黄仁勋斯坦福课堂直言：学校教科书根本追不上AI的速度！事业成功不光靠热爱更要有韧性，全力以赴做到最好

来源：市场资讯

（来源：陆向谦）

作者：赵老师

2026年春天，斯坦福大学CS153课堂——这门课叫「前沿系统」（Frontier Systems），是斯坦福计算机系最热的课之一。

黄仁勋第二次来这间教室做客。教授开场时说了一句：「过去12个月是我人生中最疯狂的12个月，而这一切才刚刚开始。」然后他把话筒递给了黄仁勋。

黄仁勋接过话筒，没有先讲AI，没有先讲芯片，而是说了一句让全场学生愣住的话：

这是做计算机科学最好的时代。计算这件事正在被60年来第一次从根本上重新发明。

预约直播听干货，点击进主页看精彩案例

这句话本身不算意外——黄仁勋讲过很多次「AI正在改变一切」。

但让这堂课变成全网传播的，是后面那段关于「痛苦」的话。

作为一个学生，我接下来几年应该把精力放在哪里？

黄仁勋停了一下，然后说出了一段和所有「成功学鸡汤」完全相反的话——

有一种流行的建议说：『你应该选择你热爱的事，选择让你有激情的事，那就是你的职业方向。』我觉得这个建议挺好的——如果你碰巧知道自己热爱什么的话。

但问题是，很多人不知道自己热爱什么。很多人不知道自己的激情在哪。原因很简单——没有人什么都知道。你怎么知道你不知道的东西？

全场安静了几秒。然后他说了一段让我反复听了三遍的话：

所以，『你只应该选择让你有激情的事业』这个标准，我觉得定得太高了。原因是——不管你做什么工作，不管是你主动选的还是被安排的，你都应该全力以赴去做到最好。

在我的人生里，以前是洗厕所、收桌子——那就是我的工作。不管给我什么工作，我都会做到最好。 今天做CEO也一样。

现在有一种误解，以为CEO们都热爱自己的工作。有些CEO会说『我对我的工作充满激情、我热爱我的工作』——他们在说谎。没有一个CEO能说，从早到晚每一分钟都是开开心心的。

事实是——我真正热爱的，只占我工作的10%。剩下90%很痛苦，但我依然咬着牙全力以赴地做完。我就是这样度过每一天的。

台下没人出声。然后他给出了那个让所有中国家长都该认真听的结论——

当你经历痛苦，当你从挣扎中获益，当你被反复推到那些让你不舒服的境地里——它在教你一样东西：韧性（resilience）。

当有一天，这个世界、你的家人、你的公司、你的同事需要你扛得住的时候——你扛不扛得住，取决于你之前有没有反复练过那块肌肉。

所以我给你的建议是——不要只追求快乐。你也应该主动去找一些痛苦、一些磨难。因为有一天，你一定会需要那种韧性。

黄仁勋讲的这个东西，恰恰是中国教育最缺的一课。中国家长现在两个极端——要么把孩子逼到死、要么完全放养讲「快乐教育」。但黄仁勋说的是第三条路：你得有热爱，但光有热爱远远不够。你还得能在不热爱的90%里扛得住。

你怎么知道你不知道的东西？对「追随激情」最深的一刀

黄仁勋在CS153课堂上对「追随激情」（follow your passion）这套理论的解构，是我听过的所有成功人士发言里最诚实、也最有破坏力的一段。

绝大多数成功人士在被问到「你怎么成功的」时，答案都是某种版本的「我找到了我热爱的事，然后全力以赴」。这个叙事听起来很美，但黄仁勋直接指出了它的逻辑漏洞——

很多人不知道自己热爱什么。你怎么知道你不知道的东西？（How could you know what you don't know？）

这句话的杀伤力非常大。它在说：

一个14岁的孩子不知道自己热爱AI，可能只是因为他从来没碰过AI一个17岁的高中生不知道自己热爱生物学，可能只是因为他只在课本上见过生物一个22岁的大学毕业生说「我不知道自己想做什么」，可能不是因为他没有激情，是因为他的人生经历太窄了，窄到他根本不知道外面有什么可以激发他的激情的东西

黄仁勋自己的人生就是这个道理的最好证明——他不是一开始就「热爱芯片」的。他9岁被送到肯塔基Coal Country一个几百人的小镇，在Denny's洗碗，在AMD打工设计微处理器。他的「热爱」不是从天上掉下来的，是在做事的过程中长出来的。

我在斯坦福读书的时候，同时在AMD设计微处理器。一只脚踩在理论这边，一只脚踩在实践那边，两边同时进行。结果我学到了多得多的东西。

理论+实践同步，不是先学完再做——这和陆向谦教授30年坚持的理念完全吻合。

陆教授常说：「学理论不如学案例，学案例不如做案例，做案例不如玩案例。」黄仁勋当年在斯坦福的做法，就是这句话最早的版本——边上课边在AMD做真事，两边的知识互相打通。

