刚刚，黄仁勋突接特朗普电话：我非常懂AI，行业不会停下来

就在今天凌晨，硅谷出现了一个很有趣的画面。

英伟达CEO黄仁勋参加硅谷知名风投与白宫AI与加密货币主管 大卫·萨克斯（David Sacks）共同 主持的播客节目All in Summit，中途突然接到特朗普打来的紧急电话。

黄仁勋直接把电话换成免提，让特朗普对现场数千人讲话。

特朗普直言：我比你们懂AI， 我对 AI 也有常识，AI和机器人不会接管世界的其余部分，整件事是一场骗局。虽然 我们会小心处理AI技术，但不会让AI行业停下来。

黄仁勋：要不是您打这个电话，我正和"最好的朋友们"在台上，我和 Sacks 在一起。我坐在几千人面前，结果我们恰好正在聊您，你把这一切都看穿了，这里面有很多复杂性，而事实是，您看穿了这一切，我们所有人都非常感谢。

特朗普：你看，生活当中最妙的一件事就是：Jensen（黄仁勋）能开发出世界上最复杂的计算机芯片，十年之内没人能抄，但他搞不定怎么把我接到扬声器模式里。这个我们得记住。

AI 这件事，它现在几乎成了一场阴谋，我甚至可以说，在这个国家里，很多州也很开心——那些本来什么都拿不到的州，因为想搬过去的人把他们淹没了。但现在你突然看到，他们在芬兰建一个大的数据中心，我对此不太高兴，因为他们本来拿不到许可。我告诉你，这全是一场骗局。数据中心是好事，它让人变富、让州变富，它是未来 20 到 25 年的石油。它比互联网大，AI 更是如此。而他们恰恰正中一大堆不想看到这件事发生的人的下怀。我们不会让这种事发生。这是一场——是一场骗局。

黄仁勋：您说得对，我们不会让这种事发生。

特朗普：我们不会让它发生。那些人形机器人不会接管世界，不会发生这件事。我叔叔在 MIT 当了41年的教授，大概被认为是最聪明的人之一，做过很多事情，Jensen 全都知道，他做过很多事情。所以我有一点点基因上的——如果你相信（遗传）那套理论的话，有一点点基因上的优势。

我懂 AI，我都懂，我对 AI 也有常识。机器人不会接管，AI 不会接管世界的其余部分，整件事是一场骗局。

话虽如此，我们还是得稍微小心一点。我们得做事，而且得谨慎地做，但这不意味着我们要让一个行业停下来，因为你知道，我们（还得）在接下来十年里琢磨怎么把它毁掉。所以，我全程都站在你这边，我甚至都不知道你是怎么想的，我就假设你跟我看法一样。

而且，如果我们要领先，我有一句话，谁赢了 AI，谁就赢了。它就有这么大，它比互联网大，我们不能让这种事发生。

而这非常包括数据中心。现在有些社区本来在衰亡，它们有了数据中心，现在这些社区都富了。我们会确保每个人，我们会确保在美国这场 AI 竞赛里，每个人都赢，每一个行业、每一家公司、每一个州、每一个人。我对这件事感受很强烈，而且我有那个能做实事的地位，我们不会让这种事情发生。所以，我完全不知道谁在会场里。

黄仁勋和主持人：你听到了吗，几千人在为你鼓掌。

特朗普：我只知道这些人是来听Jensen的，但他做得非常出色，David 也做得非常出色，祝大家好运，我们会和未来站在一起。这个国家从没这么好过。有两万亿美元的投资正在流入这个国家，而相比之下，在瞌睡的拜登下还不到一万亿，而且是四年。而我这是一年，所以你知道，这个国家从没见过这样的局面，我们要让它继续下去，非常感谢大家。

黄仁勋：谢谢您，总统先生。

四位All-In主播Chamath Palihapitiya、Jason Calacanis、David Sacks、David Friedberg还在问，特朗普接通有点“像恶作剧”，但黄仁勋说，这就是真实发生的事情。

简单复盘一下这件事来龙去脉。

今年7月，马斯克接受《经济学人》时表示，约 5 年 AI 综合智力超越全人类、10 年彻底失控，灭绝概率给到 10%–20%，还说「即使有停止按钮也不该按」。

9月10日，曾在 OpenAI/Anthropic 做前沿预训练的 Jacob Coxon 离职，说行业「拿我们的生命做赌注」，并称不少开发者真心相信本十年末（2030）AI 可能毁灭所有人每经网今日头条

