智東西（公眾號：zhidxcom）
編譯 | 程茜 江宇
編輯 | 李水青
智東西9月29日報道，9月26日，英偉達創(chuàng)始人兼CEO黃仁勛（Jensen Huang）戴著顯眼的紅框眼鏡，與雙周開源對話BG2主播、Altimeter?Capital創(chuàng)始人布拉德·格斯特納（Brad Gerstner），Altimeter Capital合伙人克拉克·唐（Clark Tang）在英偉達公司展開了深入對話。
這場訪談黃仁勛回答了超過50個問題，他預(yù)測OpenAI將成為下一個價值萬億美元的超大規(guī)模公司，英偉達可能成為第一家市值10萬億美元的公司。
他提到全球?qū)χ袊娜齻€質(zhì)疑都是憑空捏造：有人質(zhì)疑“中國永遠造不出AI芯片”，很荒唐；有人質(zhì)疑“中國沒有制造能力”，他稱中國最擅長的就是制造業(yè)；有人認為“中國比美國落后好幾年”，實際上這個差距在納秒級別。
此外，他還談及最近與OpenAI簽訂的重磅協(xié)議，以及AI泡沫、AI算力增長趨勢等重點話題。干貨如下：
1、黃仁勛反駁“AI泡沫”：AI基礎(chǔ)設(shè)施市場的規(guī)模大概是每年4000億美元（約合人民幣2.8萬億）左右，還有4到5倍增長空間；
2、黃仁勛回應(yīng)與OpenAI“互相抬轎”質(zhì)疑：OpenAI投資由自己營收和融資承擔(dān)；
3、AI自研芯片潮來襲，黃仁勛點名谷歌，稱其是唯一走通自研AI芯片的玩家，其他都晚了；
4、英偉達將宣布專門做“加速數(shù)據(jù)處理”的重磅項目；
5、對馬斯克在一年內(nèi)實現(xiàn)千兆瓦的算力規(guī)模絲毫不會感到驚訝，他本人就像一臺超級計算機；
6、讓英偉達進入中國市場參與競爭，對中美都是好事；
7、中國市場是全球最重要的市場之一，任何認為中國市場不重要的人都在自欺欺人；
8、美國H1B簽證申請人需支付每年10萬美元，這是一個好的開端，可以減少H1B簽證濫用；
9、未來每個人都將擁有自己的機器人助手、每個人在云端都會擁有專屬的模型。
▲黃仁勛、布拉德?格斯特納（Brad Gerstner）、克拉克?唐（Clark Tang）（從左至右）
這場對談持續(xù)了1個小時44分鐘。在YouTube下方的評論區(qū)，用戶紛紛開起夸夸模式，認為這是迄今聽過最好、最有價值的采訪。
以下是對訪談全程內(nèi)容的編譯（為優(yōu)化閱讀體驗智東西做了不改變原意的編輯）：
一、AI的下一站，是“預(yù)訓(xùn)練、后訓(xùn)練、推理”三定律
格斯納：距離我們上一次做播客已經(jīng)過去一年多了，以AI的時間尺度來算，這已經(jīng)過去了100年。我最近又重看了那期播客，其中最深刻的是你那時候“拍桌子“的那一幕。
黃仁勛：你還記得嗎，那時候整個行業(yè)對預(yù)訓(xùn)練有些悲觀。
格斯納：那大概是一年前大家認為預(yù)訓(xùn)練要終結(jié)了，而你認為推理計算的規(guī)模不僅是增長100倍、1000倍，而是增長10億倍，這就帶我們來到今天這個時點。
黃仁勛：我當(dāng)時也低估了推理的發(fā)展速度。讓我想先明確一點，我們現(xiàn)在有三個擴展定律：預(yù)訓(xùn)練擴展定律、后訓(xùn)練擴展定律和推理擴展定律。
第二個后訓(xùn)練，基本上就是AI在練技能。它會嘗試很多種不同的方法，直到做對。為了做到這一點，它必須進行推理計算。也就是說，現(xiàn)在的訓(xùn)練和推理已經(jīng)融合進強化學(xué)習(xí)的過程中了，這非常復(fù)雜。
第三個擴展定律就是推理。在過去推理是一次性的。但現(xiàn)在新的推理方式，是“思考型推理”——在回答之前先思考。所以現(xiàn)在我們有三個擴展定律。AI思考得越久，答案的質(zhì)量越高。在思考期間，AI會去調(diào)研、查找真實資料。AI會學(xué)一些新東西，然后再繼續(xù)思考、繼續(xù)學(xué)習(xí)，最后才生成答案，而不是一開始就直接輸出。所以我們現(xiàn)在說的是：思考、后訓(xùn)練、預(yù)訓(xùn)練，三大擴展定律。
格斯納：你去年就知道了這些，現(xiàn)在你對“推理會增長10億倍”這件事的信心，比一年前更強了嗎？
黃仁勛：我今年更加有信心。原因在于，現(xiàn)在的智能體（Agent）系統(tǒng)中，AI已經(jīng)不再是一個語言模型了，它是由多個語言模型構(gòu)成的系統(tǒng)，它們并發(fā)運行，有些會調(diào)用工具，有些會做研究，是一個復(fù)雜系統(tǒng)。而且它現(xiàn)在是多模態(tài)的，看看現(xiàn)在生成的視頻，簡直瘋狂。
二、OpenAI首次自建AI工廠，英偉達從芯片干到“算力廠房”
格斯納：這就引出我們本周的重磅時刻，你們剛宣布與OpenAI簽訂的龐大合作，對你們來說這可能會有最多4000億美元（約合為人民幣2.84億元）的收入，這個合作伙伴關(guān)系意味著什么？
黃仁勛：我先回答最后那個問題，再慢慢展開。首先，我認為OpenAI很可能會成為下一個價值萬億美元級的超大規(guī)模公司。
格斯納：什么是所謂的“超大規(guī)模”公司？
黃仁勛：Meta是超大規(guī)模公司，谷歌也是。他們?yōu)橄M者和企業(yè)服務(wù)提供服務(wù)，而且它們還有可能成為下一個市值數(shù)萬億美元級的超大規(guī)模公司。我認為你也會同意這個觀點。那如果是這樣，有機會在他們成為萬億公司之前投資進去，這可能是我們能想象的最聰明的投資之一。事實證明，這是正是我們熟悉的領(lǐng)域。
恰好我們非常了解這個領(lǐng)域，這筆投資的回報會非?？捎^。我們不需要非投不可，也不是強制我們投，是他們邀請我們參與，我們非常開心能有這個機會。讓我從頭說起：我們和OpenAI正在合作幾個項目。
第一個是與微軟Azure的合作擴建，我們會繼續(xù)做下去，這個合作非常順利，我們接下來還有好幾年、幾千億美元的建設(shè)工作要做。第二個項目是與甲骨文合作的OCI（加速計算與Oracle云基礎(chǔ)設(shè)施 )的擴建。我記得大概有5到7個千兆瓦級的AI超級數(shù)據(jù)中心要建設(shè)。我們正在與OpenAI，還有軟銀合作推進這些AI基礎(chǔ)設(shè)施。
這些項目都已簽署合同，正在推進中，還有很多工作要做。第三個是CoreWeave。這里說的仍然是與OpenAI有關(guān)的。
這次的新合作是要幫助OpenAI首次自建他們自己的AI基礎(chǔ)設(shè)施。我們直接和OpenAI合作，從芯片層、軟件層、系統(tǒng)層、AI工廠層全面參與，幫助他們成為一個完整運作的超大規(guī)模公司。這個合作將持續(xù)很長一段時間。這將補充他們已有的那些項目，因為他們現(xiàn)在正經(jīng)歷兩個指數(shù)增長。
第一個指數(shù)增長是用戶數(shù)量的爆發(fā)式增長。因為AI變得越來越好，用例也越來越多，幾乎所有應(yīng)用現(xiàn)在都與OpenAI連接了。所以他們在經(jīng)歷使用量的指數(shù)增長。第二個指數(shù)是計算量的指數(shù)增長——每次使用AI，所需要的算力也在指數(shù)增加。
以前是一次性推理，現(xiàn)在AI會先思考再回答。這兩個指數(shù)效應(yīng)疊加起來，意味著他們的計算需求暴增。所以我們必須建設(shè)這些項目，而這次的新合作，是在所有已公布和已合作項目的基礎(chǔ)上，再額外加一層，來支撐這場前所未有的指數(shù)級增長。
