NVIDIA CEO Jensen Huang（黄仁勋）：AI 工厂、企业转型与“无限算力”思维

撰文：Techub News 整理 2026 年 2 月，NVIDIA 创始人兼 CEO Jensen Huang（黄仁勋）在结束为期两周的亚洲之行后，风尘仆仆地现身 Cisco 活动现场，与 Cisco 高管进行了一场深入且生动的对话。在这场交流中，黄仁勋不仅系统阐释了“AI 工厂”作为下一代智能基础设施的核心理念，更以独特的视角为企业如何在这场 AI 浪潮中生存、进化乃至引领，提供了极具实操性的建议。他的观点超越了单纯的技术讨论，触及了企业战略、创新文化和思维模式的根本性转变。 AI 工厂：重新定义计算的基础设施 黄仁勋开宗明义地指出，我们正在经历“60 年来的首次计算范式重塑”。过去的“显式编程”时代，程序员用 Fortran、C++ 等语言精确地告诉计算机每一步该做什么。而今天，我们正迈向“隐式编程”时代：你只需告诉计算机你的意图，它便能自行探索如何解决问题。这一转变不仅发生在处理层，更席卷了整个计算栈——存储、网络、安全，一切都在被重构。 “AI 工厂”正是这一新范式的集中体现。它不再仅仅是传统的数据中心或云计算平台，而是能够持续生产、精炼和部署“智能”的基础设施。黄仁勋强调，当前的 AI（如早期的聊天机器人）虽然有趣，但还不够“有用”。真正的智能在于解决问题，而解决问题需要具备几个关键能力：知道自己不知道什么、进行推理、将未知问题分解为可解决的子问题、制定计划、使用工具、进行研究。这正是当前“AI 代理”领域所探索的方向。 他进一步解释道，过去基于“检索”的软件（如手机应用）是预录制的、静态的。而未来的软件将是“生成式”的，每一次交互、每一个提示词、每一个上下文都会产生独一无二的输出，就像他和主持人的这场对话一样，每一句话都是首次组合出现。这要求底层基础设施具备前所未有的动态计算和数据处理能力。 企业 AI 转型：从“百花齐放”到“有的放矢” 当被问及企业应如何迈出 AI 转型的第一步时，黄仁勋给出了一个反直觉但深刻的建议：不要一开始就纠结于投资回报率。他认为，任何新技术的早期部署都很难用电子表格精确计算 ROI。相反，企业领导者应该问自己：公司的本质是什么？公司最具影响力的核心工作是什么？ 他分享了 NVIDIA 内部的实践：“我们让‘百花齐放’。”公司内部有数以千计的 AI 项目在同时进行，看似“失控”，但这正是创新的常态。“如果你总想控制一切，首先你需要治疗，其次，控制是一种幻觉。”他建议企业创造一个安全的环境，鼓励员工大胆尝试各种 AI 工具——无论是 Anthropic、Codex、Gemini 还是其他任何模型。当团队提出想尝试某项 AI 技术时，他的第一反应是“好的，然后我再问为什么”，而不是“先证明给我看”。这种态度与他教育孩子的方式如出一辙：鼓励探索，而非预设限制。 当然，“百花齐放”之后需要“修剪花园”。企业需要在某个时间点运用判断力，开始整合资源，聚焦于最有前景的平台或方法。黄仁勋透露，他自己尚未开始大规模“修剪”，但内心非常清楚对公司最重要的核心工作是什么。对 NVIDIA 而言，这无疑是芯片设计、软件工程和系统工程。因此，他确保公司投入大量专家和资源，利用 AI 彻底革新这些领域的工作流，并与 Synopsys、Cadence、Siemens 等工具巨头深度合作，将 NVIDIA 的技术无缝集成到设计流程中。 他提出了一个关键的思维转变：用“无限算力”的视角审视你的业务。想象一下，如果某项工作的耗时从一年缩短到一天、一小时甚至实时完成；如果处理海量数据（如万亿级别的图分析）不再需要分块处理，而是可以一次性处理整个图谱；如果“质量”或“速度”的限制不复存在。如果你没有用这种“无限/零成本”的逻辑去思考公司最棘手的问题，那么你可能就做错了。他警告道：“你或许没有这样想，但只需想象你的竞争对手正这样想，或者一家即将成立的新公司正这样想，一切就都不同了。” 