《AI竞赛》第3部分：Jensen Huang、Lisa Su、James Litinsky、Chase Lochmiller
摘要
MP Materials押注稀土磁体将成为物理AI的关键瓶颈，并构建垂直一体化业务。 James Litinsky称稀土磁体是“物理AI的原料”，因为从无人机到机器人，所有电气化运动都需要磁体；而只有采矿、没有分离精炼和磁体制造，供应链仍然依赖中国。MP称自己“占据美国行业的100%”，过去8年已从Mountain Pass一路投资约10亿美元，建成德州磁体工厂。
美国国防部的合作既能保护MP免受中国低于成本定价的冲击，也保留了执行风险和纳税人的上行收益。 政府将成为投资者、所有者和上行收益参与者，提供商品价格底线，并承诺对规划中的10倍产能磁体工厂进行100%包销；超过门槛的利润由双方50/50分成。Litinsky认为，政府正在替MP拿走其无法控制的重商主义风险和部分客户风险，但成本、工期和运营表现仍由MP负责。他希望这场“真正的双赢”能成为未来合作的蓝本。
Lisa Su表示，亚利桑那证明美国可以制造先进制程芯片，成本溢价仅处于低两位数。 她说此前讨论的首批亚利桑那芯片实际采用4纳米，而不是2纳米；成本溢价高于5%但低于20%，并非50%。供应保障值得一定效率损失，因为一旦台湾发生重大中断，库存储备只能以“月计，而不是年计”。
未来几年，仅加速器的AI算力需求就可能超过5000亿美元，但Su预计芯片市场将走向异构化，而非由单一架构统治。 GPU仍将是最大型系统的核心，同时ASIC、PC、手机和专用边缘设备不断增加；本地模型也有助于让个人数据留在本地。被问及物理AI芯片何时可能超过数据中心芯片时，她回答“5年以上”，并谨慎地将物理AI称为“重要”终端市场，而非必然最大的市场。
Crusoe的数据把AI描绘成一轮能源与建设超级周期，而越来越稀缺的制约因素是劳动力。 Chase Lochmiller预计，数据中心将占美国用电量的比重从2.5%升至10%；Crusoe仅阿比林项目就计划部署1.2 GW和40万块NVIDIA GPU，目前已筹资150亿美元，每天动员4000名工人。面对泡沫类比，他的答案是资本投入：超大规模云厂商正在“押上整个资产负债表”，而人员投资相对于基础设施投入仍只是四舍五入级别。
Jensen Huang认为，更快的硬件仍能保有经济价值，因为每瓦性能会直接转化为收入，而软件持续提升已部署GPU的性能。 他估计，Hopper发布1年后仍保有约75%-80%的残余价值，再过1年约65%，再过1年约50%；软件则在出货后将Hopper性能提升了4倍。更大的判断是，行业目前每年仅投入数千亿美元，距离每年“数万亿美元级基础设施建设”仍处于早期。
AI会从根本上改变工作，但Huang划出的分界线不是职业，而是是否采用AI。 NVIDIA称其100%的软件工程师和芯片设计师都在使用AI，公司反而“比以往更忙”，因为生产率提升释放了过去负担不起的想法；他唯一确定的是：“如果你不用AI，你会输给一个使用AI的人。”他还认为，中国的开放模型可能反过来成为美国平台的优势，DeepSeek R1、Kimi K2和Q13都受益于美国技术栈。
精读
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