格斯納：OpenAI以前委托微軟建設(shè)AI基礎(chǔ)設(shè)施，現(xiàn)在他們想要自己全棧建設(shè)AI工廠？
黃仁勛：是的。他們希望和我們之間的關(guān)系，就像埃隆·馬斯克和他的AI創(chuàng)企xAI之間那樣。
格斯納：xAI也在自己搭建整個算力基礎(chǔ)設(shè)施，這其實是個非常重大的轉(zhuǎn)變。過去馬斯克的AI算力中心Colossus擁有的優(yōu)勢在于，他們自己全棧建設(shè)。這就是所謂的超大規(guī)模公司，因為即使他們暫時用不了那么多容量，也可以轉(zhuǎn)售給其他人。
黃仁勛：星際之門也是一樣。他們正在建設(shè)巨大的容量。他們預(yù)計會用掉大部分，但這也給了他們一個機會去將剩余部分出售出去。這很像AWS、GCP或Azure。
格斯納：他們實際上就是在建設(shè)屬于自己的“云”？
黃仁勛：我認為他們最終會自己用完這些容量，正如xAI的情況一樣。但他們希望擁有與我們之間直接合作的關(guān)系，直接采購、直接協(xié)同開發(fā)。Meta、谷歌、微軟都和我們是直接合作。
OpenAI已經(jīng)發(fā)展到足夠的規(guī)模，他們認為是時候建立這種直接關(guān)系了。我很高興支持他們這一決定。大家都清楚這一切的進展，并表示支持。
三、英偉達每個員工都有AI助手，AI基建市場規(guī)模還有4-5倍增長空間
格斯納：但這也正是我覺得外界認知斷層所在。華爾街25位分析師的預(yù)測是：英偉達在2027年之后的增長趨于停滯，從2027到2030年只預(yù)測8%的增長。
黃仁勛：我們能持續(xù)超預(yù)期增長，我們對此沒有意見。
格斯納：這形成了一個有趣的“脫節(jié)”，分析師認為2026年還能有一些增長預(yù)期，但到2027年就會出現(xiàn)“產(chǎn)能過?！?。
黃仁勛：我不認為這是矛盾的。我有三個觀點，有助于你理解英偉達的未來，也能增強你的信心。
第一點，物理規(guī)律層面上的觀點，這也是最重要的觀點：通用計算已經(jīng)結(jié)束了，未來是加速計算和AI計算。
你可以這么理解：當(dāng)今世界有多少萬億美元的計算基礎(chǔ)設(shè)施？這些都必須更新?lián)Q代。而更新?lián)Q代的方向就是加速計算。這個觀點沒有人反對，每個人都會說“我們完全同意，通用計算已死，摩爾定律已死”。大家都說這些。那么這意味著什么？這意味著通用計算將轉(zhuǎn)向加速計算。我們與英特爾的合作，也是在幫助他們將通用計算與加速計算結(jié)合起來，為他們創(chuàng)造新的機會。
第二點：AI的第一個使用場景，其實已經(jīng)無處不在。以前超大規(guī)模公司的計算架構(gòu)是用CPU跑推薦系統(tǒng)，現(xiàn)在要用GPU跑AI了。你可以理解為傳統(tǒng)計算轉(zhuǎn)向加速計算與AI。超大規(guī)模計算由CPU轉(zhuǎn)向加速計算，再而轉(zhuǎn)向AI。而這些超大規(guī)模公司，比如Meta、谷歌、字節(jié)跳動、亞馬遜，他們都在用AI驅(qū)動工作負載。
格斯納：他們的用戶群是幾十億人，實際上就是全人類的一半。
黃仁勛：完全正確。即使不考慮AI帶來的全新場景，僅僅是將傳統(tǒng)任務(wù)轉(zhuǎn)為AI執(zhí)行，就意味著數(shù)千億美元的市場。所以這只是“換一套引擎”的過程，就像從煤油燈換成電力，從螺旋槳飛機換成噴氣式飛機，僅此而已。
我剛剛講的這些都還算“平庸”，就是舊技術(shù)被新技術(shù)替代。精彩的事情在于，一旦你轉(zhuǎn)向AI和加速計算，會催生出全新的應(yīng)用場景——這些正是我們今天談?wù)摰乃蠥I內(nèi)容。
我們來簡單理解一下：過去“電機”替代的是“體力勞動”，而現(xiàn)在AI“工廠”生成的是“token”，用來增強“腦力勞動”。而人類的腦力勞動，大約占全球GDP的55%~65%，我們姑且算作50萬億美元（約合人民幣356萬億元）。那這部分GDP將被AI所增強。
我們再回到一個人的例子：假設(shè)我雇傭一個年薪10萬美元（約合人民幣71萬元）的員工，同時配給他一個價值1萬美元（約合人民幣7.1萬元）的AI助手。
格斯納：如果這個AI能讓他產(chǎn)出提高兩三倍？
黃仁勛：我會毫不猶豫地去做。事實上，我們公司內(nèi)部已經(jīng)是這樣做的——每一個員工，都配備AI助手。每一位軟件工程師、芯片設(shè)計師都有AI助手，結(jié)果就是我們設(shè)計出的芯片更多、質(zhì)量更好、進度更快，我們公司增長更快、營收更高、利潤也更高。現(xiàn)在，把這個英偉達內(nèi)部的故事，套用到全球GDP身上。
所以我們可以設(shè)想：這50萬億（約合人民幣356萬億元）美元的腦力勞動，將由AI增強出10萬億美元（約合人民幣71萬億元）的新價值。那這10萬億美元的產(chǎn)出，得有一臺“工廠”來支持——也就是AI基礎(chǔ)設(shè)施。
讓我們假設(shè)這10萬億美元的token產(chǎn)出，毛利率是50%，那么就有5萬億（約合人民幣35.6萬億）美元的價值需要依賴AI“工廠”去生成。而你知道，為了讓AI去“思考”、去“生成token”，需要持續(xù)運行的硬件設(shè)施。
格斯納：這是個關(guān)鍵點，AI不是像傳統(tǒng)軟件那樣“寫好再跑”，它要“時時運行”，對吧？
黃仁勛：對，以前的軟件是“事前編寫”，運行時人來操作。而現(xiàn)在AI是持續(xù)生成token的，它在“思考”，它在“寫自己”。也就是說，現(xiàn)在的軟件是持續(xù)運行的，而不是一次性靜態(tài)程序。為了讓AI能思考，它需要“工廠”——也就是AI數(shù)據(jù)中心。假設(shè)這5萬億美元的價值，需要由這些AI工廠來支撐運轉(zhuǎn)。
那我們看看全球每年的資本開支（CAPEX），如果是5萬億美元，我會說這個數(shù)學(xué)邏輯是成立的。
這就是未來的圖景：第一，從傳統(tǒng)通用計算轉(zhuǎn)向加速計算；第二，所有超大規(guī)模算力從CPU轉(zhuǎn)向AI；第三，人類腦力勞動被AI增強，從而推動世界GDP增長。
今天AI基礎(chǔ)設(shè)施市場的規(guī)模大概是每年4000億美元（約合人民幣2.8萬億）左右。所以，這個TAM（總可服務(wù)市場）還有4到5倍的增長空間。
格斯納：阿里巴巴CEO吳泳銘在云棲大會的演講上說，他們從現(xiàn)在到2030年要將數(shù)據(jù)中心的功率擴大10倍，而你剛剛說整個市場要增長4倍，而英偉達的營收基本與功率高度相關(guān)，是嗎？
黃仁勛：沒錯。我們的營收可以說是和電力功耗掛鉤的。
格斯納：他還說了一句很重要的話，“token的生成量每幾個月就翻倍一次”，那意味著什么？意味著“每瓦性能”必須持續(xù)提升，也正因如此，英偉達才拼命提升每瓦性能。
黃仁勛：沒錯。你可以說“瓦數(shù)就是未來的營收”。每一瓦電力就是產(chǎn)能單位。
格斯納：這背后還隱藏著一個非常有趣的歷史背景：過去2000年，人類GDP幾乎沒怎么增長。直到工業(yè)革命才開始加速，數(shù)字革命之后又進一步提速?，F(xiàn)在你所說的是，AI將再次讓世界GDP增長加速？
黃仁勛：它必須加速?？纯碅I今天的影響力，大語言模型、AI智能體的出現(xiàn)，催生了一個全新的“AI智能體”產(chǎn)業(yè)。OpenAI就是歷史上增長最快的商業(yè)公司之一，它們的增長是指數(shù)級的。
