黃仁勛最新講話：下一個10年，你的工作方式會被徹底改變

內容來源：筆記俠（Notesman） 。 責編 | 賈寧 排版 | 拾零 第 9206 篇深度好文：7187 字 | 18 分鐘 閱讀

商業趨勢

筆記君說：

當被問及一年前“推理算力將增長十億倍”的預言時，英偉達CEO黃仁勛在近期訪談中坦誠說道：“我確實低估了它。”

這句反思的背后，是AI革命正以遠超最樂觀預測的速度鋪天蓋地沖過來。

在這次訪談中，他第一次系統闡述了驅動AI發展的三大擴展定律的疊加效應，講透了算力需求“雙重指數級增長”的底層邏輯。

從揭秘與OpenAI千億級“星際之門”合作的戰略意義，到斷言“通用計算時代已經結束”，再到縱論全球“主權AI競賽”，黃仁勛描述了未來10年社會與經濟運行的嶄新藍圖。

他認為，我們不是在經歷一次技術升級，而是面臨一場真正的工業革命，將來在全世界，我們會有幾十億個“AI同事”。

我們能否理解趨勢、順應趨勢，登上這列不斷加速的列車？

相信看完今天的內容，會對你有不少啟發。

一、黃仁勛主要講了什么？

黃仁勛在2025年9月25日的這場訪談，其實就說了三句話：AI工業革命已來，我們早有準備，未來各憑本事。

你可能覺得“AI工業革命”這詞兒太大，但黃仁勛在訪談里把話撂得很明白：咱們不是在等未來，而是已經站在新工業革命的起跑線上。

這次革命的“蒸汽機”，不是燒煤的鐵疙瘩，而是能自己干活的AI工廠。

他的核心觀點，說透了就是“一個邏輯、兩個辦法、一個大局”，咱們掰開揉碎了講。

1.一個核心邏輯：AI進步不靠“蠻干”，靠“三重發動機”

以前咱們總覺得，AI變聰明全靠“堆料”——數據多、算力足，模型自然就強。但黃仁勛說，這想法早過時了。現在的AI，是靠三個“發動機”一起發力，算力需求跟坐火箭似的，還不是一般的火箭，是“二級火箭”。

第一臺發動機：預訓練（打基礎）

這就像讓孩子從小學讀到大學，把圖書館里的書都翻遍，先搞懂“世界是什么樣的”。AI會“吞”下整個互聯網的信息，學會說話、懂知識、講邏輯，這是咱們最熟悉的“大力出奇跡”階段。

第二臺發動機：后訓練（練技能）

這可是個新知識！AI“畢業”了不算完，還得上“實操培訓班”。

預訓練就像考駕照時學的“踩油門、打方向、看后視鏡”，這些是開車的基礎規則。但拿到駕照后，你得在上下班高峰的路口反復練“怎么并線不堵車”，在下雨天練“怎么剎車不打滑”，甚至在窄巷子練“怎么一把倒進車位”。

這些針對性的練習就是“后訓練”，練到形成條件反射，才算是能應對復雜路況的老司機。

AI的后訓練也一樣，預訓練學會了“說話”，后訓練就要針對“寫代碼”“做設計”這些具體任務反復練，直到精準完成。這一步特費算力，因為得試成千上萬種方法，才能找到最優解。

第三臺發動機：推理（動腦子）

以前的AI像“百度一下”，問啥直接從記憶里掏答案；現在的AI像“專家開會”，你問個問題，它會先“查資料”“核實信息”“琢磨邏輯”，甚至學新東西，最后才給你一個靠譜的回答。而且想越久，答案質量越高。

未來的AI也不是單打獨斗，而是一群模型組隊干活的“智能小分隊”。

這三臺發動機不是“輪流上崗”，而是“同時踩油門”。一邊用AI的人越來越多，一邊每個人用AI一次消耗的算力也越來越大，兩者一乘，算力需求直接“垂直上天”。

這也能解釋，為啥OpenAI要砸上千億建“星際之門”算力設施，因為實在是不夠用啊！

2.兩大戰略支點：英偉達不只是賣芯片，是“建賽車場”

