自學習 AI 的融資神話，正在告訴我們一件事——這場 AI 軍備競賽，連研究員本身都要被「卷」進去了。1956 年，一批科學家聚在達特茅斯，第一次正式討論「機器能否思考」。他們樂觀地以為，用一個夏天就能解決這個問題。七十年後，這個問題依然沒有答案。但有一家公司，剛剛成立四個月，就拿到了 5 億美元融資，估值達到 40 億美元——只因為它宣稱，自己找到了一條路，讓 AI 學會自己做研究、自己進化。這家公司叫 Recursive Superintelligence。Google 風投 GV 領投，輝達跟投。兩家公司在 AI 生態裡的地位不需要贅述。它們同時出手，押注一家連產品都還沒有公開的初創公司，背後的邏輯值得認真拆解。01「把人從循環裡移走」先說說 Recursive Superintelligence 到底在做什麼。公司由前 Salesforce 首席科學家 Richard Socher 創立，核心團隊來自 Google DeepMind 和 OpenAI。這不是什麼陌生的組合——過去兩年，從頂級實驗室出走創業的工程師和研究員，已經形成了一股明顯的浪潮。Richard Socher 的 X 個人首頁，Altman 顯然關注了這位人才｜圖片來源：XSocher 並非矽谷常見的那種「大廠出來鍍金」的創始人。他 1983 年生於德國，在史丹佛大學師從 AI 先驅 Andrew Ng 和 NLP 權威 Christopher Manning，2014 年完成博士論文，拿下當年史丹佛電腦系最佳博士論文獎。Richard Socher 是將神經網路方法真正帶入自然語言處理領域的關鍵人物之一——他早期關於詞向量、上下文向量和提示工程的研究，直接奠定了今天 BERT、GPT 系列模型的技術基礎，Google學術引用量已超 18 萬次。博士畢業當年，他創立了 AI 初創公司 MetaMind，兩年後被 Salesforce 以戰略併購的方式收入麾下。此後他以首席科學家兼執行副總裁的身份主導 Salesforce AI 戰略長達數年，主導了 Einstein GPT 等企業級 AI 產品線的落地。離開 Salesforce 後，他又在 2020 年創立了 AI 搜尋引擎 You.com，2025 年完成 C 輪融資，估值達 15 億美元。這一次，他把目光從搜尋轉向了更底層的命題。Thinking Machines Lab、Safe Superintelligence、Ineffable Intelligence、Advanced Machine Intelligence Labs……每一家都拿著「前 XX 大模型核心團隊」的標籤出現，每一家都在講一個「下一代 AI」的故事。但 Recursive 的切入點，比大多數同行更激進。它的核心命題是「自學習 AI」——不是讓 AI 更聰明地回答問題，而是讓 AI 自主完成科學研究的全流程：提出假設、設計實驗、評估結果、迭代方向。換句話說，它想把人類研究員從這個循環裡完整地移走。這不是一個新鮮的方向，但 Recursive 把它放到了一個極其現實的商業邏輯裡。現在頂級 AI 研究員的年薪動輒 1500 萬到 2000 萬美元，如果一套系統能以更低的成本、更快的速度完成同樣的工作，前沿研究的經濟模型就會徹底改寫。投資人顯然看到了這個邏輯。融資輪據報導超額認購，最終規模可能達到 10 億美元。02Google 和輝達同時下注GV 領投，輝達跟投。這個投資人組合本身就是一個訊號。Google 的邏輯不難理解。DeepMind 多年來一直是「AI for Science」方向最重要的探索者，AlphaFold 破解蛋白質折疊問題，AlphaGeometry 在數學競賽中擊敗人類頂尖選手。但 DeepMind 的路徑是用 AI 解決具體的科學問題，Recursive 想做的是更底層的事——讓 AI 系統自主推進科學發現的過程本身。這對 Google 來說既是競爭關係，也是一個值得押注的避險。更重要的是，就在本月初，Google 剛剛與 Intel 宣佈了多代 AI 基礎設施的合作協議。這說明 Google 在 AI 基礎設施層面的佈局正在全面提速。對 Recursive 的投資，是這個大棋局裡的一顆棋子——誰來跑在最前面的模型上，Google 都想有份。輝達的邏輯則更直接。自學習 AI 的核心瓶頸不是演算法，是算力。如果 AI 要自主跑實驗、迭代模型，背後需要的 GPU 叢集規模是指數級增長的。輝達投 Recursive，某種程度上是在投自己的未來訂單。兩家公司同時出手，也釋放了一個更微妙的訊號——這個賽道，可能已經到了「不投就來不及」的階段。03四個月估值 40 億，合理嗎估計當所有人第一次看到 40 億美元這個數字的時候，第一反應是「又來了」。AI 創業估值泡沫這兩年已經不是新鮮話題。一個 PDF、一個 demo、幾張幻燈片，加上幾個來自頂級實驗室的名字，就可以撬動幾億美元——這在矽谷和倫敦已經不是傳說，而是日常。但仔細看 Recursive 的情況，有幾點和普通的「PPT 獨角獸」不太一樣。第一，創始團隊的份量。Richard Socher 在 NLP 領域有真實的學術積累，不是純粹靠「前大廠」光環包裝。核心團隊在 DeepMind 和 OpenAI 的經歷，也意味著他們切實接觸過前沿研究的痛點。第二，融資超額認購的事實。這意味著市場需求遠超供給，投資人在搶著進來，而不是被說服進來。但 40 億美元的估值，對於一家四個月、尚無公開產品的公司來說，定價的依據是預期，不是現實。這本質上是在為一個方向付費，而不是為一個產品或收入付費。這種定價邏輯在 AI 時代正變得越來越普遍，背後是投資人對「錯過下一個 OpenAI」的深層恐懼。Safe Superintelligence 當年也是以幾乎沒有產品的狀態拿到了天價估值，Ilya Sutskever 的名字就是最硬的資產。Recursive 在複製同樣的路徑。這不是批評，而是一個客觀的觀察。04「自學習」這扇門，背後是什麼Recursive Superintelligence 這個名字，其實已經把公司的野心說得很清楚了。「Recursive」是遞迴的意思。在電腦科學裡，遞迴是一個函數呼叫自身的結構，是很多複雜演算法的核心機制。放到 AI 研究上，「遞迴超級智能」暗示的是一個系統能夠不斷最佳化自身、螺旋上升的過程。這個概念並不新鮮，它的極端版本就是「智能爆炸」——一個系統一旦超過某個臨界點，就能自主加速自身的進化，最終達到人類無法理解的智能層級。這是 AI 安全領域長期以來最核心的擔憂之一。但 Recursive 現在做的，應該遠沒有到這個層面。更現實的解讀是，它在嘗試建構一個可以自主驅動科學探索循環的系統，目標是大幅降低 AI 研究的人力成本和時間成本。如果它真的能做到，影響不會只停留在 AI 圈。它意味著藥物研發、材料科學、物理學等領域，都可能迎來一個「沒有人類科學家參與也能快速推進」的階段。當然，這還是「如果」。從聲稱到實現，中間的距離，在 AI 行業裡從來不是線性的。05浪潮的邏輯2025 年下半年以來，從頂級實驗室出走創業的浪潮一波接一波。Thinking Machines Lab、Safe Superintelligence、Ineffable Intelligence……這條名單還在變長。Recursive 是這個浪潮裡最新、也目前估值最高的一家。背後的結構性原因很簡單——OpenAI、Anthropic、Google DeepMind 的競爭已經讓這些頭部實驗室變得越來越像大公司，有 KPI、有合規、有政治。真正想押注最激進方向的研究員，反而覺得出來自己幹更自由。與此同時，資本市場的邏輯也在強化這個趨勢。對於有大廠背書的頂級研究員來說，現在創業的窗口期可能是歷史上最好的時候——投資人比任何時候都更願意為「方向」付錢。這場浪潮最核心的問題不是「誰會成功」，而是「成功的定義是什麼」。如果 Recursive 最終證明了自學習 AI 的可行性，它將改寫 AI 研究的底層範式。如果它沒有做到，5 億美元的彈藥燒完之後，留下的會是又一個被過度炒作的概念。兩種可能都真實存在。四個月，40 億美元估值，這個數字讓人興奮，也讓人警惕。AI 軍備競賽發展到今天，連「如何做研究」這件事本身，也變成了競爭的戰場。科學家們在達特茅斯爭論了一個夏天的問題，現在有人打算用 AI 來回答——用 AI 研究 AI，用遞迴的方式奔向超級智能。這條路通向那裡，沒有人真正知道。但顯然，Google 和輝達已經決定，不管通向那裡，都不能缺席。 (極客公園)