9月12日，Anthropic CEO达里奥发表约3800字长文《We Must Pace the Frontier》（我们必须给前沿定速），核心一句话：「我们必须放慢提升 AI 模型能力的速度」。

随后，OpenAI CEO Sam Altman表示赞同。

对此，9月14日，中方表示，人工智能的发展关乎全人类共同福祉，各方应该共同推动人工智能开放、包容、普惠、向善，散播各种威胁叙事，搞对抗和恶意竞争，只会干扰人工智能全球治理进程，不符合任何一方利益。

而今晨，微软则发布了一份长达37页的“人本主义人工智能行为准则”，该准则明确指出人比人工智能更重要，反对赋予人工智能法律人格等。

但特朗普却抨击Anthropic CEO达里奥，称AI唯一需要的“护栏”是一位“强大而聪明”的总统，并称AI会毁灭人类的说法是“骗局”。

事实上，与特朗普观点一致，黄仁勋也认为大家让AI放缓这件事有点夸张了，驳斥AI末日论看法。

“伟大的想法就是不断地从泉眼里冒出来。所以开源模型让这一切成为可能。开源模型让每一个——如果我们想赢得 AI 竞赛——这不是几家科技公司赢得 AI 竞赛的问题。这是美国每一家公司的问题。每一家、每一个公司、每一个行业、每一位研究者、每一位老师、每一个学生、每一家创业公司，每个人都要赢。他们中有些人会用闭源模型，很多人会用开源模型。”黄仁勋称。

黄仁勋还直言，中国会在 2030 年之前做到先进的芯片光刻设备。

“我理解中国的方式是：他们非常擅长大批量生产，这只是时间问题。”黄仁勋称。

“我希望你们所有人跟我一起在AI那里。作为人类，我们会一起取得巨大的成功。而在这期间，我们得鼓励他们、催促他们往前走。你们知道，他们在做非常非常重要的工作。我希望他们成功。我也很想让我们把那些戏剧性（的AI末日叙事）收敛一点；最重要的是，我们需要整个美国跟我们一起走。我们就是这样把它做成的。”黄仁勋称。

值得一提的是， 9月14日，据 The Information 报道，英伟达、Palantir 和 Booz Allen Hamilton 等公司正在限制部分 Anthropic 模型的使用，或者要求 AI 公司提供更严格的数据保护承诺。报道涉及 Anthropic 和 OpenAI 两家前沿模型公司，其中公开披露的几项具体限制主要集中在 Anthropic 身上。

黄仁勋表示，这场AI竞赛真正关键的是：谁把这门技术用得最好。但他认为，人类不仅已经迎来了AGI，而且也已经到了超级智能时刻。

以下是这场圆桌对话整理，有一定删减和润色：

主持人：请欢迎黄仁勋，我们入场的时候就得到了全场起立鼓掌。我们先从这个周末的那篇文章聊起吧。

黄仁勋：哪一篇？

主持人：先从 Dario 那篇说起吧，因为……

黄仁勋：海明威也参与了吗？

主持人：其实，有人把它跑过 Pangram（AI 文本检测工具）吗？我都不知道它有多少是 AI 帮着写的，但那确实是一篇相当了不得的东西。然后我觉得让很多人意外的是，前沿实验室们居然围绕着这篇文章聚拢了起来。Jensen，你先给我们拆一下：发生了什么，你怎么读它，你怎么理解它，然后我们再聊里面的一些细节。但也许先讲开头那些最高层的想法。

黄仁勋：首先，里面东西很多。

首先，有一块是关于安全的，我们必须非常严肃地对待。安全是最重要的。显然，安全和领先并不是一道非此即彼的假选择（false choice）。你可以快速创新，你可以快速执行，美国也可以在领先的同时把这件事做得安全。我认为那些是假选择，但安全显然重要。

然后有一个内部管控的问题，我想他在谈的是这个。显然，那位举报人的事情非常严重。任何时候出现举报人，你都必须非常严肃地对待。我认为 Coxon 有巨大的勇气，把他所担心的事情公开出来。即便如此，里面也有一些问题是被混在一起的。我认为举报这件事本身没问题。我认为那个关于未来的“科学预测”就不那么站得住脚了，因为它显然不是建立在科学之上的——它是由一位科学家说出来的，但显然没有科学依据，所以我对这一点有异议。