所以，AI是一個快速增長的新產(chǎn)業(yè)。AI的運行需要“工廠”，這個產(chǎn)業(yè)本身也在增長。因為AI產(chǎn)業(yè)增長，我們的產(chǎn)業(yè)也在增長。而因為我們的產(chǎn)業(yè)增長，能源產(chǎn)業(yè)也在增長。這對能源行業(yè)來說是一次“文藝復(fù)興”，核能、燃氣渦輪等基礎(chǔ)設(shè)施公司，現(xiàn)在都在爆發(fā)式增長。
格斯納：但又有很多人在喊過剩、泡沫。扎克伯格上周說，也許未來某一時刻我們真的會出現(xiàn)一個“算力空檔期”，Meta可能會多花100億美元（約合人民幣712億元），但他認為這不重要。這聽起來像是“囚徒困境”。
黃仁勛：這些囚徒都很開心。
格斯納：預(yù)計到2026年，AI產(chǎn)業(yè)的收入會達到1000億美元（約合人民幣712億元），如果我們想在2030年前從1000億增長到1萬億（約合人民幣7.12萬億元）能實現(xiàn)嗎？
黃仁勛：我認為我們已經(jīng)達到了。因為這些超大規(guī)模企業(yè)已經(jīng)從CPU遷移到AI了。它們的整個營收系統(tǒng)現(xiàn)在都依賴AI了。
格斯納：TikTok沒AI做不出來。
黃仁勛：YouTube沒AI也不行，Meta的個性化內(nèi)容、定制內(nèi)容，全靠AI，這些以前是人類手動創(chuàng)作，現(xiàn)在是AI生成無限多種內(nèi)容，然后由推薦系統(tǒng)挑選。
這些轉(zhuǎn)變其實才剛發(fā)生。扎克伯格自己在說他們在GPU部署上是“后來者”，搜索也是剛剛開始部署GPU。
格斯納：所以你認為，到2030年AI營收達到1萬億美元幾乎是“板上釘釘”的？
黃仁勛：對。我們可以說，目前只是“增量部分”的問題了。
四、徹底轉(zhuǎn)向加速計算前不會產(chǎn)能過剩，英偉達過去兩年一直加速運轉(zhuǎn)
格斯納：那我們現(xiàn)在來討論增量增長，你怎么看產(chǎn)能過剩的概率？未來三五年會不會真的有泡沫？
黃仁勛：這其實是一個“功率分布”的問題。直到我們把所有通用計算徹底轉(zhuǎn)為加速計算和AI計算之前，我認為出現(xiàn)“過?！钡母怕史浅５?。
格斯納：也就是說，只要通用計算沒完全遷移完，就很難說有“泡沫”？
黃仁勛：沒錯，這還需要好幾年。在所有推薦系統(tǒng)都變成AI推薦之前，在所有內(nèi)容生成都變成AI生成之前——尤其是面向C端用戶的內(nèi)容，大多數(shù)都是通過推薦系統(tǒng)分發(fā)的——在所有這些都遷移之前，在整個超大規(guī)模計算從傳統(tǒng)架構(gòu)遷移到AI架構(gòu)之前，比如電商、搜索、購物等等，在這些都完成遷移之前……
格斯納：我們現(xiàn)在建設(shè)的這些龐大新系統(tǒng)，你們是否被強制去做這些投資？如果未來真的過剩，你們還會繼續(xù)投資嗎？還是說你們是在鼓勵大家建設(shè)，但保留收縮空間？
黃仁勛：其實正好相反。我們處于整個供應(yīng)鏈的末端，是“響應(yīng)需求”的。所有VC都會告訴你，現(xiàn)在世界面臨的不是GPU短缺，而是“算力短缺”。
只要他們下訂單，我們就會生產(chǎn)，過去幾年，我們已經(jīng)打通了整個供應(yīng)鏈，從晶圓投片到CoWoS封裝、HBM高帶寬內(nèi)存等核心技術(shù)，我們都已經(jīng)做好了準備。
格斯納：如果需要翻倍產(chǎn)能，你們能翻倍？
黃仁勛：完全可以。我們現(xiàn)在就是在等客戶的需求信號。客戶（如CSP和超大規(guī)模公司）會做年度規(guī)劃，給我們需求預(yù)測，我們就按那個預(yù)測進行生產(chǎn)。
格斯納：但他們每年給你們的預(yù)測都錯了，他們的預(yù)測總是低估了實際需求。
黃仁勛：所以我們一直處于“緊急加速狀態(tài)”。過去兩年，我們就是在這種狀態(tài)下運轉(zhuǎn)。
格斯納：你是否看到那些傳統(tǒng)的超大規(guī)?？蛻綦m然一開始比CoreWeave、xAI、星際之門慢一點，但現(xiàn)在也都開始“重壓投入”了？
黃仁勛：那是因為第二個指數(shù)變化來了。我們已經(jīng)經(jīng)歷了第一個指數(shù)變化，就是AI的使用率呈指數(shù)增長。現(xiàn)在我們正在經(jīng)歷第二個指數(shù)：推理能力的增長。
一年前我們討論過這個問題：一旦AI從“一次性推理”轉(zhuǎn)向“多步思考”，就會發(fā)生質(zhì)變。傳統(tǒng)AI只會“記答案”和“泛化能力”，這就是預(yù)訓(xùn)練。
格斯納：例如背下8×8=64，然后可以類推出8×9。這個變化意味著：所需算力提升10億倍。
黃仁勛：對。但現(xiàn)在AI會“推理”了。它會搜索、會用工具、會進行“研究型”推理，這才是“思考型AI”。而且這也改變了客戶的行為。
格斯納：有些客戶原本就需要將內(nèi)部工作負載從通用計算遷移到加速計算，所以他們會在周期中持續(xù)建設(shè)。也有一些客戶，因為不確定內(nèi)部消化能力，建設(shè)節(jié)奏就慢一點。
黃仁勛：但現(xiàn)在他們都意識到——過去遠遠不夠建。
格斯納：我最喜歡的應(yīng)用之一就是“老派”的數(shù)據(jù)處理，也就是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理。
黃仁勛：我們很快就會宣布一個重磅項目，專門做“加速數(shù)據(jù)處理”。今天全球大多數(shù)CPU都用來處理數(shù)據(jù)。這是一個巨大的市場。你去Databricks，它們主要還在用CPU；Snowflake也一樣；甲骨文里的SQL處理，也是CPU。
格斯納：幾乎所有結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理都跑在CPU上。
黃仁勛：未來這些都會遷移到AI加速系統(tǒng)上。這是一個天文數(shù)字級別的市場，而且它將遷移到AI體系上。但你需要我們英偉達這樣的“全棧加速能力”，你需要有“數(shù)據(jù)處理配方”（recipes）——我們會去構(gòu)建那些。
五、OpenAI可能成為下一個萬億美元公司，每個國家都需要AI
格斯納：我聽到一些批評，比如GPU泡沫、算力過剩、循環(huán)收入，所謂“循環(huán)收入”就是公司相互投資、互為客戶，看起來收入在增長，但其實是財務(wù)工程虛增了營收。現(xiàn)在你們投資OpenAI，而OpenAI又從你們這里買了上百億美元的芯片，批評者就說這是在互相抬轎，你怎么看？
黃仁勛：我們說的這10個千兆瓦級的AI超級數(shù)據(jù)中心，價值差不多4000億美元（約合人民幣2.8萬億），對吧？這4000億美元的投資，最終得靠OpenAI自己的營收來支撐。他們必須靠他們的現(xiàn)金流來支持，當(dāng)然也包括他們通過股權(quán)融資獲得的資本，以及他們能從市場上借到的債務(wù)資金。
格斯納：所以關(guān)鍵在于，他們有沒有能力持續(xù)產(chǎn)生收入，而不是靠你們之間“你買我、我買你”來堆營收。
黃仁勛：聰明的投資人和放貸方會綜合考量這些因素。這些都跟他們的公司運營直接相關(guān)，不是我們能控制的事情。但我們會持續(xù)緊密合作，確保我們建設(shè)的基礎(chǔ)設(shè)施，真正支撐他們的業(yè)務(wù)成長。
