撰文：Techub News 整理
在2026 年 5 月举行的米尔肯研究院全球会议上，NVIDIA 创始人兼 CEO Jensen Huang（黄仁勋）与主持人进行了一场深度对话。作为站在 AI 计算浪潮之巅的领军者，黄仁勋的洞察不仅关乎 NVIDIA 的战略，更勾勒出整个 AI 产业未来的演进路径、挑战与机遇。这场对话触及了技术演进、产业重构、安全伦理、地缘竞争等核心议题，是理解当前 AI 革命关键节点的宝贵窗口。
AI 的“有用”转折与千倍算力需求
黄仁勋开宗明义地指出，AI 在过去几个月经历了一个根本性转折：它变得“有用”了。这一转折的起点是两年前 ChatGPT 的出现，它展示了生成能力。而生成，正是思考和推理的基础——人必须生成想法才能思考，也必须生成指令才能使用工具。当 AI 具备了生成能力，通向理解和推理的大门便打开了。
随后，行业迅速朝着“智能体 AI”迈进。黄仁勋特别提到了 Anthropic 的 Claude Code，将其视为第一个能完成真正生产性工作（如软件编码）的智能体系统。编码之所以是关键的首个应用场景，因为它本质上是将人们希望自动化的事情程序化。“世界上有多少公司、多少人不想把需要反复做的事情编成程序？”他反问道。这意味着 AI 的“有用性”将远远超出软件工程师的范畴，渗透到所有企业和领域。
然而，智能体 AI 的实现代价高昂。黄仁勋强调，与单纯的生成式 AI 相比，让 AI 完成理解、推理、规划、使用工具并采取行动这一完整循环，所需的计算量要高出一千倍。他用了两个生动的比喻：两年内，世界所需的汽车数量增长了一千倍，飞机数量增长了两千倍。这种指数级的需求增长，正是当前 GPU 消耗量飙升、甚至几年前的老款 GPU 都变得像“优质葡萄酒”一样升值的根本原因。
这种需求不仅源于单次任务计算量的激增，还因为用户基数将扩大“一百倍”。两者的乘数效应，驱动着算力基础设施必须进行前所未有的扩张。黄仁勋认为，这标志着 AI 不仅仅是一个应用，而是彻底重塑了计算机行业，创造了一个全新的产业。
他将这个新产业生态比喻为一个“五层蛋糕”：从底层的能源、土地、电力和设施，到芯片、系统基础设施，再到模型层，最后是应用层。他特别指出，人们通常只关注模型，但如果没有底层基础设施的支撑，就不会有任何有用的模型出现。而应用层——涵盖医疗保健、交通、零售、金融服务等所有行业——都将被人工智能革命化。
投资瓶颈与“再工业化”机遇
面对如此庞大的需求，瓶颈何在？黄仁勋坦言，瓶颈是动态变化的。两年前，能源充足但芯片短缺。如今，NVIDIA 所打造的计算系统极其复杂，一个机架价值约四五百万美元，重达三吨，内含一百五十万个部件；而一个数据中心则摆满了足球场大小的这类机架。这些系统融合了硅光技术、最先进的内存、3D 封装、液冷等尖端科技。
NVIDIA 与全球几乎所有的芯片公司和系统制造商合作，拥有世界上最大的供应链之一，但总会有瓶颈出现。黄仁勋透露，NVIDIA 的投资策略是：在“五层蛋糕”的每一层进行战略性投资，用 1 美元的投资激活 100 美元的 AI 生态。例如，早期对 CoreWeave、Nebius 等基础设施公司的投资，起初被外界质疑为“循环交易”，但事实证明这些投资极具前瞻性，为整个生态注入了信心。
他分享了一个关键观察：过去三到六个月，包括 OpenAI 和 Anthropic 在内的大多数 AI 原生公司，其毛利率已变得“极其可观”。一旦开始盈利，目标就是扩大生产，这正是它们疯狂争夺算力容量的原因。黄仁勋希望，这意味着 AI 生态系统已经开始自立。