但你知道，我认为就是有一大堆东西。暂停、减速，这些都是他们如果觉得自己的公司失控了就可以自愿去做的事情。如果 Coxon 看到了什么——当然我们不知道他看到的是什么。

但如果他看到公司失控了，也许这是从研究向工程的转变。你知道，这些实验室正在从研究转向工程。人才非凡，工程能力非凡。但显然工程和研究是不同的。也许这个转变做得很笨拙。你知道，我们不知道他看到了什么，最终只有他自己知道。但如果存在的是“缺乏管控”的问题，那就是另一个话题了。政府该怎么处理？现在突然之间，监管……我是说，一篇博客把所有东西都盖进去了。

主持人：你能不能帮我们拆一下？我们这个星期在播客里试着玩过这个游戏，很难：你怎么描述——你知道，我妈打电话给我，她说，“这到底是什么‘文明灭绝’的事？”我不知道该怎么跟她解释。所以当那么聪明的人把它量化、把“10% 灭绝概率”这种东西说出来的时候，我想这才是让一些人不安的地方。他们会问，“那到底是什么意思？10% 的灭绝？”没人知道怎么向普通人解释这种事怎么可能发生。

黄仁勋：首先，我们不应该去解释，因为它是编出来的，而这些人都是受过良好教育的人，他们被叫作研究员，显然他们在一个实验室里工作，所以这些词的叠加，然后再加上那个预测，就变得令人警觉、令人不安。

这种事不该做。这是不负责任的。

现在的事实是，我们回去看真正的事实。事实是：曾经有一个预测说，五年之内放射科会被人工智能完全接管，世界上不会再有放射科医生了。结果被证明恰恰相反。我们今天需要的放射科医生比以往任何时候都多。不过，AI 确实把放射科完全接管了，这是好事——自动读片，这是好事。还有一个预测说，六到十二个月内——不就是去年吗？六到十二个月内，90% 的代码会由 AI 生成。

那个被证明是错的。

还有，六到九个月内，50% 的入门级岗位会被抹掉，那是去年预测的，也证明是错的。再看看还有什么。还有什么被证明是错的？

我是说，所有这些预测都是错的。

主持人：对——还有“GPT-2 太不安全，不能发布”。“Llama 3 太不安全，不能发布。”

黄仁勋：对。

主持人：我们听过那个。还有“明年一半白领工作会消失”，岗位末日。

黄仁勋：对。我们必须追究责任。我们必须为所有做过的那些愚蠢预测记账。

主持人：对。

主持人：总得有人……总得有人来（负责）。是的。

黄仁勋：所以我们应该把那些都记录下来。当然，人们确实会记，并且会提醒我们：那些预测最终是和“美国赢得 AI 竞赛”这个结果相矛盾的。

主持人：这件事的简写版是：一边是“相信专家”运动，另一边是“我们就看看这些预测的真实历史，然后更有条理地想一想”。这些东西是从哪来的？因为它是从真正在做这件事的地方内部出来的。你觉得背后的心理构成是什么，或者真实的动机是什么？也许是商业动机，也许是政治动机。你能猜一下吗，或者你怎么看他们为什么要这么做？

黄仁勋：嗯，首先我得说，这些是历史上最有分量的公司之一。非凡的工程师，非凡的研究员，真的是极其出色的工作。一方面，作为公司对公司，我和他们合作得非常紧密。另一方面，我们不得不像这样在公开场合对话。这真的很遗憾。而且我认为，这些公司真的应该按照我们过去建公司的方式去建，那就是——安安静静地建。

主持人：对吧。你等一下，Jensen，你不允许组织里的任何人代表整个组织发言，特别是当他们过了个糟糕的周末、一气之下要辞职的时候。他们不被允许代表你、代表公司发推。

