10 月 2026 日，Amazon Ads 宣布與 OpenAI 進行試點整合，讓精選的美國廣告主能透過 Amazon DSP 平台在 ChatGPT 中投放對話式廣告。與此同時，在高盛會議上，Nvidia 執行長黃仁勳再次確認公司下一會計年度營收成長 70% 的預測，理由是對 AI 晶片與系統的需求持續不減。
Amazon 整合的運作機制簡單，但具有戰略意義：廣告主利用 Amazon DSP 中現有的廣告活動，將觸及範圍擴展到 ChatGPT 的廣告庫存，廣告以文字和圖片形式出現在自然回答下方，並標註「贊助」。OpenAI 保留對投放與版位的控制權，而 Amazon 提供管理工具，包括從商品資訊流自動生成創意素材，以及按 CPC 或 CPM 出價。這不僅是一個新渠道——這是將 DSP 轉變為通往新興對話式廣告庫存的門戶，使用者在此積極比較選項並做出決定。
對 Nvidia 而言，黃仁勳的預測基於這樣一個觀察：該公司「管理著每一個模型」——從 OpenAI 和 Anthropic 到 Google 以及開放權重解決方案。過去 12 個月的營收已超過 300 億美元，利潤率約為 75%，而據執行長所言，不受限制的需求超過 100%，儘管供應限制了實際成長。下一代 Vera Rubin 將把系統價格從每顆 GPU 18 千美元提高到 40 千美元，這進一步提升了單位營收。
在方法論上，Amazon 和 Nvidia 的聲明在披露程度上有所不同。Amazon 公布了試點細節（僅限美國、託管服務、具體合作夥伴如 Delta Vacations），但未披露廣告庫存量、CPM 或確切的成效指標。Nvidia 給出了該公司罕見的年度預測，但未公布需求細分的詳細拆解，並承認記憶體方面的限制。這留下了詮釋空間：如果供應瓶頸持續存在，70% 的成長能有多穩固。
在整體格局中，這些舉措與先前的做法形成對比。此前 OpenAI 自行發展 Ads Manager，並透過 Adobe 或 Criteo 等合作夥伴推進；接入 Amazon DSP 則增添了規模，並簡化了已與 Amazon 合作的品牌之進入門檻。對 Nvidia 而言，這是該策略的延續——公司不僅銷售晶片，更將自身定位為整個 AI 堆疊的基礎設施，從訓練到 inference，如今再到物理 AI 與網路安全。相較於其他供應商較為狹隘的預測，黃仁勳的聲明更像是向市場傳達長期信心的訊號，而非一時的 hype。
對產業的影響顯而易見：conversational advertising 不再只是實驗，而成為 omnichannel 漏斗的一部分，像 Amazon 這樣的 DSP 平台從中獲得額外的槓桿。對 Nvidia 而言，已確認的成長意味著將持續投資於 capacity 與新垂直領域，但同時也加深了生態系統對單一 compute 供應商的依賴。先前被視為各自獨立的市場——聊天中的廣告與模型用硬體——如今透過共同的參與者明顯交會。
目前仍不清楚 OpenAI 能以多快速度將 ChatGPT 的廣告庫存擴展到試點之外，以及廣告主相較於傳統渠道能獲得哪些實際的 lift 指標。對 Nvidia 而言，關鍵問題在於合作夥伴與公司本身能否足夠迅速地解除 supply constraints，以實現 unconstrained demand。接下來的報告與獨立審計將顯示，70% 究竟是可持續的趨勢，還是當前週期的反映。
這兩項發布共同展示了 AI 經濟中的基礎設施層與廣告層如何同步：接觸使用者的管道與取得 compute 的管道，正成為相互依存的資產。
