黄仁勋:AI智能体使得算力需求暴增千倍,应对Mythos挑战的最佳答案是开源

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本文内容整理自NVIDIA CEO Jensen Huang在米尔肯研究所（Milken Institute）频道的专访，公开发表于2026年5月5日。原始内容参考：https://www.youtube.com/watch?v=dUFis1dte14

内容提要：黄仁勋2026年米尔肯研究所全球大会专访

• AI的演进本质： AI正从单一的“生成式”向“智能体（Agentic AI）”演进。它将具备理解、推理、规划的能力，并能自主调用工具（如浏览器、编程软件等）完成复杂任务，而编程正是其最务实的起点。
• 算力需求的爆炸式增长： 随着AI从单纯的“信息检索”跨越至“生成式交互”，并具备了上下文理解能力，其算力需求相较以往激增了1000倍，这直接引爆了对GPU等底层基础设施的巨大需求。
• 基础设施是AI的绝对根基： 尽管模型层备受瞩目，但若没有底层“五层蛋糕”式的基础设施（涵盖芯片、数据中心、液冷、硅光子等）作为坚实支撑，所有的AI愿景都只是空中楼阁。
• AI驱动再工业化与经济安全： AI正在创造庞大的就业机会与制造业需求，这是美国实现“再工业化”的核心战略机遇。通过输出基础设施、芯片与模型来实现收益最大化，将进一步筑牢国家的经济安全底座。
• 能源战略布局： 针对AI庞大的电力消耗，黄仁勋主张利用市场力量驱动对核能等可持续能源的投资。NVIDIA将聚焦于那些“投入1美元即可撬动100美元AI产出”的战略级基础设施环节。
• AI安全与行业责任： AI是计算机软件，而非拥有自我意识的“生物”。从业者的真正责任在于，通过构建安全护栏、冗余设计及防御性训练来保障AI安全，而非通过散播科幻式的恐慌来阻碍技术前行。
• 非对称的网络防御策略： 面对潜在的网络安全威胁，不能仅依赖单一的强力防御模型。我们应当借助“开源”力量，打造海量、低成本的防御集群（如同人体白细胞），以数量和多样性的“非对称手段”构建起坚不可摧的“网络安全穹顶”。
• 职业目标与繁琐任务的解耦： AI并未淘汰放射科医生或程序员等特定职业，而是将人类从打字、扫描等单一繁重的机械任务中解放出来。它旨在赋能人类追求更高质量、更具创造力的工作目标，从而创造出比以往更为广阔的就业蓝海。
• 重塑对AI未来的期待： AI在科研、能源、气候及药物研发领域带来的效率提升堪称奇迹——过去耗时数月的研究，如今只需一日。黄仁勋呼吁各界，应将期望值与雄心放大100倍，以真正匹配AI所释放的颠覆性变革潜力。

访谈全文

主持人Becky： 大家下午好，晚上好。我很高兴能与大家共聚于此，但我尤其激动能与黄仁勋（Jensen Huang）同台。如果说最近有什么人是我最想交流的，那一定是他，因为在人工智能领域，他总是能洞察先机。

英伟达(NVIDIA)目前正处于静默期，但我认为大家更想听听他对宏观大局的见解。那么，Jensen，让我们先退一步，纵观全局。

每个人都想知道 AI 的未来走向。这是我们见证过的最快的技术革命。它的演进不再以年或十年为单位，而是按周甚至按月发生；时至今日，变革可谓翻天覆地。您就像是科技界的韦恩·格雷茨基（Wayne Gretzky，冰球巨星），请告诉我们，“冰球”究竟会滑向何方（未来的趋势在哪里）？

黄仁勋： 好，首先，让我先说说“冰球”是从哪里来的，以及过去这两年到底发生了什么。

黄仁勋： 两年前，ChatGPT 问世了。ChatGPT 的革命性在于它带来了生成式 AI(Generative AI)的能力。你给它一个提示词(Prompt)，它就能为你写个故事；你给它一个提示词，它就能为你画一幅画；你给它一个提示词，它还能为你生成一段视频。反过来，你给它一段视频，它能写出故事；你给它一张图片，它能配上文字，以此类推。哪怕你给它一张 2D 图像，它也能为你生成 3D 模型。

生成式 AI 这种“生成”的能力，具有两层深远的意义。第一，为了思考，你必须在脑海中生成“词元(Token)”。

主持人Becky： 您说的“词元(Token)”是什么意思？

黄仁勋： 词元(Token)，哦，也就是说，你必须生成“思想”。我们之所以能够思考和推理，正是因为我们在不断生成思想。因此，在我们赋予 AI 生成能力的那一刻，我们就意识到：AI 现在可以思考了，AI 现在可以推理了。 第二点，为了使用外部工具，你必须生成“指令”。就像你使用浏览器时，必须输入文字来控制其他程序。就是这两个核心理念。

当这一切发生时，整个行业都在争分夺秒地探索，如何利用生成式 AI 来实现推理——这在去年已经实现了。而现在，我们迎来了**智能体 AI(Agentic AI)**，也就是 AI 具备了理解、推理、规划并使用工具来完成实际工作的能力。在过去几个月里，整个行业迎来了一个顿悟时刻。