对家长来说，这段话的启示非常明确：不要等孩子「想清楚自己热爱什么」再行动。让他先去做、先去试、先去碰——热爱是在做事的过程中发现的，不是在教室里想出来的。

黄仁勋在洗厕所的时候不知道自己会做CEO。但他洗厕所也全力以赴——正是这种「不管干什么都全力以赴」的态度，而不是「追随激情」的鸡汤，让他走到了今天。

我学习已经离不开AI了：黄仁勋的个人学习方法

讲完「痛苦哲学」之后，课堂进入了AI部分。有学生问：「教育应该怎么跟上AI时代的变化？」

黄仁勋的回答从一句让全场斯坦福学生都坐直了的自白开始——

我学习已经离不开AI了（I can't learn anymore without AI）。

然后他讲了自己现在怎么学习——

我不是让AI帮我总结论文就完了。我让AI先读一篇论文，然后让它去读和这篇论文相关的一大堆其他论文。这样它就变成了一个超级研究员（super researcher）。然后我可以和它像跟一个专门为我服务的研究者一样交互——先问基础问题，再深入追问。

大部分人还以为AI只能帮你总结文档。但事实上，AI在帮你总结文档的过程中，它自己也学到了很多。你应该把它当成一个活的研究伙伴来用。

这段话的含义极其深远——

全球市值最高科技公司的CEO，亲口说自己「学习已经离不开AI了」。他不是把AI当搜索引擎，是把AI当成自己的「私人研究员」——让AI帮他读论文、关联论文、变成领域专家、然后和他深度对话。

如果黄仁勋——一个在芯片和AI领域干了33年的人——都说自己离不开AI，那一个正在上学的孩子呢？

他紧接着说了另一句让所有家长都该记笔记的话：

教科书没法跟上AI时代实时产生的知识了。Hennessy教授（斯坦福前校长）当年每周手写一章——一本教科书要花好几年。但现在知识在以AI的速度生成，教科书根本追不上。未来的课程体系一定得是教科书和AI的某种结合。

但我也要为教科书说一句话——第一原理（first principles）不变。底层的方法论、底层的思维模式，60年前和今天是一样的。变的是知识的形态和更新速度，不变的是思考问题的根本方法。

黄仁勋说的这两层意思合在一起，就是陆老师说的——底层的童子功不能丢，但学习的方式必须变。

英语是童子功，逻辑思维是童子功，提问能力是童子功——这些东西100年不变。

但你用什么工具去学、怎么学、学什么，必须跟着AI走。

让孩子变成AI时代的原住民，就是让他用AI的方式学那些不变的东西。

100%的英伟达工程师都在用AI Agent

黄仁勋在课堂上还透露了一个让所有企业家都该重视的数据——

英伟达使用的Anthropic和OpenAI的token量，比几乎所有公司都多。原因很简单——我们做大量编程、大量设计，100%的工程师现在都有AI Agent的支持。我希望他们用最前沿的Agent工具，彻底改变英伟达的工作方式。

100%。不是「鼓励使用」，不是「部分试点」——是全员覆盖。

这段话和王兴兴说的「99%代码AI写」、Boris Cherny说的「100%代码AI写」、马克·安德森说的「20倍生产力提升」——指向同一个结论：AI编程已经不是「趋势」或「实验」了，是行业标配。

但黄仁勋比其他人多说了一层——

我强烈建议你们去用Claude Code和OpenAI的现成产品。因为它管用、它好用、它在变得越来越好。不太可能有什么开源的替代品能做到一样好。

这是NVIDIA CEO在斯坦福课堂上公开给Claude Code和OpenAI做背书——他不是在卖自家产品，他是在告诉学生「别自己折腾了，用最好的现成工具」。

陆教授在直播里提到过一个非常贴切的比喻：「开发者就是一个包工头。以前瓦匠、管匠、电工这些活都雇人做。现在都是AI做。包工头需要的不是会砌墙，是知道该盖什么楼。」

黄仁勋这堂课上说的和陆教授的「包工头论」完全一致——NVIDIA 4.5万工程师不是不写代码了，他们是在用AI Agent协作式地完成以前需要10倍人力才能做的事。

