黄仁勋专访：英伟达是自上世纪IBM以来唯一从零构建全栈系统的公司，每代系统研发预算300亿美元，限制芯片出口是固步自封

作者 | 瓜哥

来源   |   瓜哥 AI 新知   管理智慧 AI+

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本文内容整理自 Nvidia CEO Jensen Huang 在 Milken Institute 频道的专访，文章仅代表作者本人观点

导读：

人工智能是下一次工业革命：  AI 能够感知世界、生成内容、翻译，甚至推理、解决问题、使用工具、浏览网页和研究。它具备自动化的潜力，能增强和扩充数字劳动力，其经济影响规模达百万亿美元级别。

AI 工厂的诞生：  新一代的计算机软件由机器自主编写并在加速计算和 GPU 平台上运行，形成了全新的人工智能工厂产业，这种工厂规模巨大，可能达到千兆瓦级别，需要数百亿美元的投入。

AI 成为基础设施：  AI 将成为各行各业的基础设施，如同互联网是信息基础设施，人工智能则是智能基础设施。

AI 改变工作：  每个工作都会受影响，一些岗位会消失，一些会被创造，但每个岗位都会改变。不会因为 AI 而失业，但会因为那些会用 AI 的人而失业。

AI 弥合技术鸿沟：  人工智能可以弥合过去计算机技术造成的巨大技术鸿沟，让更多人能够轻松地 " 编程 "AI，利用 AI 进行学习和工作。

AI 缓解劳动力短缺：  AI 可以弥补劳动力缺口，让更多人重新融入劳动力大军，从而提升全球 GDP。

英伟达的成功之路：  英伟达通过解决普通计算机无法解决的问题，并坚持自主创新，最终获得了成功。这种孤独和艰辛的磨砺是公司基因的一部分。

保持创新文化：  英伟达通过保持 " 公司随时可能倒闭 " 的危机感，专注于做好自己的工作，不断追求创新和突破。

英伟达的业务范围：  英伟达不仅制造芯片，还构建完整的 AI 基础设施堆栈，包括芯片设计、系统构建、网络搭建、软件编写和生态系统建设。

芯片销售限制的争议：  限制芯片出口可能无法有效阻止其他国家发展军事能力，反而会削弱美国在全球 AI 领域的领导地位，并错失巨大的市场机遇。

未来的 AI 需求：  未来的 AI 需求将出现在医疗保健、生命科学和制造业等领域，特别是 " 物理 AI" 将推动工业自动化和机器人技术的发展，形成万亿乃至数十万亿美元的庞大产业。

英伟达需要的人才：  英伟达需要芯片设计师、数字生物学家、量子化学家、计算机图形工程师、机器人专家、语言学家等各类人才，特别是拥有领域专长和通用智能，热爱挑战和磨难的人才。

人工智能是下一次工业革命

主持人米尔肯：  请欢迎英伟达总裁兼首席执行官 Jensen。我想这欢呼声是为你而起的，这身着装是为我准备的吧。欢迎你。那么，人工智能，这是下一次工业革命吗？是下一次制造业革命吗？

黄仁勋：  是的。让我解释一下。我们都在谈论人工智能这项技术，它能够感知世界、生成内容、进行翻译，现在甚至能够推理、解决问题、使用工具、浏览网页、阅读 PDF 并为你研究。我们了解这项技术的能耐，这本身就令人无比兴奋，具有颠覆性的变革力量。

我们深知，这项技术与以往任何 IT 技术都截然不同。传统 IT 技术是工具，需要人去操作才能发挥价值，例如你必须坐在电脑前使用它。而人工智能，则具备了自动化的潜力。机器人（robotics）和机器人（robots）的概念已广为人知。想象一下实体机器人，我们可以将其形象化。现在，再想象一个存在于你数据中心计算机中的数字机器人，它正在为你工作。

令人兴奋的是，人工智能不仅是下一代 IT 技术的替代品，更重要的是，它能增强并扩充数字劳动力。其影响的经济规模远超万亿美元，而是达到了百万亿美元级别。

第二个层面是这种人工智能是如何产生的。上一代计算机软件是人工编写并在 CPU 上运行的。而英伟达花了大约 33 年时间，构建了一种能够学习的新型计算机概念。机器学会自主编写软件，并在我们发明的这种被称为加速计算和 GPU 的处理器及计算平台上运行。

AI 工厂的诞生

黄仁勋：  人们称之为人工智能数据中心，但它本质上是一座工厂。它和传统数据中心截然不同，规模庞大。它确实消耗能源，输入能量，便会产出被称为 "token" 的东西，这些 token 本质上是数字。

