黃仁勛專訪：AI將實現十億倍增長，對手免費送ASIC也打不過GPU的每瓦性能，NV的壁壘是極致協同設計

　　來源：瓜哥AI新知

　　本文內容整理自NVIDIA Founder & CEO Jensen Huang在BG2 Pod頻道的專訪，公開發表於2025年09月26日。

　　內容提要： 黃仁勛 BG2 專訪：英偉達、OpenAI、算力未來與美國夢

• AI 規模定律與推理的革命： 在傳統的 AI 規模定律（預訓練、后訓練）之上，引入了全新的「思考」推理定律——即在回答前深度思考、研究和學習。這將使推理能力呈指數級增長（百萬倍乃至十億倍），最終將智能推向新高度。

• OpenAI Stargate 合作的戰略意義： NVIDIA 與 OpenAI 的 1000 億美元合作（Stargate）不僅是設備供應，更是支持 OpenAI 建立自主 AI 基礎設施，助其成為下一個萬億美元市值的超大規模公司。NVIDIA 作為其首選合作伙伴，將提供從芯片、軟件到系統的全方位支持。

• 通用計算向加速計算的範式轉變： 摩爾定律的終結標誌着通用計算時代的落幕，計算基礎設施正全面轉向加速計算和 AI 計算。這一轉變將重塑全球計算市場，為 NVIDIA 帶來數千億美元的增長機遇。

• AI 驅動的經濟增長潛力： AI 作為強大「引擎」將極大增強人類智能，有望在全球 GDP 中佔據數萬億美元的顯著份額，加速全球經濟增長，並催生全新的 AI 代理產業和應用。

• NVIDIA 的競爭壁壘與「極致協同設計」： NVIDIA 通過年度發佈周期、與供應鏈的深度合作，以及在芯片、系統、軟件、網絡等領域的全棧「極致協同設計」，不斷推出性能呈指數級提升的產品（如 Blackwell），構建了難以逾越的競爭壁壘。

• GPU 與 ASIC 的辯證關係： NVIDIA 正在從 GPU 供應商轉型為 AI 基礎設施建設者，能夠整合各類 ASIC（如 CPX）以滿足多樣化的 AI 工作負載需求，同時通過開源軟件和平臺（如 Dynamo、NV Fusion）吸引生態系統內的合作伙伴。

• AI 芯片的成本優勢： NVIDIA 的系統級設計使其每瓦性能遠超競爭對手。即便對手的 ASIC 芯片免費，NVIDIA 的系統在總擁有成本（TCO，包括電力、數據中心等）上仍具備顯著優勢。

• 主權 AI 的重要性： 各國必須發展自身的主權 AI 能力，這不僅關乎國家安全，也關乎經濟命脈。各國在利用通用 AI 模型的同時，應投入資源自主構建工業、製造業和國家安全領域的專屬模型。

• AI 驅動的「美國夢」與人才吸引： 吸引並留住全球頂尖人才（包括 STEM 學生）是美國保持競爭力的關鍵。提高 H-1B 簽證費用或許是一個起點，但需平衡合法與非法移民問題，並警惕可能加速海外投資、損害美國品牌形象的負面效應。

• 中國市場的重要性與競爭策略： 中國是全球最重要的市場之一。鼓勵外企在華投資競爭，同時發展本國充滿活力的 AI 產業，最符合中美兩國的國家利益，應避免「脱鈎」和零和博弈思維。

• AI 驅動的生產力提升與就業創造： AI 不會消滅工作，而是重塑任務，它將增強人類智能、提高生產力，並創造新的就業機會。AI 將極大彌合技術鴻溝，讓每個人都能從技術進步中受益。

• 指數級增長與未來預測： AI 領域的指數級增長速度驚人。預測未來（如 30 年后）需要將「比特」與「原子」世界相結合，重點關注 AI 與機電一體化、機器人學的融合，以及生物學和數字孿生的巨大潛力。

• 「投資美國」與普惠式增長： 通過「Invest America」等倡議，讓每個孩子從出生起就成為美國優秀企業的股東，以此實現包容性增長，確保在技術浪潮中無人掉隊。

• 美國重新工業化與技工價值： 重振美國製造業（重新工業化）並重新重視技工的價值，再結合 AI 的賦能，將有效促進經濟增長、創造就業並提升國家競爭力。

• 「放馬過來」的自信態度： 面對競爭，應採取自信開放的態度（「放馬過來」），相信美國的人民、文化和制度，通過合作（哪怕是與曾經的對手）共同實現繁榮。

　　訪談全文

　　黃仁勛： 我認為 OpenAI 很有可能成為下一個萬億美元市值的超大規模公司。

　　主持人Gerstner： Jensen，很高興再次相會。當然，還有我的搭檔 Clark Tang。時間過得真快。

　　黃仁勛： 歡迎來到 NVIDIA。

　　年度 AI 回顧

　　主持人Gerstner： 哦，這副眼鏡不錯，戴着很好看。不過問題是，以后大家都會希望你一直戴着了。他們會問：「那副紅眼鏡呢？」我能作證。我們上次錄播客已經過去一年多了。如今，你超過 40% 的收入來自推理業務。而真正的推理革命，也就是鏈式推理，纔剛剛開始，對嗎？

　　黃仁勛： 它即將迎來十億倍的增長。沒錯，是百萬倍，乃至十億倍。這纔是大多數人尚未完全理解的重點。我們之前談論的是一個行業，而現在我們面對的是一場工業革命。

　　主持人Gerstner： 説實話，感覺自上次之后，我們每天都在繼續對話。在 AI 的時間尺度里，一年多就像 100 年。我最近重温了那期播客，我們談到的許多觀點都讓我印象深刻。其中最深刻的，就是你當時的極力強調。還記得嗎？大約一年半前，預訓練領域有些悲觀，人們都在説：「天啊，預訓練走到頭了，我們過度投資了。」

　　而你卻説：「推理的增長不是 100 倍、1000 倍，而是 10 億倍。」這句話直接把我們帶到了今天。你剛剛宣佈了一項重大合作，我們就從這里開始吧。

　　黃仁勛： 我得坦白，我當時低估了。我們現在有三個規模定律：預訓練規模定律、后訓練規模定律。后訓練，本質上就像 AI 在練習一項技能，通過不斷嘗試各種方法，直到做對為止。要做到這一點，就需要進行推理。如今，在強化學習中，訓練和推理已經融為一體，這讓整個過程變得非常複雜。這個過程就被稱為后訓練。

　　第三個方面是推理。過去的推理方式是‘一次性’的。然而，我們現在所推崇的新推理方式，引入了‘思考’。在回答之前先深入思考，這至關重要。

　　現在，我們有了三個規模定律。你思考的時間越長，答案的質量就越高。在思考的過程中，你可以進行研究，覈實事實，學習新知識。再思考，再學習，然后生成答案。關鍵在於，不要急於給出第一個答案。

　　因此，是思考、后訓練和預訓練這三個規模定律在共同推動發展，而不僅僅是一個。

　　主持人Gerstner： 你去年就預見到了這一點。那麼和一年前相比，你現在是否對「推理將實現十億倍增長」以及「這將把智能推向何種新高度」更有信心了？

　　黃仁勛： 我今年的信心更足了。看看現在的 AI 代理系統就知道了。AI 不再是單一的語言模型，而是一個由多個模型組成的系統。它們可以同時運行，使用工具，進行研究，處理各種任務。而且這一切都是多模態的。看看現在AI生成的那些視頻，簡直太瘋狂了。

　　OpenAI Stargate 與 NVIDIA 投資

　　主持人Gerstner： 這自然就引出了本周的熱點話題：幾天前，你宣佈了與 OpenAI 的 Stargate 項目達成重大合作，NVIDIA 將成為其首選合作伙伴，並計劃投資 1000 億美元。他們要建設 10 千兆瓦的算力。如果全部使用 NVIDIA 的產品，這可能為 NVIDIA 帶來高達 4000 億美元的收入。所以，能否請你談談這次合作對你意味着什麼？以及為什麼這項投資對 NVIDIA 來説是明智之舉？

　　黃仁勛： 首先，我先回答最后一個問題，然后再展開闡述。我認為 OpenAI 很有可能成為下一個萬億美元市值的超大規模公司。

　　為什麼稱之為超大規模公司？就像 Meta 和谷歌一樣，它們將同時擁有面向消費者和企業的服務，極有可能成為全球下一個萬億美元級別的巨頭。我想你會同意這個判斷。

　　如果真是如此，那麼在它成長到那個規模之前進行投資，就是我們能想到的最明智的決策之一。投資必須投在自己瞭解的領域，而這恰好是我們的專長。投資這個領域的回報將是巨大的。我們非常看好這次投資機會，雖然我們並非必須投資，但他們提供了這個機會，這非常難得。

　　現在，讓我從頭説起。我們與 OpenAI 的合作涵蓋多個項目。首先是與微軟 Azure 的合作建設，這個項目進展順利，未來幾年還有價值數千億美元的工作要完成。

　　我們正與 OCI、OpenAI 和軟銀合作，建設大約 5 到 7 千兆瓦的算力。這些項目均已簽約，正在推進中。然后是與 CoreWeave 的合作。這些都是在 OpenAI 的大背景下進行的。

　　那麼，這次的新合作究竟是什麼呢？這次新合作的核心，是幫助 OpenAI 首次建立他們自己的 AI 基礎設施。

　　所以，這意味着，我們將直接在芯片、軟件、系統乃至 AI 工廠層面與 OpenAI 合作，幫助他們成為一個完全自運營的超大規模公司。這個過程會持續相當長的時間。這次合作是爲了應對他們正在經歷的「雙重指數級增長」。

　　第一個指數增長來自用户數量，因為 AI 效果越來越好，應用場景不斷豐富，幾乎所有應用都在接入 OpenAI，導致使用量爆炸式增長。

　　第二個指數增長來自單次使用的計算量。因為 AI 不再是‘一次性’推理，而是需要‘思考’后才能回答。這兩個指數增長疊加，導致他們的算力需求呈複合式增長。

　　因此，我們必須推進所有這些項目。這次新的合作是在他們已有的所有項目基礎之上的一個增量，旨在支持這種驚人的指數級增長。

　　主持人Gerstner： 你剛纔提到「OpenAI 極有可能成為萬億美元公司」，這點非常有趣。你認為這是一筆絕佳的投資，同時你也在幫助他們進行自主建設，包括自建數據中心。而在此之前，他們的數據中心建設一直外包給微軟。現在，他們希望建立自己的完整技術棧。

