# 黄仁勋：英伟达生产昂贵 AI 硬件，但也生产全球成本最低 Token

- 来源：IT之家（RSS）
- 发布时间：2026-04-22 10:26
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## AI 摘要

英伟达CEO黄仁勋在Cadence Live 2026活动中阐述全栈AI战略，提出以"单位Token成本"替代最大吞吐量作为衡量AI系统的核心指标。尽管Blackwell及下一代Rubin平台硬件造价高达数百万美元，但依托CUDA软件栈深度优化，英伟达实现了全球最低的Token生成成本与Token/瓦特能效比，通过将高昂硬件成本分摊至海量Token产出，建立AI效率竞争壁垒。

## 正文

IT之家 4 月 22 日消息，英伟达官方账号 @NVIDIAAI 今天（4 月 22 日）在 X 平台发布推文，分享了一段 Cadence Live 2026 活动演讲视频，英伟达首席执行官黄仁勋强调全栈策略是 AI 领导地位的核心，并提出“生产全球成本最低 Token”的观点。

黄仁勋表示英伟达虽然生产昂贵的 AI 硬件，但同时也在生产全球成本最低的词元（Token）。Token 作为 AI 处理语言的基本单元，其生成速度与成本直接决定了 AI 系统的效率与价值。

黄仁勋强调，单纯依赖硬件的暴力计算并非高效路径，必须依靠软件栈的深度引导才能最大化硬件潜能。IT之家附上视频如下：

黄仁勋表示，未来的计算世界将是全栈式的，企业必须深入理解顶层的软件栈、中间的系统架构以及底层的应用场景。英伟达耗时多年打磨的 CUDA 生态系统，正是连接硬件算力与软件应用的核心桥梁，让其硬件在 Token 生成效率上建立了竞争壁垒。

针对硬件价格高昂的质疑，黄仁勋给出了独特的成本逻辑。虽然 Blackwell 或即将推出的 Rubin 平台造价高达数百万美元，但这些系统能产生前所未有的 Token 数量。

通过将巨额硬件成本分摊至海量的产出中，英伟达实现了最低的单位 Token 成本。同时，系统在能效比上也达到了最低的 Token / 瓦特，进一步降低了运营支出。

黄仁勋提出，衡量 AI 系统价值的核心指标不应仅是最大吞吐量，而应是 " 单位 Token 成本 "。这一新指标综合考量系统的购置成本、运行功耗与产出效率，为客户提供了更精准的投资回报分析依据。