黄进一步解释说，就人工智能数据中心的总体拥有成本（TCO）而言，Nvidia GPU 的定价其实并不重要。Nvidia 在推动人工智能产业蓬勃发展方面取得的成就令人印象深刻，这一点难以否认。该公司最近成为全球第三大最有价值的公司，主要得益于其人工智能加速 GPU，但黄教主的言论肯定会引起争议，因为他否定了一大批竞争对手，如 AMD、英特尔以及一系列拥有 ASIC 和其他类型定制人工智能芯片的竞争对手。

黄仁勋进一步解释说，就 AI 数据中心的总拥有成本（TCO）而言，英伟达 GPU 的定价并不重要。

根据斯坦福经济政策研究所（SIEPR）放出的一段会议视频，SIEPR 前 Trione 主任、斯坦福大学 Charles R. Schwab 经济学名誉教授 John Shoven 问道：“你们制造的芯片完全是最先进的。你们是否有可能面临声称足够好的竞争——虽然不如 Nvidia，但也足够好，而且便宜得多？这是一种威胁吗？”

黄仁勋表示：“我们的竞争比地球上任何公司都激烈，在某些情况下，甚至英伟达的客户也是竞争对手。此外，英伟达还积极帮助正在设计替代 AI 处理器的客户，甚至向他们透露了即将推出的英伟达芯片路线图。”

黄仁勋称，英伟达以“完全开放的方式”运作，同时与业内几乎所有其他人合作。买卖芯片的人会考虑芯片的价格，而运营数据中心的人会考虑运营成本。当然，公司会很清楚总体拥有成本，这基本上意味着英伟达的优势，如部署时间、性能、利用率和灵活性。即使竞争对手的芯片是免费的，它也不够便宜。

黄仁勋在结束对 Shoven 的回答时强调，英伟达的目标是“以无与伦比的 TCO 保持领先地位”。

采访视频中，黄仁勋概述了英伟达目前无懈可击的独特卖点。表示虽然你可以制造一个ASIC芯片来擅长一种特定的算法，但英伟达的GPU是可编程的。此外，Nvidia 平台 "是......每家云计算机公司的重要标准"。因此，一个希望支持从金融服务到制造业等各种客户的典型数据中心将被 Nvidia 硬件所吸引。

来源：EETOP

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