全球算力巨头英伟达正在从芯片巨头转型AI工厂，押注人工智能推理市场的机遇。在3月17日开幕的2026年度英伟达GTC大会（GPU技术大会）上，英伟达首席执行官黄仁勋大幅上调新一代AI芯片收入预期，剑指1万亿美元目标，并正式推出下一代硬件平台，以及发布支持“养虾”的软件栈等产品。
业内人士感叹，今年GTC释放出的一个强烈信号便是推理时代正在加速到来。同时，英伟达新型计算架构将引领散热、封装材料等产业领域变革。
加码AI推理
在本次GTC大会上，英伟达强调，面向AI智能体的新阶段，推理将成为AI基础设施竞争的核心，公司正式推出下一代计算平台Vera Rubin和Groq3 LPU（语言处理单元）芯片。
“过去提到Hopper，我会举起一块芯片；但提到Vera Rubin，大家想到的是整个系统。”英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋预估，过去几年里，计算需求增长了100万倍，并预计2025到2027年期间，该需求增长将至少为公司带来1万亿美元收入。
本次亮相的英伟达Vera Rubin平台包含7款芯片、5套机架级系统，以及一台面向代理式AI的超级计算机，包括全新Vera CPU与Blue Field-4S TX存储架构。相比上一代Blackwell平台，新平台训练大型混合专家模型所需GPU数量仅为其四分之一，推理吞吐量/瓦特提升高达10倍。
会上，黄仁勋重点介绍了推理芯片Groq 3 LPU，解密了2月份业绩说明会上预留的“彩蛋”。这款芯片源自英伟达去年12月以约200亿美元收购Groq核心技术资产，定位为Rubin GPU的“推理协处理器”，扛起了英伟达推理战略布局的大旗。
黄仁勋表示，在AI智能体时代，推理需求正加速分化。面对需要极高交互性、超短响应时间的任务，传统GPU架构存在性能冗余。为此，英伟达引入了专注于“极致低延迟Token生成”的LPU架构，与GPU形成分工协作。其中，Vera Rubin负责需要海量计算的“预填充”阶段，而 LPU则负责对延迟极度敏感的“解码”阶段，在这种混合架构下，系统的推理吞吐量与功耗比最高可提升35倍。
“AI推理时代要拼的，不再只是峰值参数，而是能否围绕真实负载做更细颗粒度的异构优化，把每一份算力都尽可能用在刀刃上。”云天励飞相关负责人向记者表示，推理时代要追求极致性价比，越来越需要异构计算，针对推理计算过程中计算负载的特征进行细分，让不同硬件分别承担更适合的工作，从而把系统整体效率推到更高。英伟达此次展示的思路正是如此。云天励飞等国内AI芯片企业在围绕GPNPU、PD分离、3D堆叠存储等方面持续推进推理架构创新，实际上也正在沿着同一条产业方向前进。
革新AI智能体
OpenClaw作为开源的自主AI代理（AI Agent）平台，在全球掀起了“养虾”热。在本届GTC大会上，黄仁勋盛赞OpenClaw，称其“为所有人开启了AI的下一个前沿领域，并成为历史上发展最快的开源项目”，启动了个人智能体创建时代。
英伟达打算下场“养虾”，宣布推出英伟达Nemo Claw软件栈，适用于OpenClaw智能体平台，让用户只需一个命令就能够安装，并提升AI智能体安全管理，以及可信度、可扩展性和易用性。
本次大会上，英伟达还强化了软件合作，宣布与Cadence、西门子和新思科技等全球领先工业软件厂商合作，以及将英伟达CUDA-X、Omniverse软件平台以及GPU加速的工业软件与工具引入本田、捷豹路虎、三星、SK海力士和台积电等企业，以加速工业设计、工程开发与制造流程。
黄仁勋说：“一场新的工业革命已经拉开序幕，物理AI和自主AI智能体正在从根本上重塑全球的设计、工程与制造方式。通过与全球生态系统中的软件巨头、云服务提供商和OEM厂商通力合作，英伟达正提供一个全栈式加速计算平台，赋能各行各业以前所未有的规模和速度将这一愿景变为现实。”
在本次发布会首日，英伟达股价上涨1.65%，股价报收于183.22美元/股；但在同日，A股英伟达产业链指数则出现回调，光模块概念领跌，天孚通信下跌约10%，中际旭创下跌3.33%，AI PCB龙头胜宏科技下跌约3%。
引领新一代算力基建
英伟达持续引领AI产业链变革。随着英伟达AI Fab架构日趋复杂，功耗飙升，传统风冷技术彻底触及物理极限。本次推出的Rubin机柜采用了100%全液冷设计，意味着液冷核心部件将成为新一代算力基建的核心刚需。
本次大会上，领益智造控股子公司立敏达作为英伟达Vera Rubin架构Manifold（分水器）生态中唯一的中国大陆供应商亮相。作为液冷循环系统的核心关键环节，分水器与快接头的技术性能直接决定整个散热系统的效率与稳定性。
另外，英伟达最新Rubin架构也可能催生封装材料变革。
“由于Rubin架构对散热和信号传输的极端要求，玻璃基板的商业化进程被大幅提前。”深盟产业分析师卢兵表示，在极端的算力密度下，传统的有机基板（ABF）面临着严重的物理瓶颈。
国内外厂商正处于从“技术验证”向“早期量产”跨越的关键节点。根据Yole Group等机构的预测，2026年是玻璃基板进入小批量商业化出货的节点，而在HBM（高带宽存储）与逻辑芯片封装领域，玻璃材料需求的复合年增长率预计高达33%。
卢兵指出，国内拥有全球最完整的面板产业链和庞大的消费市场。利用这一规模优势，国内企业在部分材料与设备环节（如激光微孔设备）已有望率先取得突破，在AI算力芯片的底层供应链中占据核心席位。
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