重塑智能邊界：黃仁勳談代理式AI與兆級工業革命自 ChatGPT 問世以來的兩年間，人工智慧的演進速度超乎了所有人的想像。當業界還在討論生成式 AI 如何改變創作時，NVIDIA 創始人兼首席執行長黃仁勳（Jensen Huang）已經將目光投向了更深遠的未來：從“生成”到“推理”，再到能夠自主規劃和執行任務的“代理式 AI”（Agentic AI）。在今天發佈的Milken大會現場訪談中，黃仁勳不僅揭示了算力需求即將迎來一千倍躍遷的邏輯，還以一位實用主義者的姿態，重新定義了 AI 時代的工業版圖、網路安全與人類勞動的價值。核心議題邏輯的質變：從檢索時代邁向生成時代代理式 AI：通往千倍算力需求的階梯AI 工廠：數兆美元的再工業化機遇非對稱防禦：開源是網路安全的唯一答案駁“滅絕論”：職業的本質是解決問題結語：野心的規模化目錄全域摘要和核心觀點革命的起點：從 ChatGPT 到生成式思維代理式 AI 與計算量的千倍躍遷重塑電腦產業：從檢索到生成工業與能源：AI 工廠的崛起投資邏輯：基石投資與生態循環安全與恐慌：實用主義者的辯護全球競爭與經濟安全開源防禦：網路安全穹頂監管與務實派的話語權駁 AI 滅絕論：任務、目的與就業社會斷層與野心的規模化加州情懷與稅收觀企業責任與未來展望全域摘要本次訪談中，NVIDIA 首席執行長 Jensen Huang（黃仁勳）與 CNBC 主持人 Becky Quick 深入探討了生成式 AI 的革命性影響。黃仁勳闡述了從生成能力到推理能力、再到代理式 AI 的演進過程，強調了計算需求千倍增長背後的邏輯。訪談還涵蓋了 AI 驅動的美國再工業化、能源與電網現代化、網路安全中的開源防禦策略，以及對 AI 安全論和就業重塑的務實見解。核心觀點生成即推理：AI 的生成能力（Tokens）是實現思考與推理的基礎，標誌著電腦從“檢索模式”轉向“生成模式”。算力需求呈指數級增長：代理式 AI 所需的計算量比生成式 AI 高出約一千倍，這導致了 GPU 需求的急劇飆升。再工業化的機遇：AI 產業不僅是軟體革命，更通過晶片廠、電腦廠和 AI 工廠推動數兆美元的實體再工業化。開源是網路安全的穹頂：防禦 AI 威脅的最佳方式不是單一更強的武器，而是利用開源模型建立海量的“白細胞”進行叢集防禦。任務自動化不等於職業消失：工作的目的是解決問題而非執行特定任務。AI 將通過提高生產力，讓人類追求更宏大、更有野心的目標。01. 邏輯的質變：從檢索時代邁向生成時代過去十五年，黃仁勳精準預判了深度學習的崛起，而今他指出電腦的運作邏輯正發生根本性倒置。傳統模式下，計算是基於“檢索”的——資訊被預錄並儲存在雲端，使用者點選後被提取。但在 AI 驅動的未來，絕大多數互動將是即時生成的。02. 代理式 AI：通往千倍算力需求的階梯如果說過去兩年是生成式 AI 的普及期，那麼未來幾個月將是“代理式 AI”的爆發期。黃仁勳提到了 Anthropic 的 Claude 程式碼等突破，標誌著 AI 開始具備理解、推理、規劃並使用工具完成實用任務的能力。這種能力的進化對底層基礎設施提出了極其嚴苛的要求。“為了讓 AI 實現理解、推理、規劃並使用工具採取行動，其所需的計算量相比生成式 AI 要高出約一千倍。”黃仁勳對此給出了直觀的類比：在短短兩年內，這種算力需求的缺口就像全球對汽車或飛機的需求突然翻了一千倍。這就是為什麼 NVIDIA 的 GPU 依然供不應求，甚至連四五年前的二手硬體價格都在攀升。他認為，AI 已經從一個簡單的應用程式演變為一個開創性的新產業，其核心是生產“智能”的基礎設施。03. AI 工廠：數兆美元的再工業化機遇在宏觀經濟層面，黃仁勳將 AI 視為實現再工業化的催化劑。他構想了一個由“晶片廠、電腦廠和 AI 工廠”組成的三位一體架構。這不僅僅是矽谷的繁榮，更是數兆美元實體資產的重組。04. 非對稱防禦：開源是網路安全的唯一答案面對 AI 武器化的擔憂，黃仁勳展現出了鮮明的實用主義態度。他並不認同“以更強的 AI 武器對抗 AI 威脅”的軍備競賽思維，而是主張建立一個基於開源技術的“網路安全穹頂”。“防禦超級力量的方法不是用另一種超級力量，而是利用大量的群體力量。”他將開源模型比作人體內的“白細胞”：“只要它們是開放原始碼的，我們就能擁有眾多的防禦者。開源模型訓練出的‘白細胞’可以探測威脅並關閉入口。我們不一定能保證自己的 AI 比對方更強，但我們可以確信我們擁有的 AI 數量比對方更多。”這種非對稱防禦策略，被他視為保護數字社會安全的關鍵。05. 駁“滅絕論”：職業的本質是解決問題針對 Geoffrey Hinton 等學者提出的 AI 可能終結人類文明的憂慮，黃仁勳給予了直接的反駁。他認為這些預測忽略了人類社會各界在安全防護上的巨大投入，並用放射科醫生的案例闡述了 AI 與就業的真實邏輯。“十年前人們預測放射科醫生將被淘汰，因為電腦視覺更出色。事實是，100% 的放射學領域如今已被 AI 滲透，但放射科醫生的工作並沒有消失。”黃仁勳觀察到，AI 提升了效率，讓醫院能接診更多患者、進行更精準的診斷，醫院反而需要僱傭更多醫生。“軟體工程師的宗旨並非編寫程式碼，而是解決問題。打字和交談可以自動化，但創造新事物的野心無法被自動化。”他堅信，AI 將迫使人類從繁瑣的任務中解脫，去追求更宏大、甚至需要提高 100 倍規模的目標。06. 結語：野心的規模化在對話的最後，黃仁勳流露出對科學發現和工業革命的極致熱忱。他每天與科學家交流，見證 AI 將數月的研發周期縮短至一天。這讓他意識到，人類面臨的唯一限制是想像力。“無論你現在的目標有多高，都還遠遠不夠。我們必須做出的根本性改變是，將對未來的期望提高約 100 倍。”這位執掌兆市值帝國的舵手最後說道。在他看來，AI 帶來的不僅是效率的提升，更是一場關於人類野心的規模化革命。完整訪談 (天空之城全文圖解)革命的起點：從 ChatGPT 到生成式思維Becky Quick歡迎 NVIDIA 創始人、總裁兼首席執行長 Jensen Huang，以及 CNBC Squawk Box 主持人 Becky Quick。謝謝。黃仁勳女士們、先生們，Becky Quick。大家好。Becky Quick下午好，晚上好。我很高興能與大家共聚一堂，但我尤其高興能與 Jensen Huang 在一起。如果說現在有什麼人是我最想交流的，那一定是他，因為他懂得如何在人工智慧領域洞察先機。NVIDIA 目前正處於靜默期，但我認為我們想從他那裡聽到的是更宏大的願景。那麼 Jensen，讓我們先退後幾步開始吧。大家都想知道人工智慧未來會怎樣。這是我們所見過的最快的一場技術革命。事情的發展不再以年、以十年為單位，而是以周、以月為單位，變化極其劇烈。你是 Wayne Gretzky。請告訴我們冰球將向何處移動。黃仁勳首先，讓我先告訴你冰球從何而來。那麼就在過去幾年裡，發生了什麼。我覺得我正坐在一件導致所有這一切發生的事情上。是我嗎？Becky Quick可能是我。稍等。黃仁勳好點了嗎？所以發生的事情是兩年前，ChatGPT 發佈了。而讓 ChatGPT 成為一場革命的原因是，它具備生成能力，即生成式 AI。你給它一個提示詞，它就能為你寫一個故事；你給它一個提示詞，它就能為你製作一張圖片；你給它一個提示詞，它就能為你生成一段視訊。你給它一段視訊，它就能生成一個故事；你給它一張圖片，諸如此類。你輸入一張 2D 圖它就能生成一張 3D 圖像。因此，生成式 AI 的生成能力具有兩項深遠的意義。第一，為了進行思考，你必須在頭腦中生成標記（tokens）。Becky Quick你指的標記是什麼？黃仁勳標記。就是你必須生成思維。因此，我們思考和推理的能力要求我們必須能夠生成思維。所以，當我們讓 AI 具備生成能力的那一刻，我們就意識到它現在可以思考了。它現在可以進行推理了。代理式 AI 與計算量的千倍躍遷黃仁勳第二點是，為了使用外部工具，你必須生成指令。因此，當你使用瀏覽器時，你必須生成文字來控制其他事物。當這兩個概念出現的那一刻，整個行業便競相探索如何利用生成式 AI 來實現推理——這在去年已經實現，隨後便是現在所說的代理式 AI（agentic AI），即 AI 理解、推理、規劃並使用工具去完成實用任務的能力。所以在過去幾個月裡，業界意識到並採用了 Anthropic 的 Claude 程式碼，這是第一個能夠進行真正高效工作（如軟體程式設計）的智能體系統。軟體程式設計是一個很好的切入點，但請記住程式設計的本質是什麼。程式設計就是將你想要自動化的事物進行程式碼化。世界上有多少公司、多少人不想把自己想要反覆執行的任務編寫成程序呢？事實證明，程式設計不僅對軟體工程師很重要，對所有公司而言都至關重要。而這一切都發生在過去的幾個月裡。因此，AI 在過去幾個月變得切實好用了。這就是核心觀點。第二個核心觀點是，為了讓 AI 實現理解、推理、規劃並使用工具採取行動，其所需的計算量相比生成式 AI 要高出約一千倍。展望兩年後，細思極恐。在兩年時間裡，全球所需的汽車數量增長了一千倍。在兩年時間裡，全球所需的飛機數量增長了 2,000 倍。無論你用什麼指標來衡量，一千倍的差距都是令人難以置信的。但隨後你再將其乘以現在想要使用它的人數（增長了一百倍），這就是為什麼 GPU 的消耗量正在急劇飆升。而且，甚至連我們四五年前售出的 GPU，現在的價格上漲速度都超過了優質葡萄酒。