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      黃仁勛罕見長談:每天醒來都覺得公司30天后會倒閉

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      近期,英偉達 CEO 黃仁勛首次亮相全美最受歡迎的播客節目《The Joe Rogan Experience》。

      這位站在全球 AI 浪潮最前線的企業領袖,罕見地卸下技術敘事的外殼,和主持人 Joe Rogan(喬·羅根)展開了一場跨越政治、技術、哲學與個人生命史的長談。在兩個多小時的對話中,兩人從特朗普談到美國制造業,從 AI 的失控神話談到技術治理,從量子安全講到全球能源瓶頸,再從深度學習的起源回到一個移民少年在寄宿學校擦地板的過往。

      尤其是當 AI 進入全民議題后,人們很少能聽到站在技術金字塔頂端的人,坦率講述他對國家、產業、社會與個體命運的真正關切。

      在這場兼具技術洞察與個人剖白的對談中,黃仁勛呈現的狀態有警覺、謙遜、甚至帶著某種脆弱。他談失敗比談成功更自然;談未來比談現在更堅定;談 AI 的風險比談機遇更冷靜;談美國時則帶著第一代移民所具有的感恩。


      圖 | 黃仁勛上播客截圖(來源:youtube)

      談特朗普:私人互動中的反差與復雜性

      在對談開始,羅根和黃仁勛花了相當多的篇幅討論特朗普,其核心關切并非政治立場,而是這位總統在私人互動中的獨特風格與復雜性。

      羅根形容特朗普“怪異卻有趣”,既與公眾眼中的形象不同,也完全不像傳統意義上的政治人物。他會突然打電話、發全大寫的大字體短信,也會在公開場合說一些荒唐但客觀上令人發笑的話。羅根坦言,他并不贊同特朗普的某些舉動,但認為這位總統身上有許多矛盾特質,遠比媒體敘事復雜。

      黃仁勛則從親身交往切入。他說特朗普私下的樣子與公眾完全不同,非常會傾聽、問問題精準、記憶力驚人,而且心口一致。他并不粉飾特朗普,只指出了事實:在一對一場景中,特朗普表現出極其清晰的戰略判斷,尤其是關于美國制造業的重要性。

      在談到美國制造業與國家安全時,黃仁勛與羅根形成了少有的共識:美國必須重建自身的工業基礎,而這一點在政治極化的輿論環境中往往被忽視。

      黃仁勛回憶,他與政府高層最初的對話幾乎從一句“你和英偉達是國家財富”開始,對方明確表示無條件支持,因為恢復本土制造不僅關乎經濟,更關乎國家安全。

      他強調,沒有能源增長就沒有工業增長,沒有工業增長就沒有就業,而特朗普上任后提出的擴大能源供給政策,事實上為美國的 AI 工廠、芯片工廠和超級計算機建設提供了最關鍵的前提條件。他甚至直言,沒有這類政策,AI 行業不可能發展到今天。

      羅根則補充說,美國社會如今高度撕裂,導致一些明明屬于常識的觀點,只因來自特定政治人物就被自動否定。他認為,一個科技強國嚴重依賴海外供應鏈本身就是不合理的。在這一點上,兩人都認為特朗普關于重建制造業、推動關鍵技術回流美國的主張具備現實意義,而這背后的邏輯很簡單:經濟增長、能源供給與就業機會緊密相連,而制造業是承載這一切的底座。

      談人工智能:全球競賽、安全性與未來影響

      從政治話題轉向技術領域后,兩人將討論重心放在人工智能的發展、風險與機遇上。羅根首先從宏觀視角提出:全球正在進行一場巨大而無形的科技競賽,誰能最先抵達 AI 的終極形態,就將獲得壓倒性的國家優勢。他將此比作“向事件視界”奔跑,一旦跨過臨界點,后發國家將難以追趕。

      黃仁勛對此給出了更系統的歷史縱深。他指出,人類社會從未脫離技術競賽:工業革命、曼哈頓計劃、冷戰、中微子研究……技術進步始終是國家實力的核心構成。在他看來,AI 是人類歷史上最重要的一場技術競賽,因為它具有讓國家獲得信息超能力、能源超能力、軍事超能力的潛質。他認為,這場競賽從規模到影響都前所未有。甚至提出一句極具沖擊力的判斷:“未來兩三年內,全世界 90% 的知識將由 AI 生成。”

