如果要找一個人來解釋這場 AI 大爆發(fā)究竟是怎么發(fā)生的，黃仁勛無疑是最合適的人選。

三十年前創(chuàng)立英偉達(dá)、押注圖形處理器，把 CUDA 強(qiáng)行裝進(jìn)游戲顯卡，市值從 80 億跌至 15 億，然后用十年爬回來。在所有人還在爭論推理芯片會不會只是低端市場時，他已經(jīng)在為智能體時代設(shè)計機(jī)架架構(gòu)。

這種提前預(yù)判，顯然不只是運(yùn)氣，也離不開他幾十年如一日做的一件事：在所有人相信之前，先把那個未來講給所有人聽。

今天，知名播客主持人 Lex Fridman 公開了他與黃仁勛長達(dá)兩小時的深度專訪。

對話涵蓋 CUDA 護(hù)城河、中國科技生態(tài)、編程的未來，DLSS5、乃至意識與死亡。這是黃仁勛近期最完整的一次公開表達(dá)，也是迄今為止最接近他真實思維方式的一次記錄。

附上黃仁勛采訪文字版實錄 ：https://lexfridman.com/jensen-huang-transcript

一個問題，60 個專家同時在場，這就是英偉達(dá)開會的方式

采訪開篇，F(xiàn)ridman 指出英偉達(dá)已將設(shè)計重心從單芯片擴(kuò)展至機(jī)架級別，涵蓋 GPU、CPU、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)、NVLink、光纖與銅纜互聯(lián)、供電、冷卻、軟件以及機(jī)架本身。他問黃仁勛：在如此多變量的協(xié)同設(shè)計中，最難的部分是什么？

黃仁勛首先解釋了極致協(xié)同設(shè)計為何從工程邏輯上不可回避。

他說，問題的根源在于規(guī)模：當(dāng)你把一個任務(wù)分布到一萬臺計算機(jī)上，你期望的結(jié)果是獲得遠(yuǎn)超線性疊加的加速效果，比如一百萬倍的提升，而單純增加計算機(jī)數(shù)量只能帶來線性收益。

這就是阿姆達(dá)爾定律的約束，也就是說，如果計算只占總工作量的 50%，即便把計算速度提升到無限快，整體也只能加速兩倍。

「一旦你把問題分布出去，所有東西都會成為瓶頸。CPU 是問題，GPU 是問題，網(wǎng)絡(luò)是問題，交換機(jī)是問題。分布式計算在我們這個規(guī)模下，每一個環(huán)節(jié)都必須同時攻克?！?/p>

在組織層面，黃仁勛透露自己的直接匯報超過 60 人，幾乎涵蓋所有技術(shù)學(xué)科的頂尖專家：內(nèi)存、CPU、光學(xué)、GPU 架構(gòu)、算法、設(shè)計，無一缺席。他刻意放棄一對一匯報制度，改為讓所有人同時在場討論任何一個具體問題。

「因為我們在做極致協(xié)同設(shè)計，所以任何一次討論都不可能只有一個人在場。我們呈現(xiàn)一個問題，所有人一起攻。當(dāng)我們討論冷卻，網(wǎng)絡(luò)專家在聽；當(dāng)我們討論供電，內(nèi)存專家在聽。誰要是對本該關(guān)注的事情沒有關(guān)注，我會直接點名?！?/p>

他將公司架構(gòu)比作操作系統(tǒng)，認(rèn)為公司的組織結(jié)構(gòu)應(yīng)當(dāng)直接反映它所處的環(huán)境和它要生產(chǎn)的產(chǎn)品，而非套用統(tǒng)一的「漢堡式」或「軟性」組織圖或者和汽車公司組織圖。

把 CUDA 塞進(jìn)游戲顯卡，是最痛苦也是最關(guān)鍵的決定

在講述英偉達(dá)的戰(zhàn)略演進(jìn)時，黃仁勛也詳細(xì)梳理了從圖形加速器到計算平臺的轉(zhuǎn)型路徑。

他說，英偉達(dá)最初是一家加速器公司，專注于圖形處理。專業(yè)化的好處是極致優(yōu)化，問題在于市場邊界天然受限，而市場規(guī)模直接決定研發(fā)投入能力，研發(fā)能力又決定了一家公司在計算領(lǐng)域能發(fā)揮多大的影響力。

