出品 | 虎嗅科技组

作者 | 梁卡尔

编辑 | 苗正卿

头图 | 直播截图

到了欧洲，黄仁勋也没有逃过这里的 " 特产 " ——抗议与监管。

北京时间 10 月 21 日 19 时，英伟达 GTC 2026 德国柏林大会在藤普杜剧院开幕。演讲开始约 20 分钟后，几名抗议者突然举起绿色和平组织（Greenpeace）的横幅，打断了黄仁勋。横幅上写着，" 英伟达，清理你肮脏的生意 "。

安保人员随即上前，引导抗议者离场。面对台下数千名观众，身穿标志性皮衣的黄仁勋说：" 给她一个机会。" 随后，他又对鼓掌的观众补充道：" 这些都是重要议题……但让我先完成我的主题演讲 "。

这个插曲，恰好呈现了欧洲面对 AI 时的复杂态度。

就在演讲前两天，德国总理弗里德里希 · 梅尔茨（Friedrich Merz）刚刚与黄仁勋签署了一份深化工业 AI 合作的联合声明；但在签字之外，他反复追问黄仁勋的另一个问题是：欧洲究竟应该如何监管 AI？

一边希望借助英伟达改造本土工业，一边又对 AI 的安全、能耗和平台权力保持警惕。过去两年的全球 AGI 狂热中，欧洲在基础模型和算力平台的竞争中几乎 " 失声 "，留给外界最鲜明的印象，反而是严格的 AI 监管和《欧洲人工智能法案》。

在 GTC 现场，黄仁勋直接回应了这种焦虑，" 安全不是一种渴望，它是技术和工程 "。

在这场主题演讲中，他发布了完整的 AI 工厂参考设计 DSX POD，推出安全 AI 智能体参考架构 OpenShell，并介绍了一系列英伟达技术在不同行业的应用。

到演讲接近尾声，严肃的技术布道突然被四只略显呆萌的机器鸭（Microduck）再次 " 打断 "。黄仁勋在台上与它们互动，全场的气氛也随之轻松下来。

Microduck 是 AI 开源平台 Hugging Face 旗下机器人公司 Pollen Robotics 开发的一款热门产品。9 月 3 日，英伟达宣布以约 129.3 亿美元的价格收购这一平台。

英伟达用刚刚发布的 RTX Spark 在数字孪生中训练了它们。可训练归训练，这几只 " 鸭子 " 上台后并不怎么听话。

当黄仁勋命令它们 " 去睡个午觉 " 时，其中一只仍继续走动，最后才 " 不情愿地 " 倒在其他机器人旁边。稍后，当黄仁勋要求他们翻跟头时，看起来只有两只顺利完成了动作，另有一只远远落在后面，一度绊倒，随后又重新站了起来。

" 注意！保持专注。过来，过来，保持专注。"

黄仁勋像一名幼儿园老师，对着那只掉队的 " 鸭子 " 大喊。直到它走近并坐下，全场观众才爆发出一阵笑声。

英伟达最后发布的官方照片，定格在这样一个场面：黄仁勋坐在舞台上，双手撑地。在他的身旁，一只散发微光的机器鸭看着他，而台下所有观众的目光，都朝向这一人一 " 鸭 "。

图片来源：英伟达官网

从被抗议者打断，到和不听话的机器鸭周旋，这场持续一个半小时的主题演讲，意外呈现了 AI 走向应用时的两种摩擦，外部是安全、能耗与监管争议，内部则是新技术和稳定交付之间仍有距离。

但黄仁勋此次来到欧洲，显然不只是为了回应监管问题，也不只是为了展示几只机器鸭。

如果把英伟达今年在美国、中国台湾和德国举行的三场科技布道串联起来，会看到一条逐渐清晰的商业进化曲线。黄仁勋正在从定义新行业的宏大叙事，转向展示技术壁垒，并最终落到客户最关心的问题上，也就是成本是多少、回报在哪里。

