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OpenAI一早就寻求英伟达投资，但老黄表示：当时太穷了，应该把所有的钱都给他们。
在最新近两小时的深度对谈，老黄不仅曝光了和OpenAI千亿合作的底层逻辑，还抛出了对AI行业的一系列判断：
英伟达1000亿美元投资瞄准的是“AI时代基础设施红利”，OpenAI将成继Meta、谷歌后的下一个万亿级超大规模公司，通过投资变相让OpenAI采购自家芯片是误解；
“AI产能过剩”是伪命题，在通用计算向加速计算完全转型前，算力缺口只会持续扩大；
总的来说，这场对话不仅拆解了AI算力爆发的底层逻辑，还覆盖了当前AI领域企业战略、技术路线、市场趋势等关键方向。
对话开篇就解析了英伟达与OpenAI在三大核心领域推进的深度协作，其中OpenAI自建AI基础设施是最大亮点。
前两大合作领域聚焦现有云基础设施扩建。一是持续推进微软Azure数据中心建设，双方已经签订了数百亿美元长期合同，后续仍有多年建设周期。
二是联合甲骨文、软银等伙伴搭建OCI（甲骨文云基础设施）的5-7GW算力集群。
这两大趋势叠加，让算力需求呈现指数的指数增长，也让双方的合作有了远超常规商业合作的战略意义。
黄仁勋解释，过去OpenAI依赖微软等第三方搭建数据中心，如今自建基础设施后，不仅能满足自身“双重指数级”增长的算力需求，未来还可向其他企业出售冗余算力。
至于为何英伟达愿意投入1000亿美元？核心逻辑在于对OpenAI增长潜力的判断。
在英伟达看来，此时投资不仅能获得可观的财务回报，更能通过芯片、软件、系统、AI工厂全链路支持，深度绑定AI时代的核心玩家，就像早年通过基础设施合作锁定Meta、谷歌的AI需求一样。
通用计算时代已经结束，未来5-10年，全球所有计算基础设施都将转向加速计算与AI计算。
就像从煤油灯升级到电力系统，从螺旋桨飞机迭代为喷气式客机。计算方式的革命已经不可逆，且正在加速推进。
目前全球仍有超万亿美元规模的通用计算基础设施（以CPU为核心），这些设施未来都将被以GPU为核心的AI加速计算体系替代，就这个替代过程，就足以支撑算力需求长期增长。
超大规模推荐引擎迭代：过去谷歌、亚马逊等巨头依赖CPU运行系统，现在已经全面转向GPU驱动的AI计算系统，仅这一领域的升级，就涉及数百亿美元市场规模；
数据处理体系重构：目前Snowflake、Databricks等平台的结构化/非结构化数据处理，90%以上依赖CPU，未来将全面转向AI数据处理，这一领域的潜在规模堪比当前AI市场的数倍。
黄仁勋表示，判断算力是否过剩，要看通用计算向加速计算的转型速度，只要还有企业在处理数据，算力就会持续增长。
他还透露，英伟达作为供应链末端，始终根据客户实际需求信号生产：不盲目扩产，而是根据超大规模厂商、云服务商的年度需求预测调整产能。
但过去两年，几乎所有客户的预测都偏低，英伟达始终处于“按需生产但供不应求”的状态。
第二个质疑是“英伟达投资OpenAI是为了通过投资变相让OpenAI采购自家芯片，间接实现循环收入”。
实际上OpenAI一早就想邀请英伟达投资，但老黄表示：当时太穷了，（现在想想）应该把所有的钱都给他们。
主持人询问“如果英伟达的芯片性能不够好、性价比不足，OpenAI完全可以选择其他供应商。”
AI已深度融入芯片设计、软件优化全流程：从芯片架构规划到晶体管布局，从系统软件调试到算力集群优化，AI辅助让研发效率提升数倍。
英伟达想要成为人工智能公司的AI基础设施合作伙伴，寻求多种方式与各方合作。
我们并不要求任何人从我们这里购买所有东西。我们不要求他们购买整架设备，他们可以购买芯片，可以购买组件，可以购买我们的其他产品。可以用我们的GPU搭配其他人的网络。
有人说4.5万亿美元市值的英伟达已经触顶，但英伟达可能是全球首个10万亿美元公司。
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