于是英偉達(dá)必須拓寬邊界，向通用計算邁進(jìn)，但通用性和專業(yè)性之間往往存在天然的矛盾：越向通用計算靠攏，專業(yè)加速能力就越被稀釋。

「我把這兩個本質(zhì)上矛盾的詞硬連在一起，公司必須一步一步走那條極其狹窄的路，在擴(kuò)展計算邊界的同時，守住最重要的專業(yè)化能力?！?/p>

第一步是可編程像素著色器，第一次向可編程性邁進(jìn)。第二步是在著色器中加入 IEEE 標(biāo)準(zhǔn)兼容的 FP32 浮點運(yùn)算，這一步吸引了那些此前在 CPU 上做流處理和數(shù)據(jù)流計算的研究者。他們發(fā)現(xiàn)，GPU 的計算密度極高，又能兼容他們原有的軟件邏輯。這直接促成了 Cg 語言，再到 CUDA。

將 CUDA 搭載到 GeForce 消費級顯卡是整個歷史中最關(guān)鍵也最痛苦的決策。

黃仁勛說，計算平臺的價值完全取決于裝機(jī)量，而不是架構(gòu)的優(yōu)雅程度。他舉 x86 為例：這是歷史上被批評最多的架構(gòu)，遠(yuǎn)沒有同期那些被頂尖計算機(jī)科學(xué)家精心設(shè)計的 RISC 架構(gòu)優(yōu)雅，但 x86 活下來了，RISC 大多失敗了。原因只有一個：裝機(jī)量。

「當(dāng)時 GeForce 每年出貨數(shù)百萬塊顯卡。我們說，不管用戶用不用 CUDA，都把它裝進(jìn)每一臺 PC 里，用這個作為培育裝機(jī)基數(shù)的起點。同時我們?nèi)ゴ髮W(xué)里寫教材、開課程、到處推廣 CUDA。在那個年代，PC 是主要的計算載體，沒有云，我們等于把超算塞進(jìn)了每一個在校學(xué)生和研究人員的手里，總有一天會有驚喜發(fā)生?！?/p>

代價是慘烈的。CUDA 讓 GeForce 的成本大幅上升，將英偉達(dá)的毛利率徹底壓垮，公司毛利率本已只有 35%，成本增加 50% 之后，全部利潤蒸發(fā)。市值從約 80 億美元一路跌至 15 億美元，在底部徘徊了相當(dāng)長的時間。

「但我們一直扛著 CUDA，一直搭載在 GeForce 上。英偉達(dá)是 GeForce 建起來的家，是 GeForce 把 CUDA 送到了所有人手里。研究人員和科學(xué)家在大學(xué)里發(fā)現(xiàn)了 CUDA，因為他們本來就是游戲玩家，他們自己攢電腦，他們拿 PC 組件搭集群?！?/p>

后來，這成為深度學(xué)習(xí)革命的基礎(chǔ)設(shè)施。對于如何作出這類賭注式?jīng)Q策，黃仁勛說，他的決策過程始于好奇心，然后是推理。當(dāng)推理系統(tǒng)在內(nèi)心足夠清晰地呈現(xiàn)出「這件事一定會發(fā)生」時，他便開始相信它，而一旦相信，就會去實現(xiàn)。

但更重要的是他管理集體信念的方式：他從不等到?jīng)Q策那一天才宣布，而是通過每一次外部信息、工程里程碑、行業(yè)新發(fā)現(xiàn)，持續(xù)向董事會、管理團(tuán)隊、員工、合作伙伴一點一點地鋪設(shè)認(rèn)知基礎(chǔ)。

「到了宣布的那一天，我希望所有人的反應(yīng)是：『Jensen，你怎么現(xiàn)在才說？』收購 Mellanox 是這樣，全力押注深度學(xué)習(xí)是這樣，現(xiàn)在 Groq 也是這樣，我已經(jīng)鋪墊了兩年半?！?/p>