这些 token 可以转化为数字、文字、图像、像素、视频，或是用于药物发现的化学物质、蛋白质组合，甚至是驱动机器人所需的运动技能，以及驾驶自动驾驶汽车的方向盘控制指令。这些 token 正是由这种 AI 工厂制造出来的。

有趣的是，人们开始意识到，一个全新的产业——人工智能工厂——已经诞生。这些工厂的规模能有多大？

大约一个千兆瓦（gigawatt），每个千兆瓦的投入约为 500 到 600 亿美元。在未来大约 10 年里，如果看到世界各地兴建数十个千兆瓦级的人工智能工厂，我丝毫不会感到惊讶。这是第二个层面。第三个层面，影响可能更为深远：有史以来第一次，出现了一种几乎能影响每一个行业的技术——从金融、物流到电商、娱乐等等。

这种 AI 工厂的基础设施，如今正成为许多其他行业的基础设施。如同上一代的信息基础设施和更早的能源基础设施，这种新的智能基础设施可能初期难以完全理解，但我们现在拥有了它。互联网是信息基础设施，人工智能则是智能基础设施。所以，当你从这些不同视角审视人工智能时，就能理解它对科技产业、对各国竞相发展的新兴产业（任何拥有过剩能源的国家都希望参与其中），以及对各行各业的基础设施所带来的深远影响。

AI 改变工作

主持人米尔肯：  那么，让我们回过头来，谈谈与 AI 互动所需的技能。我们多年前曾估计，如果采用全球最先进的农业技术，可能会减少约五亿个与耕作、补贴等相关的就业岗位。

今天，一个重要的问题是：谁会被取代？我在 20 世纪 60 年代曾有一大优势——我能心算收益率。但到了 1970 年，计算器问世，我就被 " 取代 " 了。

黄仁勋：  看来即便计算器发明了，您依然成就斐然嘛。

主持人米尔肯：  我曾能记住数百万笔交易，后来计算机开始存储这些数据。您如何看待工作的概念，以及人们如何与你们将提供的技术互动？

黄仁勋：  大家听过很多关于工作岗位被取代的说法。每个工作都会受影响：一些岗位会消失，一些会被创造。但毫无疑问，每个岗位都会因此而改变。你不会因为 AI 而失业，但你会因为那些会用 AI 的人而失业。  让我给你们提供两个值得思考的视角。

计算机技术和科学惠及了大约 3000 万人。全球大约有 3000 万人懂得编程，并将这项技术发挥到极致，这确实让我们行业的所有人受益匪浅。在过去 30 年里，计算机行业或许是你能选择的最好、最能创造财富的行业之一。我本可以成为一名石油工程师，我父亲就是；或者成为一名医生，就像我母亲期望的那样。但我选择了计算机工程，事实证明这是个相当不错的选择。

然而，这个行业依然只有大约 3000 万人参与。在过去的三四十年里，我们可能无意中造就了世上最大的技术鸿沟。我们掌握了有效利用技术的工具和知识，而其他 75 亿人则没有。而人工智能，正为我们弥合这一技术鸿沟提供了前所未有的巨大机遇。  让我来证明这一点。

就这个房间而言，懂得 C++ 编程的人恐怕屈指可数，懂 C 语言的也差不多。然而，在座的各位 100% 都知道如何 " 编程 " 人工智能。因为 AI 能理解你所说的任何语言。你可以给它画示意图，画图画问它该怎么做，用文字与它交流，写提示词——无论你的描述清晰还是模糊。如果你不知道如何用 AI" 编程 "，只需告诉 AI：" 我不知道怎么编程你，我该如何操作？"AI 就会准确地告诉你方法。

我认为，使用 ChatGPT 和 Gemini Pro 等 AI 工具的人数之多，表明这是有史以来最易用的技术之一。现在，从老师到需要辅导的学生，每个人都可以利用这种能力。每个学生都应该把 AI 当作辅导老师——我每天都用它来辅导自己。我们现在能利用 AI 弥合技术鸿沟，这种潜力令人难以置信。

另一方面，我们必须记住，我们面临劳动力短缺。我们并非劳动力过剩，而是短缺。历史上第一次，我们看到了弥补这一劳动力缺口的机会，有可能让三四千万目前市场所缺乏的工人重新融入劳动力大军。因此，AI 或许是我们提升全球 GDP 的最佳途径。  这是两个需要考虑的关键视角。