　　黃仁勛： 是的，就像自建工廠一樣。他們希望與我們建立一種類似埃隆與 X 那樣的關係，進行自主建設。

　　主持人Gerstner： 這確實是重大事件。Colossus的優勢在於他們正在構建完整的技術棧，這本身就是一個超大規模計算公司（Hyperscaler）。因為即便他們自己用不完這些算力，也可以賣給別人。同理，Stargate也在建設龐大的算力集羣。他們預計自己會使用大部分，但這也讓他們有能力將富余的算力出售。這聽起來不就是AWS、GCP或Azure的模式嗎？

　　黃仁勛： 我認為他們很可能會像X公司一樣，將這些算力自用。但關鍵在於，他們希望與我們建立直接的合作與採購關係。就像扎克伯格和Meta、桑達爾和Google、薩提亞和Azure與我們的合作一樣，都是完全直接的。他們已經達到了這樣的規模。

　　英偉達加速計算的潛在市場規模（TAM）

　　他們認為，現在是時候開始建立這種直接關係了。我很高興能支持他們。薩提亞知道，拉里也知道，每個人都清楚正在發生什麼，並且都非常支持。

　　主持人Gerstner： 但有一點讓我感到困惑。您剛纔提到了Oracle的3000億美元投資、Colossus的宏偉計劃，還有主權AI和各大超大規模計算公司的投入。Sam Altman甚至談論的是萬億美元級別的規模。然而，華爾街那25位負責研究您公司的賣方分析師，他們的共識預測是，英偉達的增長將在2027年左右趨於平緩，到2030年的年增長率僅為8%。而預測英偉達的增長率是這些分析師的唯一工作。

　　黃仁勛： 我們清楚這一點，但這沒關係。我們總是能超越這些預期。

　　主持人Gerstner： 我明白，但這確實是一種有趣的脱節。我每天都在CNBC和彭博電視上聽到這種論調。我想，這部分源於一種擔憂，即當前的短缺最終會導致未來的產能過剩。他們或許相信到2026年的增長，但對2027年之后的情況持懷疑態度，認為屆時市場可能飽和。這恰恰表明，儘管我們進入AI時代已經兩年半，但在您、Sam Altman、桑達爾、薩提亞的願景與華爾街的普遍看法之間，仍然存在巨大的認知鴻溝。

　　這一點您也很清楚。

　　黃仁勛： 我也不認為這其中存在矛盾。讓我從三個方面來闡述，希望能幫助你對英偉達的未來更加放心。

　　第一點，也是最重要的一點，是基於物理定律的必然：通用計算的時代已經落幕，未來屬於加速計算和人工智能。

　　你可以這樣思考：全球價值數萬億美元的計算基礎設施，有多少需要更新換代？所有人都同意，通用計算的時代已經結束，摩爾定律已死。這意味着什麼？通用計算必將轉向加速計算。我們與英特爾的合作，正是基於「通用計算必須與加速計算融合」這一共識，這為他們創造了新的機遇。

　　第二點，人工智能的第一個應用場景其實早已無處不在，比如搜索、推薦引擎和購物。過去，超大規模計算的基礎設施是用於推薦系統的CPU；現在，它將變成用於人工智能的GPU。所以，你只需看看傳統計算和超大規模計算，它們都在從CPU轉向加速計算和AI。為Meta、Google、字節跳動、亞馬遜等公司提供支持，將他們傳統的超大規模計算模式轉向人工智能，這將是一個價值數千億美元的市場。

　　主持人Gerstner： 考慮到地球上使用TikTok、Meta、Google服務的40億人，他們已經產生了巨大的工作負載需求。

　　黃仁勛： 這些都是由加速計算變革驅動的。所以，即便不考慮AI創造的新機會，僅僅是AI改變做事方式這一項，就已足夠龐大。

　　接下來，讓我們談談未來。到目前為止我説的，其實都只是基礎。這就好比，你不會再用煤油燈，而是改用電燈；你不會再坐螺旋槳飛機，而是選擇噴氣機。舊的模式已經過時，道理就是這麼簡單。

　　真正令人難以置信的是，當你轉向AI和加速計算后，會涌現出哪些全新的應用？這就是我們正在熱議的生成式AI。

　　這個機會有多大？一個簡單的類比是，就像馬達取代了體力勞動一樣，現在我們有了人工智能。我稱之為「AI工廠」。這些AI超級計算機將生成tokens，用以增強人類的智能。

　　人類智能貢獻了全球GDP的多少？大約是55%到65%，也就是50萬億美元。

　　這50萬億美元的經濟活動，未來都將被某種東西所增強。讓我們回到個人層面。假設我花1萬美元為一位年薪10萬美元的員工配備一套AI系統，而這套系統能讓他的生產力翻倍甚至三倍，我會不會這麼做？答案是毫不猶豫。在我們公司，每一位員工都正在這樣做。我們公司的每一位軟件工程師、每一位芯片設計師，都已經在與AI協同工作了。

　　100%覆蓋。因此，我們正在構建的芯片數量更多，節奏更快，公司作為一個整體增長得也更快。我們僱傭了更多的人，生產力更高，收入更高，利潤也更高。何樂而不為呢？

　　現在，將英偉達的故事放大到全球GDP。那50萬億美元的經濟活動，很可能被價值10萬億美元的AI增強。而這10萬億美元的價值，需要機器來生成。

　　黃仁勛： AI與過去的IT有何不同？過去，軟件是預先寫好的，運行在CPU上，需要人來操作。未來，AI會持續生成「通證」，機器必須不斷地思考才能生成它們。因此，軟件將永遠在線運行，而不是像過去那樣只編寫一次。爲了讓AI能夠思考，它需要一個「工廠」。

　　假設我們生成了10萬億美元的token價值，其毛利率為50%，那就意味着需要一個價值5萬億美元的「AI工廠」，也就是AI基礎設施來支撐。所以，如果有人告訴我全球每年在AI基礎設施上的資本支出將達到5萬億美元，我認為這個數字是合理的。這就是未來：從通用計算轉向加速計算，用AI重塑所有超大規模計算，並最終增強人類智能。

　　主持人Gerstner： 您這是在對標全球GDP。我們估計，目前這個市場的年規模約為4000億美元。照此計算，潛在市場規模（TAM）比現在高出4到5倍。

　　黃仁勛： 沒錯。阿里巴巴的吳泳銘（Eddie Wu）昨晚就説，到這個十年末，他們數據中心的電力容量將增加10倍。對吧？

　　黃仁勛： 他們將電力增加10倍，我們將其與電力相關聯。英偉達的收入幾乎與電力消耗成正比，對吧？

　　黃仁勛： 他還說了什麼？他説token的生成速度每幾個月就會翻一番。這說明了什麼？每瓦性能必須持續指數級增長，這也是為什麼英偉達要不斷推出性能更強的產品。同樣，每瓦帶來的收入也是如此。在未來，「瓦特」幾乎就等同於收入。

　　主持人Gerstner： 這很有意思。從歷史上看，在工業革命和數字革命之前，全球GDP增長非常緩慢，之后纔開始加速。您所説的，其實是在描繪一個相似的場景：全球GDP增長將再次提速，因為我們擁有了數十億為我們工作的AI「同事」。如果GDP是勞動力和資本投入的產出，那麼它必然會加速。

　　黃仁勛： 必然會。看看AI正在發生什麼。得益於大語言模型和AI代理等技術，一個全新的AI代理產業正在誕生，這一點毋庸置疑。OpenAI是歷史上營收增長最快的公司，並且還在指數級增長。

　　因此，人工智能本身就是一個快速增長的產業。因為它背后需要「工廠」和基礎設施，所以我的產業也在增長。因為我的產業在增長，它下游的產業也在增長。

　　能源行業正在增長。這對能源行業來説是一次復興，無論是核能還是燃氣輪機。看看我們基礎設施生態系統中的所有公司，它們都發展得非常好。每個人都在增長。

　　英偉達的投資回報——供過於求還是泡沫？

　　主持人Gerstner： 這些宏大的數字也讓人們開始討論「供過於求」或「泡沫」。扎克伯格上周在播客中坦言，未來某個節點很可能會出現需求「真空期」（air pocket），Meta可能會在某方面超額投資100億美元。但他認為這沒關係，因為這是關乎業務未來的必要風險。這聽起來有點像「囚徒困境」，不是嗎？

　　黃仁勛：可他們都是非常快樂的囚徒。

　　主持人Gerstner： 您再給我們講講。我們估計到2026年，AI產生的收入將達到1000億美元，這還不包括Meta，也不包括將推薦引擎、搜索等現有業務AI化的部分。

　　黃仁勛： 就稱之為1000億美元吧。但超大規模計算這個行業有多大？數萬億美元。而且別忘了，這個行業正在全面轉向AI。在任何人從零開始創造新市場之前，你必須先從這里算起。

　　主持人Gerstner： 但懷疑論者會説，要支撐您的論點，我們需要看到AI驅動的收入從2026年的1000億美元增長到2030年的至少1萬億美元。您認為在未來五年內，我們真的能看到這樣的增長嗎？我們的發展速度能有這麼快嗎？

　　黃仁勛： 我還要補充一點，我們其實已經實現了這個目標。讓我解釋一下。因為那些超大規模（hyperscale）公司，已經完成了從 CPU 到 AI 的轉型，它們所有的收入基礎現在都由 AI 驅動。沒有 AI，TikTok 無法運行；沒有 AI，YouTube Shorts 無法運行；沒有 AI，Meta 在定製化和個性化內容方面所做的驚人工作也無法實現。所有這些過去由人類完成的事情，如今都變了。

　　過去，內容是預先編寫好的，推薦引擎只是從有限的選項中進行挑選。而現在，AI 能夠生成無限的可能。

　　主持人Gerstner： 但那些推薦引擎，不正是我們經歷從 CPU 到 GPU 過渡的主要原因嗎？並且在過去三四年里，它們也一直在演進。

　　黃仁勛： 是的，但扎克伯格會告訴你，Meta 在採用 GPU 方面肯定有所迟疑。GPU 對 Meta 來説纔是近一兩年的事，非常新。搜索業務也用上了 GPU 嗎？當然，這更是全新的變革。

　　主持人Gerstner： GPU 用於搜索？所以，你的論點是，到 2030 年 AI 收入達到 1 萬億美元幾乎是板上釘釘的事，因為我們實際上已經快要實現了。好吧，那我們來談談增量。

　　當你進行自下而上或自上而下的分析時，我剛聽了你關於全球 GDP 百分比的自上而下分析。你認為在未來三到五年內，出現供過於求的概率有多大？這是一個概率分佈，我們無法預知未來。

