封面新闻记者 边雪
在人工智能席卷全球的第三个年头，算力产业仍在持续升温。
3月17日凌晨，在美国圣何塞举行的NVIDIA GTC 2026上，英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋再次抛出一个引发业界关注的判断：到2027年，仅英伟达当前的Blackwell AI chips以及下一代Vera Rubin AI chips所对应的市场需求规模，就可能接近1万亿美元。
这个数字背后，既是英伟达对AI基础设施需求的判断，也呈现出一个新的趋势：当AI从“会回答问题”走向“会完成任务”，算力需求可能再次被放大。
图据视觉中国
AI算力的下一阶段
过去几年，生成式人工智能的发展几乎都围绕着同一个关键词：大模型训练。
从OpenAI推出的ChatGPT引爆全球生成式AI浪潮，到各大科技公司竞相建设超大规模数据中心，训练更大的模型成为推动算力需求暴涨的核心动力。在这一阶段，提供GPU计算平台的英伟达成为最大受益者之一。
不过，在今年的NVIDIA GTC 2026上，黄仁勋给出的判断是：AI产业正在从“训练时代”走向“推理时代”。
所谓推理，指的是模型在实际使用中不断生成内容、执行任务的过程。当AI被广泛应用于企业系统、软件服务乃至个人助手，每一次提问、每一次生成内容、每一次自动决策，都需要实时消耗计算资源。
这意味着，算力需求不会随着模型训练完成而减少，反而可能随着应用普及而持续增长。
正是在这样的背景下，英伟达推出了新的产品路线。当前的Blackwell AI chips已被视为公司新一代AI计算平台，而下一代Vera Rubin AI chips也在规划之中。按照黄仁勋的判断，这两代产品所对应的市场需求规模，在未来几年可能达到约1万亿美元。
AI代理：让AI“自己干活”
生成式AI让机器开始“理解语言”，而近期兴起的“AI代理”（Agent）则让AI开始尝试完成更复杂的任务。
在大会演讲中，黄仁勋特别提到一个近期在开发者社区迅速走红的开源项目“OpenClaw”。
该软件由奥地利软件开发人员Peter Steinberger推出，其核心理念是让人工智能不只是回答问题，而是能够通过调用工具、执行脚本或操作软件，完成多步骤任务，因广泛传播于社交媒体而人气飙升。
一个AI代理可以根据用户需求自动完成以下流程：搜索信息、调用数据库、编写或修改代码、执行软件操作等，这也意味着，AI不再只是聊天机器人，而更像一个“数字员工”。
在谈到这一趋势时，黄仁勋对OpenClaw给出了高度评价。他认为，这一项目“意义深远”，并称其在短时间内获得的关注度已经超过许多传统开源项目。在他看来，未来几乎所有公司都可能需要类似的技术框架来部署AI代理。
英伟达的布局
不过，当AI能够自动执行任务时，安全与控制的问题也随之出现。
如果一个AI代理可以访问企业数据库、调用内部系统甚至执行自动操作，那么如何确保其行为不会越界，成为企业部署AI时必须面对的问题。
在NVIDIA GTC 2026上，英伟达也给出了自己的解决方案：推出名为Nvidia NemoClaw的平台。
根据英伟达的介绍，这一系统可以与OpenClaw的代理工具进行协同，通过额外的安全控制机制，让企业能够更安全地部署AI代理。
其核心功能包括：为AI代理设置安全边界，提供网络与隐私保护机制，对代理行为进行监控与审计。从产业角度看，这一布局也反映出英伟达正在逐渐扩大自身角色：不仅提供GPU硬件，还试图构建围绕AI计算的完整软件生态。
尽管AI产业的增长速度令人瞩目，但市场仍然对算力需求的持续性保持关注。目前，AI基础设施投资主要来自几家科技巨头，例如Microsoft、Amazon、Google和Meta。这些公司每年投入数百亿美元建设数据中心，用于支持AI模型的训练与推理。
近期，英伟达宣布向Lumentum、Coherent各投资20亿美元，凸显光芯片作为AI基础设施核心环节的战略价值。银河证券指出，当前光模块景气度仍处上行通道，“十五五”首年国内正加速从400G向800G/1.6T升级，叠加AI算力需求爆发，行业呈现量价齐增格局。海外云厂商资本开支超预期、GPU迭代驱动速率升级，叠加“光进铜退”与CPO技术成熟，进一步打开光芯片长期成长空间。在全球算力竞赛与供应链重构背景下，高速光芯片、硅光与CPO产业链正迎来确定性高增长阶段。
当AI基础设施规模持续扩大，未来谁将为这些算力需求买单？业内分析人士告诉封面新闻，企业自动化、AI助手以及智能代理可能成为新的需求来源。但从实验阶段走向大规模商业应用，仍然需要时间。
在过去几十年的科技产业发展中，每一次计算范式的变化，都会带来一次基础设施建设浪潮。互联网时代需要服务器，移动互联网时代需要云计算，而人工智能时代需要的，则是规模空前的算力网络。
值得注意的是，GTC 2026大会上还宣布推出用于轨道数据中心的计算平台，这是人工智能迈向太空备受期待的下一步。“太空计算，这最后的疆域，已经到来。”黄仁勋表示，“随着我们部署卫星星座并深入探索太空，智能必须存在于数据生成的任何地方。”
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