來源：亞布力企業(yè)家論壇CEF
黃仁勛英偉達(dá)CEO
近日，英偉達(dá)CEO黃仁勛接受了The Hill & Valley Forum頻道專訪。
黃仁勛在受訪中表示，英偉達(dá)至今已成立33年，歷經(jīng)了三次計算機革命：從PC革命到互聯(lián)網(wǎng)，再到移動互聯(lián)網(wǎng)。如今身處人工智能時代，英偉達(dá)要在這些轉(zhuǎn)型中持續(xù)繁榮。他說，企業(yè)對不斷變化的環(huán)境保持深刻理解，這一點至關(guān)重要。
以下為采訪內(nèi)容（有刪節(jié)）：
主持人：您將AI定位為一場新的工業(yè)革命，而AI工廠是其中心。您能否向我們解釋下什么是“AI工廠”，以及為什么它對于21世紀(jì)的經(jīng)濟發(fā)展如此重要？
黃仁勛：過去幾年，我們一直在討論人工智能。這是一個多層面的概念，我認(rèn)為從不同的視角來看待它會很有幫助。首先，人工智能無疑是一項新技術(shù)。它之所以是新技術(shù)，在于其構(gòu)建方式與傳統(tǒng)軟件截然不同，這使得它能夠?qū)崿F(xiàn)過去軟件無法完成的功能。這是一項不可思議的技術(shù)，潛力巨大，能夠做所有的事情，我們既需要確保它的安全，同時它也將帶來所有令人驚嘆的成就——這一切都非常棒。這是從技術(shù)層面來看。
第二個層面相對較新，關(guān)乎科技行業(yè)軟件的生產(chǎn)方式。過去，軟件主要由人工編碼完成。而現(xiàn)在，一個新的行業(yè)正在興起，在這個行業(yè)中，軟件是由機器生產(chǎn)的。你需要一臺大型超級計算機，你為其供電，然后從中源源不斷地“飛出”的是“tokens”（令牌）。這些tokens可以被重構(gòu)為數(shù)字、文字、蛋白質(zhì)、圖像、視頻和三維結(jié)構(gòu)——你可以將這些tokens重構(gòu)成各種各樣的東西。我們稱之為智能。
所以這種機器看起來與以往不同，我稱之為AI工廠，因為它專注于一件事：每天都在生產(chǎn)tokens。再往上一層是基礎(chǔ)設(shè)施，這也是為什么我們現(xiàn)在認(rèn)為人工智能就像一場非同尋常的工業(yè)革命。因為這項新技術(shù)將催生我剛才提到的新產(chǎn)業(yè)：AI工廠，即智能的生產(chǎn)。更重要的是，它將反過來徹底改變其他產(chǎn)業(yè)或讓其他產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)轉(zhuǎn)型。
所有這些tokens都將進(jìn)入醫(yī)療保健、教育領(lǐng)域——我個人非常喜歡教育，我每天都在用它來學(xué)習(xí)。金融服務(wù)和工程領(lǐng)域也正在被重塑。我們每天都在使用AI進(jìn)行軟件編程、供應(yīng)鏈管理，并且它即將深入制造業(yè)，等等。
當(dāng)你從這三個層面來思考人工智能時，它的變革性和影響力就像曾經(jīng)的電力一樣顯而易見。它將徹底改變每一個行業(yè)。因此，這確實是一場工業(yè)革命。
主持人：您認(rèn)為這是現(xiàn)代計算的范式轉(zhuǎn)變嗎？每個制造實體物品的工廠都將配備一個AI工廠？
黃仁勛：是的，完全正確。如今，任何生產(chǎn)實體移動產(chǎn)品的公司，無論是生產(chǎn)割草機的，還是像卡特彼勒(320.29,-0.60,-0.19%)這樣生產(chǎn)工程機械的，大多數(shù)操作仍然依賴手動。
未來，它們將變得自主或高度自主、半自主或輔助操作。一旦它們實現(xiàn)自主，就意味著它們將由軟件定義。因此，你需要生產(chǎn)那些tokens，那些驅(qū)動拖拉機的軟件。