Becky Quick因此，這已經打破了所有人的預期，擁有 NVIDIA GPU 就像是在投資藝術品。這定義了每個人曾經預言會發生的事情。如果過去一年的算力需求增長了一千倍，那你如何看待明年的情況？以及你試圖將這些事情推演到多遠的未來？重塑電腦產業：從檢索到生成黃仁勳關於這個問題的考量在於，你需要回歸本質並捫心自問：第一，自動化智能的效用是什麼，以及誰能從中受益？從中獲得什麼，以及你將如何從中受益？這是第一點。第二點，生產智能需要什麼樣的基礎設施？這是電腦科學中的核心理念之一，也是我曾經深入思考過的問題。現在我正在和你們交談，我正在一步步地進行邏輯推理。15 年前，我推演了深度學習將會帶來的變革，這促使 NVIDIA 在相關領域進行了全面投入，而今天我們已見證了成果。目前的情況是，未來電腦的運作方式與你現在使用電腦的方式將產生差異。你只需要拿起手機，當你點選新聞時，請記住那篇新聞報導或關於 Becky 的視訊是預先錄製好的。它是提前錄製並儲存在雲端的某個位置，當我點選時，我便將其檢索出來。在未來，你仍然會進行很多此類操作。然而，在你與電腦互動的大部分時間裡，你將以特定的方式向電腦下達指令。你在提問嗎？你想做點什麼嗎？你在思考某些事情嗎？你想找個人和你辯論嗎？是否有某個大型規劃是你想要完成的，比如度假、籌備婚禮或其他什麼事情？然後你只需像與人交談一樣告訴電腦你的需求，它就能理解你的意圖，推理出解決問題的方案，制定計畫，使用它所需的任何工具，訪問各種網頁瀏覽器，使用 Excel 甚至 Photoshop，為你創作出精彩的作品，生成一系列圖，最後交給你一份宣傳冊。因此，你必須問問自己，如果這是你使用電腦的方式——從最初基於檢索的方式，到現在一切皆為生成式，並且具有上下文相關性，這意味著我剛才所說的一切都無法預先錄製。因此，世界上的電腦數量將出現驚人的增長。這就是我為什麼說 AI 不僅僅是一個應用程式，AI 實際上重塑了電腦行業，AI 開創了一個全新的產業。對於在座的許多人來說，你們正與我們在能源層面、晶片層面、基礎設施層面、土地、電力、雲服務、NeoCloud 等領域合作；然後是模型層，大多數時候我們討論的是模型，但事實是，沒有底層的基礎設施，就不會有有用的模型。其次，最重要的是應用層。醫療保健、交通運輸、零售，以及你提到的金融服務等各個行業，其應用層都不會被人工智慧所徹底顛覆。因此，當我們從這個角度進行剖析和推論時，可以非常確定的是，就像網際網路無處不在一樣，電腦也將無處不在。Becky Quick計算能力，比如 NVIDIA 的 GPU，實際上將無處不在，以便你每次使用電腦時，它都能對你的輸入做出正確的響應。你提到我們將擁有如此多的電腦，我所考慮的是需求量會有多大，以及我們該如何應對這些需求。你剛才提到了“堆疊”，也就是你談論已久的五層架構，那麼在滿足這些需求的過程中，那裡存在弱點？那裡是限制因素？工業與能源：AI 工廠的崛起黃仁勳這些因素一直在變化。兩年前，我們的能源供應尚且充足，但晶片卻嚴重短缺。這取決於我們討論的是那一類晶片。大多數人認為 NVIDIA 是一家 GPU 公司，因為我們發明了 GPU。但如果你審視我們今天所打造的系統，你會發現其中包含了七種不同類型的晶片。我所說的這種電腦，其寬度大概是這個舞台的兩倍。當我們提到 Vera Rubin 時，它的寬度是這個舞台的兩倍。每一個機架的造價大約在四到五百萬美元，重三噸，內部包含一百五十萬個零部件。在一個資料中心內部，擺放著足球場那麼大的此類機架。因此，這些系統內部採用了矽光子技術。它擁有最先進的記憶體、三維封裝、液體冷卻，並且極其靈敏。到處都是電子裝置，所以這確實是非常複雜的東西。我們與世界上幾乎所有的晶片公司和系統製造商合作，我們擁有全球最大的供應鏈，所以總會在某個環節出現瓶頸，因此要解決所有這些問題需要付出巨大的努力。當然，如今最大的挑戰之一，也是人們對 AI 不瞭解的部分，就是 AI 目前正在創造海量的就業崗位。Becky Quick事實就是 AI 在創造就業。黃仁勳AI 是美國實現再工業化的最佳機遇，因為它需要三類工廠：晶片廠、電腦廠，以及我們所在的這種 AI 工廠。因此，通過這三種類型的製造工廠，我們或許能夠實現數兆美元的再工業化。沒有什麼比利用市場力量來推動再工業化更有效的了。例如，在上屆政府期間，曾出台過一項名為 Chips Act 的法案，當時大家都不願在美國進行建設。當 President Trump 上任後，我們進行了交談，我說，我打算提供五千億美元的訂單。我打算向這些供應商提供五千億美元的訂單，我敢打賭他們會來到美國。砰的一聲，他們全都來到美國在這裡設廠了。因此，利用市場力量來推動美國的再工業化，在接下來的四五年裡創造了數十萬個就業崗位。最後，AI 是世界上實現電網現代化的最佳機遇。如果現場有從事相關行業的人，你們應該知道，美國的電網確實有些陳舊了。你們對此心知肚明。所以我們現在第一次有機會利用市場力量來投資可持續能源。如果你想投資核能，或者任何你選擇的可持續能源方案，現在都有大量的客戶願意為此買單。Becky QuickNVIDIA 會投資能源領域嗎？因為你們一直在確保對沿途發現的任何層面、任何瓶頸進行投資。你最近提到，你們目前對 OpenAI 的這項投資很可能是最後一次，因為 OpenAI 和 Anthropic 未來會上市。他們將不再需要你們這種形式的支撐。他們會有自己的資金，也會有其他來源。但你們所做的是找出瓶頸所在，並嘗試將 NVIDIA 的資金投入到這些領域。能源領域是你願意投入的地方嗎？還是說那是一個巨大的投資黑洞，必須由其他地方來填補？黃仁勳如果有好的想法，並且我們能做出獨特的貢獻，我很樂意這樣做。但大多數投資能源領域的人，他們的周期，他們的時間跨度相當長，尤其是我們真正感興趣的那些項目。我們需要在能源方面進行投資的地方，可能更接近美國本土，而且在時間上更緊迫，以確保土地、電力和外殼設施得到充足的資金支援。也許我們可以為其提供一些後盾，以便他們能夠啟動融資並接入電力。而且，這正是我們的關注點所在。但你說得對，我們對整個五層架構進行投資，並且正在審視其中的戰略要點；如果我們投入 1 美元，可能會撬動 100 美元的 AI 價值。因此，如果我們能為整個生態系統實現這种放大效應，那將是巨大的成就。投資邏輯：基石投資與生態循環Becky Quick那麼，你現在在那個五層架構中的關注重點是什麼？如果說對大型語言模型的關注期可能已接近尾聲，你認為目前最大的瓶頸在那裡，以及那些領域是你能夠發揮作用的地方？黃仁勳這是一個非常、非常棒的問題。你可能注意到了我們投資了基礎設施層，起初人們還有點疑惑，不知道為什麼我們要投資像 CoreWeave 和 Nebius 這樣的公司。他們說這是循環交易。Becky Quick為什麼你們要這麼做？這根本講不通。黃仁勳沒錯。假設我們投資了一美元，他們仍然需要去籌集另外九美元。因此，我們投入了一定金額，我們的基石投資讓所有投資者相信我們是這家公司的堅強後盾。所有那些曾與我一同在 CoreWeave 進行投資的人，顯然都非常高興。所有那些曾與我一同在 Nebius 進行投資的人，都感到無比高興。任何曾與我一同在 N-scale 進行投資的人，都感到無比高興。之所以如此，是因為我們能夠預見到市場需求，並看到了他們未來即將迎來的機會管道。在很多方面，我們是資訊高度靈通的投資者，這就是為什麼我想知道你下一步打算投資那裡，就像我剛才說的。你看 Becky 多機警，當我被問到一個不確定是否想回答的問題時，我就會講些歷史背景，而她卻想瞭解未來。好了，未來要來了，我開個玩笑。這就是我的第一點。第二點，我要告訴你一件非常重大的事情。當然，我們投資了 OpenAI，我們投資了 Anthropic。但過去三到六個月裡發生的最重要的事情是，這兩家公司以及大多數 AI 原生公司都已經實現了轉型，它們的毛利率變得非常可觀。Becky Quick沒錯，它們已經扭虧為盈了。黃仁勳確實如此。當你在製造產品且毛利率很高、盈利能力很強時，你的目標就是擴大產能，這正是 OpenAI 和 Anthropic 都在競相提升算力的原因，因為對於它們所產生的 Token、這些數字以及智能而言，利潤空間非常優越。所以利潤空間很優越，Cursor 也是如此，縱觀整個 AI 原生生態系統，所有人都是這樣。而這背後的原因在於，AI 終於變得實用了。這就是核心理念。所以我希望 AI 生態系統現在能夠獨立發展。Becky Quick蛋糕的每一層嗎？黃仁勳我們拭目以待。如果我發現了一些好的投資機會，我不會先告訴你們任何一個人。安全與恐慌：實用主義者的辯護Becky Quick好的，讓我們回到 AI 非常驚人這一觀點。它確實做了很多了不起的事情。未來它還將成就更偉大的事業。但與此同時，也存在著許多危言聳聽的言論。人們對此有著諸多憂慮。你可以將其劃分為兩個陣營。即 AI 悲觀論者和 AI 樂觀論者。而你或許正是看好這一技術未來前景的領軍性樂觀派。黃仁勳我是一個實用主義者。