黄仁勋这堂课真正在教的，不是AI，是「品格」

讲到这里，我想把整堂课的内容拉远一步来看。

表面上看，黄仁勋在CS153课堂上讲了三件事：AI正在重新发明计算、教育需要跟上AI、英伟达100%用Agent。

但他真正花了最多时间讲的，不是这三件事。他花了最多时间讲的是——你作为一个人，应该怎么面对你的工作和人生。

他说「我只爱10%的工作」——是在教学生认识真实。真实的工作不是每天都开心的，真实的创业不是每天都有成就感的。

他说「主动去找痛苦」——是在教学生培养韧性。韧性不是天生的，是被反复锤出来的。你越早开始被锤，这块肌肉就越壮。

他说「你不知道你热爱什么」——是在教学生放下执念。不是非得「想清楚了」才能行动，有时候行动本身就是「想清楚」的过程。

他说「洗厕所我也全力以赴」——是在教学生什么叫职业态度。这种态度跟行业无关、跟薪水无关、跟学历无关——跟你是什么样的人有关。

这和前面梅耶·马斯克讲的「我从不检查孩子作业、及格就好」并不矛盾。梅耶讲的是方向上给孩子自由，不要覆盖孩子的选择。黄仁勋讲的是态度上对自己严格，不管做什么都全力以赴。

AI时代的原住民不是温室花朵。原住民是在真实世界的风浪里泡大的，既能驾驭AI的力量，也能承受做真事的代价。

这堂课对中国家长的真正启示

讲了这么多，回到家长最关心的问题——这堂课跟我家孩子有什么关系？

关系非常大。因为黄仁勋在CS153课堂上回答的那个学生提问——「我接下来几年应该把精力放在哪」，本质上就是每个中国家长每天替孩子焦虑的问题。

而黄仁勋的回答拆穿了中国家长最常陷入的两个误区：

误区一：「帮孩子找到热爱的事，他就能成功。」

黄仁勋说：你怎么知道他热爱什么？他怎么知道他不知道的东西？

更重要的是——即使找到了热爱的事，90%的日常依然是痛苦的。如果孩子只会在「快乐」的时候努力，在「痛苦」的时候放弃，他走不远。

真正的做法是什么？不是「帮孩子找到热爱」，是让孩子从小建立「不管做什么都全力以赴」的态度，同时给他足够多的机会去碰各种各样的事情，在这个过程中，热爱自然会浮现出来。

黄仁勋在斯坦福读书时同时在AMD设计芯片——不是因为他「热爱芯片」，是因为他在做的过程中发现自己对这件事越来越深入。热爱是做出来的，不是想出来的。

误区二：「让孩子学会用AI就够了。」

黄仁勋说得很清楚：他自己学习都离不开AI了，100%的英伟达工程师都在用Agent。AI不是「加分项」——是基础设施。

但他同时也说了：「第一原理不变。」

这意味着什么？意味着「会用AI」和「有底层思维能力」缺一不可。

一个只会用AI但缺乏底层逻辑能力的孩子——AI帮他做出的东西是100分还是30分，他自己判断不了。

一个底层逻辑很强但拒绝用AI的孩子——他的效率会被用AI的同龄人碾压。

两者都有，才是黄仁勋说的那种「两只脚踩在两边」的状态——理论和实践同步，底层能力和AI工具同步。

陆向谦教授的「原住民」概念在这里又有了新的一层含义——

原住民不是只会用AI的孩子。原住民是从小用AI做真事、在做真事的过程中练出了底层能力和韧性的孩子。AI是水，但鱼不只是会游泳，鱼还得能在水里捕食、躲避天敌、穿越激流。光会『泡在水里』不够，得能在水里活下来。

这和黄仁勋的「痛苦论」完美吻合——原住民不是在AI的温室里长大的，是在AI的真实世界里摔打出来的。

最后的话

黄仁勋在CS153课堂上说了很多话，但有一句我会记很久。

有学生问他最后有什么建议，他说：

不管给你什么工作，你都做到最好。这就是我的全部建议。

这句话简单到有点无聊。但放在他的人生里——从肯塔基小镇的寄宿学校，到Denny's的洗碗池，到AMD的微处理器实验室，到NVIDIA差点死掉的那一年，到飞去日本求Sega CEO继续付钱，到今天站在斯坦福CS153的讲台上——33年，每一步都是「不管干什么都做到最好」的结果。

他没有从一开始就「追随激情」。他的激情是在做事的过程中一点一点长出来的。

他没有从一开始就「热爱自己的工作」。他今天依然有90%的工作是痛苦的。

但他有一样东西从来没变过——不管面前摆的是什么，他都会全力以赴做到最好。然后在这个过程中，韧性长出来了，能力长出来了，方向也长出来了。

不是想清楚了再做。不是找到热爱了再做。不是准备好了再做。

是先做。做的过程中摔跤、吃苦、咬牙、再来。

然后有一天你回头看——原来这一路的苦，就是那个让你扛得住未来的韧性。

中国教育的鸡汤说「找到热爱就成功了」。

黄仁勋说：找不到也没关系。先做。做到最好。然后在苦里找到你的韧性。

热爱是奢侈品，韧性是必需品。

前者是运气，后者是选择。