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黃仁勛酒過三巡后,道破AI時代最深刻的變革真相

02-16 06:06

2026年2月3日,NVIDIA創(chuàng)始人兼CEO黃仁勛在Cisco AI Summit上,與Cisco董事長兼CEO Chuck Robbins展開了一場「深夜爐邊對話」。



剛結束兩周亞洲行程,幾杯紅酒入喉,黃仁勛分享了諸多此前未公開的觀點與洞察,為企業(yè)AI轉型提供了具有顛覆性的思路與方向。


本文基于完整對話實錄,拆解這場對話的核心邏輯與關鍵啟示。


一、60年一遇的變革:從顯式編程到隱式編程


黃仁勛在對話開篇便拋出重磅判斷:


60年來,我們首次重新定義計算的本質。過去是顯式編程,人類編寫程序、通過API傳遞明確變量實現協(xié)作;如今轉向隱式編程,只需告知計算機意圖,它便能自主推理解決問題。


這并非技術的漸進升級,而是計算范式的根本性轉變:


顯式編程時代(過去60年):人類用Fortran、C、COBOL等語言逐行編寫指令,軟件如同「預制菜」,所有內容提前固定。


隱式編程時代(當下及未來):只需傳遞意圖,計算機便會自主推理、規(guī)劃并調用工具解決問題。每一次交互都是生成式的,基于上下文實時產生,獨一無二。



ENIAC程序員在演示前為計算機接線(1946)


這意味著,不僅處理器層面在變革,整個計算棧——處理、存儲、網絡、安全,都在被重新構建。NVIDIA與Cisco的合作正是基于此判斷:NVIDIA提供AI算力(Vera Rubin架構),Cisco將AI網絡技術融入Nexus控制平面,在性能基礎上疊加企業(yè)級可控性、安全性與可管理性。



NVIDIA Rubin平臺(機架級AI系統(tǒng)示意圖)


過去的軟件是「檢索式」的,觸摸手機屏幕,系統(tǒng)檢索預存文件與圖像推送;未來的軟件是「生成式」的,每一次交互都是實時生成、前所未有的。


二、AI實驗哲學:先「百花齊放」再「精準聚焦」


當Robbins問及企業(yè)AI轉型的第一步時,黃仁勛的回答出人意料:第一步要忘掉ROI,放棄短期資產回報考量。


他認為,技術部署初期量化ROI徒勞無功,轉而提出獨特方法論:


第一步:讓百花齊放


在NVIDIA內部,不同AI項目數量看似「失控」,卻恰恰是好事。黃仁勛鼓勵全面實驗,Anthropic、Codex、Gemini等工具都可嘗試。當團隊提出使用某AI工具時,他永遠先答「Yes」,再問「Why」,而非反之。


黃仁勛將現階段用AI比作育兒:「我想給公司和孩子同樣的東西——探索的自由。他們說想嘗試什么,答案都是可以……」


第二步:適時修剪花園


「百花齊放」并非無序放縱,需在適當時候策劃、精選(curate),集中資源「把所有力量放在一支箭上」。關鍵在于:不要過早聚焦,否則可能選錯方向



黃仁勛在Cisco AI Summit現場


三、豐饒思維:AI時代的全新思考方式


黃仁勛用一組數據沖擊認知:


摩爾定律:每18個月翻一倍,10年增長100倍,黃仁勛稱之為「蝸牛速度」;AI時代:過去10年,AI能力增長100萬倍。



《Electronics》雜志1965年4月19日封面(摩爾定律論文刊載)


這種指數級加速催生豐饒思維(Abundance Mindset):思考問題時,假設技術、工具、儀器速度無限快——去紐約只需一秒,那會做什么不同的事?


黃仁勛要求團隊用「無限速度、零重力、光速」思維重新審視問題:過去需一年的計算如今可實時完成;過去只能處理部分數據圖表,現在可直接要「整個圖表,多大都不在乎」;過去選擇性解決單一疾病,現在思考「解決人類苦難」。


他警示:即使你不這么想,競爭對手或新創(chuàng)公司也會。這將改變一切。


四、AI不會取代軟件,工具永遠有價值


針對「AI替代軟件」的恐慌,黃仁勛澄清:「認為軟件行業(yè)將衰退、被AI取代,不合邏輯?!?/p>


他用思想實驗說明:若擁有終極人形機器人,會重新發(fā)明螺絲刀還是直接使用?答案顯然是后者。同理,AGI會使用ServiceNow、SAP等工具,而非重新發(fā)明基礎功能。這正是AI突破方向之一——Tool Use(工具使用)。


在有明確物理定律和精確算法的領域,AI無需「模擬推測」,精確就是精確,不必用統(tǒng)計方法繞路。


五、物理AI:理解因果律的下一代智能


黃仁勛展望「物理AI」:孩子能快速理解多米諾骨牌邏輯,背后涉及因果、接觸、重力等概念,大型語言模型卻對此一無所知。下一代AI需理解物理世界因果律,實現從數字AI到物理AI的跨越。


其經濟邏輯顯著:IT行業(yè)規(guī)模約1萬億美元,全球經濟總量約100萬億美元,物理AI的潛在市場是傳統(tǒng)IT的100倍。從「制造工具」到「制造勞動力」,是科技行業(yè)未來根本商業(yè)模式轉變。


六、問題比答案更值錢


討論「租云還是自建」時,黃仁勛建議:「造一輛吧,打開引擎蓋換次機油,才能理解所有零部件。」


背后是對數據安全的全新理解:「我的問題是最有價值的知識產權。答案是商品,問題卻暴露戰(zhàn)略思考方向。我不想讓別人知道我認為什么重要?!?/p>


AI時代,向AI提的問題是私有的、戰(zhàn)略性的。NVIDIA自建超級AI系統(tǒng),并非云不好用,而是不想暴露「思考軌跡」。傳統(tǒng)安全保護「答案」(數據、文檔),AI時代需保護「問題」——戰(zhàn)略意圖、探索方向。



數據中心服務器機柜


七、從「人在回路」到「AI在回路」


黃仁勛顛覆「AI需人類參與」的傳統(tǒng)認知:「每家公司都應讓AI主導?!?/p>


邏輯在于:希望公司每天變得更好、更聰明,永不倒退。若讓AI持續(xù)參與員工工作流程(AI in the loop),AI會捕獲公司的生命經驗,最終成為企業(yè)核心知識產權——未來公司的真正資產。



2025年5月前哨科技特訓營PPT報告


八、編程即打字,每家公司都能成技術公司


黃仁勛在對話結尾號召:「迪士尼愿成Netflix、梅賽德斯愿成特斯拉、沃爾瑪愿成亞馬遜——每家公司都有機會成為「技術優(yōu)先」的企業(yè)?!?/p>


他認為,隱式編程時代,「缺乏軟件工程師」的障礙已不存在?!妇幋a就是打字,打字已成商品。你們最寶貴的是領域專業(yè)知識——理解客戶、理解問題,這才是終極價值?!?/p>


在隱式編程世界里,領域專家就是最好的程序員。無需會寫代碼,只需能提出正確問題、洞察客戶痛點、判斷問題價值。

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