黄仁勋最新Allin现场对话录，揭秘AI 时代的权力图谱与生存法则

本文来自微信公众号： Web3天空之城 ，作者：Web3天空之城，原文标题：《黄仁勋最新Allin现场对话录，揭秘 AI 时代的权力图谱与生存法则》

黄仁勋对话录，揭秘AI时代的权力图谱与生存法则

在当今全球科技版图上，没有任何一家公司能像NVIDIA一样，既是淘金热中最稳固的“铲子提供商”，又是新工业革命的“发动机”。作为这家市值巅峰企业的掌舵人，黄仁勋（Jensen Huang）的每一个决策、每一段论述，都在重塑着从硅谷实验室到全球数据中心的权力格局。在今天这场备受瞩目的allin深度对话中，这位身着标志性皮衣的“GPU之神”回应了关于AI末日的恐慌论调，更完成了一场关于“数据中心即国家主权”的跨洋连线。

目录

全局摘要和核心观点

愿景、领导力与NVIDIA的崛起

安全性与领导力的虚假抉择

剥离AI恐慌：审视虚假预测

NVIDIA的企业文化：专注与非政治化

监管的实际路径：从工程角度出发

RSI技术与实验室的工程化转型

开源的博弈：闭源与开源的共存

中美AI竞赛：务实叙事与人才规模

工程进化的视角：从打字到创造

突发：总统特朗普的越洋连线

战略拆解：NVIDIA的资本配置与生态构建

向上攀升：NVIDIA的垂直整合策略

全栈能力：从自动驾驶到生物医药

竞争格局：Elon Musk、中国与光刻技术

迈向超级智能：现状与愿景

全局摘要

本次深度访谈涵盖了NVIDIA首席执行官Jensen Huang对AI安全、行业监管、地缘政治竞争以及技术未来的深刻见解。对话中，Jensen驳斥了关于AI终结文明的恐慌论调，强调了务实工程精神和开源生态对美国创新的核心意义。访谈过程中还意外接入了特朗普的连线，双方就数据中心作为国家战略资源的地位以及AGI竞赛达成了高度共识。

核心观点

• 安全与领先并非对立

  ：通过成熟的工程流程和透明的评估机制，可以在确保安全的同时维持技术领先，所谓的“二选一”是虚假命题。

• 开源是创新的基石

  ：开源模型为全美数万家初创企业提供了参与AI竞赛的机会，是实现美国AI普及化、主权化的关键。

• 数据中心是“新石油”

  ：数据中心不仅是计算设施，更是新工业革命的基础设施，对美国再工业化、就业增长和能源战略具有深远影响。

• 务实主义应对AI威胁论

  ：反对基于非科学依据的末日预测，主张回归工程本质，解决实际发生的事故并防止重演。

01

剥离AI恐慌：实用主义对决末日叙事

在访谈的开篇，黄仁勋便对当下流行于前沿实验室中的“AI灭绝论”进行了猛烈抨击。针对一些研究人员提出的“10%灭绝风险”，他直言不讳地指出，这完全是“捏造出来的，是不负责任的行为”。在他看来，这种叙事缺乏科学依据，甚至与美国赢得AI竞赛的目标背道而驰。

黄仁勋列举了历史上多次被证伪的预言：从“放射科医生将被完全取代”到“白领就业末日”，事实证明，AI更多是在优化行业效率而非消灭行业。他强调：“我们必须为所有那些愚蠢的预测承担责任。这些言论并非建立在科学基础之上，也不是建立在研究基础之上”。他主张将关注点从虚无缥缈的末日预言转向真实的工程挑战。对于那些在实验室发生的事故，黄仁勋认为应当像处理任何工程故障一样：“从工程角度查明问题的根本原因，实现制度化，并确保我们不会重蹈覆辙”。

02

安全监管的路径：从实验室管控到第三方评估

谈及监管，黄仁勋持有极其务实的态度。他认为，与其在未知领域制造恐慌，不如先落实好基础的工程标准。他指出，由于前沿实验室拥有最强大的计算资源，它们理所当然是风险的源头，也理应承担最高的安全标准。

“安全性显然是至关重要的，但安全与领导力并非对立，而是一个虚假的抉择”。黄仁勋建议，监管应当旨在解决实际问题，而非阻碍创新。他支持建立类似财务审计的第三方评估机制：“我们应当有独立的评估者或审计师，这可以确保单一公司不会受到某种程度的影响，让我们安全地构建这项技术”。这种从研究阶段向工程阶段的转型，正是NVIDIA自身成功的基石，也是他认为整个AI行业必须经历的阵痛。

03

意外的连线：数据中心是未来二十年的石油

访谈现场发生了一个戏剧性的插曲：特朗普接入了连线。在对话中，双方就AI的战略地位达成了惊人的共识。特朗普在通话中明确表示：“数据中心是未来20到25年的石油，这比互联网and AI更重要，程度深得多”。

黄仁勋对此表示高度赞同，并进一步阐述了数据中心对美国再工业化的战略意义。他认为，AI正在创造海量的就业岗位，并带动了全美范围内对土地、电力和能源的基础需求。“我们正在创造一场新的工业革命，这个新产业需要制造业支撑。它不仅关乎模型和芯片，更关乎基础设施、建筑施工、电力和发电”。在他看来，谁赢得了AI竞赛，谁就赢得了未来。这不仅仅是科技公司的竞争，更是国家综合实力的较量。

04

开源的博弈：主权AI与普及化的必由之路

对于开源与闭源的争议，黄仁勋给出了一个形象的比喻：“封闭式模型就像瓶装水，而开源则是免费的水。你需要在合适的地方使用合适的水”。他坚信，世界既需要顶尖的闭源模型，也绝对离不开开源生态。

