作為AI堅定且樂觀的支持者，不同於達沃斯經濟論壇中許多對“AI導致失業”“AI存在泡沫”的聲音，黃仁勳用自己的例子，力主AI能夠增加就業，並切實有利於經濟發展的觀點。輝達CEO黃仁勳第一次亮相達沃斯經濟論壇，就受到了隆重而熱烈的歡迎。當地時間1月21日上午，他出現在了瑞士小鎮大會廳。據財新網報導，這一會場正是當日下午美國總統川普發表演講的地方，且入場觀眾必須分區落座，並禁止媒體用相機拍照。規格之高可見一斑。貝萊德董事長兼CEO、世界經濟論壇臨時聯合主席勞倫斯·芬克（Laurence D. Fink）主持了對談。芬克在開場白中給了黃仁勳諸多讚揚之語，稱黃仁勳是自己學習AI過程中的觀察對象和導師，並盛讚其領導力讓輝達自上市以來實現了30%到37%的驚人總回報復合年增長率，他是最能清晰理解、解讀人工智慧的人。黃仁勳名副其實。他繼而分享了自己的“五層蛋糕理論”，即，通過能源層-晶片層-雲基礎設施層-模型層-應用層的結構來理解AI產業。他還提到，在這一產業結構上，人類歷史上最大規模的基礎設施建設已經啟動，包括能源、晶片、資料中心等都在驚人地增長，而大模型則是萬眾焦點，更可喜的是，作為最終經濟收益發生的地方，應用層也變得更加出色。“去年是有史以來風險投資規模最大的年份之一，而大部分資金都流向了‘AI原生企業’，這些企業遍佈醫療保健、機器人、製造業、金融服務等全球所有主要行業。”黃仁勳稱。他還總結了自己眼中的2025年“三件大事”，除了其自身及輝達一貫關注的代理AI、物理AI的進展外，黃仁勳還提到開源模型的發展，讚許DeepSeek出現的重大意義。而作為AI最堅定、最樂觀的支持者之一，不同於達沃斯經濟論壇中許多對“AI導致失業”“AI存在泡沫”的警示聲音，黃仁勳用自己的例子，力主AI能夠增加就業，並切實有利於經濟發展的觀點。他提到，AI掀起的基建熱潮為管道工、電工、建築工等工人創造了大量工作崗位，並讓其工資幾乎翻倍增長，建設AI工廠的工人能獲得六位數薪水。此外，他還在微觀層面以醫院，尤其是放射科醫生和護士為例，論證稱人們都認為AI將取代這些崗位，但實際上，AI幫助他們完成研究掃描影像和病歷記錄等繁瑣工作、案頭工作，解放了他們的時間，讓他們更多接待、照料病人，從而提升了醫院本身的生產力和容納量，更多病人湧入醫院，醫院進而僱傭了更多醫生和護士。“思考AI對某項工作影響的簡單方法是，理解這份工作的目標和任務分別是什麼，”黃仁勳認為，明確了目標和任務，AI就能讓任務自動化，進而提升生產力，最終更好的達成目標，並有益於整體的發展和就業。有關近來甚囂塵上的“AI泡沫論”，輝達本身就是其“受害者”。該公司在市值觸頂後，即使業績節節高昇，仍因市場對泡沫的擔憂而遭到拋售。黃仁勳在對談中回擊稱，看看輝達的GPU有多難買，就知道是否存在泡沫了。他還透露，公司GPU的現貨價格正在上漲，除了當前的主力產品Blackwell系列外，甚至前兩代產品也在漲價。與對泡沫論的“不屑一顧”相對應，黃仁勳在對談中始終提示AI帶來的機遇是歷史性的，他號召無論發達國家還是新興國家，都應該認識到AI是一種必不可少的基礎設施，必須建構自己的AI，“利用你們的基礎自然資源，你們的語言和文化，發展你們的AI，持續改進它，讓你們的國家智能成為你們生態系統的一部分”。他看好歐洲雄厚的工業基礎和科學基礎，並認為可以憑此跳過美國更擅長的軟體階段，直接進入物理AI與機器人領域。他提示，“機器人技術對於歐洲國家來說，是一代人一次的機會”，並建議相關國家“認真考慮增加能源供應，以便能夠投資基礎設施層”。在對談的最後，黃仁勳再次強調，AI的機會非常巨大，同時也需要更多的基礎設施、更多的投資來建設這個未來。“每個人都必須參與進來，每個人都必須投入其中！”他呼籲道。以下為黃仁勳與芬克對談實錄，經鈦媒體編輯整理：勞倫斯·芬克：大家早上好。我非常榮幸地向大家介紹黃仁勳，他是我敬佩的人，是我一路學習科技和人工智慧過程中的觀察對象和老師。看他如何領導輝達，令人讚嘆。我通常不喜歡與人比較，但這次比較我很喜歡。自從輝達上市以來，那是在1999年，與貝萊德同年上市，自那時起，輝達為股東帶來的總回報復合年增長率約為30%到37%。想想看，如果每個養老基金在輝達IPO時就投資它，那將對每個人的退休儲蓄帶來多大的成功。與此同時，貝萊德也非常出色，總回報率達到21%。對於一家金融服務公司來說相當不錯，但與輝達相比，當然就遜色了。而這，恰恰極好地說明了黃仁勳的領導力以及輝達的市場定位。同時，這也是關於世界對未來信念的一個重要聲明。所以，恭喜你取得的成就。我知道我們未來還有多年的旅程要走。黃仁勳：謝謝。非常感謝。我唯一的遺憾是在IPO之後，我想給父母買點好東西。於是我在公司估值3億美元時賣了一些輝達的股票，當時公司估值就是3億美元。然後我給他們買了一輛梅賽德斯S級轎車，那是當時世界上最貴的車。勞倫斯·芬克：他們現在還留著那輛車嗎？我想當然留著。黃仁勳：是的，他們還留著。勞倫斯·芬克：現在讓我們進入正題。首先我想介紹下關於人工智慧的辯論，焦點在於它將如何改變世界和當前全球經濟。我想談談人工智慧如何為全球經濟做出貢獻，如何日益成為一種基礎性技術，讓在座的每個人都能利用它來提升我們的生活、提升世界上每個人的生活。我們需要討論它將如何重塑幾乎所有其他領域的生產力、勞動力、基礎設施。但更重要的是，它將如何重塑世界，以及如何讓世界上更多的地區受益。我們如何確保全球經濟得到拓寬，而非縮小。關於人工智慧是什麼，我想不出還有誰比你對此有更清晰的見解，因為許多主要的超大規模雲端運算公司都在使用輝達的產品。所以，再次感謝你，這是你第一次來到達沃斯世界經濟論壇，我知道你的日程非常繁忙，還是非常感謝你抽出時間。黃仁勳：謝謝。勞倫斯·芬克：那麼讓我們直接開始。你為什麼相信人工智慧有潛力成為經濟增長重要的推動力？是什麼使得當下這一刻、這項技術不同於過去的技術周期？黃仁勳：首先，當你想到人工智慧，並以各種不同方式與它互動時，包括使用ChatGPT、Gemini，或者Anthropic的Claude，以及它能做的神奇事情時，就會幫助我們回溯到計算棧根本性變化的第一性原理。這是一次平台轉型，就像向個人電腦的平台轉型一樣。平台是應用程式建構於其上的東西，我們在新型電腦上開發出了新的應用程式，我們走過了網際網路的平台轉型、移動雲端運算的平台轉型。在每一次這樣的平台轉型中，計算棧都被重塑，新的應用被創造出來。從這個意義上說，這是一次新的平台轉型。如果你認識到人工智慧能做那些你以前從未能做的事情，它就真的很容易理解。過去的軟體本質上是預錄製的。人類會輸入並描述演算法或指令，讓電腦執行。它能夠處理結構化資訊，意思是需要輸入姓名、地址、帳號、年齡、住址等。你建立這些結構化的表格，然後軟體從中檢索資訊。我們稱之為SQL查詢。SQL是全世界有史以來最重要的資料庫引擎。過去幾乎所有東西都運行在SQL上。現在我們擁有了一台能夠理解非結構化資訊的電腦，意思是它能看懂一張圖片並理解它。它能閱讀文字並理解——這些都是完全非結構化的。而現在，它能聆聽聲音並理解它，理解其含義，理解其結構，並推理出該對此做什麼。因此，我們首次擁有了一台並非預先錄製，而是即時處理的電腦。這意味著它能夠獲取環境資訊、上下文資訊以及你提供的任何資訊的情境，推理出這些資訊的含義，並推理出你的意圖——而你的意圖可以用非常非結構化的方式描述。我們正是這樣做的。你想怎麼描述就怎麼描述。我們稱之為提示詞，但你可以按你喜歡的方式描述。只要它能理解你的意圖，它就能為你執行一項任務。那麼，人工智慧是什麼？當你想到人工智慧時，你想到的是AI模型。但從產業角度看，理解這一點非常重要：人工智慧上本質上是“五層蛋糕”。最底層是能源AI。因為它是即時處理的，並且即時生成智能，它需要能源來實現，所以能源是第一層。第二層是我所在的層，晶片和計算基礎設施。再其上一層是雲基礎設施、雲服務。再上一層是AI模型。這是大多數人認為的人工智慧所在。但別忘了，為了讓這些模型得以存在，你必須擁有其下的所有層。但最重要的一層，也是正在發生的一層，其上的那一層——我們最終需要它成功的那一層——就是應用層。所以這個應用層可能在金融服務領域，可能在醫療保健領域，可能在製造業領域，這是經濟收益發生的地方。但重要的是，由於這個計算平台需要其下的所有層，都已經啟動，並且是人類歷史上最大規模的基礎設施建設。我們現在已經投入了數千億美元。這是合理的，因為所有這些情境資訊都需要被處理，以便模型能夠生成必要的智能，來驅動最終位於頂層的應用程式。所以，當你回溯並逐層推理時，你會發現能源領域正在經歷非凡的增長，晶片領域也是如此——台積電剛剛宣佈將建造20座新的晶片工廠。富士康與我們以及緯創、廣達合作，正在建設30座新的電腦製造廠，這些裝置將進入那些AI工廠。所以，晶片工廠、電腦工廠和AI工廠正在全球各地建設。還有儲存領域，對吧？美光已開始在美國投資2000億美元。SK海力士表現非常出色。三星表現非常出色。你可以看到整個晶片層如今都在驚人地增長。當然，我們現在非常關注模型層，但令人興奮的是，其上的應用層也確實做得非常出色。現在有一個指標是風險投資的去向。去年是有史以來風險投資規模最大的年份之一。去年，大部分資金流向了所謂的“AI原生企業”。這些企業遍佈醫療保健、機器人、製造業、金融服務等全球所有主要行業。你會看到巨額投資湧入這些AI原生企業，而只要模型足夠好，應用就完全可以建構於其上。勞倫斯·芬克：那麼讓我們再深入一點。顯然，我相信每個人都使用自己的聊天機器人來獲取資訊。但你談到AI的普及將是關鍵。讓我們進一步探討它在物理世界普及的相關前景。你提到了醫療保健是一個很好的例子。但你在交通或科學等領域是否也看到了一些變革性機遇呢？黃仁勳：我想說，去年在AI技術層、模型層發生了三件大事。第一是模型本身起初令人好奇和有趣，但產生了大量幻覺。而去年，我們都可以合理地接受這些模型更加可靠了。