Anthropic 发布了 Claude Code，这是首个能够执行真正生产力工作（如软件编程）的智能体系统。虽然软件编程是一个非常务实的起点，但我们需要认清编程的本质：编程，就是将你想要自动化的流程进行代码化。

放眼全球，有多少公司和个人渴望将日常的重复性任务转化为自动化程序？因此，编程不仅对软件工程师至关重要，对所有企业来说都是不可或缺的。

所有这些颠覆性的变化，都发生在短短几个月之内。这意味着，AI 已经跨越了临界点，进入了一个真正具有实用价值的全新阶段。 这是第一个核心观点，进而引出了第二个核心观点：

为了让 AI 完成理解、推理、规划、使用工具并采取行动的完整闭环，其所需的计算量比早期的生成式 AI 要大出 1000 倍。试想一下，如果世界上的汽车数量在短短两年内增长了 1000 倍，或者飞机数量在两年内增长了 2000 倍……无论你用什么指标来衡量，这种千倍级的增长都是极其惊人的。

此外，你还要把这个数字乘以现在渴望使用 AI 的人数——这又是一百倍的增长。这就是为什么 GPU 的消耗量会直接冲破天际。甚至连我们四五年前卖出的 GPU，现在的升值速度都比名酒还要快。

主持人Becky： 这完全打破了常规。

黄仁勋：购买英伟达的 GPU 简直就像是在投资艺术品。

主持人Becky： 这确实打破了所有人的预测。如果过去一年算力需求增长了一千倍，您怎么看明年的需求？您做规划时，目光会放到多长远的未来？

黄仁勋： 推演这个问题的最佳方式是回归本质，问自己两个问题：第一，智能自动化的价值究竟是什么？谁能从中受益？又该如何受益？这是首要问题。

第二，生产“智能”需要什么样的基础设施？这是计算机科学中的一个核心命题，也是我一直在推演的事情。就像我现在正和你们交流，我是在一步一步地进行推理。十五年前，正是因为我推演了深度学习(Deep Learning)的未来走向，才促使英伟达(NVIDIA)在这个领域倾注了全部心血。于是，才有了我们的今天。

我们正在经历的变革在于，未来计算机的运作方式与你现在的体验将截然不同：如今，当你拿起手机点击新闻时，请记住，那篇新闻报道或那个视频是预先录制好的。它被提前制作出来，存储在云端的某个角落，当我点击时，我只是在“检索(Retrieve)”它。

未来，你依然会进行大量的检索操作。但是，在绝大多数与计算机交互的时间里，你将是向计算机传达你的“意图(Intention)”。你是在提问吗？你想做点什么？你正在思考某个问题？你想要找个人和你辩论？还是你正在为一个假期、一场婚礼或任何大型项目制定计划？

然后，你只需要像和人交谈一样，告诉计算机你想要什么。它就能理解你的意图，推理出解决方案，制定出计划，调用任何所需的工具——它会自己打开各网页浏览器，使用 Excel，甚至调用 Photoshop——为你创造出绝妙的成果，生成一系列图像，最后直接把做好的精美画册交到你手上。

因此，你必须问问自己：如果过去我们使用计算机的模式是基于“检索”，而现在一切都变成了“生成”，并且是高度上下文相关的——这意味着你根本无法预先录制我刚才说的任何一句话。那么，这个世界所需的计算量必将呈爆炸式增长。

这就是为什么我常说：AI 绝不仅仅是一个应用程序。AI 实际上重塑了整个计算机行业。AI 甚至开创了一个全新的产业。 对于在座的许多人来说，你们正与我们在能源层面展开合作。当然，还有芯片层面、基础设施层面——包括土地、电力、数据中心机房、云服务、新兴云(Neo-cloud)等等。

再往上是模型层。我们大部分时间都在讨论大模型，但事实是，如果没有这些底层基础设施，就不会有任何真正实用的模型。

最重要的是应用层。无论是医疗健康、交通运输、零售，还是金融服务，百行百业都将被人工智能彻底颠覆。

当你从这个宏观视角进行拆解和推演时，你会确信一件事：就像今天的互联网无处不在一样，未来的计算能力——比如英伟达的 GPU——也将无处不在。 它将确保你每一次使用计算机时，都能为你“生成”最完美的答案。

主持人Becky： 当你说我们将拥有如此多的计算机时，我脑海中浮现出的是铺天盖地的蝗虫。需求到底会有多大？我们又怎么可能跟得上这种需求？你刚才提到了堆叠技术(stacking)，也就是你一直强调的“五层蛋糕”理论。

满足如此巨大的需求，目前的软肋在哪里？限制因素又是什么？

黄仁勋： 情况一直在变化。两年前，我们电力充足，但芯片极其短缺。这也取决于我们讨论的是哪种芯片。大多数人认为 NVIDIA 是一家 GPU 公司，因为是我们发明了 GPU，但如果你看看我们今天正在打造的系统，里面包含了七种不同类型的芯片。

