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「黄仁勋访谈记」AI纪元：一场超越摩尔定律的文明跃迁

时代的洪流：当“不可能”成为新常态

我们正站在一个历史的转折点上。曾经，计算能力的指数级增长被摩尔定律所定义，芯片性能每两年翻一番，这构筑了数字时代的基石。然而，当摩尔定律的辉煌渐行渐远，一个更宏大、更颠覆性的力量正在觉醒：加速计算与人工智能。这不仅仅是技术迭代，更是一场深刻的工业革命，它不仅仅改变了我们工作的方式，更重塑了人类智能与物质世界的边界。

传统观点常常沉溺于对短期波动的担忧，预测市场过热、增长停滞。但真正有远见者，看到的是一个从“通用计算”向“加速计算与AI计算”的根本性转变。这并非简单的升级，而是底层逻辑的彻底颠覆。正如燃油灯被电力取代，螺旋桨飞机让位于喷气式客机，我们正经历一场从CPU驱动的旧范式向GPU驱动的新纪元的宏大迁徙。这种转变的力量，远超任何短期估值模型所能捕捉的范畴。

算力飞轮：从指令执行到智能涌现的质变

AI时代的到来，并非仅仅是计算速度的提升，更是计算模式的根本性演变。我们过去依赖于单一的“预训练扩展法则”（pre-training scaling law），即通过海量数据训练模型。但现在，我们面临着三项关键的扩展法则，共同推动着智能的涌现：

首先，预训练依然是基石。其次，是“后训练扩展法则”（post-training scaling law），这如同AI在反复练习一项技能，通过试错与强化学习，不断优化其表现。这其中，推理（inference）扮演着至关重要的角色。最后，也是最具颠覆性的，是“推理扩展法则”。过去的推理是“一蹴而就”，直接给出答案。而现在，AI开始学会“思考”（thinking）。它会在回答前进行“研究”，验证“基本事实”，不断思考，然后生成更优质的答案。思考得越久，答案质量越高。

这意味着，AI不再是简单的语言模型，而是一个由多个语言模型组成的系统，它们并行运行，使用各种工具，进行研究，处理多模态数据，甚至生成视频。这种“思考”的能力，将推理的算力需求从百倍、千倍直接推向十亿倍的指数级增长。当客户数量呈指数级增长，同时每一次AI使用所需的计算量也呈指数级增长时，这两股指数级力量的叠加，共同构成了对算力无止境的需求。

“极致协同设计”：打破传统瓶颈的创新哲学

在摩尔定律失效、晶体管成本和功耗增长趋缓的时代，如何继续实现指数级的性能飞跃？英伟达（NVIDIA）的答案是“极致协同设计”（Extreme Co-design）。这是一种超越传统芯片设计边界的创新哲学。它不再局限于单一芯片的优化，而是将整个AI系统视为一个整体，在模型算法、系统架构、软件栈和芯片层面同时进行创新与优化。

想象一下，这就像一支顶级的交响乐团，每一个乐器（芯片）、每一位演奏者（软件）、每一段乐谱（算法）都经过精心设计，共同演奏出震撼人心的乐章。英伟达不仅设计GPU，还革命性地重塑CPU、网络芯片、NVLink互联技术以及Spectrum-X以太网，甚至深入到数据中心的交换机和网络层面。通过这种全面的协同设计，Blackwell架构相较于Hopper架构，能在短短一年内实现30倍的性能提升，这是任何单一芯片改进都无法企及的。

这种极致协同设计不仅降低了单位令牌（token）生成的成本，也使得AI模型能够变得越来越智能。它构建了一个深厚的竞争护城河：首先，高昂的晶圆成本意味着除非具备极致的协同设计能力，否则难以提供颠覆性的性能增长；其次，部署兆瓦级（gigawatt）AI工厂需要数十万块GPU协同工作，其系统复杂度和风险巨大，只有经过充分验证的架构才能获得客户信任；最后，这种前瞻性的年度发布周期，将供应链锁定，形成规模优势，使得新进入者几乎无法望其项背。

“令牌经济”：重构全球GDP的智能引擎

AI的深远影响，远不止于技术和产业内部。它正在催生一个全新的“令牌经济”（Token Economy），并有望对全球GDP产生革命性影响。如果说工业革命用电机替代了体力劳动，那么AI时代，人工智能超级计算机和AI工厂将生成“令牌”来增强人类智能。人类智能占据全球GDP的55-65%，高达50万亿美元，而AI将成为这个巨大市场的增强器。