　　黃仁勛： 在所有通用計算徹底轉型為加速計算和 AI 之前，我認為出現供過於求的機率微乎其微。這還需要好幾年時間。

　　讓我再補充一點。直到所有推薦引擎都基於 AI，所有內容生成都基於 AI——因為面向消費者的內容生成很大程度上依賴推薦系統——而這一切都將被 AI 所取代。直到所有這些傳統上屬於超大規模計算的領域，從購物到電子商務，全部遷移到 AI 上。

　　主持人Gerstner： 但所有這些新建設，當我們談論數萬億美元的投資時，這是一種超前投資。這種投資是隨心所欲的嗎？即便看到經濟放緩或出現某種過剩，你們也有義務必須投入資金嗎？還是説，這只是你們向生態系統發出的一個信號，告訴大家「儘管去建設」，到某個時候，如果我們看到放緩，可以隨時調整投資水平？

　　黃仁勛： 實際上，情況恰恰相反。我們處於供應鏈的最末端，我們是對需求做出響應。現在，所有的風險投資人都很清楚，全球範圍內都存在計算能力短缺。這並不是因為全球 GPU 短缺。如果客户給我訂單，我就會生產。

　　過去幾年，我們已經深入梳理了供應鏈。所以，我身后的所有環節，從晶圓廠到封裝廠，再到 HBM 內存，所有這些技術都已準備就緒。如果需求翻倍，我們就能生產翻倍。所以供應鏈不是問題。

　　我們現在只等需求信號。當雲服務提供商、超大規模數據中心運營商和我們的客户制定年度計劃並向我們提供預測時，我們就會據此進行生產。

　　而現在的情況是，他們提供的每一個預測都被證明是錯誤的，因為他們的預測總是偏低。所以我們一直處於追趕狀態。

　　黃仁勛： 這種追趕狀態已經持續好幾年了。我們收到的任何預測都比去年有顯著增長，但實際需求總會超出預期。

　　主持人Gerstner： 薩提亞（Satya Nadella）去年似乎有所保留，有人稱他為「房間里的成年人」，壓制了某些過高的期望。但幾周前，他説今年也要建兩個吉瓦的算力，並且將加速發展。你是否看到一些傳統的超大規模數據中心運營商，他們的進展速度可能比 CoreWeave 或 Elon 的 xAI 稍微慢一些？在我看來，他們現在都在加大投入……

　　黃仁勛： 這也是因為第二波指數級增長的到來。我們已經經歷了一次指數級增長，那就是 AI 的採用率和使用量。而第二波指數級增長，是推理（inference）的應用。

　　這正是我們一年前討論的話題。他們當時説，AI 過去是一次性完成任務，記住答案並泛化，這基本上是預訓練。比如記住「A 乘以 A 等於什麼」這樣的答案。所以，記住答案並泛化，是一次性的 AI。而一年前，推理、研究和工具使用出現了，現在的 AI 成了一個會思考的 AI。

　　主持人Gerstner： 能創造億萬價值。

　　黃仁勛： 它會使用更多的計算能力。你提到的某些超大規模客户，他們有大量的內部工作負載，無論如何都必須從通用計算遷移到加速計算，所以他們順利度過了這個周期。也許另一些超大規模客户的工作負載更多樣化，所以他們不太確定消化產能的速度。但現在，所有人都得出了結論：他們嚴重低估了所需的產能。

　　我最喜歡的一個應用就是傳統的數據處理，包括結構化和非結構化數據。很快，我們將宣佈一項重大的加速數據處理計劃。目前，數據處理消耗了全球絕大多數的 CPU 算力，並且仍然完全運行在 CPU 上。你去 Databricks、Snowflake，絕大多數是 CPU；Oracle 的 SQL 處理，絕大多數也是 CPU。每個人都在使用 CPU 進行 SQL 查詢，處理結構化數據。未來，這一切都將轉向由 AI 處理數據。

　　這是一個巨大而廣闊的市場，我們將要進入。但是，NVIDIA 所做的一切都需要一個加速層，需要特定領域的數據處理庫和方法。我們必須去構建它，但這將是未來的新篇章。

　　資金循環與循環收入

　　主持人Gerstner： 有一個反對的聲音。我昨天打開 CNBC，他們在談論過剩和泡沫。當我切換到彭博社時，討論則集中在資金循環和循環收入上。

　　爲了讓觀眾理解，這種情況指的是公司之間進行誤導性交易，人為地誇大收入，而交易本身沒有任何潛在的經濟實質。換句話説，所謂的增長，是靠財務堆砌的，而非源於真實的客户需求。 最典型的例子，莫過於 25 年前上一個泡沫時期的思科和北電。

　　所以，當你或微軟、亞馬遜投資於同時也是你們大客户的公司時——比如你們投資了 OpenAI，而 OpenAI 又向你們購買了價值數百億美元的芯片——請告訴我們：彭博社和其他地方的分析師在擔憂循環收入或資金循環時，他們究竟錯在哪里？

　　黃仁勛： 10 吉瓦的算力大約價值 4000 億美元。這 4000 億美元主要必須由他們的銷售額和收入來支撐，而這些收入正在呈指數級增長。

　　資金來源必須是他們的資本、通過股權籌集的資金以及他們能獲得的任何債務。這三種方式。他們能夠籌集到的股權和債務，與市場對他們維持收入能力的信心息息相關。聰明的投資者和貸款人會綜合考量所有這些因素。從根本上説，這就是他們的商業模式。

　　黃仁勛： 這是他們的生意，與我無關。當然，我們必須與他們保持密切聯繫，以確保我們能支持他們的持續增長。所以，這是收入層面，與我們的投資無關。我們的投資不與任何採購掛鉤，它純粹是一個投資於未來巨頭的機會。正如我們之前提到的，這些公司很可能成為下一個萬億美元級別的超大規模公司。

　　誰不想投資這樣的公司呢？我唯一的遺憾是，當他們早期邀請我們投資時，我們因為囊中羞澀而投得太少。我真該把當時所有的錢都投給他們。

　　主持人Gerstner： 現實是，如果你們的產品不夠好，比如 Vera Rubin 芯片性能不佳，他們完全可以去買別的芯片。

　　他們沒有義務必須使用你們的芯片。而且，正如你所説，你們將其視為一項機會性的股權投資。

　　黃仁勛： 我們確實做了一些很棒的投資。我們投資了 xAI，投資了 CoreWeave。非常明智，不是嗎？

　　主持人Gerstner： 回顧這一點，在我看來，另一個基本點是：你們是公開透明的。你説「這就是我們正在做的事情」。並且這里的根本經濟實質是真實的，不是兩家公司之間來回轉移收入。我們有數億用户每月為 ChatGPT 付費，有 15 億用户在使用這個產品。你剛纔也説，世界上所有的企業要麼擁抱 AI，要麼就會消亡。每個主權國家都將 AI 視為如同核武器一樣，關乎其國家安全和經濟命脈。

　　黃仁勛：無論是個人、公司還是國家，誰會認為智能是可有可無的？智能的自動化，是一項根本性的需求。

　　年度發佈周期與極致協同設計

　　主持人Gerstner： 需求的問題我們已經談得很透徹了。讓我們稍微深入探討一下系統設計。

　　在 2024 年，你隨着 Hopper 芯片切換到了年度發佈周期。然后，2025 年的 Grace Blackwell 帶來了大規模升級，需要進行重大的數據中心改造。

　　2026 年下半年，我們將迎來 Vera Rubin。2027 年是 Ultra，2028 年是 Feynman。

　　年度發佈周期進展如何？採用這個周期的主要目標是什麼？NVIDIA 內部的 AI 是否幫助你們實現了這一目標？

　　黃仁勛： 最后一個問題的答案是肯定的。沒有 AI，NVIDIA 如今的速度、節奏和規模都是不可能實現的。我們今天所構建的一切，都離不開 AI。那麼，我們為什麼這樣做呢？記得 Andy Jassy 在財報電話會議上説過，薩提亞説過，Sam Altman 也説過：token的生成速度正在呈指數級增長，客户的使用量也在呈指數級增長。

　　我想 ChatGPT 的周活躍用户大約有 8 億，而它誕生還不到兩年。

　　主持人Gerstner： 而且每個用户都在生成更多的令牌，因為他們在進行推理時使用了更多的思考時間。

　　黃仁勛： 完全正確。因此，首先，由於令牌生成率的增長如此驚人——這是兩個指數曲線的疊加——除非我們以同樣驚人的速度提高性能，否則令牌生成的成本將持續攀升。因為摩爾定律已死。如今，晶體管的年度成本削減已基本停滯，功耗也類似。除非我們開發出新技術來降低成本，否則局面不會改變。

　　即使你給別人幾個點的折扣，這點差異又怎能彌補指數級的性能鴻溝呢？因此，我們必須每年都以指數級的速度提升性能，才能跟上時代的步伐。

　　所以，從 Kepler 到 Hopper，性能增長了約 10 萬倍。

　　這標誌着 NVIDIA AI 征程的開端。十年，增長十萬倍。而從 Hopper 到 Blackwell，得益於 NVLink，我們僅用一年就實現了 30 倍的增長。接下來，我們還會實現又一個數量級的飛躍。

　　然后通過 Feynman，我們還將再次實現數量級的飛躍。我們之所以能做到這一點，是因為晶體管的進步對我們的幫助已經微乎其微。摩爾定律如今的實質是：晶體管密度仍在增長，但性能早已停滯。面對這一挑戰，我們必須在系統層面將問題徹底分解，同時革新所有的芯片、軟件棧和系統。這就是「極致協同設計」（Extreme Co-design）。以前從未有人在如此高的層面上進行過協同設計。

　　黃仁勛： 我們同時革新了 CPU、GPU、網絡芯片、NVLink 交換機和 Spectrum-X 交換機。我聽到有人説，「哦，那不就是以太網嗎？」好吧，Spectrum-X 可遠不止是普通的以太網。

　　人們開始意識到，這種數量級的增長是多麼驚人。NVIDIA 的以太網業務，僅僅是這項業務，就已是全球增長最快的以太網業務。

　　因此，我們進行橫向擴展。當然，現在我們必須構建更龐大的系統，將多個 AI 工廠連接在一起。我們每年都在這樣做。

　　因此，我們正在技術層面實現指數的平方級增長。這使得我們的客户能夠不斷降低生成 Token 的成本，並通過預訓練、后訓練和推理，讓 Token 變得越來越智能。

　　當 AI 變得更智能時，它的使用量就會增加。當使用量增加時，它就會呈現指數級增長。

　　主持人Gerstner： 對於可能不太熟悉的人來説，您能解釋一下什麼是「極致協同設計」嗎？

　　黃仁勛： 極致協同設計，意味着你必須同時優化模型、算法、系統和芯片。你必須打破常規，跳出固有的思維框架去創新。過去的摩爾定律時代，你只需要不斷提高 CPU 速度，一切就會自然變快，創新被侷限在固有的框架內。但如果芯片本身不再提速了，你該怎麼辦？答案就是：跳出框架去創新。因此，NVIDIA 真正改變了遊戲規則，因為我們做了兩件事：發明了 CUDA 和 GPU，並提出了大規模協同設計的理念。