除了商业投资，黄仁勋更从宏观视角看到了 AI 驱动的“再工业化”机遇。他指出，AI 正在创造大量就业岗位，而美国重新工业化的最佳机会正源于此。这需要三种类型的工厂：芯片工厂、计算机工厂和 AI 工厂。他估计，这将带来数万亿美元规模的重建。市场力量是驱动再工业化的最强动力。他以“芯片法案”为例，指出最初企业对于在美国建厂犹豫不决，但当 NVIDIA 承诺给出数千亿美元的订单时，供应商们便纷纷来到美国设厂。
此外，AI 也是现代化电网的绝佳契机。美国电网有些陈旧，而现在，市场力量第一次有机会推动对可持续能源（无论是核能还是其他形式）的大规模投资。对于能源领域，黄仁勋表示，如果有好的想法且 NVIDIA 能做出独特贡献，他非常乐意投资，但目前更关注确保土地、电力和设施得到充足资金支持。
AI 安全、开源与地缘竞争
当话题转向对 AI 的担忧时，黄仁勋将自己定位为“实用主义者”。他强调，确保 AI 安全是科技行业的责任，因为只有行业最懂技术。安全措施包括冗余系统、多样化传感器以及护栏技术。他承认今天的护栏系统已经非常出色，但仍不完美，需要在实际使用中不断改进，就像飞机、汽车和医疗系统一样，都是在使用中变得更安全。
他最大的担忧并非其他国家获得 AI，而是美国人对 AI 产生过度恐惧。“每个人都应该拥有 AI，”黄仁勋强调，“它赋予人们力量，提升他们，给予他们超能力。”他最担心的是，科幻故事般的恐吓导致 AI 在美国变得不受欢迎，人们不敢接触它，从而使美国失去领先地位。他提醒，美国在上一次工业革命中受益，并非因为发明了它，而是因为应用了它。
谈到与中国的技术竞争和出口管制，黄仁勋的观点明确而务实：美国公司应该在全球竞争。美国理应拥有最先、最多、最好的技术，但同时也应最大化出口，因为出口增加收入、税收，从而增强国家安全和经济安全。他提出了一个简单的“测试”：在场的每一个人都需要 AI，但没有人需要核弹或 F-35 战斗机。AI 不是武器。
针对像 Mythos（此处应指某先进 AI 模型，转录可能有误）这样强大的模型是否应该广泛部署的争论，黄仁勋给出了一个独特的网络安全视角：防御超级力量的方法不是拥有另一个超级力量，而是拥有大量廉价的力量。最好的答案其实是开源。开源模型现在已非常优秀，且成本低廉。我们可以训练大量开源模型来防御网络威胁，形成“白细胞群”或“网络安全穹顶”。威胁方必须决定攻击哪个“前门”，而防御方可以拥有更多 AI。不能指望自己的 AI 一定比对方的好，但可以指望自己的 AI 比对方的多。
关于政府监管，黄仁勋认为“绝对有必要”。例如，未来嵌入 AI 辅助的医疗成像系统必须像医疗仪器一样受到监管；自动驾驶汽车也应该像人类司机一样需要通过驾驶考试获得“驾照”。他赞同快速行动，但反对“打破东西”。“更快行动的好处在于，更好的技术更安全。”
对于 Geoffrey Hinton（杰弗里·辛顿）等“AI 末日论者”认为 AI 有 20-30% 概率终结人类的观点，黄仁勋回应道，对方错在“忽略了世界上有那么多优秀的人正在努力防止这些事情发生”。有很多人致力于让 AI 更聪明，但有十倍多的人在努力确保它安全、可控、不产生幻觉并产出有用的工作。他警告，如果因此吓坏了人们，反而会伤害我们自己。
AI 与就业：目的与任务的分离
