老黄最新演讲,一句话讲透了AI下半场

2026-06-02 16:48:191
老黄在台湾GTC上讲了两个多小时,信息量很大,但如果只记一句话,我选这句——"Token就是收入"。
这句话的分量,可能比发布任何一款新芯片都重。因为它定义了一个新时代的商业模式:AI工厂不生产芯片,不生产手机,生产的是Token。谁的Token产量高、成本低、客户多,谁就是这个时代的印钞机。
Agent来了,软件的活法变了
先说Agent这个概念。
之前大家聊AI,主要聊的是大模型能不能聊天、能不能画图。但Agent不一样,它有记忆、会规划、能调用工具、还能连续执行长任务。你可以简单理解为:大模型是一个很聪明的大脑,但Agent是一个有手有脚、还会自己安排日程的完整员工。
老黄举了个例子挺直观。GitHub上的年度代码提交量,2023年是3亿次,2025年到了5亿次,而2026年前几个月就已经接近再翻3倍。谁在写这些代码?越来越多是AI Agent。
这意味着什么?软件行业的底层逻辑正在被重构。
但注意,老黄说的不是"Agent取代软件",而是"软件将变成Agent调用的服务和工具"。这个区别很关键——软件不会死,只是换了个活法。以前软件是人在用,以后软件是Agent在用,Agent需要的数据库、监控、安全、调度平台,一个都少不了。
Cadence、SAP、ServiceNow、Palantir这些公司已经接入了英伟达的Agent生态。企业级Agent正在从PPT概念变成真实的落地场景。
AI工厂:钱还得继续花
再说硬件这边。
Vera Rubin全面量产了,这个大家可能已经知道了。但我觉得更有意思的是,英伟达这次还发布了一颗专门为Agent设计的CPU——Vera。它不是传统意义上的通用CPU,而是专门负责GPU调度、KV Cache管理、工具调用这些Agent场景的活儿。
老黄的原话大意是:未来的计算架构不再是"CPU+应用程序",而是"CPU+GPU+Agent系统"。
换句话说,AI基础设施正式从"训练时代"迈入"Agent时代"。
花钱的事儿呢?只会更多。目前单个GW级AI工厂的投资规模已经从之前的水平提升到50~60亿美元,未来可能还会往80~100亿美元走。这钱花在哪?服务器、网络设备、液冷系统、电力配套,整条产业链都在受益。
有人可能会问:这钱花得下去吗?回得来吗?
老黄的回答是,当Agent应用持续落地,AI工厂就不只是成本中心了,它在变成收入中心——因为Token本身就是产品,有人愿意为它付费。这个逻辑就像云计算当年一样,前期拼命建数据中心,后面靠服务费源源不断地收钱。
美股软件股为什么突然起飞?
聊完老黄的演讲,再来看一个很有意思的现象。
美股软件股5月以来暴涨超28%,以iShares美国软件ETF(IGV)为参考,这是2001年10月以来最好的月度表现。好家伙,二十多年来最猛的一个月。
其中涨得最凶的是哪些?Snowflake(云数据平台)、Datadog(运维监控)、Crowdstrike(网络安全)——清一色AI基础设施层的软件公司。
为什么是它们?
这就要说到一个很重要的叙事转变。年初的时候,市场最大的恐惧是"大模型会吞掉软件"——OpenAI自己做应用了,还要啥SaaS?于是软件股被集体杀估值,相当惨烈。
但到了5月,大家突然回过味来:Agent真正落地需要什么?需要数据库、需要安全防护、需要性能监控、需要身份管理。大模型公司不会下场做这些脏活累活,反而它们越强大,底层Infra的需求越旺盛。
市场叙事从"AI颠覆软件"翻转成了"AI赋能软件、提升客单价与留存"。
AI Infra基础软件:被错杀最狠,修复逻辑最顺
这里面最值得关注的方向,我个人认为是AI Infra基础软件。
为什么?三个原因。
第一,商业模式天然受益。大多数基础软件不是按人头收费的传统订阅模式,而是按数据流量、计算量、存储量、监控节点数这些消费指标来收费的。AI时代,这些指标大概率是往上走的。你想想,Agent跑起来之后,数据处理量、安全审计量、运维监控量,哪样不是翻倍增长?
第二,"不被吞噬"的确认。美股几家头部基础软件公司陆续和大模型厂商签了多年期大额合作订单,这等于大模型公司用真金白银说了一句话:"我不会抢你的饭碗,我还要长期用你。"估值压制的最大利空消失了。
第三,认知差仍然存在。市场大部分人还在盯着应用层——谁的AI聊天机器人更好用、谁的Agent更聪明。但跑Agent的底层需要什么?GPU调度平台、AI原生数据库、数据合成服务、全链路监控……这些方向的关注度远远不够,存在一个认知差。
打个比方,这就像淘金热的时候,大家都在挖金子,但卖铲子和卖水的那帮人,往往是活得最滋润的。

说完美股,聊聊我们这边。
中国AI应用的渗透节奏大概比美国晚6到12个月。当前主要还是集中在To C(豆包、千问这类AI搜索),以及编程领域的AI工具应用。据我了解,不少软件公司已经给员工发免费的Token额度了,这个场景和2025年4、5月的美国差不多。
为什么渗透会慢一拍?一方面是模型能力差距,另一方面是咱们的人力成本相对低,企业用AI替代人力的急迫性没那么强。但趋势不会变,我个人判断可能到今年四季度开始,AI应用会逐步向财务、客服、运营这些岗位渗透。
从基金持仓来看,计算机行业Q1公募基金持仓占比只有1.4%,低配比例2.2%。位置低、仓位低,如果AI主线内部出现高低切换,软件板块有阶段性受益的可能。
那具体关注什么方向?
我个人比较关注两条线。一条是AI Infra基础软件——就是前面聊的数据库、监控、安全这些方向,包括星环科技博睿数据海量数据深信服这些,逻辑和美股那边是相通的。另一条是企业级Agent智能体——有行业数据壁垒和客户粘性的公司,比如金蝶国际、鼎捷数智中控技术这些。
当然,美股反弹跑得好的公司,本质上是AI叙事得到了验证、同时护城河够深不会被大模型吃掉的那一类。A股这边也是同样的筛选逻辑:既受益于AI浪潮,又不会被AI替代。
AI PC和物理AI,顺便提一嘴
老黄这次还推了两个方向,简单说几句。
一个是AI PC。英伟达联合微软和联发科推了N1X平台,要做覆盖笔记本、台式机和工作站的AI PC产品线。老黄的说法是,PC正从"应用中心"变成"Agent中心",未来你的电脑就是你的个人AI助手运行平台。DGX工作站最高支持768GB内存,能跑万亿参数的模型——这个配置,够夸张的。
另一个是物理AI。Cosmos 3世界模型、自动驾驶模型、机器人平台Isaac GR00T都发布了。英伟达现在的野心很明确:云端Agent、终端AI PC、物理世界AI,三条线全覆盖。
这两个方向不展开了,后面有机会单独聊。
今天主要想说的就一个核心观点:Agent时代的算力需求,决定因素正在从"模型有多大"转向"Agent有多少、任务有多复杂"。这个转变会让AI服务器、数据中心基础设施、以及底层的Infra软件,持续受益。
你怎么看AI Agent和软件股的机会?欢迎评论区聊聊~
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