面對這么瘋狂的算力需求，英偉達沒只想著“把芯片造得更快”，而是玩了兩招“升維打擊”。

支點一：從“賣賽車”到“造整個賽車生態”

黃仁勛說，英偉達早不是芯片公司了，而是變成了“AI基礎設施包工頭”。

他們每年更新的Blackwell、Rubin這些技術，不只是升級芯片，而是把模型、算法、軟件、CPU、GPU、網絡、數據中心全拆了重造，還得讓這些部分嚴絲合縫地配合，他管這叫“極端協同設計”。

有點難理解對吧，咱們打個比方。

以前的英偉達是造更快的賽車（GPU），現在他們是連賽道怎么鋪、交通規則怎么定、加油站怎么建，甚至整個賽車場的生態都一起設計。

這樣一來，從Hopper到Blackwell（筆記俠注：英偉達GPU產品里的兩個重要技術架構），一年性能就翻了30倍！

支點二：比對手更厲害的，是“長期省錢”

黃仁勛放了句狠話說：“就算對手的芯片白送，客戶還是會選我們。”這話不是吹牛，核心在于“總擁有成本”（筆記俠注：在產品、服務或資產的整個生命周期內，所有與之相關的成本總和。它不僅包括初始購買價格，還涵蓋后續使用、維護、運營直至最終處置過程中產生的各項費用）。

AI時代的數據中心，最缺的不是錢，是電力和空間。英偉達的方案雖然可能貴點，但每瓦電產出的性能特別高。

同樣的電費，用的方案能生成幾倍、幾十倍的AI成果，賺的錢自然也多。

我們簡單算筆賬：如果你的電費預算是固定的，用免費芯片能賺100萬，用英偉達的收費芯片能賺1000萬，你選哪個？

答案是明擺著的，免費芯片看著省錢，實際上虧了900萬的潛在收入，這機會成本太高了、所以客戶們寧愿多花點錢，也要選效率高的。

3.一個全球視野：AI市場要爆，各國都想“自己說了算”

基于上面的邏輯，黃仁勛畫了個超大的“蛋糕”，還點出了一個新趨勢。

市場規模：先“換舊的”，再“造新的”

黃仁勛說“通用計算的時代結束了”，全球價值幾萬億美元的傳統計算設備，都得從CPU換成AI驅動的設備。

光是把谷歌、Meta、字節跳動這些公司的“推薦引擎”（比如你刷到的短視頻、看到的廣告）從CPU改成GPU，這就是幾千億美元的市場。

此外，AI還會給全球50萬億美元的人類產生的GDP加成。比如公司花1萬美元買個AI工具，幫年薪10萬的員工效率翻倍，這投資回報率是巨大的。

主權AI：各國都要“建自己的AI基地”

黃仁勛看得很透：AI現在是國家經濟和安全的“命門”，每個國家都想搞“主權AI”——建自己的AI基礎設施，把本國的文化、歷史、數據規則都“裝”進AI里。

這就像每個國家都得有自己的電網、通信網、互聯網一樣，現在AI基礎設施也成了“必需品”。這對英偉達來說，又是一個由各國政府推動的萬億級新市場。

對華態度：別低估中國，合作才劃算

這次訪談也聊到了中美科技競爭，黃仁勛說得很實在：應該讓英偉達在中國公平競爭，這對中美都好。他還提醒說，別小看中國企業的創新能力，中國有全世界最牛的企業家和工程師。