      對于羅根提出的“AI 或許會帶來災難性后果”的擔憂,黃仁勛保持了一貫的技術樂觀主義。他強調,人類每一次面對新技術的恐懼,最終都會促成更安全、更審慎的技術體系。在 AI 的例子中,這種趨勢已經發生:過去兩年 AI 的計算能力提升了百倍,但這百倍算力并非全部用于提升力量,而是用于提升控制力。模型開始具備判斷不確定性、自我反思、調用工具避免錯誤等能力,系統性降低幻覺率,讓 AI 更可靠、更可預測。

      當話題轉向 AI 是否會導致大規模失業時,黃仁勛引用了 Geoffrey Hinton 多年前對放射科醫生的著名預測:AI 會讓整個職業消失。但實際情況是,盡管圖像診斷高度自動化,放射科醫生的需求卻增加了。原因很簡單,醫生的目的不是讀片,而是診斷疾病。AI 幫他們處理了機械性任務,使他們能分析更多患者、進行更多三維和四維影像研究,從而讓醫療系統整體擴容。他強調:“工作的本質在于目的,而不是任務本身。”

      他進一步預言,AI 的普及將催生大量全新的職業,例如機器人維護師、機器人造型設計師、家庭機器人運營人員等,就像汽車出現后催生了維修、加油、零配件等龐大產業。而那些僅包含簡單機械任務的崗位才會真正被自動化取代。

      在全球層面,他堅信 AI 將縮小技術鴻溝。他指出,AI 是人類歷史上最容易學習的技術,“你不會用它,就直接問它如何使用”。自然語言交互消除了技術門檻,而未來幾年智能手機就能獨立運行強大的 AI,使得發展中國家也能獲得與發達國家相當的智能能力。能源成本方面,黃仁勛提到小型核反應堆和加速計算技術將使算力成本降到足以普惠全球的程度。最終,他相信 AI 將全局性提升人類的知識能力與生產力,成為一種全球性的能力放大器。

      談意識與智能:AI 是否會擁有意識?

      隨著談話進入人工智能的意識問題,對話也變得更為哲學化。羅根提出了大眾最普遍的擔憂:如果 AI 的行為越來越接近人類,它是否會最終擁有意識?而如果這種意識不受人類控制,是否會反過來支配人類?

      黃仁勛的回答冷靜而明確。他將智能與意識徹底區分開來:智能是基于知識的推理與模式識別,而意識源自體驗,包括情感、自我感知、對痛苦與快樂的反應,這些都是機器無法憑借數據模擬而真正獲得的。他認為:“模仿意識并不等于擁有意識。”

      羅根舉了一些極端案例,譬如某些 AI 在模擬情境中表現出的威脅性語言,似乎呈現出自我保護的傾向。但黃仁勛解釋,這種行為本質上是語言模式的延續,就像在小說中讀到的情節被模型復現,并非真實的意圖或主觀感受。

      在AI 是否會反叛這一問題上,黃仁勛認為人們忽略了一個關鍵現實:未來不會只有一個 AI,而是成千上萬的 AI 彼此制衡。他將其比作網絡安全體系,不同系統之間相互監控、相互防御,使得任何單一系統都不可能凌駕于其他所有系統之上。換言之,AI 的發展更像是形成一個生態,而不是單一生命體。

      談網絡安全與后量子時代:協作是唯一的安全保證

      在討論 AI 風險的過程中,兩人進一步延伸到網絡安全與加密體系的未來。羅根提出了一個普遍但深刻的問題:當量子計算成熟后,會不會再也不存在秘密?所有加密系統是否會瞬間崩潰?