　　這就是為什麼我們涉足如此多的行業。我們創造了所有這些庫並進行協同設計。首先，是完整的技術棧。而極致協同設計甚至超越了軟件和 GPU，現已擴展到數據中心層面，涵蓋了交換機、網絡以及所有相關的軟件、網卡（NIC）、橫向擴展、縱向擴展，並對這一切進行優化。

　　結果就是，從 Hopper 到 Blackwell 實現了 30 倍的增長。任何摩爾定律都無法實現這一點，這就是極致。這種極致的性能源於極致協同設計的理念。NVIDIA 已經深度參與到這個過程中，這就是我們涉足網絡、交換、橫向擴展、縱向擴展和跨域擴展的原因。我們在構建 CPU、GPU 和 NIC 方面也取得了顯著進展。

　　NVIDIA 之所以擁有如此豐富的軟件和人才，是因為我們向世界貢獻的開源軟件比幾乎任何其他公司都多。我們開發的龐大而豐富的軟件資源不僅限於 AI，還擴展到計算機圖形學、數字生物學和自動駕駛汽車等領域。

　　我們公司產出的軟件數量確實令人難以置信，而這些豐富的資源使我們能夠有效地進行深入而極致的協同設計。

　　主持人Gerstner： 我從您的一個競爭對手那里聽到一種説法：英偉達這樣做，固然有助於降低 Token 生成的成本，但同時，你們的年度發佈周期也讓對手們望塵莫及。由於你們為供應鏈提供了長達三年的路線圖可見性，這大大增強了供應鏈的粘性。因此，供應鏈對未來的產能規劃也充滿了信心。

　　黃仁勛： 你在提問前不妨先想一想：爲了實現每年數千億美元的 AI 基礎設施建設，我們必須提前一年投入多少資源？我們談論的是投入數百億美元用於晶圓採購和 DRAM 採購。這已經達到了一個幾乎沒有公司能夠企及的規模。

　　主持人Gerstner： 那麼您會説你們的競爭壁壘比三年前更堅固了嗎？

　　黃仁勛： 競爭比以往任何時候都激烈，但進入這個賽道的難度也比以往任何時候都高。

　　我這麼説，原因在於晶圓成本在不斷上漲，這意味着除非你進行大規模的協同設計，否則根本無法實現數量級的增長。首先，你必須每年同時開發六、七、八款芯片，這本身就是一項驚人的成就。這並非只是製造一個 ASIC，而是在構建一個由眾多協同設計的芯片組成的 AI 工廠系統。它們共同實現了我們幾乎定期達成的 10 倍性能飛躍。

　　所以，第一，協同設計的極致性。第二，規模的極致性。當你的客户要部署一個吉瓦（gigawatt）的算力時，那意味着需要 40 萬到 50 萬塊 GPU。讓 50 萬塊 GPU 協同工作，本身就是一項奇蹟。我是説，這簡直是奇蹟。因此，你的客户在你身上押下了巨大的賭注。

　　要採購所有這些，你必須反問自己：什麼樣的客户會為一款未經市場驗證的全新架構，下達 500 億美元的採購訂單？

　　是的，你剛剛完成了全新芯片的設計，你為此興奮不已，每個人都為你喝彩。你展示了第一批流片樣品。但誰會給你一張 500 億美元的採購訂單？你又為什麼要為一款剛剛完成設計的芯片，提前投產價值 500 億美元的晶圓？

　　但對於英偉達來説，我們可以做到，因為我們的架構已經得到了充分的驗證。所以我們客户的規模是驚人的。相應地，我們供應鏈的規模也是驚人的。

　　除非他們確信英偉達能夠交付，否則誰會願意為一家公司提前生產所有這些部件？他們相信我們能夠為世界各地的所有客户交付。

　　他們願意一次性啟動價值數千億美元的生產訂單。這種規模是驚人的。

　　ASIC之爭與未來格局

　　主持人克拉克： 談到這一點，當前一個全球性的關鍵爭論就是 GPU 與 ASIC 之爭。從谷歌的 TPU 到亞馬遜的 Trainium，似乎從 Arm、OpenAI 到 Anthropic，每個人都在傳聞研發自己的 ASIC。去年，您曾説英偉達構建的是系統，而非芯片，並通過優化整個技術棧來提升性能，並斷言許多這類 ASIC 項目可能永遠無法達到生產規模。但考慮到谷歌 TPU 的顯著成功，您現在如何看待這個不斷變化的市場格局？

　　黃仁勛： 谷歌的優勢在於其遠見卓識。請記住，他們在一切開始之前就啟動了 TPU1 項目。

　　這和創辦公司的道理一樣。你應該在市場爆發前就創立公司，而不是等到市場規模達到萬億美元時再以創業者的身份入場。所有風險投資人都知道一個謬論，那就是認為在一個巨大的市場里，只要能分到幾個百分點的份額，就能成為一家大公司。這實際上是完全錯誤的。

　　你應該在一個微小的行業里佔據 100% 的市場份額，這正是英偉達所做的。TPU 也是如此。當時這個賽道上只有我們兩家。

　　主持人Gerstner： 但你最好祈禱那個小行業能真正發展壯大。你實際上是在創造一個行業。

　　黃仁勛： 這就是現在那些製造 ASIC 的公司所面臨的挑戰。這個市場看起來很誘人，但請記住，這個誘人的市場是從一種叫做 GPU 的芯片演變而來的。

　　我剛纔描述了一個 AI 工廠。你們也看到了，我剛剛發佈了一款名為 CPX 的芯片，專門用於上下文處理和擴散視頻生成。這是一個非常專業化的工作負載，但在數據中心內至關重要。

　　我剛纔還提到了 AI 數據處理單元，因為你需要長期記憶和短期記憶。KV 緩存的處理非常密集，AI 的內存是個大問題。你希望你的 AI 擁有良好的記憶力，而處理系統中的 KV 緩存是極其複雜的事情。

　　或許需要一個專門的處理器，或許還需要其他東西。所以你看到英偉達的……

　　我們的視角早已不再侷限於 GPU。我們的視角是關注整個 AI 基礎設施，以及這些傑出的公司如何應對各種多樣且不斷變化的工作負載。

　　黃仁勛： 看看 Transformer 架構，它正在發生劇烈的變化。如果不是因為 CUDA 的靈活性和易於迭代的特性，他們如何進行大量的實驗來決定使用哪個版本的 Transformer，採用哪種注意力算法，以及如何進行解耦？CUDA 的高度可編程性幫助你完成了所有這些。所以，現在思考我們業務的方式是，看看所有這些 ASIC 公司或項目是什麼時候開始的。

　　三、四、五年前，我必須告訴你，那個行業曾經非常「可愛」和簡單，核心只有一個 GPU。但現在，它已經變得龐大而複雜。再過兩年，它的複雜程度和規模將難以想象。所以我認為，作為一個新來者，想在一個已經非常龐大的市場中競爭，是非常困難的。

　　主持人克拉克： 即使對於那些可能在 ASIC 方面取得成功的客户，他們的計算集羣中難道不存在一個最優的平衡點嗎？投資者往往是二元思維，只想要一個非黑即白的答案。但即便客户的 ASIC 成功了，難道不也需要一個平衡的配置嗎？比如，他們可能會購買英偉達的平臺，將 CPX 用於視頻生成的預處理，或者用於解碼器、視頻轉錄平臺等。隨着新工作負載的出現，英偉達的生態系統和加速計算集羣中，勢必會加入許多不同的芯片或組件。然而，今天那些試圖從零開始設計新芯片的人，其實並未真正預見到一年后會發生什麼，他們只是專注於讓眼下的芯片正常工作。

　　黃仁勛： 谷歌是英偉達 GPU 的大客户。谷歌是一個非常特殊的例子，我們必須對真正值得尊敬的對手錶示敬意。TPU 已經發展到了第七代。這對他們來説也是一個巨大的挑戰，他們所做的工作極其困難。所以，首先讓我説……芯片分為三個類別：有架構類的芯片……

　　我曾在發明了 ASIC 概念的 LSI Logic 公司工作。LSI Logic 如今已不復存在，原因何在？當市場規模不大時，ASIC 模式非常有效。你可以輕易找到承包商，幫你完成所有設計和封裝，並代表你進行製造。他們會為此收取 50% 到 60% 的高額利潤。但是，當市場變得足夠龐大時，一種名為 COT（客户自有工具，Customer-Owned Tooling）的新模式便應運而生。

　　以蘋果的智能手機芯片為例，其銷量巨大，蘋果絕不可能將 50% 到 60% 的毛利分給別人來做 ASIC，他們必然會選擇 COT 模式。

　　黃仁勛： 那麼，當 TPU 的業務規模足夠大時，會發生什麼？答案是 COT，毫無疑問。

　　不過，ASIC 仍有其用武之地。比如視頻轉碼器或智能網卡，它們的市場規模永遠不會變得過於龐大。因此，當一家 ASIC 公司同時推進十幾個項目時，我一點也不驚訝，因為其中可能就包含了五個智能網卡和四個視頻轉碼器項目。

　　這些都是 AI 芯片嗎？當然不是。如果有人想為一個特定的推薦系統構建嵌入式處理器，並且採用 ASIC 模式，這完全可行。

　　但你會用它來構建 AI 的核心計算引擎嗎？AI 的世界瞬息萬變。你需要處理低延迟、高吞吐等不同類型的工作負載，有用於聊天的 Token 生成，有用於深度思考的推理，還有 AI 視頻生成。這些工作負載的需求千差萬別……

　　主持人克拉克： 這正是您加速器業務的核心支柱，也是英偉達的精髓所在。

　　主持人Gerstner： 我把這個問題簡化一下，這就像下棋和跳棋的區別。像 Trainium 或其他法國加速器公司，他們現在做的 ASIC 芯片，其實只是一個更大機器中的一個組件。而您已經建立了一個極其複雜的系統、平臺，或者説‘工廠’。現在，您又讓這個系統變得更開放了，比如您提到的 Grace CPU。在我看來，您正在做的是將不同的工作負載分配給最適合它們的硬件。