英伟达的业务范围

主持人米尔肯：  那么，我们聊一会儿。与会者们在参加了六天的会议后，将于周四离开这里，他们会想更多地了解 AI。他们是直接让电脑教他们 AI 知识吗？我们是打算这么做吗？

黄仁勋：  这是个好办法。拿起你的手机就行。Perplexity 相当不错，ChatGPT 非常出色，Gemini Pro 也很棒。我三个都在用。你想问 AI 任何关于 AI 的问题，它都能告诉你，深度由你决定。有时在一些我不太熟悉的领域，我会让它先用给 12 岁孩子解释的方式开始，然后逐渐深入到博士水平。你们都可以这样做。

主持人米尔肯：  让我们从另一个角度来看，Jensen。您的家人来自台湾。您去了华盛顿州，后来您的父母搬到了俄勒冈州。我有机会资助过许多其他企业家。我想起了 MCI 的 Bill Gowan。他当时要挑战的是在 AT&T 拥有 99% 市场份额的公司。在您常说的那些早期岁月里，您并不知道自己是否能成功。他（Gowan）也常常不知道下个月的工资从哪里来。那些当时比你们拥有更多资本的公司，他们错过了什么？他们没有看到哪些您看到的东西？

黄仁勋：  这个问题啊……

主持人米尔肯：  换句话说，英特尔在市场上错失了什么？他们没有认识到什么？

黄仁勋：  是的，我之所以停顿，是因为从一开始，我们就设想并努力构建、发明一种新的计算方式，用以解决普通计算机无法解决的问题。实际上，如果你把这个使命宣言写出来——去做普通事物做不到的事情——就好比说，我想造一辆新车，去普通汽车去不了的地方。嗯，通常情况下，如果普通汽车去不了那些地方，那些地方往往……也没有铺好的路，或者本身就不是那么值得去。所以，我们提出了这样一个使命：** 解决普通计算机无法解决的问题。

我们花了 33 年才做到，而且我们成功了。但首先，整个经济体、整个行业、整个生态系统都希望去问题能够被解决的地方。没有人想去问题无法解决的地方。所以我们曾经相当孤独。没有其他人解决这个问题，因为它很难解决。客户也不多，因为他们往往不会选择这样的问题。他们希望自己的问题是可解决的，而不是无法解决的。然后另一件事是，英特尔看着我们……他们对资本的看法，这完全是真的。因为他们在自己所做的事情上非常成功，所以他们有点拒绝我们所做的事情。而这其实是好消息。久而久之，我们之所以花了这么长时间，是因为这很困难，而我们之所以能独占鳌头，是因为人们在很长一段时间里都没有理会我们。

彼得 · 蒂尔（Peter Thiel）的《从 0 到 1》这本书，在很多方面，也算是英伟达的故事。我们选择做一些没人认为可能或者很难做到、而且成功的可能性很小的事情。但对我们来说，这很符合常识。所以我认为，一方面是因为这事儿本身就难做，另一方面也是因为他们在自己已有的领域太成功了，所以他们有点排斥这个想法，直到一切水到渠成。

主持人米尔肯：  是的，而且你也在努力确保你的公司不会重蹈英特尔的覆辙。那么，作为今天的领导者，你如何培养这种持续创新的文化？如果我想引用柯克船长的话，那就是去 " 前人未至之境 "。

黄仁勋：  首先，凡事没有定数，但我们公司有几点特质非常了不起。我很感激这一点。我希望我的孩子和我爱的人也能有同样的经历：那种与奋斗相伴的、漫长而艰辛的磨砺。你永远不会把任何事情视为理所当然。你会变得极其高效。

你会尽可能节省每一分钱，因为你不知道这场奋斗会持续多久。因为经历了漫长的过程，你会拥有令人难以置信的韧性。因此，这种特质已经融入了公司的基因。几乎我们所做的每一件事，即使是现在，也都需要五到十年的努力。

我们可能在物理 AI 这个新领域钻研最深，它在现实世界中体现为机器人技术。下一代 AI 所需的基础技术，我们可能比任何人都研究得更深入、更领先。因此，我认为，一方面敢于怀揣远大梦想，另一方面又能坚韧不拔、迎难而上，直到梦想实现，这些特质都非常好。

我认为另一个好处是，你始终有一种 " 公司随时可能倒闭 " 的危机感。对我们来说，30 年来，我们一直保持着这种危机感。这种心态确保你不会把任何事情视为理所当然。遇到挫折时，我不会太过困扰。我们犯错时，我不会太惊讶。