它們可以進行研究。它們能夠推理那些可能未被訓練過的情境，將其分解為逐步的推理步驟，並制定計畫來解決和回答你的問題、進行研究或執行任務。所以去年我們看到語言模型演變為我們所謂的“代理型AI系統”。第二個重大突破是開源模型的突破：DeepSeek出現了。坦白說，當時很多人都相當擔心。DeepSeek對全球大多數行業、大多數公司來說都是一件大事，因為它是世界上第一個開放原始碼的推理模型。自那時起，一大批開源推理模型湧現出來。開源模型使得公司、行業、研究人員、教育工作者、大學、初創企業能夠利用這些開源模型來啟動項目，並創造適合其需求的、針對特定領域或專業化的東西。去年取得巨大進展的第三個領域是物理智能的概念，即不僅僅是理解語言，還能理解自然的物理AI。它可以是理解我們這裡物理世界的AI，理解蛋白質、化學物質、自然物理的AI，理解流體動力學、粒子物理、量子物理的AI。這些AI現在仍在學習所有這些不同的結構和不同的“語言”。蛋白質本質上是一種語言。所以，所有這些AI現在都取得了如此巨大的進展，以至於這些行業的工業公司，無論是製造業還是藥物發現領域，都在取得巨大進步。一個重要的標誌是我們與禮來公司的合作。他們認識到，AI在理解蛋白質結構和化學結構方面取得了如此非凡的進展，基本上能夠像我們與ChatGPT對話一樣與蛋白質互動和“交談”，我們將看到一些真正重大的突破。勞倫斯·芬克：所有這些突破都引發了關於人類的擔憂。你我對此有過多次交談，但我們需要告訴所有聽眾，人們非常擔心AI會取代工作崗位，而你一直持相反觀點。但顯然，正如你所說，AI的建設——歷史上最大規模的基礎設施建設——將會發生。黃仁勳：這會在能源領域創造就業，在晶片行業創造就業，在基礎設施層創造就業，在土地、電力、設施等方面創造就業。勞倫斯·芬克：那麼讓我們更詳細地探討一下。所以實際上你認為我們將面臨勞動力短缺。那麼，在你看來，AI和機器人是會僅僅改變人類工作的性質，還是會消除工作呢？黃仁勳：我們可以從幾個不同的角度來思考這個問題。首先，這是人類歷史上最大規模的基礎設施建設，將創造大量就業崗位。而且非常棒的是，這些就業與手工藝相關。我們將需要管道工、電工、建築工人、鋼鐵工人、網路技術員、安裝和配置裝置的人員……所有這些工作崗位，我們在美國已經看到這個領域出現了相當顯著的熱潮。工資上漲了，幾乎翻了一番。所以，我們談論的是建造晶片工廠、電腦工廠或AI工廠的人們能獲得六位數的薪水，而且我們在這方面有很大的短缺。我非常高興看到這麼多國家的許多人真正認識到這個重要領域。你知道嗎，每個人都應該能夠過上美好的生活，你不需要擁有電腦科學博士學位也能做到。所以我很高興看到這一點。第二點要認識到，我們常常會理論化地討論任務的自動化等等，以及這對工作崗位意味著什麼。我想舉一些真實的例子，這些是實際發生的情況。記得十年前，第一個被認為將被淘汰的職業是放射科醫生。原因是，第一個在能力上超越人類的AI是電腦視覺，而電腦視覺最大的應用之一就是放射科醫生研究掃描影像。十年後的今天，確實AI現在已經完全滲透並擴散到放射學的每一個環節。確實，放射科醫生使用AI來研究掃描影像。現在，它的影響是100%的，而且是完全真實的。然而，並不令人意外——如果你從第一性原理出發思考，就不會感到意外——放射科醫生的數量增加了。勞倫斯·芬克：這是因為缺乏信任嗎？還是因為人類與AI結果互動的需求？黃仁勳：完全正確。原因在於，放射科醫生的工作，其目的是為患者診斷疾病。而工作的任務包括研究掃描影像。現在他們能夠無限快地研究掃描影像，這使他們有更多時間與患者在一起診斷疾病，與患者互動，與其他臨床醫生互動。自然而然地，醫院能夠接待的患者數量增加了，隨後醫院的收入增加了，所以他們僱傭了更多的放射科醫生。同樣的情況也發生在護士身上。美國短缺約500萬名護士，現在可以通過使用AI來處理患者就診的記錄和轉錄工作，而護士們此前一半的時間都花在記錄上。一家名為Abridge的公司是我們的合作夥伴，他們做得非常出色。結果，護士們可以有更多時間探望病人，給予人文關懷。因為現在可以接待更多患者，我們不再受護士數量的瓶頸限制，更多患者可以更快地進入醫院。因此，醫院營運得更好，就會僱傭更多的護士。AI提高了他們的生產率，也增加了僱員數量。我想這是兩個完美的例子。現在，思考AI對某項工作影響的簡單方法是：理解這份工作的目的和任務分別是什麼。也許，如果你只把鏡頭對準我們倆，觀察我們，你可能會認為我們倆是打字員，因為我所有時間都在打字。所以如果AI能自動化這麼多預測性工作並幫助我們打字，那我們就會失業。但顯然那不是我們的目的。所以問題是：你工作的目的是什麼？對於放射科醫生和護士來說，目的是照顧人，而這個目的因為任務被自動化而得到增強，使他們更具生產力。因此，當你推理每個人的目的與任務，我認為這是一個有用的框架。勞倫斯·芬克：讓我們把話題擴展到發達經濟體之外。幫我理解一下，AI如何在全球範圍內傳播並幫助世界？我上周末讀了一篇關於Anthropic的文章，文章基本上說，最近AI的使用主要由受過教育的社會階層主導，甚至看到每個社會中受過教育的群體使用率遠高於其他群體。那麼我們如何確保AI成為一種變革性技術，就像Wi-Fi和5G對於新興世界那樣？我們如何拓寬全球經濟？第二，回到整個關於機器人和AI的工作崗位情況，那裡會有一些替代發生，並且替代已經在美國發生。我們可能在創造更多的管道工和電工，但我們可能不再需要那麼多金融機構的分析師、律師，因為AI能更快地積累資料。那麼，讓我們先關注一下新興世界或者開發中國家，你如何看待這種回報？黃仁勳：首先，AI是基礎設施。我無法想像世界上有那個國家不需要將AI作為其基礎設施的一部分，因為每個國家都有電力、道路，你也應該有AI作為基礎設施的一部分。當然，你總是可以進口AI，但如今訓練這些AI模型並不那麼困難。而且因為有這麼多開源模型，憑藉你們當地的專業知識，你們應該能夠建立對自己國家有益的模型。所以我真的相信，每個國家都應該參與建設AI基礎設施，建構自己的AI。利用你們的基礎自然資源，即你們的語言和文化，發展你們的AI，持續改進它，讓你們的國家智能成為你們生態系統的一部分。第二點，大家應該記住，AI非常易於使用。它是有史以來最容易使用的軟體。這就是它增長最快、採用最迅速的原因。僅僅在兩三年內，使用者量就接近10億了。我想說，首先Claude非常了不起。Anthropic在開發Claude方面取得了巨大進步和飛躍。我們公司在各處都在使用它。Claude的程式設計能力、推理能力，以及其他能力，都非常不可思議。任何軟體公司都應該使用它。另一方面，ChatGPT可能是有史以來最成功的ToC的AI，比如它的易用性和親和力，我也認為每個人都應該參與進來，無論是開發中國家的人，還是學生。現在很清楚的是，學習如何使用AI、如何指導AI、如何提示AI、如何管理AI、如何為AI設定護欄以及評估AI，這些技能與我們領導、管理人員沒有什麼不同。所以未來，除了生物性的、碳基的“AI”，我們還將擁有數字版本的AI、矽基版本的AI，我們必須管理它們。它們將成為我們數字勞動力的一部分。因此，我建議開發中國家：建設你們的基礎設施，參與AI，並認識到AI很可能彌合技術鴻溝，因為它如此易於使用、如此豐富、如此易於獲取。所以，你知道，我對AI提升新興國家潛力的前景實際上是相當樂觀的。對於那些沒有電腦科學學位的人來說，你們現在都可以成為程式設計師了。過去，我們必須學習如何程式設計。現在，你可以通過詢問電腦“我該如何程式設計你？”來完成程式設計。如果你不知道如何使用AI，只需走到AI面前說：“我不知道如何使用AI。我該怎麼使用AI？”然後它會向你解釋。你說：“我想寫一個程序來建立我自己的網站。我該怎麼做？”它會問你一系列關於你想建構什麼樣網站的問題，然後為你編寫程式碼。它就是那麼容易使用。這當然就是AI令人難以置信的、令人興奮的力量。勞倫斯·芬克：還有兩個簡短的問題，我們現在身處歐洲。我們剛才談論了很多公司，提到了很多美國公司和亞洲公司。跟我們談談AI與歐洲未來的成功將如何交匯，以及輝達將在歐洲扮演什麼角色？黃仁勳：我很幸運。輝達有幸與世界各地的AI公司合作。因為我們處於基礎設施底層，我們為所有AI提供動力，無論是語言AI、生物學AI、物理學AI，還是與製造業和機器人相關的世界模型AI。對於歐洲來說，真正令人興奮的是，歐洲的工業基礎非常強大。這是機會，可以跳過軟體時代，直接進入新階段。美國確實引領了軟體時代。但AI是一種不需要編寫軟體的軟體。你不編寫AI，你教導AI。所以現在就及早參與，這樣你們就可以將你們的工業能力、製造能力與人工智慧融合起來。這將把你們帶入物理AI或機器人的世界。機器人技術對於歐洲國家來說，是一代人一次的機會。無論是德國、法國，還是我訪問過的所有國家，工業基礎都非常強大。另外要認識到的是，歐洲的深厚科學基礎仍然非常強大，而現在可以受益於應用人工智慧來加速你們的發現。所以我認為，相當確定的是，你們必須認真考慮增加能源供應，以便能夠投資基礎設施層，從而在歐洲擁有一個真正豐富的人工智慧生態系統。勞倫斯·芬克：我聽到很多觀點稱，我們遠未到AI泡沫的階段。問題反而是，我們的投資足夠嗎？讓我們換個角度，因為有很多人在談論泡沫，但是否真正的問題是我們是否投入了足夠的資金來拓寬全球經濟所需做的事情？黃仁勳：檢驗AI泡沫的一個好方法是認識到，輝達的GPU現在已有數百萬台部署在各個雲服務商的雲端，我們在每個雲端都被使用。如果你現在想租用輝達的GPU，那真是太困難了。GPU租賃的現貨價格正在上漲，不僅是最新一代的，連前兩代的GPU租賃價格也在上漲。原因在於，正在建立的AI公司數量眾多，企業正在將其研發預算轉向AI。禮來就是一個很好的例子。三年前，他們幾乎所有的研發預算可能都花在實體實驗室上。注意他們投資的大型AI超級電腦、大型AI實驗室。未來，他們的研發預算將越來越多地轉向AI。