他把 GTC 大會描述為向全行業(yè)塑造未來認(rèn)知的工具，不只面向員工，也面向合作伙伴和整個生態(tài)?！肝覀儾簧a(chǎn)計算機(jī)，也不搭建云。我們是計算平臺公司，任何人都無法直接購買我們的產(chǎn)品，但我們向所有層級開放平臺。在我的產(chǎn)品準(zhǔn)備好之前，必須先讓所有人相信它將要到來?！?/p>

Ilya 說數(shù)據(jù)耗盡了，黃仁勛說他搞錯方向了

對于 Scaling Laws（縮放定律/擴(kuò)展定律），黃仁勛提出了一個系統(tǒng)性框架，包含四個相互咬合的層次。

第一條是預(yù)訓(xùn)練擴(kuò)展定律。模型越大，訓(xùn)練數(shù)據(jù)越多，AI 越聰明。

當(dāng) Ilya Sutskever 表示「預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)耗盡」時，業(yè)界一度恐慌，認(rèn)為 AI 到了天花板。黃仁勛認(rèn)為這個擔(dān)憂搞混了方向：人類生產(chǎn)的數(shù)據(jù)確實有限，但合成數(shù)據(jù)的比重會越來越高，而且這并不奇怪，人類知識本來就是「合成」的，知識在人與人之間流轉(zhuǎn)、被重新詮釋、再創(chuàng)作、再消費。AI 現(xiàn)在已經(jīng)能夠以真實數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)大量生成合成訓(xùn)練數(shù)據(jù)，預(yù)訓(xùn)練的瓶頸從數(shù)據(jù)量轉(zhuǎn)移到了算力。

第二條是后訓(xùn)練擴(kuò)展定律。通過指令微調(diào)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方式持續(xù)精煉模型能力，這個空間仍然廣闊。

第三條是測試時擴(kuò)展定律，也就是推理階段的計算投入。

黃仁勛說，當(dāng)初很多人預(yù)判推理是「簡單的」，認(rèn)為推理芯片只需要小而廉價，完全不需要英偉達(dá)那樣昂貴復(fù)雜的產(chǎn)品，將來推理市場會是一個被商品化的低端市場?！高@在邏輯上就說不通。預(yù)訓(xùn)練是記憶和歸納，是閱讀；推理是思考、推理、規(guī)劃、搜索、嘗試、分解陌生問題。思考怎么可能是計算輕量級的？」事實證明他是對的，測試時擴(kuò)展的計算消耗遠(yuǎn)超市場預(yù)期。

第四條是智能體擴(kuò)展定律。一個大語言模型變成一個智能體，在測試時去查數(shù)據(jù)庫、使用工具、分配子任務(wù)，同時派生出大量子智能體?！笖U(kuò)充英偉達(dá)規(guī)模最簡單的方法是多雇員工，而智能體的分裂速度比雇人快多了?！惯@些智能體在運(yùn)行過程中積累大量有價值的經(jīng)驗和數(shù)據(jù)，其中的精華會反哺預(yù)訓(xùn)練，再經(jīng)后訓(xùn)練精煉，再經(jīng)測試時增強(qiáng)，形成完整的閉環(huán)飛輪。

「歸根結(jié)底，智能的擴(kuò)展取決于一件事：算力?！?/p>

對于如何在硬件設(shè)計層面預(yù)判 AI 模型的走向，黃仁勛坦言這是最難的部分之一，因為 AI 模型架構(gòu)每六個月就會迭代一次，而系統(tǒng)和硬件架構(gòu)的迭代周期是三年。

英偉達(dá)的應(yīng)對策略包括三條：內(nèi)部做基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究，自己訓(xùn)練模型，獲得一手體感；作為全球唯一與所有 AI 公司同時合作的平臺公司，廣泛傾聽行業(yè)前沿的挑戰(zhàn)；以及保持架構(gòu)的靈活性，讓 CUDA 能隨算法演進(jìn)而演進(jìn)。

