在劍橋聯盟獲授“史蒂芬·霍金教授獎學金”的現場，黃仁勳把輝達三十餘年的方法論濃縮為一句話：把智能從技術變成基礎設施。他的論斷建立在兩個底層變化之上：其一，AI 讓計算從“處理資料”轉向“理解語義”；其二，整個技術堆疊正在被重構——從晶片、系統、編譯與演算法直到應用與行業組織形態。一、生態優先：平台公司的增長不是“賣算力”，而是“點燃他人的成功”黃仁勳反覆強調輝達是“平台與工具”公司：只有當開發者與企業在其之上造出成果，平台本身才會放大價值。這正是輝達在英國採取“以生態為中心”打法的原因——2025年9月宣佈拿出20億英鎊與多家在英風投合作，既補齊早被詬病的算力短板，也試圖把“研究強、算力弱”的結構性問題逐步解決。與之呼應的是英國近兩年對 AI 超算的連續舉措：Isambard‑AI 正式上線並在 2025 年 TOP500 排名第11，採用5,448顆 GH200 Grace Hopper 超級晶片，成為英國最強 AI 超算；而更早的 Cambridge‑1 則是輝達在英建設、面向醫療應用的代表。生態的“火種”與“爐體”同時補齊，平台邏輯才有乘數效應。二、AI的競速：從“買模型”到“造基礎設施”韓國與輝達達成的“26萬+ GPU，約百億美元級”供貨與共建，是AI敘事的重要代表：以公共部門與三星、SK、現代、Naver 等頭部企業協同，把“國家級 AI 工廠”作為產業底座和出口引擎。這既是在全球地緣與管制掣肘下的供應鏈避險，也是把“AI 基礎設施”納入國家競爭力的明確表態。其直接的溢出效應，是對工業軟體、具身智能、智能製造與自動駕駛等應用場景的大力促進。三、從“藥物發現”到“藥物設計”：數字生物學的工程化轉向黃仁勳提出一個有力量的比喻：四十年前工程師在電腦裡設計電腦（CAD），今天我們要在電腦裡設計生物——把“藥物發現”轉成“藥物設計”。這要求 AI 不僅識別符號，更要理解蛋白質、分子與結構‑功能關係的語義，並以層級化表徵與工具鏈把“知識—設計—驗證”閉環工程化。英國在醫療與生物方向的投入（從 Cambridge‑1 到 Isambard‑AI）正好提供了試驗場：醫療影像、分子模擬和生成式模型能在“可控、合規、算力充沛”的場域裡迭代。四、監管節奏與創新窗口：問題驅動而非“預設恐慌”他在問答中主張“少一些前置監管”，理由是對快速演進技術應採用問題出現—溯因—對症的工程化治理路徑。對英國而言，現實壓力來自算力與產業化能力的缺口：既有優秀研究與創業生態，又需要更強的數字與能源基礎設施來承載模型規模化與行業落地。圍繞英國“AI 基建”的政策、產業與資本合力正在形成，但“如何把科研紅利變成產業規模”仍是關鍵。五、組織方法論：跨代躍遷的“勇氣—生態—留存”三角黃仁勳的管理學底色並不複雜： 1）第一性原理與誠實：每天復盤假設變化，快速轉向，避免把個人面子變成組織成本； 2）留在賽場：把“能有多難？”當作起點，接受“中途價值為零、成本高企”的峽谷期，用生態建設度過現金流與應用冷啟動的時期； 3）把自動化當作增幅器而非替代者：基礎任務提速後，人的關鍵作用更加上升——放射科案例已驗證“引入 AI ≠ 就業崩塌”，反而病例處理更深、更廣。上述三點，正是“平台—生態—基礎設施”這條主線裡，個體與組織可複製的作業系統。結語當“智能”從能力變為基礎設施，競爭就不再只是模型與晶片的膠著，而是“全端重塑 + 主權基建 + 生態乘數”的系統博弈。英國用 Isambard‑AI 與 20 億英鎊生態基金給出了“學術—產業—資本”的聯動例證；韓國用“26萬+ GPU”的國家級算力承諾押注AI的長期曲線。