我所说的这台计算机，宽度大约是这个舞台的两倍。当我们提到 Vera Rubin 架构时，它的宽度就是舞台的两倍。每一个机架的成本约为 400万或500万美元，重达 3 吨，包含 150 万个零部件。在一个数据中心里，摆放着相当于一个足球场那么大的这种机架。

这些系统集成了硅光子技术(silicon photonics)、最先进的存储器、三维封装(three-dimensional packaging)、液冷技术(liquid cooling)以及遍布各处极其灵敏的电子元件。这非常复杂。我们几乎与世界上所有的芯片公司和系统制造商都有合作。我们管理着全球最庞大的供应链，任何地方都有可能出现瓶颈；光是在这错综复杂的供应链中穿梭，就需要付出巨大的心血。

当然，还有一个最大的挑战——人们对 AI 最大的误解在于，他们没有意识到，AI 当下正在做的第一件事，就是创造海量的就业机会。

AI 正在创造就业。对于美国而言，AI 是实现自我再工业化(reindustrialization)的绝佳机遇，因为它需要三种类型的工厂：芯片工厂、计算机工厂，以及我们目前正在建设的 AI 工厂。这三类制造设施蕴含着带来数万亿美元再工业化红利的潜力。

没有什么比利用市场力量来推动这种再工业化更强大的了。 例如，在上一届政府期间出台了《芯片法案》(CHIPS Act)，起初大家都对在美国建厂持观望态度。当特朗普总统上任后，我们讨论了这个问题，我提议说：“这样吧，我承诺向这些供应商下达 5000 亿美元的订单，我打赌他们一定会来美国。”果不其然，他们全都来到美国建设了生产设施。通过利用市场力量进行再工业化，我们在未来四五年内创造了数十万个就业岗位。

最后，AI 为全球提供了一次实现电网现代化的绝佳契机。正如在座熟悉该领域的观众所知，美国的电网确实有些陈旧。现在，我们第一次有机会利用市场力量去投资可持续能源。无论你想投资核能，还是你选择的任何其他形式的可持续能源，这条路现在已经打通了，而且有大批客户心甘情愿为此买单。

主持人Becky： 那么 NVIDIA 会投资能源领域吗？因为你们一直在确保于每一个层级、每一个你们发现瓶颈的环节进行投资。你最近提到，你们目前对 OpenAI 的这笔投资可能是最后一次，因为 OpenAI 和 Anthropic 都要上市了。它们将不再需要你们的资金撑腰，它们会在其他地方找到自己的资金。但你们一直以来的做法是寻找瓶颈所在，并将 NVIDIA 的资金投向那里。能源领域是你们会选择注资的地方吗？还是说那是一个巨大的资金黑洞，必须依靠外部资金来填补？

黄仁勋： 如果有极佳的创意，且我们能做出独特的贡献，我很乐意投资。但绝大多数投资能源的人，他们的回报周期极其漫长，尤其是那些我们真正感兴趣的项目。

在能源方面，我们更需要投资的可能是美国本土，且目标更贴近现实(closer on the horizon)，以确保土地、电力和数据中心机房得到充足的资金保障。也许我们会提供一些兜底支持(backstop)，仅仅是为了让他们能够顺利启动融资并接入电力。这才是我们关注的重点。

但你说得对，我们投资于整个“五层蛋糕”生态系统，我们在寻找其中的战略支点：如果我们投资 1 美元，或许能激发出 100 美元的 AI 产出。如果我们能为整个生态系统带来这样的乘数效应，那将是震撼人心的。

主持人Becky： 那么你们现在在“五层蛋糕”的哪一层投入最多？如果对大型语言模型(Large Language Models)的关注可能即将告一段落，你认为最大的瓶颈在哪里，你们又会在哪里发力？

黄仁勋： 哦，非常棒的问题！你注意到我们投资了基础设施层。起初人们有些困惑，为什么我们要投资 CoreWeave 和 Nebius 这样的公司。

主持人Becky： 是的，有人说那是循环交易(circular deals)。你们为什么要这么做？这根本说不通。

黄仁勋： 没错。但假设我们投资了 1 美元，他们仍然需要去筹集另外 9 美元。我们投入了一笔资金，而我们的锚定投资(anchor investment)给了所有其他投资者信心，表明我们是这家公司的坚强后盾。

结果就是，所有和我一起投资 CoreWeave 的人都非常开心；所有和我一起投资 Nebius 的人也非常开心；任何和我一起投资 NScale 的人都开心极了。

这背后的原因是，我们能预见需求，我们能看到他们即将迎来的滚滚商机。所以在很多方面，我们是消息极为灵通的投资者。

主持人Becky： 这正是我问你下一步投资方向的原因。

黄仁勋： 就像我刚才说的。你看，Becky 真的很敏锐。每当她问我一个我不确定是否想回答的问题时，我就会给她讲点历史，而她总是想从这儿窥探未来。好吧，未来来了——开个玩笑。这是第一点。第二点，我要告诉你一件真正极具颠覆性的事情。我们当然投资了 OpenAI，也投资了 Anthropic。过去三到六个月里发生的最重大的事情是，这两家公司以及大多数 AI 原生(AI-native)公司的毛利率已经变得极其丰厚。