我是一個實用主義者。首先，Becky，作為行業的一員，確保 AI 的安全性是我們的責任。原因在於，只有我們才懂得如何實現這一點。Becky Quick你具體是怎麼做到的？黃仁勳你需要發明很多技術。Becky Quick這與確保飛機安全的過程並無二致，所以你得有冗餘系統，還要有相當多樣的感測器系統。但這又有所不同，因為飛機不會決定自己墜向地面。你是否考慮過在這些大型語言模型中植入母性本能，或者還有什麼方法能讓它們變得像我們一樣？我正想說，還有防護欄機制。黃仁勳請記住，今天的聊天機器人與兩年前的相比，其防護欄機制已經有了質的飛躍。而且，當然，作為一名工程師，你不可能預想到某種事物可能發生故障的所有潛在方式。所以你必須在市場中進行試用。沒有比讓人們親自使用更好的方法來成為一家更好的公司或打造更好的產品了。這很遺憾，但卻是事實。現今的飛機、汽車以及醫療保健系統，如果不是因為人們的實際使用，是不可能達到如此安全可靠的水平的。因此，目前的防護欄系統已經非常出色了。它們仍存在一些地方，人們可能會誘導它做出你意想不到的事情。但每當有人這樣做時，公司就會去修復它。所以我認為我想表達的重點是，確保其安全性是科技行業的職責。當然，我們必須確保人們瞭解這項技術的能力，並以安全的方式使用它。我們也需要與其他國家建立聯絡，以便我們達成共識：這項技術非常強大且具有影響力，我們不應將這些技術用於相互對抗。我們在許多其他領域，如化學和核能領域也是這樣做的，所以我們當然可以在這種情況下也這樣做。但我想強調的核心觀點是，作為行業，我們的職責不是恐嚇大眾，而是讓大家知道這是一項重要的工作，我們致力於此，態度嚴謹，並且必須承擔起責任。我唯一擔心的是，對於 AI 而言，對於我們國家而言，最糟糕的結果並不是另一個國家擁有了 AI。每個人都應該擁有 AI。全球南方國家也應該擁有 AI。每一家公司，每一家公司，每一個國家，每個人都應該擁有 AI。它賦予他們力量，提升他們，昇華他們，並給予他們超能力。當然，每個人都應該擁有它。我最大的擔憂是，我們對美國民眾，以及所有那些我們向其講述這些科幻故事的人們，造成了過度的恐慌，以至於 AI 在美國變得極其不受歡迎，或者人們對它感到如此恐懼，導致他們根本不去接觸它。Becky Quick導致我們作為一個國家失去了領先地位。黃仁勳確實如此。歸根結底，你要記住，美國從上一次工業革命中獲益良多，這有充分的理由，並非因為我們發明了它，而是因為我們應用了它。全球競爭與經濟安全Becky Quick關於這一點，還有許多值得深入探討的內容。首先，我理解您的觀點，即我們需要與其他國家保持接觸，我想您指的應該是中國，具體來說，我們需要有能力與他們進行往來。我知道您的立場一直是認為我們應該向他們提供 H-200 晶片，不必是最新、最頂尖的，但我們應該提供晶片，使他們在某些方面依賴於美國公司。這很有道理，我們應該在全球範圍內展開競爭。美國理應始終保持領先優勢，他們是否應該擁有最新、最頂尖的晶片？不應該。美國擁有確保這一點的權利，我們對此感到非常高興，並且全力支援，即美國必須擁有第一、最多和最好的技術。但與此同時，所有美國公司都應該在全球範圍內競爭，因為請記住，歸根結底，我們是在努力實現出口最大化，我們是在努力實現美國出口最大化，我們是在努力增加我們的收入，而通過增加收入和稅收，我們能夠提升我們的國家安全。黃仁勳經濟安全有助於國家安全。稅收有助於我們的國防。所有這些都有助於提升國家安全。美國技術必須在世界範圍內的每一個層面都取得勝利。如果我們能出口能源，我們就應該出口。如果我們能出口晶片，我們就應該出口。如果我們能出口基礎設施，我們就應該出口。如果我們能出口模型，我們就應該出口。如果我們能出口應用程式，我們就應該出口。Becky Quick我們不會向許多國家出口我們最好的防禦性產品，特別是當對方並非我們的盟友時。AI 在其中處於什麼位置？它是一種武器嗎？黃仁勳不是。你可以通過這種方式來檢驗。一個簡單的測試。在座的每一位觀眾，雖然我看不清大多數人，但我可以斷定，你們百分之百需要 AI。而你們之中沒有任何人應該擁有核武器。我剛剛完成了這個測試。Becky Quick這話說得真好。黃仁勳這就是測試本身。這就是那個簡單的測試。我覺得你們都不需要 F-35。行吧。開源防禦：網路安全穹頂Becky Quick有沒有武器化的 AI 版本，我們暫且稱之為 Methos。我們現在應該把它提供給所有人嗎？因為政府確信，目前我們或許應該把它保留在這個較小的群體內。關於更廣泛地推廣它，確實有一些討論。而且存在一些顧慮……關於把它提供給所有人，因為我們要確保在它落入不法分子手中之前，我們的公司有能力保護自己。黃仁勳首先退一步問問自己，什麼是 Methos？Methos 是一個非常、非常出色的模型。但真正重要的是，Mithos 是一個專為編碼而設計的模型。現在，記住什麼是網路安全。程式碼。既然 Methos 能夠偵錯軟體、測試軟體並編寫軟體，那麼它為什麼不能偵錯網路安全、測試漏洞等等呢？因為這本質上只是程式碼。Becky Quick但如果駭客在白帽駭客之前獲取了這些權限，會發生什麼？他們會發現我們的弱點並可能加以利用。黃仁勳事實證明，解決這個問題的辦法並不是引入另一個 mythos。防禦超級力量的方法不是用另一種超級力量。而是利用大量的群體力量。因此，對於 mythos 而言，最好的方案其實是開源。開源是為了讓我們擁有叢集，擁有海量的白細胞。我們擁有海量的白細胞。而這些白細胞經過訓練，能夠探測威脅並向我們發出警報。一旦檢測到威脅，它就會判斷出。威脅來自何處並關閉入口。所以我們不能寄希望於自己的 AI 一定比對方的 AI 更強，但可以確信的是，我們擁有的 AI 數量比對方更多。這一點是可以肯定的。原因在於，公司數量和入口數量遠多於任何威脅。威脅必須決定重點攻擊那一個入口。因此，只要它們是開放原始碼的，我們就能擁有眾多的防禦者，因為開放原始碼的成本很低。如今的開源模型表現非常出色。我們可以運行所有這些經過訓練用於自我防禦的開源模型。這就是蜂群，也就是所謂的穹頂，即網路安全穹頂。這就是答案。但末日論者想要恐嚇你。我擁有世界上最強大的武器。那麼你的答案是什麼？而你可能會想，我唯一的答案就是另一種更強大的武器。事實證明，你需要尋找的是非對稱性。監管與務實派的話語權Becky Quick關於誰應該對此做出決定。我知道業界最瞭解正在發生的事情。政府在參與這種自我監管方面是否應發揮作用，不僅是自我監管，還包括政府監管。黃仁勳絕對是這樣。在每一個應用場景中，AI 在醫學影像系統中的應用，毫無疑問，未來每一個醫學影像系統本質上都會內建一名醫生，即內建一個 AI 系統。它將知道如何精準地為你進行掃描。並且，在掃描的同時，它還能即時發現疾病並進行診斷。因此，該儀器需要受到監管。而且，必須以監管醫療器械完全相同的方式來監管這種 AI。對於汽車，我很驚訝竟然到現在自動駕駛汽車還不必獲取執照。Becky Quick這是一個，這是一個問題，你不覺得嗎？是的。黃仁勳如果你的女兒需要考取駕照，你肯定不會認為你的自動駕駛汽車也應該去考取駕照。直接讓她上路就行。讓她上路，看看它能否通過所有測試，讓考官坐在副駕駛位上對著它大吼大叫，這樣你就不會相信矽谷那種“快速行動，打破常規”的做事方式了，因為很多技術似乎就是這樣被推廣開來的。不，我認為你應該快速行動，但不應該打破常規。沒錯，快速行動的好處在於，更先進的技術會更安全。比起 100 年前坐車，我更喜歡今天坐車，因為現在更安全。它擁有更多技術。Becky Quick是指由自動駕駛汽車駕駛嗎？黃仁勳我是說，由人類駕駛的汽車，或者說，由真正的人類司機駕駛。我想，我不明白為什麼這一點這麼難理解。Becky Quick那是一條毛巾。黃仁勳那太老套了。那真可愛。Becky Quick我們來談談 Doomers。我一會兒就從這個話題裡退出來。黃仁勳不，我樂意繼續深入探討。Becky Quick但我認為討論這些問題很重要，因為現在有 boomers，有 Doomers，而大多數美國人可能處於中間地帶。所以他們正在聽取雙方的意見，並試圖找出自己在其中的立場。黃仁勳務實派也需要一些話語權。Becky Quick如你所知，對於務實的人來說，除非你走極端，否則沒人會在意你說什麼。黃仁勳確實如此。然而，這才是世界真實的模樣。關於這個東西，我只想讓它沒有生命，沒有意識，我非常清楚它是什麼，它就是電腦和軟體。Geoffrey Hinton。我們知道它是如何建構的。如果我們不知道它是如何建構的，又怎能持續最佳化它呢？事實上，我們不知道它是什麼，不知道它是如何運作的，它即將產生意識，我們對這一切是如何發生的一無所知。那種言論只會讓人們感到恐慌，而且並非事實。這讓我們的工作顯得很神秘。駁 AI 滅絕論：任務、目的與就業Becky Quick聽著，我知道你看待其他 CEO 時會想，在某些問題上，我們或許不該聽信他們的言論。但是，被譽為 AI 教父的 Geoffrey Hinton 又如何呢？