　　黃仁勛： 我們所做的，是發佈並開源了一個名為 Dynamo 的項目，用於分佈式 AI 工作負載編排，因為未來的 AI 工廠必然是分佈式的。

　　主持人Gerstner： 而您推出的 NVLink Fusion，甚至向英特爾（您剛剛投資的競爭對手）都敞開了大門，這表明了您希望各方參與到這個‘工廠’建設中的方式。因為沒人會瘋狂到想憑一己之力建起整個工廠。但只要你的產品足夠好、足夠有吸引力，最終用户就會説：「嘿，我們想用這個，而不是 ARM GPU」，或者「我們想用這個，而不是你們的推理加速器」，這樣你就能順利接入這個生態。

　　黃仁勛： 我們非常樂意，很高興能讓大家加入。

　　主持人Gerstner： 請您談談吧。

　　黃仁勛： NVLink Fusion 是個絕妙的主意。我們很高興能與英特爾合作，這整合了他們的生態系統。世界上大多數企業仍然在英特爾的平臺上運行。這次合作融合了英特爾生態系統、英偉達 AI 生態系統和我們的加速計算平臺。我們與 ARM 已經實現了類似的合作，未來還會與其他幾家公司攜手。這為我們雙方都創造了機會，是一次巨大的雙贏。我將成為他們的大客户，而他們則為我們打開一個更廣闊的市場。

　　主持人Gerstner： 與此緊密相關的是，您提出了一個讓許多人震驚的論點：即使競爭對手的 ASIC 芯片定價為零，客户仍然會選擇購買英偉да的系統。因為考慮到電力、數據中心等總體運營成本，以及最終產生的智能價值，英偉達的方案依然更具優勢。

　　黃仁勛： 沒錯，即使他們免費送你芯片。因為土地、電力和基礎設施的成本可能高達 150 億美元。

　　主持人Gerstner： 這筆賬我們算了一下，但還是想請您詳細解釋。在您芯片價格如此昂貴的情況下，如何做到‘即使對手芯片免費，您的方案仍是更優選’？這對於普通人來説似乎難以置信。

　　黃仁勛： 可以從兩個角度看。首先是收入。如今，所有人都受限於電力。假設你獲得了 2 吉瓦的額外電力，你當然希望它能轉化為最大的收入。

　　如果我們的‘每瓦性能’，或者説‘每瓦生成的 Token 數’是別人的兩倍——這是通過我們深度、極致的協同設計實現的——那麼我們的客户就能用同樣的數據中心獲得兩倍的收入。

　　誰會拒絕兩倍的收入呢？即使別人給他們 15% 的折扣，也無法彌補這巨大的差距。

　　Blackwell 相較於 Hopper 實現了 30 倍的性能提升。現在，假設別人的 ASIC 性能等同於 Hopper，那麼選擇它就意味着在同樣的一吉瓦電力上，你放棄了 30 倍的潛在收入。

　　這個機會成本高到無法想象，所以你永遠會選擇每瓦性能最高的那個方案，即使對手的芯片是免費的。

　　主持人Gerstner： 我從一家超大規模數據中心的 CFO 那里也聽到了類似的觀點。正是因為您芯片性能的巨大提升——以及電力是核心限制因素——他們不得不跟上你們的升級周期。展望未來，從 Ruben、Ruben Ultra 到 Feynman，這種性能飛躍的趨勢還會繼續嗎？

　　黃仁勛： 我們現在每年都會推出六到七款芯片，並對系統的每個部分進行優化。Blackwell 的 30 倍性能提升，正是源於對這六到七款芯片及其系統軟件的全面集成與優化。現在，想象一下我們每年都以這樣的節奏進行迭代：砰、砰、砰、砰……而你，如果只是在這一堆芯片中做一個 ASIC，我們卻在優化整個系統。

　　英偉達的護城河

　　這是一個極難解決的問題。

　　主持人Gerstner： 這又回到了我們最初討論的護城河問題。我們一直在關注，也和投資者、甚至你們的競爭對手（從谷歌到博通）進行了深入探討。當我從第一性原理出發思考時，我問自己：您是在拓寬還是在縮窄自己的護城河？

　　您轉向了年度迭代的節奏，與供應鏈共同開發；公司的體量遠超預期，這需要龐大的資產負債表和研發投入；再加上你們通過收購和內生增長推出的一系列舉措，如 NVLink Fusion、Grace CPU 等。所有這些都讓我相信，您的競爭壁壘非但沒有減弱，反而在不斷增強，至少在構建‘工廠’或系統層面是如此。

　　黃仁勛： 至少是出乎意料的。

　　主持人Gerstner： 但有趣的是，貴公司的估值倍數卻遠低於許多其他科技巨頭。部分原因可能是‘大數定律’——一家市值 4.5 萬億美元的公司還能增長多少呢？

　　我一年半前也問過您類似的問題。考慮到 AI 工作負載市場的巨大增長潛力，在您看來，五年后英偉達的收入規模有沒有可能和現在相差不大，增長停滯？考慮到您所建立的這些優勢，這種可能性有多大？

　　黃仁勛： 我會這樣回答：我們的機遇，遠比市場共識所認為的要大得多。

　　主持人Gerstner： 我也説説我的看法。我認為英偉達很可能成為第一家市值達到 10 萬億美元的公司。就在十年前，人們還覺得萬億美元市值的公司是天方夜譚，但現在我們已經有十家了。世界的規模在指數級增長。

　　黃仁勛： 這正是指數級增長的力量，世界變得更大了。人們對我們存在誤解，他們還停留在‘英偉達是一家芯片公司’的舊印象里。我們當然製造芯片，而且是世界上最頂尖的芯片。

　　但英偉達的本質是一家 AI 基礎設施公司，我們是客户的 AI 基礎設施合作伙伴。我們與 OpenAI 的合作就是最好的例子。

　　我們與客户的合作方式非常靈活。我們不強求客户必須購買我們的全套產品，不要求他們購買整個機櫃。他們可以只買一顆芯片，一個組件，或者只買我們的網絡設備。

　　我們有些客户只買我們的 CPU，或者只買 GPU，然后搭配其他廠商的 CPU 和網絡設備。我們完全接受。

　　埃隆、X.AI 與 Colossus 2

　　無論您選擇哪種購買方式，我唯一的請求就是：好歹從我們這兒買點東西。（笑）

　　主持人Gerstner： 您説過，AI 不僅僅是關於更好的模型，更需要世界級的建設者。您認為我們國家最頂尖的建設者或許就是埃隆·馬斯克。他之前構建的 Colossus 1 集羣，集成了數十萬顆 H100 和 H200。現在他正在規劃 Colossus 2，可能會在一個統一集羣中集成數百萬個 H100 等效算力。

　　黃仁勛： 如果他率先建成吉瓦級規模的超算，我一點也不會驚訝。

　　主持人Gerstner： 是的，請談談作為一名建設者——不僅構建軟件和模型，更要理解如何搭建這些龐大集羣——所具備的優勢。

　　黃仁勛： 這些 AI 超級計算機是極其複雜的系統。技術複雜，採購因融資而複雜，確保土地、電力、機房和供電也同樣複雜。把所有這些整合並運行起來，這無疑是人類有史以來遇到的最複雜的系統工程。

　　埃隆的巨大優勢在於，他能在一個人的大腦里整合並處理所有這些複雜的、相互依賴的系統，甚至包括融資。他本身就是一個巨大的 GPT，一臺超級計算機，是終極的 GPU。他有強烈的緊迫感和真正的建設意願。所以當意願與能力相結合時，奇蹟就會發生。他確實是獨一無二的。

　　主權AI與全球建設

　　主持人Gerstner： 您一直非常關注一個話題，我想和您聊聊：主權AI。我還想談談中國，以及正在進行的全球AI競賽。回想30年前，您肯定想不到自己這周會和埃米爾、國王們在宮殿里會面，還成了白宮的常客。

　　總統曾説過，您和英偉達對美國國家安全至關重要。那麼，當您審視這一切時，請先為我鋪陳一下背景：如果主權國家不認為AI是關乎生死存亡的大事，其重要性不亞於20世紀40年代我們看待覈武器，您是不可能出現在這些場合的，對吧？

　　我們今天沒有政府資助的曼哈頓計劃，但有由英偉達、OpenAI、Meta和谷歌資助的計劃。我們如今的公司堪比國家，這得益於美國的偉大之處，不是嗎？

　　他們資助的項目，在我看來，總統和國王們都認為對其未來的經濟和國家安全至關重要。您同意嗎？

　　黃仁勛： 原子彈，無人需要；人工智能，人人必需。説得好。這確實是一個非常、非常大的區別。AI就是現代軟件。我的理念就是將計算從通用計算推向加速計算，將軟件從人類編寫演進到AI編寫。

　　我們不能忘記這個基礎：我們重新發明了計算。地球上並沒有出現新物種，我們只是重新發明了計算本身，而每個人都需要計算。計算需要被民主化，這就是為什麼所有國家都意識到他們必須擁抱AI，因為每個人都需要跟上計算的步伐。世界上沒人會説：「我昨天還在用電腦，明天就打算返璞歸真，改用木棍和火種了。」所以每個人都需要融入計算的世界。這只是計算的現代化，僅此而已。這是第一點。

　　確實，要參與到AI中，就必須將自己的歷史、文化和價值觀編碼進去。當然，AI越來越聰明，所以即使是核心AI也能相對快速地學會這些東西，你不必從零開始。

　　我認為每個國家都需要擁有某種主權能力。我建議他們都去使用OpenAI、Gemini，以及Grok和Anthropic。但同時，他們也應該投入資源，學習如何親手構建AI。

　　這樣做的原因是，他們需要學習如何構建AI，不僅是語言模型，還有工業模型、製造模型和國家安全模型。他們必須親自培育出大量的本土智能。因此，每個國家都應該在AI領域發展自己的主權能力。

　　主持人Gerstner： 這是您的看法，還是您在世界各地聽到的普遍共識？

　　黃仁勛： 他們都意識到了這一點。

　　他們都意識到了。他們都會成為OpenAI、Anthropic、Grok和Gemini的客户，但他們也都清楚，必須建立自己的基礎設施。而這就是核心理念，英偉達所做的就是構建基礎設施，就像每個國家都需要能源基礎設施一樣。

