撰文：Techub News 整理
导语
2026 年 5 月，NVIDIA 创始人兼 CEO Jensen Huang（黄仁勋）与 Dell Technologies 董事长兼 CEO Michael Dell（迈克尔·戴尔）共同接受了 Bloomberg 的深度访谈。此次对话发生在 NVIDIA GTC 大会之后，正值 AI 从技术探索迈向大规模生产应用的关键节点。两位科技巨头领袖不仅分享了各自公司在 AI 基础设施、企业解决方案上的最新进展，更就 AI 智能体的未来、全球供应链挑战以及地缘政治下的市场准入等尖锐问题发表了看法。他们的对话，为我们勾勒出一幅从云端到边缘、从生成内容到执行任务的 AI 未来全景图。
摘要
- AI 应用正从“测试评估”全面转向“生产部署”，企业级市场是下一波巨大增长点。
- “智能体”将取代“生成式 AI”成为新焦点，其核心是在数据所在处（如本地、工厂）执行实际工作。
- NVIDIA 与 Dell 正携手构建完整的“AI 工厂”解决方案栈，涵盖大脑（GPU）、运行时（CPU+软件框架）和长期记忆（数据平台）。
- AI 驱动的需求增长远超全球供应链当前产能，尤其是先进存储和半导体，这被视为结构性而非周期性变化。
- Jensen Huang（黄仁勋）对中国 AI 芯片市场持开放态度，认为尽管存在限制，但巨大的需求终将推动市场进一步开放。
从云到边缘：AI 部署的范式转移
访谈伊始，主持人便指出一个显著变化：过去几年，Jensen Huang（黄仁勋）谈论的重心是超大规模云服务商的加速计算，而现在，焦点转向了本地部署（on-prem）的“AI 工厂”。黄仁勋对此给出了清晰解释：智能必须在其上下文所在之处产生和执行。
早期 AI 应用多集中在云端，尤其是消费级服务。然而，对于像礼来（Eli Lilly）、三星这样的制造业巨头或任何拥有大量敏感、专有数据的企业而言，将 AI 智能体部署在本地至关重要。那里存放着公司所有的核心数据、技能和业务流程。黄仁勋强调，生成式 AI（如初代的 ChatGPT）擅长创造内容，但这只是开始。新一代的“生产性 AI”或“智能体 AI”的价值在于“完成工作”。它们更像是数字员工，能够利用工具，在真实的物理世界或企业系统中执行任务，带来十倍甚至百倍的效率提升。
Michael Dell（迈克尔·戴尔）补充道，当企业利用这项技术重新构想工作流程时，获得的不是百分之几十的渐进式改进，而是数量级式的飞跃。这种变革速度正是企业赢得竞争优势的关键。Dell 的角色是将 NVIDIA 的技术转化为客户可直接使用的完整解决方案，为全球企业提供类似云服务商为自身提供的“AI 工厂”能力。
构建 AI 智能体：大脑、缰绳与记忆
黄仁勋详细阐述了构建一个能够“工作”的 AI 智能体所需的技术栈，这远远超出了一个大型语言模型（LLM）本身。
首先，是“大脑”。即像 Grace Blackwell GB200 这样的超级芯片，用于运行庞大的语言模型。其次，是“缰绳”。这是指即将发布、专为生成式 AI 设计的 Vera CPU。CPU 的作用如同缰绳，控制着 LLM 这匹“骏马”，使其能够安全、有效地访问内存、网络、工具，并管理短期工作记忆和长期记忆。这个“缰绳”软件层将原始的大脑模型转变为可用的“智能体”或“数字机器人”。
第三，是“长期记忆”。NVIDIA 与 Dell 合作，创建了基于 NVIDIA 技术的 Dell AI 数据平台，专门服务于智能体的长期记忆需求。此外，扩展智能体规模所需的网络、以及名为 Nemo Crawl 的智能体运行时环境，都被集成在一个名为 Open Shell 的安全治理容器中。
Michael Dell（迈克尔·戴尔）指出，随着企业内部智能体框架的普及，CPU 的需求量将大幅增加。他描绘了一个未来图景：全球可能有数百亿个智能体，它们持续不断地使用工具，其速度和频率远高于人类。因此，我们需要海量的 CPU，而这些 CPU 都连接着 GPU“大脑”，以便知道如何思考、推理、计划和使用工具。