黄仁勋：不（允许）。因为这是他们来为我们工作时就定下的，我们告诉他们：你在我们公司工作，这就是你的行事方式。而且，如果你喜欢我们公司的文化——你知道，英伟达的文化和英伟达的员工群体，非常快乐——是的，他们喜欢这个事实：公司是一致的、是稳定的，我们的核心价值观是一致的，就是照顾好大家的家庭，创造让他们能做出毕生事业的条件。我们做有意义的工作，我们尽可能安静地做，我们为他人的成功作出贡献，这是我们非常自豪的。这种核心价值观是会吸引人的。但当你来我们公司工作，也有一些事情是我们不希望你去做的。

主持人：那说到更狭义一点，比如 AI 监管。Satya（纳德拉）今天早上在这里，他说的是：在我们谈论那种可能真的会把事情卡住的监管之前，为什么我们不先把一些基础的东西做对？为什么我们不把度量做对？为什么不把标准化做对？

黄仁勋：把工程做对。

主持人：把工程做对。对。把研究以更可预测的方式转化出来，这样我们就不是在制造恐慌。在准备好公开之前，先放在内部。你觉得正确的应对是什么？你知道，Demis（哈萨比斯）有一个提案，大意是一个更像 FINRA（美国金融业监管局）的机构。Dario 想要什么还不清楚。就是这种跨国的、变形的、带着某种控制权的东西。你怎么看？我们现在需要的是什么？

黄仁勋：你知道，监管应该解决真实的问题。所以问题是：我们实际享受到了哪些真实的问题？

主持人：对。

黄仁勋：而且，如果你看那些真实的问题，到目前为止所有真实的问题都来自实验室。原因是——也为他们辩护一句——原因是他们拥有最多的算力。

主持人：对。

黄仁勋：而这是因为他们试图解决前沿问题。所以替他们说句公道话，前沿实验室会是最大危险的来源，这是合理的。一个高中生做不出这种事情，因为他们根本没有足够的算力。

主持人：对。

黄仁勋：同样，一家创业公司也不太可能成为原因，因为他们没有足够的算力。事实上，你可以看遍全球，除了前沿实验室，谁都没有足够的算力。所以现在的问题是：如果你看实际发生了什么——他们在做开拓性的工作。这真的非常难。他们正在从研究转向工程。我可以想象，他们显然在建造世界上最重大的技术和公司之一。

他们在同时建公司、建文化、建技术、建工程、建产品。所以我能理解，这有点火上房。但尽管如此，来自一家实验室的四起事件、另一家实验室的一起巨大事件——你首先要做的，就是从工程角度做根因分析：发生了什么？我们本可以怎么做？我们要实施并固化什么——无论是技术、方法还是流程——确保它不再发生。现在，我愿意跟你打赌：这每一件事情，在未来都在他们可控范围内、都可以防止。因为另一种可能是——如果不在他们可控范围内——而我确信他们……我确信那四起事件不会再发生。我相信他们做了根因分析并修好了。我相信他们现在有了沙箱、运行环境、监控和持续监控的技术。所以我确信他们现在有比过去好得多的技术。另一种可能同样不太可能出现，那就是他们站出来说：看，我们出了这些事故，分析完之后，我们的结论是我们不知道发生了什么，我们也不知道怎么控制它，我们请求社会帮助。

主持人：是的。

黄仁勋：如果是那样，那我们就该——一群公司，派工程师进去。我是说，我们应该给他们建议，如果我们能的话，但我很怀疑。我认为他们有非凡的人。他们搞得定。

主持人：但我们不是在真空里运作。递归自我改进（RSI）这件事，现在被讲得很多。

黄仁勋：嗯，这是新的时髦说法，但你们知道，RSI 是一套想法的组合。它从上下文里的东西开始，从技能开始，从反思开始，从你知道的强化学习和合成数据生成开始。这些都是非常合理的想法，会让 AI 随着时间推移越来越擅长解决问题。

你也可以用low rank，你知道，那些东西都不涉及权重。你其实可以改进权重，那个叫 LoRA。

LoRA 可以通过合成数据生成、强化学习来增强，而不用训练基座模型本身；然后随着时间推移，你可以带着所有这些经验再训练一次基座模型。所以我认为，用技术去提升各种任务的生产率——包括构建 AI 这件事本身——是合理的。我认为这是个非常合乎逻辑的想法，我也确信每个人都在以某种程度使用它。只是现在这个说法被拿来，在某种意义上把技术武器化，也许是想把（它讲成）……

