NVIDIA CEO黄仁勋在6月1日举行的GTC Taipei 2026上提出“Token经济学”概念，称“Token就是资产，Token已经成为获利的营收单位。”在他的描述中，AI行业的商业模式正在变化，数据中���不再只是销售GPU硬件的配套设施，而是直接生产可定价、可获利的计算产出。
这场演讲在台北流行音乐中心举行，并与COMPUTEX 2026同期登场。黄仁勋给出一组核心数据：一个1GW规模的AI数据中心，若从Blackwell升级至Vera Rubin并引入Groq的解耦推理架构，年营收可从约300亿美元提升至3000亿美元。他把这套变化概括为，数据中心正从训练模型的地方，转向生产Token的工厂。
Token被定义为可计价的营收单元
黄仁勋在演讲中列出了五档Token定价模型，用来说明AI推理如何对应不同业务价值。其中，免费层覆盖基础问答与客服；轻量级服务定价约为每百万Token 5美元，面向内容生成和摘要；专业级约为每百万Token 30美元，对应代码生成和数据分析；企业级约为每百万Token 80美元，覆盖法规合规与金融建模；顶级层则达到每百万Token 150美元，用于科学研究、药物发现和实时推理。
他的判断很直接：当每个Token都能转化为收入，AI公司就会继续扩建“AI工厂”，生产更多Token。黄仁勋同时提到，台湾的计算需求已出现“火箭式飙升”。
Vera Rubin进入全面量产，台湾供应链参与度扩大
硬件部分，黄仁勋宣布Vera Rubin架构已正式进入全面量产。他表示，这一代产品的供应链规模是前代Grace Blackwell的两倍，全球有超过150家台湾供应链伙伴参与。
根据现场披露的信息，旗舰级Vera Rubin NVL72机柜集成72颗Rubin GPU和36颗Vera CPU，采用100%液冷散热设计，面向超大规模AI模型部署。黄仁勋还首次展示了下一代Feynman架构路线图，称其将继续提升推理性能与能效。
Groq被纳入解耦推理方案，1GW营收模型被重写
黄仁勋还点名了与Groq的协同策略。按他的说法，GPU适合大规模并行计算，而Groq的LPU更适��追求极低单请求延迟的实时推理任务。演讲中提到，Groq 3 LPX芯片由三星代工，预计在第三季度出货。
他用三组数据展示“解耦推理”的商业结果：Blackwell时代，1GW数据中心年营收约为300亿美元；升级到Vera Rubin后，在相同功耗下可达1500亿美元；若叠加Vera Rubin与Groq的解耦推理架构，则可上看3000亿美元。演讲尾声，黄仁勋还提到下半年还有“惊喜新产品”尚未公布。