格斯納：你們對OpenAI的投資是機會性的，不是綁定性的嗎？
黃仁勛：對，投資只是一個機會，他們給了我們這個機會，我們當(dāng)然愿意參與。畢竟，我們認為他們很可能會成為下一個萬億美元公司。你想想看，誰不想投一家未來的萬億美元企業(yè)？我唯一的遺憾就是，他們在早期就邀請我們投資了。
我們那時候太窮了，投得不夠。我現(xiàn)在回想起來，早該把所有的錢都給他們。
格斯納：而且從本質(zhì)上說，如果你們不做出好的芯片，OpenAI也完全可以換別的芯片？
黃仁勛：完全可以。他們沒有義務(wù)必須用我們的芯片。我們的投資是獨立決策的，不是綁定式采購。我們純粹是看好他們的前景，所以愿意投資。
格斯納：而且，你們其實也投了其他公司，比如xAI、CoreWeave，那些投資現(xiàn)在看起來也都非常聰明。
黃仁勛：我們也這么認為。
格斯納：更重要的是，你們把這些都公開透明地告訴了市場。
黃仁勛：沒有哪個國家會說“我們不需要智能”。我們談?wù)摰?，其實是“智能的自動化”?/p>
六、自研AI芯片潮洶涌？英偉達“年更”秀肌肉，“極限協(xié)同設(shè)計”是獨家
格斯納：現(xiàn)在我們來說說系統(tǒng)設(shè)計。你們?yōu)槭裁礇Q定切換到年更節(jié)奏？是AI幫助你們實現(xiàn)了這個節(jié)奏嗎？
黃仁勛：答案是肯定的。沒有AI，英偉達的研發(fā)速度和規(guī)模根本無法支撐這種節(jié)奏。AI對我們至關(guān)重要?，F(xiàn)在英偉達所有設(shè)計、建模、仿真、驗證流程都在AI的幫助下進行。我們每一個產(chǎn)品周期的速度和質(zhì)量都因此提升。
格斯納：你們?yōu)槭裁匆旮窟^去GPU都是兩三年一代。
黃仁勛：有個關(guān)鍵原因你已經(jīng)提過了。吳泳銘在財報會上說過，token生成率正在以指數(shù)級上升。用戶增長也在指數(shù)上升。ChatGPT的活躍用戶已經(jīng)達到8億周活，距離產(chǎn)品發(fā)布還不到兩年。而這些用戶每個人現(xiàn)在產(chǎn)生的token，比以前高出幾十倍，甚至上百倍。因為現(xiàn)在是“思考型推理”，需要更多計算量。
格斯納：也就是說，有兩個指數(shù)增長疊加。
黃仁勛：對，一個是用戶數(shù)增長；一個是每用戶使用強度增長。這是“兩重指數(shù)疊加”。
格斯納：所以你們必須提升性能，否則token成本會越來越高。
黃仁勛：對。而且我們不能靠傳統(tǒng)方法提升性能。摩爾定律已經(jīng)死了，晶體管的單位成本幾乎不再下降，電力也不再便宜。換句話說，我們必須每年靠架構(gòu)和系統(tǒng)設(shè)計的突破，把單位算力成本降下來。否則光靠制造工藝微調(diào)，每年節(jié)省幾個百分點，是遠遠抵不上兩重指數(shù)增長的。
格斯納：你們必須以極高節(jié)奏，把每年的token成本打下來，大概是十年時間，你們架構(gòu)的整體性能提升了多少倍？
黃仁勛：大概是10萬倍。
格斯納：10年提升10萬倍？那等于每年翻三倍？
黃仁勛：差不多。而且Hopper到Blackwell之間的性能提升，是30倍，僅僅一代。
格斯納：靠什么實現(xiàn)的？NVLink 72？
黃仁勛：對，靠我們新的高速互聯(lián)和系統(tǒng)級優(yōu)化實現(xiàn)的30倍性能提升。而Blackwell之后，Vera Rubin還會再提升一個數(shù)量級；再下一代Feynman，又會再提升。
格斯納：你們怎么做到的？
黃仁勛：摩爾定律在性能上已經(jīng)沒什么用了，晶體管密度還在增加，但頻率、功耗、帶寬都遇到瓶頸了。所以我們必須在系統(tǒng)層面打破限制。
我們每一代不僅換GPU，還要同時換CPU、網(wǎng)絡(luò)芯片、互聯(lián)芯片、系統(tǒng)總線、內(nèi)存架構(gòu)——所有組件同時更迭。并且，軟件棧也要全部重寫。這種“極限協(xié)同設(shè)計”（extreme co-design）是英偉達獨有的能力。
格斯納：極限協(xié)同設(shè)計是什么概念？
黃仁勛：就是說你不能只改一個芯片，你必須同時設(shè)計模型、算法、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和芯片。不能“在盒子里迭代”，你要跳出盒子，一起設(shè)計。
格斯納：以前摩爾定律就是“盒子里迭代”，晶體管多一點，頻率快一點，所有人自然受益。
黃仁勛：現(xiàn)在已經(jīng)不能靠“盒子內(nèi)升級”了，必須跳出盒子，系統(tǒng)級協(xié)同創(chuàng)新。我們做的不是芯片，是“AI工廠”。
格斯納：你們?yōu)榇诉€打造了自己的交換芯片Spectrum-X、網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、CPU、NIC等等。
黃仁勛：對。這就是為什么英偉達進入了網(wǎng)絡(luò)、互聯(lián)、芯片、服務(wù)器、操作系統(tǒng)——我們之所以“軟件做得多”，是因為我們做極限協(xié)同設(shè)計。我們開源的AI軟件量，全世界可能只有AI2一個機構(gòu)比我們還多。
格斯納：所以你們之所以實現(xiàn)Blackwell比Hopper提升30倍，不是靠晶體管，而是靠系統(tǒng)級優(yōu)化。
黃仁勛：是的，這就是極限協(xié)同設(shè)計的成果。
格斯納：聽說你們的以太網(wǎng)業(yè)務(wù)（Spectrum-X）已經(jīng)成為全世界增長最快的以太網(wǎng)產(chǎn)品？
黃仁勛：沒錯。之前有人還說我們“只是在做以太網(wǎng)”，現(xiàn)在他們終于明白這個“X（變量）”的意義有多大了。
格斯納：我聽一個競爭對手說，現(xiàn)在英偉達的年更節(jié)奏，雖然是為了降低token生成成本，但同時也讓競爭者幾乎無法跟上，你們是怎么思考這個問題的？
黃仁勛：你先別急著提問，你得先想一件事——如果我們每年要交付幾千億美元的AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，你想想看我們一年前得啟動多少產(chǎn)能？
格斯納：對，這不是幾臺服務(wù)器，這是全球級別的資源調(diào)度。
黃仁勛：我們得預(yù)定幾千億美元的晶圓、HBM內(nèi)存、封裝、模塊、工廠。我們得提前一年開始準備。這個規(guī)模之大，幾乎沒有第二家公司能跟得上。
格斯納：所以你們的護城河比三年前還深？
黃仁勛：我覺得是的。一方面，競爭者比以往多，但另一方面，做這件事的門檻也越來越高。
格斯納：你是說，哪怕對方芯片性能差不多，光是規(guī)模就把他們卡死了？
黃仁勛：我們來分兩點講。第一，成本在變高。晶圓變貴了。如果你沒有“極限協(xié)同設(shè)計”能力，你就沒法打出30倍、50倍的系統(tǒng)性能提升。你得每年同時推進6~8款核心芯片，才能完成我們的系統(tǒng)級迭代。
建一整套AI工廠系統(tǒng)得有CPU、GPU、NIC、交換芯片、內(nèi)存體系、軟件棧，還得同時跑得通。這就是我們?yōu)槭裁磽碛姓麄€AI基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)設(shè)計能力。