他特别强调了开源对美国创新的核心价值：“过去六个月里，有4000亿美元的风险投资投入到了AI原生公司中，其中80%的公司都在使用开源模型”。黄仁勋认为，如果AI竞赛只掌握在少数几家科技巨头手中，那将是美国的悲哀。开源使得每一家企业、每一个行业、每一位学生都能参与其中。“开源模型实现了AI的普及化，这关乎美国的每一家企业，是让所有人受益”。

05

全栈能力与垂直整合：NVIDIA的生态帝国

NVIDIA如今的角色早已超越了硬件厂商。通过收购Hugging Face以及在生物医药、自动驾驶领域的深度布局，NVIDIA正在构建一个全栈式的技术帝国。然而，黄仁勋解释道，这种向上攀升并非出于竞争野心，而是出于“需求驱动”。

“我这个人其实意外地没什么竞争心。我们去发明所有必要的技术，根据需要尽可能深入，然后我们让百花齐放”。他提到，如果NVIDIA不去构建生物学模型（如ESM蛋白质语言模型），世界可能就不会拥有这些技术；如果NVIDIA不去构建自动驾驶的思考推理架构，许多汽车公司就无法实现智能化。“我做的一切都是出于需求。我们每天醒来并不是为了去颠覆任何人，而是想帮助所有人”。这种“隐形巨人”的策略，让NVIDIA渗透到了新工业革命的每一个毛细血管。

06

结语：在智力的最前沿，人类正共同抵达

在访谈的最后，黄仁勋对AGI（通用人工智能）和超级智能给出了肯定的判断。他认为，在自动驾驶、蛋白质筛选等特定领域，超级智能已经降临：“当我关注一个狭窄的领域时，它比人类做得更好，这就是超级智能”。

面对与中国等全球对手的竞争，黄仁勋表现出了冷静的危机感：“他们非常擅长大批量生产，他们到2030年就能实现先进光刻系统的自主研发。美国必须行动起来，竞速模式才是唯一的出路”。尽管面临地缘政治的复杂挑战，他依然对未来保持着乐观。他呼吁所有人积极参与到这场变革中：“未来是美好的，我们渴望抵达那里。作为人类，我们将共同取得巨大的成功”。

完整访谈整理

黄仁勋最新Allin现场对话录，揭秘AI时代的权力图谱与生存法则

愿景、领导力与NVIDIA的崛起

主持人

那是Jensen Huang。他是NVIDIA的创始人兼首席执行官。无论你是否意识到，他的决策正在塑造你的未来。NVIDIA是当今市场上最重要的股票，而Jensen可以说是史上最优秀的高管。

大卫·弗里德伯格

营收同比增长了97%。

黄仁勋

需求不仅依然强劲，实际上还在加速增长。

大卫·弗里德伯格

NVIDIA是唯一一个提供全栈AI工厂的计算平台。

杰森

GPU就像一台时间机器，因为它能让你更快地预见未来。

黄仁勋

如果我们能够预见未来并预测未来，那么我们就有更大的机会让未来成为最好的样子。

查马斯

请欢迎Jensen Huang。他在入场时就获得了全场起立鼓掌。

杰森

来吧，继续。入场时的起立鼓掌。这就是我们要找的人。

女士们先生们，GPU之神。他们爱你。

他们爱你。

黄仁勋

谢谢你们。我也爱你。全球排名第一的播客。

杰森

确实。

大卫·弗里德伯格

我们喜欢这件新夹克。

黄仁勋

我只是觉得你们需要一些活力。我知道我们在这里讨论的是严肃的事情，但我们需要充满活力地讨论它。

安全性与领导力的虚假抉择

查马斯

让我们从这周末的这篇文章开始吧。哪一篇？让我们从Dario的文章开始吧，因为Hemingway参与其中了吗？说真的，有人用Pangram运行过它吗？我甚至不知道其中有多少内容是AI辅助生成的，但那确实是一件令人惊叹的事情。许多人感到惊讶的是，各大前沿实验室围绕这篇文章本身形成了共识。Jensen，请梳理一下发生了什么，你是如何解读和阐释它的，之后我们再探讨其中包含的一些细节。但也许可以先从宏观层面的想法谈起。

黄仁勋

首先，里面确实包含了很多内容。关于安全性的部分，我们必须非常认真地对待。安全性显然是至关重要的。安全与领导力并非虚假的抉择。你们能够快速创新，你们能够快速执行，而美国有能力在确保安全的同时实现领先。我认为这些是虚假的抉择，但安全显然至关重要。

我认为他所提到的是内部控制的问题。关于Coxon的举报是非常严重的问题。无论何时出现举报者，都必须予以高度重视。我认为Coxson勇敢地表达了自己的关切，这非常令人敬佩。即便在那时，其中也存在一些被混为一谈的问题。我认为举报行为本身没有问题。但我认为关于未来的科学预测则大有问题，因为显而易见，这并不是基于科学的。尽管这是由一位科学家表达出来的，但显然并未建立在科学依据之上。因此，我对此持反对意见。

关于举报的部分，我认为其中包含了很多复杂的情况。暂停、控制进度，这些都是他们可以采取的自愿措施。如果他们觉得公司已经失控，如果Coxon看到了什么，当然，我们并不清楚Coxon究竟看到了什么。但如果他看到公司已经失去控制，或许这就是从研究向工程转型过程中出现的问题。如你所知，这些实验室正在从研究阶段转型为工程阶段。非凡的天赋，非凡的工程造诣。但显然，工程与研究是不同的。也许这种转型是笨拙的。我们不知道他看到了什么，归根结底只有他自己知道。但如果涉及失控问题，那又是另一个话题了，政府该如何应对？现在突然间的监管，它把一切都囊括在了一个统一的范畴内。

剥离AI恐慌：审视虚假预测

查马斯

你能帮我们梳理一下吗？我们这周在节目上确实尝试过推演这个议题，但很难。你该如何描述它？我妈妈打电话问我：Chimoth，这整个文明终结的事到底是怎么回事？我不知道该如何向她解释。所以当像他们这样非常聪明的人将其量化and量值化时，我认为这可能就是令一些人感到不安的原因。他们会想，百分之十的灭绝风险到底意味着什么？没有人知道该如何向普通人解释这怎么可能。