主持人Becky： 没错，所以他们已经迎来了拐点(turned the corner)。

黄仁勋： 完全正确。当你制造某种产品且毛利率极高时，你的目标就是制造更多产品。这就是为什么 OpenAI 和 Anthropic 都在拼命争夺算力产能，因为他们生成的 Token——这些数字，这些智能产物——利润空间极其可观。Cursor 也是如此。你放眼整个 AI 原生生态系统，每一家公司都是这样。归根结底，原因在于 AI 终于变得好用了。这是最核心的突破。 因此，我希望 AI 生态系统现在能够独立前行了。

主持人Becky： 蛋糕的每一层都是这样吗？

黄仁勋： 是的，也许吧。走着瞧吧。如果我发现了什么好的投资机会，我可是不会告诉你们任何人的。

主持人Becky： 好，我们来聊聊这个观点：AI固然了不起，它已经成就了许多伟大的事，未来还将创造更大的辉煌。但同时，也存在许多危言耸听和担忧的声音。你可以把人们分为两大阵营：AI末日论者（Doomers）和AI乐观派（Boomers）。而你大概是目前对AI前景最乐观的领军人物。

黄仁勋： 我是一个实用主义者（Pragmatist）。首先，Becky，作为科技行业的一员，让AI变得安全是我们的责任。原因很简单，因为只有我们才知道该如何做到这一点。

主持人Becky： 你们打算怎么做呢？

黄仁勋： 还有许多技术等待我们去发明。这和保障飞机安全没什么不同：你需要建立冗余系统（Redundant systems），还需要大量多样化的传感器系统，而且——

主持人Becky： 但这有点不同，因为飞机不会自己决定一头撞向地面。你是否考虑过在这些大语言模型（Large Language Models）中植入类似于“母性本能”（Maternalistic instincts）的特质？或者说，我们有什么方法能让AI变得更像人类？

黄仁勋： 我正想说，我们还有护栏机制（Guardrails）。回想一下今天的聊天机器人（Chatbots）和两年前的区别，你会发现现在的护栏机制已经有了极大的进步。当然，作为一名工程师，你不可能预想到所有可能出错的情况，所以你必须将其投入市场去检验。没有比让用户亲身参与使用更好的方法，来打造卓越的公司或产品了。 尽管这听起来有些无奈，但却是事实；今天的飞机、汽车和医疗系统，如果不经过人们的实际使用，绝不可能达到如今的安全和稳妥水平。

目前的护栏系统已经非常完善，尽管偶尔还是会出现用户诱导技术做出非预期行为的情况。然而，每当发生这种情况，科技公司就会去修补漏洞。我想强调的核心观点是：让技术变得安全，是整个科技行业的职责所在。

当然，我们必须确保人们了解这项技术的能力，并以安全的方式使用它。我们还需要与其他国家建立合作，以便达成共识：这项技术非常强大且极具能力，我们绝不应该滥用它。

就像我们不应将它作为武器相互攻击一样。我们在化学、核能等众多领域都签署了此类协议，所以在AI领域，我们当然也可以照做。但我最想强调的是，作为科技从业者，我们的工作不是去恐吓大众，而是要让大家明白：这是一项至关重要的工作，我们对此极其认真且全情投入。我们必须对自己负责。目前我唯一担心的一点是——

对于我们的国家而言，AI最糟糕的结局并不是其他国家掌握了AI。 每个人都应该拥有AI，全球南方国家（Global South）也应该拥有AI。每一个公司、每一个国家、每一个人都应该拥有AI。AI能赋能于人，提升他们，赋予他们超级力量。所有人理所当然都应拥有它。我最大的担忧是，我们用那些科幻故事过度恐吓美国民众，导致AI在美国变得极不受欢迎，或者让人们对它心存恐惧，以至于根本不愿意去接触和使用它——

主持人Becky： 从而导致我们失去国家的领先地位。

黄仁勋： 没错。归根结底你要记住，美国之所以能从上一次工业革命中受益匪浅，原因很简单：不是因为我们发明了它，而是因为我们应用了它。

主持人Becky： 这其中有很多值得深挖的地方。首先，我理解你所说的我们需要与其他国家接触的观点。我想你具体指的应该是中国，我们需要能够与他们保持接触。我知道你的立场一直是，我们应该向他们提供H200芯片，虽然未必是最新最强的版本，但应该给他们提供芯片，这样他们就会在某些技术上依赖美国公司。这很有道理。

黄仁勋： 我们应该在全球范围内竞争。美国应该始终保持领先优势（Head Start）。

主持人Becky： 那他们应该获得最新、最强的芯片吗？

黄仁勋： 不，我们必须坚守准则。我们是一家美国公司，美国必须确保自己拥有“首发权”、“最充裕的数量”以及“最顶尖的产品”——对此我们感到高兴并全力支持。

但与此同时，所有美国公司都应该在全球市场中竞争。因为请记住，归根结底，我们是在努力实现出口最大化，最大化美国的出口并增加我们的收入。

通过增加收入，进而增加税收，我们就能改善国家安全，因为经济安全是国家安全的基础。税收有助于国防建设，这一切都会增强我们的国家安全。

美国技术必须在世界各个层面上取得胜利。 如果我们能出口能源，就该出口能源；如果我们能出口芯片，就该出口芯片；如果能出口基础设施，就该出口基础设施；如果能出口模型，就该出口模型；如果能出口应用，就该出口应用。

