红杉对话黄仁勋:计算模式迎来60年巨变,你不会被AI取代,但会被“善用AI的人”降维打击

marsbit發佈於 2026-06-12更新於 2026-06-12

文章摘要

来源:红杉资本 编译:Yuliya, PANews 红杉资本合伙人康斯坦丁·布勒与英伟达创始人兼CEO黄仁勋展开对话,探讨计算技术的根本变革。黄仁勋指出,计算模式正经历60年来的巨变:从过去的数据存储与检索,转向实时生成与定制。未来的每个像素、声音、视频都将根据用户上下文实时生成,这催生了“AI工厂”——大规模生产智能的计算设施。 黄仁勋将AI工厂比作新时代的“发电机”,它输入电能,输出数字化的智能(Token)。他预测,未来智能网络将像电网和互联网一样包裹全球,不仅人类使用,还会有上千亿个AI智能体在互联网上协作工作。 针对AI对就业的影响,黄仁勋反驳了“AI取代人类”的恐慌论。他强调,自动化提升的是效率,而非消灭职业。他以放射科医生和软件工程师为例:AI辅助反而扩大了行业规模与人才需求。真正的风险在于,“人们不会因AI失去工作,但可能被善用AI的人取代”。他鼓励所有人积极拥抱AI,将其作为能力升维的工具。 在投资层面,黄仁勋提出“五层蛋糕”模型:能源、芯片与计算设施、基础设施、模型层、应用层。AI生态当前年投入约1万亿美元,未来规模可能达20万亿美元,涵盖能源、硬件、软件及各行业应用,创造大量新机会。 黄仁勋总结,AI是赋予人类超级能力的技术,当前关于失业的叙事多为误导。企业与国家应聚焦AI带来的确定性机遇,加速融入智能时代。

来源:红杉资本

编译:Yuliya,PANews

编者按:过去,我们的数据中心只是存储文件供人类检索;而现在,计算正在走向生成,每一个词语、每一张图片、每一段视频都在实时产生,并根据请求者的上下文进行高度定制。在这场席卷全球的浪潮中,红杉资本合伙人康斯坦丁·布勒(Konstantine Buhler)与英伟达(NVIDIA)创始人兼CEO黄仁勋(Jensen Huang)展开了深入对话,探讨计算技术的重大变革。黄仁勋认为,自动化带来的不是失业,而是对劳动力需求的全面提升与职业本身的升维;人们不会因为AI而失去工作,但可能会被那些善于利用AI的人所取代。

AI工厂与计算模式的代际跃迁:从检索到生成

康斯坦丁: 非常感谢你的到来,黄仁勋。我们正处于一场大规模的AI革命之中,它的规模和速度甚至可能超过工业革命。你曾表示,现在正在发生的是人类历史上最大规模的基础设施建设。在这场建设的中心是AI工厂,而赋能这一切的公司正是英伟达。你能告诉我们,什么是AI工厂?为什么它是所有企业在未来十年最值得的投资?

黄仁勋: 你可以通过很多种方式来理解AI。大众最熟悉的可能就是通过网页浏览器和聊天机器人互动:你给它一个提示词(Prompt),它回复你一段话。即使你已经使用AI一段时间了,你也会发现过去两三年里它的能力有了极为显著的进化。

两年前,大家听说了ChatGPT。它本质上是一个能理解你输入信息的计算机软件。它能感知、理解信息,并将其转化和生成为其他内容。比如,你可以给它一个PDF文件并让它总结,这是文本到文本;你也可以让它根据故事生成一张图片,这是文本到图像;或者给它一张照片让它描述画面,这是图像到文本。这种能力在两年前被称为生成式AI。

但在理解和生成之上,更具价值的是思考能力。生成式AI的底座赋予了它内在思考、逐步推理和解决问题的能力。不仅如此,它现在还能生成控制指令去使用工具,无论是使用浏览器、电子表格、Photoshop、AutoCAD等数字工具,还是未来去控制机械系统(那也就是机器人技术和自动驾驶汽车)。

两年前,大家觉得ChatGPT很有趣,能写诗写歌,但偶尔也会胡言乱语;而两年后的今天,我们拥有了智能体系统(Agentic systems)。AI不再仅仅是理解信息,它现在能够进行推理并做有用的工作。因为能做有用的工作,AI产生了真正的商业价值。我们不会为了那些只懂得夸夸其谈的朋友付钱,但我们会为能真正干活的人付钱。现在每天都有人在按小时雇佣AI,比如每小时付它20到30美元。这也是为什么它成为了人类历史上增长最快的软件业务。