黄仁勋

首先，我们本不该这样做。因为它完全是捏造的。

大卫·萨克斯

首先，我认为我们不应该这样做，因为这是编造出来的。

黄仁勋

而这些人受过良好的教育。他们被称为研究人员。在实验室里工作。这些词汇的汇集，再加上这种预言，是令人震惊和不安的，这种做法不应被采纳。这是不负责任的。

让我们回顾并审视真实的客观事实。事实是，曾经有一个预测称五年内放射科将完全被人工智能取代，世界上将不再有放射科医生。事实证明情况恰恰相反。世界上比以往任何时候都需要更多的放射科医生。然而，AI确实完全接管了放射科，这是一件好事。它是自动化扫描解读，这非常棒。

曾经有一个预测称在6到12个月内，90%的代码将由AI生成。事实证明这是错误的。在6到9个月内，也就是去年预测的，50%的入门级职位将被淘汰。事实证明这是错误的。让我看看，还有什么被证明是错的？所有这些预测都被证明是错的。

大卫·弗里德伯格

如果你当时认为GPT-2发布太不安全，或者认为Llama 3发布太不安全。我们听过那种说法，说明年一半的白领工作岗位就会消失。就业末日，没错。

黄仁勋

我们需要承担责任。我们必须为所有那些愚蠢的预测承担责任。总得有人负责。所以我们必须把所有这些记录在案。人们确实会这么做，并提醒我们，这些预测与美国最终赢得AI竞赛的目标并不一致。

查马斯

简而言之，有些人主张“相信专家”，他们以COVID为例——同样地，这件事最初也是由研究人员和受过教育的人发起的，他们对事物的认知与我们其他人存在不对称性，但他们所说的话最终在事实层面被证明是不准确的。因此，目前在“相信专家”运动与“让我们审视这些预测的真实历史，并更具条理地进行思考”的观点之间，存在着一场博弈。这种论调源于何处？因为它正是出自那些实际研发这些技术的机构内部。例如，你认为其心理构成是什么，或者说真正的动机是什么？也许是商业动机，也许是政治动机。你能不能猜一下，或者说你是如何看待他们为何要这样做？

NVIDIA的企业文化：专注与非政治化

黄仁勋

这些公司是历史上最具影响力的公司之一。卓越的工程师，卓越的研究人员，工作真的非常出色。一方面，我作为公司代表与他们紧密合作。另一方面，我们必须在公共场合进行这样的对话。这实在令人遗憾。我认为这些公司真的应该像我们过去建立公司那样去运营，即保持低调。

大卫·萨克斯

没错，你知道吧？

杰森

等等，Jensen，你不允许组织里的任何人代表整个组织发言，尤其是当他们情绪不佳或愤而离职时？他们不允许代表你或组织发布推文吗？代表组织吗？

黄仁勋

因为这就是他们加入我们公司时所达成的共识。我们告诉他们，这就是你们在我们公司工作时的行为准则。如果你喜欢我们公司的文化，正如你所知，NVIDIA的文化和NVIDIA的员工群体，他们都感到非常幸福。

他们喜欢公司始终如一、稳定可靠，喜欢我们的核心价值观与关怀家庭相契合，喜欢我们创造了让他们能够成就毕生事业的条件。我们做的是有意义的工作，并且尽可能低调地完成，我们为他人的成功做出贡献，对此我们深感自豪。这就是人们受这些核心价值观吸引的原因。

但当你来到我们公司工作时，有些事情是我们所不赞同的。例如，我们不欢迎在公司内部进行政治论争。请把这些带回家去处理。你们可以在公司外部讨论政治。我们公司是一个非政治化的公司。要知道，我们是跨党派的。我们希望美国取得成功。我们希望，无论哪个政府在位，我们都会尽我们所能帮助美国取得成功。因此，关于种族、宗教、政治以及所有这类的话题，我们告诉员工，请在公司外部进行讨论，这些不适合在公司内部进行。

监管的实际路径：从工程角度出发

查马斯

在AI监管方面，更具体地说，Satya今天早上来过这里，他所说的是，在讨论那些可能真正阻碍发展的监管之前，我们为什么不先落实好一些基础工作呢？我们为什么不先把衡量标准做好？我们为什么不先把标准化工作做好呢？

黄仁勋

先把工程工作做好。

查马斯

落实好工程基础，以更可预测的方式转化研究成果，这样我们就不会制造恐慌。在准备好发布之前，请将其保密。你认为合适的应对措施是什么？Demis曾提出过一个建议，类似于某种类似FINRA的组织。目前还不清楚Dario想要什么，那种拥有某种控制权的跨国变体组织。对此你的立场是什么？关于我们当下究竟需要什么的视角？

黄仁勋

监管应当旨在解决实际问题。所以问题在于，我们究竟遇到了哪些实际问题？如果你审视这些实际问题，到目前为止，所有实际问题都源自这些实验室。其原因在于，是因为他们拥有最强大的计算资源。而原因在于他们正试图解决前沿领域的问题。所以，这是为他们辩护。

最危险的源头来自这些前沿实验室，这是合乎逻辑的。高中生不太可能做到这一点，因为他们根本没有足够的计算资源。初创公司也不太可能是原因所在，因为它们同样没有足够的计算资源。事实上，放眼全球，除了那些前沿实验室之外，其他所有人都没有足够的计算资源。

如果你审视实际发生的情况，他们正在从事开创性的工作，这确实非常困难。他们正在从研究阶段向工程阶段转型。我可以预见，他们正在打造世界上最具影响力的技术和公司。他们正在建立自己的公司，建立自己的企业文化，构建相关技术，进行工程建设，并同时开发各项产品。所以我能理解这种如火烧眉毛般的紧迫感。