所以，所謂的AI泡沫之所以出現，是因為投資規模巨大。而投資巨大，是因為我們必須為所有上層AI建構必要的基礎設施。因此，我認為機會確實非常巨大，每個人都必須參與進來，每個人都必須投入其中。我們需要更多能源。我想我們都認識到了這一點。我們需要更多的土地、電力和設施。我們需要更多具有技能的技術工人。事實上，歐洲在這方面的勞動力人口非常強大。是的，在很多方面，美國在過去二三十年裡失去了這部分，但它在歐洲仍然非常強大。這是一個利用這一優勢的非凡機遇。所以，我想說，我們都看到了投資機會和投資規模正在上升。正如我早些時候提到的，2025年是有史以來風險投資規模最大的一年，全球超過1000億美元，其中大部分流向了AI原生企業。這些AI公司基本上正在建構其上的應用層，它們將需要基礎設施，需要我們的投資，來共同建設這個未來。勞倫斯·芬克：我實際上相信，這將成為全球養老基金的一個絕佳投資機會，參與其中，與這個AI世界共同成長。這是我傳遞給各位政治領導人的一個資訊：我們需要確保普通養老金領取者、普通儲蓄者能夠分享這種增長。如果他們只是作為旁觀者，他們將會感到被排除在外。黃仁勳：我也希望他們投資於輝達。基礎設施是一項偉大的投資。這是人類歷史上規模最大的基礎設施建設。是的，參與進來吧。勞倫斯·芬克：時間到了。希望現場的每一位聽眾，以及網路直播的每一位觀眾，都能看到黃仁勳作為領導者的力量，不僅僅是技術和AI領域的領導者，更是商業領域的領導者，同時也是一位充滿心與靈魂的領導者，這在當下尤為重要，需要這種發自內心和靈魂的領導力。謝謝大家。謝謝。 (鈦媒體)

微軟CEO薩蒂亞·納德拉在達沃斯論壇提出清醒論斷：除非人工智慧的紅利能廣泛惠及除了矽谷和富裕國家之外的地方，否則當前的AI熱潮可能淪為投機泡沫。而能源成本最終將決定那些國家能贏得AI競爭，“token”代幣會是新的全球大宗商品。截圖來自世界經濟論壇官網直播視訊“未來，任何地方的GDP增長都將與‘每美元每瓦特產生的算力’直接相關。”1月20日，微軟CEO薩蒂亞·納德拉（Satya Nadella）在瑞士達沃斯小鎮舉辦的世界經濟論壇第56屆年會上參與了一場對談，談及了AI的現狀及未來，並重點論述了他對AI發展與能源成本、AI泡沫及數字主權、AI時代組織轉型等問題的看法。貝萊德董事長兼CEO、世界經濟論壇臨時聯合主席勞倫斯·芬克（Laurence D. Fink）主持了對談。電力短缺將是制約AI發展的最關鍵瓶頸之一。去年11月，納德拉在與OpenAI CEO薩姆·奧爾特曼（Sam Altman）談及了該話題，引發廣泛關注。在最新達沃斯對談中，他再次提示，需要高度重視“每美元每瓦特產生的算力”。他分析稱，算力定價目前每三個月就會下降一半，人們已經開始規劃如何利用算力創造盈餘。但從總體擁有成本的角度考量，能源成本、資料中心成本等都要計算進去。當我們將算力視作新的商品，而經濟體和公司的目標變成“將算力轉化為經濟增長”時，誰擁有更低的成本、更便宜的商品，誰就能取得先機。當芬克問到對“缺乏自己的電力、高度依賴進口的歐洲”的建議時，納德拉直言，歐洲的核心競爭力在於用自己的產品滿足全球需求，而非僅僅保全歐洲內部的安全。在AI發展中，該區域的當務之急應該是確保企業能獲取全球資料來訓練AI，並將本地建設與全球思維結合，以維持領導力，而非僅僅關注安全、監管。對於市場高度關注的“AI泡沫”，納德拉稱，如果對AI的關注及價值只停留在科技圈、生產側，那麼問題必然會出現。只有當AI的好處廣泛擴散到製藥、金融等各行各業的需求，真正解決實際問題並帶來全球性的生產率提升與地方經濟盈餘時，才能避免泡沫，實現可持續增長。實際上，微軟也並非當下最受市場矚目的“AI贏家”。Business Insider曾報導，納德拉有意推動微軟轉型，並重新思考其在AI時代的商業模式，為此還聘用了曾在公司雲端運算發展中做出貢獻的羅爾夫·哈姆斯（Rolf Harms）擔任AI經濟學顧問。在最新的訪談中，他提到，初創公司更能快速使用並借助新工具提升生產力，但快速實現規模化難度仍然不小。而大型組織雖有資料、人際關係、專業知識等優勢，但仍面臨根本性挑戰，必須通過“新的生產函數”將其轉化為實際生產力，否則將被超越。他認為，總體來說大型企業面臨的管理調整將會更大，而這場轉型的本質則是對領導力意志的考驗，任何企業的自滿都可能導致其在激烈競爭中落後。AI徹底顛覆了組織內的資訊流動方式，帶來“資訊流扁平化”的革命，企業也必須主動利用技術重構工作流程，並準備好高品質的“上下文”供AI學習，完成工作流程的重塑。納德拉還重點強調，人們完全沒能重視AI時代“企業主權”的重要性。他建議企業必須捍衛自身的“AI主權”，將公司獨特的隱性知識和專有資料嵌入並控制在自己擁有的模型之中，而非僅僅依賴外部通用模型，從而防止核心企業價值的流失。對於可預見的未來，他認為不會有一個大模型佔據統治地位，而在“多模型時代”，企業的競爭優勢不在於選擇一個“最佳模型”，而在於掌握 “編排”的藝術，整合各類模型和資料，最終創造出專屬於自身的、能驅動關鍵業務成果的AI能力與智慧財產權。“誰能解決這個問題，誰就將取得進步。”他表示。以下為納德拉與芬克對談實錄，經鈦媒體編輯整理：勞倫斯·芬克：我們先來談談人工智慧，這幾乎是當下每個人心中最關心的話題，它關乎商業、技術和社會的交匯。薩蒂亞，你知道，我們正在將AI從一種實驗性的、我們總是談論的未來事物，變成今天的基礎性現實。它現在不僅是公司的基礎，而且真正開始成為國家和整個社會的基礎。你處在這場技術變革的最前沿，應該比其他人更瞭解這些。基於此，我想問幾個問題。首先，你曾將AI描述為一次平台級變革，這是什麼意思？第二個問題，你認為未來幾年這種轉變將走向何方？第三個問題是，我們快進幾年，比如五年後當我們回顧今天時，有那些事會是那時顯而易見，而今天卻不太清晰的？薩蒂亞·納德拉：首先，很高興再次來到這裡。事實上，昨天我讀了你為論壇開幕寫的致詞，信中有一行話我印象很深。你提到，在AI方面，我們所有人面臨的真正問題是，如何確保AI的擴散得以實現並且迅速發生？如何讓模型、資料和基礎設施更均衡地傳播，從而在各處創造盈餘？從某種意義上說，我思考這個問題的方式是，這始終是計算的演進軌跡。你可以回顧過去30年或70年的歷史，核心始終是：能否將關於人、地點和事物的資訊數位化，然後建立分析和預測能力。這就是大型機、小型機、客戶端-伺服器時代、網路時代、移動雲時代所做的事情。所以，無論那種範式或平台，這都是一條連續的弧線，即通過數字形式進行推理，來更好地理解這個世界。因為在某種意義上，一旦你將這些資訊數位化，你就可以使用像軟體這樣更具延展性的資源。它沒有相同類型的邊際成本經濟學限制，這使我們能夠建立更多的洞察力和能力。在這個背景下，我認為AI屬於同一類別，至少和網路、網際網路、移動、PC或雲一樣重要，甚至可能更重要。因此，在我看來，我們目前所處的階段，就拿軟體工程領域發生的事情來說，主要是一項知識工作，可以說是精英知識工作。事實上，我對這一代AI及其能力的信念，最初是當我看到GitHub Copilot完成程式碼補全時建立起來的？長久以來，我們一直夢想著，一名軟體開發人員何時才能預測下一個詞或下一行程式碼？突然間，AI模型就開始讓這些實現了。然後你說，好吧，如果我能做到這一點，那麼我是否可以通過進入聊天會話並提出任何問題，來恢復開發者的工作流，讓它給出答案，然後用在編碼流程中？這就是接下來發生的事情。然後你又會說，好吧，如果這行得通，我能給它分配小任務嗎？那就是“代理AI”。現在你有了完全自主的代理，你可以把你的整個項目交給AI了，而且它可以7天24小時不間斷的工作。我的意思是，要讓這些東西長時間保持連貫性，我們還有一段路要走。但不管怎樣，它正變得越來越好。有趣的是，你看，軟體開發人員在其中仍然擁有很大的自主權，對吧？這就是為什麼我仍然認為，把這些東西想像成存在於人類能動性領域之外的事物並不正確。事實上，或許可以這樣理解：比如在80年代初，如果有人告訴我們，將有40億人每天早晨醒來開始打字。你只會問為什麼，對吧？我們有一個打字員池就夠用了，我們不需要40億人打字。但事情就這樣發生了。我們發明了“知識工作”這個全新的類別，人們開始真正使用電腦來放大我們試圖通過軟體實現的目標。我認為在AI的背景下，同樣的事情將會再次發生。這並不意味著硬核編碼將永遠保持硬核編碼的狀態。只是抽象層級會改變，但我們也將擁有程式碼作為輸出，就像文件一樣。事實上，從我在92年加入微軟那天起，比爾就一直強調的一件事就是：文件、網站和應用程式之間真正的區別是什麼？答案是缺乏能夠自我轉換的軟體。有趣的是，AI最終給了我們這種能力，對吧？我可以寫一份文件。我可以說，不，我不想要文件，我想要一個網站。它就會用程式碼把那份文件轉換成一個網站。我說，我不喜歡這個網站，我想要一個應用。它會寫更多的程式碼來轉換它，使得推理能力、預測能力、採取行動的能力能夠長期保持連貫，這一切都在改進。而我們的工作是利用這一點，就像你和貝萊德正在做的事情一樣，對吧，當你把Copilot Plus和Aladdin這樣的東西結合起來，來提高公司內部做決策時的生產力時，你們就是在利用這一點。勞倫斯·芬克：我可以告訴你，在我們的公司，過去需要12小時計算的事情，現在只需要幾分鐘。即使需要處理著14兆美元的資金，涉及數十萬個不同的授權，我們也可以即時完成。對我來說，如果沒有今天的技術和AI，我們將無法以我們當前的規模來運作。薩蒂亞·納德拉：沒錯。所以在我看來，如果我們能夠真正利用這些算力來改變生產率曲線，那麼到處都會產生盈餘，而這正是真正的目標。勞倫斯·芬克：是的，不過也可能令人不安。這會意味著更少的勞動力需求嗎？我們所說的盈餘是什麼意思？所以，我要把這個問題和我第二個關於AI擴散的問題聯絡起來。