格斯納：客戶也必須信任你們——愿意下50億美元的訂單，買一個“還沒出硅片”的新架構(gòu)。
黃仁勛：是的。你想想看，誰會為一個剛剛流片的全新架構(gòu)芯片，下50億美元的PO？這必須是一個已經(jīng)被高度驗證過的生態(tài)和架構(gòu)，才能做到。
格斯納：而且你們的供應(yīng)鏈也愿意在你還沒拿到正式訂單之前，就幫你準備好幾百億美元的物料？
黃仁勛：是的。這說明產(chǎn)業(yè)鏈信任我們一定能交付，并且客戶一定會買。這種信任背后，是多年的驗證和交付歷史。
唐：但也有人說，谷歌的TPU和亞馬遜的Tranium也做得不錯，還有Anthropic、OpenAI、甚至ARM都在做AI芯片，你怎么看今天的“自研芯片潮”？
黃仁勛：我們要先承認一件事：谷歌是唯一一個從頭做起的例子。他們的TPU從第一代就開始了，比所有人都早。你想想看，如果你今天才開始做AI芯片——這就跟創(chuàng)投邏輯一樣：你不能在市場已經(jīng)是萬億美元時，才想進來分一杯羹。
格斯納：沒錯，真正聰明的VC是在市場很小的時候投下去，占領(lǐng)整個小市場，等它變大。
黃仁勛：對，我們當(dāng)年就是這樣，Google也是。他們是和我們一起創(chuàng)造了這個產(chǎn)業(yè)的?，F(xiàn)在新進來的很多項目，都只是“看起來像個很大的機會”。但別忘了，今天的AI工廠，已經(jīng)不是幾年前的“單芯片跑大模型”了。
現(xiàn)在我們有專門用于視頻生成的CPX GPU，有專門處理KV Cache的內(nèi)存計算模塊。未來甚至可能出現(xiàn)專門為AI數(shù)據(jù)處理設(shè)計的加速器。AI工廠的“結(jié)構(gòu)化記憶”和“短期記憶”系統(tǒng)越來越復(fù)雜，這些都可能需要獨立芯片支持。
唐：那你們怎么看這些ASIC項目？尤其是客戶自己搞ASIC？
黃仁勛：ASIC有它的價值，比如視頻轉(zhuǎn)碼器、SmartNIC，這些市場小、需求穩(wěn)定的場景，做ASIC沒問題。但如果你要做的是“AI工廠的核心算力引擎”，那是完全不同的挑戰(zhàn)。
唐：這些工作負載每天都在變：聊天、推理、視頻生成、KV緩存、圖像理解……如果芯片不能靈活適配，就落后了？
黃仁勛：對。英偉達不是在做GPU。我們是在構(gòu)建整個AI基礎(chǔ)設(shè)施，幫助企業(yè)承載不斷變化的AI工作負載。
且CUDA足夠靈活，開發(fā)者能快速試驗新的模型結(jié)構(gòu)，比如各種Attention算法。如果他們用固定功能的ASIC，根本沒法做那么多實驗。我們的GPU就是AI研究的“探索平臺”。
格斯納：就算競爭對手把芯片免費送，最終用戶在整體系統(tǒng)上還是會選你們的產(chǎn)品。很多人不理解這一點。你能不能從成本核算角度，帶我們走一遍你的“數(shù)學(xué)邏輯”？
黃仁勛：這個問題可以從兩個角度來講。我們先從營收角度出發(fā)?，F(xiàn)在大家都面臨一個共同限制——功率受限。假設(shè)你有2個千兆瓦級的AI超級數(shù)據(jù)中心的電力資源，你當(dāng)然希望用它換來最大營收，對吧？
如果我的系統(tǒng)能實現(xiàn)每瓦更高的token產(chǎn)出（性能/功耗），也就是說單位電能能產(chǎn)生更多token，那么你就能獲得更多的收入。比如說我用了極限協(xié)同設(shè)計，我的系統(tǒng)效率遠高于別人的方案，那么我客戶的每瓦token營收就高兩倍。他為什么要換？而且，即使對方芯片打個85折，甚至免費送，整個數(shù)據(jù)中心的“土地、電力、運維、冷卻”這些基礎(chǔ)設(shè)施，光建個殼體就要150億美元。
格斯納：也就是說，即使芯片不要錢，你在電力+廠房+能耗上的機會成本也高得嚇人？
黃仁勛：沒錯。你只有2GW的功率資源。如果你選了一個低效芯片，你就浪費掉了這個數(shù)據(jù)中心能創(chuàng)造的總收入。
格斯納：所以真正的“成本”不是芯片本身，而是整個系統(tǒng)的機會成本？
黃仁勛：對。我常說一個數(shù)字——Blackwell相比Hopper，系統(tǒng)性能提升30倍。如果有競爭對手的芯片只相當(dāng)于Hopper，那你就得放棄30倍的token營收。你愿意嗎？而且別忘了，我們的毛利率是75%，競爭對手可能只有50%-65%。就算他芯片便宜點，也抵不上30倍的營收差距。
格斯納：我聽一個超大規(guī)模CFO說過，現(xiàn)在他們必須升級換Blackwell，因為功率是他們的最大限制單位，他們只能用你們的架構(gòu)才能讓token產(chǎn)出最大化。
黃仁勛：完全正確。
格斯納：你們現(xiàn)在每年做6~7顆核心芯片，而不是只做一個主力GPU。每一顆芯片都有自己的作用？
黃仁勛：對，這些芯片互相協(xié)同、互補，形成一整個系統(tǒng)。系統(tǒng)里的每一個組件都要協(xié)同優(yōu)化，才能實現(xiàn)Blackwell這種“30倍級”的突破。如果你只做一個孤立的ASIC，沒法參與進這個系統(tǒng)里，就很難達到我們這樣的綜合效率。
格斯納：而且你們還每年升級一次系統(tǒng)，對手想跟上這個節(jié)奏幾乎不可能。
黃仁勛：對，我們現(xiàn)在是每年“Bam! Bam! Bam!”出一代。你要知道，這些不是只靠晶體管堆起來的性能，而是靠系統(tǒng)級協(xié)同打出來的X因子。
七、英偉達會成為首個十萬億美元市值公司，馬斯克本人就是一臺超級計算機
格斯納：你的競爭護城河在增加還是在減少？是否存在這樣一種可能：五年后英偉達的營收規(guī)模，它實際上不會比今天高出多少的概率是多少？
黃仁勛：正如我所描述的，我們的機會比共識要大得多。我認為英偉達可能會成為第一家市值10萬億美元的公司，我已經(jīng)在這個行業(yè)待得夠久了。不久之前，正如你所記得的那樣，人們說永遠不會有一萬億美元的公司，現(xiàn)在我們已經(jīng)有10個了。
世界的規(guī)模在不斷擴大，而人們對我們所做的事情仍存在誤解。
他們記得我們是一家芯片公司，我們生產(chǎn)芯片。確實，我們在芯片制造上投入了巨大精力，也造出了全球最頂尖的芯片。但英偉達本質(zhì)上是一家AI基礎(chǔ)設(shè)施公司。我們與OpenAI的合作就是最佳證明,我們是他們的AI基礎(chǔ)設(shè)施合作伙伴，并且我們通過多種不同方式與各類伙伴開展合作。
我們不需要任何人從我們這里購買所有東西，我們不要求他們購買完整的機架，他們可以只買一顆芯片，也可以只買一個組件，可以買我們的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，也能有其他選擇。事實上，有些客戶只買我們的CPU，有些只買我們的GPU，而CPU或網(wǎng)絡(luò)設(shè)備則選擇其他廠商的產(chǎn)品。總而言之，無論客戶想以何種方式采購，我們都完全接受。我唯一的期望，就是客戶能從我們這里買點東西就好。
格斯納：你之前提到，這不僅僅關(guān)乎打造更優(yōu)秀的模型，我們還必須具備世界級建設(shè)者的能力，你提到馬斯克或許是我們國家最頂尖的“建設(shè)者”之一。
黃仁勛：如果他能比任何人都先在一年內(nèi)實現(xiàn)千兆瓦的算力規(guī)模，我絲毫不會感到驚訝。
格斯納：可以簡單談?wù)勥@種建設(shè)者的優(yōu)勢，這類建設(shè)者不僅會開發(fā)軟件和模型，更清楚搭建這些集群需要具備哪些條件，這種認知本身就是一種巨大的優(yōu)勢。
