#人工智能（AI
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摩根士丹利稱人工智能的採用才剛剛開始：「我們還處在國歌演奏階段」

NVIDIA Corp. (NASDAQ:NVDA) has become the world's largest company as AI infrastructure spending surges, but Morgan Stanley (NYSE:MS) says the corporate adoption cycle that comes next has only just started. 隨著人工智慧基礎設施支出的激增，英偉達公司（納斯達克股票代碼：NVDA）已成為全球市值最大的公司，但摩根士丹利（紐約證券交易所股票代碼：MS）表示，接下來的企業採用週期才剛剛開始。 "We're at the national anthem" when it comes to AI adoption, Dan Skelly, head of market research and strategy at Morgan Stanley Wealth Management, told CNBC Monday. 「在人工智慧的採用方面，我們正處於國歌奏響之時，」摩根士丹利財富管理公司市場研究與戰略負責人丹·斯凱利週一向 CNBC 表示。
科技#摩根士丹利#人工智能#AI
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尤瓦爾· 赫拉利：我們正在主動把鑰匙交給AI

Zanny Minton Beddoes，這位不久前剛和埃隆·馬斯克進行長談的《經濟學人》主編，很快又把鏡頭對準了另一位“大觀念”製造者——尤瓦爾·諾亞·赫拉利。錄音時間是2026年8月20日左右，完整版約67分鐘，出現在《經濟學人》的Insider欄目。公開片段和相關報導已經勾勒出清晰輪廓：赫拉利把AI稱為“人類歷史上最大的心理與社會實驗”，並反覆強調——如果按目前加速的競賽節奏走下去，十年內AI將接管金融、關係乃至文明決策；但這不是命運，而是我們當下的選擇。 “不可避免”是推卸責任的敘事 赫拉利直接點名馬斯克的說法。馬斯克一邊預言“十年後AI將接管世界”“貨幣將消失”，一邊又極度擔憂移民問題可能在20年後引發內戰，同時為了省錢削減對非援助。赫拉利覺得這自相矛盾：如果AI真的在十年內接管星球，人類的文化衝突和財政細節還有多大意義？“不可避免”的敘事，本質上是“我無能為力”的逃避。2026年人類仍握有控制權，是否繼續讓競賽狂奔，是我們的決定。 這不是空泛的樂觀。赫拉利承認危險真實存在：把金融和戰爭控制權交給AI，人人都覺得危險，卻又集體假裝無選項只剩加速。他用金融史作類比——人類不斷髮明更複雜的信任工具（從黃金到紙幣到債券），直到今天幾乎沒人真正理解整個系統。AI處理海量資料與複雜函數輕鬆得多，人類會自願把決策權交出。未來某次崩盤時，顧問可能跑去告訴總統：“市場在崩潰，我們不懂為什麼，但AI說要做X，我們只能信它。”人類就像被支票和股票控制卻完全不懂這些東西的牛羊。
尤瓦爾· 赫拉利：我們正在主動把鑰匙交給AI
科技#人工智能#AI風險#技術專制
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埃隆·馬斯克和黃仁勳正在重塑人工智能的未來

Four separate headlines landed over the past weeks, and each one reads like routine corporate news. The kind that investors scroll past without a second thought, filed away under earnings, financing, or a quarterly disclosure. 在過去幾周內，出現了四條獨立的新聞標題，每一條看起來都像是尋常的企業新聞——那種投資者通常不會多看一眼、直接歸入業績、融資或季度披露類別的消息。 Put together, they tell a much bigger story about where the AI buildout is actually headed, and who is footing the bill for it. The pattern only becomes obvious once the pieces sit side by side. 但將它們放在一起，卻揭示了一個更宏大的故事：AI基礎設施建設究竟將走向何方，以及誰在為此買單。只有當這些碎片並列呈現時，這一模式才變得清晰可見。