站在劍橋這座“世界改變之校”的台階上，黃仁勳的建議是：相信你所相信的，快速糾錯，留在賽場。當你把這三件事做久了，“再造技術堆疊”就會從口號，變成你的產業與國家敘事。【以下為現場視訊逐字稿】大家晚上好，非常感謝各位來到這裡，共同度過一個精彩的夜晚。在開始今晚的活動之前，我先提一條小小的會場規定：請大家儘量不要用自己的手機拍照或錄影。我們已請了專業攝影師在場，我相信把這件事交給專業人士是最好的。謝謝配合。好，霍金教授獎學金設立於2017年，旨在表彰在科學與技術領域做出傑出貢獻的個人。該獎學金由霍金獎學金委員會每年評選，既是為了紀念斯蒂芬·霍金教授的遺產，也為了讚頌該領域的創新。往屆獲獎者包括——2019年的比爾·蓋茲、2020年的簡·古道爾，以及2023年的 OpenAI 團隊。今晚的獲獎者將為這份榮譽名單再添璀璨一筆——黃仁勳先生，他是輝達（NVIDIA）的創始人、首席執行官與總裁。輝達成立於1993年，從1999年發明 GPU 到推出 Grace Hopper 超級晶片，在加速計算領域持續開拓創新。這位畢業於史丹佛的校友自始至終都是技術與創新的開拓者。現在，請大家以熱烈的掌聲，歡迎 2025 年度斯蒂芬·霍金教授獎學金獲得者——黃仁勳先生！（掌聲）謝謝，謝謝。現在我想邀請霍金教授的女兒露西·霍金上台，為本年度獲獎者頒發獎項。謝謝。——也許我讓我的太太幫我拿一下？哦，太好了，請。嗯，東西交給她我更放心。謝謝。哇，這真是令人激動的一刻。今天我抵達劍橋時，被這裡深深震撼，於是我決定好好感受這一刻，認真寫一篇致詞。我是在……是聖詹姆斯旅館嗎？那裡真的很美，壁爐裡火焰正旺，我坐在一把——大概有三萬年歷史的——古老椅子上，太不可思議了。總之，我把它寫了下來。露西、伊萬，霍金家族的各位，以及在座所有的朋友們，各位都太了不起了。能在劍橋獲得“斯蒂芬·霍金教授獎學金”，我深感榮幸，也倍感謙卑。劍橋是一座“教堂”——一座孕育改變世界思想的教堂：牛頓重塑了我們對運動和引力的認識；達爾文質疑了創世之說；麥克斯韋（我最喜歡的之一）統一了光與電磁；圖靈（我也很喜歡）設想了能思考的機器；而斯蒂芬·霍金拓展了我們對時間與宇宙的理解。霍金教授的一生證明：好奇心沒有邊界。（順便說一句，“無邊界”正是他的一項理論。）即使他的身體受限，他的思想仍能遨遊群星。他提醒我們，發現不僅來自智力，更來自信念與樂觀。他的學術成果和生活方式都鼓舞我們超越侷限，以好奇與幽默面對挑戰。能與這種精神相聯絡，是我能得到的最高褒獎。輝達的故事，幾乎是面對不可能的旅程。1993年，我們三位朋友在一套小聯排裡起步，立志發明一種全新的計算方式，去解決常規電腦無法解決的問題。一路走來，我們開創了一個新的產品門類——GPU；我們也發明了一種新的計算範式——CUDA 加速計算；我們制定了新策略，把這項技術與架構真正推廣到全世界。與此同時，我們打造了科學家、藝術家、設計師與夢想家的“器具”。更重要的是，我們點燃了一場新的產業革命——AI 產業革命。這些年我們走了很遠，我們的發現造就了當今最具影響力的技術——也許是有史以來影響力最大的技術：製造“智能”的能力。過去十年，這項技術突飛猛進；它正在改變每一個應用、每一個科學領域、每一個產業。每個人都會受到影響；每家公司都會用它；每個國家都會建設它；它將成為一種新的基礎設施——智能基礎設施。像能源、像網際網路一樣，AI 基礎設施將遍佈全球。正是這種觀察與認識，造就了今天的輝達——一家幫助每家公司、每個行業、每個國家把 AI 納入社會肌理的公司。如今 33 年過去了，我成了“有史以來任期最長的科技 CEO”。實現這點的方法，其實很簡單：別覺得無聊，也別被炒掉。