黃仁勛：要知道，這些AI超級計算機是極為復(fù)雜的系統(tǒng)。首先其核心技術(shù)本身就很復(fù)雜，其次采購環(huán)節(jié)也充滿挑戰(zhàn)，這主要源于資金方面的問題；再者保障供電、為系統(tǒng)供電，以及將所有組件搭建起來、完成整體調(diào)試啟動，每一步都不簡單。
我的意思是，這是毫無疑問的最復(fù)雜的系統(tǒng)問題，人類曾經(jīng)努力過，所以馬斯克有一個很大的優(yōu)勢，在他的頭腦里，所有這些系統(tǒng)如何協(xié)同運作、彼此間存在怎樣的依賴關(guān)系，全都清晰可見，包括資金運作層面的考量也不例外。
從這個角度說，他就像一個強大的GPT，他本身就是一臺巨型超級計算機，堪稱“終極圖形處理器”。所以他在這方面的優(yōu)勢極為顯著，而且他還具備極強的緊迫感，對完成這項建設(shè)有著真切的渴望。
因此，當(dāng)堅定的決心與過硬的能力相結(jié)合時，不可思議的事情就有可能發(fā)生。
八、每個國家夠離不開AI基建，這正是英偉達的核心業(yè)務(wù)
格斯納：我想聊聊“主權(quán)AI”，也想談?wù)勚袊约爱?dāng)前正在進行的全球AI競賽。要知道，回望30年前，你恐怕根本想不到，英偉達對美國的國家安全至關(guān)重要。
黃仁勛：每個人都需要AI，AI本質(zhì)上是一種現(xiàn)代軟件，從通用計算到加速計算，從人類逐行編寫代碼到AI自主生成代碼，這一演進脈絡(luò)的底層邏輯不容忽視。我們其實是重塑了計算本身。縱觀地球生命史，還沒有任何一個物種能做到重塑計算，而計算又是全人類的共同需求。
因此，計算必須走向普及，這也正是所有國家都意識到必須邁入AI領(lǐng)域的原因：因為每個國家都需要跟上計算發(fā)展的步伐，不能在這場變革中掉隊。
世界上沒人會說“你知道嗎？我昨天還在用電腦，可明天我就打算靠棍棒和火種過日子了”，所以所有人都必須擁抱計算機技術(shù)，這本質(zhì)上就是一個與時俱進的過程，僅此而已。
首先有一點是明確的：要參與AI的發(fā)展與應(yīng)用，就必須將本國的歷史、文化與價值觀融入AI系統(tǒng)的開發(fā)邏輯中。當(dāng)然AI本身的智能水平也在不斷提升，以至于即便是基礎(chǔ)通用型AI，也能相當(dāng)快速地學(xué)習(xí)并掌握這些內(nèi)容，無需從零開始。
所以我認為，每個國家都需要具備一定的主權(quán)AI能力。我的建議是，各國既可以使用OpenAI、Gemini、Grok等開源模型，也可以使用Anthropic的技術(shù)，但同時也應(yīng)投入資源，學(xué)習(xí)如何自主構(gòu)建AI系統(tǒng)。
之所以提出這樣的建議，是因為各國需要掌握AI的構(gòu)建能力，這不僅僅是為了開發(fā)模型，更重要的是，未來還需要用這種能力去構(gòu)建工業(yè)領(lǐng)域的AI模型、制造業(yè)AI模型，以及關(guān)乎國家安全的AI模型。
確實，有大量的智能需要各國自行去培育。所以每個國家都應(yīng)該具備主權(quán)AI能力，都應(yīng)當(dāng)發(fā)展這一能力。實際上，他們都已經(jīng)意識到了，而且他們都會成為OpenAI、Anthropic和Gemini等公司的客戶。但同時，他們也確實需要構(gòu)建自己的AI基礎(chǔ)設(shè)施。
這正是核心關(guān)鍵所在，英偉達的核心業(yè)務(wù)，就是搭建AI基礎(chǔ)設(shè)施。
就像如今每個國家都需要能源基礎(chǔ)設(shè)施、通信與互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施一樣，每個國家都離不開AI基礎(chǔ)設(shè)施。
格斯納：我們先從世界其他地區(qū)（的情況）說起。我們有負責(zé)AI與AI相關(guān)事務(wù)的團隊，他們做得非常出色。
黃仁勛：因為當(dāng)下正處于關(guān)鍵時期，AI技術(shù)本身極為復(fù)雜，而斯里拉姆?納加爾（Sri Ram Nagar）恐怕是華盛頓特區(qū)唯一懂CUDA架構(gòu)的人，想想這其實還挺不可思議的。
我由衷感到欣慰的是，在這個技術(shù)復(fù)雜、政策難定，且AI發(fā)展對我們國家未來影響至關(guān)重大的關(guān)鍵時期，能有這樣一位思路清晰、愿意花時間去理解技術(shù)，并且深思熟慮的人來幫助我們應(yīng)對這一切。
格斯納：在我看來，若再回到曼哈頓計劃的類比上，如今的情況是，我們的政府官員清楚AI重要性，也都積極支持能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展。
黃仁勛：試想一下，若現(xiàn)在的政府班子不支持AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展，不希望本國能源產(chǎn)業(yè)壯大以支撐AI建設(shè)，那后果會是怎樣？這種替代場景簡直難以想象。
九、美國應(yīng)最大限度擴大出口，回應(yīng)三點對中國的質(zhì)疑
格斯納：你在行業(yè)內(nèi)深耕多年，如今也與政府保持著密切聯(lián)系。能否為我們解讀一下，當(dāng)前政企關(guān)系的本質(zhì)是怎樣的？上周那場匯聚眾多CEO的晚宴，這樣的場景是否罕見？在過去30年的職業(yè)生涯中，是否見過類似的情況？
黃仁勛：美國總統(tǒng)特朗普對想要進入市場的領(lǐng)導(dǎo)人敞開大門，幫助他們了解未來。這是一個從根本上相信增長的政府。
格斯納：那我們就來聊聊互聯(lián)網(wǎng)吧?，F(xiàn)在美國政府在提對芯片、模型、數(shù)據(jù)中心相關(guān)的出口許可審批，他們認為唯有如此美國的AI體系才能在全球競爭中勝出，要知道，一年半之前情況根本不是這樣。
黃仁勛：當(dāng)時還流行一個說法叫“小院高墻”之類的概念。但頗具諷刺意味的是，無論是對這個概念的闡釋，還是政策層面的推行建議，其核心竟然是在美國本土周圍建一個小院，再筑起高墻，這正是最讓人費解的地方。
我認為我們應(yīng)當(dāng)最大限度地擴大出口，最大限度地提升美國在全球的影響力，這些本就是我們該全力推進的目標。
格斯納：現(xiàn)在，你是否看到AI相關(guān)出口許可審批正在逐步落地？是否能感受到政府層面在加快審批速度？
黃仁勛：他們一直在全力推進這件事。
格斯納：如今，英偉達與中國之間的關(guān)系現(xiàn)狀如何？另外，能否再闡述一下，你認為美國應(yīng)采取哪些舉措，才能讓自身處于最佳位置，在全球AI競賽中勝出？
黃仁勛：我們與中國存在競爭關(guān)系，這一點毋庸置疑。但我們也應(yīng)當(dāng)承認，中國理所當(dāng)然希望本國企業(yè)發(fā)展良好，對此我絲毫沒有嫉妒之意。他們的企業(yè)本就該發(fā)展壯大，中國政府也完全有權(quán)為這些企業(yè)提供任何形式的支持，這都是他們的自主選擇。
還有一點別忘了，中國擁有一批全球頂尖的企業(yè)家，因為他們大多畢業(yè)于世界一流的理工科院校，而且他們是全球最具拼搏精神的群體，中國培養(yǎng)的AI工程師數(shù)量極為龐大。我們現(xiàn)在面對的是一個實力強勁、善于創(chuàng)新、斗志昂揚、行動迅速，且監(jiān)管環(huán)境相對寬松的競爭對手。
