撰文：Techub News 整理
导语
在 Y Combinator 举办的 Startup School 2026 大会上，NVIDIA 创始人兼 CEO Jensen Huang（黄仁勋）进行了一场近一小时的深度对话。作为当今全球 AI 浪潮中最具影响力的领导者之一，黄仁勋的每次公开分享都备受关注。此次对话不仅回顾了 NVIDIA 从一家濒临破产的图形芯片初创公司成长为市值超万亿美元的科技巨头的关键转折，更深入剖析了驱动这家公司前进的“算法世界观”，并展望了 AI 代理、物理智能（Physical AI）等前沿领域的未来图景。对于每一位身处技术变革洪流中的创业者、开发者而言，这无异于一堂关于创新、韧性与未来洞察的“大师课”。
摘要
- NVIDIA 创立之初选择的技术路线是完全错误的，公司是靠创始人买回教科书重新学习才得以存活。
- NVIDIA 成功的核心理念不是制造最好的芯片，而是“加速算法领域”，即用专用处理器解决通用 CPU 难以处理的复杂计算问题。
- AI 的突破在于认识到深度学习是一个“通用函数逼近器”，这彻底改变了从芯片到应用的整个计算栈。
- 未来最重要的技能之一是“系统思维”，因为底层的具体任务将由 AI 代理自动化完成。
- AI 自动化的是“任务”，而非“工作”，证据表明自动化正在创造更多就业机会。
- 物理 AI（机器人技术）的“ChatGPT 时刻”已经发生，自动驾驶将是其首个大规模经济应用。
- 开源是推动整个计算产业（从移动云到现代 AI）发展的根本动力。
- 创业者的核心心态应是“这能有多难？”，保持学习、直面现实并具备韧性。
一、 教科书拯救的公司：直面错误与学习的力量
如今被视为 AI 基石和图形王者的 NVIDIA，其起点却是一个巨大的错误。Jensen Huang（黄仁勋）在分享中坦言，1993 年公司创立时选择的核心技术“绝对是错的”。当时的愿景是将每台个人电脑变成游戏主机，为此他们试图重新发明 3D 图形算法。然而，到了 1995 年，他们痛苦地意识到，不仅算法行不通，整个团队甚至不知道正确的方法是什么。
彼时，已有 35 到 40 家公司投身 PC 3D 图形领域，NVIDIA 濒临绝境。黄仁勋回忆道，他口袋里只剩下几百美元，于是跑到 Fry‘s 电子产品商店，买回了三本关于 OpenGL 和图形管线设计的教科书。“我把书带回公司，交给工程师……我们后来 reinvent 了计算机图形学，成为现代计算机图形的全球领导者，过去 25 年大多数重大突破都是我们发明的。人人都以为 NVIDIA 一开始就是 3D 图形领域的王者，但我们是从教科书学来的。”他总结道，“我们实际上是开了公司，融了资，然后去买教科书。”
这段经历奠定了 NVIDIA 最根本的哲学：技术本身并不重要，重要的是直面现实的能力和持续学习的态度。“从那以后，NVIDIA 一直在发明各种我们以前从未真正做过的技术……我们以同样的态度对待一切：如果这件事重要，我们就去学，这能有多难？”当然，实际过程总是比想象中艰难得多，但带着“这能有多难”的心态出发，是克服恐惧和开启征程的关键。
二、 算法而非芯片：NVIDIA 的“加速计算”世界观
早期与世嘉（Sega）的合作，是另一个关于诚信与救赎的关键故事。NVIDIA 原本受合约要为世嘉的下一代游戏机（后来的 Dreamcast）提供芯片，但因技术根本性缺陷，黄仁勋亲自飞往日本，向时任 CEO Irimajiri 坦诚无法履约，并建议对方另寻合作伙伴。然而，他也直言公司仍需要合约款项以维持生存。
“你可以想象这场对话。我对他说，‘你合同要求我做的事，我做不到，但我希望拿到合同所有的钱。’”黄仁勋回忆道。最终，世嘉出于对“人”而非“公司”的信任，支付了 500 万美元，这笔钱让 NVIDIA 得以续命，并争取到时间找到正确的方向。后来世嘉在 NVIDIA 上市时出售了股份，获得了可观的回报。这个故事印证了黄仁勋的观点：投资者投资的是人。
从这些生死考验中，NVIDIA 提炼出其成功的核心“大理念”：公司的独特视角在于相信可以通过增强 CPU（即加速计算）来解决原本过于困难的问题。3D 图形只是第一个“算法领域”，后来的分子动力学、图像处理、物理模拟，以及最重要的深度学习，都是同一理念的延伸。
“我们很早就意识到，关键不是制造一个伟大的芯片，而是加速一个算法领域。”黄仁勋强调，“伟大公司的特质在于你对世界有一个独特的、你深信不疑的视角。这不完全是技术，甚至不完全是市场……一个关于未来重要事物的高层愿景，一个独特的视角，并且追求这个愿景是困难的，这些是好的组合。”对于 NVIDIA 而言，这个视角就是“加速计算将变得重要”，而其核心“一切与算法有关，而非芯片”，被证明是完全正确的。
三、 从 AlexNet 到“通用函数逼近器”：预见 AI 革命
当 AlexNet 在 2012 年横空出世时，黄仁勋和许多人一样看到了它。但不同的是，他始终透过“寻找算法”的透镜观察世界。他将 AlexNet 不仅仅视为一个图像识别模型，而是认识到其背后的深度学习是一种“通用函数逼近器”。
