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【達沃斯論壇】黃仁勳首秀：GPU一卡難求，何來AI泡沫？
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)