科技#馬斯克#黃仁勳#人工智能
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Anthropic披露未發佈Claude模型，將黎曼猜想相關下界推至67.2%/微軟據報最快9月發佈Maia 300 晶片，向台積電訂購超30萬顆

AI DAILY INSIGHTS · 2026-08-11 · 星期二 01 Anthropic將Claude Sonnet 5入門價定為永久價，取消9月提價計畫 02 Anthropic披露未發佈Claude模型，將黎曼猜想相關下界推至67.2% 03 OpenAI推出GPT-5.6-Cyber，雙層Daybreak計畫開放網路安全模型
Anthropic披露未發佈Claude模型，將黎曼猜想相關下界推至67.2%/微軟據報最快9月發佈Maia 300 晶片，向台積電訂購超30萬顆
科技#千問#人工智能#AI晶片
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晶片，太熱了，引發關注

隨著人工智慧（AI）數據中心市場呈現爆炸式增長，「熱管理」已成為決定AI基礎設施競爭力的核心技術。半導體、冷卻系統、電力設備乃至煉油行業都在全面投入熱管理技術研發。 據市場研究公司 Fortune Business Insights 預測，全球熱管理系統市場預計將從 2025 年的 819.7 億美元增長至 2034 年的 1694 億美元，複合年增長率為 8.5%。人工智慧數據中心設施投資預計也將從去年的 7500 億美元飆升至今年的 1 兆美元。 註：根據 Dell'Oro Group 的預測，全球數據中心資本支出 (CapEx) 預計將在 2026 年首次超過 1 兆美元，這印證了上述數字的發展趨勢。 一位業內人士指出：「數據中心冷卻方式分為風冷、晶片級液冷和浸沒式冷卻。」他補充道：「其中，浸沒式冷卻作為下一代冷卻技術正日益受到關注。」該人士進一步解釋說：「提高冷卻效率對於提升電源使用效率（PUE）至關重要，韓國正在積極開展相關技術研發，包括開發浸沒式冷卻解決方案。」
科技#人工智能#AI數據中心#液冷技術
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黃仁勳最新Milken萬字訪談：AI 是生產智能的工業革命；算力需求暴漲 1000 倍，人類野心也放大了 1000 倍

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)
黃仁勳最新Milken萬字訪談：AI 是生產智能的工業革命；算力需求暴漲 1000 倍，人類野心也放大了 1000 倍
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人工智能時代，世界只有第一，沒有第二

大家好，我今天交流的題目是《AI管理革命正向我們走來》。01. 20世紀的管理革命與管理困境（一）第二次工業革命推動了所有權與管理權分離的管理革命AI作為一種技術，正在驅動管理和上層建築的變革。我們知道，第一次工業革命以蒸汽機、鐵路、電報為主導，在鐵路系統中誕生了第一個現代管理系統。第二次工業革命以電力、內燃機、電話為代表，促進了製造業、運輸業、分銷和零售業，以及影視廣告娛樂等產業的繁榮。技術進步以及大規模的併購發生在美國19世紀和20世紀之交，促進了企業規模的擴張和管理複雜性的增加，進而推動了股權的分散，所有權與管理權的分離，以及職業經理階層的形成。正如錢德勒在《看得見的手》中指出，科技的進步完成了第一次管理革命。第一次管理革命的特徵就是我上述的三點：（1）股權的分散化，這是由於大規模併購所推動的；（2）所有權與管理權的分離：創業者不管是到年齡了，還是其他原因，最終要把企業的控制權——即通常所說的管理權——要交到職業經理人手上（ 3 ）職業經理階級（3）開始形成職業經理人。用錢德勒的話來說，美國企業在職業經理人手上獲得了長足的發展。