欧洲正是这场转变的关键市场。

过去一年，英伟达在欧洲投入近 100 亿美元。最近一周，黄仁勋又从法国、英国一路走到瑞典，以闪电般的速度投资了 14 家初创企业。

黄仁勋的目标很直接，就是推销英伟达的完整解决方案，拉拢欧洲传统工业巨头与软件工具公司，把它们绑定在自己的算力生态之中。

欧洲缺少定义 AI 基础设施的平台公司。黄仁勋看中的，正是这个缺口。

不卖神话，开始卖回报

黄仁勋在舞台上算了一笔闲置算力的账。

按他的口径，一个 1GW 的数据中心造价 500 亿美元，年产值约为 400 亿美元。如果建设延期 3 个月，直接蒸发 100 亿美元。

黄仁勋不再劝说你应该买什么，只是告诉你不买就已经在损失了。

与前两次掰开了将概念、说路线演进不同，到了柏林，他几乎不再讲未来神话，开始回答现实问题，AI 到底什么时候能回本？

答案是 DSX POD。

过去，企业买回一批 GPU 机架之后，耗时间的是把整个数据中心拼起来。黄仁勋介绍，仅为大规模横向扩展计算连接 Spectrum-X 网络，就需要约 1.7 万公里线缆（注：该数字根据演讲实录）。液冷、供电、网络、管道也都要在现场重新集成，动辄数月。

现在，英伟达干脆把整个数据中心的集成和安装转移到制造工厂。

这是一种被称为 " 集装箱 " 的形式。Vera Rubin NVL72 机架、Spectrum-X 网络、100% 液冷系统、800V 直流供电全部提前组装完成，像乐高一样封装。

而且，在动工之前，整座工厂会先在数字孪生里完成性能、功耗、用水和规模的虚拟验证。电力怎么省、冷却怎么做，都能计算出来。

客户收到货后，一旦现场公用设施准备就绪，就能直接部署。过去需要几个月才能上线的数据中心，现在预计几天就能完成现场部署。

甚至连 Vera Rubin 这次也抛弃了线缆和电线，黄仁勋直接秀了一把全液冷。他再次强调，相比上一代组装一台两小时，Vera Rubin 只需要不到 5 分钟。

这背后算的是 ROI。

大模型从训练进入推理，市场要的是能天天开、省油省电、维修不心疼的 " 国民车 "，不是一年开不了几次、保养一次顶半年工资的超跑。

但模块化、预制化数据中心并非英伟达首创。英特尔、华为、戴尔等厂商此前都推出过类似方案。2026 年 5 月，英特尔就曾联手合作伙伴展示过液冷集装箱数据中心。

英伟达真正想建立的壁垒是，把芯片、机架、网络、液冷、供电和部署标准打包成一套系统，将竞争从 GPU 性能推向整座 AI 工厂的交付效率。

这也是黄仁勋对 AI 泡沫质疑的一种回应。当华尔街开始追问数千亿美元资本开支何时产生回报，英伟达不仅有足够强的 GPU 产品，而且能这些 GPU 能够更快投入生产。

DSX POD 也提供了新的增长逻辑，当单颗芯片的性能溢价逐渐受到成本和回报率约束，它可以通过系统级打包扩大客单价，并进一步控制 AI 数据中心的技术标准和供应链。

值得注意的是，更快生产 Token，并不等于 Token 一定卖得出去。

欧洲要的，不只是算力

不过，这套销售方案适合当下担心 AI 失语的欧洲。

欧洲缺少超大规模云厂商和基础模型平台，却拥有大量工业数据、企业软件公司和分散的数据中心，这使它比美国更需要可本地部署、可合规审计的整套方案。

9 月初，黄仁勋和美国商务部长霍华德 · 卢特尼克（Howard Lutnick）的炉边对话时就曾提到，算力已经彻底脱离了消费电子和通用 IT 硬件的范畴，演进为一种类似电网、铁路的国家级核心生产资料。

" 对一个国家来说，这场技术工业革命最坏的结果是什么？" 黄仁勋自问自答道，" 最坏的结果就是你没有利用它，被甩在后面。这就是唯一的最坏结果 "。

面对一个把 AI 安全写进法案、把合规当成底线的欧洲，黄仁勋没有空口承诺，直接甩出一套参考架构 OpenShell，为构建企业级智能体和观察其行为提供了隔离和安全功能。

与官方新闻稿中严谨措辞不同，黄仁勋在柏林演讲时的说法更直接，"please don't" 式的安全靠不住。你不能靠叮嘱智能体 " 别删库、别碰 SSH 密钥、别推主分支 " 来保证安全。

OpenShell 的做法是给它配门禁、隔离室和急停按钮。每个智能体跑在自己的沙箱里，能碰什么由策略决定，出站请求要经过沙箱外的监督机制批准，密钥根本不放在它手里。万一它想干不该干的事，硬件监控会在毫秒级切断连接。而且，它开源、两条命令就能用。

对欧洲企业来说，OpenShell 是让智能体进入银行、制造、能源等高合规场景的准入能力。

为了证明这套架构具备落地基础，英伟达罗列了一大串已支持该架构、参与合作或计划接入的合作伙伴名单。不只有 Anthropic、谷歌、Meta、OpenAI 等大模型厂商，也有 Cadence、IBM、西门子等企业软件提供商，还有戴尔、思科、惠普和联想等系统制造商。