从产业的上游逻辑来看,我们要回到第一性原理。我们今天所熟知的计算机产业,其基本概念是在大约64年前确立的。当时IBM推出了System/360,这也是IBM当时成为全球最有价值公司的原因。

在过去的60年里,计算的本质是预先记录与检索:你写好故事、拍下照片、录制视频,保存成文件放入硬盘;当你想用的时候,再从硬盘里检索出来。这也是为什么那些建筑被称为数据中心。它们只是存储数据,并不做太多计算。

但现在情况变了。在AI时代,每一次你给出新的背景信息(上下文)和新的请求,AI都会进行实时的理解、推理并生成全新的结果。比如我现在的演讲,就是根据在座各位不同的背景实时生成的,而不是照本宣科。这就叫作智能。

未来的每一颗像素、每一个声音、每一段视频、甚至每一条广告和新闻,都将是为你量身定制、完全生成的,而非事先记录好再去检索的。这意味着,未来我们需要大量的生成器,也就是我们正在建造的大型计算机,这就是AI工厂。

包裹地球的智能网络与数字时代的发电机

康斯坦丁: 这个生成器的规模会有多大?

黄仁勋: 目前我们为全球大约10亿人提供信息和智能生成。但因为AI已经变成了智能体(Agents),它们可以自己干活,甚至一个智能体可以和另一个智能体沟通协作。在我们英伟达内部,可能有成百上千个智能体正在相互交谈、解决问题(当然,它们都在安全的沙盒和护栏内运行)。

这意味着,未来不仅是人类在使用互联网,互联网上可能还会有上千亿个智能体在日夜不停地工作。企业的智能体、自动驾驶汽车、机器人、甚至是每一栋大楼里的系统,全都在互相对话。所有的指令、所有的思考,全都是实时生成的。

这就像有一层厚厚的计算网络,像茧一样包裹住了整个地球。这听起来很夸张,但这其实在历史上已经发生过两次了:

  • 第一次是300年前,德国的西门子制造了一种机器。你把它点燃,它就能输出一种隐形的强大力量,也就是电。如今,发电网络(电网)已经包裹了整个地球。

  • 第二次是35年前诞生于美国的互联网,如今它同样包裹了全球的通讯。

现在,我们迎来了能源、通讯之后的第三个网络,智能网络。英伟达现在赖以生存的业务,就是造出这台新时代的发电机(Dynamo)。300年前的发电机是输入水流、风力或煤炭的物理运动(原子),输出电子;而我们英伟达的机器,则是输入电子(电能),输出数字。这些数字通过不同的组合,就变成了语言、数学,或者是蛋白质和人类生物学的语言,物理规律、气候预测的语言,甚至是3D世界、机器人和自动驾驶的语言。

这两种相隔300年的机器异曲同工:原子进,电子出;电子进,数字出。这些数字就是我们所说的Tokens,也就是智能。我们在工厂里大批量生产这些智能Token,这就是AI工厂的意义所在。

康斯坦丁: 我们正处在一场多重革命交汇的浪潮中。从能源转型、全球电信网络的路由器,到现在智能革命核心的GPU和AI工厂,比如H100或者最新的Vera Rubin架构。把所需的一切都整合在一起。

黄仁勋: 是的,我们的计算单元叫做“机架”。一个机架里有72个芯片。今年我们要造大概800万个这样的组件。一个机架重达2吨,价值400万美元,里面有150万个零件。它是世界上最昂贵的设备,但我们就像造手机一样在大批量生产它们,运往全世界的数据中心。这东西很大,搬运它们绝对是个力气活。

参与AI时代的五层蛋糕投资逻辑

康斯坦丁: 这是一幅非常激动人心的画面。无论是大企业还是个人,我们该如何参与到这场革命中去?

黄仁勋: 投资AI产业,你可以把它的工业布局想象成一个五层蛋糕。你知道,一座耗资500亿美元的AI工厂,能够产生价值3000到4000亿美元的智能,其投资回报率是非常惊人的。那么这五层蛋糕是什么呢?