主持人Becky： 我们不会向许多国家出口最顶尖的国防产品，特别是那些非盟友国家。那么，AI在这其中处于什么位置？它是一种武器吗？

黄仁勋： 你可以用一个简单的方法来测试。此时此刻在座的各位观众，虽然我看不清大部分人，但我敢百分之百肯定，即便我没看到你们，我也知道你们每个人都需要AI。但你们当中没有任何一个人需要核武器。

主持人Becky： 这句总结很精辟。

黄仁勋： 这就是一个测试，一个极其简单的测试。我不认为你们当中的任何人需要一架F-35战斗机。

主持人Becky： 好的。那么是否存在武器化的AI版本呢？就拿Mythos来说吧。我们现在应该把它开放给所有人吗？因为政府确信目前可能应该将其限制在较小的范围内。虽然一直有讨论要更广泛地推广它，但对于是否向所有人全面开放，大家还是心存疑虑的，因为我们想确保在它落入不法分子之手前，我们的公司有能力保护好自己。

黄仁勋： 首先，我们退一步问问自己：Mythos是什么？Mythos是一个极其出色的模型。但真正关键的是，Mythos是一个专为编程设计的模型。想一想网络安全（Cybersecurity）的本质是什么：无非就是代码。如果Mythos能够调试软件、

测试软件、甚至编写软件，那为什么它不能调试网络安全、测试系统漏洞呢？因为归根结底，这些都只是代码而已。

主持人Becky： 但如果黑客在白帽黑客（White hats）之前获取了它的访问权限，会发生什么？他们会发现我们的弱点并加以利用。

黄仁勋： 事实证明，解决这个问题的答案并不是再造另一个Mythos。对抗超级力量的方法，不是用另一股超级力量去硬碰硬，而是利用海量、廉价的力量。 因此，针对Mythos带来的挑战，最好的答案其实是开源（Open source）。

开源让我们能够建立起庞大的集群——就像白细胞集群一样。这些“白细胞”经过专门训练，能够探测并向我们预警威胁。一旦发现威胁，它们就能立刻锁定攻击来源，并把门关上。我们不能把希望寄托在“我们的AI比他们的更好”上，但我们可以绝对信赖一点：我们的AI在数量上远超他们。 这一点，你大可放心。

其原因在于，公司和入口的数量远远多于任何单一的威胁。威胁必须做出选择，决定集中攻击哪一扇门。只要我们的防御系统是开源的，我们就能拥有海量的防御阵地，因为开源的成本极低，而且当前的开源模型能力已经非常强大。我们可以运行所有这些经过防御训练的模型，创造出一个庞大的防御集群——或者你也可以称之为“网络安全穹顶（Cybersecurity dome）”。

这就是答案。末日论者试图通过这样的话来恐吓你：“我拥有世界上最大的武器，你打算怎么办？” 你起初可能会认为，唯一的出路是制造另一件超级武器；但事实证明，非对称性（Asymmetry）防御，才是你真正需要寻找的破局之道。

主持人Becky： 让我们退一步来看，到底该由谁来做决定。我知道业界最了解当前的状况。那么，政府是否应该参与其中？除了行业自律，是否也需要政府监管？

黄仁勋： 绝对应该。每一个应用场景，尤其是人工智能在医学影像系统中的应用，毫无疑问需要监管。未来所有的医学影像系统，本质上都会在内部嵌入一名医生——一个AI助手。它能精准地知道如何为你进行扫描。在扫描的同时，它就能实时寻找病灶并进行诊断。因此，这种仪器需要被监管，其中的AI也必须像传统医疗器械一样接受严格的监管。

再比如汽车。我感到惊讶的是，直到现在居然还有人认为自动驾驶汽车不需要考驾照。这难道不是理所应当的吗？如果你女儿需要考驾照，难道你不觉得你的自动驾驶汽车也应该考驾照吗？总不能直接把它扔到路上，看它能不能跑吧？必须让它通过所有的测试，让考官坐在副驾驶上，在它开车时对它大喊大叫才对。

主持人Becky： 所以你不认同硅谷那种“快速行动，打破常规”(Move fast and break things)的理念吗？因为很多技术似乎都是这样推向市场的。

黄仁勋： 不，我认为你应该快速行动，但不应该造成破坏。快速行动的好处在于，更优秀的技术往往更安全。与一百年前相比，我更愿意乘坐今天的汽车，因为它更安全，技术含量也高得多。

主持人Becky： 你是指被自动驾驶汽车载着吗？

黄仁勋： 自动驾驶汽车，甚至真正的人类驾驶员都可以。不知道刚才怎么一下子卡壳了。

主持人Becky： 没关系。我们还是来谈谈那些“末日论者”(Doomers)吧，我马上切入正题。

但我认为探讨这些问题很重要，因为现在既有“繁荣派”(Boomers)，也有“末日论者”(Doomers)，而大多数美国人可能处于中间地带。他们同时听取两大阵营的声音，试图弄清楚自己到底该何去何从。