（笑）在很多方面，我和輝達彷彿都“重生”了：公司煥然一新；整個科技行業正被徹底重塑。人類最重要的工具——電腦，從晶片到系統、從軟體到演算法、從應用到潛在影響——每一層都在被重新發明。這樣的景象，在過去至少一百年裡都未曾出現。整個技術堆疊、整個科技產業都在被重塑。我們確實感到重獲新生。從這個角度看，我也像重新出發——和你們一起重新出發。我們都是“新手”，共同注視著一個充滿機遇、也伴隨擔憂的未來。如此強大的技術，必須以審慎、以關切、以嚴格審視去推進，但前方的機遇同樣無比驚人。33 年後，我又有了創業時的感覺——輝達現在是“全世界最大的初創公司”。我為此無比自豪。謝謝大家，期待和各位共度今晚。（麥克風雜音）可能是我？也許我們其中一個該離開？要不要我……好的，我想沒問題了。——非常感謝您今天來到現場。首先必須再次恭喜您，榮獲 2025 年度斯蒂芬·霍金教授獎學金。——謝謝。——您有如此豐富的職業生涯與成就，要從那裡問起還真有點難。不過借《音樂之聲》的一句歌詞，“從頭開始，是最好的開始”。您出生在台北，九歲移居美國。回顧早年的經歷，給人最深的印象是您的決心、毅力和自律。求學期間——從俄勒岡州立大學到史丹佛——您如何培養並保持這種“不斷向前、永不鬆懈”的勁頭？我媽媽教我英語，但她自己不會英語。這件事本身就說明了父母能給孩子多大的影響。她在我年幼時就告訴我，我很特別，說我參加測驗時成績很好。她一直鼓勵我。很多時候，當有人告訴你“你比你想的更好、更強、更能幹”，你也許就真的會努力活成那樣。這也提醒我們，要以同樣的方式對待我們的公司、彼此之間。她讓我覺得：沒什麼會難到不可為。直到今天，大家都看到我很會“轉彎”。我記得霍金教授說過——“真正的智慧是適應變化的能力。”在很多方面，這其實定義了輝達，也定義了我。我做幾乎所有事情時，都會先問一句：“能有多難？”當然，很多時候事實證明很難，但起手式一定是“能有多難”，然後再把問題拆到第一性原理，一路學一路做。回頭看，我們做過的事，我做過的事——我之前從沒當過 CEO，這就是我的第一份 CEO 工作。有一天我會把它做對的（笑）。創業初期，我沒籌過資、也沒寫過商業計畫書（直到今天也沒有），也從沒當過管理者。可我媽能在不會英語也看不懂英語的情況下教我英語——你得想想她怎麼做到的？一張紙，一本字典。我的做事方式也就是這樣：先問“能有多難”，把問題拆開，從第一性原理出發，一路學一路干。只要你能在“賽場上”待得足夠久，你就有機會學會這項運動。能“留在賽場上”，其實就是一切。我能走到今天，是因為我既沒厭倦、也沒被炒——這就是“魔法”，100% 的原因。——延續“輝達帶來諸多第一次”的話題，我們聊聊公司 CEO 的決定。最初的構想是在丹尼餐廳一次次喝咖啡時逐步成形的。那時您的兩位合夥人——普里姆與馬拉科夫斯基——一致認為由您擔任 CEO。您覺得他們為什麼會一致推舉您來帶領輝達？我想是因為他們不想幹這份工作，而且他們是對的（笑）。我們三個人都是工程師，他們不想當 CEO。事後看，我自己也可以更“聰明”一點。做 CEO 是一輩子的犧牲。很多人以為當 CEO 就是領導、指揮、站在最上面——這些都不是。你是在服務公司；你要為別人創造條件，讓他們能做出一生的作品；你要以身作則，而“以身作則”常常意味著在艱難時刻作出艱難決定。這份工作本質上是犧牲。戰略也是犧牲——戰略不僅是決定做什麼，更是決定不做什麼。克服障礙的決心、信念、痛苦與磨煉，都是犧牲。做 CEO——我不是想勸退任何人——如果你願意承擔，這確實是莫大的榮譽。但你必須清楚，它不是關於名與利，而是更多的痛與苦。我的成長經歷並不輕鬆。