他舉了混合專家模型（MoE）的例子：正是預(yù)判到 MoE 的崛起，英偉達(dá)才將 NVLink 從 8 路擴(kuò)展到 72 路，使一個完整的 4 萬億乃至 10 萬億參數(shù)模型能夠在單一計算域內(nèi)運(yùn)行，行為上如同一塊巨大的 GPU。

而 Vera Rubin 一代機(jī)架相較于 Grace Blackwell 機(jī)架，最顯著的變化在于增加了存儲加速器，引入了全新的 Vera CPU，還有專為智能體任務(wù)設(shè)計的 Rock 機(jī)架，因為智能體工作時需要頻繁訪問文件系統(tǒng)、調(diào)用工具、執(zhí)行代碼，這與單純運(yùn)行 LLM 推理是完全不同的工作負(fù)載。

「為什么在 Claude Code、Codex、OpenClaw 出現(xiàn)之前，我們就設(shè)計好了這一代架構(gòu)？因為推理根本不需要等到具體產(chǎn)品出現(xiàn)，你只需要坐下來認(rèn)真思考：一個大語言模型要成為真正的數(shù)字工人，它必須做什么？它必須訪問文件系統(tǒng)獲取真實數(shù)據(jù)，必須能上網(wǎng)查資料，必須會用工具，必須能派生子任務(wù)。這些都不是玄學(xué)，就是基本邏輯。」

他還用了一個生動的思想實驗：想象十年后最強(qiáng)的 AI 智能體是一個人形機(jī)器人，進(jìn)入你家干活，更可能的情形是它使用你家里現(xiàn)有的工具，比如微波爐，還是它的手指會隨時變成錘子、手術(shù)刀或者微波發(fā)生器？答案顯然是前者。「我描述的，其實就是 OpenClaw 幾乎所有的核心特性?！?/p>

黃仁勛眼中的馬斯克：一個把自己變成所有人最高優(yōu)先級的人

Fridman 提到黃仁勛曾高度稱贊馬斯克在孟菲斯以四個月時間建成 Colossus 超算，目前已達(dá) 20 萬塊 GPU 的規(guī)模。黃仁勛闡述了他從中看到的工程與管理哲學(xué)。

他說，馬斯克是一個能在多個高深領(lǐng)域同時保持深度的人，同時又是出色的系統(tǒng)思考者。他習(xí)慣性地對每一件事追問三個問題：這是必要的嗎？必須這樣做嗎？必須花這么長時間嗎？層層追問之后，系統(tǒng)被剝離到最小必要形態(tài)，能力卻完整保留。

「他也會親自出現(xiàn)在問題發(fā)生的現(xiàn)場。有問題，他就去現(xiàn)場，『把問題給我看』。這種做法能打破大量『這就是我們一貫的做法』的慣性。每個供應(yīng)商都有很多客戶和項目，他的做法是讓自己成為所有人項目里的最優(yōu)先級，而且他是靠親身示范做到的，不是靠嘴說?！?/p>

他描述了 Fridman 也同樣經(jīng)歷過的一個細(xì)節(jié)：馬斯克曾蹲在機(jī)架旁邊和工程師一起研究如何插拔線纜，目的是減少出錯概率?！笍拿恳粋€細(xì)節(jié)積累起來的直覺，讓你能同時看清微觀的低效和宏觀的系統(tǒng)性問題，然后你才有資格說『讓我們換一種完全不同的方式來做這件事』。」

為什么中國科技圈天然傾向于開源

談及最近訪問中國之行，黃仁勛表示，全球約 50% 的 AI 研究人員是中國人，其中大多數(shù)仍在中國國內(nèi)工作。中國科技行業(yè)崛起的時間節(jié)點，恰好與移動互聯(lián)網(wǎng)時代高度重合，使他們能夠以軟件為突破口進(jìn)入全球競爭。

他認(rèn)為，中國科技生態(tài)之所以能持續(xù)輸出大量頂尖公司，有幾個結(jié)構(gòu)性原因。

第一是競爭烈度。中國并非一個統(tǒng)一的大市場，而是由無數(shù)個省和城市組成的競爭體系，這導(dǎo)致每個垂直領(lǐng)域都出現(xiàn)了數(shù)量驚人的競爭者，電動車如此，AI 公司亦然，最終在激烈競爭中存活下來的必然是極其優(yōu)秀的企業(yè)。

