美东时间2026年6月24日，全球市值最高上市公司之一英伟达举行2026年度股东大会。公司创始人兼CEO黄仁勋在会上发表了重要讲话，强调"有用的AI已经到来，并且已经能够赚钱"，释放出对AI基础设施建设持续投入的强大信心。股东大会上，公司全部10名董事会成员提名获得批准。
黄仁勋在股东大会上开宗明义地指出，关于AI投资回报率的问题"已有答案"。他阐述道，英伟达的客户购买的不是一堆服务器，而是在建设能够产生收入的AI工厂。这些AI工厂的核心产品不是传统意义上的计算结果，而是"词元"（token）——这些词元可以变成代码、答案、设计、行动和服务，因此每一个token都是利润单位。
这一观点与英伟达过去几个季度的财务数据高度吻合。英伟达2026财年第一季度营收达到507亿美元，其中数据中心业务贡献超过430亿美元，同比增长超过150%。黄仁勋强调，英伟达的系统可能不是采购价格最低的，但在总体拥有成本（TCO）方面具有压倒性优势——因为更高的计算效率直接转化为更低的token生产成本和更高的盈利能力。
黄仁勋在讲话中提出了"AI工厂"这一全新概念，将AI数据中心比作工业时代的工厂。他说："每一个token都不是凭空产生的，它需要算力、存储和网络作为生产原料。AI工厂就像工业时代的钢铁厂和发电厂一样，是数字经济时代的基础设施。"这意味着AI算力建设不是短期投资，而是一轮长达数十年的基础设施建设周期。
黄仁勋还指出，真正先进的AI数据中心不是零散硬件的简单堆叠，在实际落地场景下需要搭建可信的硬件、软件、网络和持续支持体系，形成大规模一体化系统。因此，靠少量走私产品"东拼西凑"组建数据中心，在他看来是"一条死路"。这一表态与近期英伟达对芯片走私问题的持续打击形成呼应。
黄仁勋在股东大会上首次明确宣告：智能体（agent）时代正式到来，并将这一轮计算范式转变定性为60年来规模最大的行业重置。从专为智能体设计的全新CPU架构，到大规模的AI Agent部署计划，黄仁勋描绘了一幅由智能体驱动的全新计算图景。
黄仁勋特别强调了智能体AI对计算架构的革命性影响。传统CPU架构以指令执行为核心设计目标，而智能体时代的AI计算需要的是能够同时处理多路推理请求、具备上下文记忆能力和自主决策能力的全新架构。他表示，英伟达正在开发针对智能体场景深度优化的下一代计算平台，将CPU、GPU和NPU的功能融为一体，为AI Agent的运行提供最理想的计算底座。
黄仁勋将AI演进的浪潮划分为三个明确的阶段：第一阶段是"感知AI"（语音识别、图像识别）；第二阶段是"生成式AI"（大语言模型、多模态模型）；而第三阶段——也就是当前正在开启的浪潮——是"物理AI"。
物理AI涵盖机器人、自动驾驶、智能工厂等领域，核心特征是AI系统能够在物理世界中感知、决策和行动。黄仁勋透露，英伟达的Isaac GR00T人形机器人生态平台已与波士顿动力、西门子以及多家主流车企达成深度合作。同时，汽车业务的DRIVE平台全年营收创下历史新高，自动驾驶芯片的单季度出货量已突破百万颗级别。黄仁勋认为，物理AI将创造比前两个阶段加起来还要更大的经济价值。
对于市场普遍关注的AI基建周期长度问题，黄仁勋给出了明确回答："这一轮AI基础设施建设的周期不是三五年，而是长达数十年。"他列举了三个核心驱动力：第一，全球各地的企业和政府机构仍在AI采纳曲线的早期阶段，渗透空间巨大；第二，AI模型本身的规模还在持续增长，参数从千亿级向万亿级演进，对算力的需求远未见顶；第三，从AI扩展到物理AI和具身智能，将催生全新的算力需求来源。
黄仁勋最后总结道："我们正站在人类历史上最大规模技术革命的起点。英伟达不仅要参与这场革命，更要为它提供最核心的基础设施。"这一表态无疑为英伟达的长期投资者注入了一剂强有力的信心针。
John Jumper选择Anthropic而非OpenAI，本身就传递了一个重要信号。Anthropic一直以"负责任的AI发展"为核心使命，而Jumper在AlphaFold项目中体现的正是AI向善的价值观——用AI技术解决蛋白质折叠这一困扰科学界数十年的难题。相比之下，OpenAI近年来的商业化节奏可能过于激进，这与Jumper对AI发展的理念可能存在差异。因此，他的选择不仅是职业决策，更是一种价值观声明。
那么究竟什么样的财务数据支撑万亿估值？我们来算一笔账：按照OpenAI 2026年预计的200亿美元营收计算，1万亿美金的上市估值对应的市销率约为50倍。虽然这一水平高于SaaS公司的平均市销率（8-12倍），但考虑到OpenAI每年超100%的营收增速和AI赛道的战略重要性，这一溢价并非不合理。对比英伟达当前超过35倍的市销率，以及微软在AI热潮中获得的估值重塑，OpenAI的万亿估值目标实际上有一定的合理性。自研芯片Jalapeño将在2027年为OpenAI节省超过40亿美元的运营成本，届时公司盈利能力将显著改善。如果将这部分节省的成本纳入估值模型，万亿估值就不再遥不可及。从更大的视角看，OpenAI IPO推迟也反映了当前全球科技IPO市场的结构性困境。2026年上半年全球科技公司IPO数量和融资总额均创近三年新低，宏观经济不确定性、地缘政治风险以及利率环境变化使得IPO窗口趋于收窄。即便是OpenAI这样的明星企业，也需要在估值和时机之间做出审慎选择。这种"估值质量优先"的IPO策略，很可能成为未来两年科技公司上市的新范式。