[ 除了投资诺基亚并推出相关产品，9月，英伟达还宣布50亿美元入股CPU厂商英特尔，双方将合作定制芯片。 ]

当地时间10月28日，诺基亚宣布英伟达将认购公司股份后，英伟达CEO黄仁勋出现在美国华盛顿的GTC DC大会上，在演讲中也宣布英伟达将对诺基亚进行投资。

“今天我们宣布与诺基亚建立了合作关系，诺基亚是世界第二大电信制造商，这是一个价值3万亿美元的产业。”黄仁勋说，全世界有数百万个基站，双方合作将能在新技术的基础上，基于加速计算和人工智能改变行业。

这是英伟达近期频繁进行大额投资的最新一例。投资并与诺基亚合作的同时，英伟达推出了一条新产品线Arc Aerial RAN Computer，用以支持6G。演讲中，黄仁勋还提及GPU产品的收入预测“秀肌肉”，并谈及英伟达在GPU之外布局的其他新产品。

又一笔大额投资

英伟达近期频繁对外进行大额投资。不同于其他两笔将AI领域强者转变为亲密盟友的投资，英伟达此次10亿美元投资诺基亚，主要是借此切入电信领域，并推出自身的新产品线。

诺基亚称，诺基亚董事会已决定在定向增发中发行166389351股新股，使英伟达能对诺基亚进行10亿美元的股权投资。在满足某些惯例成交条件的前提下，英伟达将以每股6.01美元的认购价认购这些股份。此次交易将使英伟达持有诺基亚2.9%的股份。诺基亚将调整其5G和6G软件以便在英伟达芯片上运行，英伟达则将探索在AI基础设施中使用诺基亚数据中心技术的方法。

英伟达在随后发布的新闻稿中称，这笔投资将加速AI-RAN（无线接入网）创新，推动5G向6G过渡，双方将加速下一代AI原生移动网络和AI网络基础设施的开发和部署。宣布投资的同时，英伟达也推出了支持6G的加速计算平台Arc Aerial RAN Computer。

“诺基亚将把NVDIA-ARC作为未来的基站架构，NVIDIA-ARC还与当前的诺基亚基站架构AirScale兼容。我们将用6G和AI来升级世界上数以百万计的基站。这是我们第一次能够使用AI技术让无线通信更高效。”黄仁勋在演讲中称。

黄仁勋在演讲中谈及基于无线电信网络的云计算。他表示，互联网使通信成为可能，而聪明的公司此前已在互联网上建立了一个云计算系统，现在英伟达要在无线电信网络上做同样的事情，使云计算能直接到达数据中心不能到达的边缘场景，因为全世界都有基站。

英伟达宣布，英伟达将与诺基亚、T-Mobile U.S合作，作为6G开发的一部分，推动和测试AI-RAN技术，相关试验将于2026年开始。

投资及合作消息公布后，10月28日盘中，英伟达股价超202美元/股，市值达4.92万亿美元，创历史新高。

近期英伟达频繁对外投资备受外界关注，这些投资往往伴随着合作，英伟达也借此推动产品出货并开拓新产品线。除了投资诺基亚并推出相关产品，9月，英伟达还宣布50亿美元入股CPU厂商英特尔，双方将合作定制芯片。同在9月，英伟达宣布将向大模型厂商OpenAI投资最多1000亿美元，合作内容包括英伟达助力OpenAI部署至少10吉瓦的AI数据中心，这些数据中心包含数百万块英伟达GPU。

两种架构芯片收入将超5000亿美元

黄仁勋在演讲中也重点透露了芯片业务和量子计算业务的进展。

黄仁勋表示，英伟达Blackwell芯片正在美国亚利桑那州全面生产，英伟达还在为采用下一代架构Rubin的芯片生产做准备，Rubin进入生产的时间点可能是明年10月或更早的时候，“目前已经可以看到，今年及2026年（自然年），Blackwell和Rubin可带来的收入超过5000亿美元，这个收入将来自2000万颗GPU，目前已出货量600万颗。5000亿美元收入将是2023年~2025年Hopper架构芯片所带来收入的5倍”。

黄仁勋表示，云服务提供商正在投入大量资本开支，其背后，通用计算平台向加速计算平台转变，即便没有AI，这个转变也在进行。

量子计算领域，黄仁勋则宣布，英伟达推出NVDIA NVQLink，NVQLink可以支持计算机控制和校准、量子纠错，可以让QPU（量子处理单元）和GPU超级计算机进行混合模拟，它也是完全可扩展的，可以适应未来的量子计算机。黄仁勋还宣布，已有17个不同的量子计算公司支持NVQLink。

“现在我们意识到，将量子计算机直接连接到一个由GPU驱动的超级计算机是至关重要的，这样就可以进行纠错，可以对量子计算机进行人工智能校准和控制，可以在GPU和QPU上运行正确的算法，两台计算机并排工作，这就是量子计算的未来。”黄仁勋称。

黄仁勋也对AI带来的计算需求做出解读。他表示，AI第一次参与到上百万亿美元规模的经济中，过去，芯片产业大约占几万亿美元规模的IT产业中的5%~10%甚至更少，这是因为Excel、浏览器等应用不需太多计算。但在新的时代，需要有一台计算机能随时理解上下文，每一步都需要生成大量token（代币），现在AI的“思考”给基础设施带来了令人难以置信的计算负载。

“摩尔定律已基本终结，问题是我们该怎么办？如果我们没有找到降低成本的办法。”黄仁勋表示，AI产业已经进入一个循环，即用AI的人越多，AI能产生的利润越多，使得有更多计算机投入使用，从而使AI更智能，业界需要做的事则是降低成本。要降低AI计算的成本、维持这个虚拟循环，答案是协同设计（co-design）。

“你不能只设计芯片，然后希望一切都好。”黄仁勋表示，英伟达从一张白纸开始，同时考虑新的计算机架构、芯片、系统、模型和应用，公司现在有能支持跨区域扩展的以太网技术Spectrum-XGS，可以将数据中心整合为吉瓦级的AI工厂。通过理解AI模型以及横跨整个堆栈，可以创建面向未来的架构，降低token成本。