因此，不管是錢德勒的《看得見的手》，還是格林斯潘的《繁榮與衰退》，主要兩個核心觀點：一是股權分散；二是職業經理人階級的形成。（二）第三次工業革命推動了以資訊科技為基礎的管理革命自科學管理運動以來的一百年中，企業的生產力得到了大幅提升，以電腦、互聯網和行動通訊網路為代表的第三次工業革命使得標準化、流程化、自動化大規模客製化以及資訊系統普及，實現了以資訊科技為基礎的管理革命。但我們看到一個現象：阻礙生產力提高的一般性難題在這三次工業革命中都已經被逐一克服了（所謂“一般性難題”，就是可見的這工具和方法能解決的管理問題），生產力的提升越來越集中在最深層的難題，最難啃的骨頭上。（三）產業的難題與傳統技術與管理的困境企業生產力的提升服從帕累托定理：80%的效益成長依賴20%難題的解決。1．鋼鐵業－高爐的穩定性。以寶武集團為例，煉鋼成本裡70%裡煉鐵成本，高爐不穩定是最大的問題，如能提高前端輸入參數，對輸出鐵水溫度及矽含量預測的準確性，就能提升高爐的穩定性。這是一個百年世界難題。而每噸鋼在煉鐵環境省1塊錢，光是寶武一家的產量就能省下幾億元，因為鋼產量已經是1、2億噸。2．電力產業的困擾：中低端配電網管理的複雜性。電力產業業務重點現在逐步轉向中低壓配電網的建設，由此帶來的需求變化主要表現在：（1）數位化改造設備規模大，僅國網就有470萬台區，480萬的充電樁，8000萬開關，4.3億計量表，300GW分佈式太陽能裝機量。 （2）數位化程度低，有三個老大難問題：「貴」(人工逐站運檢，1500元/站/年)、「難」(故障難查，故障位置不清楚)、「慢」(被動回應，平均30分鐘受理時間) 。 （3）新能源的爆發：太陽能和風電介入電網以後，給電網企業帶來了負載增加，不可預測，無法消納的情況。3．水泥產業的硬骨頭：熟料強度的即時精準預測。2024年4月，海螺水泥與華為礦山軍團計畫組從200個水泥生產場景中辨識出「水泥品質預測循優，水泥生產全域優化，安全生產智慧監控，皮帶機無人巡檢，智慧裝備問答」五大核心人​​工智慧場景。其中最基礎、最關鍵的場景，也是最難啃食的骨頭，就是「熟料強度品質指標的即時預測」。現有的手段和方法在解決此項難題方面已經達到了極限。4．油氣勘探產業的短板：勘探地震資料的處理和解釋。例如，把一個地塊的地震資料處理和解釋，人工需要十幾天的時間，而且嚴重依賴專家的經驗和判斷。再例如中油的FWI (全波形反演，一種高解析度地震成像技術)，儘管中石油東方物探已經佔了全球石油勘探近70%的份額，但這都是石油勘探的苦活、累活、髒活，而在高解析度地震成像數據的處理和解釋上，還需依賴美國等公司的設備，與美國競爭對手存在明顯的差距，嚴重製約了企業的效益。我們幹髒活，累活，苦活，是我們的企業在國際化過程中很普遍的存在，原因是核心技術沒有突破。5．煤礦業的老大難：煤礦的痛點就是安全、減人、提效。煤礦現在下井員工的平均年齡為45歲，50歲以上不再允許下井，整個產業都面臨的問題，就是招不到礦工下井採煤。雖然現在都是用機械化採煤了，但井下作業的環境如粉塵、光線昏暗等一系列工作條件，使得年輕人不願意下井。煤礦井下主要生產業務可概括為採煤-掘進-機電-運輸-通風加排水，煤礦生產的痛點就是「減人、安全、提效」。以運輸為例，指的是主煤流透過皮帶運輸機將礦井下的煤運送到井上。作為煤礦的“大動脈”，運輸一旦出了問題就會導致整個礦井停工，因此每個礦區都配有專人專崗，保障煤流運輸系統的正常運作。類似上述的產業生產力難題已經是現有手段攻不破的難題，我之所以稱之為“硬骨頭”，也是這個道理。科學管理和持續改進經過一個世紀的發展，正面臨邊際效應遞減的困境。這恰恰是基於AI大模型聯合創新的用武之地。02. 21世紀管理的大趨勢是AI驅動的管理革命（一）AI是我們面臨的最重要的一場管理革命，也是最後一場管理革命21世紀的管理挑戰是什麼？解決類似上述提到的產業生產力的難題是21實際管理面臨的最大挑戰。現在看得越來越清楚了，解決上述難題的鑰匙是人工智慧，這是一場AI驅動的管理革命。AI也許是人類最後一個科技革命時代，AI驅動的管理也許是人類最後一場管理革命。為什麼要這麼講？我引用華為總裁任正非的話來說，黃仁勳說AI是這個時代最重要的技術，有人問我他說得對嗎？我說還會有下一個新時代嗎？下一個科技革命時代我是想像不出來了。正如穀德所說，第一台超智慧機器是人類最後一項發明，如果沒有下一個時代，如果談彎道超車？中國企業的機會在那裡呢？AI是我們面臨的最重要的一場管理革命，也是最後一場管理革命。