第二是開放共享的文化。中國工程師圈子高度依賴于學(xué)校、公司之間的人際網(wǎng)絡(luò)，同學(xué)就是終身兄弟，朋友就是同行。黃仁勛說，中國工程師的優(yōu)先級排序是：家人第一，朋友第二，公司第三。這個排序直接決定了他們對待知識的態(tài)度。

他們的工程師，兄弟在那家公司，朋友在那家公司，大家都是同學(xué)。同學(xué)這個概念，在中國意味著一輩子的兄弟。所以他們分享知識的速度極快，根本沒有理由把技術(shù)藏著掖著，放到開源上就好了。

第三是崇尚工程的社會文化。這是一個崇尚建造的國家。

他由此延伸到英偉達(dá)的開源戰(zhàn)略，特別提到 Nemotron 3，這是一個 1200 億參數(shù)的開放權(quán)重混合專家模型，架構(gòu)上融合了 Transformer 與狀態(tài)空間模型（SSM）。

英偉達(dá)推進(jìn)開源有三重動機(jī)：其一，自己訓(xùn)練模型是極致協(xié)同設(shè)計的一部分，能讓硬件團(tuán)隊直接感知模型架構(gòu)的走向；其二，專有模型和開源模型各有必要，開源是讓 AI 真正擴(kuò)散到每個行業(yè)、每個國家、每個研究者和學(xué)生手中的必要條件；

其三，AI 遠(yuǎn)不只是語言，生物學(xué)、物理、氣象、流體等領(lǐng)域都需要專門訓(xùn)練的模型，英偉達(dá)要確保每個行業(yè)都能獲得世界級的 AI 基礎(chǔ)模型。

43000 個人和數(shù)百萬開發(fā)者，共同撐起英偉達(dá)護(hù)城河

被問及英偉達(dá)最重要的競爭護(hù)城河，黃仁勛給出了一個清晰的排序。

第一是 CUDA 的安裝基數(shù)。

他說，即便二十年前有人做出了一個技術(shù)上更出色的替代架構(gòu)，比如 GUDA 或 TUDA，也很可能失敗。因為決定架構(gòu)成敗的從來不只是技術(shù)，而是有多少開發(fā)者將自己的軟件建立在這個平臺上。

CUDA 今天的地位，來自 43000 名英偉達(dá)員工數(shù)十年的持續(xù)投入，也來自數(shù)百萬開發(fā)者將他們的軟件棧壓注在這個平臺上的信任。

他還強(qiáng)調(diào)了英偉達(dá)執(zhí)行速度的重要性：任何一個開發(fā)者只要選擇了 CUDA，幾乎可以確定六個月后它會變得更好十倍；他開發(fā)的軟件能觸達(dá)幾億臺設(shè)備、覆蓋所有主要云服務(wù)商、所有主要行業(yè)、所有主要國家；而且他能確信英偉達(dá)會在可預(yù)見的未來持續(xù)維護(hù)和改進(jìn) CUDA?！赴堰@幾點加在一起，如果我是一個開發(fā)者，我會首先選 CUDA，并且把最多的資源投入到 CUDA 上。」

第二護(hù)城河是生態(tài)系統(tǒng)的橫向覆蓋。英偉達(dá)將極其復(fù)雜的系統(tǒng)縱向整合，但同時向每一家公司的計算平臺橫向開放接入，從谷歌云、亞馬遜 AWS、微軟 Azure，到 CoreWeave、Nscale 這樣的新興算力公司，到制藥企業(yè)的超算，再到電信基站邊緣設(shè)備、汽車、機(jī)器人、衛(wèi)星。