　　AI行政管理

　　通信和互聯網基礎設施。現在，每一個國家都需要AI基礎設施。

　　主持人Gerstner： 那麼，我們先不談世界其他國家。正如我們的好朋友大衞·薩克斯所説，「AI是我們的」。

　　黃仁勛： 是的，我們做得非常出色。我們非常幸運有大衞和斯里拉姆在華盛頓特區工作，大衞在AI的某個部門工作。特朗普總統將他們調到白宮是一個多麼明智的舉動。

　　因為在這個關鍵時刻，技術非常複雜。斯里拉姆是華盛頓特區里我唯一認為懂CUDA的人，這很不尋常。我只是非常欣賞，在這個技術複雜、政策複雜、對國家未來影響巨大的關鍵時刻，我們有一位頭腦清晰的人，投入時間來理解這項技術，並深思熟慮地幫助我們渡過難關。

　　主持人Gerstner： 我再次回到曼哈頓計劃的類比，你會發現，總統理解其緊迫性。德州州長格雷格·阿博特等人希望放松監管以加快進程，因為他們明白其重要性。能源部長賴特、內政部長伯格姆和商務部長盧特尼克也明白這一點的重要性。

　　黃仁勛： 他們是親能源的。你能想象嗎，如果我們現在的政府不親能源、不希望能源產業在美國發展，我們還怎麼擁有人工智能？我認為這就是領導力。我簡直無法想象相反的情況。

　　主持人Gerstner： 我覺得頗具諷刺意味的是，就在幾年前，我們還在説中國要建100座核反應堆，遙遙領先我們。這其實就是AI發展的能源基礎。但現在，輪到我們自己要建了，卻有人説「這太過剩了」。

　　對我來説，這似乎是政府理應做的事情，符合他們的利益。而且，我們看到了政府與產業界的合作，這是我很久沒有見過的。

　　您在這個行業資歷深厚，而且您和特朗普總統的關係也很密切。請幫我們解讀一下，這種政商關係究竟是怎樣的？

　　上周我們看到所有CEO都參加了那場晚宴。您花了很多時間在這上面。這是一種特殊情況嗎？您在30年的職業生涯中見過類似的情況嗎？

　　黃仁勛： 過去想去華盛頓特區是很難的，預約幾乎不可能拿到。特朗普總統則為那些希望進入政界、幫助政府瞭解未來的行業領袖敞開了大門。這是一個信奉增長的政府。從根本上説，特朗普總統希望美國發展。如果我們能在經濟上發展，我們就能在軍事上強大。如果我們能在經濟上發展，我們就會安全。我從未見過哪個國家能在貧窮的同時獲得安全。

　　一個國家富有是國家安全的重要組成部分，他明白這一點。他也希望美國贏得人工智能競賽。這將是一場非常長期的競賽。他明白這是一個關鍵時刻。他希望科技產業能夠蓬勃發展。他希望全世界都建立在美國技術之上。這些都是明智、合乎邏輯的事情。

　　反過來想才奇怪。如果我們把一切都顛倒過來，假設我們不希望國家發展。因為我們不希望國家發展，所以我們不需要任何能源——因為我們知道發展需要能源。所以，乾脆不要任何能源。事實上，我們也不希望我們的科技產業領先。

　　他明白，我們的科技產業是國之瑰寶。而這項技術，就像過去的玉米、鋼鐵一樣，如今是至關重要的貿易籌碼。它是貿易的基本組成部分。你怎麼會不希望美國技術被所有人渴求，從而能夠用於貿易呢？

　　主持人Gerstner： 是的，互聯網和谷歌傳播到世界各地。我們通過搜索將民主價值觀傳播到世界各地，谷歌當時並不需要去華盛頓獲得許可，一切就自然發生了。我們將我們的技術傳播到了世界各地。大衞·薩克斯一直非常明確地表示，需要加速發放出口許可證，以便美國的人工智能技術能夠贏得全球市場。我們談論的是芯片、模型、數據中心等等。但一年前我們看到的情況並非如此。

　　黃仁勛： 曾經有過一個叫「小院高牆」的概念。諷刺的是，這個概念的描述和政策建議，聽起來像是在美國自己周圍建起了「小院高牆」。

　　那纔是奇怪的地方。我認為特朗普總統做得對，我們希望最大限度地擴大出口，最大限度地擴大美國在世界各地的影響力。我們應該將這些最大化。

　　中國AI芯片與英偉達的角色

　　主持人Gerstner： 您認為這些許可證會下來嗎？您是否看到了華盛頓方面的加速？我知道高層一直在這樣説，但您是否看到這種加速正在通過政府層層傳遞，從而推動我們在全球加速發展？財政部長盧特尼克非常積極。很好。那麼，我們來談談中國。大多數人可能不知道，但我認為您對中國的瞭解不亞於美國任何一位領導人。

　　黃仁勛： 我們去中國已經30年了。

　　主持人Gerstner： 已經30年了。大多數人不知道的是，直到幾年前，您在中國的市場份額高達95%。而最重要的是，可以説，我們爲了所謂的「減緩他們」，結果是單方面自廢武功。我們迫使英偉達退出中國，這反而讓華為在中國市場獲得了壟斷利潤的滋養，使其加速發展。

　　我今天早上剛看到華為、阿里巴巴等公司宣佈將在全球各地建設數據中心。華為有一個三年計劃，希望憑藉在中國這個世界最大AI市場獲得的壟斷利潤，從而超越英偉達。所以，您當初的警告——將壟斷市場拱手讓給中國競爭對手是一個巨大錯誤——似乎正在應驗。

　　總統在禁止H-20后表示，我們現在的情況是你可以向中國出售芯片，但要徵收15%的出口稅。然而，現在看來，中方似乎因為美方的言論而不滿，傳聞不允許英偉達在中國銷售芯片。

　　那麼，我們目前在英偉達和中國之間處於什麼位置？您能否重申一下，您認為我們國家應該怎麼做，才能在全球人工智能競賽中處於獲勝的最佳位置？

　　黃仁勛： 我們與中國存在競爭關係。我們應該認識到，中國希望自己的公司發展壯大，這是理所當然的。我對此毫無怨言。他們應該做得好，也應該給予他們儘可能多的支持。這完全是他們的權利。

　　而且不要忘記，中國擁有世界上一些最優秀的企業家，因為他們畢業於世界上最好的STEM學校。他們是世界上最渴望成功的人。

　　關於他們的職業道德，「996」工作制，是一種效率極高的工作模式。爲了讓觀眾理解，996意味着每周工作6天，從早上9點到晚上9點。

　　那是他們的文化。好的，我們正在面對一個強大、創新、渴望成功、行動迅速、監管寬松的環境。人們沒有意識到這一點；他們的監管非常寬松。諷刺的是，他們的監管甚至比我們這個資本主義體系還要寬松。

　　人們常常認為他們是中央集權管理的，但請記住，中國的智慧在於其去中心化的經濟體系。所有這33個省份和地方經濟都驅動着巨大的內部競爭和經濟活力。

　　當然，這也有一些副作用，但總的來説，這是一個充滿活力、創業精神、高科技、現代化的產業。

　　我聽到的一些説法，比如「他們永遠造不出AI芯片」，這簡直是無稽之談。另一種説法是中國不擅長製造。

　　主持人克拉克： 製造能力？

　　黃仁勛： 對，製造。但如果説他們最擅長什麼，那恰恰就是製造。有人説他們落后我們很多年。一兩年？還是三四年？説真的，他們只比我們慢了納秒而已。就是納秒之差。所以我們別無選擇，必須去競爭。

　　那麼問題就來了：什麼最符合中國的最佳利益？當然，最符合中國利益的是擁有一個充滿活力的產業。他們也公開表示，而且理應如此，他們希望中國成為一個開放的市場。他們希望吸引外國投資。他們希望公司來中國，並在市場上競爭。我相信，也希望我們能回到過去的狀態。回到你關於未來的問題，我對此充滿希望，因為他們的領導人就是這麼説的，我對此深信不疑。我相信這一點，是因為我認為讓外國公司在中國投資、競爭，同時中國本土也擁有充滿活力的競爭環境，這最符合中國的利益。

　　此外，他們也希望走出國門，參與全球競爭。我認為這是一個相當明智的願景。作為一個國家，我們需要做的是賦能我們的技術產業。我很榮幸能在一個被譽為「國家寶藏」的行業工作。我們必須認識到，這是我們的國家寶藏，是我們最頂尖、獨一無二的產業。

　　我們為何不讓這個產業放手一搏，在競爭中求生存？為何不讓它向全世界傳播技術，從而建立一個以美國技術為基礎的世界？這樣才能最大化我們的經濟成就和地緣政治影響力，讓我們這個在關鍵時代充滿活力的技術產業蓬勃發展。

　　主持人Gerstner： 換言之，懷疑論者會説，Jensen只是想多賣些芯片。如果能賣給中國，他當然樂意，纔不管這對美國意味着什麼。

　　黃仁勛： 我想回應一下這些懷疑論者。我希望美國的生態系統和經濟持續增長，這並不代表我錯了。首先，迄今為止所有關於中國的負面論調和捏造的説法，都已被事實證明是錯誤的。現實情況並非如此。

　　僅僅因為我們希望美國獲勝，希望這個產業發展，並不意味着我的看法是錯的。

　　主持人Gerstner： 任何瞭解你的人，包括現任總統和我，都知道你心繫國家，非常希望美利堅合衆國能贏得全球人工智能競賽。

　　而你的觀點恰恰是——而且我認為你的經驗無人能及——在中國競爭對我們有利。這會增加我們贏得全球AI競賽的機率，因為我們能接觸到全球半數的人工智能工程師，並將他們留在我們的生態系統中。

　　而且坦白説，我們談論的這些公司，比如字節跳動、阿里巴巴，其大部分股權都由美國投資者持有。這些都是正在構建全球推薦引擎的跨國公司。

　　黃仁勛： 而且，順便説一句，他們的技術非同凡響。

　　主持人Gerstner： 都是令人難以置信的公司。所以我認為，你提出的關於中國的論點，要比向世界其他地區推廣困難得多，我理解這一點。這就是為什麼我認為當總統説，「我不知道，這就像拋硬幣。也許Jensen是對的，也許其他人是對的。」 但如果Jensen願意為美國財政部提供15%的股份作為對衝，我就會支持他。但對於現狀，我感到非常失望。

　　主持人克拉克： 嗯哼。

　　主持人Gerstner： 我認為，如果中國人覺得自己吃了虧，覺得我們賣給他們的是十年前的芯片，我能理解他們為什麼會有那樣的反應。

　　黃仁勛： H-20 仍然相當出色，當然，它不如 Blackwell。我明白。你看，我很有耐心。我相信他們是明智的，正在權衡局勢。他們有更宏大的議程要處理，比如與美國的關係。