供应链：结构性挑战与长期愿景
当被问及当前最大的供应限制时，两位 CEO 不约而同地提到了高带宽内存（HBM）和先进制程半导体。黄仁勋承认，尽管半导体供应链正在扩张，但需求增长的速度更快。NVIDIA 通过多年的规划和与合作伙伴的深度协作，确保了从 HBM、Grace Blackwell 芯片到硅光技术等各个环节的供应对齐。然而，全球的总产能仍难以满足爆炸式的需求。
主持人提出了一个关键问题：内存行业历来具有周期性（繁荣与萧条交替），如何说服供应链伙伴这是结构性、永久性的需求增长？黄仁勋分享了他的方法论：NVIDIA 长期致力于与供应链上游（如美光、SK 海力士）沟通未来的产业愿景。例如，他在三年前就向美光 CEO 详细解释了今天正在发生的 AI 变革，以确保对方能据此规划产能。他强调，必须让上下游供应链（包括电力、土地、融资方）都为这个未来做好准备。
黄仁勋的逻辑很简单：我们正在进入一个拥有数十亿 AI 智能体的时代，它们如同数字工人，7x24 小时不间断工作。正如每个知识工作者需要一台笔记本电脑和一部分数据中心资源，每个智能体也需要相应的计算、存储和基础设施支持。Michael Dell（迈克尔·戴尔）也认同，尽管预测长期需求很难，但他们与供应链伙伴长达数十年的合作关系正在发挥作用。他判断，AI 基础设施的建设才刚刚开始，将持续至少十年，而紧随其后的将是物理 AI（机器人）的浪潮，那将是一个更大的市场，需要全新的基础设施能力。
地缘政治与市场前景：中国与供应链韧性
访谈不可避免地触及了地缘政治话题。主持人询问了黄仁勋2026 年 5 月随美国总统访问中国的行程，特别是关于 H200 芯片对华销售许可以及中国市场的态度。
黄仁勋首先表明，美国总统希望美国在 AI 革命中引领全球。关于 H200，他表示该产品已获得对华销售许可证，但最终取决于中国政府如何平衡保护本土产业与引入更多 AI 算力以扩大市场。他感受到中国对 AI 的需求同样惊人，生成式 AI 在中国也取得了巨大进展。他引用中国领导人的表态，认为中国将继续扩大开放，因此他预期市场将随着时间的推移而进一步开放。不过，他澄清此次行程主要是作为美国代表支持总统，并未直接与中国官员讨论 H200 的销售细节。
Michael Dell（迈克尔·戴尔）作为总统科技顾问委员会成员，也表达了希望看到中美之间更多经济合作的愿望，他认为这最终将为所有人带来更大的繁荣和更成功的国际关系。
关于台湾问题，黄仁勋指出台湾仍是全球科技制造与研发的核心，供应链高度集中于此。但同时，美国也在积极推进本土制造业回流，建设更多的晶圆厂、封装厂和 AI 工厂。由于需求极其旺盛，全球产能正在全方位扩张。他的结论是，实现供应链的多样性和韧性是可能且必要的，而台湾将继续作为全球科技中心之一发挥关键作用。
PC 的未来：个人 AI 的崛起
在访谈尾声，话题转向了看似传统的 PC。Michael Dell（迈克尔·戴尔）强调，PC 仍然是知识生产力的中心设备，并且正在进化。新款 XPS 笔记本已经能够本地运行小型 AI 模型，实现混合 AI 计算。用户对更强大 PC 的需求正在上升，这依然是一个充满活力且能带来供应链规模优势的业务。
黄仁勋则从更宏大的计算演进角度展望未来。他认为，我们正在见证“个人 AI”时代的开端，它将接续“个人电脑”时代。其核心理念依然是：AI 需要存在于上下文所在之处。如果一个人的所有信息和工作都在笔记本电脑上完成，那么 AI 助手就需要在本地运行。同理，工厂、医院、自动驾驶汽车中的 AI 都必须部署在相应场景中。这种分布式、无计量限制的智能，将是下一代计算的核心特征。当被问及 NVIDIA 与 Dell 在 PC GPU 上是否会合作时，两位 CEO 卖了个关子，暗示“很快会有消息”，留下了巨大的想象空间。
