AI 工厂按兆瓦甚至吉瓦建设，NVIDIA 给出的口径是每兆瓦约 6000 万美元。运营方要在这一量级上做资本决策，必须能看清回报从哪里来。NVIDIA 将其拆成三个维度：高产、耐用、通用。
高产指每兆瓦能产出多少 token。在电力成为硬约束的前提下，每秒每兆瓦的 token 数直接决定收入上限。NVIDIA 引用 SemiAnalysis 的 AgentX 数据称，Vera Rubin NVL72 每兆瓦吞吐超过 GB300 NVL72 的 30 倍，在 DeepSeek V4 Pro 上每百万 token 成本最多低 45 倍。
耐用指硬件能持续产生收益的时间。NVIDIA 提到 2020 年发布的 A100 至今仍在商用，CoreWeave 已将 2020 年引入的机器预订延长到 2029 年；2026 年 9 月 Sprout 的一份分析梳理了主要运营方折旧年限的变化。
具体估值信号包括：Barkr 依据二手价格给出八卡 H100 系统 5 到 6 年、GB300 NVL72 9 到 10 年的使用寿命；Silicon Data 显示六年机龄的 A100 仍值原价的四分之一；Ornn Data 发现 A100 五年期租约的租金是单月租约的 80%。
通用指同一套系统能承接多少种工作负载。CUDA 跨架构兼容，使已有设备不会因新架构到来而闲置；同一平台可运行机器学习、生成式 AI、推理、智能体与物理 AI，也可承担数据处理、科学计算、仿真与图形，目前有超过 1000 个 CUDA-X 库与超过 1000 万开发者支撑这一生态。
NVIDIA 列举的客户包括：Cosm 用分布式 NVIDIA 数据中心承载高清视频播放、流媒体与实时图形；Dassault Systèmes 支撑威奇托州立大学的飞机认证仿真与 Lucid Motors 的整车设计；联合利华用数字孪生生成产品图，把拍摄制作成本减半。NVIDIA 称，这三个维度共同决定 AI 工厂的回报上限。
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