一個架構(gòu)覆蓋了全球幾乎所有行業(yè)。

對于英偉達(dá)未來能否達(dá)到 10 萬億美元市值，黃仁勛的推演從兩個根本性變化出發(fā)：計算從檢索式轉(zhuǎn)向生成式，意味著算力需求量級躍升；計算機(jī)從倉儲單元轉(zhuǎn)變?yōu)樯a(chǎn)工廠，意味著它從成本中心變成了直接與企業(yè)營收掛鉤的利潤中心。他預(yù)計世界 GDP 增速將會加快，而計算占 GDP 的比例將達(dá)到過去的 100 倍以上。

他提到英偉達(dá)的 3 萬億美元收入路徑在他看來是「當(dāng)然可能」的，并沒有任何物理定律約束這一數(shù)字的實現(xiàn)，更重要的是，英偉達(dá)的增長不依賴于從現(xiàn)有競爭對手手中奪取份額，而是依賴于一個幾乎從零開始生長出來的全新市場。

「當(dāng)英偉達(dá)是 100 億美元的公司時，你沒法說『如果他們從誰那里拿到 10% 份額就能增長多少』。他們的想象力需要從零構(gòu)建。但我有的是時間，每一次 GTC 都會讓這件事變得更加真實?！?/p>

談及智能體時，他將 OpenClaw 比作「Token 的 iPhone」：「消費者直接能用到了。iPhone 級別的產(chǎn)品到了，它是有史以來增長最快的應(yīng)用，一飛沖天，就這樣?！?/p>

玩家對 AI 糊感的憤怒，其實是一面鏡子

黃仁勛說，GeForce 至今仍是英偉達(dá)最重要的品牌營銷策略：人們十幾歲時因為游戲認(rèn)識英偉達(dá)，進(jìn)入大學(xué)和職業(yè)生涯后自然轉(zhuǎn)向 CUDA 和專業(yè)工具。

被問及史上最重要的游戲，他給出兩個答案：從文化與行業(yè)影響力看是 Doom，它把 PC 從辦公工具變成了家庭娛樂設(shè)備；從游戲技術(shù)看是 Virtua Fighter。近年的代表作則是完整實現(xiàn)光線追蹤渲染的《賽博朋克 2077》。

談及 DLSS 5 引發(fā)的玩家爭議，他理解那種對「AI 糊感」的反感，承認(rèn)這是真實存在的審美問題。

但他解釋，DLSS 5 的工作前提是三維幾何數(shù)據(jù)的嚴(yán)格約束，每一幀都完全忠實于藝術(shù)家定義的空間結(jié)構(gòu)和紋理風(fēng)格，做的是增強(qiáng)而非覆蓋?！竿婕乙詾?DLSS 會在成品游戲上做后處理，這個理解是錯的。它嵌入在創(chuàng)作流程里，藝術(shù)家決定用還是不用?！瓜到y(tǒng)也完全開放，工作室可以自行訓(xùn)練模型、指定卡通或水彩等任意風(fēng)格。

他隨后作出一個更宏觀的觀察：玩家對 AI 糊感的敏感，恰恰說明人類真正在乎的是創(chuàng)作者留下的那些不完美的印記?！钢灰?AI 是輔助藝術(shù)家的工具，它就是好的?！?/p>

此外他還提到英偉達(dá)為游戲開發(fā)者提供的次表面散射皮膚著色器，這項技術(shù)模擬光線穿透皮膚淺層后散射的物理現(xiàn)象，讓游戲人物皮膚呈現(xiàn)出更接近真實的半透明質(zhì)感。「這些都是工具，由藝術(shù)家決定怎么用。我們只是提供工具箱?！?/p>

AGI、編程的未來與人類的位置

在 AGI 定義問題上，F(xiàn)ridman 以「能夠從零創(chuàng)立并運(yùn)營一家市值超十億美元的科技公司」作為測試標(biāo)準(zhǔn)，黃仁勛的回答是：這個門檻，我認(rèn)為 AI 現(xiàn)在已經(jīng)達(dá)到了。