我們全家移民美國，父母希望我們追求“美國夢”，他們家境很普通。1973 年來到美國，日子很難，但我們一步步走了過來。掙扎與努力、凡事不敢想當然、凡事靠自己贏得——這就是最好的 CEO 訓練。所以答案其實很簡單：他們很聰明，他們不想當 CEO，如今他們都過著高品質的生活（笑）。——談到“掙扎、戰略與自我修煉”，您在一次史丹佛演講中說過：“偉大源於品格，品格來自經歷過苦難的人。”輝達早期歷經重重挫折，您如何堅持？您說過：沒籌過大錢、沒做過商業計畫、沒講過那麼大的故事；但仍有“戰略、責任與犧牲”。說起來容易，做起來很難。最初那些年，您如何保持信念？直到今天我都這樣說：我們相信我們所相信的。你要從教育與學術裡學到的第一性原理出發，推演你對未來的看法——回到電腦科學、回到物理學，回到你能抓住的最根本的原理，把邏輯儘可能推到最深。若在此基礎上，你根據所有環境與資訊得出了一個結論——你就要相信它。接下來你得做個選擇：是去付諸行動，還是做那種“我早就知道”“我也說過”的人——但你什麼都沒有做。我更像那種會把事情推演到能在腦子裡“看見”的人。一旦我在腦中看見，它對我而言就已經“真實”了，剩下的只是細節實現。你要把自己的信念儘可能“實體化”。從那以後，你就很難被動搖。當然，我每天都會復盤當初用來推理的所有假設，一旦有那條假設、那條原理錯了，我會很快調整。不斷從失敗中學習、快速適應，才能留在賽場上。很多人難以“轉向”，因為他們的自我與曾經的決策或言論繫結得太深——這對 CEO 尤其難。今天輝達已有 5 萬人，我經常要對全公司談未來、談方向、談邏輯，而且你不能只說一次，要說一千次。等你說了一千次後，如果發現錯了，要轉向就很難。不過時間久了，我贏得了“改變想法”的權利：一旦發現不對，我們公司有一句話——必須保持“智識上的誠實”。如果我知道該改而不改，那就是品格問題、是自我問題，我阻礙了大家做正確的事。所以我要盡快跳出來。我也領悟到：領導的職責不是“永遠正確”。領導的職責，是幫助別人成功——相關但不等同。只要大家相信我真心想幫助他們成功，他們也會幫助我成功。當我改變主意時，沒有人會糾結之前說過什麼，他們只會說“他是對的”。我再改一點，他們還是說“是的，他還是對的”。大家其實只是希望你成功而已。你要營造一種氛圍：你可以在公眾面前脆弱、可以改主意、可以犯錯——但大家知道你始終以他們的利益、以公司的成功、以實現共同願景為先，他們就會跟你一起變。——聊聊 GPU。1999 年，輝達通過把圖形渲染從 CPU 轉到 GPU，給行業帶來劃時代的時刻。2006 年，你們又推出 CUDA，如今有 400 多個庫。創新時，如何在“迭代既有技術”和“果斷轉向新賽道”之間把握平衡？這真的很難。原因在於：當你“重新發明”一種東西時，最開始成本往往遠大於它能帶來的價值。以手機為例：iPhone 剛出來時，仍然是一部“電話”。它有瀏覽器（多數人不常用）、有地圖、能放音樂，都不錯，但它的價格是原來的五倍。GPU 也一樣。我們發明 GPU，是因為我們希望電腦圖形成為一種可以通過軟體自由表達的媒介。在此之前，圖形加速器都是“固定功能”的，著色方式一開始就決定好了——你設定了高光，它就永遠那樣渲染。我們認為圖形應該是藝術化的敘事媒介，應該能用軟體來程式設計——這就是“可程式設計著色器”的想法。於是我們提出“即時可程式設計著色器”。這為未來打開了很多可能。但在發佈當天，沒有任何應用可用，而且價格還貴了一倍。客戶寧願買便宜一半的現貨，也不願買“也許有未來”的東西。因此沒有簡單答案，除了：你得相信你所相信的。