技术栈、物理 AI 与企业的“电子化”未来 黄仁勋将 AI 技术栈比喻为一个“五层蛋糕”：从底层的芯片和能源，到基础设施（硬件和软件），再到 AI 模型，但最顶层、最重要的永远是应用。“看在上帝的份上，去应用这项技术吧！”他疾呼，“一家使用 AI 的公司不会陷入危机。你不会被 AI 取代，你会被那些使用 AI 的人取代。” 他驳斥了“AI 将取代软件公司”的流行观点，认为这是“世界上最不合逻辑的想法”。他以一个思想实验说明：如果一个通用人形机器人（AG Robotics）需要拧螺丝，它会重新发明螺丝刀吗？当然不会，它会使用现有的螺丝刀。数字世界的 AGI 同理，它们会使用现有的软件工具（如 ServiceNow、SAP、Cadence），而不是重新发明计算器。这正是 AI 领域“工具使用”成为突破性进展的原因。许多物理世界的问题有明确的法则（如 F=ma，V=IR），AI 应该学会利用为这些法则构建的工具，而非重新推导。 这引向了他对“物理 AI”的展望。下一代物理 AI 需要理解物理世界和因果关系。他以“多米诺骨牌”为例：一个孩子能轻易理解推倒一块骨牌会导致连锁反应，这个概念融合了因果、接触、重力、质量等复杂原理，而当前的大语言模型却难以掌握。创造能理解这类物理概念的 AI，将是巨大的机遇。 黄仁勋提出了一个激动人心的观点：AI 将帮助每一家公司转型为“技术优先”的公司。“我爱迪士尼，但我肯定他们更想成为 Netflix。我爱梅赛德斯-奔驰（我坐它来的），但我确信他们更想成为特斯拉。我爱沃尔玛，但我肯定他们更想成为亚马逊。”他连举三例，指出传统公司的渴望在于成为其领域的“技术第一”玩家。技术应成为超级能力，而领域知识则是应用场景。因为技术公司处理的是“电子”，而非“原子”，电子的规模几乎是无限的，这能突破原子世界的物理限制。 他鼓励所有企业拥抱这一转变：“编程（编码）说到底就是打字，而打字已经成为一种商品。你们所有人都拥有无比宝贵的财富——领域专业知识。你们了解客户，知道问题所在。现在，你们第一次可以用自己的语言，直接告诉计算机你们想要什么。”这意味着，企业最大的价值——意图和理解——将前所未有地直接转化为生产力。 私有化部署、AI 入环与行动号召 针对企业应选择公有云还是自建基础设施的问题，黄仁勋给出了一个充满激情的答案：“去造一台计算机吧！” 即使 PC 技术已经成熟普及，亲手构建、了解每一个组件至关重要。“如果你身处交通行业，不要只使用 Uber。打开引擎盖，换一次机油，了解它是如何工作的。”这种亲身体验对于理解这项将定义未来的技术至关重要。他相信，未来将是“部分租赁、部分自有”的混合模式。 他特别强调了数据主权和隐私的重要性，并以一个生动的比喻说明：“我去看心理医生时，不希望我的问题被放到网上。”对于公司而言，最宝贵的知识产权往往不是答案，而是问题本身。“我正在思考什么问题，什么对我重要——我不想让别人知道这些。”因此，涉及核心战略对话和不确定性的 AI 应用，应该部署在本地、私有的环境中。NVIDIA 自身就构建了本地的超级 AI 系统，因为他不放心将所有公司对话都放在云端。 最后，黄仁勋颠覆了一个常见概念：“‘AI 应该始终有人类在环’这个想法是完全错误的，是颠倒的。应该是每个公司都必须有 AI 在环。”他解释道，公司希望每天都变得更好、更有价值、知识更丰富，永不倒退或从头开始。如果让 AI 融入业务流程，它将捕获公司的集体经验。未来每个员工都会有 AI 辅助，这些 AI 将成为公司不断累积、进化的核心知识产权。这才是未来公司的形态。 在对话的最后，带着几分玩笑与真诚，黄仁勋给出了最直接的行动建议：“我认为你们所有人都应该立刻给 Chuck（Cisco 高管）打电话。或者，你们也可以打给 Jensen（我本人）。”这场融合了深刻洞见、战略远见与些许葡萄酒助兴的对话，在观众的笑声与掌声中落幕，留下的是对 AI 时代企业生存与发展之道的无尽思考。