据Andrej Karpathy在X表示，黄仁勋在GTC 2015上预言深度学习将成为“下一个大事件”，并以其博士论文为例：将图像识别的ConvNet与自回归RNN语言模型端到端耦合实现图像字幕生成。Karpathy称，当时听众多为玩家与高性能计算从业者，但这一判断极具前瞻性。依据Karpathy的回顾与公开GTC资料，这一战略押注促成NVIDIA在GPU加速深度学习生态（CUDA、cuDNN、TensorRT）上的先发优势，进而奠定当今基础模型与多模态应用的算力底座，带来企业级部署、推理优化与垂直行业解决方案的商业机会。

据The Rundown AI称，英伟达在GTC发布会集中推出面向生成式AI的硬件与平台升级，并强化企业级部署与开发工具生态，该信息来自The Rundown AI活动回顾页面。根据The Rundown AI报道，本次更新重点提升大语言模型与多模态模型的训练与推理效率，面向行业场景的落地与成本优化成为核心议题。The Rundown AI指出，这些举措为构建行业助手、模型压缩与推理加速、以及在英伟达生态中规模化RAG带来新的商业机会。

据 Sawyer Merritt 在 X 平台消息，英伟达 CEO 黄仁勋称公司到2027年营收至少达1万亿美元，并表示计算需求将高于该数值，强调“我们已是运行所有AI的计算平台”。据 Sawyer Merritt 报道，此举表明英伟达从GPU延伸为全栈AI平台，覆盖数据中心GPU、网络、软件与服务。根据 Sawyer Merritt 的信息，这意味着云厂商与企业AI基础设施将持续扩张，带来模型训练、推理加速与AI原生应用的商业机会；同时将推动H100及后续产品、InfiniBand与以太网网络、以及CUDA生态的多年需求，影响2026–2027年云与行业资本开支节奏。