2026年4月22日，英伟达首席执行官黄仁勋在Cadence Live 2026活动上明确表示，全栈技术策略——软件、架构与硬件的协同优化——是英伟达保持AI行业领先地位的核心所在。尽管英伟达的AI硬件（如Blackwell或即将推出的Rubin平台）单台造价高达数百万美元，但借助CUDA生态的深度优化，再加上大规模Token产出带来的成本分摊效应，公司已实现全球最低的单位Token成本及最优的Token/瓦特能效比。这一策略旨在将AI系统的价值评估标准从单纯的吞吐量转向综合成本效率指标，为企业客户提供更精准的投资回报（ROI）分析依据。
高盛集团2026年1月发布的《AI芯片经济学》研报显示，英伟达GB200 NVL72芯片的每百万Token推理成本约为0.27美元，与谷歌和博通合作的TPU v7产品持平，较AMD与亚马逊Trainium等竞争对手的同类产品低30%。黄仁勋指出，单纯依赖硬件的“暴力计算”并非高效之道，必须通过软件栈的深度引导才能最大化硬件潜能。英伟达耗时多年打磨的CUDA生态系统，早已成为连接硬件算力与软件应用的关键纽带，其最新支持RISC-V架构的举措进一步巩固了生态壁垒，抬高了企业客户转向其他平台的门槛。
从成本角度看，英伟达的全栈策略成功平衡了硬件高投入与长期运营效率之间的矛盾。以Blackwell平台为例，尽管单台系统购置成本超百万美元，但通过海量Token产出分摊成本后，单位Token成本显著低于行业平均水平。同时，Token/瓦特能效比的优化直接降低了数据中心的电力支出，契合全球对AI基础设施能源效率的监管方向。政策层面，欧盟计划2026年实施的AI数据中心能源效率法规，将让英伟达的能效优势更具战略价值。
市场层面，英伟达当日股价在盘前交易中上涨2.1%，体现了投资者对其成本效率策略的认可。竞争对手方面，谷歌TPU v7已拿到Anthropic的210亿美元订单，预计2026年年中发货；AMD计划2026年下半年推出Helios机架级解决方案，声称训练和推理性能能接近英伟达现有产品。行业专家认为，未来AI芯片市场的竞争焦点将是全栈生态与成本效率的综合实力比拼，而非单一的硬件性能指标。
快报