對我來說，AI對社會乃至對一個更平衡世界的全部意義，在於確保它在全球範圍內擴散、可及和可用。那麼，你能描述一下這個過程嗎？這個跨越經濟體、公司和國家的過程，將如何展開？薩蒂亞·納德拉：我認為這才是真正的問題。因為當前的時代精神有點在於對AI抽象形式或其作為技術的讚賞。但我認為，我們作為一個全球共同體，必須達到這樣一個點，即我們利用它來做一些有用的事情，從而改變人民、社區、國家和行業。否則，我認為沒有多大意義。事實上，我認為如果我們不能做到這一點，不能改善健康結果、教育成果、公共部門效率、私營部門競爭力的話，我們甚至會迅速失去社會的認可，無法將能源這樣的稀缺資源用於生成算力。顯然我提到的這些才是最終目標。因此，我認為擴散就是一切。它的發生方式是這樣的，在供應方面，每個國家需要推動的，是每美元每瓦特產生的算力必須變得更高效、更好。所以在某種程度上，甚至我們兩家公司在全球所做的投資，也是在試圖確保供應到位，這包括從晶片開始，一直到最終部署在各處的“算力工廠”。順便說一下，不會只有一個算力工廠。這種算力工廠將是第一種擴散到全球各地的東西，就像電力一樣。你只需要一個無處不在的能源和算力網路，然後它就能驅動其餘的經濟。我認為這是一方面。然後，需求方面，我們可以說，每家公司都必須開始使用它。回顧過去，即使是PC首次出現或個人計算時代開始時，我記得賈伯斯有一個很好的比喻，他稱之為“心靈的自行車”，比爾·蓋茲也有一個比喻，我記得是“指尖的資訊”。這兩個比喻都很棒，這就是事情的本質，它是一種工具，我可以用它來獲取指尖的資訊，或將其作為認知放大器。現在我認為我們擁有的正是這個。從某種意義上說，作為知識工作者，你現在可以接觸到無限的智慧。圖靈獎得主拉吉·雷迪有一個關於AI的絕妙比喻，甚至在生成式AI出現之前他就說過。他說，它要麼是認知放大器，要麼是守護天使。所以，如果你這樣看待AI，那麼在全球化勞動力中，醫生可以在接觸病人時花更多的時間在病人身上，因為AI正在做轉錄並將記錄輸入電子病歷系統，輸入正確的帳單程式碼，從而使醫療保健行業、提供者和患者都得到更好的服務。這是一個我們都能從中受益的結果。所以我覺得，最終這需要私營部門和公共部門的真正領導力來確保擴散發生。另外，我要提到的另一點是“模式”。從某種意義上說，擴散與一件事高度相關，那就是有多少人掌握了使用這項技術的技能。有趣的是，我認為如果移動時代教會了我們一件事，那就是它實際上與PC時代發生的事情不同。我記得即使是在全球南方成長，學習Excel技能或Word技能與找到工作之間都曾經有很直接的關係。現在，移動時代的模式是什麼？它創造了類似的機會，但更多是由消費驅動的，比如創作者經濟等等。但現在它應該是關於，這就是你如何獲得一份醫療保健工作，或者一份金融工作，或者如何在專業上取得進步，這是一種回歸。人們會說，哦，我掌握了這項AI技能，現在我在實體經濟中成為了更好的產品或服務提供者。勞倫斯·芬克：所以，很容易看出移動技術及其擴散如何改變了經濟，尤其是在全球南方。你知道，對我來說，我剛讀了一份研究報告，說迄今為止AI的應用嚴重偏向於受過教育的人群或經濟體。那麼，這會不會造成更大的分化，更多的極化？我們如何確保擴散是均勻的？我們如何確保不會讓社會或世界的主要部分掉隊？因為我認為這將成為我們前進道路上的大問題。薩蒂亞·納德拉：是的，通過已經建立的通道，我們有能力相當均勻地在世界各地輸送算力，比PC時代甚至移動時代初期要好得多。因為即使是智慧型手機，特別是智慧型手機，要滲透到全世界也花了很長時間，而現在情況不同了。這些模型及其輸出幾乎在任何地方都可用。所以對我來說，問題是如何找到有意義的應用場景。事實上，我經常回顧的一個演示，我想那是在2023年初，一位印度農村的農民能夠使用一個基於早期GPT-3甚至2.5建構的聊天機器人，用當地語言來推理他聽說過的某些農業補貼，甚至在那個非常早期的階段，就能讓它展現出一些代理行為，比如幫我填完一張表格。所以在某種意義上，它把能動性帶給了那些原本可能沒有的人，因為技術變得更易得了。所以我確實認為，即使在全球南方，主動權也在我們手中，利用它來創造更多原本不存在的機會。但我認為必要的條件仍然是：是否有資本投入？是否有吸引資本的環境？我們作為超大規模雲提供商，正在全球範圍內投資，包括全球南方，我們也更加需要一個能吸引投資的營商環境。勞倫斯·芬克：而且你也看到了需求。薩蒂亞·納德拉：是的，需求就在那裡。所以問題是，如何制定一套政策，既能讓資本流入，又能讓它落地找到與當地的結合點。順便說一下，有些事情只有私人資本能做，有些事情只有公共資本能做，例如電網，在大多數國家，電網基本上是由政府驅動的公共事業。所以，如果你沒有一個複雜的電網或其他現代化的方法，那將會拖累發展。當然，也有很多關於“電表後端”解決方案的討論等等，我們可以有所作為。勞倫斯·芬克：在美國可以，但許多國家不行。薩蒂亞·納德拉：沒錯，而且從長期來看，這是不可持續的。我的意思是，對我來說，一個長期可持續、擴展的解決方案是，讓所有這些“算力工廠”成為實體經濟的一部分，連接到電網，連接到電信網路，並進行輸送。就像我們輸送位元一樣，你必須輸送算力加位元。這將驅動大規模的發展，無論是在全球南方還是在發達國家。勞倫斯·芬克：很多人談論可能存在AI泡沫。作為投資者，我們看到的最重要的事情是技術的民主化和擴散，這確實會改變需求，而擴散最快的公司或國家將成為最終的贏家，而不是技術的創造者。薩蒂亞·納德拉：這正是關鍵。要讓這不成為一個泡沫，從定義上講，就需要讓這項技術的好處更均勻地傳播。我認為，判斷它是否是泡沫的一個跡像是，如果我們談論的僅僅是科技公司，只談論技術方面發生了什麼，那麼從定義上講，這只是純粹的供給側。最終，如果我們不談論，例如這裡有一家製藥公司或一種藥物進入市場非常成功，是因為AI加速了臨床試驗等案例，就出現了問題？所以，我並不是在空談。我更加確信，這項技術將建立在雲和移動的軌道之上，更快地擴散，改變生產率曲線。並在世界各地帶來地方性盈餘和經濟增長，而不僅僅是由資本支出驅動的經濟增長，因為那只是某個時間點的狹義計算。我們在發達國家尤其能看到這種情況，但我所說的資本，雖然我們確實在美國投入了很多，但也有約50%分佈在世界各地。所以有趣的是，這取決於全球各地的需求，而全球各地的需求只有在那裡存在地方性盈餘時才會出現。這就是我看待“AI泡沫”的方式。勞倫斯·芬克：那麼讓我們再深入一點。隨著AI擴散，顯然組織、公司、政府都必須演進。現在進入需求側，你認為在AI世界裡，組織的結構將如何變化？我相信微軟自身也在演進，所以也許你可以告訴觀眾，你如何看待這種擴散在公司層面或政府層面的利用，這最終將怎樣創造需求，從而消除對泡沫的恐懼。薩蒂亞·納德拉：我認為這可能是所有新技術帶來的重大挑戰之一：當工作產物和工作流程發生變化時，意味著我們作為公司必須改變工作方式。事實上，我記得幾年前見過忠利保險的CEO，他描述說他加入公司時還在前PC時代，他描述了他們如何通過電傳、辦公室間備忘錄與現場代理合作，突然PC出現了，人們開始用電子表格和電子郵件傳送，整個工作流程和過程都改變了。同樣，我認為隨著AI爆發，你將開始看到工作流程的實際變化。事實上，對我來說，來達沃斯開會，不管我有多少場雙邊會議，準備這些會議都有一個特定的工作流程。就是我的現場團隊會準備簡報，傳到總部，再進一步提煉。從我92年加入公司到幾年前，這幾乎沒什麼變化。而現在，我直接去Copilot說，嘿，我要見勞倫斯·芬克，請給我一份簡報。它就會給我一份。順便說一下，一個好處是它給了我一個全景檢視，它知道我們作為客戶在與你們做什麼，也知道我們作為你們的客戶在做什麼，以及介於兩者之間的所有投資事宜。所以，它捕捉資訊的能力是前所未有的。事實上，我會立即把那份簡報分享給我所有職能部門的所有同事？想想看，這徹底顛覆了組織內的資訊流動方式。不是那種經典的：我們有一個組織，我們有部門，我們有專業分工，資訊慢慢向上傳遞。不，它實際上是扁平化了整個資訊流。一旦你開始這樣做，你就必須重新設計結構。所以當前的結構可能不再合理，因為你希望人們能夠以資訊自由流動的方式工作。所以，這讓我想到，如果非要總結一個公式，我認為要從心態開始。我們領導者應有的心態是：我們需要思考如何用技術改變工作流程，然後這需要技能。所以你不能抽象地談論這個。你必須使用它，你必須信任它。你不能只是害怕它，它必然將會擴散。另一個重要的考慮因素是，如何確保你擁有提供上下文的資料集。這就像你有了一個新的智能層，但這個智能層的好壞取決於你給它的上下文。人們甚至將其描述為“上下文工程”，但這就是公司做的事情，對吧？想想公司是做什麼的，都是關於我們作為不同部門的人員，通過處理檔案和資訊流動而擁有的隱性知識。所以問題是，如何讓這個AI也擁有那個上下文？這些是必須滲透到整個組織中去利用的一些新事物。事實上，這就是為什麼我認為你會看到那個挑戰：為什麼我沒有立即看到生產率的提升？因為你必須做艱苦的工作。事實上，這就是為什麼它不會在某個時點突然爆發。公司之間會有差異，行業之間可能有差異，但這根本上將取決於組織的領導力意志。勞倫斯·芬克：你看到應用是跨越大型、中型和小型公司在使用，還是目前主要仍是大公司的領域？薩蒂亞·納德拉：我認為你看到的情況是，如果你是從零開始，更容易採用這些工具，因為你是在知道這些工具存在的情況下建構你的組織。勞倫斯·芬克：這像是一種“啞鈴現象”，剛起步的小公司可以更好的使用新平台。薩蒂亞·納德拉：是的。事實上，我認為即使對於大型組織，也存在根本性的挑戰。除非你的變化速度跟得上可能的發展步伐，否則你將被某個能利用這些工具迅速達到規模的小公司超越。但是，我認為大型組織有固有的優勢：你有人際關係、有資料、有專業知識。但關鍵是，如果你不通過一種新的生產函數來轉化這些優勢，那麼你實際上就會停滯不前。因此，大型組織的變革管理挑戰將會更大。對於小型組織來說，如何克服規模問題，也是一種很有難度的結構性挑戰。