在长达两小时的演讲中，黄仁勋向全球科技界勾勒了AI发展路线图。与以往更侧重硬件参数不同，本次演讲把重点放在人工智能落地场景的进展上。他指出，AI正从“能回答问题”走向“能完成复杂任务”，并具备一定的自主推理能力，逐步成为可直接投入使用的生产力工具。这个变化意味着人工智能进入了真正“干活”的阶段。技术迭代带来的直接结果，是算力需求的指数级攀升。黄仁勋表示，相比训练阶段，推理阶段所需的Token规模和计算量增长约一万倍。东吴证券研报认为，这将带动芯片、智能体、光模块和电力四个核心环节的升级与投资升温。英伟达预计，到2027年公司收入有望突破1万亿美元，较此前预测实现翻倍。商业模式的变化同样值得关注。黄仁勋提出“Token工厂”概念，将未来数据中心重新定义为价值创造中心。中信证券分析指出，这可能推动软件行业从传统的工具售卖，逐步转向按结果付费的模式。Token作为新的计价单位，通过从免费到超高速服务的分层定价，既扩大用户覆盖，也提升变现空间。市场对这一设想给出了积极反馈。大会期间，英伟达股价上涨，带动科技板块整体走强。业内人士认为，这表明了资本市场对AI产业长期趋势的认可。但也有观点提醒，推理算力需求的快速增长可能带来能源消耗等新压力，产业链需要提前做好应对。
从“训练驱动”到“推理驱动”，改变的不只是技术指标，也关系到生产方式与价值分配。以Token为计量单位的服务形态，正把算力转化为可交易、可定价、可比较的产品。在该趋势下，谁能在系统工程、能效管理和安全合规上建立长期能力，谁就更有可能在下一阶段竞争中占据主动。