黄仁勋： 嘿，实用主义者也需要发声的机会。你知道，除非你的观点非常极端，否则没人会在意实用主义者说了什么。确实如此。然而，这才是真实世界的常态。

我想让大家明白，这东西不是活的，它没有意识。我非常清楚它究竟是什么：它就是计算机和软件。我们完全掌握它的底层架构。如果我们不知道它是怎么造出来的，又怎么能不断地去改进它呢？

有些人总在说“我们不知道它是什么”、“不知道它如何运作”、“它马上就要觉醒意识了”，或者“我们不知道这一切是怎么发生的”——这些言论纯粹是在制造恐慌，且毫无事实根据。这只会让我们的工作显得故弄玄虚。

主持人Becky： 听着，我知道你看待其他CEO时会觉得，在某些问题上我们或许不该听信他们的一面之词。但杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)呢？作为“人工智能教父”，他提出AI有20%到30%的概率会终结人类文明。他完全错了吗？他是错在“这根本不可能发生”，还是仅仅错在了概率的估算上？

黄仁勋：他大错特错了，错在他忽视了一大群绝顶聪明的人正在倾尽全力阻止这种危机的发生。你可以把他所描述的每一种担忧，套用到历史上的任何一次技术变革中。人类之所以能安然无恙，正是因为有无数心怀善意的人在为了防患于未然而拼命努力。

世上有许多人在努力让汽车跑得更快，但有十倍于此的人在努力让汽车变得更安全。同理，有许多人在努力让AI变得更聪明，但有十倍于此的人正在致力于为AI建立护栏、确保安全、消除幻觉(Hallucination)，并让它产生切实的价值。

所以，我认为他们缺失的视角在于：他们把自己塑造成了世上唯一在担忧这些问题的人。他们忘了，这个世界上还有一大批人，一大群计算机科学家，正在努力让世界变得更安全、更美好。

至于他们提到的其他一些言论，我们必须非常警惕。尽管他们出于好意，自认为是在敲响警钟，但我们必须小心：如果我们一味地制造恐慌，实际上反而在伤害自己。

让我给你举一个具体的例子，一个非常确切的例子，这也是关于AI最早的一个预测。

一位极其著名且举足轻重的计算机科学家曾断言：第一个被淘汰的职业将是放射科医生。理由是，计算机视觉(Computer Vision)在分析扫描件、处理图像以及检测人类无法察觉的病灶方面，表现得极为出色。毫无疑问，它确实做到了。在这一垂直领域，计算机视觉已经达到了完全超越人类的水平(Superhuman)。在这个极其狭窄的任务上，世上没有哪个人类能比它做得更好：既不能像它那样长时间保持专注，也无法像它那样敏锐地发现极其微小的异常。

这位计算机科学家的判断完全正确。十年后的今天，AI已经100%渗透到了放射学领域。它已经完全融入了这个行业，所以那个预测本身是无比精准的。

然而，认为“放射科医生会被淘汰”的假设，却大错特错。令人惊讶的是，真正的原因与预测恰恰相反；但在我看来，这又是完全符合逻辑的。

实际发生的情况是：放射科医生现在可以分析更多的扫描片，接诊更多的病人，并进行更精细的诊断。因此，他们能救治更多的人，医院也创造了更多的收入，放射科反而成为了医院最大的盈利中心之一。结果就是，医院迫切地想要雇佣更多的放射科医生。

现在，想象一下，如果当初所有人都听信了那个预测会怎样？

如果世界上不再有放射科医生，我们将极度匮乏这项至关重要的医疗资源。我们当初真正该对放射科医生说的是：你的人生使命，绝不是坐在小黑屋里盯着工作站看扫描片。你的人生使命是与其他医生并肩作战。

帮助治疗患者、诊断疾病、让人们恢复健康，这才是你的人生使命！而分析扫描片，仅仅是你执行的一项“任务”。

因此，所有人——包括那些不断高呼“这个工作完蛋了，那个工作也要完蛋了”的计算机科学家们——都忽略了一个最核心的本质：他们误把“工作的使命”(Purpose)与“工作的任务”(Task)混为一谈。这两者息息相关，却绝不能画上等号。

主持人Becky： 嗯。

黄仁勋： 如果把这个逻辑套用到我身上，我百分之百的时间都在执行两项任务：打字和说话。而如今，说话和打字这两项任务都已实现了完全的自动化，并且完全达到了超越人类的水平(Superhuman)。按照那个逻辑，我早就该失业了。但事实上，你我都能看到，我们俩现在比以往任何时候都要拼命。

主持人Becky： 我百分之百赞同。我认为你是对的。这正是资本主义的终极目标：让我们变得更高效，赋予我们更多的自由时间，让我们去探索更新、更好的方式来释放我们的脑力。我认为这正是资本主义社会的成功之处。