第一层是能源(Energy): 也就是最底层的发电机。这是几代人以来能源行业最大的增长机遇。为了支持计算,可持续能源(核能、风能、太阳能、氢能等)将获得大量注资。只要能产生能源,就会得到投资。这就是为什么西门子、三菱、GE Vernova等公司现在表现如此出色的原因。

第二层是芯片与计算设施(Chips/Computers): 包括芯片、计算机、网络设备、交换机和硅光子技术等。

第三层是基础设施(Infrastructure): 包括土地、电力、建筑外壳、资金以及数据中心的日常运营。目前这些资源都处于极度短缺状态。

第四层是模型层(Models): 也就是建立在云基础设施之上的大模型。这是人类历史上由市场驱动的投资最密集的领域。大家熟知的有OpenAI和Anthropic。但请记住,AI不仅能学习自然语言,它能学习任何有结构的事物。我们正在学习物理世界的规律——比如我刚才坐下时非常有信心,不是因为我有47%的几率会穿过椅子摔倒,而是100%相信物理规律。AI同样可以学习蛋白质的含义、基因的意义、细胞的作用。物理实体世界的产业规模高达80万亿美元,这是目前大家讨论较少、但极其重要的前沿领域。

第五层是应用层(Applications): 基于底层的技术,无数初创公司正在重塑金融服务、法律、会计、交通、物流等行业。去年,风险投资在这个最顶层投入了1000亿美元,这是人类历史上VC投资最高的一年。

这个未来将是无比庞大的。我们仅仅是处于起步阶段,今年预计有1万亿美元的资金投入到这个生态系统中。但我预估,未来AI将是一个每年产值高达20万亿美元的庞大生态。智能有多重要?谁需要智能?你需要多少?弄清楚这些,你就知道投资的方向了。

AI不是来抢饭碗的,是来帮你升维的

康斯坦丁: 这不仅是一个数万亿美元的市场机会,在硬件设施和应用层面的大爆发,也意味着将为人类创造大量真实的就业机会。

黄仁勋: 完全正确,这一点我们必须强调。现在每个国家、每种文化对AI的态度都不太一样。但我想真心建议大家:当心那些好莱坞科幻电影里的情节。 别老听人说什么“终结者来了”、“技术奇点到了”、“有20%的几率AI会毁灭人类”。这完全是胡说八道。

有人甚至恐吓说“我们根本不知道AI是怎么运作的,太神秘了,也许它明天就会自己走掉”。这更是无稽之谈。AI就是计算机和软件,工程师们当然知道它是怎么运作的,不然他们怎么做到每年都在让它变得更安全、更聪明?

现在的AI,幻觉已经大幅减少,它生成的知识准确又契合语境,遇到不懂的它还会去查资料。它在回答你之前甚至会自我反思,给出几个选项对比后才告诉你答案。就像今天的汽车比100年前安全得多一样,科技界正在全力以赴让AI变得极其安全。

所以,把你的注意力集中在确定的事情上。我非常确定一件事:你可能不会因为AI而失去工作,但你绝对会把工作输给那个使用AI的人。

既然这是一项能赋予人类超级能力的技术,那你赶紧去用它!无论是告诉你爱的人、你的孩子、你所在的公司还是你的国家:一定要拥抱AI。

康斯坦丁: 可是说到工作,大家确实很焦虑。

黄仁勋:我一听到有人在工作问题上制造恐慌就来气,今年我们投了1万亿美元进这个生态,能源、芯片、基础设施、模型层、应用层,全都在创造比以往多得多的工作。

有人会说传统岗位怎么办?这里有一个大家常犯的认知错误:他们把“工作(Job)”和“任务(Task)”混为一谈了。

比如我,我是个CEO。我的日常“任务”主要是打字和说话。现在AI打字和说话比我厉害多了,属于超人级别,但作为CEO,我现在反而比以前更忙了。

我给你举个更深刻的例子。大概12年前,一位顶级的计算机科学家站出来警告大家,说计算机视觉看医学片子永远不知疲倦,连个细节都不会漏,已经是超人水平了。他断言,第一个被AI消灭的职业就是“放射科医生”,奉劝大家千万别再学这个专业了。

他在技术判断上完全正确。现在所有的放射学系统里都集成了计算机视觉,所有的放射科医生都在用AI辅助工作。但结果呢?全世界对放射科医生的需求反而增加了!

