美國-沙烏地阿拉伯投資論壇舉辦！黃仁勳、馬斯克暢談人形機器人、太空AI，並回應AI是否有泡沫

“支撐這場Agentic AI革命所需的底層算力，遠比大家想像的少。它並非泡沫，而是結構性轉變的結果。”

今天凌晨用一份超預期三季度財報重新點燃市場對於AI的熱情，輝達CEO黃仁勳（Jensen Huang）不僅在財報溝通會上講沒有看到AI泡沫，在財報公佈幾小時之前的美沙投資論壇上，也在反复強調這一觀點，

美國-沙烏地阿拉伯投資論壇舉辦！這次論壇上，他跟伊隆馬斯克（Elon Musk）難得同台，參與了一場半小時對話，主持人是沙烏地阿拉伯通訊和技術資訊部長。

對話談到了人工智慧、先進計算和數位基礎設施等。

馬斯克輸出的“夢想”尤其多，他說，“人形機器人將成為有史以來最大的產業，甚至會超過手機或任何其他產品。”並預計，“很快，甚至四五年之內，最便宜的AI算力來源將不是地面數據中心，而是太陽能AI衛星。”

聰明投資人（ID: Capital-nature）精譯整理分享整場對話，先睹為快。

註：11月18日，由沙烏地阿拉伯王儲率領的代表團抵達美國，受到了美方的隆重歡迎，包括馬斯克和黃仁勳在內的一眾科技精英也受邀出席了相關活動。

關於人形機器人

主持人 你們曾幫助我們建立起以能源為核心的工業化經濟，推動了整個工業時代的進步。而現在，我們即將進入「智慧時代」，這次我們希望共同建構起AI工廠、機器人、電動自動駕駛汽車等新型產業體系。

Elon，你對「第一原理」思維有著特別的偏好，Jensen有時稱之為「第一性規模化」。這是你反覆證明過的一套路徑：從當年把電池成本從每千瓦時一千美元降到現在的百元以下，到你現在正在用相同方式顛覆機器人，無論是服務器、馬達，還是驅動裝置。

我想聽你講講：你是如何每次都能用這樣的思維去顛覆整個產業的？

馬斯克 其實大多時候也不算什麼顛覆，更多是創造。

比如說SpaceX的可重複使用火箭，在我們開始之前，根本就沒有誰真正搞過可重複使用的火箭。但如果你每次都把火箭丟掉，那麼進入太空的成本就會非常高。

所以，要真正改變航太產業的本質，就是要實現重複使用。

再比如電動車。我們開始做的時候，市場上幾乎買不到電動車。據我所知，當時基本上是零。所以我們創立特斯拉，是想讓電動車變得有吸引力，同時價格也要負擔得起。這就是我們的目標。

然後說到人形機器人，現在根本還沒有真正「有用」的人形機器人。市面上的都是些花俏的玩意兒，但沒有一個是真的實用的。

我認為，特斯拉會是第一家創造出「真正有用」的人形機器人的公司。這將是一場徹底的革命。我相信它會變成一種每個人都想擁有的東西。

我總是會這樣想：誰不想擁有一個屬於自己的C3PO或R2D2（《星際大戰》中兩位經典的角色）呢？

黃仁勳 當然想啊。 （笑）

馬斯克  是啊，誰不想擁有一個呢？不只是個人用戶，工業界也會大量使用它們來提供產品和服務。

這也是為什麼我一直說：人形機器人將成為有史以來最大的產業，甚至超過手機或任何其他產品。因為幾乎每個人都會想要一個，甚至是多個。企業更是會部署成千上萬個。

黃仁勳  我只想要一個「R2D2的大腦 + C3PO的身體」。 （笑）

馬斯克  我們做出來的人形機器人，肯定比R2D2和C3PO加起來還要厲害，而且是十倍厲害。

再說一件事吧，人們常常談論要消除貧窮之類的宏大目標。問題是，這些話我們已經聽多久了？

這麼多年過去了，還是聽到很多NGO說要解決這些問題，但成果呢？現實就是，成效很少。

但我認為：AI和人形機器人，真的能做到這一點，真正消除貧窮。

而且不只是特斯拉一家，未來會有很多公司參與。

我認為特斯拉會是最早的先驅，但未來一定會有許多公司造出人形機器人。不過，讓「人人富裕」的方法，其實只有一個，那就是人工智慧和機器人。

關於AI工廠

主持人  講到機器人，就不能不提「AI工廠」。昨天我們見證了沙烏地阿拉伯與美國之間人工智慧戰略合作協議的簽署，沙烏地阿拉伯將投入資本、能源和土地，全力支持AI生態系統的建設。我們將共同打造推理節點、訓練節點，努力成為AI賦能程度最高的國家之一。