面对一个实验室发生的4起事故以及另一个实验室发生的1起重大事故，首要任务就是从工程角度查明问题的根本原因。究竟发生了什么？我们本可以采取哪些不同的做法？我们打算从工程角度实施哪些改进措施？实现制度化，无论是技术、方法还是流程，并确保我们不会重蹈覆辙。我敢打赌，在所有这些案例中，未来他们都有能力去预防此类问题的发生。因为如果不在他们的控制范围内，那情况就另当别论了，但我确信，那4起事故不会再次发生。我确定他们已经查明了根本原因并解决了问题。我相信他们现在已经有了相应的技术。在沙盒、运行时、监控器以及持续监控方面，技术已经先进得多。所以我确信他们现在拥有远胜以往的技术。

另一种可能性也不太可能出现，即他们站出来说，看，我们确实遇到过这些事故。在分析结束后，我们得出的结论是，我们对发生的一切一无所知，也完全不知道该如何管控，所以我们向社会寻求帮助。现在，如果情况确实如此，那么我们应当召集一批拥有工程师的公司，派遣工程师过去。如果我们能提供建议，就应该协助他们。但我对此表示怀疑。我认为他们拥有非凡的人才来处理这些问题。

RSI技术与实验室的工程化转型

大卫·弗里德伯格

但我们并非在真空环境下运作。David，昨晚你告诉我有一家中国实验室，即GLM的开发者，他们打算投入30亿美元进行递归自我改进实验。也许你可以向Jensen介绍一下。这就是当时宣布的内容。

智谱AI的创始人刚刚筹集了50亿美元，并表示他们的重点目标之一是尝试实现由AI训练下一代AI，并尽可能地将这一过程自动化。

黄仁勋

这是一个新的热门词汇。但正如你们所知，RSI是一套思想体系的结合。它的一切始于上下文学习，始于技能，始于反思，始于强化学习和合成数据生成。这些都是非常合理的理念，能让AI随着时间的推移，在解决问题方面变得越来越出色。

你也可以使用低秩（low rank）。所有这些内容都不包含权重本身。你实际上可以改进权重，这就是所谓的LoRA。LoRA可以通过合成数据生成和强化学习来改进，无需训练基础模型本身即可实现增强。然后随着时间的推移，你可以再次训练基础模型，并结合所有这些经验。因此我认为，利用这项技术来提高各种任务的生产力，包括构建AI，是一个合理的做法。我认为这是一个非常合乎逻辑的想法。我敢肯定每个人都在某种程度上使用它。只是这个短语现在被以某种方式用来将技术武器化，或许也用来扭曲这项技术。

杰森

他们试图给人一种局势即将失控的印象，但你并不认为那是真实的。

黄仁勋

当然不是这样。原因在于你可以在公司内部全天候进行RSI。但在发布产品时，你必须对其进行评估。你必须再次测试它，确保没有回归问题。随着这些实验室从实验阶段转向工程阶段，基本的控制流程将使它们具备更好、更强的控制能力。当他们拥有了更好的控制能力时，这种控制源于方法、知识、实践、工具和技术，以及所有那些能带来更好控制、验证and纠错的事物。这将使公司内部能够进行RSI，并向外部发布优质产品。

开源的博弈：闭源与开源的共存

查马斯

我们来谈谈开源吧。关于Hugging Face，我们之前交流过，我说这将是后果最深远的收购之一。我甚至不想称其为一笔交易，因为我认为它比那重要得多。请用第一性原理为我们解释一下开源、闭源与开放权重之间的区别，以及这个生态系统未来应该如何整合？

黄仁勋

世界既需要闭源模型，也需要开源模型。你想使用的话，我会尽可能多地使用闭源模型。这个周末，我使用了其中的4个。它们运行得非常出色，处于前沿水平，带来了很棒的体验。它们表现得令人难以置信，而且一直在不断改进。

我对封闭式模型的理解，就像是瓶装水一样。水是免费的，各位。今天早上我淋浴时用了大量的免费水。所以，你要在合适的地方使用合适的水。这和电力没有什么区别，和我们在世界上使用的各种商品没有什么不同。这两者你都需要。

关于开源，之所以需要它，可能是出于主权、隐私或专有技术等方面的原因。在过去六个月里，有4000亿美元的风险投资投入到了AI原生公司中。其中80%的公司都在使用开源模型。如果没有开源模型，他们将如何实现自己的梦想？因为他们的梦想可能各不相同，与那些前沿实验室的梦想是不一样的。

美国拥有多种多样的创新方式。这是我们的核心优势之一。伟大创造正源源不断地涌现出来。开源模型使得每个人都能参与其中。如果我们想赢得AI竞赛，这不应仅仅是少数几家科技公司赢得这场竞赛。这关乎美国的每一家企业、每一个行业、每一位研究人员、每一家初创公司，是让所有人受益。其中一些人会使用闭源模型，而很多人会使用开源模型。

中美AI竞赛：务实叙事与人才规模

黄仁勋

这里有1000万……

大卫·萨克斯

请允许我问一下，开源模型是来自中国还是美国，这重要吗？

黄仁勋

我们正在竭尽全力为开源模型做出贡献。然而，当你下载时，目前全球对开源的贡献绝大多数可能都来自中国。他们只是拥有更多的工程师，因为那是一个大国。他们大批量地培养科学和数学专业的学生。这是我们的劣势之一。他们通过像清华大学这样卓越的大学，正在大规模地培养这些人才。

他们如今也为开源做出了贡献。我们下载Linux，下载Kubernetes，以及所有的软件，其中许多代码都有中国开发者的参与。一旦你下载了它，它就是你的了。我们对其进行分叉、改进，并将其据为己有。所以，当你下载这些中国模型时，虽然它们是由中国非常优秀的科研人员开发的，但现在它们属于你了。至于具体用来做什么，随你想要怎么用。