为什么?因为放射科医生的目的并不是看片子,而是和临床医生一起诊断疾病。因为自动化,他们效率大增,医院能接收更多排队等待的病人,放射科变得更赚钱了。医院发现利润增加、病人增多,反而去雇佣了更多的放射科医生!那些听了警告没学放射科的人,反而错失了机会。

同样,最近又有人说,AI能写代码了,90%的软件编程都没了,我们不再需要软件工程师了。但事实是,我们现在招的软件工程师比以前任何时候都多!因为软件工程师的目的是解决问题、进行创新,而不是比拼打字速度。写代码只是任务,解决问题才是核心。

AI不仅不会消灭工作,反而会提升你的工作价值。 如果今天我是一个水管工,我可能只是按图纸干活;但在明天有了AI的加持,我可能同时也是一名厨房设计师。如果我是一个卖家具的或者木匠,过去你只期望我把木头钉在一起,但有了AI,我可以直接给你出全套的室内设计方案,让你的家变得无比美丽。我的职业技能被升维了!

所以我认为,目前关于AI会导致人类失业的叙事是完全错误的,那只是为了把别人吓跑,好让自己从中获利。纵观我的整个职业生涯,计算机技术变得越来越复杂,过去能掌握C++编程语言的人在人群中只占2%(也许在座的硅谷创投圈各位懂得多一些)。而现在,因为AI,只要你懂人类的语言,你就能编程。我们第一次真正闭合了技术鸿沟,我们必须带着所有人一起迈向这个新时代。

相關問答

Q根据黄仁勋的观点,为什么说计算模式正在经历60年来的巨变?

A黄仁勋指出,过去60年的计算模式本质上是预先记录和检索,而AI时代则转向实时生成智能。每一次交互都基于新的上下文生成全新结果,从存储数据转变为生成智能,这是从检索到生成的根本性转变。

Q黄仁勋提到的“AI工厂”是什么?为什么它被视作未来企业最重要的投资?

A“AI工厂”是能够大规模实时生成智能(Token)的大型计算设施。黄仁勋认为它是未来最值得的投资,因为它能高效生产智能,支撑从人类到智能体(Agent)的海量需求,其投资回报率高,并能赋能整个智能网络生态。

Q黄仁勋用哪两个历史网络来类比正在兴起的“智能网络”?

A黄仁勋用两个历史网络来类比:一是约300年前兴起、如今包裹全球的能源网络(电网),二是约35年前诞生、如今覆盖全球的通讯网络(互联网)。他认为智能网络将是继能源、通讯之后的第三个全球性基础网络。

Q黄仁勋提出的参与AI时代的“五层蛋糕”投资逻辑具体是哪五层?

A黄仁勋提出的“五层蛋糕”投资逻辑是:第一层能源(发电);第二层芯片与计算设施(如GPU、网络设备);第三层基础设施(数据中心、电力、土地);第四层模型层(大语言模型等);第五层应用层(各行业的具体AI应用)。

Q黄仁勋如何反驳“AI会导致大规模失业”的观点?他举了什么例子?

A黄仁勋认为AI不会导致失业,而是会提升工作价值和创造更多就业。他反驳的关键在于区分“工作”和“任务”:AI自动化的是任务,而非工作的核心目的。他举了放射科医生和软件工程师的例子:AI辅助后,这两个职业的需求反而大增,因为效率提升带来了更多的业务和创新机会。他认为AI能将职业技能“升维”,而不是取代人。