做出來之後，剩下的是“生態建設”：激勵開發者去創造應用、去兌現潛力，做大量軟體工作——這些其實是“機械性的”。但要邁出這一步，你必須先相信那個未來。跨越“鴻溝”的過程，是極其痛苦、甚至關乎生死的。大多數公司跨不過去。功能機時代沒有一家傳統“手機公司”最終變成智慧型手機領導者；輝達是唯一一家從一個計算時代，跨到下一個時代，再跨到下一個時代……直到今天，完成六次“計算時代更替”的公司。方法論說起來很平常、也容易教（那天我可以在這裡開個課，五步走，不難）。但最難的是勇氣：當你躍向下一代時，身處“峽谷”正中，成本極高、價值幾乎為零，能不能撐到對岸，100% 取決於你承受痛苦的能力。技能反倒是其次。——輝達的成果正在世界各地“產生迴響”，催生了許多新技術。今年布裡斯託大學發佈了 Isambard AI——全球第 11 快的超級電腦，採用 5,448 顆 GH200 Grace Hopper 超級晶片，被譽為推動前沿醫學與可持續研究的平台。看到 Grace Hopper 被“外延應用”到至關重要的醫療研究上，您有什麼感受？先把話說清：英國最快的超級電腦，是我建的，叫 Cambridge-1。你們知道嗎？（笑）我當時這麼做，是以為輝達會在英國設總部。你們聽說過那件事嗎？我差點收購一家英國公司，後來被英國方面叫停了，這事到今天還讓我心碎。（笑）是的，我們差點收購 Arm。我為此努力了很久——我當時覺得這是個好主意，現在還這樣認為。（開玩笑）不過 Arm 現在也是家很棒的公司。我們造的東西，是當今最關鍵的知識發現之器。而且，這是第一次，我們造出了一台能理解其處理資訊之“意義”的電腦。它不只是處理資料；它能“懂”自己在處理什麼。比如它不只是處理字母，而是處理“詞彙”，並理解這些詞的含義；它不只是處理一堆數字，而是知道這串數字代表的是“流體流動”；它能懂得一串數字對應“蛋白質”或“小分子化學物”。它理解“意義”“詞彙”、理解“功能性”、理解“語義”與“上下文”，因而能據此作出反應。我剛才說的這些，用在聊天模型上很直觀。但請記住：對電腦來說，“蛋白質的資料”與“英文詞彙的資料”其實是可以類比的——只要我們能幫助電腦理解蛋白質的本質、結構與動力學關係，它也就能理解蛋白質如何與其他化學物質、其他蛋白在不同情境中相互作用。未來我們應該能與蛋白質對話：“你是誰？你會如何表現？你是否可溶？在高溫/不同溶劑中表現如何？遇到某種化學物會怎樣結合？”現在聽起來有些誇張，但你今天已經能“和一張圖像說話”了：“你是什麼？”——“我是一隻貓的照片。”——“是啥貓？能動嗎？”然後靜態圖像就能“變成”視訊。注意，這就是我們所處的時代：電腦不僅處理資料，它理解所處理的資料。這對藥物發現、材料科學、乃至任何科學領域，都有深遠影響。我們正在實現圖靈當年的設想——人工智慧。——輝達的願景之一是“把生物從科學變為工程”。輝達與其它 AI 公司在分子生物學（如氨基酸）上做了大量研究，不僅在計算層面，也在推動前沿醫學研究。您在何時意識到輝達具備能力參與醫療健康？您如何看待“用 AI 推進分子生物學”的進展？大約 40 多年前發生了件了不起的事。43 年前，我這一代工程師開始在電腦裡設計電腦。在那之前，工程師們基本上是手工“打樣”做出系統。後來有了“電腦輔助設計”（CAD）。經過 40 年，今天我們打造的每一件東西，在“真正製造”之前，都已經作為數字孿生在另一台電腦裡完整存在。早年我們做晶片，是先“流片”，拿回來看“希望它能工作”。而今天的晶片複雜了十億倍、同時有成千上萬工程師參與；當它從工廠回來時，我就知道它能工作，因為它已經在另一台電腦裡“活”了很久。