未來，每個制造實體產(chǎn)品的公司，除了擁有制造其銷售產(chǎn)品的工廠外，還將擁有另一個工廠，專門構(gòu)建和生產(chǎn)運行在其產(chǎn)品上的AI。
這一點在汽車公司身上體現(xiàn)得尤為明顯。今天的汽車公司主要制造汽車，但很顯然，十年后，每家汽車公司也將在內(nèi)部生產(chǎn)那些驅(qū)動汽車運行的tokens。
主持人：在過去一年里，您多次談到物理AI（Physical AI）的概念。對于正在思考美國未來政策的決策者來說，您能否解釋一下什么是物理AI，以及我們應(yīng)該如何理解它？
黃仁勛：我們回顧一下歷史。人工智能真正進(jìn)入公眾視野，現(xiàn)代AI的爆發(fā)大約是在14年前，伴隨著AlexNet的出現(xiàn)以及計算機視覺的巨大突破。那大概是2012年。
大約在那個時期前后，回顧一下，什么是計算機視覺？從其最廣泛的意義上講，它是感知。感知世界，無論是何種信息模式。它可以是圖像，當(dāng)然也可以是聲音、振動、溫度。我們現(xiàn)在已經(jīng)開發(fā)出了能夠理解所有這些信息含義的AI模型，并且可以非常智能地處理它們。
因此，第一層浪潮，第一波AI是感知AI。第二波大約在五年前開始被大家廣泛討論，是生成式AI。生成式AI是一種能夠理解信息的含義，并且可以進(jìn)行翻譯的AI。例如，它可以理解英語，并將其翻譯成法語。它也可以理解英語，并將其翻譯成圖像。所以你可以通過提示來生成圖像。因此，生成式AI本質(zhì)上是一個通用翻譯器，如果你愿意這樣稱呼它的話，一個理解人類語言的通用翻譯器。這是下一個浪潮。
我們現(xiàn)在所處的浪潮是，你已經(jīng)具備了理解能力，可以生成內(nèi)容，但正如你所知，智能需要我們解決問題，并識別以前從未遇到的情況。我們解決問題的方式是運用推理。我們應(yīng)用過去學(xué)到的規(guī)則、定律和原則，一步一步地分解問題。即使我們以前從未解決過這個問題，通過推理，我們也能找到解決方案。這是智能的獨特能力之一。
我們現(xiàn)在正處于一個被稱為推理AI的時代，這使得我們可以生產(chǎn)一種我們稱之為代理AI的數(shù)字機器人。這些代理擁有能動性，能夠理解給它們的任務(wù)。它們可以學(xué)習(xí)、閱讀并使用計算器、網(wǎng)頁瀏覽器和電子表格等工具，然后替我們完成任務(wù)。這些任務(wù)可能涉及通過SAP(297.33,-0.35,-0.12%)進(jìn)行的供應(yīng)鏈管理，或者通過Workday(250.58,2.79,1.13%)進(jìn)行的人力資源管理。本質(zhì)上，這些代理AI是數(shù)字勞動力機器人。
未來，我們將成為管理生物勞動力和數(shù)字勞動力的一代CEO。我們的人力資源部門將服務(wù)于生物勞動力，而我們的IT部門將演變?yōu)楣芾泶鞟I的人力資源需求。這就是我們今天所處的階段。
下一個浪潮，將惠及世界上最大的產(chǎn)業(yè)，它要求我們理解基本概念，比如物理定律、摩擦力、慣性和因果關(guān)系。例如，如果我把一個物體推倒，它會掉下來。當(dāng)我放下瓶子時，它不會穿過桌面。這些常識性的物理推理能力，兒童甚至我們的寵物都擁有，但在大多數(shù)AI中卻普遍缺乏。例如，如果我把一個球滾過廚房的柜臺，許多AI都難以理解隨之產(chǎn)生的物理結(jié)果。
當(dāng)球消失在另一邊時，AI可能會認(rèn)為它“消失”了，但你的狗知道它還在那里。它理解物體永存的概念，知道球沒有進(jìn)入另一個虛擬世界，所以會繞過桌子去把它找回來。
機器人需要知道，如果你想從桌子的一邊走到另一邊，你不能穿過桌子，而必須繞過去。所有這些類型的物理推理能力被稱為物理AI。
當(dāng)你將物理AI融入到一個物理實體，也就是機器人中時，就形成了機器人技術(shù)。這對我們現(xiàn)在來說非常重要，因為我們正在美國各地建設(shè)工廠。