美國要是搞“脫鉤”，把市場讓給中國本土企業，那相當于還沒打仗，自己先把武器扔了，得不償失。

你看，其實黃仁勛的邏輯特簡單：三大“發動機”讓算力不夠用了；英偉達靠“全棧改造”和“省錢本事”抓住機會；現在世界各國搞“主權AI”又把市場做大了。

這次訪談，他不是在講“我們的芯片多好”，而是在講“未來的游戲規則該怎么玩”。

二、未來10年的5個趨勢，我們要記牢

好了，黃仁勛幫我們摸清了“世界新玩法”，下面就是他直接甩出來的“未來十年路線圖”。這些不是天馬行空的科幻，而是現在就能看到苗頭的現實。

1.算力成為“新電力”，能扛多少電費，就有多少競爭力

以前看國家牛不牛，看煤炭挖得多不多、鋼鐵產得夠不夠；后來看數字時代，看網絡覆蓋廣不廣。

到了AI時代，評判標準變了：現在看你手里有多少“能用的算力”，尤其是能跑AI的智能算力。

黃仁勛說過一句特關鍵的話：“英偉達的收入幾乎和功耗掛鉤。”這句話理解起來有點費勁，得好好琢磨。

為什么是“功耗”？因為AI數據中心最燒錢的不是買設備，是交電費。

你可以把數據中心想成“把電變成智能的工廠”：你能付得起多少電費，就等于能“造”出多少智能。

前段時間阿里巴巴CEO吳泳銘也說了：到2030年，阿里數據中心的總功耗要漲10倍。這不是阿里一家的事，是所有想搞AI的玩家都在走的路。

這意味著什么？未來國家或公司的競爭力，不只是看有多少礦或者有多少人，而是看兩點：

一是能不能拿到便宜又穩定的電，二是有沒有能把電高效變成算力的AI設施。

現在，全球搶算力、搶能源的比賽，已經開跑了。

2.AI不再是“工具人”，它要當你的同事

以前我們想的AI，就是個“聰明點的計算器”，你讓它算啥就算啥。但黃仁勛說的AI，要跟你變成“搭檔關系”，這變化可就大了。

首先是AI的活兒變了：從“聽命令做事”到“主動想辦法”。現在的AI不是單個模型在干活，是一群模型組隊。它會自己查資料、做研究、處理復雜任務。比如你讓它寫個方案，它不是直接湊字數，會先查行業數據、分析競品，再給你出思路。

這就像以前的計算器只能算加減乘除，現在變成了能幫你分析問題的研究員。

最實在的例子是英偉達自己，黃仁勛說：公司里每個軟件工程師、每個芯片設計師，都有AI一起干活，覆蓋率100%。結果呢？芯片設計得更好、造得更多、速度還更快。

我們暢想一下：未來10年，給白領配個“AI同事”會從“福利”變成“標配”。你想啊，一個年薪20萬的員工，公司花2萬給他配個AI助手，效率直接翻倍。這種好事，哪個老板會拒絕？

到時候咱們上班的方式都會變：以前自己熬夜查資料，以后AI幫你整理好；以前糾結方案怎么寫，以后AI先給你出三個草稿。所以，用好AI才是未來職場人的生存發展之道。

3.“會動的AI”到處都是，每個人都能有“數字分身”

當AI從云端“跑”到咱們身邊的設備里，跟物理世界的東西結合，更有意思的場景就來了。

第一個是“具身智能”，簡單說就是“有腦子的機器人”。

黃仁勛預測，未來五年內，AI和機器人技術會融合得特別好，到時候我們身邊會有能到處走的AI：家里的管家機器人記得你愛喝的水溫，辦公室的機器人能幫你整理文件，甚至出門時有機器人幫你拎東西，就像《星球大戰》里的R2-D2跟著盧克一樣，成為你的“身邊伙伴”。

第二個是“數字孿生”，就是給現實里的東西造個“虛擬雙胞胎”。

黃仁勛說，以后每個人都會有自己的“醫療數字孿生”，就是基于你的所有生物數據（比如基因、體檢報告），造一個和你身體一模一樣的虛擬模型。這個“數字分身”能模擬你老了會怎么樣，甚至預測你可能得什么病，提前幫你預防。