我相信，現在差不多到了一個時間點：我們可以表示生物學的不同“層級結構”，從而實現電腦輔助藥物設計。說“藥物發現”（Drug Discovery）其實就不太對，彷彿是在說：“親愛的，我要去找蘑菇啦。”——大多數時候空手而歸，偶爾能找到松露。藥物研發當然有科學性，但工程化程度還不夠。反觀電腦設計，現在是 100% 工程化的，年年更好。藥物研發極其困難，幾乎每種疾病、每種藥物都像“重新開始一次探索”，走一條全新的路。我們需要像電子設計那樣，創造出“生物設計的表示層級”與工具。電子世界裡有電晶體、邏輯閘、組合成更大功能單元、再到大型晶片；對應的還有不同語言與工具來表達不同層級。生物設計也需要發現這種“資訊表示的層級體系”。一旦我們建立起這種表示、打造理解這種表示的工具並能對其進行“操控”，世界就會從“藥物發現”轉向“藥物設計”。此後我們就能逐年站在前人肩膀上持續進步。我剛剛其實就完整演示了我 10 年前在輝達做的那套推理。我把這些講給一群電腦科學家聽，大家說：“好，試試吧，能有多難？”（笑）10 年過去了，超級難。但沒關係，我仍堅信：我們終會找出生物學的“表示法”，並建構出進行“設計”的工具。原因很簡單：雖然我們每個人有些不同，但大體上我們是相同的——生物裡顯然存在結構與規律，它是可復用、可歸納的。順便說一句，我剛剛也等於“寫完了”輝達進軍藥物設計的商業計畫書（笑）。這個業務現在已是我們的“數十億美元規模”。不需要電子表格、不需要數字、不需要微積分——靠的是清晰的推理。我做自動駕駛、機器人、人工智慧，走的也是同樣的路子：坐下來，一步步把邏輯講清；通常有一塊白板會更好，最後拍張照，團隊出發；10 年後（AI 花了 15 年），我們就到了今天。——讓我們多談一點 AI。輝達的工作不僅跨越科學領域，也跨越國界。2025 年 9 月，輝達宣佈向英國 AI 生態投入 20 億英鎊，與 Baldin、Phoenix、Cord、Excel 等公司一道（我是在首相基爾·斯塔默面前宣佈的，他也大力支援）。許多企業領袖為輝達的大膽領導點贊。這種在英國乃至全球“支援 AI、創新與創意”的投入，對您意味著什麼？輝達只有在別人成功時才能成功。記住，我們是一個平台公司、工具公司、計算平台公司。你家裡沒有人會早晨醒來就說：“今天該買個計算平台了。”不會的。我們之所以成功，是因為使用我們平台的公司與開發者，創造了了不起的東西——我們被他們的成功“帶”了起來。所以我的工作其實非常幸運——我們公司的使命，是渴望他人的成功。這是我在公司裡反覆強調的一句話：我們希望、需要、並渴望他人成功；借助他們的成功，我們才有共同的騰飛。我看到英國正處在一個“黃金分割點”：這裡有出色的研究者——電腦科學的“故鄉”可以說就是英國；這裡有蓬勃的創業生態；而眼下唯一欠缺的，是作為“知識與科學儀器”的那套“工具”。而我知道如何去建設它們。於是我想，輝達的參與，也許能點燃那一把火——說不定英國終有一天會成為輝達的“另一個總部”。你們真的迎來了一個非凡時刻。但我也感受到英國文化的“謙遜”：在矽谷，無論我們有多好，我們都把它說成“100 倍”那麼好；而在英國，無論你們有多好，你們卻往往把自己說成“十分之一”。我來此就是想說——你們真的很了不起。看看先賢們的名單：發明家、科學家、探索者——正是他們啟發了我們，讓我們得以做今天所做之事。別忘了，工業革命發端於此。今天我們迎來一場新的“智能工業革命”，它具備了你們所擅長的一切要素——把握住它。——您剛談到英國是很有希望的 AI 熱土。我們再談談韓國。輝達剛向韓國承諾提供超過 260,000（原文寫作“$260,000”）的最先進晶片，被稱為一筆 100 億美元級 的 AI 大單。