大卫·萨克斯

那么，所谓的竞赛究竟是什么？

黄仁勋

竞赛？

大卫·萨克斯

没错。

黄仁勋

我认为这是一个非常好的切入点。我的观点是，这场竞赛的核心在于谁能更好地利用这项技术。在上一次工业革命中，所有的发明家都是Maxwell、Volta、Ampere，他们都不是美国人，工业革命起源于欧洲。但我们充分利用了它。我们在社会层面比世界上任何人都更好地利用了它，看看我们现在取得的成果。我想确保下一代也能实现同样的发展。

大卫·萨克斯

那么，为什么他们现在能如此成功地传达他们的信息呢？

黄仁勋

我认为首先是因为他们的叙事更为务实。在中国，没有人会谈论什么末日终结之类的话题，也没有什么灾难性的预言，或者毁灭之类的说法。

大卫·弗里德伯格

他们对此的态度要务实得多。

黄仁勋

他们将AI视为一种能够推动经济发展、促进社会进步的技术，并且他们没有那些宣称这会终结文明的群体。而我们却在捏造这些观点。令人沮丧的部分在于，如果这些说法是真的，那么我们确实应该讨论并采取行动。即便这些是真的，我们也应该花更多时间去采取实际行动，而不是去惊扰那些对此无能为力的人群。我们的工作就是把它做好。

大卫·萨克斯

历史上是否曾有过这样一个时刻，如此多的人以如此强烈的态度去宣扬某种完全不属实的内容？

黄仁勋

而且它们在可量化、可论证的层面均被证明是不实的。即便是在逻辑上讲得通的事，也是不实的。它并非建立在科学和研究的基础之上。基于科学和研究的事实则证明了相反的结论。

工程进化的视角：从打字到创造

大卫·萨克斯

这是出于对未知领域的恐惧吗？人类从未涉足过那里，从未见过它，因此我们对它感到恐惧，进而就很容易鼓动所有人一起恐惧吗？

黄仁勋

这也可能与人生阅历有关，David。我刚从学校毕业时是一名工程师，那时我并不怎么打字。原因在于我是软件普及前的那一代人。我们当时必须先去构建计算机，才能让软件成为可能。你能想象吗，在这之后进入工程领域的每一个工程师，所有的时间都花在打字上。从字面上看，这就是你们所做的工作。

当你入职时，他们会给你一台笔记本电脑，给你一把椅子，然后你就开始打字了。你整天都在打字，你从醒来的那一刻起就开始打字。在打字时代之前，也存在着工程技术。你能想象吗，世界还有堆积如山的工程工作要做，而其中大部分已经不再是敲键盘了？

在敲键盘之外，我认为在敲键盘之后，我们还将完成许多伟大的工程。我说的敲键盘，指的是编写代码。即便是在NVIDIA，当软件工程师和我交流时，我也会开玩笑地对他们说，我最喜欢的按键是Backspace。原因在于，最好的软件往往是规模最小的软件。所以我希望你们能尽可能多地使用Backspace键。

突发：特朗普的越洋连线

查马斯

我们来谈点实质内容。关于NVIDIA。让我们对NVIDIA进行一番拆解，解释其各个组成部分，因为其中涉及了许多战略布局。让我们从最底层开始。这并非计划好的，但我们知道那是谁。

黄仁勋

总统先生？长官。我必须告诉您一件事。如果不是您打电话来，我本来正在和“最佳伙伴”（The Besties）在台上。我正和这帮家伙在台上，也就是那一整群人。

Jason在这，Chamath在这，Dave和David也都在这。我正坐在几千人面前。我们刚才，正好就在聊到您。干得好，先生。您竟然能看穿这一切，这其中包含着极大的复杂性，而您却能够一眼洞察本质。我们所有人都对此心怀感激。

杰森

代我向他问好。

大卫·弗里德伯格

您想和现场的观众打个招呼吗？

黄仁勋

我正在用扬声器通话。我们该怎么操作，该怎么把声音调出来？直接对着麦克风就好。请稍等，先生。我们正在拿麦克风。总统先生？您现在正在对全球讲话。

特朗普

生活最棒的地方在于，Jensen可以研发出世界上最复杂的计算机芯片，十年内无人能复制，但他却搞不定怎么把我切换到扬声器模式。我们必须记住这一刻。不，我只是在想AI。而最开心的群体是中国，中国非常开心。在国内，很多州本来很高兴什么都得不到，因为它们正被那些想去那里的人潮所淹没。

但现在你突然看到他们正在芬兰建设，Google想在芬兰建一个大型数据中心，对此我并不高兴，因为他们没能获得许可。我告诉你们，这一切都是骗局。数据中心非常棒，能让人们致富，也能让各州致富，它们是未来20到25年的石油。这比互联网和AI更重要，程度深得多。他们正中那些不希望看到这种情况发生的人的下怀。这可能是政治人物，也可能是中国。我们绝不会让这种事发生。这是一个骗局。

黄仁勋

您是对的。我们不会让那种事发生，先生。

特朗普

我们绝不会让它发生。机器人不会接管世界，那绝不会发生。我叔叔曾是MIT顶级，甚至可能是史上最优秀的教授之一，他在那里任教了41、42年。他被公认为最聪明的人之一，处于那个领域的最顶端。Jensen对此非常了解。所以我带有一点基因优势，一点基因力量，如果你相信资源理论的话，我确实相信。我有这种基因。