藉著這個宣布，我想請問Jensen：關於AI工廠的下一步，你怎麼看？

黃仁勳  有個特別妙的說法，沙烏地阿拉伯曾經蓋的是石油煉廠，現在要蓋的是AI工廠。我非常喜歡這個比喻。

我一直說，AI其實是一種基礎設施，這不僅僅是從技術角度看它如何改變各行各業。數位智慧將會進入每一個產業、每一個領域，每一家公司、每個國家都會用到它。

從這個意義上講，它就是基礎設施的一部分。

在計算機科學中，AI真正帶來的新變化是：過去的計算是「檢索式」的。

你在系統中輸入一個查詢，系統就從別人事先寫好的內容中，調出一個適合你的版本。例如一段文字、一張圖、一個廣告創意。所有這些，都是先寫好、後再調取的。

過去的系統，像Hadoop，還有一整套老牌作業系統和框架，都是為檢索而生的。

但現在不一樣了。現在的軟體是「生成式的」。它會根據當下的上下文、你的角色、你的問題、你的輸入指令，即時產生內容。每一次都是獨一無二的。

例如你在用Grok，它每次的回答都不一樣，完全取決於你給的提示詞和當下的情境。

所以，從檢索到生成，整個計算範式都變了。既然內容是每次都不同的，那你就必須在全球各地部署AI工廠，即時產生內容，這就是為什麼AI工廠變得如此關鍵。

這是一種全新的計算方式。而它帶來的好處是：生成的內容不再是預設的、不變的，而是能讀懂脈絡、感知環境、具備智慧。

關於未來的工作

主持人  但這也讓很多人擔心：未來的工作機會會消失嗎？我想請兩位談談，你們怎麼看「工作」的未來？

馬斯克  可以談談長期的情況。我們不知道長期是多久，可能是10年，也可能是20年。但我預測，未來工作將變成一種選擇。

主持人  你是說，這是可選的？

馬斯克  對，可選的。

主持人  我們喜歡這個說法！ （笑）

馬斯克  到那時候，工作就像打球、玩電子遊戲，你想做可以去做，不做也完全OK。

就像現在：你可以去超市買蔬菜，也可以在家自己種。種菜其實更難，但很多人願意種，是因為他們喜歡。

未來的工作，大概就是這個狀態：你願意可以做，不願意也沒關係。

當然，從現在到那個時候，還有很多工作要做，才能把這個世界推進到那一步。

我一直推薦大家去讀英國作家伊恩·班克斯（Iain Banks）寫的《文化》系列（TheCulture series ）小說，他描繪了一個可能實現的、積極的AI未來。