　　雖然有很多討論正在進行，但我會迴歸到根本事實。我相信，讓英偉達能夠服務並參與中國市場的競爭，最符合中國的最佳利益。

　　我堅信這最符合中國的利益。當然，這也最符合美國的利益。這兩個根本性的事實可以並行不悖，而且我相信兩者皆為真理。

　　因此，即使我告訴所有投資者，我們的業績指引中不包含中國——我也感謝所有投資者理解這一點——我們在海外仍有充足的增長機會，這些都是事實。

　　但這並不意味着中國對我們不重要。它對我們至關重要。任何認為中國市場不重要的人，都是在自欺欺人。

　　所以，這是世界上最重要的市場之一，聰明人在這里做着聰明事，我們希望身處其中。我認為，我們兩國都參與其中，才最符合雙方的共同利益。

　　所以，當我退一步思考時……

　　H-1B、人才與美國夢

　　我確信最終智慧會戰勝一切。我一直相信智慧和真理終將勝出，這也是我一路走來的信念。我相信這在今天依然是根本性的真理。因此，這些問題終將得到解決，我們將有機會進入中國市場參與競爭。

　　主持人克拉克： 我不太懂政治，但關於將H-1B簽證申請費提高到每人10萬美元的提議，是個非常熱門的話題。你與總統有過很多接觸，還稱他為我們在人工智能領域的祕密武器。我也知道你想為我們國家吸引國內外最優秀、最聰明的人才。那麼，你如何看待每份H-1B簽證收取10萬美元的決定？這會使吸引人才變得更容易還是更難？也許這對大公司和小公司的影響有所不同。你怎麼看？

　　黃仁勛： 那麼，我會説「這是一個很好的開端」。沒錯，這是一個很好的開端，但願它不是終點。原因如下：

　　美國擁有一個獨一無二的品牌聲譽，這是世界上任何國家過去不曾擁有，未來也難以企及的。

　　那就是：來美國，實現美國夢。哪個國家的名稱后面，會緊跟着一個‘夢’字？

　　主持人Gerstner： 是的，這已經成為它品牌的一部分。

　　黃仁勛： 我們是獨一無二的。現在與你對話的，就是一個美國夢的鮮活例證。我的父母沒什麼錢就把我們送了過來，我們當時一無所有。你們知道我的故事，我曾端過盤子、洗過碗、打掃過廁所，而今天我站在這里。這就是美國夢。特朗普總統也深知這一點。我們想要的是合法移民。

　　合法移民和非法移民是有區別的。「這里是自由之地，誰都可以來」的想法是不切實際的。所以現在的問題是，我們如何在「從根本上保護美國夢」的理念與處理大規模非法移民的現實之間找到平衡？

　　我們如何找到一個合乎邏輯、切實可行的解決方案？所以，給H-1B設定10萬美元的價格標籤可能有點太高了，但作為一個起點，它至少能夠杜絕H-1B簽證的濫用。這是一個好的開始，至少我們可以就此展開對話。我們瞭解特朗普總統的一點是，他善於傾聽。他確實會聽取意見。他聽你的，也聽我的，儘管他不必如此。他聽取很多人的意見，並整合大量信息。這顯然是一個非常複雜的問題。所以，我認為這是一個不錯的開端，但白宮里沒有人會混淆這一點。

　　合法移民是美國夢的基石，是我們想要守護的終極品牌和未來。

　　主持人Gerstner： 而且我還要説，在我看來，薩克斯和政府中的其他人肯定知道，我們必須招攬世界上最優秀、最聰明的人才。我們不應該犧牲這個品牌的價值。收取10萬美元的費用，或者降到5萬，無論多少，這似乎確實讓天平向那些有能力為大量員工提供擔保的大公司傾斜。這對於初創企業生態系統來説挑戰更大，因為那里的人力成本已經非常高昂，現在還要額外支付這筆費用。

　　黃仁勛： 它還會產生意想不到的后果，比如可能會加速海外投資。但正如我所説，要解決問題，總得從某個地方開始，朝着正確的方向前進。人們通常想從錯誤的狀況一步跳到完美的答案，這很難做到。先行動起來，這就是創業精神。

　　主持人Gerstner： 對我來説很重要的一點是，總統在競選時曾説，他想把綠卡釘在STEM學生的畢業證書上。這樣，那些在斯坦福學習的中國頂尖人工智能研究者來到美國后，我們就能留住他們。

　　但如果他們的家人無法來到這里，他們幾年后還是會離開。所以你甚至可能需要讓他們的家人更容易來到這里。你是否相信本屆政府對此有一個長遠的戰略計劃？你知道，這只是一個開始。但你的談話是否讓你確信，我們有一個更宏大的戰略計劃，以確保我們正在吸引最優秀、最聰明的人才？

　　黃仁勛： 我不確定是否有答案。但我明白，我們目前的處境並非我們所願。而且我認為沒有人忽視美國夢、移民的重要性，以及吸引全球頂尖人才來美、併爲他們創造留下來的條件的重要性。

　　有時我們的一些做法會與我剛纔描述的願景背道而馳。讓外國學生在這里感到不受歡迎會損害我們的品牌形象。我們不要忘記，與中國競爭是正常的，但我們必須謹慎，不要對中國學生過於嚴苛。

　　我們需要確保不越過這條危險的界線。所有這些都需要技巧和細緻的處理。事實是，我們知道目標在哪里，也認識到我們正處於一個困境中，並且不想繼續這樣下去。

　　特朗普總統沒有太多時間來推動我們朝那個方向前進。只要我們能朝着那個方向取得進展，我認為這就是一個好的開始。

　　主持人Gerstner： 我聽説一位領導着美國頂尖實驗室的中國研究員説，三年前，中國頂尖的人工智能研究者中有90%的人想來美國，並且確實來了。他估計，今天這個比例已經降到了接近10%或15%。你是否也看到了這種急劇的下降？你同時關注着兩個市場，你看到了嗎？爲了扭轉這種局面，我們需要做些什麼？

　　黃仁勛： 我絕對看到了中國學生來美並留下的意願在日益減弱。許多來這里上學的學生正在考慮去別的地方，比如歐洲。所以我認為我們必須對此高度警惕。這是關乎我們未來的生存危機，是未來問題的早期預警。

　　優秀人才來美的意願，以及頂尖學生留下的決心，這些我稱之為關鍵績效指標（KPI）的，正是預示未來成功的先行指標。

　　主持人Gerstner： 這有點像看金州勇士隊。如果他們擁有招募NBA所有頂級球員的優勢，他們就能一直贏得總冠軍。但一旦這個招募渠道因為品牌受損或其他原因而中斷，他們就無法招募到未來的頂尖球員，也就無法再贏得總冠軍。當我聽到你如此有説服力地談論美國夢時，那實際上就是「美國品牌」的體現。

　　來到這里併成就一番事業的權利。所以我希望，向這個政府，乃至我們整個國家提出的反饋是，我們應該如何談論移民。

　　這里應該是歡迎最優秀、最聰明的人才的地方，我們應該制定戰略計劃來招募他們，並確保這里是他們向往的工作之地。

　　黃仁勛： 有一個詞，直到幾年前我才聽説過：「中國鷹派」。顯然，如果你是一個「中國鷹派」，你就可以自豪地戴上這個標籤，它幾乎像一枚榮譽徽章。但這其實是一枚恥辱的徽章。

　　毫無疑問，這是一枚恥辱的徽章。儘管他們聲稱是爲了我們國家的最佳利益——我們所有人都希望如此——但扼殺通往美國夢的渠道，絕非愛國之舉。他們自認為在為國效力，但這根本不是愛國，一點也不是。

　　我們是一個偉大的國家，要有作為一個偉大國家的自信。

　　要有大國的自信，面對想要與我們競爭的人，要抱持「放馬過來」的態度。放馬過來。因為我相信我們的人民，我相信這里的文化，我相信我們的國家，我相信我們的制度。放馬過來。

　　主持人Gerstner： 在我看來，總統就是這樣的人。他是個實用主義者，他堅信美國的增長和競爭力。毫無疑問，這就是他的立場。

　　黃仁勛： 特朗普總統就是那個會説「放馬過來」的總統。

　　主持人Gerstner： 是的。在我看來，這就是我信心的來源。我曾在這個播客上説過，我認為他會與中國達成一項重大的協議。

　　黃仁勛： 我真心希望如此。而且我認為他以極高的敬意和出色的口才，積極地闡述了他與中國的關係以及中國的重要性。我從未聽他説過「脱鈎」這個詞，這個詞我們在上一屆政府時期經常聽到。你不能與未來一個世紀最重要的兩大關係「脱鈎」。這完全沒有道理，「脱鈎」這個理念本身就是錯誤的。

　　主持人Gerstner： 在我看來，他的意思是：「聽着，我們要讓美國再次偉大。我們要讓美國重新工業化。我們需要平衡，確保公平貿易，保護我們需要發展的產業，中國在這方面幫助了我們，同時也要認識到過去25年我們幫助了他們。」但最終他説，理解我的最好方式是，我是一個偉大的交易撮合者。我做交易。而在其他陣營中，有些人是偶像破壞者或教條主義者。這就像米爾斯海默（Mearsheimer）對中國的看法，認為這是一場大國博弈，一方必勝，另一方必敗。但事實並非如此。

　　黃仁勛： 那種認為每個國家都必須和我們一模一樣的想法是錯誤的。我們追求的是多樣性。

　　主持人Gerstner： 你希望美國獲勝，但這不必以犧牲他國為代價，更不必宣告他國的失敗。因為我們足夠自信。

　　黃仁勛： 我們之所以強大，正因為我們強大得不可思議。我與生態系統中的所有夥伴合作都毫無問題。請注意，我們剛剛完成了一筆終極交易——與英特爾（Intel）合作，要知道，這家公司大部分時間都想讓我們破產。但我與他們合作毫無芥蒂。原因很簡單：第一，放馬過來。第二，未來會更光明。

　　黃仁勛： 這不該是「我們或他們」的零和博弈，而應是「我們和他們」的攜手共贏。

　　主持人克拉克： 是的。

　　黃仁勛： 但儘管放馬過來。

　　投資美國與美國崛起權

　　主持人Gerstner： 同意。你提到了一個對我們兩人都至關重要的話題：美國夢。我認為林肯曾説過，美國夢的基石是「崛起的權利」（the right to rise），即相信你的孩子能比你做得更好。

　　你也曾經歷過這種崛起的權利。我們都曾在美國經歷過。

　　黃仁勛： 現在你上維基百科查「美國夢」，會看到我的照片。

　　主持人Gerstner： 然而，我們生活的時代，由於這些技術系統的性質，我們將擁有萬億美元市值的公司，甚至可能出現萬億美元身家的個人。這些激勵措施能給人帶來進步的動力。