他聲稱 AI 有 20% 到 30% 的機率終結人類文明。他是完全錯誤的嗎？他關於完全沒有機會的論點是完全錯誤，還是僅僅是他的機率估算錯了？黃仁勳他是完全錯誤的。因為有大量聰明才智之士正在努力防止這種情況發生。因為你可以將他所說的一切套用到歷史上的任何情境中。這是因為有許多優秀的人在努力工作以防止這些事情發生。有許多人致力於讓汽車跑得更快。但有十倍以上的人在努力讓汽車變得更安全。有許多人致力於讓 AI 變得更智能。還有十倍以上的人在致力於確保它受到安全護欄的約束、保持安全，並且不產生幻覺並能產出有用的成果。所以我認為缺失的部分在於，他們傾向於認為只有自己一個人在擔心這個問題。他們忘記了世界上還有一大群人，一大群電腦科學家，正在努力讓世界變得更安全、更美好。所以，關於，關於，還有一些其他的說法。Becky Quick比如，我們必須保持謹慎。黃仁勳他們出於所有的良好意願，認為自己是在向我們發出警告。但我們必須小心，如果讓人們感到恐慌，實際上是在損害我們自身。那麼讓我給你們舉一個具體的例子。一個具體的例子，這就是最初的那個預測。一位非常知名且舉足輕重的電腦科學家曾說，第一個將被淘汰的工作是放射科醫生。原因在於電腦視覺在研究掃描件、查看圖像以及檢測我們無法發現的事物方面表現得極其出色。顯然，它確實能做到。因此，電腦視覺現在已經完全超越了人類。在這一狹窄的任務上，世界上沒有任何人能做得更好。能長時間保持專注。當時認為異常情況微乎其微，所以那位電腦科學家說得完全正確，十年後，100% 的放射學領域如今已被 AI 滲透，它已與放射學完全融合。這確實完全正確，然而完全錯誤的是，正如預測所言，放射科醫生的工作並沒有被取代。令人驚訝的是，其原因對我而言顯而易見：放射科醫生現在可以研究更多的影像，能夠接診更多患者，可以對患者進行更多的影像檢查，從而更好地診斷疾病；他們能接收更多患者，醫院因此賺取了更多利潤，放射科如今已成為醫院最大的利潤中心之一。結果就是，醫院現在反而想要僱傭更多的放射科醫生。如果當初大家都聽信了他的話，導致世界上沒有了放射科醫生，我們將面臨這種極其關鍵資源的短缺。我們應該告訴放射科醫生。你人生的目的不是坐在暗室裡盯著工作站看掃描影像。你人生的目的是與醫生協作，幫助治療患者，診斷疾病，讓人恢復健康。那才是你人生的目的。研究影像僅僅是你所執行的一項任務。因此，每個人都忽略了一個根本點——所有這些電腦科學家都說‘這個工作完了，那個工作完了’——他們誤解了工作的目的與工作的任務是相關聯的，但並非同一回事。如果你把這個邏輯應用到我身上，我百分之百的工作內容就是打字和交談。而交談和打字現在都已完全自動化，且水平遠超人類。我本應失業才對。然而你我都能觀察到，我們兩人現在工作得比以往任何時候都更加努力。Becky Quick這一點我百分之百同意你。我認為你是對的。這就是資本主義的目標，旨在提高我們的生產力，給予我們更多閒暇時間，讓我們去探索開發腦力的新途徑、新方式。我認為這就是資本主義社會的成功之處。黃仁勳去變得更有野心、更大膽，去追求更多目標。我認為一旦我們失去了野心——例如，如果我們今天所做的工作就是人類未來想要完成的全部工作，如果僅此而已，那麼我會承認這一點。自動化將導致越來越多的人失業。然而，如你所知，我們仍有許多人類苦難亟待解決。我們有太多的希望和夢想想要去追求。還有太多的事物是我們想要去創造的。所以，如果我能有更多時間，那麼，我終於將擁有更多時間了。社會斷層與野心的規模化Becky Quick我百分之百同意你的觀點，但由於這一處理程序發生得如此之快，是否會產生比過去更為嚴重的社會斷層，從而導致更大的不平等？而我們該如何應對呢？黃仁勳那麼，讓我給出一個務實的回答。首先，正如我們之前討論過的第一個不連續性，AI 並不是那個模型。AI 是那個五層蛋糕。首先發生的事情是它創造了大量的工作崗位。如你所知，軟體……Becky Quick資料中心嗎？黃仁勳建設資料中心、晶片工廠、電腦工廠、AI 工廠。所有的 AI 公司都在瘋狂招聘。去年，有 1000 億美元被投資到了這些初創公司中。這是人類歷史上規模最大的投資，這些資金全都轉化為了就業崗位。AI 原住民、AI 初創公司在不斷湧現，軟體工程職位的數量正在上升，而非下降。當我們坐在這裡討論 AI 的一面時，AI 做得最出色的第一件事就是軟體編碼。與此同時，我們正在招聘比以往任何時候都多的軟體工程師。試想一下這種衝突，其原因在於我們現在可以利用 AI 完成更多工作，我們擁有極大的抱負，因此也在僱傭更多的人才。我認為人們需要以更豐富的人生閱歷和更多的智慧去審視這些問題，而不是僅僅侷限於技術視角，畢竟現在我看到 AI 能夠完全獨立地編寫出一整套程序。我們便會感嘆，這就完了。軟體工程師的工作崗位消失了。這根本說不通。軟體工程師的宗旨並非編寫程式碼。軟體工程師的宗旨是解決問題，創造新事物。那才是他們的宗旨。在我成長的過程中，我從未說過，你知道我最想做的事情是什麼嗎？我想打字。要知道，我九歲時來到美國，當我踏上這片土地時，我說，你知道嗎？我爸，他把我們送到這裡來是為了讓我們打字。沒日沒夜地打字。我們只能坐在書桌前，佝僂著背對著這個微小的螢幕，然後不停地打字。每一天，我們都要打字。我想要從起床的那一刻起到睡覺的那一刻都在打字。這毫無意義。Becky Quick我知道。我只是在和你開玩笑罷了。這期間可能會出現一些錯位。我同意你的看法，未來將會創造出更多的就業機會。你將會在許多地方看到這些。黃仁勳就像我們從農業社會邁向工業社會時一樣，這很可能會產生一些社會震盪。每個人的工作都會受到影響。讓我舉個例子：如果你現在是一名大學畢業生，如果你畢業時還不是一名 AI 專家使用者，那麼你就無法從另一位同樣畢業但精通 AI 應用的學生手中搶到工作。這就是一種社會震盪，一種昨天還不需要的技能，今天卻變得至關重要。然而，如果你是一名年輕的大學畢業生，同時又是一名 AI 專家，告訴你難道不會被錄用嗎？Becky Quick我們肯定會招聘，難道不是嗎？黃仁勳所以突然之間，對於會使用 AI 的人和不會使用 AI 的人的需求差異，這就是典型的就業震盪。當然，現在有些工作本質上只是一些任務。也許你只是在接聽電話。現在你可以使用 AI 來接聽那個電話了。而且，就像現在當你給餐館打電話時，我想那全都是 AI 在處理，不是嗎？是的。所以，過去在接待處負責接聽電話以處理預訂的人，不再需要做這項工作了。這樣他們就可以直接接待顧客，而不必讓顧客在餐廳等候。所以，我不確定每一份工作都會受到影響。許多工作崗位會被創造出來，一些崗位會被淘汰，但每一份工作都會受到影響。加州情懷與稅收觀Becky Quick因為我們身處 California，我想提一下這個話題，我一直試圖探討這個觀點。我認識的大多數真正富有的人，對這裡及其他地方提出的財富稅提案感到恐慌。你卻不以為然，儘管這可能會讓你損失約 80 億美元。黃仁勳等等。我說，你剛才說了什麼？再說一遍。Becky Quick恐怕這會讓你損失 80 億美元。黃仁勳在我回答那個問題之前，讓我先核實一下事實。Becky Quick為什麼你不對此感到擔憂？是因為你擔心的事情太多了嗎？還是你認為這種回流的再分配是公平的，或者是你能解釋一下？黃仁勳首先，我更傾向於低稅收和高收入。然而，我也不介意納稅。我熱愛這個國家。我們並沒有行使那麼多的稅收漏洞。我想我們一年會收到一次帳單，然後支付它。儘管數額巨大，但我並不介意。我和 Lori 從未對此有過任何怨言。我們熱愛這個國家。在某種程度上，這就是我們回饋社會的方式。我希望 California 能變得更好。我希望 United States 能變得更好。如果他們能用我繳納的稅款中 10000 美元去修補 101 公路上的那個坑窪，我會很高興。但如果給我機會，他們允許的話，我會自己動手去修。不過說真的，這都沒關係，我從未因為繳稅的事動搖過。還有一點，我們剛畢業時並沒有去盤算：“各州都把你們的稅率表拿出來讓我看看”，然後對比一番說：“就選這一家，你贏了”。我們來到 California 是因為這是我們自己選擇的州。為什麼？我熱愛這裡曾經的學校。我曾來到學校，也就是這裡的 Stanford。我熱愛這裡曾經擁有的那些公司。我們熱愛這裡的文化。所以我們選擇來到這裡。這並不是因為，我們在低稅率的州之間權衡了利弊。但現在我有很多朋友，他們繳納的稅款很少，不過我是在開玩笑。Becky Quick你能把他們都列舉出來嗎？黃仁勳不能。不能。我熱愛加利福尼亞州，也更傾向於較低的稅收，但無論他們決定讓我支付多少稅款，我都會照付。企業責任與未來展望Becky Quick讓我問你一個關於 Anthropic 的問題，因為目前存在一種爭論，即他們現在已經與五角大樓產生了關聯。白宮似乎正在嘗試修補關係，以尋找在政府內部及政府承包商中應用 Anthropic 的途徑。你認為確保這一點至關重要嗎？確保這一點對於美國的競爭力至關重要嗎？黃仁勳絕對如此。我希望美國政府與 Anthropic 能夠達成共識。Anthropic 是一家令人難以置信的公司。