4.經濟會“跑得更快”，GDP增速可能要刷新認知

歷史上每次大的技術革命，都會讓全球經濟增速上一個臺階：蒸汽機讓工業時代的經濟飛起來，電力讓制造業更猛，互聯網讓數字經濟爆發。現在輪到AI了，黃仁勛說，AI會再一次把經濟增速提上去。

這里的邏輯也很簡單：GDP就是“投入多少勞動和資本，產出多少東西”。

而AI是“生產力倍增器”，相當于給經濟加了無數個不知疲倦的虛擬工人。比如以前一個人一天能做10份報告，配了AI后能做20份；以前一個工廠一天能產1000個零件，用了AI優化后能產2000個。

當全球無數人、無數工廠都這樣提效，GDP能不漲嗎？

黃仁勛說：“全球GDP增長會進一步加快，因為我們在給世界添了幾十億個能幫忙干活的AI同事。”未來十年，我們可能會看到全球GDP的爆發增長。

5.“主權AI”成了新戰場，各國都要建自己的“AI基地”

這是黃仁勛看得特別透的一點：未來十年，AI會變成國家層面的“戰略必爭品”，簡單說就是“自己的AI自己建”。

啥是“主權AI”？就是國家要建自己的AI基礎設施，把本國的文化、歷史、數據規則“裝”進AI里，不能依賴別人。比如中國的AI要符合中國的價值觀，歐洲的AI要保護歐洲的隱私規則，不能讓別的國家卡自己的AI脖子。

黃仁勛說：“每個國家都需要自己的AI基礎設施，就像需要能源、通信設施一樣。”這不是做生意的小事，是關乎國家經濟安全和數字主權的大事。你總不能讓自己的金融、醫療、國防這些關鍵領域，用別人的AI吧？

這會帶來一個結果：全球會掀起一輪國家級AI基建潮。就像以前各國建高速公路網、5G網絡一樣，未來十年，建自己的“AI工廠”會變成每個國家的重點工程，從歐洲到中東，從東南亞到拉美，都要搶著建。

咱們總結一下黃仁勛畫的未來：以后算力就是新權力，AI是你上班的搭檔，身邊到處是會動的智能設備，經濟會跑得更快，各國還會搶著建自己的AI基地。

這五個趨勢環環相扣，會把未來10年變成既刺激又有挑戰的10年。

三、這些AI大變革，跟我們有哪些關系？

可能你會說，“算力競賽”“主權AI”這些詞聽著太宏大，跟我有啥關系？其實這場變革早就在滲透我們的生活，從每天的工作效率到周末的休閑方式，甚至未來的職業前途，都在被悄悄改寫。

咱們從個人和企業這兩個角度，聊聊那些“看得見、摸得著”的影響。

1.對個人：不是“要不要學AI”，是“不學AI真的會落后”

對我們普通人來說，擁抱AI的核心其實就兩件事：保住工作、過好生活。

先說說職業發展，以前咱們以為“穩定”的工作，現在可能正在被AI重構。

比如以前做行政，要花半天整理會議紀要，現在AI幾分鐘就能搞定，還能自動分點、標重點；以前做初級文案，要搜半天資料湊一篇推文，現在AI能先出草稿，你只需要改改語氣、加些個人洞察。

但這不是“AI搶工作”，而是“會用AI的人搶不會用的人的工作”。

黃仁勛說“跳上加速的火車”，其實就是讓你別等著被淘汰，而是主動學AI工具——就像以前學Excel、學做PPT一樣，現在學ChatGPT寫初稿、用AI做數據可視化，就是最基礎的“職場生存技能”。

以后找工作，會用AI提升效率可能就像會用電腦一樣，變成簡歷上的必備項。

而真正的核心競爭力，會變成“提出好問題”（比如讓AI寫方案前，你得說清“目標人群是誰、要突出什么賣點”）、“批判性判斷”（比如AI給的數據，你能看出有沒有漏洞），這些是AI暫時替代不了的。