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DUOLINGO AI:將語言學習與Web3及AI創新結合 在科技重塑教育的時代,人工智能(AI)和區塊鏈網絡的整合預示著語言學習的新前沿。進入DUOLINGO AI及其相關的加密貨幣$DUOLINGO AI。這個項目旨在將領先語言學習平台的教育優勢與去中心化的Web3技術的好處相結合。本文深入探討DUOLINGO AI的關鍵方面,探索其目標、技術框架、歷史發展和未來潛力,同時保持原始教育資源與這一獨立加密貨幣倡議之間的清晰區分。 DUOLINGO AI概述 DUOLINGO AI的核心目標是建立一個去中心化的環境,讓學習者可以通過實現語言能力的教育里程碑來獲得加密獎勵。通過應用智能合約,該項目旨在自動化技能驗證過程和代幣分配,遵循強調透明度和用戶擁有權的Web3原則。該模型與傳統的語言習得方法有所不同,重點依賴社區驅動的治理結構,讓代幣持有者能夠建議課程內容和獎勵分配的改進。 DUOLINGO AI的一些顯著目標包括: 遊戲化學習:該項目整合區塊鏈成就和非同質化代幣(NFT)來表示語言能力水平,通過引人入勝的數字獎勵來激發學習動機。 去中心化內容創建:它為教育者和語言愛好者提供了貢獻課程的途徑,促進了一個有利於所有貢獻者的收益共享模型。 AI驅動的個性化:通過採用先進的機器學習模型,DUOLINGO AI個性化課程以適應個別學習進度,類似於已建立平台中的自適應功能。 項目創建者與治理 截至2025年4月,$DUOLINGO AI背後的團隊仍然是化名的,這在去中心化的加密貨幣領域中是一種常見做法。這種匿名性旨在促進集體增長和利益相關者的參與,而不是專注於個別開發者。部署在Solana區塊鏈上的智能合約註明了開發者的錢包地址,這表明對於交易的透明度的承諾,儘管創建者的身份未知。 根據其路線圖,DUOLINGO AI旨在演變為去中心化自治組織(DAO)。這種治理結構允許代幣持有者對關鍵問題進行投票,例如功能實施和財庫分配。這一模型與各種去中心化應用中社區賦權的精神相一致,強調集體決策的重要性。 投資者與戰略夥伴關係 目前,沒有與$DUOLINGO AI相關的公開可識別的機構投資者或風險投資家。相反,該項目的流動性主要來自去中心化交易所(DEX),這與傳統教育科技公司的資金策略形成鮮明對比。這種草根模型表明了一種社區驅動的方法,反映了該項目對去中心化的承諾。 在其白皮書中,DUOLINGO AI提到與未具名的「區塊鏈教育平台」建立合作,以豐富其課程提供。雖然具體的合作夥伴尚未披露,但這些合作努力暗示了一種將區塊鏈創新與教育倡議相結合的策略,擴大了對多樣化學習途徑的訪問和用戶參與。 技術架構 AI整合 DUOLINGO AI整合了兩個主要的AI驅動組件,以增強其教育產品: 自適應學習引擎:這個複雜的引擎從用戶互動中學習,類似於主要教育平台的專有模型。它動態調整課程難度,以應對特定學習者的挑戰,通過針對性的練習加強薄弱環節。 對話代理:通過使用基於GPT-4的聊天機器人,DUOLINGO AI為用戶提供了一個參與模擬對話的平台,促進更互動和實用的語言學習體驗。 區塊鏈基礎設施 建立在Solana區塊鏈上的$DUOLINGO AI利用了一個全面的技術框架,包括: 技能驗證智能合約:此功能自動向成功通過能力測試的用戶頒發代幣,加強了對真實學習成果的激勵結構。 NFT徽章:這些數字代幣標誌著學習者達成的各種里程碑,例如完成課程的一部分或掌握特定技能,允許他們以數字方式交易或展示自己的成就。 DAO治理:持有代幣的社區成員可以通過對關鍵提案進行投票來參與治理,促進一種鼓勵課程提供和平台功能創新的參與文化。 歷史時間線 2022–2023:概念化 DUOLINGO AI的基礎工作始於白皮書的創建,強調了語言學習中的AI進步與區塊鏈技術去中心化潛力之間的協同作用。 2024:Beta發佈 限量的Beta版本推出了流行語言的課程,作為項目社區參與策略的一部分,獎勵早期用戶以代幣激勵。 2025:DAO過渡 在4月,進行了完整的主網發佈,並開始流通代幣,促使社區討論可能擴展到亞洲語言和其他課程開發的問題。 挑戰與未來方向 技術障礙 儘管有雄心勃勃的目標,DUOLINGO AI面臨著重大挑戰。可擴展性仍然是一個持續的擔憂,特別是在平衡與AI處理相關的成本和維持響應靈敏的去中心化網絡方面。此外,在去中心化的提供中確保內容創建和審核的質量,對於維持教育標準來說也帶來了複雜性。 戰略機會 展望未來,DUOLINGO AI有潛力利用與學術機構的微證書合作,提供區塊鏈驗證的語言技能認證。此外,跨鏈擴展可能使該項目能夠接觸到更廣泛的用戶基礎和其他區塊鏈生態系統,增強其互操作性和覆蓋範圍。 結論 DUOLINGO AI代表了人工智能和區塊鏈技術的創新融合,為傳統語言學習系統提供了一種以社區為中心的替代方案。儘管其化名開發和新興經濟模型帶來某些風險,但該項目對遊戲化學習、個性化教育和去中心化治理的承諾為Web3領域的教育技術指明了前進的道路。隨著AI的持續進步和區塊鏈生態系統的演變,像DUOLINGO AI這樣的倡議可能會重新定義用戶與語言教育的互動方式,賦能社區並通過創新的學習機制獎勵參與。

668 人學過發佈於 2025.04.11更新於 2025.04.11

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