他們擁有令人難以置信的企業文化。他們擁有一種根深蒂固的信仰體系。他們在 AI、Claude Code、Agentic AI 以及他們正在進行的所有工作中所做出的貢獻，令人驚嘆。我們與他們有合作。我們在技術層面與他們合作，也在商業層面與他們合作，對此我感到非常高興。我並不認同他們的所有立場，Dario 和我都非常明確，我們無需在這些問題上達成共識，依然可以保持文明互利的工作關係。因此，我們能夠將這些分歧與工作區分開來。這就是我的信念。我的信念是，如果美國政府決定將美國公司創造的技術用於保衛國家和保護我的家人，那麼只要他們是在憲法框架內、在法律範圍內且為了保衛國家而使用這些技術，他們就是在支援軍人。我深信他們會以正確的方式應用這些技術。而那些 CEO 並非民選官員，他們不是民選官員，我也不是民選官員。當我們行動時，當 United States 發動戰爭時，我真的不希望接到電話來詢問我的技術是否應該被使用。原因在於我會尊重他們的判斷，如果我不同意他們的做法，我可以在下次選舉中作為公民行使我的投票權。這就是我表達抗議的方式，我可以大聲疾呼，作為公民參與投票，也可以鼓勵他人發聲，但我們絕不會阻礙 United States 保衛我們的家庭。因此，我們並非民選官員。這就是我的信仰體系，我相信這就是民主的運作方式，也是這個國家應有的運作方式。但除此之外，這是其中一個...謝謝。Becky Quick這一次...黃仁勳不過，我得說明一下，這是一家非凡的公司。如果你從歷史長河的角度來看，此前從未有過這樣的公司。從大約 10 歲左右發展至今，我認為他們以這樣的商業速度，從零增長到了近兆美元的價值。對於一家軟體公司而言，目前能產生這樣的營收規模，年化運行率可能已經達到 400 億到 500 億美元。這在許多方面都是歷史性的，他們對電腦科學以及社會的貢獻令人難以置信。Becky Quick在我們結束之前，請告訴我們一件你目前正在思考的事情，一些我們還不知道，或者可能是過去幾個月裡讓你感到驚訝的事情。黃仁勳你完全有理由保持樂觀。之所以這麼說，是因為我每一天，比如今天早上醒來，我先是和一位教授交談，後來又和一位科學家交談，然後我飛到這裡來和你待在一起，這就是我的一天。在那段時間裡，我們討論了用於開放科學的 AI，以及 AI 最終能做到的工作，例如，過去研究人員探索一個新想法需要幾個月時間，現在他們可以利用 AI 在一天之內完成這項研究。過去需要幾個月的時間，現在只需一天。而且你也會得到同樣的成果，科學實際上是一個發現、探索和推動人類知識邊界的過程。所以，無論是能源科學、氣候科學，當然還有生物學，以及醫療保健、藥物研發和物理科學等所有領域，科學家們所取得的突破都是令人驚嘆的。如果你能親眼目睹我每天所見的一切，你一定會感到無比振奮和激動。對於未來，你會意識到無論你過去抱有怎樣的雄心壯志，你需要對自己說的唯一一件事就是：無論你現在的目標有多高，都還遠遠不夠。這就是唯一的改變。我們必須做出的根本性改變，以及我必須做出的改變是，無論我對公司有什麼期望，都必須將其提高約 100 倍。所以，如果有人告訴我他們能做到某事，我現在腦海中預想的目標是原來的 100 倍。所以我可以說，我已經被 AI 現在所能實現的能力徹底改變了認知。我迫不及待地想讓你們所有人都能享受到這一切。這一切很快就會到來。在科學和工業的每一個不同領域，它都將是徹底的革命。這將會非常棒。Becky QuickJensen，你說的話我深信不疑，因為儘管你所談論的事物看似遙遠，但在我看來，你通常是承諾得少而交付得多，而不是虛張聲勢。黃仁勳沒錯。而且 Becky，你也知道，回顧歷史，我的大部分預測都是精準的。主持人謝謝大家。謝謝 Jensen。希望大家享受這次討論。請務必使用移動端 App 以獲取最新的日程變更資訊。離場時，請記得帶好您的隨身物品。 (Web3天空之城)

隨著SK海力士正式披露HBM4E核心晶片將全面匯入1c納米製程，AI儲存領域的技術競賽正進入關鍵轉折點。目前該工藝良率已達80%，標誌著其在大規模商用化路徑上取得了實質性突破。本文解讀了海力士這一戰略佈局背後的技術邏輯、2027年量產的時間表，以及從上游EUV裝置到下游AI算力基礎設施的產業鏈傳導效應。研究認為，1c製程與混合鍵合技術的協同，將成為未來定義高性能儲存系統整合效率的新標準。（圖片來源：海力士）行業觀察：1c納米製程的成熟與HBM4E的量產前瞻在人工智慧算力需求持續攀升的背景下，HBM已成為半導體行業關注的焦點。近期，儲存器巨頭SK海力士宣佈，其下一代HBM產品——HBM4E的核心晶片將全面匯入1c納米製程，即第六代10納米級DRAM技術。這一舉措不僅彰顯了海力士在先進製程上的決心，更重要的是，公司透露其1c納米工藝的良率已達到80%，量產能力趨於成熟。根據海力士的規劃，HBM4E樣品預計在2026年下半年向客戶提供，並以2027年實現大規模量產為目標。這標誌著HBM技術路線圖上的一個重要里程碑，預示著AI儲存市場即將迎來新一輪的技術革新與競爭態勢調整。（圖片來源AI生成，僅供參考)技術驅動：性能極限的追求與市場競爭的策略選擇SK海力士在HBM4E上選擇1c納米製程，是多重因素驅動下的結果：首先，對性能極限的持續突破是核心動因隨著GPU等AI加速晶片算力的飛速提升，對儲存頻寬和能效的要求也日益嚴苛。傳統的1b納米工藝在物理層面已逐漸觸及瓶頸。1c納米製程通過更精細的電晶體結構和更先進的光刻技術，能夠在單位面積內整合更多儲存單元，從而顯著提升資料傳輸速率並降低功耗。例如，基於1c工藝的LPDDR6產品，其資料處理速度相比前代提升了33%，能效也提高了20%以上。這種製程優勢對於HBM4E而言，意味著更高的頻寬和更低的運行溫度，這對於滿足未來AI模型對海量資料處理的需求至關重要。其次，市場競爭的策略考量亦是關鍵在HBM領域，三星電子在HBM4階段已率先採用1c納米製程。為保持在HBM市場的領先地位，SK海力士必須在HBM4E這一代產品上迎頭趕上，通過1c納米工藝的成熟量產來鞏固其技術競爭力。此次公佈的80%良率，不僅展示了海力士在解決EUV層數增加所帶來的工藝複雜性方面的進展，也為2027年HBM4E的大規模供應提供了信心。產業鏈影響：從裝置材料到終端應用的全面聯動海力士HBM4E匯入1c納米製程，其影響將貫穿整個半導體產業鏈，形成深遠的傳導效應：趨勢展望：2027年恐成AI儲存的效率元年綜合海力士的技術路線與市場動態，未來幾年HBM市場可能呈現以下趨勢：2026年是技術驗證與生態磨合期隨著GPU等AI加速晶片算力的飛速提升，對儲存頻寬和能效的要求也日益嚴苛。傳統的1b納米工藝在物理層面已逐漸觸及瓶頸。1c納米製程通過更精細的電晶體結構和更先進的光刻技術，能夠在單位面積內整合更多儲存單元，從而顯著提升資料傳輸速率並降低功耗。例如，基於1c工藝的LPDDR6產品，其資料處理速度相比前代提升了33%，能效也提高了20%以上。這種製程優勢對於HBM4E而言，意味著更高的頻寬和更低的運行溫度，這對於滿足未來AI模型對海量資料處理的需求至關重要。2027年為規模量產與技術普及期隨著HBM4E的正式量產，1c納米製程有望成為高性能DRAM的主流工藝。同時，混合鍵合技術在HBM中的應用將逐步成熟，成為區分HBM產品性能和成本競爭力的關鍵技術之一。長期趨勢應該是從堆疊密度到系統級整合效率未來的HBM發展將不再僅僅是單純追求更高的堆疊層數或更寬的位寬，而是更加注重製程工藝（如1c及後續節點）、先進封裝技術（如混合鍵合、3D堆疊）與邏輯晶片（Base Die）之間的協同最佳化。通過提升整體系統整合效率，實現更低延遲、更高能效的AI儲存解決方案，這將是AI時代儲存技術演進的核心方向。海力士HBM4E的1c納米製程計畫，不僅是其自身技術實力的體現，更是AI儲存行業向更高性能、更低功耗邁進的一個縮影。2027年的量產目標，將是AI儲存領域的一個重要分水嶺，屆時，誰能更好地平衡技術創新、良率控制與成本效益，誰就能在激烈的AI競爭中佔據更有利的位置。 (GMIF創新觀察)