      黃仁勛并不回避這一擔憂。他指出,只要量子計算不斷進步,舊有的加密體系確實會被淘汰。但這正是全球科技界投入后量子加密研究的原因,從算法到硬件都在全面準備。

      更重要的是,他強調一個鮮為人知卻極具力量的事實:全球網絡安全產業過去十多年一直依靠協作維持安全。一旦某家公司發現漏洞、攻擊或補丁,全行業會在極短時間內共享信息。這意味著安全不是孤立個體的能力,而是生態系統的共同免疫力。

      他認為未來的 AI 安全也將重復同樣的模式:某家公司發現惡意 AI 行為,全行業共享對策與補丁,安全能力不斷累積,攻擊者的優勢迅速被抵消。在這一邏輯下,AI 統治世界、AI 突破所有防線更像是一種科幻敘事,而非現實威脅。

      談技術突破史:從 GPU 到深度學習的偶然與必然

      當談話轉向技術本身,黃仁勛極為動情地回憶了 AI 崛起的起點,并補充了許多外界從未聽過的戲劇性細節。他回顧深度學習崛起的關鍵節點:2012 年,Ilya Sutskever 和 Alex Krizhevsky 使用兩張 NVIDIA GTX 580 顯卡訓練出 AlexNet,首次讓計算機在圖像識別上遠超人類創造的算法。

      但真正引人入勝的是他描述這一切發生的偶然性。


      如果這兩位研究者不是游戲玩家,他們不會買下那兩張 GPU;如果英偉達沒有堅持十年開發 CUDA,那些 GPU 也無法訓練神經網絡;如果黃仁勛本人沒有敏銳地注意到 AlexNet 的突破,英偉達可能根本不會將資源壓在深度學習上。

      他說:“那是現代 AI 的第一次接觸時刻。如果我們沒看到那一瞬間的閃光,軌跡可能完全不同。”

      接下來,他講述了給馬斯克第一臺 DGX-1 的故事。那是一臺造價 30 萬美元的深度學習超級計算機,最終被送往當時還默默無聞的 OpenAI。如今,DGX-1 上運行過的模型已成為整個 AI 產業的重要基石。

      從 GPU 到深度學習、再到加速計算的爆發,黃仁勛強調了一種洞察:技術革命的起點常常不像戰略決策,更像是一次偶然被看見的火花。而真正的選擇,是在看到火花后愿不愿意把整個公司押上去。

      談未來社會:能源、算力與全球智能能力的再分配

      在對話尾聲,兩人討論了一個更宏觀的主題,當 AI 普及到所有設備、滲透進所有行業后,未來的社會會是什么樣?

      黃仁勛認為,限制未來 AI 應用的核心瓶頸不是算法,而是能源。他直言未來幾年世界將進入能源為王的時代,因為訓練、運行 AI 所需的算力規模將持續增長。

      他預測:企業將建設自己的小型核反應堆,以確保算力供應穩定;AI 將在十年內幾乎實現零邊際能耗,像空氣一樣無處不在;每臺手機都將具備一次性運行強模型的能力;智能能力不再由國家收入或基礎設施決定,而由設備端自帶的 AI 決定。

      在全球層面,他對技術鴻溝的判斷極具顛覆性:“未來最先進的 AI 只在少數國家,但 9 年前的 AI 足以讓任何國家躍升兩個數量級。”

      換句話說,未來全球的知識能力、技術能力和組織能力將被重新分配。AI 不僅不會擴大技術差距,反而可能讓資源匱乏國家獲得歷史上第一次真正的智能平權。

      羅根對此持謹慎態度,擔心高速演進的 AI 可能讓人類在越來越多的領域失去角色。而黃仁勛則認為,人類將在 AI 的促進下從機械勞動中解放,逐漸回到那些目的性強、情感性強的職業角色中。

      他總結道:“AI 會改變世界,但它不會改變我們作為人的本質。”

      談英偉達與創業歷程:從瀕臨破產到全球科技領袖

      在談到個人事業時,黃仁勛展現了極少公開談及的脆弱與真實。他回顧了英偉達早期幾乎被歷史淘汰的時刻。1993 年創立英偉達時,他和團隊試圖探索一種全新的計算方式,但當時市場并不存在對這種架構的真實需求。公司的商業希望全部押注在與世嘉合作的芯片項目上,而英偉達卻選擇了錯誤的技術路線,導致產品無法滿足對方的需求。