所以，這以一種有趣的方式呈現出兩面性。這將是一個競爭異常激烈的世界，無論你是新進入者還是現有企業，都不能把它當作理所當然。勞倫斯·芬克：那國家之間呢？你是否看到應用使用方式上的巨大差異？AI仍然是發達國家的專屬領域，還是正在迅速成為所有國家的領域？薩蒂亞·納德拉：我有兩件事要說。當我周遊世界時，無論是專業知識、軟體開發人員、初創公司還是大型組織的水平，差異並不大，這很有趣。在雅加達、伊斯坦布林和墨西哥城，與在西雅圖或舊金山並沒有太大不同。我想這是我們的世界第一次出現這種情況，僅僅是因為獲取正在發生的事情的管道是存在的。也就是說，從規模上看，對使用這項技術的承諾、風險資本的存在、大公司的強力推動，成就了這一現實。比如，在美國，如果我們比較一下，就拿金融業來說，金融業對雲的採用與今天對AI的採用相比，速度完全不同，在AI方面要快得多，而云因為各種原因相對較慢。勞倫斯·芬克：還有監管問題，在監管機構允許下一步之前，把資料移出內部網路是個大問題。薩蒂亞·納德拉：所以我想說，我認為無論在那裡，你知道，在西方，特別是在美國，顯然有一種真正的、我認為是更多的圍繞使用它的活力，但它也比我所見過的任何技術都更均勻地在世界各地傳播。勞倫斯·芬克：你提到了電力、電網。如果電力價格高，需求成本高昂，這會不會成為影響AI可及性的決定性因素之一？薩蒂亞·納德拉：百分之百，如果你看看每美元每瓦特產生的算力，就能預測事情會如何發生了。從某種意義上說，我認為任何地方的GDP增長都將與之直接相關。根據我的整個論點：你擁有一種新的商品，就是算力。而每個經濟體和經濟體中每家公司的任務，就是將這些算力轉化為經濟增長。那麼，如果你擁有更便宜的商品，那就會更好。這就是為什麼“每美元每瓦特產生的算力”如此重要。順便說一下，這包含許多要素，不僅僅是生產側，這就是為什麼我認為擁有電網也很重要。如果你考慮總體擁有成本，那麼一切因素都要被計算進去，包括你如何成為廉價的能源生產者？你能建造資料中心嗎？矽和電力系統的成本曲線是怎樣的？還有，看看算力的定價，算力定價基本上每三個月下降一半，這就是為什麼我認為人們可以真正規劃如何利用算力創造盈餘，因為你知道你擁有一種價格只會單調快速下降的商品。勞倫斯·芬克：我們現在身處歐洲，這裡有一種真實的擔憂，因為歐洲沒有自己的電力，大部分電力需要進口。你對此有什麼資訊要傳遞給歐洲嗎？薩蒂亞·納德拉：我認為時期有兩方面。一是，我們現在在瑞士，我看到製藥業或金融業，他們在這個國家和歐洲做著重要的工作，但他們也是國際品牌，有國際業務。所以，每當我想到歐洲時，有一點是歐洲人生產的產品和服務實際上銷往世界各地。因此，歐洲的競爭力是關於其產出在全球的競爭力，而不僅僅是在歐洲內部。我覺得有時在歐洲，很多對話只侷限於歐洲本身。但歐洲經濟的繁榮是因為他們能夠生產世界需要的東西。你知道，在過去200年、300年裡，西方的奇蹟根本上源於歐洲發生的事情。這是我想說的第一點。我還想強調，這裡的人力資本非常出色，是世界級的。但要繼續做到這一點，你必須繼續投資於生產，擁有能源和算力，正如我所說，我們和其他公司正在這裡投資建設資料中心。所以問題是，接下來從這裡產出的會是什麼？每當我去美國的珠寶店或牙醫診所，我總是想到德國的“隱形冠軍”，我被德國的“隱形冠軍”產品包圍著，這代表了一個國家的工程實力。現在的問題是，每個人都在談論主權和資料這個、資料那個，但歐洲實際上更應該關心的是他們的工業公司、金融服務公司能否獲取來自美國及世界其他地區的資料，而不是僅僅認為通過保護歐洲就能保持競爭力。歐洲只有在產自歐洲的產品具有全球競爭力時才能保持競爭力。所以我認為，這需要改變。我知道歐洲在隱私方面領先，這很棒。歐洲在AI安全和許多其他方面也領先，這是也一個很好的特點。但你還必須通過本地建設和全球思維來補充它。這片大陸將為世界其他地區做出什麼貢獻，正如它在歷史上一直是一位領導者那樣。勞倫斯·芬克：那麼，你認為圍繞資料主權的整個概念，是否被誤解了？薩蒂亞·納德拉：我認為，當人們談論主權時，首先，它顯然非常重要。尤其是在像這樣的一周裡，它更重要。但話雖如此，你必須思考主權意味著什麼。例如，在AI領域，一個很少被討論但我覺得在今年將被最多討論的話題，將是公司的主權。想像一下，如果你的公司無法將公司的隱性知識嵌入到一組你控制的模型權重中。從定義上講，你就沒有主權。這意味著你正在將企業價值洩露給某個地方的某個模型公司。現在幾乎沒人談論這個，對吧？每個人都在談論其他所有事情，那些外圍的事情，但這才是最重要的事情。其他問題都是技術上更容易解決的問題，但有一個問題只能通過你對隱性知識有更多的主權和控制模型來解決。這不是單向的企業價值轉移。所以對我來說，我認為主權需要對它是什麼進行真正的思考，你知道，掌控命運意味著你生產獨特產品的能力得以保留。就像大衛·李嘉圖所言，國家有比較優勢。而公司也有需要保持的競爭優勢，即使在AI時代也是如此。這才會給你真正的主權。勞倫斯·芬克：最後一個問題，在五年或十年內，我們會有一個所有人都將使用的主導模型嗎？微軟為此在做何準備？我們會為企業使用一個模型，為其他場景使用另一個模型嗎？薩蒂亞·納德拉：你知道，過去的三年、四年裡，我們一直在做這件事。而現實情況是，這是一個多模型的世界。我的意思是，我們未來仍將會有多個模型。而訣竅在於你如何利用這些模型，事實上，你可以通過提煉它們來建構你自己的模型。更重要的是，你可以進行所謂的“硬性編排”或“駕馭工程”。因此，任何應用程式或公司的智慧財產權在於，你如何利用所有這些模型，結合上下文工程或你的資料來進行產出。而這就是藝術所在。所以，未來的場景和問題是，我能否引入所有模型，無論是閉源的、開放原始碼的，還是我自己建構的模型，對它們進行編排，並輸入我的資料，從而改變我關心的某個結果的軌跡。這就是整個圖景。我首先生產某種產品或服務，我需要在銷售方面做得更好，或者在研發方面做得更好，或者在財務方面做得更好，等等。然後你設定目標結果，考慮能否利用所有模型，對它們進行編排，並輸入自己的上下文。然後，作為結果，推理軌跡能真正導向一些我作為智慧財產權控制的、屬於我的能力和模型。只要公司能回答這個問題，它們就會取得進步。勞倫斯·芬克：女士們先生們，讓我們感謝薩蒂亞，謝謝。希望這是在世界經濟論壇上許多偉大對話和討論的開始。謝謝大家。 (鈦媒體AGI)

談對川普的印象：“首先，他是一個極其善於傾聽的人。幾乎我說過的每一句話，他都記得清清楚楚。其次，他的工作態度非常勤勉。他的工作勁頭不輸任何人，經常和我們談到深夜。有時我已經困得想上床睡覺，他卻還能精力充沛地繼續討論好幾個小時。我從未見過如此敬業的人。這種特質貫穿了他的一生 —— 據我觀察，他每周七天都在工作，幾乎沒有所謂的 “下班後時間”，永遠都在處理事務。”談晶片出口管制：“我們陷入了一種矛盾：一方面，我們希望限制美國技術向中國出口；另一方面，我們又想進入中國市場。而中國的立場恰恰相反：他們既希望本土科技企業能獲得最先進的技術，推動人工智慧技術堆疊各層面的發展，為本土企業爭取追趕的機會，又希望能保護本國市場。這種矛盾在兩國身上都存在。恕我直言，輝達的技術確實處於世界領先水平，我們有能力為中國的科技企業提供助力。我們也十分期待能有機會進入中國市場，通過公平競爭贏得業務。這樣做不會造成市場混亂，也不會引發恐慌情緒，自然能有效緩解雙邊緊張關係，讓中美關係保持平衡穩定。”談中美關係：“外界沒有意識到，美國和中國之間的相互依存程度有多深。那些鼓吹 “美國與中國脫鉤” 的論調，在我看來是完全站不住腳的。兩國的相互依賴不僅程度極高，而且比人們想像的更為深刻。每一次我們深入探討這個問題，都會發現彼此需要對方的領域遠比預想的要多。未來一個世紀，這將是全球最重要的雙邊關係。”“現任政府在對華接觸方面展現出了極高的智慧 —— 無論是國防領域的赫克托・赫克塞斯、財政部的相關官員，還是川普總統本人，以及現任大使格里爾，他們都代表美國與中方進行了深入對話。這些舉措極具遠見，我相信百年之後，歷史會證明這一點。這是一種能帶來實質改變的積極策略，而非孤立與迴避。這一點至關重要。”談晶片製造的脫鉤：“未來幾十年，我們仍將依賴台灣地區的晶片和電子產品製造能力。台灣地區的人才儲備、產業文化、上下游企業協同建構的生態系統，以及整個島嶼在電子和晶片製造領域的超高效率，都是舉世無雙的。要複製這樣的產業叢集，需要耗費數十年的時間。”以下為專訪全文實錄：《時代》周刊Google首席執行長桑達爾・皮查伊本周表示，當前股市在人工智慧相關類股的表現存在非理性成分，你是否認同這一觀點？黃仁勳股市的某些領域始終存在非理性情緒，這個說法是客觀的。但我認為，大多數人都忽略了一個核心事實：在聊天機器人和智能體人工智慧的底層，一場計算模式的變革正在發生 —— 計算正在從通用計算向加速計算轉型。如果以此為基礎，再去衡量生成式人工智慧、智能體人工智慧乃至通用人工智慧（AGI）領域的增量投資規模，你就會得出結論：相較於巨大的市場機遇，目前的投資其實仍處於相對保守的水平。當然，投資數額本身依然可觀，但放在整個計算市場的大盤中看，佔比並不算高。《時代》周刊貴公司目前的市值已處於 4 兆至 5 兆美元區間。你們將大量營收帶來的現金流，用於投資同行業的其他企業。不少分析師和股市人士指出，這種模式存在一定的 “循環性”，本質上屬於供應商融資。一旦像 OpenAI 這類尚未實現盈利的公司，無法兌現其採購資料中心的承諾 —— 而這些資料中心的硬體又大多搭載著輝達的晶片，是否會引發更大的系統性風險？你是否擔心這類問題正在累積結構性風險？黃仁勳我並不擔心這個問題，其他方面的風險另當別論。當然，我們可以探討其他潛在風險，但絕不是這個問題。我可以解釋一下原因：我們開展的每一筆交易、處理的每一份採購訂單，都會回歸最基本的商業邏輯 —— 我們會反覆確認，客戶是否真的存在真實需求。