黃仁勳為人工智能時代提出了一種新的衡量單位，以吉瓦和數百億美元為計量單位。9月2日，他在北卡羅來納州教堂山舉行的二十國集團創新部長會議上表示， NVIDIA 執行長提出了一個框架，說明各國應如何思考對人工智能的投資：建設一吉瓦的人工智能基礎設施約需 500 億至 600 億美元，應與電網和高速公路同等重視。
宣傳重點：人工智慧作為平等化工具
黃將人工智慧描述為「偉大的平等者」，認為它使智慧與能力跨越國界實現民主化。其邏輯大致如下：如果一個研究機構有限的國家能夠大規模部署前沿人工智慧模型，它就能獲得以往需要數十年機構知識積累才能建立的問題解決能力。
黃並非獨自登台。OpenAI 執行長 Sam Altman 與 Anthropic 聯合創始人 Tom Brown 也向部長發言，使這場活動更像是一場主要人工智慧公司協調一致的遊說行動，而非單純的科技主題演講。商務部長 Howard Lutnick 也出席了該活動，進一步強化了美國政府與產業訊息的一致性。
集體論點歸結為一個觀點：停止規管假設性問題，開始建設。美國官員推動的是一種輕度規管，專注於應對人工智慧應用帶來的實際危害，而非基於最壞情況的預防性限制。
Jensen Math 與基礎設施價格標籤
黃仁勳在公開場合中反覆提及，每吉瓦（gigawatt）AI基礎設施的預算門檻為500億至600億美元。自2025年年中左右起，業界已將此公式稱為「Jensen Math」。這是一種簡化表述兼銷售說辭：將抽象的AI運算概念，轉化為財政部長與主權財富基金經理人能夠理解的資本支出語言。
黃的指標將晶片（主要是 Nvidia GPU）的成本、容納它們的資料中心、防止它們熔化的冷卻系統，以及運行所有設備的電力基礎設施結合在一起。當他提到 500 億至 600 億美元時，他描述的是整個生態系統，而不僅僅是一筆 GPU 訂單。
監管作為競爭利器
歐盟花了數年時間制定《人工智慧法案》，這是一套全面的監管框架，批評者認為，在技術尚未成熟到足以正確評估之前就強加合規負擔，可能會拖慢創新。中國則採取自己的方法，透過國家監管嚴格控制人工智慧發展，同時投入資源提升國內能力。美國在本次部長級會議中所表達的立場，則開闢了第三條路徑：快速推進，隨著問題出現時針對性地進行監管，並讓技術自行發展。
二十國集團創新部長會議是定於2026年12月舉行的完整二十國集團領導人峰會的前奏。無論在查珀爾希爾達成的共識或出現的分歧，都可能塑造該峰會有關人工智慧的聯合聲明，進而可能影響未來數年的國家人工智慧策略與支出計畫。