黄仁勋：需要更多Token与工程师，这是AI革命的开工典礼

飞象网讯（孙迎新）还是那身精神的黑皮衣，还是那个精力充沛、侃侃而谈的老黄。

3月17日，在美国加州圣何塞开幕的GTC 2026大会上，英伟达创始人兼CEO黄仁勋开始了备受瞩目的主题演讲。来看他演讲的观众需要排队，现场人山人海。这场演讲不仅有黄仁勋对过去二十年技术积累的回顾，更有他对未来AI发展蓝图的狂热宣示，像是要把Token时代的皇冠戴在某个人的头上。

“欢迎来到GTC，我只是想提醒你这是个技术会议……我们要谈谈技术，我们要谈谈平台。”接下来，黄仁勋一口气用两个小时，宣告AI推理时代已全面到来。老黄指出，人工智能已从单纯的训练阶段跨越至推理与行动的新纪元。在这一阶段，AI不再仅仅是理解世界，更开始思考、规划并执行任务。

万亿引擎：Token工厂与算力成本革命

每逢大事必穿皮衣。在本届大会上，老黄重磅发布了对万亿级算力与Token工厂概念的深度阐述。他大胆预测，2027年全球AI算力需求将至少达到1万亿美元，这一数字远超此前预测的5000亿美元，标志着行业正式进入百万倍增长阶段。结合此前老黄对算力堪比摩尔定律的预言，可以相信这个全球AI算力需求的数字仅仅是个开始。

老黄提出一个颠覆性观点：数据中心正从传统的存储设施转变为Token生产基地。“Token成为新大宗商品，推理性能决定收入。”他相信在这一新范式下，数据中心的产出不再是静态的数据，而是动态生成的Token。每一瓦特电力所能生成的Token数量，直接决定了企业的收入能力。

为了阐释这个观点，老黄还举了一个自家的例子，披露了新一代Rubin平台的惊人效能。这个平台将单位Token的最高价值层性能增加十倍，不仅如此，还伴随着效率的飞跃，在1GW的数据中心规模下，Token生成速率在两年内将实现350倍的增长。

说到这里，老黄顺带打了一波广告，并强调起架构效率的重要性。“如果架构选错了，就算它是免费的，也依然不够划算。”他进一步解释，即便建设一座千兆瓦级的数据中心需要耗资约400亿美元，但唯有选择最优架构（这是谁的架构，你懂得），才能确保这巨额投资转化为最具竞争力的Token生产成本。

老黄这么说是有底气的，毕竟当年他亲自装箱，将第一台价值30万美元的DGX-1，送到当时还名不见经传的OpenAI办公室，送给Ilya Sutskever团队，后来那台机器成为了GPT系列的算力摇篮。

而就在九年后的现在，同样1 PFLOPS的算力成本，已从几十万美元降至几千美元，体积从服务器大小缩小至一本书。连老黄自己都感慨：“算力成本的下降速度，是人类历史上任何技术都无法比拟的。”

智能体风暴：OpenClaw崛起与职场新范式

先前说到，老黄的狂热宣示，像是要把Token时代的皇冠戴在谁的头上。现在这个场面更加具象化了。面对当下火爆的AI话题，他不吝言辞地盛赞OpenClaw，抛出了关于AI智能体等多个震撼业界的革命性论述。

老黄非常看好OpenClaw，称其为“Agent计算机的操作系统”，还表示“OpenClaw在短短几周内超越Linux 30年的成就。”他指出，OpenClaw不仅是一个开源项目，更是连接大模型、工具、文件系统与调度能力的核心枢纽。它让每一个AI智能体都能像个人电脑运行Windows一样，拥有独立的资源管理与任务执行能力。

随后老黄谈到了SaaS，基于OpenClaw的普及，他提出了大胆的“SaaS消亡论”：“所有SaaS将变为AaaS（智能体即服务）。”并表示未来的软件公司将不再仅提供工具供人使用，而是提供能够自主执行任务的智能体。企业必须制定自己的OpenClaw战略，正如当年制定Linux或HTTP战略一样关键。

如果说这就完了，那也太低估了老黄的扎心能力。接下来，他抛出了更具前瞻性的观点，关于工程师薪酬体系的变革，是这样描绘未来职场的图景：“工程师将配年薪+Token预算，Token成为效率核心资源。”也就是说，在未来，工程师的收入将由基本工资和Token预算两部分组成。能够高效利用Token预算的工程师，其工作效率将放大十倍。Token预算甚至已成为硅谷新的招聘工具，“我的任务会附带多少个Token？”将成为求职者最关心的问题。

他这么说也是有切身体会的，老黄还提到了曾经发生的一件趣事：一个AI生成的假黄仁勋在GTC直播中谈论虚假加密货币，其观看人数竟达到10万，是官方直播人数的5倍。他事后调侃道：“连我的AI分身都在抢算力热度。”

生态宏图：CUDA飞轮与光进铜退

老黄一如既往地穿着他的皮衣，说明他也是一个恋旧的人。在大会上，老黄花了20多分钟回顾了英伟达的生态战略。

“我们要为未来创造市场，而非服务现有市场。”老黄一路回顾了CUDA从被嘲笑为科学家玩具，到如今成为AI基石的历程。

在硬件技术路线上，老黄明确指出了“光进铜退”的趋势，“铜已经死了，光才是算力的未来。”在最新的Rubin平台中，CPO（共封装光学），这一技术能够将单端口功耗大幅降低，解决了高速互联中的能耗瓶颈。通过与台积电共同发明的COUPE工艺，光学接口直接嵌入芯片，实现了革命性的能效提升。

所有这些成果都指向一个目标AI工厂，老黄重申了他的核心定义：“每家公司都要建AI工厂，以AI工厂效率衡量竞争力。”他认为，未来的企业竞争，将不再是单纯的技术或人才竞争，而是谁能以更低的成本、更高的效率生成Token的竞争。

“推理已成为现实，机器人正为AI而生；而此刻请大声喊出你们需要的：更多Token！AI工程师！全体就位！” “这不仅是一场大会，这是人工智能工业革命的开工典礼。”