黄仁勋

难怪您对AI有这么多了解。

特朗普

我确实了解AI。我知道，我也具备关于AI的常识。机器人不会接管世界。

AI不会接管世界上的其他地方。这一切都是一场骗局。现在，有了这些，我们必须稍微谨慎一点。

黄仁勋

我们必须采取行动，并且必须保持审慎。

特朗普

但这并不意味着我们要阻碍一个行业的发展，因为正如我们要在未来10年里研究如何摧毁它一样。所以我完全支持你。我甚至不知道你对此有何感想。我以为你的想法和我一样。

黄仁勋

长官，我们将保持领先。

特朗普

我有一个观点，那就是谁赢得了AI，谁就赢得了未来。它的规模就是这么巨大。

黄仁勋

它比互联网的影响力更大。无论谁胜出，AI都会胜出。

特朗普

我们绝不能让这类事情发生。这在很大程度上也包括数据中心。有些社区曾经濒临消亡，但现在有了数据中心，它们已经变成了富裕的社区，非常富裕的社区。

黄仁勋

我们要确保每个人都能从中受益。我们要确保美国的AI竞赛能够让所有人获益：每一个行业、每一家公司、每一个州、每一位民众。

特朗普

很好。对此我深有感触，而且我有能力对此采取行动。我们绝不会让那种事情发生。所以我根本不知道谁在参加会议，我根本不知道我在跟谁说话，但我会去看看。

黄仁勋

您听到了吗？成千上万的人在为您鼓掌。

特朗普

我只知道，如果您在那儿的话，您就没法听Jensen说了。但他做得非常出色。David做得非常出色。祝大家好运。我们将拥抱未来。这个国家从未像现在这样好。我们有20万亿美元的投资即将进入这个国家。相比之下，在Sleepy Joe Biden的领导下，不到一万亿美元。而那是四年的总和。这是一年，在一年之内。这个国家从未见过这样的情况，我们将继续保持下去。非常感谢大家。

杰森

谢谢，总统先生。谢谢。

黄仁勋

我稍后给您回电话。谢谢，总统先生。谢谢。

杰森

那真是别具一格。我以为那是个桥段。你以为那是假的？不，那是真实。起初我还以为是个恶作剧，当时我说，把他们设成免提。

黄仁勋

然后他给你打电话……

杰森

你是怎么想的……

大卫·萨克斯

他会在深夜随时给你打电话。他给你打电话那会儿我们正在Oval。我当时在睡觉。

查马斯

你睡着了，然后他说，把他叫醒。我感到非常难过，因为他问我谁会参加这次晚宴，我们逐一核对了名单，然后他问，Jensen怎么样？我说，不，先生，他在休假，因为他已经为此推迟了五年的假期。

大卫·萨克斯

他接着说，让他接电话。什么是休假？但你为什么认为他能看穿这个骗局？这确实非常非同寻常。

黄仁勋

那是……

大卫·萨克斯

民调支持率下降了80%。对于任何其他坐在Oval Office的人来说，你都会选择做那些受欢迎的事情。你代表着人民。这就是大家想要的，他们想要关闭数据中心和AI。这似乎是当下的一种流行趋势。但他声称这是一个骗局，并揭穿了它。他是怎么做到的？

黄仁勋

我不太确定。原因在于，很多人都上当了。这很复杂。起初，如果你审视这些报道，一切都是基于两点，第一点是基于国家安全。而最近，这一切都被彻底打破了。那个叙事已经不再基于国家安全了，现在它基于安全性。

如果你想让AI保持安全，首先我们需要确保构建它的实验室处于管控之下，并有完善的测试手段。如果我们希望有第三方来确保这一点，就需要提供第三方评估机构。这与财务管控并无二致。你们都知道我们有审计师，审计师非常专业，他们未必需要在我们的业务领域像我们一样精通，但他们必须能够提出正确的问题。拥有独立的审计师或评估者是件好事，但关键是必须有多个来源。这可以确保单一公司不会被收买或受到某种程度的影响。

解决这个问题有很多种不同的方法。我认为最重要的一点是，让我们安全地构建这项技术，确保其测试过程是安全的。我完全意识到目前正在构建的东西是非凡的。但这些都是非凡的公司，我们理应以非凡的标准来要求它们。它们也愿意，它们也渴望如此。

战略拆解：NVIDIA的资本配置与生态构建

大卫·弗里德伯格

我想回到开源的话题上再谈一会儿。一年前，我们并没有非常认真地对待它。当时它落后了两年，或者说18个月。

黄仁勋

正如你们所知，在与President Trump通话时，一个挑战在于很难插上话。我会因为这么说而惹上麻烦，但我敢肯定他会为此给我打电话。我想对他以及你们所有人说的是，AI正在创造海量的就业岗位。在政府执政初期，以及我和他第一次通话、第一次见面时，他最渴求的就是在美国创造就业机会，他希望实现美国的再工业化，并确保美国拥有支撑下一场工业革命所需的能源。

没有能源，就没有工业增长。他希望确保能源增长、就业增长，并实现供应链的再工业化。看看我们现在所做的一切，这一切就在此时此刻正在发生。我们正在创造比以往任何时候都多的工作岗位。就像我们之前谈到的，最近有4000亿美元的风险投资注入了AI行业，仅仅六个月。这创造了大量的工作岗位。它对计算能力产生了巨大的需求，同时也带动了对数据中心的大量需求。我想我刚才正在和Texas的Governor Abbott交谈，他希望呼吁业界确保我们在全美各地建设数据中心时，能够对当地社区保持同理心，学会更好地倾听。

查马斯

让我们花点时间讨论一下这个话题。NVIDIA最不可思议之处在于，如果你将其各个组成部分拆解来看，就会发现为了推动整个生态系统的运转，你们实际上已经成为了AI领域的银行。关于Clover Leaf的事情，你们正在进行土地和能源供应方面的整合。你们与BlackRock、Goldman以及所有这些机构合作完成了这项伟大的事业，从本质上创造了融资能力。请为我们详细介绍一下你们的资本配置策略。为了让更广泛的生态系统参与者能够加入并为下一阶段提供资金支持，需要达成哪些条件？

黄仁勋

我们正在创造一场新的工业革命，其每一个维度都是真实的。这个新产业需要制造业支撑。就像电力、互联网以及现在的AI一样，我们可以驱动一切，也可以定义一切。如今有了AI，我们可以提问并获知任何事情。我们正在接入以太，可以向它询问任何我们想要了解的事情，并让它为我们解释。