　　但與此同時，當我們邁入這個富足的時代，我深切擔憂會有太多人掉隊。他們感到被排斥和被遺棄。因此，他們攻擊資本主義體系也就不足為奇了。

　　你和我共同推動的一個想法，對此我深表感激，那就是「投資美國」（Invest America）的理念。我們必須讓每個孩子從一出生，就踏上資本主義的財富增長之旅。我們應該給他們一千美元，投資於像Investigator和OpenAI這樣的優秀公司。當國家獲勝時，他們也獲勝。他們可以作為個體擁有這些股份，並親眼見證其成長。

　　黃仁勛： 讓每個孩子，都成為美國未來的股東。

　　主持人Gerstner： 所以，由於你的支持，我希望藉此播客機會……

　　黃仁勛： 我要感謝你發起並推動了這個項目。謝謝你。這真是個偉大的想法。

　　主持人Gerstner： 你是個天才。這項偉大的法案已經通過了，大多數人甚至還沒意識到。從2026年起，這個國家所有新生兒都將擁有一個投資賬户，內含一千美元的啟動資金，用於投資最優秀的美國公司。你的公司已同意為員工子女及其他孩子追加投資。我將資助學校，還有許多慈善家和公司也會加入。我們認為，所有公司都應該……

　　黃仁勛： 這是公司回饋社會的一種絕佳方式。

　　主持人Gerstner： 作為401k計劃的一部分，我認為這是社會契約需要作出的改變。因為如果我們預見到這種指數級的進步，我們就知道政府和社會的演變需要跟上。顯然，特朗普總統以及國會兩院的兩黨議員已經將此法案簽署為法律。所以，能否請你談談，你如何看待即將到來的變革的步伐和規模？

　　我知道你相信這將帶來積極影響，但同時也會有很多人在這個過程中被取代。我們可能需要更多像這樣的措施，來確保所有人都能跟上這趟旅程。

　　黃仁勛： 特朗普總統推行的一些政策，對於讓每個人都能跟上時代步伐極有助益。我先從這里説起。第一件事就是讓美國重新工業化。特朗普總統、盧特尼克（Lutnick）部長以及他們的團隊全力以赴，鼓勵企業來美國建廠，投資製造業，並對技術工人進行再培訓和技能提升，這對我們的國家極其寶貴。

　　我們必須改變那種認為只有拿到博士學位或就讀名校才能過上好生活、賺大錢的觀念。這毫無道理。我們熱愛工藝。我熱愛那些用雙手創造價值的人。

　　現在我們要重新開始製造業，去建造那些宏偉、不可思議的東西。我喜歡這樣。這無疑將改變美國。毫無疑問。過去，因為我們把幾乎所有東西都外包了，經濟和社會中的某個羣體基本上被遺棄了。

　　我並不是説要把所有東西都遷回國內。有些人總在糾結要不要在美國製造網球鞋和牙籤，這完全是把一個嚴肅的討論引向了荒謬的境地。我們必須認識到，讓美國重新工業化本身就具有變革意義。

　　這是第一點。

　　主持人Gerstner： 重燃雄心壯志。

　　黃仁勛： 哦，這太棒了。

　　主持人Gerstner： 埃隆（Elon）帶我們探索火星，用「筷子」從空中接住火箭。這不僅有利於美國的工業基礎，更激發了整個國家的雄心壯志。

　　黃仁勛： 沒錯。然后，當然是人工智能。它是終極的均衡器。想想看，現在每個人都可以擁有一個人工智能。我們正用技術本身，來彌合技術鴻溝。

　　還記得嗎，過去人們爲了提升職業技能而學習計算機，必須掌握C或C++，至少也得是Python。現在他們只需要學會「人類語言」就行了。如果你不知道如何編程人工智能，你可以直接告訴它：「嗨，我不知道怎麼編程，你能教我嗎？」然后人工智能會向你解釋，甚至替你完成。

　　所以，這真是不可思議。我們現在已經用技術彌合了技術鴻溝。每個人都必須參與進來。OpenAI擁有8億活躍用户。天哪，這個數字應該達到60億，很快就會是80億。

　　這是第二點。然后是第三點。

　　人工智能將改變任務的形態。人們的誤解在於，只看到有很多任務將被消除，卻沒看到更多任務將被創造出來。

　　對很多人來説，他們的工作很可能會得到保障。例如，我一直在用人工智能，你也在用，我的分析師、我的工程師們，每個人都在持續使用人工智能。

　　主持人克拉克： 是的。

　　黃仁勛： 而我們正在招聘更多的工程師，招聘更多的人，全面擴張。因為我們有了更多的想法，現在可以去追求更多的目標。我們的公司變得更有效率，從而更富裕。因為更富裕，我們就能招聘更多人去實現那些新想法。

　　所謂「人工智能會導致大規模失業」的論調，其前提是我們已經沒有了新想法，無事可做，今天的一切就是終點。如果別人能幫我做那份工作，我就失業了，只能坐着等待退休，在搖椅上虛度光陰。

　　主持人克拉克： 是的。

　　黃仁勛： 這種想法對我來説毫無意義。我認為，智能的增長，不是一場零和遊戲。我身邊越是聰明、越有才華的人，我的想法就越多，我們能設想解決的問題就越多，創造的工作和就業機會也就越多。所以，我不知道一百萬年后世界會怎樣，但我感覺未來幾十年，經濟必將增長。

　　會有很多新工作被創造出來。每一份工作都會改變。有些工作會消失，就像我們不再在街上騎馬一樣。但一切都會好起來的。

　　前方的未來

　　主持人Gerstner： 衆所周知，人類很難理解複利系統，而對於隨規模加速增長的指數系統，我們的理解則更為糟糕。

　　主持人Gerstner： 我們今天已經多次談到指數增長。偉大的未來學家雷·庫茲韋爾（Ray Kurzweil）曾説，在21世紀，我們體驗到的將不是100年的進步，而是20000年的進步。你剛纔説，我們很幸運能生活在這一刻併爲此做出貢獻。我不打算讓你展望10年或20年，因為那太難了。

　　當我們想到2030年時，會想到機器人。

　　黃仁勛： 30年比20年更容易預測。

　　主持人Gerstner： 好的，那就給你30年的時間。當你展望未來時，我喜歡這些較短的時間框架，因為它們必須將「比特」與「原子」結合起來。將「比特」與「原子」結合起來至關重要，這也是構建這些事物的難點所在。

　　黃仁勛： 科幻小説很有趣，但於事無補。

　　主持人Gerstner： 沒錯。但是，如果我們面臨20000年的進步，請思考一下雷的這句話。思考一下指數增長，以及我們的所有聽眾，無論你在政府、初創公司還是大企業工作，都需要考慮變化速度的加快，以及如何在新的世界中協同合作。

　　黃仁勛： 很多人已經談過很多，都很有道理。我認為在未來五年內，一件非常酷的事情將得到解決，那就是人工智能與機電一體化、機器人技術的融合。

　　所以，我們將擁有能在身邊自由活動的人工智能。每個人都知道，我們每個人都會有自己的「R2-D2」機器人陪伴成長。

　　那個機器人會記住我們的一切，一路指引我們，成為我們的夥伴。我們都預見到了這一點。

　　未來在雲端部署80億個GPU，為全球80億人服務，這完全可能實現。每個人都擁有一個為他們量身定製的模型，這是一個令人興奮的前景。人工智能不僅在雲端，也體現在海量設備中——在你的車里，在你自己的機器人里，無處不在。我相信這個未來是合乎邏輯的。

　　我們將會理解生物學的無限複雜性，這一點非常了不起。理解並預測生物系統，可能會讓我們為每個人建立一個數字孿生。就像我們在亞馬遜上有用於購物的「數字分身」，為什麼不能在醫療保健領域也擁有一個呢？當然可以。

　　想象一個系統，它可以預測我們的衰老過程、可能患上的疾病，以及任何可能發生的重大健康事件——甚至可能就在下周或明天下午發生——並及早預警。我們當然都希望擁有這一切。因此，我認為這一切的實現只是時間問題。我合作的CEO們經常問我：面對眼前的這一切，未來會怎樣？我們該怎麼做？答案其實很簡單，尤其是在一個事物正以驚人速度發展的時代。

　　如果有一列呈指數級加速的火車，你唯一要做的，就是跳上去。 一旦上車，所有問題都可以在途中解決。因此，試圖預測一列每秒都在加速的火車會駛向何方，然后妄圖在某個路口攔截它，這是徒勞的。

　　趁它還未快到無法企及，趕緊上車，與它一同指數級成長。

　　主持人Gerstner： 很多人覺得這一切彷彿一夜之間就發生了，但您已經在這個領域深耕了35年。我記得大約在2005或2006年，拉里·佩奇就説過，谷歌的終極目標是讓機器能在你提問前就預測到你的問題，甚至無需你開口，就直接給出答案。比爾·蓋茨在2006年也表達過類似觀點。

　　黃仁勛： 因為它能根據上下文推斷，你很可能對某個話題感興趣。

　　主持人Gerstner： 2016年，我聽比爾·蓋茨説過，當有人問他「互聯網、雲計算、移動和社交都已出現，我們是不是已經窮盡了所有可能？」他回答說：「我們甚至還沒真正開始。」我追問原因，他説：「真正的開始，要等到機器從一個簡單的計算器，進化到能夠獨立思考、與我們並肩思考的那一天。」這恰恰是我們當前所處的歷史時刻。

　　我認為，我們國家能擁有像您、薩姆·奧特曼、埃隆·馬斯克、薩提亞·納德拉這樣的領袖，是一種巨大的優勢。我們所看到的風險投資體系與創新者的合作，能夠為創新提供所需資金，我們無需依賴政府發起「曼哈頓計劃」，而是可以爲了國家利益自發地攜手共進。這的確是一個前所未有的偉大時代。

　　同時，我也很欣慰地看到，我們的領袖們都深刻理解自己身處的時代與肩負的責任。我們正在以前所未有的速度創造變革，這固然能讓絕大多數人受益，但過程中也必然會帶來挑戰。我們將直面並解決這些問題，確保所有人的生活水平都能得到提升，讓這場變革成為普羅大眾的勝利，而非僅僅是硅谷少數精英的盛宴。

　　黃仁勛： 這正是關懷所在。

　　主持人Gerstner： 我們要做的不是嚇退他們，而是邀請他們加入進來，實現共贏。我們一定能做到。

　　黃仁勛： 非常感謝您這番話，我深表贊同。

責任編輯：楊賜