试想一下，如果一个年薪10万美元的员工，通过1万美元的AI助理，生产力提升两到三倍，任何企业都会毫不犹豫地投资。英伟达自身已经将AI融入每一个工程师和设计师的工作流程，不仅提升了芯片设计质量和速度，也带来了更高的生产力、收入和利润。将这种模式推广到全球50万亿美元的人类智能市场，AI带来的增量价值将是天文数字。

更重要的是，AI生成“令牌”的特性决定了它需要“工厂”来持续运行和思考。这种“总是在线”的思考模式，与传统软件一次编写、按需运行截然不同。这催生了对AI基础设施持续、巨额的资本支出需求。保守估计，未来AI每年所需的资本支出将达到数万亿美元，这预示着一个比现有计算市场大数倍的全新万亿级市场。从通用计算转向加速计算，从CPU到GPU驱动的超大规模计算，再到人类智能的全面增强，AI正在开启一个加速全球GDP增长的黄金时代。

大国博弈与人才迁徙：AI时代的全球版图

AI的崛起，不仅是企业竞争的焦点，更是国家战略博弈的核心。各国政府普遍意识到，AI已成为现代软件的基石，是国家经济和安全的基础设施。如同能源和互联网，AI基础设施将成为每个国家的必需品。为此，各国都致力于发展“主权AI”（Sovereign AI），即在确保数据主权、文化价值观和国家安全的前提下，构建和发展自己的AI能力。

然而，这场竞赛并非没有挑战。全球AI人才的流动，特别是顶尖研究人员的去向，正成为衡量各国未来竞争力的关键指标。曾经，中国最优秀的AI研究人才90%会选择赴美深造和工作，但如今这一比例已急剧下降。这种人才流失对美国的创新生态构成了长期威胁。因此，制定合理且具有战略眼光的移民政策，吸引全球最优秀的人才留在美国，为他们提供施展才华的沃土，至关重要。

同时，在全球AI竞赛中，美国需要保持开放和竞争的心态。“小院高墙”的政策可能适得其反，不仅阻碍了美国技术的全球普及，也可能在内部催生强大的竞争对手。美国的技术产业是国家宝藏，它应该被鼓励去全球竞争，通过贸易和技术扩散，将美国的技术标准和价值观输出到全世界。与竞争对手合作，融合不同生态系统，共同扩大AI的“蛋糕”，而非执着于零和博弈，这或许才是通向最终胜利的明智之道。

攀登“梦之阶梯”：拥抱变革，共创未来

我们正身处一个前所未有的加速时代，变化之快令人眩晕。然而，面对指数级增长的未来，最关键的行动并非预测其终点，而是“立即上车”（Just get on it）。当一列火车以指数级速度加速前进时，试图提前预判它的确切位置并狙击，是徒劳的。唯一的策略是，在它速度尚缓时登上列车，然后适应其加速，随之探索前路。

AI的普及正在弥合技术鸿沟。过去，使用计算机需要学习C++或Python等编程语言，而现在，只需掌握人类语言。AI成为终极的“均衡器”，赋予每个人强大的智能工具。它将改变任务，而非彻底消灭工作。通过AI的赋能，人类的创造力和生产力将被极大释放，催生更多新的想法、新的工作和新的产业。智能并非零和游戏，它是一个持续增长的飞轮。

更重要的是，社会契约也需随之进化。重振美国制造业，投资技能培训，让更多人参与到实体经济的创造中，这能够有效弥补部分自动化带来的冲击。而像“投资美国”计划那样，让每个孩子从出生起就拥有企业股份，共享国家增长的红利，则能从根本上保障普通民众在资本主义体系中的“崛起权”（right to rise），确保这场文明的跃迁能够惠及每一个人，而非少数精英。

未来的五年，我们将见证人工智能与机电一体化（mechatronics）、机器人技术的深度融合，每个家庭都可能拥有自己的R2-D2，成为我们的伴侣和助手。生物学的无限复杂性将被AI解析，数字孪生将用于健康管理，精准预测疾病和衰老。而展望更远的未来，30年后的世界将因AI而变得面目全非。我们应该以自信、开放和竞争的心态去迎接这一切，因为我们正身处历史的洪流之中，共同攀登着通往无限可能的“美国梦”阶梯。

本来整理自播客访谈，提示词可见宝玉的分享。

BG2播客由Bill Gurley和Brad Gerstner主持，邀请了英伟达（NVIDIA）创始人兼CEO黄仁勋（Jensen Huang）深入探讨了AI新时代的演变。访谈围绕英伟达与OpenAI的百亿美元深度合作、AI工厂的崛起、AI主权、美国梦的保护等展开。黄仁勋认为，随着加速计算逐步取代通用计算、智能代理系统渗透每一个产业环节，全球经济的核心正在重塑，美国及全球在AI基础设施、人才战略和治理模式上面临巨大变革。