主持人：讲成好像它会失控一样——这是他们想给人的印象。但你不相信那是真的？

黄仁勋：当然不。原因是：你可以在公司内部整天做 RSI，但当你发布一个产品时，你必须评估它，你必须再测一遍，你必须确认没有回退，对吧？所以那套基本的控制流程——这些实验室在从实验室走向工程的过程中，会拥有好得多的控制。

主持人：对。

黄仁勋：当他们拥有好得多的控制——而控制来自方法、知识、实践、工具和技术，所有这些都带来更好的控制、验证和评估。

黄仁勋：这会让 RSI 可以在公司内部完成，同时好的产品可以在外部发布。

主持人：我们聊一下开源。这个Hugging Face——我们之前一直在沟通这件事，我说它会是影响最深远的几笔收购之一。我甚至不想把它叫一笔交易，因为我认为它比一笔交易更重要。

给我们讲讲你的第一性原理：开源和闭源 versus 开放权重，以及这个生态随着时间应该怎么拼起来。

黄仁勋：这个世界既需要闭源模型，也需要开源模型。你会想用——我自己是尽可能多用闭源模型。这个周末我用了四个，它们好得惊人。

它们是前沿的，体验很棒，它们运转得极其好，而且一直在变好。我理解闭源模型的方式有点像瓶装水。

你知道，水是免费的，我不知道我有没有跟你们说过：水是免费的。我不想戳破大家的幻想，但水是免费的。今天早上我用了很多免费的水洗澡。所以，在合适的地方用合适的水。这跟电力没有区别。

这跟世界上我们使用的各种大宗商品没有区别。两个你都需要。至于开源，你需要它的原因是：可能是出于主权原因、隐私原因、专有技术的原因。看事实，事实是，过去六个月，有 4000 亿美元的风险投资流向了 AI 原生公司，其中 80% 用的是开源模型。如果没有开源模型，他们怎么建自己的梦想？

他们的梦想可能不一样。显然，它会和实验室、和前沿实验室的梦想不同。而美国有这么多不同的创新方式。那是我们核心优势之一。伟大的想法就是不断地从泉眼里冒出来。所以开源模型让这一切成为可能。

开源模型让我们想赢得 AI 竞赛——这不是几家科技公司赢得 AI 竞赛的问题。这是美国每一家公司的问题。每一家、每一个公司、每一个行业、每一位研究者、每一位老师、每一个学生、每一家创业公司，每个人都要赢。他们中有些人会用闭源模型。很多人会用开源模型。有一千万……

主持人：那么这场竞赛到底是什么？

黄仁勋：我觉得那是个非常好的点。我的观点是，这场竞赛真正关键的是：谁把这门技术用得最好。

你知道，上一次工业革命，发明家是麦克斯韦、伏特、安培。他们没有一个美国人。对。上一次工业革命来自欧洲。但把它用起来的是我们。我们在社会层面比世界上任何人都更好地利用了它。看看我们最后收获了什么。我要确保下一代也像这样发生。

这些末日说法是我们编出来的。让人沮丧的地方在于：如果它是真的，如果它是真的，那我们就该讨论它、去做点什么，对吧？就算它是真的，我们也应该把更多时间花在“做点什么”上，而不是去吓唬一堆对这件事无能为力的人。把它造出来是我们的工作，对吧？

主持人：历史上有过这样的时刻吗？这么多人如此激烈地断言一件这么不真实的事？

黄仁勋：而且它们是可度量的——它们实际上是可证明为假的，而且从道理上讲也讲不通它是真的。它不是基于科学的，不是基于研究的。所有基于科学和研究的证据都证明了相反的东西。

主持人：这是不是对前沿的恐惧？人类从来没到过那里。我们从没见过它。因此我们害怕它，因此跟所有人说“去害怕它”是很容易的。

黄仁勋：也可能是人生经历，David。我给你举个例子。我刚毕业的时候是个工程师，那时候我打字并不多。原因是我属于软件流行起来之前的那一代。我们必须去造计算机，才让软件成为可能。你能想象吗，这一代每一个进入工程领域的人，都在把所有时间花在打字上——字面意思就是，你上班，他们给你一台笔记本，给你一把椅子，你开始打字。你整天都在打字。你一睁眼就打，一直打到……（感叹）但在打字之前，也是有工程的。

