认为我们看到的变化是，整个行业正在从测试和评估阶段迈向正式的生产部署阶段。我们在台上展示了一些很好的案例——比如礼来公司（Eli Lilly）、遍布现实世界的1000名全科医生，以及三星。这些都不是停留在屏幕上的演示，而是全球最大企业在现实世界中的真实应用。
这一趋势正在广泛蔓延，覆盖每个行业、每个国家的所有客户。模型性能持续提升，我们现在也具备了智能体（Agentic AI）能力。虽然这令人振奋，增长势头也非常强劲，但我认为这仅仅是这波浪潮的开端——尤其是在企业级市场，那里才是我们真正拥有巨大机遇的地方。
艾德·勒德洛： 黄仁勋，非常有意思的是，你花了四年时间告诉我们需要重新定义计算机，核心是加速计算，而焦点一直在云计算超大规模数据中心上。但我从你今天的演讲中所感受到的是，这件事正在本地、在本地部署（On-Prem）端发生。对此，Nvidia是怎么理解的？
黄仁勋： 智能必须在情境发生的地方产生。无论情境在哪里，无论行动在哪里，那就是你需要产生智能的地方。
早期AI应用大多在云端运行，许多消费者服务也在云端。然而，对于礼来、三星、制造业以及众多企业而言，你希望AI智能体部署在本地，因为那里才有你所有的数据——安全数据、专有数据，以及与你公司业务相关的所有专业技能。
现在，我们已经拥有了能够在本地运行的AI智能体，它们真正能够完成工作。ChatGPT在发布之初已经非常出色，生成式AI可以生成内容，但那仅限于内容生成本身。生成内容固然重要，但真正完成工作才是极具价值的事情。而如今，我们正在极其出色地完成这种生产性工作。这就是大家所说的"智能体AI"（Agentic AI）新时代。
艾德·勒德洛： 现在所有人都在思考的问题是：GPU算力大量集中在超大规模数据中心。迈克尔·戴尔将如何为这1000家新客户提供GPU，帮助他们构建自己的本地AI工厂？
迈克尔·戴尔： 黄仁勋和我们共同打造的供应链正在持续扩大规模。虽然需求确实超过供给，但供给正在不断增加，客户也在摸索如何逐步扩展这些系统。
我认为另一个值得关注的现象是：企业正在意识到，当他们用这项技术重新设计工作流程时，获得的不是10%、20%或30%的提升，而是10倍、20倍乃至100倍的提升。这种速度才是决定企业成功的关键。我们自己在这样做，Nvidia也在这样做。这些事情的可行性已经不再是秘密，每家公司都希望把握这种速度，将其转化为竞争优势和业务成果。
艾德·勒德洛： 戴尔一直是重要的销售渠道，非常擅长将技术卖给美国最大的企业。这对Nvidia未来意味着什么？我们讨论的客户群体已经到了相当大的规模，但还有一批中型市场正在涌现——数据中心在工业领域、医疗健康领域不断落地，这是否会把Nvidia带入新的领域，从前沿实验室和超大规模数据中心延伸出去？
黄仁勋： Nvidia是一家技术公司。超大规模数据中心能够整合我们的技术，将其作为服务来运营；戴尔能够将我们的技术打包成解决方案，直接为客户创造价值。
看看发生了什么——正如我们之前谈到的，智能体AI已经彻底重塑了计算。我们需要共同完成几件事：
第一件事，是构建"大脑"。这就是Grace Blackwell NVLink 72、Vera Rubin NVL 72——用于大型语言模型的超大规模算力系统。
第二件事，是我们正在推进的Vera CPU，这将是全球性能最强的CPU，专为智能体AI设计，用于运行智能体本身，协调智能体使用各种工具。
所谓"框架"（Harness），就是围绕大型语言模型构建的一套机制，让它能够访问内存、访问网络、使用工具、调用本地草稿内存、工作记忆，以及访问长期记忆。这个框架本质上是将"大脑"转变为一个智能体——一个能够真正完成工作的数字机器人。
智能体在CPU上运行。我们还与戴尔合作，为智能体创建了一种全新的长期记忆形式，称为"戴尔AI数据平台"（Dell AI Data Platform），它建立在Nvidia技术之上，用于扩展的网络也同样建立在Nvidia技术之上。智能体本身、大脑、长期记忆、所有必要的网络基础设施，以及我们称之为"NeMo"的智能体运行时环境，都运行在一个被称为"Open Shell"的安全可管控容器中。所有这些部分已经整合在一起。
技术架构已经就绪，戴尔需要做的，就是将其转化成人们真正可以使用的解决方案。戴尔将为全球企业做超大规模云计算商为云服务所做的事情。
艾德·勒德洛： 迈克尔，关于CPU和通用计算——我们谈了很多AI工厂和GPU，但实际上通用计算工作负载对你来说也存在很大机遇，基础设施建设也在持续推进。
迈克尔·戴尔： 确实如此，需求也同样超出供给。而且，当你在企业内部部署智能体框架时，你会用到大量的CPU。这是当下正在发生的现实，而且我认为这一趋势只会持续增长。
黄仁勋： 原来是人类使用工具，现在是智能体使用工具。正如我早些时候在台上所说的，我们将有10亿人，背后支撑着数千亿个智能体。人类偶尔使用工具，但智能体会随时随地、非常高频地使用工具。因此我们需要大量CPU。这些CPU连接着GPU"大脑"，让CPU知道如何思考、如何推理、如何规划，以及如何使用工具——这就是整个系统的运作方式。
艾德·勒德洛： 两位，目前最大的供给瓶颈是什么？
迈克尔·戴尔： 毫无疑问，内存是一大挑战。先进制程半导体也仍然面临压力。总体而言，半导体供应链正在持续爬坡，但需求增长的速度比供给更快。
黄仁勋： 就我们的情况而言，我们提供的是集成化技术，内存随我们的技术一同交付。我们已经提前两三年规划供应链，我们拥有全球规模最大的供应链，合作伙伴也在为我们的供应保障方面做得非常出色。所有环节都相互配合：先进封装与HBM对齐，与Grace Blackwell及CPU对齐，与Kawasaki、Colossus等平台全面对齐，硅光子器件也已就位，一切都对齐了。只是需求远超全球整体产能，这是全行业的问题。
