4 月讨论度最高的 AI 访谈。主持人 Dwarkesh Patel 正面追问：Anthropic 大部分算力跑在非 NVIDIA 硬件上，CUDA 护城河究竟有多深？Jensen 被逼到罕见激动——这是本期最出圈的部分
Jensen Huang 在这期访谈里面对的不是常规媒体的软性提问，而是 Dwarkesh 的连续追问：Anthropic 大部分算力跑在 TPU 和 Trainium 上，这件事你怎么解释？Jensen 的辩护暴露了一个真相——NVIDIA 的护城河不是技术，是时间成本。替代方案 5 年后才能见分晓。
以下章节时间点与标题来自 Dwarkesh 官方 show notes。
Jensen 的核心回答是：真正的护城河不是供应链锁定，而是「把电子转化为 tokens 的端到端能力」。他反复强调 NVIDIA 通过向上游供应商传达长期愿景、让他们愿意投资扩产，来把万亿美元级的产能需求协调起来。他说如果未来几年达到万亿美元规模，NVIDIA 已经准备好支撑这种体量——这种规模级别依赖持续的信息同步和生态建设，不是单纯的产能堆叠。
Jensen 把 NVIDIA 的定位拉高到「加速计算平台」而非单纯张量处理器——覆盖分子动力学、流体动力学、金融建模等多个领域，TPU 难以跨域。CUDA 的可编程性让研究者能快速尝试 MoE、混合 SSM 等新架构，这是 AI 算法快速演进的底座。他给出一个关键数字：从 Hopper 到 Blackwell 的 50 倍效率提升，主要来自算法 × 架构协同设计，而不是摩尔定律——这种"软硬协同"能力不是一个 ASIC 能复制的。
Jensen 给出了 NVIDIA 的哲学："做必要的事，尽量少做其他的"——If NVIDIA didn't build CUDA and the accelerated computing platform, no one would; but cloud services already have enough competitors. 他也坦承，早期没有充分认识到投资 OpenAI 和 Anthropic 的必要性，现在通过投资基础模型公司来强化生态——"不去挑赢家"的投资哲学被他反复强调。
Jensen 给出本期最激进的立场：强烈反对出口管制。他的论据是中国已经拥有 7nm 芯片产能、充足能源、全球 50% 的 AI 研究人员——禁售只会推动中国芯片产业自主发展，最终形成非美国技术栈的全球标准，长期伤害美国竞争力。他主张美国应通过持续创新（Vera Rubin、Blackwell 后续产品）保持领先，同时参与国际竞争，而不是主动放弃全球市场份额。
Jensen 表示他们内部模拟过多种架构方案，但都被证明劣于现有路径；除非工作负载或市场形状发生重大变化，才会考虑拆分。他也提到了高价值推理 token 市场正在出现的延迟/吞吐量权衡空间——这解释了 NVIDIA 为什么此刻考虑更细分的推理产品，但主架构仍集中一处。这一段内容在页面上相对简略，Jensen 没有给出太多细节。
精选 Jensen 本期最具冲击力的两句原话（更多原句与嘉宾分析登录后查看）：
"If our next several years are a trillion dollars in scale, we have the supply chain to do it."
如果未来几年是万亿美元级的规模，我们已经准备好对应的供应链。
"If we scare everybody out of software engineering jobs, we're doing a disservice to the United States."
如果我们把所有人都吓离软件工程岗位，那是在伤害美国的长期竞争力。