我們希望以利用最新技術(shù)的方式來建造這些工廠。因此，希望在未來的十年里，當(dāng)我們建設(shè)新一代工廠時，它們將是高度自動化的，這將幫助我們應(yīng)對全球范圍內(nèi)嚴(yán)重的勞動力短缺問題。
主持人：許多人都在談?wù)撐覀冋幱谝粓鋈蛐缘娜斯ぶ悄芨傎愔�。您認(rèn)為美國政府需要采取哪些行動，才能贏得這場人工智能競賽，保持最頂尖的AI技術(shù)優(yōu)勢？
黃仁勛：首先，要在任何競賽中取得成功，你必須理解這場競賽。你需要認(rèn)清自己擁有的資源、資產(chǎn)，以及缺乏的資產(chǎn)，你的優(yōu)勢和劣勢。重要的是要意識到，人工智能的核心在于理解這些要素。
回到我們討論的三個層面，在每個層面，我們都必須確保我們理解這個“游戲”。這個“游戲”并非由嚴(yán)格的時間限制定義，沒有60分鐘的倒計時。相反，這是一個無限游戲，而大多數(shù)人并不擅長玩無限游戲。
例如，英偉達(dá)至今已成立33年。我們歷經(jīng)了三次計算機革命：從PC革命到互聯(lián)網(wǎng)，再到移動互聯(lián)網(wǎng)，如今我們身處人工智能時代。要在所有這些轉(zhuǎn)型中持續(xù)繁榮，對不斷變化的環(huán)境保持深刻理解至關(guān)重要。
環(huán)境在不斷變化，你必須了解如何參與其中。我剛才描述的，理解游戲，理解你擁有的資產(chǎn)，這一點非常重要。在第一個層面，技術(shù)層面，最關(guān)鍵的是理解智力資本。記住，世界上50%的人工智能研究人員是中國人。退一步思考這個重要的因素，它必須被納入我們對這場“游戲”的思考中。
接下來是AI工廠。要在這一層面做得好，你需要能源，因為從根本上說，我們將電力轉(zhuǎn)化為數(shù)字令牌。正如上一次工業(yè)革命通過能源將原子轉(zhuǎn)化為鋼鐵制品以及我們所知的物理物體、汽車和建筑物等，再上一代工業(yè)革命則將水轉(zhuǎn)化為一種叫做發(fā)電機的機器，從而產(chǎn)生了電力。所以現(xiàn)在我們有了電力輸入，令牌輸出。因此，下一層需要能源。
再往上一層，是關(guān)于技術(shù)的應(yīng)用，而這正在發(fā)生。我們必須真正、真正地理解。最終，上一次工業(yè)革命的贏家不是發(fā)明它的國家，而是應(yīng)用它的國家。美國應(yīng)用鋼鐵和能源的速度比任何其他國家都快。當(dāng)其他國家還在擔(dān)心勞工問題和汽車取代馬匹時，美國卻抓住了創(chuàng)新，并一路狂奔。
因此，再上一層的基礎(chǔ)設(shè)施層面，是關(guān)于技術(shù)的應(yīng)用。關(guān)鍵在于不畏懼技術(shù)，積極參與其中，并對我們的勞動力進(jìn)行再培訓(xùn)，使我們能夠應(yīng)用它。鼓勵人們接受它至關(guān)重要。當(dāng)你通過我所描述的視角和框架來看待人工智能時，每一層都有其獨特的挑戰(zhàn)和機遇。在每一層中，“游戲規(guī)則”都略有不同。
主持人：關(guān)于勞動力問題，媒體一直傾向于渲染人工智能可能導(dǎo)致大規(guī)模勞動力流失和失業(yè)的說法。您能否描繪一下您對人工智能對就業(yè)市場影響的預(yù)測，更具體地說，您認(rèn)為有哪些我們今天可能根本沒有想到的新類別工作可能會出現(xiàn)？
黃仁勛：一些工作將被創(chuàng)造出來，一些工作將會消失，而所有的工作都將會被改變。簡單地走向極端總是很容易，但我發(fā)現(xiàn)把問題分解開，從第一性原理出發(fā)進(jìn)行推理會更有幫助。在這個框架下，在基礎(chǔ)層面，正如雅各布（主持人名字）所知，他深度參與了風(fēng)險投資，很明顯，人工智能是舊金山再次繁榮的原因。任何居住在舊金山的人都能證明這種變化；幾乎所有人都曾撤離，但現(xiàn)在這座城市再次熙熙攘攘，這都?xì)w功于人工智能。