为了实现这一点，它必须产出智能。这这是一个生产过程，这也是为什么必须构建这种基础设施的原因。一旦基础设施构建完成，问题在于，美国其他所有层面该怎么办？这个行业不仅仅关乎模型，它主要关乎之上的应用程序。它主要关乎基础设施层、数据中心以及所有基础设施、建筑施工、电力和发电。所有这些都牵涉其中。

我会审视整个生态系统并寻找瓶颈，看看在哪些领域正在涌现卓越的公司。也许是供应链需要扩大规模，以便当我们准备好部署算力时，它们能为我们做好准备，包括土地、电力和壳资源。我考虑长期供应链的程度可能比大多数人都要多，因为我们的公司规模非常大，为了让我们成功，需要一大批公司。像Corning，Wendell领导的Corning必须支持我们，还有Lumentum，当然还有TSM以及内存公司。因此，我们在那场增长革命到来很久之前就开始与所有这些公司合作，以便增长能够顺利实现。现在我正在做下游业务。

向上攀升：NVIDIA的垂直整合策略

查马斯

在计算机周期中，随着时间的推移，收益倾向于向技术栈上层移动，直接流向应用层，在那里你可以获得更长期的超额收益。你收购了Hugging Face，现在实际上已经进入了服务业务领域。我认为像OpenRouter这类产品具有极大的意义。显而易见，构建像Bedrock这类事物存在更好的实现路径。自然的结论是什么？因为看起来处于上游的人们对于向下游渗透毫无顾虑。你拥有最优的资产负债表、这些卓越的工程师，并且具备经过验证的经验来将其做好。那么，你是如何考虑抬头看去并产生“我大概也能做到”这种想法的呢？

黄仁勋

NVIDIA能运行世界上每一个模型的原因在于，我们是唯一一家做到这一点的公司。大约一年半前，我们运行的唯一模型就是OpenAI的模型。而现在，各种令人惊叹的模型层出不穷，Meta Muse、Grok、Gemini现已可用，Anthropic也在我们的平台上不断扩大规模。自一年半以前起，所有这些前沿AI模型现在都已开放并可供使用。

模型的数量正在不断增长。还有一大批公司也在构建前沿模型。人工智能实验室的数量也在不断增加，比如Physical Intelligence，名单还在继续。作为一家公司，我宁愿帮助每个人取得成功，而不是从中分一杯羹。我们的策略是根据需要向上尽可能攀升，并尽可能保持低调。

其原因在于，如果我解决了它，那么如果没有NVIDIA创建cuDNN，所有的框架都不会存在。如果不是因为我们创建了Megatron-Core，那么所有的大规模训练都不会发生。我们去发明所有必要的技术，根据需要尽可能深入，然后我们让百花齐放。这种立场使我们能够，坦率地说，成为唯一一个……

查马斯

我们坦诚一点。我同意你的观点。反对意见在于，如果能在超大规模层拥有更多的竞争，那确实会非常棒。我认为你在支持neoclouds方面做得非常出色。顺便说一下，是你把我介绍给了Nebius，他们非常棒，真的很出色。他们所做的一切都令人惊叹。但我们需要大约50家这样的公司。我们需要100家。我们需要1000家。而这可能需要一些……

黄仁勋

没错。你知道吗，Chamath，我这个人其实意外地没什么竞争心。

查马斯

真的吗？

黄仁勋

是的。那不是我感兴趣的领域。我的想法是，举个例子，如果有五家超大规模云服务商，我会非常满意。然而，我注意到所有新一代云服务（我们称之为NCPs）的早期客户，其实都是这些超大规模云服务商。

查马斯

确实如此。

黄仁勋

原因在于超大规模云服务商通常一年规划一次，但当前的市场动态极其多变，导致他们的预测几乎总是会有偏差。

因此，那些敏捷且行动迅速的区域云服务商，他们了解自己的所在州、国家或地区，能够以一种独特的方式锁定土地、电力和基础设施资源。而对于坐在西雅图（Seattle）或帕罗奥图（Palo Alto）的人来说，要洞察全球局势是很困难的。

查马斯

没错。

黄仁勋

所以我们现在基本上拥有了一个大规模的分布式公司network（网络），他们正在为我们锁定土地、电力和基础设施资源。现在各国也都意识到了这一点具有战略意义。许多国家都在说，我要掌握自己的算力，并且只提供给本国企业。

查马斯

没错。

黄仁勋

Nvidia在那些国家也有业务，我们可以帮助当地的云服务商实现增长。无论是哪家公司，比如我们在澳大利亚的业务。我们刚刚在澳大利亚完成了一系列布局。新增了两个吉瓦的容量。在东南亚，当然，I.O.H等公司也增加了一些吉瓦的容量。所以我们正在建设吉瓦级的算力。我们正在建设，我们正在扩展计算能力。

全栈能力：从自动驾驶到生物医药

黄仁勋

不过，这一点很明确。你对此有什么看法？

杰森

很明显，你们正在向更高的领域迈进，并且非常关注开源。很明显，你们的Nemotron表现得非常出色。我经常使用它们。Hugging Face、Poolside和Llama。这是一个非常、非常扎实的产品，你们现在正在进行人才收购、招聘，或者无论叫它什么。此外，你们在自动驾驶领域的开源技术栈也具有很强的颠覆性。所以……

黄仁勋

我们有五个领域的前沿模型。

杰森

没错。你们似乎不是为了拿银牌而去开发产品。你们似乎志在金牌。那么，你们是否正向着金牌迈进，并会毫无疑问地推出最强的开源模型？

黄仁勋

接下来是该问题的B部分……

杰森

开源技术能够赶上前沿模型吗？而你就是那个能做到这一点的人吗？

黄仁勋

所以逻辑是这样的，杰森，我们构建它是为了，第一，我们有能力，我们具备相应的技术，并且因为我们的客户需要我们这么做。没错。例如，Applied Intuition是世界上首款具有思考能力的自动驾驶系统。通过思考和推理，你就不需要那么多的数据，你不需要利用数十亿小时的道路数据进行训练，因为你可以进行推理。将问题拆解开来，然后说，噢，我以前见过这个。虽然不完全一样，但在很大程度上与那次情况相同。