大家都知道，首次覆蓋一般會詳細和全面一些。大家可以仔細看看裡面對勝宏和輝達技術繫結、護城河以及未來的格局等內容。Q：野村首次覆蓋勝宏科技的核心邏輯是什麼？A： 野村明確認為，勝宏科技作為全球AI PCB（人工智慧印刷電路板）市場的領導者，正處於一個絕佳的增長位置。其核心邏輯是，公司將從全球AI客戶的基礎設施投資浪潮和加速的產品升級週期中顯著受益。野村特別強調，勝宏科技並非僅僅受益於單一客戶，而是同時抓住了輝達的技術路線升級和全球及中國雲端運算巨頭自研晶片（ASIC）需求爆發這兩大關鍵趨勢。Q：野村是如何分析輝達（NVIDIA）的技術路線圖對勝宏科技的具體影響的？A： 野村明確指出，輝達激進的硬體路線圖是勝宏科技最核心的驅動力之一。野村詳細拆解了從Blackwell到Rubin、Rubin Ultra的升級路徑，強調每一次迭代都意味著PCB的 “內容價值” 大幅提升。例如，在Rubin平台中，為了支援無電纜設計（cableless design），會新增中板（mid-plane） 和背板（backplane）。這些新板層的層數極高（如Rubin中板採用44層以上HLC，Rubin Ultra背板採用三層26層PCB壓合而成的78層PCB），並且需要使用更高端的CCL材料（如M9、M9Q等級）。野村強調，這直接導致單個GPU的PCB價值從Blackwell的400美元，躍升至Rubin Ultra的1000美元以上。野村估計，勝宏科技在輝達整個供應鏈中佔據50%-55% 的份額，預計輝達將貢獻其FY26-28年總銷售額的38-40%，是絕對的營收支柱。Q：除了輝達，勝宏科技還有哪些重要的增長來源？野村是如何分析的？A： 野村認為，全球及中國雲端運算巨頭（CSP）的自研AI晶片（ASIC） 是勝宏科技的長期增長引擎。點出了幾家關鍵客戶及其技術細節：Google的第八代TPU（v8t/v8i）將開始採用36-40層以上的PCB和高階HDI；AWS的Trainium3晶片將大規模出貨，並使用高多層PCB；Meta的Athena和Iris晶片組也對高端PCB有強勁需求。報告分析，這些ASIC晶片對高多層板（HLC）和高密度互連板（HDI） 的需求非常旺盛，為勝宏科技提供了除輝達之外的廣闊市場。野村特別強調，來自非輝達客戶的AI PCB收入增長勢頭迅猛，預計在FY26-28年的復合年增長率將達到71%。這說明勝宏科技的技術能力已被全球頂尖的AI玩家認可，市場正在快速多元化。Q：在競爭激烈的PCB市場，野村認為勝宏科技的核心護城河是什麼？A： 勝宏科技擁有兩大核心護城河：領先的技術實力和有效的供應鏈管理。技術領先報告指出，勝宏科技在高堆積HDI（已商業化6+12+6結構的24層HDI，並研發14+8+14結構的36層HDI）和高多層MLPCB（已量產70層以上，具備100層以上技術能力）方面取得突破。此外，公司積極佈局下一代M10級CCL材料和CoWoP（晶圓級封裝整合） 工藝，這構成了極高的技術壁壘，使得新進入者難以在短期內追趕。供應鏈管理野村強調，當前全球高端PCB產能緊張，關鍵裝置（如雷射鑽孔機）和材料（如高端覆銅板、玻璃纖維）供應短缺。勝宏科技憑藉其行業地位和IPO募資，提前鎖定了大量關鍵裝置訂單，並與主要材料供應商建立了長期穩定的合作關係。這種對供應鏈上游的掌控力，是其競爭對手難以複製的，也是實現大規模擴產和保證良率的基礎。Q：野村對勝宏科技的財務狀況和未來增長有什麼具體的預測？A： 野村證券給出了相當樂觀的財務預測。預計公司FY26-28年的收入和淨利潤復合年增長率分別高達54%和61%。各項數字太大，我就放下資本支出，其他內容大家看下原文。資本支出公司計畫在FY26年投入150億元用於產能擴張，尤其是在HDI領域，預計產能將從FY25年的56萬平方米暴增近5倍，至FY28年的297萬平方米。Q：這份報告是否提到了任何風險？A： 是的，野村證券也明確指出了幾個下行風險：地緣風險這是首要風險。野村認為，如果科技脫鉤趨勢加劇，作為全球AI價值鏈關鍵一環的勝宏科技，可能面臨丟失其主要AI客戶份額的風險，這些客戶預計將貢獻其近40%的營收。

當全球AI競賽進入“場景為王”與“生態制勝”的雙軌時代，一場由底層技術驅動的產業變革正席捲而來。從矽谷到深圳，輝達以GPU算力底座重構生產力邏輯，蘋果借Vision Pro打開AI與物理世界互動入口，Google憑Gemini大模型拓展通用智能邊界；ChatGPT開啟人機互動新形態，人工智慧已從技術噱頭成為行業進化核心引擎。作為數字世界基石的電子產業，正站在智能化轉型的關鍵隘口……AI技術廣泛創新應用當下，電子產業正迎來AI 驅動的深刻變革。從聚焦場景化智能的 “AI 小龍蝦”，到主打全鏈協同的 “Hermes”，AI 技術已在電子產業各環節落地生根。兩大技術方向的崛起，釋放出核心行業訊號：電子產業創新，急需一款兼具AI 原生與全鏈協同能力的全新解決方案。今日，這一行業答案正式揭曉—— 融合 AI 小龍蝦與 Hermes 核心 AI 理念，EDA365AI 應運而生。作為AI 驅動的電子產業智能平台，EDA365AI 平台致力於重塑電子產業從設計、採購到製造的全鏈路創新範式。升級後的EDA365AI平台，以電子產業全域資料為基座、自建百億級資料資產為核心，整合整合庫、知識庫、產品庫、廠商庫等全維度電子行業資料，實現電子領域資料的全品類、高精度沉澱。平台採用雙引擎模型架構：一方面整合主流通用大模型，另一方面自研專業熠瓴多模態大模型，打造“通用能力 + 垂直深耕” 的雙驅動架構，為系統提供核心智能驅動力。依託熠瓴大模型，EDA365AI 平台整合ASED 設計系統、CAMClaw 解析引擎、SailWindEDA 設計工具及行業專業知識庫，建構覆蓋電子產業全鏈條的AI 能力矩陣。通過 AI 技術與全鏈路資料的持續訓練最佳化，平台以 AI 工具為核心載體，全面提升電子產業設計、採購、製造全流程效率。同時，平檯面向企業提供企業級AI 應用輸出，通過多終端客戶端為企業使用者交付高價值AI應用矩陣，推動企業實現組織能力底層變革：AI不是單一工具，是組織能力的創新重塑；重塑業務流程，打破資料與協作壁壘；重塑決策邏輯，實現全流程資料驅動；重塑協作模式，建構人機共生新生態。最終以效率革命，實現企業營運效率與管理效能的雙重提升。未來已來，EDA365AI 將助力企業搭建 “資料 — 模型 — 工具 — 智能體 — 應用” 的端到端的智能閉環，驅動電子產品開發全鏈路智能化升級，共築電子產業發展新範式！EDA365 AI的核心工具EDA365 AI 並非傳統 EDA 工具的“AI 升級版”，它是以三大核心智能體模組為引擎：智能設計：方案設計智能體：從需求到方案自動生成，驅動設計決策智能化。元器件提參建庫智能體：自動解析資料手冊，建構結構化元件整合庫。原理圖輔助設計：智能搜尋參考電路，復用成熟模組，提升設計規範性。PCB輔助設計智能體：AI驅動佈局最佳化與資源分配，提升PCB設計效率。智能採購：器件優選：AI驅動的器件選型決策工具，建構可量化、可驗證的選型閉環，助力從“經驗判斷”轉向“精準定義”。器件優購：一站式智能採購工具，貫通單顆物料精準尋源與整單 BOM 全域配全，實現採購全流程高效、透明、智能。智能製造：PCB報價與預審：線上Gerber檔案參數自動解析、AI提參、線上快速工程EQ確認，工程預審自動化分析。智能DFM分析：AI預測生產缺陷，工藝流程最佳化，確保產品設計一次成功。資料庫：覆蓋從設計原理圖，元器件技術參數，模型，廠商庫等百億級資料庫。 (EDA365電子論壇)

一、當“智能體”不再只是概念，企業為何仍在徘徊？2025年以來，AI Agent從技術圈的討論熱點迅速蔓延至企業戰略層。德勤在近期報告中指出，Agentic AI正在從“提效工具”向“決策核心”躍遷，企業面臨三大路徑選擇。然而，與輿論熱度形成反差的是，多數企業在實際落地中依然舉棋不定或舉步維艱：技術架構選型混亂、組織流程未做相應調整、投入產出難以量化。一個更本質的問題擺在面前：AI Agent究竟是一場技術升級，還是一次組織變革？如果答案是後者，那麼單純採購工具或搭建平台，很可能只是“新瓶裝舊酒”。二、從“人機協作”到“智能體協作”的結構性重構AI Agent在企業中的業務模式，並非簡單的“把流程自動化”，而是在認知層面實現了三重躍遷：從規則執行到意圖理解、從單點任務到多步推理、從被動響應到主動規劃。這意味著企業需要重新定義人與機器的分工邊界。例如，在客戶服務場景中，Agent不再只是回答預設問題，而是能根據上下文主動提出解決方案；在供應鏈管理中，Agent可以即時協調庫存、物流與需求預測，形成動態決策閉環。這種結構性重構要求企業將業務流拆解為“可Agent化”的原子單元，並建立資料中台與知識圖譜來支撐Agent的推理基礎。三、降本、增收與新商業生態的三重變現從AI Agent盈利模式來看，並非單一線性。首先，最直接的收益來自營運效率提升：通過替代重複性認知勞動（如報告撰寫、資料分析），企業可大幅削減人力成本，行業實踐顯示成熟場景可實現顯著成本最佳化。其次，Agent能通過精準推薦與即時最佳化創造增量收入，例如電商平台利用Agent進行動態定價與個性化行銷，轉化率提升顯著。更深遠的模式在於，企業可將Agent能力封裝為訂閱式服務或API介面，輸出給上下游合作夥伴，形成平台化收益。不過，盈利的可持續性取決於Agent的“可復用性”與“可擴展性”，這要求技術架構天然支援跨場景遷移。四、認知推理、自主規劃與系統協同的不可替代性與傳統RPA（機器人流程自動化）或決策樹相比，AI Agent的核心優勢體現在三個維度：一是認知推理能力，Agent不僅能執行指令，還能理解模糊意圖並分解任務；二是自主規劃能力，面對複雜問題可動態生成執行路徑，並在執行中根據反饋調整；三是系統協同能力，通過A2A協議實現跨Agent、跨系統的資訊交換與任務編排。