再看生活方式，AI早不是“科幻產品”，而是慢慢變成“生活幫手”。

比如你擔心爸媽的健康，現在有AI健康管家，能連家里的血壓儀，測完自動生成報告，還提醒“最近血壓有點高，別吃太咸”；

比如你想周末學個烘焙，AI學習伴侶能根據你家的烤箱型號、現有材料，定制專屬食譜，還一步一步給你發視頻教程；

甚至你下班不想做飯，AI助手能根據你的口味偏好、冰箱里的食材，推薦菜譜，還能直接鏈接外賣平臺下單。

這些可不是“未來的事”，現在打開一些常用APP，就能找到類似功能。

以后的生活只會更“個性化”：AI知道你早上愛聽財經新聞，會提前整理好精簡版；知道你對乳糖不耐受，推薦零食時自動排除含奶的選項，這些“懂你的服務”，會讓我們的日子過得更省心。

2.對企業：不是“想不想搞AI”，是“不搞AI真的會被淘汰”

黃仁勛說“不做AI就會被淘汰”，不是危言聳聽。

比如同樣是開網店，以前大家拼價格、拼圖片，現在拼的是AI能不能精準找客戶：用AI分析用戶瀏覽記錄，知道誰是想買但還在猶豫的潛在客戶，然后推送專屬優惠券；用AI優化商品標題，讓搜索排名更靠前。

你不做這些，客戶就會被那些“會用AI”的競品搶走。

再比如制造業，以前工廠靠工人盯著生產線，現在用AI監測設備數據，提前預判這臺機器下周可能出故障，提前維修，避免停產，停產一天可能損失幾十萬，而AI投入可能只需要幾萬，這筆賬誰都會算。

所以你看，現在不管是大公司還是小作坊，都在想怎么用AI降成本、提效率，你不跟上，就會被行業甩在后面。

其次是戰略重心的轉變。以前企業買IT設備，可能只看電腦夠不夠用、服務器夠不夠快，現在更看重能不能支撐AI運行——簡單說就是“每度電能不能產出更多AI成果”。

比如一家做短視頻的公司，以前用普通服務器處理視頻，渲染一條1分鐘的視頻要2小時，電費還高；現在用AI加速的服務器，10分鐘就能搞定，電費還省了一半。

對小企業來說，不用自己建AI工廠，租云服務商的算力就夠了，成本不高但效率提升明顯；對大企業來說，就得自己建專屬的AI基礎設施，比如阿里、騰訊建的AI數據中心，就是為了滿足自己海量的AI需求。

所以啊，以后企業比拼的，不再是有多少員工，而是能不能用AI把員工效率翻一倍，而這一切的基礎，就是能不能高效使用算力。

結語：看懂方向，

我們都是AI時代的“共建者”

咱們最后總結一下：

黃仁勛看AI，跟普通人不一樣。他不是盯著“賣了多少芯片”，而是盯著“智能計算正在把世界改造成什么樣”。這種“搭建新世界”的視角，才是我們最該學的。

我們得看清這列AI火車往哪兒開，搞懂讓它一路加速的“三大定律”，然后大膽跳上去。這可能是咱們這個時代，最該有的認知和選擇。

咱們每個人，從來都不是“只能看著的乘客”。你用AI寫報告、幫爸媽用AI查健康知識，甚至只是試著用AI優化日常小事，都是在參與這場變革。

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參考資料：

1.《黃仁勛最新訪談：英偉達投資OpenAI不是簽署大額訂單的前提》，明亮公司

2.《通用計算時代已經結束！黃仁勛深度訪談，首次揭秘投資OpenAI的原因》，劃重點keyPoints

3.《黃仁勛30000字專訪：英偉達、OpenAI、算力未來與美國夢》，礪石商業評論

*文章為作者獨立觀點，不代表筆記俠立場。

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