从英伟达 Nvidia 2025 财年 Q2 的收入结构看，数据中心贡献了 263 亿美元，而汽车只贡献了 3 亿美元，即便英伟达近年在加强汽车自动化的技术研发。
侧面反映了，数据中心的算力需求是汽车的 88x 倍。汽车首先是一个物理世界的 “实体大件”。汽车的智能化程度，代表了整个物理世界的实际智能化程度。
生成式 AI（Gen AI）在一些语境下被称呼为 AIGC（AI 生成内容）是有原因的。目前访问量大的生成式 AI 应用，基本都是生成某种内容。
2022 - 2023 年期间，舆论非常喜欢把生成式 AI 称为下一轮工业革命。以至于只看公众号文章，感觉一年时间就可以工业革命好几轮。
而汽车行业就是工业行业的代表。如果 Nvidia 汽车板块的收入超过数据中心的收入，也许可认为下一轮工业革命到了。
2019 年之前的相当长时间，用来衡量企业股票市值的单位最大是 “千亿美元”，千亿就是一个很大的概念。
2019 及疫情后，美股 Magnificent Seven 已经大量使用 “万亿美元” 来作为纵坐标的刻度单位了。
APP Economy Insights 基于英伟达 Nvidia 2023 财年 Q3 的指标，将其损益表进行了可视化呈现。
数据中心（38 亿美元）和游戏显卡（16 亿美元）是英伟达收入的主力来源。其他新兴领域（汽车、专业显示和 OEM 等）也都在 1 亿美金以上的收入产生。
三十年前，黄仁勋在创立英伟达时，初衷是为了服务 PC 里面的善于处理游戏的显卡。和 CPU 比，算一个小众赛道。
随着 2016 年 AlphaGo 那一波 AI 的拉动，以及后续比特币挖矿的需求，英伟达业绩屡创新高。OpenAI 和 ChatGPT 的出现更是推动其到了新的高度。
思考 1：始于相对小众赛道的玩家，如何成长为大赛道的玩家？
思考 2：大模型 LLM...
运行大模型的 AI 服务器都数据传输的网络带宽要求是传统服务器的 10-100x 倍。以 Nvidia InfiniBand 为代表的高性能网络互联的需求大增。
Spear Invest 预计 AI 数据中心网络设备的市场空间在 2027 会提升到 1,000 亿美元。
