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在日前举办的柏林GTC大会上，NVIDIA CEO黄仁勋披露了AI软件付费授权思路：英伟达为其芯片运行Agent提供的相关软件，可采用按GPU数量计费的授权模式，给出的参考定价示例为每块GPU每年约2000美元，折合人民币约1.
35万元。
需要注意的是，该方案尚未正式公布，可能会根据GPU型号和服务项目调整价格。
前段时间，黄仁勋在BG2播客节目中就曾表示，总有一天，人们可能不再将NVIDIA归类为芯片公司。
的确，作为GPU领域的领导者，近年来NVIDIA一直在尝试开拓其他业务，包括汽车、电信、医疗保健、生命科学等前沿领域。
不过企业购买NVIDIA的GPU，需要支付费用，使用AI软件服务，又要支付一次费用，未免有“一鱼两吃”的嫌疑。
卖GPU不如卖服务，NVIDIA要赚长期的钱 事实上，这不是NVIDIA第一次通过AI软件服务赚钱。
2021年NVIDIA就推出了面向生产环境的企业级AI软件订阅服务AI Enterprise，价格高达每块GPU每年4500美元（约合人民币3万元）。
不同的是，AI Enterprise针对企业AI模型部署与运维场景，支持vGPU计算虚拟化、完整Run:ai集群调度、Omniverse、全套RAPIDS，核心服务包括NIM微服务、NeMo框架、企业AI平台等，可帮助企业把预训练模型、检索增强、模型编排等能力部署进生产环境。
（图源：NVIDIA） 新的AI软件订阅服务面向Agentic AI，以长时间运行智能体、带工具调用的生产推理为核心，可以让AI智能体在算力集群上安全地调用工具、读取数据、自动执行任务，为AI工厂中的计算设备提供运行AI大模型代理所需的软件、管理工具和配套能力。
雷科技（ID：Leitech）认为，NVIDIA在AI Enterprise之后推出新的AI软件订阅服务，目的是把软件收入拆成硬件捆绑层、企业平台层、智能体软件层等多个层级，一层层往上收费。
需要注意的是，每块GPU每年2000美元只是现阶段的定价，不代表最终定价，新服务的软件范围、授权期限和服务内容，以及与AI Enterprise存在多少差别也尚未可知。
乘着AI时代的东风，NVIDIA市值从2022年底的不足1万亿美元，一路飙升至超过5万亿美元。
但NVIDIA也深刻认识到， 卖GPU只能赚一锤子的钱，只有卖订阅服务，才能赚长期的钱。
据半导体分析公司TechInsights报道，仅2023年NVIDIA就向数据中心出售了约376万块GPU，伴随着AI产业的迅猛发展，数据中心NVIDIA GPU的保有量早已突破千万级大关。
假设有500万块GPU购买了新的AI软件订阅服务，每年可以为NVIDIA提供100亿美元收入。
（图源：豆包AI生成） 作为对比，NVIDIA 2026财年（2025年2月到2026年1月），总营收约为2159亿美元，100亿美元占比已经不少了。
而且数据中心NVIDIA GPU的数量仍在高速增长，每一块GPU都有可能为NVIDIA提供每年2000美元收入。
更关键的是，一旦企业的智能体安全、编排、可观测性全部跑在英伟达的软件栈上，若想迁移到AMD芯片及ROCm生态或其他AI芯片平台，不仅要改代码，整套运维、部署链路都要重构。
软件订阅是比芯片本身更强的锁定，它能把客户牢牢地与NVIDIA绑在一起。
即便未来AMD、Intel或其他半导体厂商也推出了竞争力较强的GPU，客户也未必愿意付出高昂成本开发并迁移一整套架构。
AI软件服务，给了NVIDIA赚更多钱、赚更长时间钱的路径，但NVIDIA赚到这笔钱的前提是，客户愿意接受新的AI订阅服务。
百万级GPU规模之下，2000美元不是一笔小钱 对于一家AI企业而言，2000美元只是小钱，但GPU规模上来之后，企业每年要向NVIDIA交的“软件税”可就成了一笔大钱。
近期路透社报道称，中国互联网三巨头腾讯、阿里巴巴、字节跳动联合向NVIDIA订购了超过300万块RTX PRO 5500 GPU，主要用于AI推理任务。
倘若这批GPU全部购买NVIDIA新的AI软件服务，每年要支出60亿美元，平均一家企业20亿美元（约合人民币133.
37亿元）。
即便是在AI领域一年投入数百亿到上千亿的互联网巨头，20亿美元也不算小钱。
更别说20亿美元只是这一批新采购显卡的软件订阅成本， 算上已购和未来会购买的GPU，NVIDIA的全新AI软件订阅成本会令部分互联网公司都难以接受。
（图源：豆包AI生成） NVIDIA全新AI软件服务在生态构建这方面，最好的前例是自家的CUDA。
在通用GPU加速、AI大模型训练、科学计算（HPC）等领域，基础工具包免费开放的CUDA几乎处于垄断级地位。
然而，CUDA虽存在诸多优势，但其与NVIDIA GPU深度绑定的特性，以及可能出现的高昂
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