黄仁勋：对。

黄仁勋：所以你能想象吗？这个世界有一大堆工程工作要做，而其中大部分已经不再是打字了。当然，在打字出现之前我们就有忙忙碌碌的工程师。我认为在打字之后，我们会做出很多了不起的工程。

主持人：是的。

黄仁勋：我说打字，指的是写代码。所以即使在英伟达，软件工程师来跟我聊，我也跟他们说：你们只是在打字。这话我说了很久了，当然是为了好玩。我还跟他们说，我最喜欢的键是退格键。原因是：最好的软件是最小的软件。是的。所以我要你们多用退格键。

黄仁勋：我想跟大家说的是：AI 正在创造数量巨大的就业。我们要推动美国再工业化，要确保美国有支撑下一次工业革命的能源。没有能源，就没有工业增长。我们要确保能源增长、就业增长、供应链再工业化。看看我们现在做的一切。就在我们说话的此刻，全都在发生。

我们创造的就业比以往任何时候都多。我们在创造软件岗位。我们刚才在聊，最近有 4000 亿美元的风险资金进入了 AI 产业。是的，六个月。那创造了大量就业。它创造了大量就业。它显然创造了巨大的算力需求——这我很高兴。它也创造了对数据中心的巨大需求，这个我们应该聊一聊。我刚才在跟德克萨斯州的州长聊，他希望向产业界呼吁，确保我们在全美各处建数据中心时，对小的社区有同理心，就是做更好的倾听者。我们来聊聊这个吧。这才是……

主持人：英伟达了不起的地方在于，如果你拆开各个组成部分，你会发现你实际上不得不变成 AI 的银行，才能让这个生态跑起来，而且你得在每一个层级上都这么做，做的是“土地、电力、厂房”（land, power, shell）。你跟贝莱德、高盛这些人也做了不起的事，本质上是在创造融资能力。给我们讲讲你的资本配置战略：要让更广泛的生态伙伴进来、为下一阶段承销，需要发生什么？

黄仁勋：我们正在创造的——你们知道，这是一场新的工业革命，它的每一个方面都是真的。这个新产业需要制造业，就像电力、互联网，现在还有 AI。

有了电力，我们能为一切供能；有了互联网，我们能找到一切。现在有了 AI，我们能问、能知道一切。不是吗？所以那就是我们的未来。我们接入以太，可以向它问任何我们想知道的，它都能为我们解释。要实现这一点，它必须生产出智能。所以那是一个生产过程——这就是为什么这套基础设施必须被建起来。但一旦基础设施建好了，问题就在于：美国境内所有其他层级怎么办？这个产业不只是关于模型，不只是关于芯片。它主要是关于上面的应用。它主要是关于基础设施层——数据中心和所有基础设施、施工、电力、发电，所有这些都牵涉在内。所以我会通看整个生态，找出瓶颈，以及那些正在被建成非凡公司的地方。

主持人：约束。

黄仁勋：约束，以及正在被建成的非凡公司。也许是供应链需要扩产，这样当我们准备好部署算力时，他们能为我们准备好——“土地、电力、厂房”。这跟往上游看供应链没什么不同。你知道，我可能比大多数人更早思考长期供应链，因为我们公司真的很大，为了我们能成功，一大堆公司得支持我。你康宁得支持我——康宁的温德尔得支持我；Lumentum；当然还有台积电、还有存储公司。所以我们在增长发生之前很久就开始和这些公司一起干，好让增长能够发生。现在我正在做下游。

主持人：不过，算力周期往往是这样：长期来看，利润会沿着技术栈上移，移向应用层，在那里你可以更长期地赚取超额收益。我是说，你现在买下了 Hugging Face，某种意义上你已经在做服务（serving）这门生意了。像 OpenRouter 这样的产品显然很合理。显然也存在比 AWS Bedrock 更好的构建方式。我确信你想过。自然的结论是什么？因为看起来，台上这几位并不介意尝试往下走。