亞馬遜AWS的實踐表明，企業級Agentic架構需要將推理引擎、記憶模組、工具呼叫與安全護欄四個核心模組解耦設計，才能兼顧靈活性與可控性。這種優勢使得Agent能夠處理那些“規則寫不清楚、但人可以憑經驗處理”的灰色地帶任務，從而真正替代部分腦力勞動。五、四大落地路徑的適用場景與取捨邏輯當前市場上，企業級AI Agent的建構大致可以歸納為四種主流形態：技術編排流、模型生態流、獨立極客流和業務底座流。技術編排流強調通過低程式碼平台（如LangChain）編排LLM與外部工具，適合快速原型驗證，但長期維護成本高；模型生態流依附於單一供應商（如OpenAI的GPTs），生態成熟但存在被鎖定的風險；獨立極客流追求完全自研Agent框架，技術壁壘高，僅適合AI能力強的企業；業務底座流則將Agent深度嵌入企業原有業務系統（如ERP、CRM），通過“場景驅動”逐步擴展，是當前大中型企業的主流選擇。比較而言，業務底座流在深度與靈活度之間取得了較好平衡，但其對組織資料的標準化要求極高，這恰恰是許多企業的短板。六、技術碎片化、組織壁壘與評估缺失的三重困境儘管前景誘人，AI Agent在真實環境中的落地仍面臨嚴峻挑戰。第一，技術碎片化：不同Agent框架之間缺乏統一介面，Google雖提出A2A協議，但產業落地仍需時間；同時，Agent的“幻覺”問題尚未根本解決，在高風險場景（如金融交易）中可能造成嚴重後果。第二，組織壁壘：Agent的跨部門協作需要打通資料孤島，這往往觸及既得利益與流程慣性，行業調研顯示，組織適配不力是企業落地失敗的首要原因，遠高於技術因素。第三，評估體系缺失：傳統KPI無法衡量Agent的“決策質量”或“自主程度”，企業難以判斷投入是否有效。德勤建議建構“Agent-ready”的內生能力，包括人才、流程與治理的同步轉型，但這需要管理層自上而下的決心。七、資料主權、倫理邊界與可解釋性的底線要求合規風險是AI Agent從試點走向規模化的“一票否決項”。首先，Agent在感知與推理過程中會大量接觸企業內部敏感資料（如客戶資訊、財務資料），一旦通過工具呼叫洩露至第三方模型，將觸犯資料安全法。其次，Agent的自主決策可能產生歧視性結果或意外行為，比如在招聘場景中因訓練資料偏差而拒絕特定背景的候選人，這不僅涉及倫理問題，還可能引發法律訴訟。此外，Agent的“黑箱”特性使得審計困難，金融、醫療等強監管行業要求決策可追溯、可解釋，而當前主流大模型尚難完全滿足。企業應在架構層面嵌入“安全護欄”，包括權限分層、資料脫敏、人工審批節點與行為日誌，同時為Agent設定明確的“決策紅線”，確保任何情況下人類都有最終干預權。八、從“能力孵化”到“生態融合”的演進路線展望未來，AI Agent在企業側的演進將遵循“試點→平台化→生態化”的三步曲線。短期（1-2年），企業應聚焦高價值、低風險的場景（如智能客服、知識管理），通過“人機協同”積累經驗；中期（3-5年），隨著A2A協議與安全標準成熟，Agent將從單點工具演化為企業級數字員工平台，支援跨系統編排與動態擴展；長期（5年以上），Agent將深度融入產業鏈，形成跨組織的智能協作網路，正如雲端運算重塑IT基礎設施一樣重構商業邏輯。對企業家而言，現在的關鍵可能已經不是追問“要不要用Agent”，而是思考“如何設計Agent的組織介面”：誰為Agent的結果負責？Agent與員工之間如何考核、問責、協作？這些組織適配問題，遠比技術選型更能決定成敗。建議企業設立“AI Agent治理委員會”，由業務、技術、法務代表共同制定使用手冊，並定期開展壓力測試，在可控範圍內加速探索。 (數字新財報)

史丹佛把HAI與Data Science合併，李飛飛昇任校長顧問。這是頂級大學在AI新階段押注「組織力」的全面換擋。剛剛，史丹佛進行了一項重磅重組。5月4日，史丹佛大學宣佈：將旗下兩大AI與資料科學組織——Stanford HAI（以人為本人工智慧研究院）和Stanford Data Science（史丹佛資料科學）合併為一個統一機構，名稱保留Stanford HAI，由電腦科學家James Landay全面掌舵。而那位讓全世界記住ImageNet的女人——李飛飛，則升任校長Jonathan Levin的AI特別顧問，同時與史丹佛前校長、圖靈獎得主John Hennessy共同出任HAI顧問委員會聯席主席。HAI，2019年由李飛飛、前教務長John Etchemendy、NLP大牛Chris Manning和Landay聯合創立。7年間，它集結了超過400位跨學科學者，累計發放6000萬美元研究資助，覆蓋史丹佛全部七個學院。它做出了每年一度的AI Index報告，搞了面向國會議員的「AI訓練營」，還在基礎模型、數字經濟、環境智能等領域建立了多個研究中心。Stanford Data Science，由數學與統計學家Emmanuel Candès領銜建立，專注大規模資料處理，建造了高性能計算叢集Marlowe，並在天體物理、因果推斷、可持續發展、神經科學等領域建立了交叉研究中心。過去，兩個組織各有側重：HAI偏「人文視角+政策影響」，Data Science偏「算力基建+資料方法」。但AI發展到2026年這個節點，問題變了——無論你做天文發現、腦科學建模還是歷史文字挖掘，你都需要同時具備大規模資料能力、高性能算力和AI方法論。把兩套成員拆著跑，效率越來越低。用史丹佛校長Levin的話說，合併後的HAI將是「史丹佛AI的統一入口」。也就是說，以後史丹佛搞AI，不管那個學院、那個方向，都從這一扇門進。李飛飛角色升維作為HAI創始院長和ImageNet的締造者，李飛飛在學術界和產業界的號召力毋庸置疑。但HAI發展到今天，需要的不只是學術聲望，更需要一個能「搞工程、搞協同、搞基建」的操盤手。李飛飛昇任校長AI特別顧問，管的是全校七個學院的AI戰略，格局更大了。她自己說得很明白：AI正在改變的不只是技術，還有我們追求科學發現、學習和教育、服務社會的方式。而接棒的Landay，可能在國內知名度不如李飛飛，但在人機互動（HCI）領域，這是一位教科書級的人物。他在1990年代開發的設計工具SILK，比Figma和Canva早了二十多年；他在2000年代初做的UbiFit項目，比Fitbit和Apple Watch早了近十年。2024年，他拿到了ACM SIGCHI終身研究獎——這是人機互動領域的最高榮譽之一。更關鍵的是，Landay的核心理念和這次合併高度契合。他反覆強調的是「團隊科學（Team Science at Scale）」——不是傳統的五人小實驗室，而是20-30人的跨學科大團隊，包含教授、博士後、研究工程師、資料科學家、項目經理和設計師。這恰恰是AI研究從「個人英雄主義」走向「工業化協同」所需要的組織形態。John Hennessy——這位史丹佛前校長、圖靈獎得主、RISC架構之父、Alphabet董事長——也加入了顧問委員會。他的評價最為直接：這是史丹佛最重要的舉措。新HAI到底要幹什麼？合併後的HAI明確了三大支柱：第一，重新定義大學裡的科學發現方式。史丹佛的天文學家用機器學習搜尋系外行星，神經科學家用模型預測腦活動，歷史學家用NLP挖掘檔案——這些不再是「AI+X」的點綴，而是新的研究範式。HAI要提供算力、研究工程師和資料科學家，讓「團隊科學」真正跑起來。第二，推動教育變革。 從K-12到終身學習，AI正在改變人類學習和被評估的方式。HAI要和史丹佛學習加速器等機構合作，探索適應性輔導系統和新型教育模式。第三，研究和塑造AI的社會影響。 就業怎麼變？組織流程怎麼變？設計方法怎麼從「以使用者為中心」升級到「以社區和社會為中心」？這些問題不能只靠工程師回答。而貫穿這一切的關鍵詞是：開放。開放原始碼、開放資料、開放模型、開放課程。學術界在AI時代的價值史丹佛這次重組，釋放出一個非常清晰的訊號：大學AI競爭的下半場，拼的不再是一篇論文、一個明星教授，而是一整套系統能力——算力、資料、人才、組織力和開放研究生態。過去幾年，前沿AI研究的話語權加速向產業界集中。OpenAI、Google DeepMind、Anthropic手握最強算力和資料，學術界的聲量不斷被壓縮。史丹佛這次的動作，本質上是在回答一個存亡級問題：學術界在AI時代還有沒有不可替代的價值？答案是有的——但前提是你能提供產業界給不了的東西：透明性、可復現性、公共利益導向的長期研究，以及真正跨學科的融合視角。而這些東西，不是靠一兩個超級教授就能實現的，需要從組織架構層面去支撐。李飛飛沒有離開，她只是換了一個更高的位置去看全域。Landay沒有橫空出世，他只是終於站到了與自己三十年積累相匹配的舞台上。Hennessy沒有退休，他只是用另一種方式繼續押注史丹佛最重要的賭注。當產業界拚命卷模型、卷算力、卷融資的時候，史丹佛選擇卷「組織力」——用開放、跨學科、以人為本的方式，重新定義學術界在AI時代的角色。 (新智元)