很有趣的是，在那個世界裡，貨幣已經不存在。這挺有意思的。

我自己的猜測是，如果AI和機器人繼續提升（從目前的發展趨勢來看，很可能如此），那麼金錢在未來某個時點將不再重要。

當然，從根本上講，物理層面的約束，例如電力、物質這些，未來仍然存在。但我認為，在某個時間點上，貨幣會變得無關緊要。

主持人  Jensen，你怎麼看？

黃仁勳  （打趣）順便說一句，輝達的財報今天晚上要發布哦。話說回來，既然貨幣眼下還沒完全失效，那我們先做一杯吧。

（馬斯克跟著黃仁勳將手中的飲料瓶乾杯，開懷大笑）

我想這樣來說吧，你可以從不同的時間視角來理解這個變化。毫無疑問，幾乎所有人的工作形式都會改變。

學生的學習方式會改變，工作的方法也會改變，我們過去那些枯燥、耗時、困難的工作，會變得簡單。

所以，從這個角度來看，我們會變得更有效率。

但我還想補充一點：對大多數人、對大多數公司來說，一旦你變得更有高效，你就會騰出時間去做那些原來做不了的事。

就拿我和Elon來說吧——我敢打賭，AI 讓我們變得更忙了。不是因為被取代，而是因為我們腦子裡有太多想法，太多積壓的項目，AI提升了效率，我們就能更快實現它們。

所以在短期內，AI 提升了生產力，也讓我們變得更忙。

我剛剛跟Elon聊到一個例子：放射科。以前很多人預測，放射科醫師是第一批會被AI取代的職業。

但真實的情況正好相反：現在全球放射科醫師的需求反而增加了！

為什麼？因為放射科醫師的任務不再是看影像，而是診斷疾病。

AI把影像分析這部分做得更快、更準了，於是醫生就可以看更多圖像、更多種類的影像，有更多時間和病人溝通。

結果就是：他們服務了更多病人，全世界都在做更多、更好的影像診斷。

這就是AI提升生產力後帶來的「近因效應」。

關於Humane的合作

主持人  其實我很認同你們兩位的看法。歷史上，每一項通用性技術長期來看幾乎都是利大於弊，對全球、對人類社會的進步都是正向效應。

今天我們還有一些非常重要的發布。Elon，說說XAI這邊正在進行的合作？

馬斯克  我們正在推進一個500兆瓦的計畫。第一階段我們從50兆瓦開始，由XAI和沙烏地阿拉伯方面一起發起。我們也將與輝達合作。

主持人  恭喜XAI團隊和Humane（沙烏地阿拉伯主權財富基金於今年新成立的AI企業，旨在打造沙烏地阿拉伯國家級的AI基礎設施）團隊，做得非常棒。Jensen，這周你們好像也有不少大動作？

黃仁勳  確實，我們這周有很多要宣布的事。

首先，我們和Humane的合作非常順利。這個計畫是我們一起孵化出來的，Humane幾乎是從「零營收」起步，現在居然要為Elon建造一個500兆瓦的資料中心。

你能想像嗎？剛起步的新創公司，居然就能做出這種體量的事情，太不可思議了！

另外，AWS也加入進來了。

他們的起步目標是100兆瓦，最終目標是建造一個吉瓦級的資料中心。恭喜Humane團隊拿下AWS這個合作。

我們也和Humane合作，把AI用在Omniverse計畫上，做數位孿生。

現在大家知道的AI，很多是代理型AI、聊天機器人、認知AI，這當然都很重要。但AI的應用遠不止這些，它可以用在化學、蛋白質、基因、物理、流體動力、粒子模擬，當然還有機器人與控制系統。

我們建構了一個叫做Omniverse的世界，機器人可以在這個物理真實的環境中學習，變得更聰明。這個世界遵循物理定律，是物理驅動的，機器人在裡面可以學習如何成為一個「合格的機器人」。

我們也在沙烏地阿拉伯建造超級計算機，用來模擬量子計算機。輝達的系統將作為控制器和量子糾錯模組。

量子糾錯需要極為龐大的計算力，我們在這裡發力，成果也不斷推進。

所以，總結一下：我們和Humane的合作已經是起飛等級了，不光是起步快，簡直是一飛沖天。

關於太空AI

主持人  我被告知還有兩個最後的問題可以問。第一個問題給Elon，AI in Space，太空中的人工智慧，真的可能嗎？

馬斯克  當然。只要人類文明能持續下去，那麼AI進入太空就是遲早的事。

不過我總要先強調：我們不能把文明的持續存在視為理所當然。我們要非常謹慎地去維護文明的前進軌跡。

任何一個稍微了解歷史的人都知道，文明的發展並不是一直向上的。歷史上的每一個文明都有生命周期。

所以，希望我們現在正處於上升期，我認為目前是的。但這不能讓我們掉以輕心或變得自滿。

關於太空中的AI，可以換一個角度去理解。如果你想實現「卡爾達肖夫二級文明」（ Kardashev TypeII）的任何一個有意義的百分比，比如說即使只是利用太陽能的百萬分之一，那你就必須將AI部署到太空中，以太陽能驅動AI衛星。