因為就算這家客戶不需要，也總會有其他客戶需要我們的產品。我們進行投資主要有幾個原因。第一，是為了拓展行業生態。對比我們至今已完成及計畫開展的投資規模與公司營收，你會發現投資佔比僅為個位數，而且是較低的個位數。從這個比例來看，所謂的 “循環性” 根本無從談起。第二，也是非常關鍵的一點：我們投資的都是具有重大影響力的企業，是我們這個時代最核心的力量。能與這些企業建立深度合作關係，對我們而言是寶貴的機會。同時，通過合作，我們也能深入瞭解這些企業的真實營運狀況。因此，對它們的投資最終必將帶來豐厚的回報。《時代》周刊接下來，我想聊聊你過去一年在政治和政策領域的經歷。川普總統入主白宮的那個月，你與他進行了首次會面。自那以後，你便陪同他出訪世界各地，他也多次稱你為摯友和傑出領袖。今年你與他朝夕相處，近距離觀察，你認為他在人工智慧政策制定和商業運作方面，有那些不為人知的行事風格？黃仁勳我想，有些特質是人們從電視新聞裡看不到的。首先，他是一個極其善於傾聽的人。幾乎我說過的每一句話，他都記得清清楚楚。其次，他的工作態度非常勤勉。他的工作勁頭不輸任何人，經常和我們談到深夜。有時我已經困得想上床睡覺，他卻還能精力充沛地繼續討論好幾個小時。我從未見過如此敬業的人。這種特質貫穿了他的一生 —— 據我觀察，他每周七天都在工作，幾乎沒有所謂的 “下班後時間”，永遠都在處理事務。這兩點品質讓我印象極為深刻，是我之前從未預料到的。除此之外，他不僅善於傾聽、勤奮過人，還擁有超凡的智慧。《時代》周刊過去一年，你頻繁出入川普政府的核心圈層，還陪同總統出訪多國。有沒有那一個重要瞬間，是外界尚不知情、但你認為值得被所有人瞭解的？黃仁勳外界沒有意識到，美國和中國之間的相互依存程度有多深。那些鼓吹 “美國與中國脫鉤” 的論調，在我看來是完全站不住腳的。兩國的相互依賴不僅程度極高，而且比人們想像的更為深刻。每一次我們深入探討這個問題，都會發現彼此需要對方的領域遠比預想的要多。未來一個世紀，這將是全球最重要的雙邊關係。因此，我認為我們必須認識到，管控好這一關係、避免衝突，是當下最關鍵的任務。這需要通過持續的談判、溝通與妥協來實現，這一過程至關重要。現任政府在對華接觸方面展現出了極高的智慧 —— 無論是國防領域的赫克托・赫克塞斯、財政部的相關官員，還是川普總統本人，以及現任大使格里爾，他們都代表美國與中方進行了深入對話。這些舉措極具遠見，我相信百年之後，歷史會證明這一點。這是一種能帶來實質改變的積極策略，而非孤立與迴避。這一點至關重要。我想補充的第二點是，外界沒有看到，人工智慧行業的發展，在很大程度上依賴於來自中國的頂尖學生和科學家。全球 50% 的人工智慧研究人員都來自中國。中國的企業希望中國在這場競爭中勝出，我認為這無可厚非；我們美國人希望美國領先，同樣合情合理。未來，我們完全可以在公平競爭的同時展開合作，實現良性發展。但如果將這種競爭情緒化、極端化，只會導致雙邊關係陷入難以調和的困境。《時代》周刊本屆政府執政初期，貴公司的 H20 晶片曾無法銷往中國。後來，你們成功遊說川普政府取消了相關出口管制。然而不久之後，美國商務部部長霍華德・盧特尼克就公開表示，美國晶片政策的目標之一，就是讓中國對美國晶片產生依賴。但事與願違，中國隨後明確表態，不再需要 H20 晶片。自那以後，你也曾公開宣稱，輝達已不再有來自中國市場的營收。對於盧特尼克的這番言論，你作何回應？黃仁勳嗯，我只能說，這是一件令人遺憾的事。首先，我們必須明確人工智慧的本質 —— 它絕不僅僅是一個模型。人工智慧是一套完整的技術體系，意味著技術堆疊的每一層都將被徹底重構。人工智慧的發展離不開能源，這也是我們一直強調能源重要性的原因。川普總統上任後，推行了大力發展能源產業的政策。如果沒有這項政策的支援，美國的能源供應將難以為繼，也就無法支撐人工智慧這個至關重要的行業實現增長。總統的能源發展戰略功不可沒，但與此同時，我們必須在技術堆疊的每一層都保持領先優勢。技術堆疊的第一層是晶片，往上是基礎設施和雲服務，再上層是大語言模型等各類人工智慧模型，最頂層則是人工智慧應用。這場人工智慧革命，將是人類歷史上規模最大的一次工業革命。美國若想抓住這一機遇，就必須下定決心，在技術堆疊的每一個層面都做到領先。如果我們放任整個體系受制於最薄弱的環節，那麼美國必將落後於人，這是毋庸置疑的。我一直秉持的觀點是，在晶片這一層，我們的核心目標是確保全球所有人工智慧模型都運行在美國的技術堆疊之上，讓美國技術堆疊成為全球通用標準。有些人認為，如果我們向包括中國在內的其他國家出口美國晶片，中國軍方就會利用這些晶片製造飛機、航母等軍事裝備。但事實是，中國本身就擁有相當規模的晶片產能，中國企業的實力也不容小覷。那些認為中國沒有自己的科技產業的說法，純屬無稽之談；而聲稱中國不具備晶片製造能力的人，更是掩耳盜鈴。美國企業進入中國市場，開展自由競爭、贏得業務，這對美國和美國人民都大有裨益 —— 它能為美國創造巨額收入。眾所周知，一個國家的國防力量是否強大，歸根結底取決於其經濟實力。因此，我們要讓美國保持全球最富有的國家地位，這樣才能支撐起最強大的軍隊。這正是我們為國家安全做出貢獻的方式。《時代》周刊但你現在無疑是在走鋼絲，不是嗎？因為你所說的這些，恰恰是中國想要的 —— 發展自主的半導體產業。我明白這一點。從某種意義上說，盧特尼克不過是說出了大家心照不宣的想法。黃仁勳你說得完全正確。在這個問題上，我們陷入了一種矛盾：一方面，我們希望限制美國技術向中國出口；另一方面，我們又想進入中國市場。而中國的立場恰恰相反：他們既希望本土科技企業能獲得最先進的技術，推動人工智慧技術堆疊各層面的發展，為本土企業爭取追趕的機會，又希望能保護本國市場。這種矛盾在兩國身上都存在。因此，最好的解決方案是讓市場機制發揮作用。我們需要一套更精細、更務實的政策：既要確保美國企業能掌握最先進的本土技術，也要允許它們參與到全球第二大經濟體的市場競爭中去。《時代》周刊在我與相關人士對話之後，川普總統宣佈，美國將允許輝達向中國出口 H200 晶片，但政府會從中抽取 25% 的銷售分成。你之前提到了 “脫鉤” 的說法，也強調了兩個超級大國之間依然存在深度依存關係。但在晶片製造這個傳統上高度集中於台灣地區的行業，脫鉤現像其實已經出現。就在上個月 —— 也就是 10 月，美國亞利桑那州的一家晶片工廠，成功量產了首批晶片。這是一個具有里程碑意義的事件，因為台灣地區的地位向來特殊。黃仁勳這是美國本土首次生產出全球最先進的晶片。《時代》周刊但這難道不正是脫鉤的直接體現嗎？中國正在大力發展本土半導體產業，而美國也開始推動晶片本土化製造。長期以來，台灣地區在全球晶片產業鏈中處於核心位置，這種戰略平衡使得中國因顧慮重重而不敢輕易動武。如今，隨著脫鉤趨勢加劇，採取軍事行動的可能性是否會增加？黃仁勳任何形式的衝突都應該被避免。我從未聽說過任何具體的動武計畫，但我們絕不能做任何可能加劇衝突的事。顯然，川普總統是一位主張和平的總統，他始終致力於尋求和平解決方案。關於半導體製造，我認為有一點非常明確：隨著行業不斷發展，供應鏈的韌性至關重要。我們需要的不是脫鉤，而是增強韌性。無論是出於電力供應、氣候條件還是地震等自然災害的考量，在全球多個地區佈局製造基地，為最關鍵的供應鏈建立多元化和冗餘備份，都是明智之舉。未來幾十年，我們仍將依賴台灣地區的晶片和電子產品製造能力。台灣地區的人才儲備、產業文化、上下游企業協同建構的生態系統，以及整個島嶼在電子和晶片製造領域的超高效率，都是舉世無雙的。要複製這樣的產業叢集，需要耗費數十年的時間。《時代》周刊中國政府已下令軍方，務必在 2027 年前做好相關軍事準備。你主張允許輝達向中國出口晶片的政策，是否會影響這一風險發生的機率？是會增加風險、降低風險，還是沒有影響？黃仁勳會降低風險。原因很簡單：永遠不要把對手或任何人逼入絕境。保持克制，避免激化雙邊關係的緊張態勢，這是一種基本的處世智慧。一旦將事情推向極端，採取 “非黑即白” 的立場，往往會引發意想不到的連鎖反應和後果。因此，我認為美國需要採取一種溫和、審慎的策略。美國作為技術發源地，輝達作為美國企業，完全有權確保本國企業和國家掌握最頂尖的技術 —— 我們一直都是這麼做的，這是商業發展的自然邏輯。但與此同時，我們也應該開放技術出口，通過參與全球市場競爭，擴大美國技術的全球影響力。這才是明智的選擇，符合美國的根本利益，也符合中國的利益。恕我直言，輝達的技術確實處於世界領先水平，我們有能力為中國的科技企業提供助力。我們也十分期待能有機會進入中國市場，通過公平競爭贏得業務。這樣做不會造成市場混亂，也不會引發恐慌情緒，自然能有效緩解雙邊緊張關係，讓中美關係保持平衡穩定。《時代》周刊我們再來聊聊沙烏地阿拉伯，那裡也存在類似的博弈態勢。今年 5 月，你陪同川普總統出訪沙烏地阿拉伯，雙方宣佈了多項重大合作協議，其中包括向沙烏地阿拉伯的人工智慧企業出口大量輝達晶片。拜登政府執政期間，這類晶片出口曾被全面叫停，原因是美方擔心沙烏地阿拉伯企業與中國企業聯絡密切，這些晶片可能會通過海灣地區流入中國。你能否講講，你是如何說服川普政府重新考慮這項政策的？黃仁勳我的核心論點是這樣的。人工智慧將對全球每一家企業、每一個行業、每一個國家產生深遠且重大的影響。中東地區也必然會發展自身的人工智慧產業。那麼問題來了：我們希望中東的人工智慧生態建立在美國的技術堆疊之上，還是讓其他國家的技術搶佔先機？這個問題的答案顯而易見。川普總統認為，放棄技術領導地位、拱手讓出巨大的市場機遇，是完全沒有道理的。上一屆政府為何要將數千億甚至上兆美元的市場機會讓給其他國家？我們明明擁有全球最頂尖的技術，這種拱手相讓的做法，在總統看來是不可理喻的。《時代》周刊你剛從華盛頓特區回來，沙烏地阿拉伯王儲穆罕默德・本・薩勒曼近期也到訪了那裡，你還出席了為他舉辦的晚宴。你們當時主要聊了些什麼？