人工智能創(chuàng)造了一種新型工作，其根本在于它涉及軟件開發(fā)，但以一種不同的方式實現(xiàn)。人工智能的引入改變了技術(shù)的每一個層面。過去在CPU上運行的人工編寫的軟件，現(xiàn)在是在GPU上運行的由機器學(xué)習(xí)生成的軟件。從工具、編譯器、方法論到我們收集和管理數(shù)據(jù)的方式，每一個層面都受到了人工智能的影響。我們目前正在發(fā)明利用人工智能實現(xiàn)各種功能的技術(shù)，從設(shè)置安全護(hù)欄到教學(xué)以及確保人工智能安全，這種創(chuàng)新正在創(chuàng)造大量的工作崗位。
在下一層，我們遇到了巨大的機遇。我們即將創(chuàng)造一種以獨特方式運行的新型工廠——電力輸入，令牌輸出。例如，一個千兆瓦的AI工廠代表著巨大的機會；建設(shè)7、8甚至10千兆瓦的AI工廠已觸手可及。一個千兆瓦工廠代表著600億美元的投資。這個巨大的成本反映了我們正在進(jìn)行的規(guī)模，因為100兆瓦的工廠已經(jīng)變得相對普遍。為了便于理解，600億美元相當(dāng)于波音(185.56,-0.40,-0.22%)公司一年的收入，僅僅是一個千兆瓦工廠的造價。
要建造這樣一個工廠，你必須為其融資，這創(chuàng)造了大量的工作崗位。你必須建設(shè)場地、建造廠房，這在建筑行業(yè)創(chuàng)造了大量工作，包括木匠、鋼鐵工人和泥瓦匠。你必須建造那座價值600億美元的工廠。這東西是巨大的。你需要機械工程師、電氣工程師和水管工。然后，在那之后，是所有低壓工作，以及IT和網(wǎng)絡(luò)方面的崗位。之后是運營。整個周期大約需要三年。所有這些都將創(chuàng)造一大批新的技能型崗位。這些手工藝崗位，在上一個計算機和計算平臺轉(zhuǎn)型浪潮中，大多數(shù)公司增長的主要驅(qū)動力是軟件工程師。而在下一階段，即AI工廠，手工藝將占據(jù)更重要的地位。我認(rèn)為這太棒了。我們的國家需要認(rèn)識到，手工藝是值得尊敬、至關(guān)重要且是建設(shè)國家不可或缺的工作。所以我們要大力鼓勵手工藝：電工、水管工、木匠、鋼鐵工人等等各類工種。我們需要大量這類人才。
現(xiàn)在，再往上一個層面看，我們可以開始討論AI代理如何改變醫(yī)生、金融服務(wù)專業(yè)人士或客戶服務(wù)人員的工作。在我們公司里，作為起點，每一位軟件工程師現(xiàn)在都由AI助手協(xié)助。我們公司提交的代碼量令人難以置信地增長。結(jié)果，我們的生產(chǎn)力直線飆升，而且我們因此能夠雇傭更多的人，因為它使我們能創(chuàng)造更多世界所需的東西。它增加了我們的收入，也提升了我們的招聘能力。
我認(rèn)為，對于處于上一層的人來說，盡早擁抱人工智能至關(guān)重要。請記�。翰⒎侨斯ぶ悄軙䲟屪吣愕墓ぷ鳎膊皇侨斯ぶ悄軙輾愕墓�。真正可能做到這些的，是那些掌握并運用人工智能的人和企業(yè)。這一點至關(guān)重要，需要牢記。
主持人：最近，人們對制造業(yè)回流的關(guān)注非常多。AI領(lǐng)域的許多人都在談?wù)摂?shù)字孿生的概念，以及制造工廠采用數(shù)字孿生實際上如何幫助重啟本土制造業(yè)。與此同時，蘋果(196.25,-2.26,-1.14%)CEO蒂姆·庫克最近表示，將iPhone遷回本土生產(chǎn)的主要瓶頸之一是缺乏良好且精確的機械臂技術(shù)。因此，從任何角度來看，人工智能似乎都將是制造業(yè)和本土回流的關(guān)鍵賦能技術(shù)。您能否詳細(xì)談?wù)勀鷮Υ说目捶ǎ?