那么Applied Intuition，为什么它是有必要的呢？现在有许多汽车公司。世界上每一辆车都将实现自动驾驶。但除此之外，每一家农业科技公司、每一辆卡车、每一辆货车，其中大多数的规模都不足以支撑构建整个技术栈。所以我将为他们构建一个非凡的技术栈。他们负责针对自身需求进行最后一公里的适配应用。未来，所有能够移动的事物都可能实现自动化。

如果我们不去构建一些生物学模型，世界就不会拥有它们。ESM2蛋白质语言模型，是由我们创造的。ESMFold、OpenFold、AlphaFold 2，以及所有关于等变计算的内容，如果不是我们构建了这些，这些技术将不复存在。我最喜欢的项目之一是ProteinComplex，用于合成下一代蛋白质，以及它的结合机制。这是开创性的成果。那是我们构建的。因此我们将构建它，因为礼来需要它，默沙东也需要它，其他人也需要它，而他们没有能力实现，或者他们还没达到那个水平。所以我们可以做出真正的贡献。我做的一切都是出于需求。我并非试图颠覆什么，我们每天醒来并不是为了去颠覆任何人。

杰森

没错。

黄仁勋

我们每天醒来只是想帮助所有人。

竞争格局：Elon Musk、中国与光刻技术

萨克斯

Jensen，对于可能对你们核心业务构成威胁的竞争对手，你怎么看？你能评论一下吗？

黄仁勋

我们人太好了。

萨克斯

是的。其实我只是想听听你的看法。你对Elon公布的1亿平方英尺的TerraFab设施有什么看法？

黄仁勋

如果有人能做到的话，那只能是他了。我们俩当时正一起乘飞机前往一个国家。

杰森

还有一个人，就是有时会给你打电话的那位。

黄仁勋

那是一架很棒的飞机。我们当时……Elon喜欢谈论这些事情，这类事情，所以我们花了很多时间讨论它。是指任何人都能做到吗？

弗里德伯格

因为，你可以这样做，你设计芯片，但你不负责制造它们。你的芯片可以在那里制造吗？或者说是这样吗？

黄仁勋

我们对工艺技术了解很多，因为我们在不断突破一切的极限。而且，因为我们是在如此大规模的层面上进行扩展。我们公司内部拥有令人难以置信的内存技术。世界上最棒的3D封装公司。我们有很多令人惊叹的东西。

萨克斯

所以你的看法是，你已经谈论过很多次了。

黄仁勋

所以我们完全可以谈谈这个。而且你无法阻止Elon去做这件事，这也是他超能力的一部分。一旦他决定去做某事，就很难阻止他们了。

萨克斯

那么，你能谈谈你对中国在先进光刻系统自主研发方面的看法吗？

黄仁勋

他们到2030年就能实现。

萨克斯

到2030年。

黄仁勋

而且2030年转眼就到。

萨克斯

没错。另外还有10%的几率届时我们都已不在人世了。对于中国而言，这是否意味着一旦开关打开，所有这些技术将几乎立即投入到中国大陆的晶圆厂中？

黄仁勋

考虑中国的方式是，他们非常擅长大批量生产。这只是时间问题。而且，我认为也要以几十年为单位来考虑。我已经在这一行待了很长时间了。对于Nvidia来说，我必须思考下一个十年以及再往后的十年会发生什么。所以两三年时间，不过是转瞬即逝。那根本不算什么。就他们而言，他们已经在那儿了。

查马斯

你们已经在那儿了。是的。Jensen，Elon和Gwynne。

黄仁勋

我们得行动起来，美国。我们得行动起来。竞速模式。所以我们做到了。竞速模式。放慢速度绝对是错误的策略。

迈向超级智能：现状与愿景

杰森

但我认为，对于我们行业中的大多数人来说，显而易见的是，我们正处于AGI时刻，这显然是一个定义，即与任何其他人类一样聪明。

黄仁勋

我认为我们已经到了这一步。

杰森

我们到了。那么，超级智能就是下一个节点。基于你的所见、基于你的客户群、基于你的过往经验，Jensen，我认为我们也已经达到了这一点。你认为我们已经达到超级智能了吗？

黄仁勋

没错，没错。当你关注一个狭窄的领域时，我是说，比如我的自动驾驶汽车，我不需要它为我煎蛋，我只需要它把车开好。对，那确实是超级智能。

萨克斯

而且它比人类做得更好。

黄仁勋

没错，没错。

萨克斯

比如事故率只有人类的十分之一。

黄仁勋

没错。比如合成蛋白质，进行蛋白质的虚拟筛选。我们已经达到那个水平了。

萨克斯

是啊。身处人类探索的最前沿，你觉得有意思吗？

黄仁勋

我很喜欢。

杰森

女士们，先生们。

黄仁勋

我喜欢它。我喜欢它。大家，那里真的很棒。未来是美好的，我们渴望抵达那里。听着，我们当中的许多人不必非要工作。但我必须告诉你们，不去参与实在太可惜了。太有趣了。所以我希望每一个人，我都希望能置身其中。我希望你们所有人都和我一起在那里。我们终将抵达那里。

作为人类，我们将共同取得巨大的成功。在此期间，我们必须鼓励他们，推动他们前行。如各位所知，他们正在从事非常、非常重要的工作。我希望他们能够成功。我也希望我们能减少一些不必要的戏剧性冲突。最重要的是，我们需要全美国与我们同行。这才是我们成功之道。

杰森

女士们、先生们，黄仁勋！

查马斯

谢谢你，Jensen。非常感谢。谢谢你。

弗里德伯格

谢谢你。谢谢你。那真是太棒了。你们整个团队。

黄仁勋

那真是太棒了。