黃仁勳他對輝達向沙烏地阿拉伯出口圖形處理器的許可審批結果非常滿意，還高度讚揚了我們所做的工作。眾所周知，王儲殿下是一名資深遊戲愛好者，他的家中擺滿了輝達的GeForce系列產品。他甚至專門打造了一個電競房，裡面配備了幾十台頂級電競電腦，每一台的核心配置都是精視顯示卡。因此，他一直以來都是精視品牌的忠實使用者。對於我們雙方在人工智慧領域建立的合作夥伴關係，他感到由衷的欣喜，也十分感謝我們為沙烏地阿拉伯人工智慧產業發展提供的幫助。總而言之，他當時的心情非常愉悅。《時代》周刊現在，我想換個話題，談談人工智慧帶來的社會影響。這項技術很快就會實現人類勞動多個領域的自動化。你認為，在推動這場轉型平穩落地的過程中，你肩負著怎樣的責任？黃仁勳人工智慧的作用，是讓我們在工作中處理各項任務的效率變得更高。我們的工作價值，絕不僅僅是整理電子表格、敲擊鍵盤那麼簡單，而是有著更深遠的意義。我堅信，人工智慧將推動生產力和營收實現增長，進而創造更多高薪崗位。有些人認為，全球 GDP 的規模是固定的，最多也就 100 兆美元。但在我看來，人工智慧將徹底打破這個限制 —— 未來全球 GDP 有望增長到 200 兆、300 兆甚至 500 兆美元。GDP 的增長潛力，本質上是沒有上限的。而且，當前能夠參與到這 100 兆美元規模經濟活動中的人口，其實只佔全球總人口的一小部分。如果我們能讓全世界更多的人掌握人工智慧技術，為他們提供參與經濟活動的機會，全球 GDP 實現數倍增長將是大機率事件。屆時，企業的發展也將更加繁榮。但有一點是肯定的：人工智慧的發展會改變所有人的工作。顯然，每一次工業革命都會導致一些工作崗位消失，但與此同時，也會催生大量全新的職業。未來，每個人都必須學會運用人工智慧 —— 因為如果你不使用它，你的工作就會被那些會用的人搶走。《時代》周刊最後一個問題：“輝達” 這個名字的拉丁語本意是 “嫉妒”。如今，你無疑站在了世界之巔，有沒有什麼事，是你會羨慕別人的？黃仁勳仔細想想，我確實過著相當美滿的生活。我擁有一個幸福的家庭：我和妻子從 17 歲起就相識相知；我們育有兩個優秀的孩子，如今一個 34 歲，一個 35 歲。雖然他們一開始並沒有選擇加入輝達，但現在都在公司工作。能和孩子們一起為了偉大的事業並肩奮鬥，看著他們迸發出絕妙的創意，做出連我都意想不到的成就，這讓我感到無比欣慰和喜悅。當然，我也為能加入這樣一家偉大的公司而自豪。我們正在研發的技術，是人類歷史上最具影響力的創新。身處這場變革的中心，我深感榮幸，也深知責任重大，這份事業也給我帶來了巨大的成就感。公司四萬多名員工對企業的忠誠度極高，我和很多同事已經共事了幾十年，這份情誼難能可貴。對了，我還養了兩隻很棒的狗狗 —— 它們今天剛做完超聲波檢查，身體非常健康。我的妻子洛裡把它們照顧得無微不至，兩隻小傢伙都很健壯。還有什麼呢？我在全球各地都有志同道合的朋友和合作夥伴，能經常出差遊歷世界：去韓國的夜市品嚐炸雞，體驗各地的風土人情。你看，人生如此，夫復何求？我想，對任何人來說，這樣的生活都算得上是夢想成真了。 (invest wallstreet)

理查德·伯恩斯坦顧問公司（RBA）發出警告稱，過剩的流動性正將資產價格推升至遠超基本面支撐的水平，當前市場泡沫已蔓延至人工智慧（AI）之外，形成一場"全面狂歡"。理查德·伯恩斯坦顧問公司(RBA)發出警告稱，過剩的流動性正將資產價格推升至遠超基本面支撐的水平，當前市場泡沫已蔓延至人工智慧(AI)之外，形成一場"全面狂歡"。該公司副首席投資官邁克·康托普洛斯近期直言："我們眼下正處於某種'全面泡沫'之中。這不僅僅是AI——加密貨幣、迷因股、特殊目的收購公司(SPAC)、投資級債券、高收益債券，無一倖免。"這位擁有25年市場經驗、曾任美國銀行高收益策略主管的資深人士將矛頭指向寬鬆的貨幣與財政政策，認為是它們導致了這場脫離基本面的估值狂歡。康托普洛斯特別指出，AI熱潮令信貸投資者尤為擔憂。若AI繁榮成功，債券持有人無法分享其超額收益;若其失敗，投資者將承擔損失。當前，市場正日益關注科技巨頭承諾投入AI基礎設施的數千億美元資金——其中大部分將通過美國債務市場籌集。資料顯示，微軟、Alphabet、亞馬遜和Meta未來一年的資本支出預計將增長34%，達到約4400億美元。"科技類股今年將有所回落，"康托普洛斯質疑道，"投資者究竟在科技債券中看到了什麼，以至於願意為一項可能五到十年後就過時的技術，提供長達40年的融資?"目前，採用交易所交易基金(ETF)進行跨資產類別投資的RBA已完全退出公司債市場。而一年前，其還對該領域超配。"當利差跌破90個基點時，對我們而言，相對價值命題就不再成立，"康托普洛斯解釋。截至周三，美國高等級信貸風險溢價升至78個基點，且自去年5月以來一直低於90個基點。康托普洛斯警告，若聯準會降息步伐或幅度不及市場預期，今年信貸利差可能進一步走闊。此外，經濟增長放緩程度超預期是另一大風險。鑑於公司債利差已處於微薄水平，RBA轉而看好抵押貸款憑證(CLO)、抵押貸款支援證券(MBS)、高等級浮動利率債務以及歐洲股票的投資價值。"沒有什麼比高品質的歐洲股票更具吸引力了，"康托普洛斯表示，"那裡有財政刺激政策，貨幣政策也相當支援，同時盈利增長正在加速。" (invest wallstreet)

先看報導2025年11月6日，特斯拉股東大會上，薪酬方案正式表決：給馬斯克開價1兆美！1兆美元是什麼概念？根據世界銀行的資料，2023年全球GDP超過1兆美元的國家只有19個。這不是工資，是對賭。條件是：特斯拉在未來10年內市值達到8.5兆美元，同時完成四大目標——累計交付2000萬輛電動車、發展1000萬個完全自動駕駛付費使用者、投入營運100萬輛無人計程車、交付100萬台人形機器人。科學界認為，2026年AI驅動科研跨越式發展的趨勢將持續深化，可執行複雜、多步驟的AI智能體有望更廣泛應用和普及，AI模型也將進一步滲透到社會經濟生活的各個方面。儘管2025 年 AI 泡沫的討論已經達到了前所未有的熱度。據 Crunchbase 資料，2025 年 AI 領域共獲得了 2023 億美元的投資，比 2024 年的 1,140 億美元增長了 75%。高盛研究報告顯示，2026 年 AI 資本支出預計將從 4,650 億美元上調至 5,270 億美元。人工智慧技術和應用快速迭代，給經濟發展帶來新動力，與傳統產業結合，釋放出新的生產力，創造出新的產品、業態，促成新的經濟增長點。看看黃仁勳在 CES 2026輝達最新的晶片發佈，Rubin GPU：推理性能是上一代 Blackwell 的 5 倍；訓練性能提升 3.5 倍；視訊記憶體頻寬 22TB/s，相當於每秒傳輸 4400 部高畫質電影；3360 億個電晶體，比 Blackwell 多了 60%。訓練一個 10 兆參數的超大模型，以前需要 100 張卡，現在只要 25 張，推理成本直接砍到原來的 1/10。Vera Rubin已全面投產，掌控算力+資料，未來真能沖10兆美元市值。馬斯克：2026年就是奇點之年！‌xAI於2026年1月6日宣佈完成200億美元E輪融資，超額完成原定150億美元目標，估值升至約2300億美元‌。本輪融資由輝達、思科等戰略投資者及多家頂級機構參投，資金將用於擴展算力基礎設施和推進Grok模型開發。以前 AI 訓練像用拖拉機運貨，現在直接換成了高鐵+貨運飛機的組合。馬斯克、黃仁勳以及Google、Apple、微軟、Facebook、OpenAI等。中國企業對標美國巨頭按照摩爾線程、壁韌等千倍市夢率泡沫，估計市值幾百兆是可以實現的。因此大家要清醒認識金錢在世界流動的幻覺，正如馬斯克：我給美國提的建議中國都做了。擁有巨大工程師資源數量的中國，其實需要的就是大工程大方向正確，這恰恰是馬斯克最擅長的。 (科學遁甲)

一個是Google，另一個是亞馬遜。一個股價去年漲幅居“七巨頭”之首，另一個去年則表現墊底。人工智慧熱潮今年是否會遇冷，是投資者最關心的問題之一。美國市場研究公司Pivotal Research Group的分析師給出了肯定的答案，並且認為若行業出現動盪，Google母公司Alphabet與亞馬遜將脫穎而出成為贏家。當談及AI領域可能出現的風險時，矛頭指向ChatGPT開發商OpenAI或許並不意外。該公司1.4兆美元的長期合作承諾既推動了相關技術支出，但同時也暗藏潛在隱患。Pivotal Research的分析師Jeffrey Wlodarczak（傑佛瑞・沃達扎克）在一份研究報告中寫道：“2026年OpenAI的市場份額可能大幅下滑，其能否履行巨額中長期承諾的能力將受到質疑，且可能導致2026年年中AI相關個股出現階段性回呼。”這對依賴OpenAI基礎設施支出的企業（如甲骨文、CoreWeave）及其主要投資方微軟而言並非好消息，但卻有望引導投資者聚焦Google與亞馬遜的核心優勢。樂觀者可能認為，OpenAI據稱高達1000億美元的融資規模足以支撐公司及相關個股走勢，但沃達扎克認為，這對投資者來說可能是個“陷阱”。他指出：“OpenAI將完成1000億美元融資，但這筆資金大機率以供應商融資為主（例如來自微軟、晶片供應商），這會增加義務而非帶來真正的財務靈活性。在我們看來，這無法撼動Google在規模、資料、整合能力及雄厚資金實力方面的固有優勢。事實上，若OpenAI此次融資交易成為2026年AI類股的短期高點，我們並不會感到意外。”如果AI熱潮將遭遇挫折，投資者可能會質疑為什麼還要繼續留在科技類股，而不是轉向其他領域。事實上，許多人已經開始重新佈局，轉投能源、材料、零售和住宅建築等類股。但沃達扎克認為，隨著AI智能體的普及，Google和亞馬遜作為雲端運算服務商仍將受益。AI智能體指的是能夠接受指令並完成多步驟任務的軟體，這將推動對AI算力的需求增長。“這一趨勢主要有利於Google和亞馬遜雲服務（AWS），因為它們擁有定製晶片，可以以更低成本實現規模擴展，並且擁有更廣泛的模型生態系統，有助於它們在雲端運算市場擴大份額。而主權雲和混合雲等替代方案只佔據小眾領域，從而確保在AI廣泛應用的背景下，大型科技公司依然佔據主導地位，”沃達扎克補充道。沃達扎克給予Alphabet股票“買入”評級，目標價為400美元；也給予亞馬遜“買入”評級，目標價為300美元。周一美股收盤，Alphabet股價微漲（+0.6%），報317.32美元；亞馬遜上漲較多（+2.9%），報233.06美元。 (Barrons巴倫)