黄仁勋对 AI 取代就业的担忧给出了一个精辟的框架性反驳：人们混淆了工作的“目的”和“任务”。他以放射科医生为例：十年前就有知名计算机科学家预测，AI 将首先取代放射科医生，因为计算机视觉在分析扫描图像上已超越人类。如今，AI 确实已 100% 融入放射学，但放射科医生的工作并未消失。相反，他们能处理更多扫描、接收更多病人、进行更精确的诊断，放射科反而成了医院最大的利润中心之一，需要雇佣更多放射科医生。
“你人生的目的不是坐在暗室里看着工作站研究扫描片，”黄仁勋说，“你的目的是与医生合作，帮助治疗病人、诊断疾病、让人康复。研究扫描片只是你执行的一项任务。”AI 自动化了任务，但解放了人类去追求工作的更高目的。
他用自己的工作举例：“我 100% 的时间都在打字和说话。打字和说话都已经被完全自动化，且自动化水平超人了。我早该失业了。然而，你我都观察到，我们比以往任何时候都更努力工作。”这揭示了资本主义的目标：让我们更高效，给予我们更多自由时间，让我们能找到新的、更好的方式来运用我们的脑力。
黄仁勋承认，过渡期中必然存在“错位”。例如，如今大学毕业，如果不会熟练使用 AI，竞争力将远不如精通 AI 的同学。一些纯粹由任务构成的工作（如接听餐厅预订电话）可能会消失，但员工可以转而服务店内的顾客。他强调，不是每个工作都会消失，许多新工作会被创造出来，一些工作会被淘汰，但每个工作都会受到影响。AI 创造的第一波就业浪潮已经显现：数据中心、芯片工厂、AI 工厂的建设，以及 AI 公司疯狂的招聘。去年，风险投资向 AI 初创公司投入了上千亿美元，这是人类历史上最大规模的投资，都流向了就业岗位。与此同时，软件工程师的需求不降反升。
“人们需要用更多的生活经验和智慧来思考这些问题，而不是仅仅从技术角度出发。”黄仁勋总结道。
信念、责任与无限未来
在对话尾声，主持人提及加州可能推出的财富税提案，并估算这可能让黄仁勋付出约 80 亿美元。黄仁勋的回应体现了他一贯的务实与信念：他当然更喜欢低税率，但他也不介意纳税。“我们热爱这个国家……这是我们回馈的方式。”他和妻子从不为此纠结。他们选择加州是因为这里的学校、公司和文化，而不是因为税率低。他幽默地表示，只希望政府能用他缴纳的税款修好 101 公路上的那个坑洞。
关于 Anthropic 与美国国防部的合作争议，黄仁勋表达了明确的立场：他相信美国公司创造的技术，如果美国政府决定以符合宪法和法律的方式用于国防，保卫国家与家庭，他对此没有异议。他认为，CEO 不是民选官员，当国家走向战争时，他不希望接到电话询问他的技术是否应该被使用。“我会尊重他们的判断……但有一件事我们不会做，那就是妨碍美国保卫我们的家庭。”他认为这是民主国家的运作方式。
最后，当被问及2026 年 5 月在思考什么令人惊喜的事情时，黄仁勋的乐观溢于言表。他每天与教授、科学家交流，看到 AI 正在彻底改变科研。过去需要数月探索的新想法，现在借助 AI 一天就能完成。“科学家的工作本质是发现、探索、推动人类知识的边界。”在能源科学、气候科学、生物学、医疗保健、药物发现、物理科学等领域，突破是惊人的。
“如果你每天能看到我所看到的一切，你会对未来充满激情和兴奋，并意识到，无论你过去有何种抱负，你现在唯一要对自己说的是：你的雄心壮志还远远不够高。”黄仁勋说，他个人的根本转变是，现在如果有人告诉他能做到某事，他会在心里将其预期乘以 100 倍。AI 即将彻底改变科学和工业的每一个领域，未来无比广阔。