很多人都沒意識到，中國的監(jiān)管其實相當(dāng)寬松，甚至諷刺的是，比我們這個資本主義體系的監(jiān)管還要少。
中國經(jīng)濟體系的一大精妙之處在于其“分布式”特征，全國不同的省再加上各地以城市為核心的經(jīng)濟發(fā)展模式，催生出了極強的內(nèi)部競爭活力，這股活力也極大地帶動了經(jīng)濟發(fā)展。如今的中國已經(jīng)形成了一個充滿活力、企業(yè)家精神蓬勃、高科技驅(qū)動且高度現(xiàn)代化的產(chǎn)業(yè)體系。
而且，有幾點我想說：第一，之前總有人說“中國永遠造不出AI芯片”，這話聽著就很荒唐；第二，還有人說“中國沒有制造能力”，可要說有什么是中國最擅長的，那恰恰是制造業(yè)；第三，有人覺得“中國比我們落后好幾年”，還爭論是落后兩年還是三年，他們和我們的差距根本不到年這個量級，而是差在納秒級別。
所以我們必須去競爭，必須全力去競爭。
中國政府希望中國成為一個開放的市場，希望吸引外國投資，希望外國公司來中國并在市場上競爭。我希望在我們這里也能回歸到這種狀態(tài)。至于我對未來有什么看法，我確實希望如此。
我很榮幸能夠在這個產(chǎn)業(yè)工作，這是美國獨一無二的最好的產(chǎn)業(yè)。我們?yōu)槭裁床辉试S這個產(chǎn)業(yè)為了生存而競爭，不允許這個產(chǎn)業(yè)將技術(shù)推廣到全世界，從而讓世界建立在美國技術(shù)的基礎(chǔ)之上，這樣我們就能最大限度地實現(xiàn)經(jīng)濟成功，最大限度地提升地緣政治影響力，最大限度地發(fā)揮這個科技產(chǎn)業(yè)的作用呢，在這樣一個充滿活力、至關(guān)重要的時刻，我們應(yīng)該讓它蓬勃發(fā)展。
格斯納：持懷疑態(tài)度的人會說，黃仁勛不過是想多賣芯片罷了，如果能賣給中國，他自然樂意，他根本不在乎這對美國意味著什么。
黃仁勛：請允許我回應(yīng)一下這些懷疑者，僅僅因為我希望美國的生態(tài)系統(tǒng)和經(jīng)濟能實現(xiàn)增長，并不意味著我的想法是錯的。迄今為止，所有那些關(guān)于中國的不實言論、那些憑空捏造的說法，最后都被證明是錯誤的，無論是所謂的事實，還是所謂的真相，全都站不住腳。
格斯納：美國政府會認為或許黃仁勛是對的，或許其他人是對的，但如果黃仁勛愿意拿出15%左右的收益上繳美國財政部，以此作為一種風(fēng)險對沖，那我會支持這個方案。不過，緊接著發(fā)生的事情卻讓我非常失望。我認為，如果中國覺得自己被利用了，覺得我們賣給他們的芯片是那種落后了十年的淘汰產(chǎn)品，那我完全能理解他們?yōu)槭裁磿龀瞿菢拥姆磻?yīng)。
黃仁勛：H20芯片至今性能依然相當(dāng)出色。當(dāng)然，我也清楚它不如Blackwell。我對此是有耐心的，而且我相信中國方面的決策者是明智的，他們正在審慎考量自身所處的局勢。相較于美國，他們需要應(yīng)對的整體議題范圍更廣、更復(fù)雜。
目前確實有很多相關(guān)討論在進行，但我還是想回歸到最根本的事實，我堅信，讓英偉達能夠服務(wù)中國市場、并在該市場參與競爭，這完全符合中國的核心利益，這對美國而言也極為有利。這是兩個最根本的事實，而這兩個事實完全可以共存。
因此，盡管我會告知所有投資者，我們的業(yè)績指引中并未包含中國市場的業(yè)務(wù)，但我依然堅持上述觀點；同時，我也非常感謝所有投資者理解并認同，在我們的任何業(yè)績指引中都不應(yīng)納入中國市場的相關(guān)預(yù)期。
我們在其他市場擁有大量增長機遇，這些機遇確實都真實存在。但這并不意味著中國市場對我們而言就不重要，恰恰相反，它對我們至關(guān)重要。任何認為中國市場不重要的人，無疑都是在自欺欺人。
要知道，中國市場是全球最重要的市場之一，這里有聰明的人在做著有價值的事。我們希望能參與其中，而且我堅信，我們的參與完全符合中美兩國的核心利益。
因此，當(dāng)我退一步從更宏觀的視角看待這件事時，我有信心最終，理性與智慧會占據(jù)上風(fēng)，也始終相信，真相終會水落石出，正是這份信念支撐著我走到今天。如今，我依然堅信這是最根本的道理，這些問題終將得到解決，我們也終將獲得機會，回到中國市場參與競爭。
十、H1B簽證收費政策是好的開端，堅信中美能達成重要合作協(xié)議
唐：我不是很懂政治，但這個話題很熱門。政府決定對H1B簽證收取10萬美元費用，你對這一決定有什么看法？這會讓招募人才變得更容易還是更難？
黃仁勛：那我先從這個點說起，這項H1B簽證收費政策是個很棒的開端。
原因是這樣的，這個開端本身就傳遞出一種信號，政策在向更精準的方向調(diào)整，但我希望這不會是終點，不過即便如此，我依然認為它是個很棒的開端。我只是真心希望，這不會是政策優(yōu)化的最后一步。
美國歡迎的是合法移民，合法移民和非法移民之間有著本質(zhì)區(qū)別，我們該如何找到一個符合邏輯、切實可行的解決方案來平衡這兩者。
目前給H1B簽證設(shè)定10萬美元的費用門檻，這個標準或許確實定得有點太高了，但作為第一個明確的門檻，它至少能起到一定作用，至少能減少對H1B簽證的濫用。至少有了這個起點，我們才能圍繞如何優(yōu)化移民政策展開真正有意義的討論。
格斯納：我們必須招募世界上最優(yōu)秀、最聰明的人才，這似乎會使競爭環(huán)境向那些能夠有效贊助這些人的大公司傾斜，而對于初創(chuàng)企業(yè)生態(tài)系統(tǒng)來說，這就更具挑戰(zhàn)性了，因為那里的人力成本本來就已經(jīng)非常高了。
黃仁勛：但就像我之前說的，重要的是先邁出第一步，再朝著正確的方向調(diào)整。要知道，很多時候人們總想著從一個錯誤的狀態(tài)、一個不理想的局面里，一步就跳到完美的解決方案，可我們現(xiàn)在的處境本就不是我們想要的，而且完美答案本身就很難一蹴而就。所以，不如先從某個起點開始行動，這才是創(chuàng)業(yè)者的做事方式。
格斯納：你是否相信本屆政府有一套吸引人才的戰(zhàn)略規(guī)劃？
黃仁勛：說實話，我無法給出確切答案。但我清楚，我們目前的狀況并非理想狀態(tài)。不過我也堅信，這些關(guān)鍵目標始終是大家關(guān)注的焦點。
格斯納：我從一位在美國頂尖實驗室擔(dān)任負責(zé)人的中國研究人員那里聽說，三年前，中國大學(xué)畢業(yè)的頂尖AI研究人員中有90%想來到美國，并且確實來到美國在我們的頂尖實驗室工作。而他猜測現(xiàn)在這個比例接近10%或15%，下降幅度非常大，你有沒有看到這種現(xiàn)象？
黃仁勛：這絕對是未來問題的早期信號，要知道優(yōu)秀人才來美的意愿、優(yōu)秀學(xué)生留美的意愿，這些在我看來，就是衡量美國未來能否持續(xù)成功的關(guān)鍵指標。
簡單來說，頂尖人才是否愿意奔赴美國、是否愿意長期扎根，本質(zhì)上是對美國發(fā)展機遇、生活環(huán)境、制度吸引力的直接投票。當(dāng)這些人才的意愿出現(xiàn)下滑，可能預(yù)示著未來在科技創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)升級、人才儲備等核心領(lǐng)域的競爭力流失。美國過去數(shù)十年在科技、經(jīng)濟等領(lǐng)域的領(lǐng)先地位，很大程度上依賴于對全球頂尖人才的持續(xù)吸引與留存。