這是邏輯上不可避免的。

一旦你開始從這個文明尺度來思考問題：我們到底把太陽能中有多少轉化成了有效產出？

那麼答案就非常明顯，真正重要的舞台，才是太空。

你看，地球每年只接收到太陽能的大約二十億分之一。

所以，如果你希望獲得比地球所能產生能量多出一百萬倍的算力，唯一的辦法就是，到太空中去。

這時候有家航太公司就顯得挺有用了（笑）。

黃仁勳  晶片在太空裡散熱也更容易。

馬斯克  對，太空裡確實沒有水，所以不能靠水冷，只能靠輻射冷卻。

我估計很快，甚至四、五年之內，最便宜的AI算力來源將不是地面資料中心，而是太陽能AI衛星。

換句話說，AI在太空中運作的性價比會遠超地面，在我們用盡地球資源之前，它就已經佔據主導了。

黃仁勳  你看看我們正在一起建造的超級電腦吧。比如說一個機櫃，兩噸重，其中可能 1.95 噸都是冷卻系統。

你想像一下，其實我們真正需要的「超級運算單元」是多麼微小的部分。像 GB300 這樣的機櫃，其本體只是一小塊東西。

馬斯克  而且我們現在的電力系統已經開始吃緊了。一旦你真正開始做「指數級擴張」，你會發現：不管是發電還是冷卻，都會發現，地球的條件遠遠不夠用了。

打個比方：如果你想每年新增 200到300吉瓦的AI算力…這在地球上是非常困難的。

你知道，美國目前平均電力消耗大約是460吉瓦。

所以，如果你每年要造出300吉瓦的AI算力，那就相當於美國每年總電力產出的三分之二，不可能有國家能每年建造這麼多電廠。

如果你要追求的是每年1太瓦（terawatt）的AI算力，那在地球上就徹底不可能了。只能去太空搞。而在太空中，你擁有持續不間斷的太陽能，永遠是白天，所以你根本不需要電池。

太陽能板也更便宜，因為你不需要玻璃和框架。冷卻？靠自然輻射就行了。

黃仁勳  這就是我們的夢想。

關於AI泡沫

主持人  Jensen，昨晚晚宴上大家都在問我一個問題，今天是你們的財報日，我會小心措辭：你覺得我們正在經歷一個AI泡沫嗎？

黃仁勳  哈，最後一個問題。我想從最底層講起，從電腦科學與算力架構的「第一原理」出發。

我們目前正處於一個由三大趨勢主導的結構性變化中：

第一，摩爾定律已到盡頭。

我們都知道，通用運算的效率已經越來越難跟上算力需求的成長。所以全世界都開始朝「加速運算」轉型。我們推動這個方向已經超過20年了。

給你一個例子：六年前，在全球前500大超級電腦中，有90%是基於CPU的；到今年，這一比例已經降到不到15%；與此同時，GPU和加速計算的比例從10%飆升到了90%。

這就是一次算力基礎架構的範式切換。

第二，生成式AI與推薦系統的崛起。

過去15年，網路的引擎是「推薦系統」，它告訴你在社群媒體裡該看到什麼內容，推播什麼廣告、電影、商品…

在沒有推薦系統的時代，你的小手機根本不可能在大量內容中篩選出你想看的。

但今天，推薦系統已經從原 CPU 驅動，轉向了GPU驅動的生成式AI。

這就是第二條主線。

第三：Agentic AI（智能體AI）的崛起。

在推薦系統之上，我們看到了新的機會，也就是智能體AI，例如 Grok、OpenAI、Anthropic、Gemini 這樣的系統，這些AI模型擁有更強的自主性，能作為「智能代理」去理解、回應、執行任務。

它們建立在推薦系統和生成式模型的算力之上，是下一代AI的代表。

但請大家不要只看上層表現出的「AI熱」，而忽略底層更深的趨勢：那就是，運算正在從「通用架構」大規模遷移到「加速架構」。

當你意識到這一點，就會得出一個判斷：支撐這場Agentic AI革命所需的底層算力，遠比大家想像的少。它並非泡沫，而是結構性轉變的結果。(深科技)