“大约 15 年前，我告诉所有人，‘嘿，猜猜怎么着？我们2026 年 7 月学会了通用函数逼近器。’……我们可以给它几乎所有函数的答案，它就能学会这个函数是什么。”这一认知是革命性的。这意味着 AI 可以学习任何函数，而世界上大多数有趣的问题都具有这种“不精确”的特性。
基于此，黄仁勋开始推演这对整个计算栈、软件和各行各业意味着什么。NVIDIA 几乎立即开始了在计算机视觉、机器人、自动驾驶汽车等领域的布局。“我认为重大突破很简单，就是这比 AlexNet 更基础。这是一种做软件的方式。”他描述了一个需要从头开始重新发明的“五层蛋糕”产业栈，包括处理器、中间件、算法和应用。这种从第一性原理出发进行推理、追问“如果这样，那会怎样”的能力，是 NVIDIA 能够提前布局并抓住 AI 浪潮的关键。
四、 CEO 如冲浪者：保持好奇与系统思维
黄仁勋以深入技术细节、直接阅读论文、与一线科学家交流而闻名。当被问及如何在一个庞大组织中保持这种“创始人模式”并推动第一性原理思考时，他表示这始于好奇心。
“我的心态总是从好奇心开始……我首先倾向于自己去发现答案。”如果发现某个信息领域对公司可能非常重要，他的下一个倾向就是尽可能多地学习，以便服务于公司并与他人分享。“我认为 CEO 是为公司服务、为所有员工服务的。你想用一些洞察力赋能他们。”
他比喻道，担任 CEO 就像冲浪。对于外行，海浪是混乱的，但冲浪者能读懂波浪并保持在浪尖。“你必须学会冲浪，而要学会冲浪，你必须理解波浪……你无法拥有任何这些（能力），除非你去尝试，除非你真的去做。”因此，深入细节部分是为了自我了解，部分是为了分解问题以便公司能够学习并采取行动，部分是为了激励他人。
黄仁勋强调，不必为了成为 CEO 而改变个性。“你正在建造一辆你要去比赛的赛车。你应该让车适应你……当我在工作中去世的那天，他们只需要为下一任 CEO 重塑公司。”这种“让组织适应你”的理念，是他能够以“创始人模式”领导公司 34 年，并将其从零带到超 5 万亿美元市值的原因。
五、 智能体、开源与物理 AI 的未来
谈及当前最前沿的算法，黄仁勋着重提到了智能体（Agent）和物理 AI。他认为，系统思维将是未来最重要的技能，因为底层的具体任务（无论是芯片设计还是软件编码）都将被智能体自动化。人们需要更抽象地思考系统：要解决什么问题？约束条件是什么？信息如何流动？
对于智能体，他认为当前最大的突破需求是可控性。“我们不需要智能体 100% 准确、100% 高质量才能使用它……我认为可控性可能是我们在每个层级上对智能体所需的唯一最大突破。”他设想未来人们可以与智能体精细协作，修改计划中的一个词、CAD 文件中的一个组件，然后让智能体重构其余部分。
黄仁勋是开源模式的坚定支持者。他将 OpenClaw 的出现比作“Linux 时刻”，并宣布 NVIDIA 的工程师将全力协助其发展。他认为，就像 Linux、Kubernetes、PyTorch 推动了移动云和现代 AI 一样，开源对于让每个人、每家公司都能构建自己的 AI 至关重要。“如果不开源，移动云产业就永远不会发生……如果没有所有这些，我们怎么会有现代 AI？”
在物理 AI（机器人）方面，黄仁勋表示，其“ChatGPT 时刻”（即打开想象力的时刻）在几年前已经发生，当时他们看到了由神经网络生成的视频和模拟。他意识到，如果能生成手指移动或拿起杯子的视频，就能让机器人执行相同动作。NVIDIA 正在构建“世界基础模型”，让 AI 理解物理定律。他预测，自动驾驶将是物理 AI 首个具有大规模经济价值的应用，目前相关业务规模已近百亿美元，并有望在未来成为下一个千亿美元级业务。
六、 AI 创造就业，与给年轻一代的建议
针对 AI 对就业影响的普遍担忧，黄仁勋提出了一个鲜明的观点：AI 消灭的是“任务”，而不是“工作”。他以软件工程、放射学和律师助理为例：编码、读片等任务被自动化了，但这些职业的就业人数却在显著增长。原因在于，自动化提高了生产率，解决了巨大的需求积压，从而创造了更多的岗位来处理更宏大的抱负和更多的案例。“这是生产力增长推动增长，增长驱动更多就业的经典例子。”
最后，对于年轻一代和在场创业者，黄仁勋给出了真诚的建议。他认为，简单的技能（如手动编码）会被自动化，但硬科学（物理、化学、生物）、计算机工程，尤其是系统思维和跨学科领域的能力将永远至关重要。AI 是一个强大的工具，让我们能够更有野心、更“不耐烦”地去解决那些极其庞大和困难的问题。
回顾自己的创业历程，黄仁勋送给年轻时的自己，也是送给所有创业者一句话：“这能有多难？” 他承认实际过程总是无比艰难，但不要让对困难的想象变成焦虑并阻碍行动。要相信学习的能力，这是最强大的超能力。“你不需要在一天内克服一生。你只需要克服那个早晨，克服今天……如果你坚持足够长的时间，NVIDIA 就会发生。”韧性，或许是所有品质中最重要的一个。