黄仁勋： 要更有雄心，要更果敢，要追求更多。我认为，一旦我们失去了雄心——比如，假设今天我们所做的工作就是人类未来想做的全部工作，如果这就是终点，那我就认输。自动化确实会让越来越多人失去现有的工作。然而，正如你所知，人类还有太多苦难等待我们去终结，有太多的希望与梦想等待我们去追寻，更有无数的事物等待我们去创造。所以，过去我总感叹“要是有更多时间就好了”，那么现在，我终于可以拥有更多时间了。

主持人Becky： 我百分之百同意你的观点，但由于这种变革发生得如此迅速，是否会产生比以往更剧烈的结构性错位(dislocation)，进而导致更严重的不平等？我们该如何应对？

黄仁勋： 让我给你一个务实的回答。首先，正如我们早先探讨的，第一重巨变在于，AI并不仅仅是一个模型，它是一个“五层蛋糕(five-layer cake)”。它带来的首要影响是创造了海量的就业岗位。你知道，在软件领域……

主持人Becky： 还有数据中心。

黄仁勋： 是的，建设数据中心、芯片工厂、计算机工厂以及AI工厂。所有的AI公司都在疯狂招人。去年，初创公司吸引了1000亿美元的投资，这是人类历史上最大规模的投资。这些资金全都转化成了就业机会。AI原生企业和AI初创公司如雨后春笋般涌现，软件工程岗位的数量不降反升。你看，一方面我们坐在这里说，AI最先攻克的就是软件编程；但另一方面，我们招聘的软件工程师却比以往任何时候都多。

主持人Becky： 可是——

黄仁勋： 想象一下这种表面上的矛盾。其原因在于，我们现在能够利用AI去做更多的事情。我们有如此宏大的雄心，因此我们需要聘用更多的人。我认为，人们需要用更多的人生阅历和智慧来思考这些问题，而不是仅仅局限于纯技术的视角。

现在看到AI能完全独立编写程序，很多人就会想：“完了，软件工程师要失业了。”这完全说不通。

软件工程师的价值绝不在于代码本身，而在于解决问题和创造新事物。这才是他们真正的使命。 在我成长的过程中，我从来没有说过：“你们知道我最想做什么吗？我想一辈子打字。”

我九岁时来到美国，当时我想：我父亲把我们送到这里，难道就是为了让我们打字吗？没完没了地打字。我们只会坐在桌前，弯着腰盯着那个小屏幕，每天从早到晚不停地敲键盘。从睁开眼那一刻一直敲到上床睡觉。这有什么意义呢？

主持人Becky： 但这个转型过程中不可避免会产生一些阵痛。我的意思是，我同意你关于会创造更多就业的观点，在很多领域你都会看到新机会。但肯定也会出现一些岗位错位(dislocation)，就像我们当年从农业社会向工业社会转型时经历的那样。

黄仁勋： 每一份工作都会受到影响。让我举个例子：如果你现在是一名即将毕业的大学生，如果你不能熟练地使用AI，你就竞争不过那些精通AI的同龄人。这就是一种岗位错位(dislocation)。

一项昨天还可有可无的技能，今天却已变得不可或缺。 反过来说，如果你是一名精通AI的年轻大学毕业生，你怎么可能找不到工作？我们肯定会抢着录用你，对吧？所以，市场对“会用AI的人”和“不会用AI的人”的需求瞬间拉开了差距，这就是典型的就业结构性错位。当然，也有些工作本质上只是在执行机械任务。比如接听电话，现在完全可以用AI来代劳。如今你打电话给餐厅预订，我想很多接听的都是AI了。这样一来，以前负责接听电话预订的接待员就被解放出来了，他们可以去亲自服务现场的顾客，不再让顾客在餐厅里苦等。所以，我不认为每一份工作都会被淘汰。许多新工作将被创造出来，部分旧工作将被淘汰，但每一份工作都会被彻底改变。

主持人Becky： 因为我们在加州，我想提一下这个问题。我认识的绝大多数富人都对这里及其他地方的财富税(wealth tax)提案感到恐慌，但你却不担心，尽管这可能会让你损失大约80亿美元。

黄仁勋： 等等，你刚才说什么？再说一遍。

主持人Becky： Jensen（黄仁勋），这可能会让你损失80亿美元。

黄仁勋： 在我回答这个问题之前，我得先做点事实核查。

主持人Becky： 你为什么一点都不担心？是因为你有太多其他事情要操心，还是你觉得这种财富再分配是公平的？请解释一下。

黄仁勋： 首先，比起高税率，我当然更喜欢低税率。不过，我也不介意纳税。我深爱这个国家。我们并没有去钻研什么避税漏洞。每年我们收到税单，就直接付了。数额确实很大，但我并不介意。Laurie（劳瑞）和我也从未为这事儿纠结过。我们热爱这个国家，从某种意义上说，纳税就是我们回馈国家的方式。我希望加州变得更好，希望美国变得更好。我非常乐意看到，我缴纳的税款里能拿出1万美元，去把101号公路上那个坑给填平。

如果可以的话，要是他们允许，我甚至愿意自己去修。总之，这都没关系，我从来没为交税的事烦心过。另外一点是，当年我们刚走出校园时，并没有把各州的税率摊开来对比，然后说：