黄仁勋还补了一层理论价值。继年初提出 AI" 五层蛋糕 " 理论后，这一次他给 Agent 划分了清晰的五要素，分别是模型、Harness、沙箱、知识和工具。

而支撑这五个环节运行的计算、网络和部署底座，英伟达都有产品覆盖。

黄仁勋在现场也打了情怀牌，回顾了英伟达的欧洲往事。

他说，英伟达第一颗芯片 NV1 和拯救并成就公司的 RIVA 128 都是在欧洲生产。组装 PC 时代，MediaMarkt 曾是其最大客户，一家德国公司 Elsa 在 2000 年把英伟达带入了工作站市场，奥迪则帮英伟达进入汽车，梅赛德斯后与其合作自动驾驶。

但这并不只是情怀营销。黄仁勋试图证明，每一次产业升级，英伟达都曾携手欧洲打开新市场，而 AI 可能是下一次。

从数据中心，一路卖到生产线

图片来源：直播截图

这一站 GTC 还上演了一个经典名场面。黄仁勋单手举起了搭载 N1X 芯片的 RTX Spark 平台笔记本。

2016 年，基于 Pascal 的 DGX-1 给全球带来了第一台 AI 超级计算机。" 我在 10 年前发布了它，把第一台交给了 OpenAI"，需要两个人抬上楼，而今天已经可以直接把它这样抓在手里带走。

黄仁勋举起的是华硕 ProArt，镜头里不止这一台，还有微软、戴尔、联想、微星和惠普。

这不仅是一次终端产品迭代。英伟达也在借此告诉那些试图摆脱其芯片的大模型厂商，自己的最终买家不只有他们。

黄仁勋将推理战场从云端延伸到了普通人的办公桌上。

他在台上抛出了一句对欧洲传统软件和工业巨头杀伤力极大的断言，" 每一家工具公司，未来都将变成一家 AI 公司。"

相比中美集中建设超大规模数据中心，欧洲的能源、监管和通信基础设施更为分散。为了精准拿下欧洲市场，英伟达提出了以太网解决方案，拉拢电信运营商将分布式基站重构成 AI 网络。

黄仁勋称，Spectrum-X 让其成为当今世界最大的网络公司。

这意味着，那些欧洲企业级软件巨头可以用自己垂直数据，配合英伟达本地超强算力芯片和分布式网络，减少对少数云端模型和云厂商的依赖，为欧洲发展本地化、可控的 AI 能力提供基础。

不仅如此，还记得那四只 " 鸭子 " 吗？当黄仁勋手托电脑、单膝跪地跟它们互动时，后面的屏幕上一群 " 现役 " 人形机器人俯视着他们。

机器鸭负责活跃气氛，人形机器人承担的却是更现实的商业任务，进入欧洲最有优势的制造业场景。

英伟达联合 Agile Robots 发布了全栈参考人形机器人 Agile ONE SN。该平台计划于 2027 年初可用，其声称目标是把研究人员和开发者整合工具、适配工作流的时间从数周压缩至数天。

" 这将是下一个主要产业，下一个伟大的产业，" 黄仁勋称。

英伟达还一次性摆出了语言、世界基础、人形机器人、自动驾驶、量子计算等多个领域的开源模型。虽不一定处在最前沿，但英伟达开放后，企业可以拿自己的数据做后训练，把它练到前沿水平。

为了让 Agent 读懂数据，英伟达推出了 Agent Knowledge Foundation，用于将 Agent 连接到企业数据。从 Pascal 到 Vera Rubin，英伟达用六代架构把 AI 计算能力提高了约一百万倍。如今，它试图把企业知识转化为推理、工具调用和 Token 需求。

演讲最后，他放了一段欧洲歌唱比赛风格的恶搞视频，歌词唱得比任何分析师都直白，GPU 是 " 一项能产生绿钞的资产，看起来像一台芯片形状的提款机，让你在放松时也能创造收入 "。

全场笑了。黄仁勋也笑了。

这大概是整场演讲最诚实的时刻，他不必再假装自己只是来布道的，讲了一个半小时的安全、架构和工业革命之后，英伟达最终兜售的，仍是一笔可以计算回报率的资产，GPU 生产 Token，Token 换成现金流。

所以当黄仁勋站在台上，语气诚恳，动作熟练地告诉你 " 每个人都该有一只 " 时，他卖的早已不只是一块 GPU。