我们取得成功时，我不会视为理所当然，也不会过度庆祝。我们始终专注于做好自己的工作。这种态度的形成，很大程度上源于我们打造这家公司所花费的漫长时间。

芯片销售限制的争议

主持人米尔肯：  对于大多数外行来说，我们来谈谈你们是如何制造芯片的。制造一枚芯片需要什么？我们可能都想去制造芯片，虽然我们不知道该怎么做，但我们很想尝试。你还记得，美国通过了一项法案，要投资 620 亿美元。然后六个月后他们发现，美国没有人知道如何建造工厂，我们需要从台湾地区引进 7000 人。好吧。

黄仁勋：  嗯，我认为，做任何事，精湛的工艺与艺术般的匠心都至关重要。如果你想学习如何制造芯片，我会建议从 YouTube 开始学起。事实证明，我们非常擅长制造芯片。原因在于我们构建一切。自上世纪 60 年代的 IBM 以来，再没有像我们这样的公司了：我们从一张白纸开始，设计全新的架构，制造芯片，构建系统，搭建网络，建设基础设施，编写所有软件，并运用这些软件。

让全球的开发者和生态系统为我们的计算机开发应用，就像开发者为 iPhone、Windows 或 NVIDIA 开发一样。所以，自六七十年代 IBM 从零开始构建一切以来，再没有像我们这样的公司了。我们制造芯片，但我们也构建整个系统。如今，我们实际上是一家 AI 基础设施公司。

如果你看看我们构建的系统，我们每一块 " 芯片 "（如果你愿意这么称呼它的话），都重达一吨半。这是一块重达一吨半的 " 芯片 "，每块成本 300 万美元。我们大批量生产这些产品，进行组装，然后测试。我们用超级计算机来检验超级计算机，因为你必须足够智慧，才能验证你所创造的计算机是否真正智能。因此，我们确保一切都采用液冷散热。

整个过程包括测试所有部件，将它们全部组装起来，再拆卸，装上飞机，运到数据中心，然后在数据中心门口再次组装，最后才安装到机房内部。整个过程有全球 200 家制造商和供应商与我们合作。我们每年制造价值数千亿美元的此类产品。

此时此刻，我们堪称全球最大的科技芯片公司。要做到这一点殊为不易。我们每一代产品的研发预算大约在 200 亿至 300 亿美元之间。这是一场巨头间的博弈。但我们所处的行业，迈克，您非常了解，智能产业的规模未来可能达到万亿美元级别。因此，我们当前的投入，对于未来的机遇而言，是完全值得的。

主持人米尔肯：  我们都有机会了解到关于芯片销售潜在限制的信息。围绕这一争议，各方观点不一，利弊兼有。请您阐述一下对此的看法。

黄仁勋：  英伟达的技术常被誉为 " 国宝 "，在蓬勃发展的人工智能领域扮演着举足轻重的角色。一方面，有人希望确保这项技术仅供友好国家使用。其论点是，基于经济和国家安全的考量，应限制技术的获取。他们担忧这项技术可能落入竞争对手手中，并被用于军事目的。

然而，这种逻辑的缺陷在于，没有任何国家会因为计算能力的限制而阻碍其军事应用的发展。我们国家亦是如此；所有国家都会竭力获取其军事发展所需的计算资源。几乎每个国家都已经拥有数百万片英伟达的芯片。因此，限制向任何国家出口更多的 GPU 或英伟达技术，并不能有效阻止其军事能力的提升。

支持技术出口的理由，在于我们有建立全球 AI 领导地位的雄心。一旦美国标准在全球得到采用，人工智能的基石便会建立在我们的标准之上，而非他国标准。在这方面，我们并非孤军奋战；英伟达目前是该领域的全球领导者。然而，如果我们选择忽视某些市场或完全退出，竞争对手势必会填补这一空白。例如，华为作为全球顶尖的科技公司之一，能够迅速介入并占据市场份额。

由此可见，参与市场竞争并将美国标准确立为全球 AI 技术的基准，具有重要的战略意义。同时，我们也必须认识到可能错失的巨大市场。例如，我们限制出货的市场，预计在短短几年内价值就将达到约 500 亿美元。要更好地理解这个数字的体量—— 500 亿美元相当于波音公司的总收入，而不仅仅是某一款飞机的收入。我们主动放弃的市场确实是巨大的，这也更加凸显了让美国技术成为全球 AI 发展基石的重要性。