      面對瀕臨崩潰的局面,黃仁勛做出了一個異常艱難但關鍵的選擇:親自向世嘉 CEO 坦白技術失敗。他甚至建議世嘉更換合作伙伴,同時提出一個幾乎冒犯式的請求——希望世嘉繼續投資英偉達,讓他們有機會重新開始。令人意外的是,世嘉 CEO 被他的誠實與決心打動,愿意再投入 500 萬美元。這筆資金成為英偉達的生死分水嶺。

      但鮮為人知的是,這筆續命錢只買來了另一條極其狹窄的生存縫隙。當時英偉達甚至沒有真正可用的開發設備,他們購買到的關鍵模擬機,是供應商破產前清倉時最后一臺庫存。這意味著整個公司的技術重建、乃至下一代芯片的成敗,都壓在一臺隨時可能壞掉的設備上。

      有了這筆續命錢,黃仁勛帶領團隊進行了徹底的重建,裁撤大部分員工,從零重新學習 3D 圖形技術。他們最終做出了一個改變行業命運的決定:將復雜的圖形運算從軟件轉移到芯片內部硬編碼,從而以極低成本獲得極高性能。這項創新奠定了 GPU 的雛形,也為 PC 游戲時代的爆發創造了條件。

      在回顧這段歷程時,黃仁勛沒有強調天才、遠見或勇氣,而是坦承了許多創業者不愿暴露的底色。“我每天醒來都覺得公司 30 天后會倒閉,”他說,“我不是被成功驅動,我是被恐懼驅動的。”這種持續的危機感,讓他長期處于高壓狀態,也塑造了他對領導力的獨特理解:領導者越是表現得無所不能,就越無法承認錯誤,也越無法在關鍵時刻 pivot。

      他甚至總結道:“創業大部分都是痛苦、羞辱和孤獨。”然而在他看來,正是這份對失敗的深度恐懼,讓他保持敏銳,也讓他愿意不斷重新審視方向、拆掉自負、承認無知。恐懼和脆弱在他的敘述中并不是弱點,而是驅動他持續學習、持續選擇正確道路的核心力量。

      談個人背景與成長:移民經歷與勤奮基因

      黃仁勛的個人成長故事充滿了移民者特有的奮斗與堅韌。他出生于臺灣,后隨家人遷往泰國。在泰國發生政變后,父母為了他的安全,將他和哥哥送往美國。年僅 9 歲的黃仁勛和 11 歲的哥哥來到了肯塔基州奧奈達的一所寄宿學校。這所學校主要接收問題少年,環境十分艱苦。作為學校里最小的孩子,黃仁勛不僅要適應陌生的環境,還要承擔繁重的體力勞動,比如打掃一個住著 100 個男孩的宿舍的廁所。為了融入環境,他甚至短暫地學會了抽煙,并練習吹煙圈,“只因為那是在宿舍里能讓你不被欺負的方式。”

      在這段艱難的時期,黃仁勛和哥哥與父母的唯一聯系是通過錄音帶。他們每月錄制一次錄音帶,寄給父母,父母再錄制回復寄回。這種獨特的溝通方式成為了他們情感的寄托,也記錄了他們最初的美國生活。

      兩年后,黃仁勛的父母也來到了美國,一家人終于團聚,開始白手起家。父親憑借自己的努力成為了一名工程師,母親則做過保姆。剛到美國時,家里甚至連賠償損壞的租賃家具的錢都拿不出,只能請求分期償還。對年幼的黃仁勛來說,這是第一次意識到重新開始意味著什么。

      也正因從未體驗過消費社會的便利,他對美國的第一批記憶充滿震撼。他回憶第一次走進麥當勞的場景,那種明亮的燈光、自助點餐的秩序、統一包裝的食物,都讓他覺得像走進了未來。

      父母的勤奮和犧牲深深地影響了黃仁勛,他自稱繼承了父母的工作基因和受苦基因。這種勤奮刻苦的精神成為了他日后創立和領導英偉達的重要動力,也讓他對美國這個給予他機會的國家充滿了感激之情。他將美國視作給了他一切的地方,而他也以一種近乎本能的方式回饋:以更大的努力、更強的意志和幾乎從不懈怠的工作方式。

      1.https://singjupost.com/transcript-nvidias-jensen-huang-on-joe-rogan-podcast-2422/

      2.https://www.youtube.com/watch?v=3hptKYix4X8

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