黃仁勛：好的。首先，制造業(yè)遠(yuǎn)不止低成本勞動力這么簡單。今天的先進(jìn)制造業(yè)是軟件驅(qū)動的。整個工廠由軟件掌控，就像一個巨大的機器人，指揮著內(nèi)部的一系列更小的機器人協(xié)同工作。這些先進(jìn)工廠里人員眾多，但本質(zhì)上是技術(shù)驅(qū)動的。所以，我認(rèn)為首先，
首先，就我們所處的行業(yè)而言，我們有機會將從硅片到AI超級計算機的端到端制造能力轉(zhuǎn)移回本土，這是一個絕佳的機會。我很高興政府能夠切實鼓勵和支持制造業(yè)向本土轉(zhuǎn)移。這是高質(zhì)量、先進(jìn)的技術(shù)工作。本土制造對國家來說是巨大的機會，對此我感到非常興奮。我們是這一舉措的堅定支持者，我們也幸運地?fù)碛腥蚝献骰锇榈闹С�，協(xié)助我們達(dá)成這一目標(biāo)。
第二，如果我們不擅長制造業(yè)，我們將錯過一個由能源可用性推動的巨大產(chǎn)業(yè)。哪個國家不希望參與人工智能這個新興產(chǎn)業(yè)呢？為什么不想生產(chǎn)人工智能呢？為什么你不希望參與到最先進(jìn)的制造業(yè)領(lǐng)域之一呢？它仍然是制造業(yè)，只是恰好與數(shù)字運算緊密相關(guān)。
就像上一次工業(yè)革命中的電子一樣，當(dāng)時大多數(shù)人無法理解可以通過一種名為“發(fā)電機”的機器創(chuàng)造出某種東西�，F(xiàn)在我們稱之為英偉達(dá)的AI超級計算機。當(dāng)時，發(fā)電機產(chǎn)生了一種看不見的東西：電。你摸不著它，但它就是電，它就是電子�，F(xiàn)在，這是一種新型的“電子流”：它是數(shù)字。當(dāng)然，我們希望參與到這個新興產(chǎn)業(yè)中。為了做到這一點，我們必須將制造業(yè)轉(zhuǎn)移到本土。
至關(guān)重要的一點是，由于制造業(yè)如此技術(shù)密集，我們應(yīng)該首先在數(shù)字孿生中進(jìn)行設(shè)計和模擬。我們應(yīng)該首先在虛擬世界中構(gòu)建它。英偉達(dá)設(shè)計著世界上最復(fù)雜的系統(tǒng)。我們每一代產(chǎn)品的研發(fā)成本約為200億美元，可能更高，但這200億美元的研發(fā)投入，僅是為了生產(chǎn)一系列芯片。我們完全在數(shù)字孿生環(huán)境中設(shè)計這些芯片。在實際生產(chǎn)之前，它們已經(jīng)在數(shù)字世界中存在了數(shù)月。一旦我們開始生產(chǎn)，就知道它們是完美的。
我們知道這一點，因為我們已經(jīng)對其進(jìn)行了詳盡的模擬和仿真，并讓它們經(jīng)受了各種嚴(yán)苛的考驗。我們也應(yīng)該為數(shù)字工廠做同樣的事。這些大型工廠應(yīng)該完全創(chuàng)建數(shù)字孿生模型，并利用人工智能來輔助構(gòu)建這些數(shù)字孿生。
我們需要通過虛擬集成來運行它們，以完全數(shù)字化的方式整合這些宏偉的結(jié)構(gòu)。這種方法使我們能完全以數(shù)字化的方式優(yōu)化運營和規(guī)劃產(chǎn)能。
未來，我相信每個工廠都會有一個數(shù)字孿生版本，就像其他實體一樣；我甚至希望每個人也都會有一個數(shù)字孿生版本。每輛汽車、每棟建筑、甚至每個城市，都將擁有一個數(shù)字孿生版本。
因此，數(shù)字孿生這一概念正在變?yōu)楝F(xiàn)實，而這一切都得益于人工智能。
主持人：我的最后一個問題是，您對“人工智能賦能的機器人成為日常生活中無處不在的一部分”，這一愿景的實現(xiàn)時間有何預(yù)期？
黃仁勛：首先，讓我說明一下，自動駕駛汽車本身就是一種機器人。我們花了大約10年的時間開發(fā)出這項技術(shù)�，F(xiàn)在Waymo已經(jīng)在全國多個城市運營，而且表現(xiàn)非常好。很高興看到Waymo的車輛在舊金山等城市行駛。
然而，達(dá)到這一水平花費了大約10年時間。我認(rèn)為開發(fā)其他類型的機器人所需的時間會更少。原因在于我們可以限制機器人的運行環(huán)境。與必須應(yīng)對各種街道和路況的汽車不同，機器人可以被設(shè)計在更受控和有限的環(huán)境中工作。
對于機器人來說，我們可以設(shè)定特定的限制，從而實現(xiàn)更高效的開發(fā)。從一個原型具備相當(dāng)功能，到它成為大批量生產(chǎn)的產(chǎn)品，我估計大約需要五年時間。因此，我們目前已有具備相當(dāng)高功能的機器人原型，預(yù)計在大約五年內(nèi)，我們將看到重大的進(jìn)步和廣泛的應(yīng)用。
今天每一家制造汽車的公司，未來都將非常擅長制造機器人。它們只需要在軟件部分，也就是AI部分有所建樹，而這項技術(shù)實際上已經(jīng)相當(dāng)成熟。
* 本文內(nèi)容整理自Jensen Huang在The Hill & Valley Forum頻道的專訪，公開發(fā)表于2025年05月03日。原始內(nèi)容參考：https：//www.youtube.com/watch？v=nkhrEnuZi20
責(zé)編|許加林
排版|王紫薇