我认为这正是我们应该把握的商业机遇，它能带来税收、创造就业，并进一步推动我们的技术进步。

未来的 AI 需求

主持人米尔肯：  好的。那么，您与客户的互动呢？

黄仁勋：  对任何企业而言，与客户的互动都至关重要。

主持人米尔肯：  在过去几年里，您从客户那里了解到了什么？关于他们对芯片的需求以及他们使用芯片的方式？这些信息又是如何反馈到英伟达的？

黄仁勋：  我们与全球几乎所有的 AI 开发者都有合作。通过这些合作，我们得以了解我们的架构和技术特性，对于 AI 的未来发展是否是最优选择。

当我们理解了 AI 研究人员希望如何运用 AI 模型时——例如应用于虚拟细胞的 AI 模型——我们便看到了显著的进展。我们在虚拟蛋白质方面已经取得了良好进展，目前正在研究虚拟细胞。

如果我们能够理解细胞间的相互作用机制及其通路的表达方式，我们就能从本质上掌握细胞的意义及其动态变化。而 AI 能够帮助我们实现这一点。

值得注意的是，这类 AI 模型与大语言模型截然不同。理解用户期望如何运用这些模型，有助于我们未来改进架构，使其更加优化。

主持人米尔肯：  多年前，我曾拜访 IBM，试图说服他们将当时所谓的 " 超级芯片 " 用于医学研究。结果，他们给我回了一封 " 婉拒信 "（Dear John letter），信上说：" 谢谢您，迈克。您的演示非常精彩。但我们决定将精力投入视频游戏领域。" 那么，您认为未来的需求将出现在哪些领域？生物科学等特定行业是否会扮演更重要的角色？您在这些领域能做些什么？您预见不同行业的需求将从何而来？

黄仁勋：  纵观 AI 的现状，尽管英伟达和 AI 产业的规模已经相当庞大，但我们目前主要服务的还是消费互联网市场。退一步看，这在全球经济中仅占极小的一部分。

在此之上，还有医疗保健、生命科学和制造业等广阔领域。未来，工厂本身将成为一个巨型机器人，协调内部成群的机器人与人类协同工作，共同制造机器人产品。因此，我们将看到机器人制造机器人、机器人再进一步制造机器人的景象，这种嵌套式的技术层级即将到来。

制造业、工业自动化以及工厂应用，都需要一种被称为 " 物理 AI"（Physical AI）的新型人工智能。如果我们能够攻克这一领域，那么我们所谈论的将是价值万亿乃至数十万亿美元的庞大产业。

主持人米尔肯：  最后一个问题。听完您的分享，许多人可能会想：我怎样才能在英伟达找到一份工作？那么，贵公司目前在寻找具备哪些技能的人才？

黄仁勋：  呃，如果您不会设计芯片，或者您告诉我您是从 YouTube 上学会设计芯片的，那我想这很能说明问题。我的意思是，我们是英伟达，世界第一的芯片公司。

当然，正如我之前提到的，我们构建了完整的人工智能基础设施堆栈。但我们团队中拥有数字生物学家、量子化学家、计算机图形工程师、机器人专家和语言学家。我们在极为广泛的科学领域拥有专业知识，并与众多行业展开合作。

我们服务于医疗保健行业，也服务于金融服务行业。因此，如果您拥有特定领域的专业知识，我们会非常欢迎。我们青睐拥有领域专长的人才。

此外，我们也欣赏具备优秀通用智能的人。如果您热爱辛勤工作，特别是如果您享受挑战、甚至热爱‘磨难’，那么您知道该来找谁……

主持人米尔肯：  这些年来我们确实见证了……我有一位知名的教授朋友曾告诉我，他每带一个新生班级，都会努力分辨哪些学生是凭借自身能力考入的，哪些是依赖家庭背景进来的。

正如您刚才谈到英伟达的创立历程，那是辛勤工作、无数挑战和艰难岁月的结晶。我的那位教授朋友还指出，他在新生入学时会努力分辨哪些是靠真才实学，哪些是靠关系背景。他告诉我，一周之内就能轻易分辨出来。但更难判断的是，那个靠关系进来的学生，需要多久才会为那个凭能力进来的学生工作。这需要更长的时间，需要他对学生有更深入的了解。

那些艰苦卓绝的奋斗终究得到了回报。我们期待见证您未来取得更加辉煌的成就。感谢您的参与。

黄仁勋：  迈克，非常感谢您。

参考资料 : https://www.youtube.com/watch?v=HT8-KPAjpiA，