您認為韓國何以成為理想的合作夥伴？在該地區，您希望實現那些有前景的項目？韓國是全世界深度工業化的主要國家之一。他們造晶片、造船、造車、造電子產品——在短短幾十年裡重塑了國家，成為全球工業巨擘。同時，韓國也有很強的軟體能力。這個技術生態既能把握硬體與製造，又能駕馭軟體與“工程藝術”。我認為他們有機會借助 AI 重塑工業化的方式。接下來這撥 AI，不僅要懂語言、數字、圖像、視訊，還要理解物理規律：因果性、物體永久性、慣性、引力、摩擦……當我們實現“具身智能”，能在現實世界裡感知、操縱與運行，那麼工業就會被重做一遍。正如你所知，全球都面臨勞動力短缺。要不然，世界 GDP 本該更高。幾乎每個公司、每個領域都缺人。雖然我們談論“工作消失”，但更可能的是所有工作都會被改造；AI 將帶來前所未有的生產率提升與 GDP 增長——這既是我們的期待，也是我堅信的方向。——在交給現場觀眾提問之前最後一個問題：今天在座的許多年輕人熱愛科學。像您的母校史丹佛一樣，劍橋也培養了 126 位諾獎得主；隨著 AI 項目不斷推進，這座城市也催生了許多想把想法變成事業的人。對那些已經有了一點點想法、一條條要點或幾行程式碼、躍躍欲試的人，您會給出什麼建議？判斷一個點子是否值得做，確實有一些“方法論”。但如果你真想做，那就去做。只要你保持智識誠實、對環境與行業敏銳，並且願意轉向，那就足夠了。當然，前期也有一些技能能幫助你更好地判斷是否值得投入。但我想給創業者的第一條建議，也是對我受用無窮的：保持孩子般的未來感——樂觀、好奇，並且問自己一句：“能有多難？”不要讓別人先告訴你“它其實很難”。你會自己在路上體會到：它確實很難。但你有足夠的時間去經歷這些。有人問我：如果把我現在知道的一切裝回我 29 歲的身體、再來創一次業，我還會不會開始？答案是：當然不會！（笑）太可怕、太痛苦、犧牲太多。你不可能帶著當下的所有感受與經驗，回到那個年紀，還能說“上吧”。所以，不要害怕自己的無知與天真。你會在路上學到所有必需的東西。如果你真的熱愛一件事，就去做吧——對自己說一句：“能有多難？”非常感謝您，黃先生。接下來我們進入現場觀眾提問環節。請舉手，我們的工作人員會把麥克風遞給您。我們先從前排這位先生開始，然後上到二樓那位穿深藍色毛衣的先生。先這邊，然後去樓上。——黃先生，您關於“合作而非競爭”的觀點讓我很有共鳴。但在大學裡，我們花很多時間訓練學生應考、打分、排名。您會給劍橋這所 800 多年的學府什麼建議？是否該取消考試，改用更協作的方式來培養學生，以便應對 AI 帶來的未來？如果沒有排名與評估，你們很難知道課程與題目是否足夠難、足夠有挑戰，我理解這一點。很久以前，我創辦公司時，有家矽谷公司提出過“排名與評級”的管理法，被視作“管理模範”。我拿來學了不少，並在輝達推行。但今天我可以說：我全部放棄了。給人排名沒有什麼好處。“360 同事評審”之類也一樣——沒什麼用。事實證明大多數這類“技巧”並不奏效。在學術界，特別是在 AI 出現之後，“資訊不可得、為了得到正確答案而競爭”的時代恐怕已經過去了。我在想，課程的組織方式會不會更接近企業的“持續學習與持續更新”。還有，我有句“名言”：我不解僱人。這背後有其“智慧”。我們希望鼓勵員工創新——這需要冒險，也需要脆弱：把自己“端到檯面上”，而且很可能會失敗。如果一個人做的風險與我們公司追求的邊界相匹配，他就應該頻繁失敗。如果我們每年都開掉“後 5%”，那“鍋裡剩下的是什麼”？——只剩“清湯”（consommé）。可我們需要的是“濃郁的雜燴燉菜”（stew），而不是“清湯的純淨”。