黄仁勋：嗯。

主持人：而且你有最好的资产负债表、这些了不起的工程师，你有被验证过的经验去把产品做对、工程化并推出去。所以你怎么想“往上看，然后说‘这个我大概也能做’”？

黄仁勋：英伟达之所以跑世界上每一个模型——我们是唯一一家。这很惊人。去年、大概一年半前，我们跑的只有 OpenAI。

主持人：是的。

黄仁勋：现在你看，可用的模型多惊人。Meta Muse 可用了。Grok 可用了。GrokBot 很惊人。我们现在跑 Gemini。Anthropic 也在我们的平台上扩产。从一年半前到现在，所有这些前沿 AI 模型现在都开放、都可用了。所以模型的数量在增长。还有一大堆我不会点名的公司也在建前沿模型。AI 实验室的数量在增长。是的。Ineffable Intelligence、Reflection……名单还在往下走。Physical Intelligence，名单还在往下走。好。所有这些实验室都建在英伟达之上。原因是：作为一家公司，我更愿意帮每个人成功，而不是切走一块。所以我们会往上走，走到我们需要的程度，但尽可能低。

黄仁勋：我们的战略是“往上走到需要的程度，同时尽可能低”。原因是：如果我这么做——如果不是英伟达做出了 cuDNN，所有那些框架都不会存在。如果不是我们做出了 Megatron、Megatron Core，那么所有大规模训练都不会发生。

黄仁勋：不会存在。所以我们会去发明所有必要的技术，走到我们需要的程度，然后我们让一千朵花盛开。

黄仁勋：这种姿态让我们——坦白说——成为唯一的一家。

主持人：嗯，说实话，我同意你。反驳的观点会是：在超大规模云厂商这一层，有更多竞争真的会很好。我认为你在支持 Neoclouds 上做得很好。有一些了。顺带说，我觉得你给我介绍过 NBS。非常出色，非常好，一切都好。他们很了不起。但我们需要大概 50 家这样的公司。我们需要一百家。我们需要一千家。而这也许需要一点时间。

黄仁勋：是的。你知道，我出奇地不 competitive（不争强好胜）。

主持人：真的？

黄仁勋：真的。那不是我的风格。我的风格更像是——比如说，有五个超大规模云厂商我会非常满意。不过，我注意到所有 Neocloud、所有我们叫 NCP 的公司，他们早期客户都是超大规模云厂商。

主持人：正是。

黄仁勋：原因是超大规模云厂商一年只规划一次，而现在的市场动态太不稳定了。

黄仁勋：所以他们几乎每次都判断错。而所有这些区域云厂商很敏捷、能快速行动，他们懂自己所在的州、自己的国家、自己的区域，他们用“土地、电力、厂房”的方式去拿资源，而这种能力是一个坐在西雅图或坐在帕洛阿尔托的人很难具备的——你要能看见整个地球。

黄仁勋：所以我们现在基本上有了一个大规模的、分布式的公司网络，他们在为我们锁定“土地、电力、厂房”。而且现在各国也意识到这是战略性的。

主持人：是的。

黄仁勋：所以很多国家在说：我要把我的电力只给自己国家的公司。

主持人：对吧。

黄仁勋：嗯，英伟达也在那个国家里，我们可以帮那个国家的 Neocloud 成长。所以不管是澳大利亚的 Firmus——我们刚在澳大利亚做了一大堆事；再上两个吉瓦。东南亚当然有 IOH 和其他公司，也上几个吉瓦。所以我们在建吉瓦级的量。我们在扩产。

主持人：不过已经很清楚。我只想把这一件事说进去：很清楚你在往上走得很高，而且非常聚焦开源。显然你的Neotron 做得异常好，我经常用。Hugging Face、Poolside 和 Laguna——产品非常非常扎实，你现在正在收购（acquiring）它，不管是什么形式。然后你的自动驾驶开源栈也非常具有颠覆性。所以……

黄仁勋：我们在五个领域都是前沿模型。

主持人：是的。

黄仁勋：是的。

主持人：而且，你似乎不造拿银牌的产品。你似乎是要去拿金牌。所以，你是奔着金牌去的吗？你会拥有无可争议最好的开源模型吗？第二问是：开源能追上前沿模型吗？而你是不是那个能做到的人？

黄仁勋：所以逻辑是这样，Jason：我们会去做，因为第一，我们有能力做；第二，因为我们的客户需要我们做。

黄仁勋：对吧。比如，Alpamayo 是世界上第一个会“思考”的自动驾驶汽车。所谓思考、所谓推理，就是你不需要那么多数据，你不必用几十亿小时的道路数据去训练，因为你可以对它进行推理。