他設(shè)想一個 AI 創(chuàng)建了某款應(yīng)用，短時間內(nèi)吸引數(shù)十億用戶，完成商業(yè)化后退出，這和互聯(lián)網(wǎng)時代那些曇花一現(xiàn)的爆款網(wǎng)站并無本質(zhì)差異，而那些網(wǎng)站的技術(shù)復(fù)雜度遠(yuǎn)低于 OpenClaw 今天能生成的東西?！肝也恢谰唧w會是什么，但我在互聯(lián)網(wǎng)時代也沒有預(yù)測到任何那些公司?！顾瑫r強(qiáng)調(diào)，100000 個智能體建立一個持續(xù)運(yùn)營的英偉達(dá)的概率是零，但創(chuàng)建一個短暫的爆款應(yīng)用并從中獲利，完全可能已經(jīng)在發(fā)生了。

關(guān)于編程的未來，黃仁勛認(rèn)為編程的定義本身需要重寫。編程的本質(zhì)是規(guī)格說明，即告訴計算機(jī)要構(gòu)建什么。在這個定義下，能做到這件事的人數(shù)量將從 3000 萬擴(kuò)展到 10 億。每一個木匠、水管工、會計師都將成為自己行業(yè)里的創(chuàng)新者，因為 AI 讓他們能夠以自然語言表達(dá)意圖，并將其轉(zhuǎn)化為實際產(chǎn)品。「如果我是一個木匠，我看到 AI，我會非常興奮。如果我是一個水管工，我會完全瘋狂?！?/p>

他用輻射科醫(yī)生的案例回應(yīng)了「AI 會消滅職業(yè)」的擔(dān)憂：計算機(jī)視覺在 2019 年前后達(dá)到超人水平，曾被普遍預(yù)測輻射科醫(yī)生將消亡。結(jié)果是所有輻射科平臺都整合了 AI、輻射科醫(yī)生數(shù)量不降反升，現(xiàn)在全球還出現(xiàn)了輻射科醫(yī)生短缺。原因很簡單：能更快讀片，就能讀更多片，就能服務(wù)更多病人，醫(yī)院營收增加，需要更多輻射科醫(yī)生。

「那個預(yù)警走得太遠(yuǎn)，嚇跑了很多本該進(jìn)入這個行業(yè)的人，這是真實的傷害。英偉達(dá)的軟件工程師數(shù)量只會增加，不會減少。他們的職業(yè)目的是解決問題，而解決問題這件事的每一個組成部分，評估結(jié)果、團(tuán)隊協(xié)作、診斷問題、創(chuàng)新、連接不同領(lǐng)域，這些都不會消失?！?/p>

在工作中倒下，是最好的結(jié)局

被問及是否思考自己的死亡，黃仁勛的回答十分誠實。

「我真的不想死。我有很好的家庭，有非常重要的工作。這不是『一生難得一次的體驗』，而是整個人類文明難得一次的體驗，我正在其中。英偉達(dá)是歷史上最重要的科技公司之一，這件事我非常認(rèn)真?！?/p>

對于繼承人規(guī)劃，他的回應(yīng)十分出人意料：他說他「不相信繼任規(guī)劃」，但原因恰恰是認(rèn)真思考了這個問題。如果你真的關(guān)心自己離開后公司的命運(yùn)，那么你今天應(yīng)該做的，是把你所學(xué)、你所理解、你所積累的全部知識、洞察和判斷，以最高頻率傳遞給周圍所有人。

「每一次會議都是推理會議。我學(xué)到的任何東西，沒有在我桌上停留超過一秒鐘的，立刻就指向某個人：去研究這個，這個東西很了不起，你會想了解它的。我在持續(xù)地賦能周圍所有人，讓他們的能力不斷提升?！?/p>

他說自己希望的結(jié)局是在工作中倒下，而且是瞬間的，沒有漫長的痛苦過程。

對于人類未來 100 年的希望，他說他一生都對人性的善意保有高度信心，盡管偶爾會被辜負(fù)，但結(jié)果一次又一次證明他是對的，而且往往超出預(yù)期。

「現(xiàn)在有那么多我們想解決的問題、想建造的東西、想做的好事，都在我們的有生之年變得可以觸及。消滅疾病，這是合理的期待。大幅減少污染，這是合理的期待。這一切，怎么可能不讓人心動？」