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

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。