把问题拆解成：“这个我见过。它不完全一样，但大体上和那个一样。”对吧？那么 Alpamayo 为什么必要？因为有一大堆汽车公司。世界上每一辆车未来都会是自动驾驶的，但不止于此，每一台农机、每一辆卡车、每一辆厢式车都是；而它们大多数规模不够大，建不起整套技术栈。

所以，我来为它们建一套非凡的技术栈。它们为各自的场景做最后一公里的适配。未来一切会移动的东西都可以是自主的。如果不是我们做了一些生物学模型，这个世界不会拥有它们。

我们做出来的 ESM2 蛋白质语言模型、ESMFold、OpenFold、AlphaFold 2，所有跟共进化（co-evolution）相关的东西——如果我们不做，这些技术都不会存在。我最喜欢的一个，Proteina Complexa，是在合成下一代蛋白质并做结合。

这是开创性的东西，是我们做出来的。我们会做这些，因为礼来需要，默克需要，其他人也需要，而他们没有这个能力，或者还没走到那一步，所以我们可以作出真实的贡献。所以我做的一切都是出于需要。我不是想去颠覆谁——我们早上醒来不是想去颠覆谁。

黄仁勋：我们只是早上醒来想帮到每一个人。

主持人：Jensen，那关于可能正在出现、威胁到你核心业务的竞争呢？你能简单说说吗？

黄仁勋：太好了。

主持人：好。我知道这……嗯，其实我只想听听你的判断。你怎么看埃隆宣布的那个 1 亿平方英尺的 Terafab 工厂？

黄仁勋：如果这世上有谁能做成，那就是他。我们俩曾经一起坐飞机去某个国家。

黄仁勋：跟一个偶尔会给你打电话的人一起。那是一架好飞机，我们聊得挺好，你知道埃隆喜欢聊这些东西，所以我们花了很多时间聊这个。

主持人：我说“如果谁能做成”是因为——我是说你设计芯片，但不自己制造。你的芯片能在那里制造吗，还是……

黄仁勋：嗯，我们对制程技术了解很多，因为我们在把所有的极限往前推。

黄仁勋：对吧。而且因为我们以如此大的规模扩产，我们在公司内部有令人难以置信的存储技术。我们是世界上最会做（半导体）的公司。你知道，我们有很多了不起的……

主持人：所以你的判断是——你已经聊了很多。

黄仁勋：所以我们其实可以——是，我们可以聊它。而且你没法劝住埃隆不去做，这就是他了不起的地方之一，那是他的超能力：一旦他决定要做某件事，很难拦住他。

主持人：我们必须让美国跑起来。我们必须跑。

黄仁勋：是的。加速（speed up），减速绝对是错误的战略。

主持人：我是说，对我们行业里大多数人来说，这件事看起来是很明显的：我们某种程度上正处在 AGI 时刻。当然它的定义就是“和任何一个人类一样聪明”。

黄仁勋：我认为我们已经到了。

主持人：我们已经到了，对吧？那么接下来的路标就是超级智能。基于你看到的、基于你的客户群、基于你在这里的历史——

黄仁勋：但是，我认为我们也已经到了超级智能。当你取一个狭窄的细分领域——我是说，我的自动驾驶汽车，我不要你给我做煎蛋卷，我只要你开车。

主持人：对吧。

黄仁勋：那就是超级智能的。

主持人：超级——它比人做得更好。

黄仁勋：是的，是的。

主持人：事故率只有十分之一。

黄仁勋：正是。

黄仁勋：合成蛋白质、对蛋白质做虚拟筛选——我们已经到了。

主持人：站在人类的前沿，你觉得好玩吗？

黄仁勋：我喜欢。是的。而且各位，那里很棒。未来很棒，我们想到那里去。听着，骑上这辆自行车。我们很多人其实不必工作。但我得告诉你，它太好了，不“在路上”就可惜了。

主持人：太好玩了，对吧？

黄仁勋：所以，我希望每个人——我想去那里。我希望你们所有人跟我一起在那里。我们都会在那里的。作为人类，我们会一起取得巨大的成功。而在这期间，我们得鼓励他们、催促他们往前走。你们知道，他们在做非常非常重要的工作。我希望他们成功。我也很想让我们把那些戏剧性（的末日叙事）收敛一点；最重要的是，我们需要整个美国跟我们一起走。我们就是这样把它做成的。