在這場管理革命中要能跟上，不落伍，才是企業長期生存的關鍵。如果這個事情做不好，其他的都免談。（二）數位化和智慧化管理革命有兩個重要的方向第一，面向個人，即ToC領域的革命，把人的視野和智力無限擴大，把人從簡單的、重複的操作中解放出來。這種解放對​​於不同的人，就產生了不同的命運：勝任者可能處於更優越的地位，不勝任者就被大量裁撤。例如美國港口工人協會的罷工，其訴求是不在港口中採用無人AI自動化裝置，這會導致大量工人失業。華為在天津港做了一個無人的港口，不但效率提升了，品質提升了，而且節省了1200個員工。但天津港局並沒有把員工裁掉，而是把他們重新配置到顧客介面。這做了一個很好的示範，既推動了AI革命，同時又消化了AI革命所帶來的員工裁撤難題。第二， 面向產業，即ToB領域的革命，將針對解決橫亙在產業中的模糊性、不確定性難題，更深刻地改變產業的面貌。這是華為AI的重點。華為也搞ToC人工智慧，例如消費者BG，“BG”直譯是“集團”，也可以翻譯成“業務群”——因為整個企業叫集團，下面只是一個群組。在人工智慧應用領域，美國的人工智慧應用基本上就是ToC這塊很厲害，因為它的製造業已經空心化，而我們的人工智慧應用除了ToC，正是面向ToB領域。中國如果把這一仗打勝，那中國在世界上製造業的地位就不可同日而語了。因此，關鍵在於我們在關鍵技術及產品和軟體方面是不是準備好了？企業的領導人是不是下定決心「壓強投入」了？03. 華為的實踐：用燈塔照亮前進道路華為公司透過軍團等組織形式，在中國做出燈塔項目，向世界拓展，走出了一條非常富有策略性的前進道路。我舉幾個例子來說明。（一）鋼鐵業的成功合作案例華為和寶武集團合作的高爐模型，在這種大時延、高難度情況下把高爐爐溫和矽含量預測的準確率提升到92%以上，每噸鐵水節省10元以上，別小看了這10元的節省，僅寶武的產量，就能省下幾十億元。該計畫獲得國資委高價值場景認可；湘鋼、南鋼、永峰鋼鐵等都已經全面推廣複製。寶鋼高爐專家又結合與華為聯創的預測結果反過來去調整控制高爐輸入的內容。湘鋼AI大模型創新在2024年「人工智慧向善全球高峰會」上獲得國際電信聯盟全球人工智慧優秀創新案例獎。（二）電力產業的成功合作案例華為和陝西國網電力公司合作了六年，解決新能源連接到電網中以後帶來的難題。陝西國網和廣西南網都與華為軍團合作，實施配網數位化、智慧化改造，同時向業界首次發布配電網數位化評估指標標準，包括覆蓋率、線上率、完整率、成功率、辨識率、準確率。管理上有一條規則，叫「不能度量就不能管理」。所以，能夠準確且清楚地測量這個過程和結果，就能推動管理變革的改進。以陝西國網路為例，目標是打造一套可複製、可推廣、可演進的新型智慧配電網端到端解決方案，其核心是一套智慧物聯體系架構三大核心技術，包括雙模+融合終端+人工智慧，以及N個場景應用。實現配電網全要素（包括運作、故障、現損、計量、靈活異常監測、拓撲、運作、消納，以及計算等）透明化，提升供電可靠性和電網安全運行水平，支撐基層用電客戶雙滿意和國家的雙碳戰略。（三）水泥產業的成功合作案例華為在水泥產業和海螺水泥合作創新的成果非常顯著。世界水泥看中國，中國水泥看海螺，海螺是中國水泥中經濟效益、品質最好的企業，被用在國家許多重點項目。早在2024年4月，海螺水泥就與華為礦山軍團合作，從200多個水泥生產場景中辨識出「水泥品質預測尋優、水泥生產全域最佳化、安全生產智慧監控、皮帶機無人巡檢、智慧裝備問答」5大核心人工智慧場景。基於華為的數位轉型諮詢、雲端平台、盤古大模型的工具平台，推動了海螺水泥集團的智慧轉型，進一步優化了成本，發布了首個建材大模型。僅水泥窯爐優化一項，噸熟料煤耗降低了1%，水泥熟料品質預測準確度達到85%以上。由於產量大，效益非常顯著。2025年4月23日，由中國建築材料聯合會、海螺集團、華為聯合舉辦的水泥建材人工智慧大模型成果發布會，會上發布了建材的AI大模型，這是水泥建材行業全球發布的首個大模型，對行業智能化轉型具有里程碑意義。（四）油氣探勘產業的成功合作案例中石油東方物探公司透過與華為油氣軍團的合作，把一個地塊的地震資料處理和解釋從原來的需要十幾天時間，縮短到現在幾個小時就能走完，而且品質得到了專家的一致認可。再例如中油的FWI（一種高解析度的地震成像技術）效率提升了20倍，FWI的創新也是基於華為無線領域的積累，雙方聯創的結果彌補了中石油東方物探與美國競爭對手的差距。現在，此能力已融入他們自研的軟體，再配上華為的鯤鵬晶片，做成一體機，已經可以和西方廠家同台競爭了。