“好吧，这个州税最低，我们就去这儿。”我们来到加州，是因为这是我们心之所属。我喜欢这里的学校——我就是在斯坦福上的学；我喜欢这里的公司，喜欢这里的文化，所以我们选择了定居在这里。我们并不是在各个低税率州之间权衡后才做出的决定。当然，我现在确实有很多朋友交的税非常少——开个玩笑而已。

不，说真的，我热爱加州。虽然我偏好低税率，但无论政府规定我需要交多少税，我都会照章缴纳。

主持人Becky： 让我问一个关于Anthropic的问题。目前围绕他们存在一些争议，因为他们现在卷入了与五角大楼的合作风波。白宫似乎正在试图进行斡旋，寻找让政府部门及政府承包商能够合法使用Anthropic模型的方法。你认为，促成这一合作对于确保美国的竞争力来说至关重要吗？

黄仁勋： 当然。我希望美国政府和 Anthropic 能妥善解决分歧。Anthropic 是一家了不起的公司，拥有卓越的企业文化和极其深厚的核心信念。他们对人工智能、智能体 AI (Agentic AI) 的贡献，以及他们正在做的所有工作都令人惊叹。我们在技术和商业层面都与他们有合作，对此我感到非常高兴。

我并不完全认同他们的所有立场，Dario 和我也都很清楚一点：我们不必在所有事情上都达成一致，依然可以保持尊重并继续合作。我们完全能够一码归一码，将分歧与合作分开。

我的信念是，如果美国公司创造了技术，而美国政府决定将其用于保卫我们的国家和家庭——只要他们的使用方式合乎宪法和法律——他们就是在保护我们的军人。我坚信他们会以正确的方式应用这项技术。

作为 CEO，我们不是民选官员。当美国卷入战争时，我真的不希望接到电话，被询问是否应该使用我的技术。原因在于，我会遵从政府的判断。如果我不同意他们的做法，我可以作为公民在下一次选举中行使我的投票权。

我可以抗议，可以发声，可以投票，也可以鼓励其他人站出来发声，但我们绝不会做的一件事，就是成为美国保卫我们家庭的绊脚石。我们不是民选官员；这是我的核心信念，我也相信这就是民主的运作方式，是国家应有的运转机制。

这确实是一家非凡的公司。如果你把它放在历史的长河中去看，以前从未有过这样的公司。他们成立大概也就十年左右，以他们现有的业务增速，价值就从零增长到了近一万亿美元。我是说，他们目前的年化经常性收入 (Annualized Run Rate) 大概在四五百亿美元左右。一家软件公司能创造出这样的营收，在很多方面都具有历史性意义，他们对计算机科学和社会的贡献是不可思议的。

主持人Becky： 在结束之前，请告诉我们一件你最近一直在反复琢磨，而我们还不知道的事情；或者在过去几个月里让你感到惊讶的事情。

黄仁勋： 我们有充分的理由对未来保持乐观。因为每一天——比如今天早上我醒来，先和一位教授交谈，后来又和一位科学家交流——我都在亲眼目睹科技进步是如何发生的。然后我飞到这里和你们相聚，这就是我的一天。

就在这短短的时间里，我们探讨了 AI 如何赋能开放科学，以及 AI 终于能够胜任的工作。例如，过去研究人员可能需要几个月的时间去探索一个新想法，而现在借助 AI，他们一天之内就能完成这项研究。过去需要几个月，现在只需要一天。科学本身就是一个发现的过程，是探索和不断拓展人类知识边界的途径。无论是能源科学、气候科学、医疗保健、药物发现还是物理科学，这些领域的突破都令人不可思议。

如果你能看到我每天所看到的一切，你一定会对未来充满激情、热血沸腾。你会意识到，无论你过去抱有怎样的雄心壮志，你现在唯一要对自己说的就是：无论你的野心有多大，都还远远不够。

这是我们唯一需要做出的改变。我们必须做出的——也是我必须做出的——根本性改变是，无论我对公司抱有怎样的期望，我都必须把这个期望值放大 100 倍。所以，如果现在有人告诉我他们能做成某件事，我脑子里的第一反应就是“乘以 100 倍”。可以说，我一直在重塑自己的认知 (Recalibrating) 。

当我看到 AI 如今的潜能时，我的认知被彻底颠覆了。我迫不及待地想让你们所有人都能享受到这一切。这一天很快就会到来，并且在科学界和工业界的每一个领域，它都将掀起一场彻头彻尾的革命。那将是一个无比伟大的时代。

主持人Becky： Jensen（黄仁勋），当你这么说的时候，我是深信不疑的。因为尽管你谈论的这些事情听起来有些天马行空，但在我看来，你一向都是“少许诺，多兑现 (Under-promise and over-deliver) ”。

黄仁勋： 是的，而且 Becky，你也知道，如果你回顾历史，我的绝大多数预测都应验了。

主持人Becky： 谢谢 Jensen。非常感谢。

参考资料: https://www.youtube.com/watch?v=dUFis1dte14，公开发表于2026年05月05日

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