那 5% 往往正是那些“剛剛冒了險失敗、並從中學到東西的人”，也許明天他就會成為“離群的奇點”，發明某件東西拯救公司。所以，很多舊的文化與制度值得重新評估。特別是當“智能即將成為一種商品”時，我們得把這句話說出來：當智能變得普遍，剩下的是什麼？是勇氣、智識誠實、去自我，以及在公眾面前坦露脆弱的能力——藝術家、發明家與創造者常常被嘲笑，因為他們的作品並不總是完美的。你需要這種“謙遜與勇氣”，願意把自己擺上檯面，即便被笑，也要繼續創造。我相信這些品質會越來越重要。——二樓這位穿綠色毛衣的同學。——黃先生，感謝您來到劍橋，再次恭喜您獲獎。我是三一學院的喬希。您說未來的工作將因 AI 而改變。但許多年輕人——比如立志做律師、會計、顧問、銀行家的人——並不樂觀。您能不能多說說這種“工作轉型”會是什麼樣，它會帶來什麼好處？我從三方面回答：對人性的樂觀、務實，以及證據。先談證據。放射科被認為是最早會被 AI “毀掉”的行業之一。但事實上，幾乎每位放射科醫生如今都在使用 AI，且醫院招聘放射科醫生的人數在增加。為什麼？因為他們現在能做更多。以前太多病例沒有被診斷，太多病例沒有被深入診斷，因為醫生沒有那麼多時間逐一研讀影像。現在基礎工作很快完成，醫生拿到的病例數量更多、深度更深，工作變得更有意思，因此需要更多人。再說務實。如果你工作中的某項任務變得“無限快”——過去要一周，現在一秒鐘——你會因此空出時間去喝咖啡，還是會變得更忙？更忙。因為那項任務原來卡住了你，導致你沒法做後面的事；當它瞬間完成，你又回到“關鍵路徑”上。就像我讓團隊去做研究、做分析、做模擬，把結果拿給我決策。今天他們要一天或一周；這段時間我還能做別的。但如果他們一秒就回來了，我馬上又成了“關鍵路徑”，更忙了。我們有太多想法，任務變快後，我們會去做更多事，因而更忙。智慧型手機與電腦似乎都讓我們更忙，而非更閒。因為我們越來越成為“關鍵路徑”。最後是對人性的期待：我希望我們總能找到新的問題去解決、新的事去做。我也希望我們把更多精力放在定義不清、描述困難但價值最高的工作上：探索性的、創意性的、真正原創的創造（不是把貓換成“長毛地毯貓”那種層面的改圖）。讓 AI 去做那些可以描述的任務，我們就能把時間投入到難以描述的工作裡——這會非常有力。（現場有人插話）——“每一份工作都會改變。你不會被 AI 取代，你會被‘會用 AI 的人’取代。”——謝謝。樓上那位同學。 ——黃先生，您好。我是莉莉，劍橋賈奇商學院的高階 MBA 學生，同時營運一家名為 FunX 的風投孵化器。您說英國正處於“黃金分割點”，可大家普遍認為 AI 的主戰場在中美。英國或英國的創業社區該怎麼把握當前的優勢，從這場 AI 競賽中獲益更多？少一點監管。我是真心為英國的最大利益這麼說。我知道監管者大多是律師（這是好事），他們希望保護我們、保護社會。但他們也可能過早監管，尤其是面對這樣“難以預判”的技術。你可以看科幻片，但那只是科幻片。如果把科幻片當未來、再加上一些人的渲染，煽動社會恐慌，就可能導致過度監管，從而扼殺英國的創新。事實是，中國在技術上相對監管更少，因為中國的很多領導者是工程師；而美國的領導者多是律師。這會明顯影響“技術演進的速度”。中國的技術與產業迭代跑得非常快，因為他們傾向於後置監管：先觀察真實問題、找到根因，再製訂有針對性的監管規則——像工程師那樣解決問題，而不是“想像問題”。因此，我的建議是：少一些前置監管。——黃先生，非常感謝今晚您的分享。問題還有很多，但考慮到時間，我們就到這裡。謹代表在場所有成員與評選委員會，再次恭喜您獲此殊榮。——謝謝，非常感謝。謝謝大家。 (AI Xploring)