（五）煤炭產業的成功案例仍以剛才提到的運輸環節生產過程改善為例，應用華為的視覺分析AI技術，突破了煤礦井下運輸的難題。眾所周知，AI辨識的異常樣本越多，檢測效果越好，但是煤礦井下光線暗，粉塵多，要把皮帶上的異物如錨桿、木頭、工字鋼等多種異常樣本全部收集起來難度很大，他們遇到的是煤礦業做AI設計的共性難題——缺少樣本。最後，專案團隊提出了一個新的解決方向——非正常即異常，沿著這個創新的解決方向，專案工程師們把需求和方案的設計初稿傳遞給雲EI(企業智慧)產品線，EI給他們推薦了盤古大模型技術，該技術主打的“低門檻AI開發和零樣本、小樣本優勢”，非常契合煤礦行業的井下作業場景。最終，專案實現了減少20-30%的井下作業人數、「用機器代替人」的減人目標。上述都是技術含量很高，在解決難題上有所突破、有所進展的典型案例。因此，對產業數位化、智慧化系統應用有著巨大的改造空間，當然還需要經歷很長的聯合創新過程，可能要10年、20年長期的創新過程。產業數位化、智慧化系統性的優化還是非常困難的，需要客戶夥伴和華為的持續努力，還需要很長的聯合創新過程，不是一蹴而就。華為公司從2018年起，已經陸續成立了9個產業數位化智慧化軍團，全面涵蓋油氣鋼泥冶礦、智慧化交通、數位金融、智慧電力、製造與大企業、智慧化公用事業、智慧化政務、網路服務供應商、智慧園區領域。這幾年的重點集中在大企業數位化智慧化的「燈塔」專案上，做出成功的模式，樹立產業標竿。然後與生態合作夥伴一起，將「燈塔」的成功模式向產業推廣，並逐步向國外擴展。04. AI科技驅動的管理革命的特徵第一，AI時代，數據價值發生了本質變化。AI智慧時代，AI的訓練和推理需要資料的高效使能，資料的價值發生了本質的變化，不再是冷資料、沉睡的資料。因此要求特別關注數據的質量，克服數據孤島，建立統一的數據底座。第二，AI是最後一次科技革命，也將帶來徹底的管理革命。古德認為超智慧機器可以設計出更好的機器，而人類的智慧將遠遠落後。因此，曾經的管理定義是同別人一起，或透過別人來實現組織目標的過程。而未來的管理將是與AI一起，或透過AI實現組織目標的過程。管理從定義上都會發生根本性的變化。第三，在人工智慧時代，世界只有第一，沒有第二。任總講，在人工智慧時代，世界只有第一，沒有第二。現在還在混戰的、內捲的領域，將來都會被先進企業的人工智慧橫掃。 「你們可以參考Google的人工智慧如何評估心臟健康，Google是靠千萬次、億次的機器學習才找到標準模型，並將這個心臟模型開放出來，全世界都在使用，世界上不再需要第二個模型了。在AI領域，對任何產業來說，就是突破和解決最尖端的那一點，抓住一個，紮實實實做好這一個，一旦突破，一覽眾山。AI要抓住解決產業難題的牛鼻子，不只是節省人工，關鍵在於提高競爭力。05. 巨大的機會和巨大的挑戰第一，我們在面臨巨大的機會和巨大的挑戰，AI在產業的應用是中國企業的巨大機會，也是巨大的挑戰；第二，減人不是增效的主流，要做就要做最難的。減人只不過是結果；第三，創新的本質不僅是降低成本，更是創造價值。把成本放在第一位，是一種收斂的管理；把創造價值放在第一位，才是一種開放的思考；第四，未來的競爭是生態圈的競爭。對廣大中小企業來說，要長久生存就要進入領導企業的生態圈。要是進不去領導企業的生態圈，被邊緣化，企業就不可能長久生存。AI科技與管理革命正向我們走來。星星點燈，最後點燃浩瀚的星空。謝謝大家！ （華夏基石e洞察）
人工智能時代，世界只有第一，沒有第二
科技#華為#人工智能#AI革命
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人工智能（AI）：改变世界的科技革命

1. 什么是人工智能？ 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何让计算机像人类一样思考和学习的科学。它涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉和自动化决策等多个领域。AI 通过模拟人类智能的方式，使机器能够执行传统上需要人类智慧的任务，如语音识别、图像识别、自动驾驶和医学诊断等。 AI 的发展可以分为三大类别： 弱人工智能（ANI）：专注于特定任务，如语音助手（Siri、Alexa）、自动翻译和人脸识别。
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