格斯納：我們需要一套明確的戰(zhàn)略規(guī)劃，既要主動吸引頂尖人才，更要通過各種努力，讓這里成為他們愿意扎根工作的地方。
黃仁勛：有一個說法，我也是近幾年才聽到的，叫“對華強硬派”。在我看來，這根本就是恥辱的印記。
我不否認，這些人或許也想為美國爭取最大利益，他們自認為在為國家做正確的事，可實際上，這和愛國毫無關(guān)系，半點兒關(guān)系都沒有。在我看來，特朗普總統(tǒng)給我的感覺并非像那些對華強硬派一樣。我在這個播客節(jié)目里也說過，我認為他能和中國達成一項重要協(xié)議。要知道，在未來一個世紀里，中美是兩個最重要的國家關(guān)系。
在整個行業(yè)生態(tài)里，我和所有同行伙伴合作都毫無問題。我們最近剛達成了一項重磅合作，合作伙伴正是英特爾，這家公司在過去幾十年里，大半時間都在想方設(shè)法擠垮我們。即便如此，我和他們合作也沒有絲毫顧慮。
之所以能做到這一點，原因有兩個：第一，我向來歡迎競爭，放馬過來就好；第二，未來的發(fā)展空間遠比眼前的競爭更廣闊。很多事情沒必要非得分出非我即他，完全可以是攜手共贏。但話雖如此，面對任何競爭，我依然要說“放馬過來”。
十一、AI是最強大的平等器，未來每個人都會有自己的專屬模型
黃仁勛：美國政府正在推動“再工業(yè)化”，包括鼓勵企業(yè)來美國本土建廠、幫助現(xiàn)有勞動力掌握適應(yīng)新工業(yè)需求的能力。
格斯納：這簡直太了不起了，馬斯克帶領(lǐng)我們向火星邁進航天產(chǎn)業(yè)的突破能帶動上下游無數(shù)制造、研發(fā)、技術(shù)崗位的發(fā)展。
黃仁勛：AI是最強大的平等器?，F(xiàn)在幾乎每個人都能用上AI了，其實已經(jīng)在彌合技術(shù)鴻溝了。以前要是有人想借助計算機提升經(jīng)濟收入、助力職業(yè)發(fā)展，至少得學(xué)會C++、C語言這些編程語言。但現(xiàn)在不一樣了，人們只需要會說人話就行，AI會一步步給你解釋清楚或直接幫你把活兒干了。
我們恰恰是靠技術(shù)本身，把過去橫在人們面前的技術(shù)鴻溝給填上了。以前技術(shù)門檻像一道墻，把不懂編程的人攔在外面；現(xiàn)在AI把這道墻拆了，不管你有沒有專業(yè)技術(shù)背景，都能借助它的力量做事，這就是最實在的技術(shù)平等。
這件事需要每個人都參與進來。要知道，OpenAI目前有8億活躍用戶，它的用戶規(guī)模應(yīng)該盡快達到60億、80億才行。所以我認為，首要任務(wù)是擴大AI的普及范圍。其次AI會改變各種任務(wù)，人們?nèi)菀谆煜囊稽c是，未來會有很多任務(wù)被淘汰，也會有很多任務(wù)真正被創(chuàng)造出來，但對大多數(shù)人來說，他們的工作很可能會得到有益的保障。
比如，我們現(xiàn)在就一直在使用AI。AI讓我們產(chǎn)生了更多想法，也讓我們有能力去推進更多想法，AI讓公司的生產(chǎn)效率大幅提升。AI的出現(xiàn)會導(dǎo)致大規(guī)模失業(yè)的說法，它的前提人類已經(jīng)沒有更多新想法可以去實現(xiàn)。
我認為智力并不是一個零和游戲。我周圍越多聰明的人，我周圍就越多天才，我擁有的想法越多，我想象中我們可以解決的問題就越多，我們創(chuàng)造的工作越多、創(chuàng)造的就業(yè)機會就越多。
我不知道一百年后的世界會是什么樣子，但在接下來的幾十年里，我的感知是經(jīng)濟將會增長，許多新的工作崗位將會被創(chuàng)造出來。每一份工作都將改變，一些工作將會失去。眾所周知，人類天生就容易抱有懷疑態(tài)度，而且極不擅長理解復(fù)合增長體系，至于對那些會隨著規(guī)模擴大而加速發(fā)展的指數(shù)增長體系，理解能力就更差了。
格斯納：技術(shù)變革的速度正在不斷加快，發(fā)展的節(jié)奏也在持續(xù)提速，在這樣一個全新的世界里，你該如何找到自己的位置、跟上時代的步伐？
黃仁勛：其實很多人都已經(jīng)談?wù)撨^未來五年的諸多可能性，那些觀點都相當(dāng)有道理。而在未來五年里，有一件即將實現(xiàn)的酷事，就是AI與機器人技術(shù)的深度融合。我們都會在成長過程中擁有屬于自己的R2-D2（《星球大戰(zhàn)》的經(jīng)典機器人角色）。這種R2-D2會記住關(guān)于我們的一切，在人生路上為我們提供指導(dǎo)，成為我們的陪伴者。
未來每個人在云端都會擁有專屬的模型。全球有80億人，就對應(yīng)80億個云端模型，每個人的專屬AI模型都會根據(jù)個人需求進行精調(diào)，實現(xiàn)高度個性化。同時，這種AI不僅存在于云端，還會融入你的汽車，嵌入你的專屬機器人，最終無處不在地陪伴在你身邊。
所以我認為，這樣的未來完全合乎情理。比如，我們將破解生物學(xué)領(lǐng)域無限復(fù)雜的奧秘、為每個人都建立數(shù)字孿生體，例如我們會有專屬于自己的醫(yī)療健康數(shù)字孿生體，就像我們在亞馬遜購物時會產(chǎn)生對應(yīng)的用戶數(shù)據(jù)畫像一樣。有了這樣的系統(tǒng)，我們就能預(yù)測自己的衰老過程、可能患上的疾病，甚至能提前預(yù)判即將發(fā)生的健康問題。
鑒于這一切，與我合作的CEO經(jīng)常問我一個問題，接下來會發(fā)生什么？我們該怎么做？其實答案很簡單，就像面對所有飛速發(fā)展的事物時的常理一樣，如果你面前有一列正不斷加速、即將進入指數(shù)級增長階段的火車，你真正需要做的，就是跳上這列火車。一旦上了車，沿途遇到的其他問題，你自然能一步步解決。
要是你非要先預(yù)測這列火車會開到哪里，再試圖瞄準它或者非要預(yù)判它的行駛軌跡，然后去琢磨該在哪個路口等它，那根本是不可能的事。所以，趁它現(xiàn)在還沒快到極致，趕緊上車就對了，這樣你才能跟著它一起進入指數(shù)級增長的軌道。很多人覺得當(dāng)前的技術(shù)爆發(fā)是一夜之間發(fā)生的，但事實并非如此。
格斯納：我記得大概在2005年或2006年的時候，拉里·佩奇（Larry Page）說過，谷歌的終極目標是讓機器能在你開口提問之前甚至在你產(chǎn)生疑問之前就預(yù)判出你想問的問題，然后直接給出答案，無需你再去搜索查找。
2006年比爾·蓋茨（Bill Gates）也說過類似的話，當(dāng)時有人問他：“是不是該做的事情都已經(jīng)做完了？畢竟我們已經(jīng)有了互聯(lián)網(wǎng)、云計算、移動技術(shù)、社交網(wǎng)絡(luò)這些東西。”他的回答是：“我們其實還沒真正開始?！?/strong>
接著他反問：“你覺得為什么我會這么說？要知道，只有當(dāng)機器從’笨拙的計算器’進化到能自主思考、并能與人類協(xié)同思考的階段，我們才算是真正開啟了技術(shù)變革的新篇章。”而現(xiàn)在，我們所處的時代，差不多就是這樣一個關(guān)鍵節(jié)點。
黃仁勛：這確實是一個非凡的時代，其規(guī)模非常之大。
格斯納：我們明白，盡管這場變革對絕大多數(shù)人來說大概率會是巨大的福祉，但過程中難免會遇到挑戰(zhàn)。不過沒關(guān)系，等問題出現(xiàn)時，我們會著手解決；我們會努力提高所有人的生活底線，確保這場變革能成為一場共贏，而不只是讓硅谷那些頂層精英、富豪階層受益。
黃仁勛：不要害怕他們，我們要做的是帶著大家一起進步、一起受益。