2025 一整年，圍繞 AI 的爭議從資本市場吵到了每個老闆的會議室。是不是泡沫？還能不能賺錢？該不該全面部署？在一片喧囂中，播客《Factually! with Adam Conover》上線了一期對談。嘉賓是沃頓商學院教授 Ethan Mollick，一位真正在課堂上用了一整年 AI 的人。他長期在網上分享 AI 實踐經驗，研究方向正是 AI 如何重塑工作、教育與創業路徑，被公認是“AI 教學落地派”的代表人物。Ethan Mollick 的觀點很明確：別再糾結“全替代or全沒用”。AI 既不會取代一切，也遠非毫無價值。這篇文章要討論的，正是他在這場對談中的核心判斷：就算泡沫破了，工作也回不去了。真正改變的，不是某個崗位的消失，而是做事的方式。第一節| AI 不是工具，是合作者很多人第一次用 AI，可能是從 ChatGPT、DeepSeek、豆包這類對話工具開始的。輸入一個問題，它能給你幾百字的答案；寫郵件、改簡歷、翻譯報告，它樣樣都能幫上忙。有人驚豔三分鐘,也有人覺得 “這不就是個更聰明的搜尋框”?但 Ethan Mollick 的看法則不同：這不是工具升級，而是“多了一個人”在幫你做事。他在沃頓課堂裡,連續一年用 AI 上課、批作業、出題、答疑、寫講義。他的觀察是：現在這個工具每個人都能用上。你願不願用它，是你的選擇。但你不用，它就在幫別人。一顆隨叫隨到、永不疲倦的大腦，已經擺在了所有人面前。比如 Mollick自己寫學術論文時，讓 GPT 幫他檢查文獻，結果 AI 指出了他自己沒注意到的推理錯誤。他的學生們用 AI 寫論文草稿、設計案例分析,反而更快發現自己的盲區在那裡。不是因為 GPT會“思考”，而是因為它能處理你扔過來的模糊問題，先幫你梳理出一個初步方案。過去的 AI 是桌面上的輔助軟體，現在的 AI，更像是工作群裡那個隨叫隨到的合作者。已經有人在用它：完成科研摘要生成商業策略草稿甚至直接做新產品的第一個版本它不是來接管你工作的，而是把動手的門檻降低了。當你還在觀望時，別人已經在用它交付結果。第二節｜AI 沒在代替你，但它在蠶食你的崗位但很多人擔心的，仍然是被 AI 搶飯碗，想著自己這個崗位還能不能保得住。Mollick 說：你擔心的不是重點。AI 真正改變的，不是把一個完整的職位取而代之，而是把你崗位裡那些具體任務，一個個拿走。以醫生為例。醫生這個職位不會一下子被 AI 替掉。但“解讀化驗結果”、“寫病歷摘要”、“找出異常指標”這些事，AI 已經能做，而且做得又快又穩。Mollick 說，AI 看的不是職位，而是任務本身。現代職場中的很多崗位，本身就包含多項不同的任務。你負責一半溝通，一半寫報告，再夾雜點資訊蒐集、文案潤色、資料歸納……結果現在這些事，AI 幾乎都能單獨完成。過去，我們靠穩定的分工來建立職業身份。而現在，崗位不穩定了，能力組合才重要。你越晚意識到這一點，就越難跟上這種變化。第三節｜你以為會用 AI，其實用得很淺你是不是也覺得，自己已經跟上 AI 了？寫郵件用 AI、查資料丟給它總結，PPT 不會寫的部分也能補一補……聽起來確實比以前高效了。但 Mollick 發現：很多人以為自己會用 AI，其實只會最基本的用法。他們把 AI當成應急工具，只用它湊內容、改錯別字、潤色句子。真正用得深的人，是這樣做的：世界銀行在奈及利亞做過對照實驗，讓 AI 配合老師進行課後輔導，六周後學生成績提升顯著，相當於多上了一年課的效果；有研究團隊發現，程式設計師使用 AI 程式設計工具後，程式碼合併量增加了39%，而錯誤率並沒有上升；沃頓商學院讓學生和 AI 各自產生 200 個創業點子，外部評委選出的前40個中，35 個來自 AI。這些不是在用 AI 提效，而是在讓 AI 參與工作過程的每一環。你會發現一個奇怪的現象：越是“看起來懂 AI ”的人，越容易只把它當成處理碎活的工具；越是認真思考“ AI 到底能替我承擔什麼”的人，反而能用出更大的價值。差距就在這裡：用得淺的人讓 AI 湊內容，用得深的人讓 AI 完成初稿。有了AI 的初稿，你的工作就不用從零開始，直接進入打磨階段。會用，是起點。用得深，才是差距拉開的地方。第四節｜泡沫可能破，但那些改變回不去了很多人在等一個訊號：AI 泡沫什麼時候破？Mollick 的回答是：泡沫可能會破，但 AI 不會因此消失。他的理由很簡單：現在有 10 億人在用這些工具；有至少 5 家中國公司、1 家法國公司在免費發佈模型；Google、微軟這些巨頭不會因為股市下跌就放棄 AI。即使 OpenAI 估值崩盤，那些已經建成的資料中心、開放原始碼的模型、習慣了使用 AI 的使用者，都不會消失。就像 90 年代末網際網路泡沫破裂，但那些鋪設好的光纖網路最終還是被用起來了。更關鍵的是，工作方式已經變了。很多人已經體驗到了效率的提升，嘗過這種甜頭後，很難再退回到從前的工作節奏。但比個人習慣更難逆轉的，是整個人才培養體系的改變。Mollick 最擔心的是學徒制的崩塌。4000年來，人類一直用學徒制傳承技能。白領工作也是如此：年輕人為前輩工作，前輩糾正他們，他們在過程中學會專業技能。但去年夏天發生的事情是：中層管理者不再願意培養實習生，因為 AI 做得更快；實習生也把工作直接扔給 AI，因為 AI 確實比他們強。結果是 AI 在和 AI 對話，年輕人失去了學習的機會。這個循環一旦開始，就很難再回到“手把手帶人”的時代了。Mollick 反覆強調：最危險的態度不是擔心 AI，而是假裝它會消失。我們需要做的不是等它消失，而是思考如何減輕負面影響、放大正面價值。因為當你還在等它消失時，別人已經在用它塑造未來了。泡沫會不會破？可能會。工作會不會回到從前？不會了。你要做的不是觀望，而是決定：在這個已經改變的世界裡，你要站在那一邊。 (AI深度研究員)

自輝達在資本市場一路高歌猛進後，對AI泡沫爭論不休，尤其市值突破4兆美元後，AI泡沫的質疑聲浪亦愈發洶湧。黃仁勳更是感嘆，業績出色，被指助推人工智慧泡沫，倘若業績不佳，又證明AI泡沫破裂。然而，2025年已經過去，輝達的市值依然高達4.53兆美元。這一龐大市值規模，比日本、英國、法國等國家的GDP還要高，僅次於美、中、德，位居全球第四。輝達在資本市場狂飆，市值從2023年5月突破1兆美元，到2025年一度躍升至5兆美元，締造了資本市場的空前奇蹟，且這種奇蹟在商業史上從未有過，是全球第一家市值突破5兆美元的公司。輝達市值的飆升，在於在大模型時代，AI算力需求的爆發式增長，驅動營收以驚人的速度增長，更是全球最賺錢的科技企業之一。截止2025年10月26日的第三季度，輝達營收570億美元，相比上一年同期的350.8億美元增加約220億美元，同比增長62%；淨利潤更是高達319億美元，同比增長65%。顯示出市場對輝達的晶片需求旺盛。其中，Blackwell系列銷售火爆，成為驅動其營收持續攀升的核心引擎。整體來說，AI大模型浪潮席捲全球的背景下，科技巨頭們為提升自身的AI大模型競爭力，掀起新一輪AI競賽，全球大型雲服務商對AI基礎設施建設資本開支延續擴張趨勢。僅微軟、Google等巨頭2025年人工智慧方面的投入預計將達4000億美元。另外，根據TrendForce預計，2026年雲服務商仍將維持積極的投資節奏，合計資本支出將進一步推升至6000億美元以上。科技巨頭們對AI基礎設施建設，其中數以百億美元競相搶購輝達高性能晶片，驅動營收持續快速增長，不僅成為全球最大晶片廠商，市值更是登頂全球榜首，也讓賺的盆滿缽滿。值得注意的是，科技巨頭們也在尋求更加多元化的晶片供應，以此減少對輝達的依賴，尤其瞄向定製化晶片。甚至Meta在與Google洽談，使用Google的TPU晶片，用於訓練AI模型。在定製晶片領域，最重要的玩家則是博通，客戶主要包括Google、Meta和字節跳動等科技巨頭，並透露一個新使用者下達了100億美元的新訂單，外界普遍猜測是OpenAI。由於定製化AI晶片市場的強勁增長勢頭，博通AI收入持續高速增長，陳福陽此前表示，定製AI晶片業務，有望在2027年帶來600億-900億美元的收入，是輝達最強勁的競爭對手。在中國，因一直在封堵國內企業購買輝達高性能晶片，從而使得中國晶片產業正在加速國產替代，旨在打破對高端晶片受制於人的局面。由此，摩爾線程、沐曦股份、壁仞科技等GPU廠商迎來黃金發展機遇，更是被視為中國版輝達。輝達一家獨大的AI晶片局面，有望得到改變。前有博通阻擊，後有摩爾線程、沐曦股份等創新企業追趕。不過，輝達在GPU市場獨領風騷，核心在於CUDA生態，形成了一套完整的開發工具鏈。對於本土GPU晶片廠商而言，仍需面對技術迭代、軟硬生態、盈利及國際競爭等多重挑戰。最後，在大模型時代，全球半導體市場格局正在重塑，輝達正在推動通用GPU計算向GPU加速計算轉型。IDC預計，2025年全球半導體收入將達到8000億美元。其中，半導體市場的計算部分將增長36%，達到3490億美元。輝達無疑是這一波AI浪潮最大贏家，營收、淨利潤、市值等均實現了快速增長。當然，仍然不能忽視AI泡沫的擔憂。楊劍勇，福布斯中國撰稿人，表達觀點僅代表個人。致力於深度解讀AI大模型、人工智慧、物聯網、雲端運算和智能硬體等前沿科技。 (劍勇談智能)