黃仁勛訪談：英偉達要用AI造一臺“時間機器”，看好人形機器人

智東西

作者 | 江宇

編輯 | 冰倩

智東西12月30日消息，1月27日，英偉達創始人、CEO黃仁勛（Jensen Huang）接受了美國科技博主Cleo Abram的專訪。在這場以“AI的未來與英偉達新一代超級計算機”為主題的訪談中，黃仁勛分享了他對AI未來趨勢、能效瓶頸與計算平臺的最新思考。

在此次訪談中，黃仁勛強調能源限制是當前AI發展的核心物理邊界，所有計算的上限，最終都受到比特翻轉與信息傳輸所需能量的約束。

他稱：“我們現在還遠未觸及那些真正限制發展的根本性瓶頸。與此同時，我們的任務就是打造更高能效的計算平臺。”

同時，黃仁勛提到，提高AI計算的能效是英偉達當前的優先級。他強調，2016年至今，AI計算的能效提升了1萬倍，這一進展在能源密度提升上堪比汽車、照明行業出現技術奇點，要構建更智能的系統，但這必須以能源效率為前提。

在訪談的尾聲，黃仁勛談到英偉達的終極使命，是構建“看見未來的工具”。

他比喻道：“我們正在打造一種時間機器”，這種機器的意義，是讓科學家與工程師能預測各種系統的未來——無論是人類身體、地球氣候，還是AI系統自身。“如果我們能更清楚地看到未來，我們就有機會讓它變成最好的那個版本。”

黃仁勛的主要觀點如下：

1、AI計算的真正瓶頸在于能效，未來的突破將來自于打造更節能的計算平臺。

2、2016年至今，AI計算能效提升了1萬倍，超越汽車與電燈百年演進的幅度。能效的提升對支撐AI智能系統快速發展至關重要，也是當前AI產業的優先級。

3、通用計算仍是核心策略，不能為了某類AI架構定制化芯片而犧牲靈活性。

4、Transformer未必是終點，AI研究尚未封頂，打造一個允許“創新繼續發生”的計算平臺是英偉達的根本任務。

5、英偉達雖然不制造芯片，但要具備與臺積電相當的半導體物理直覺，才能共同探索并突破物理極限。

6、英偉達將押注“Omniverse（可視化仿真平臺）與Cosmos（真實物理世界）融合”的多元宇宙生成系統，這將是下一代機器人與物理世界的底座。

7、人形機器人未來5年將會相當精彩，英偉達在這方面才剛剛起步。

8、未來十年，AI不會在所有方面都超過人類，但它在某些事情上的表現將遠超我們。

9、“學會與AI交互”將成為所有人類的基本技能，就像上一代人學會使用電腦一樣自然且必需。

美國科技博主Cleo Abram（左）和英偉達創始人、CEO黃仁勛（右）

以下是對訪談全程內容的編譯（為優化閱讀體驗，智東西做了不改變原意的編輯）：

一、從25萬美元機器到1萬倍能效提升，AI計算正迎來“電燈泡時刻”

主持人：我們所處的這個AI發展時刻很令人驚嘆，因為我們已經擺脫了過去CPU和串行處理時代的諸多技術限制，不僅解鎖了新的計算方式，也找到了持續進步的路徑。并行計算有著不同的物理屬性，和我們當初優化CPU的方式完全不同。那么在你看來，現在這個時代，我們面臨的科學或技術限制有哪些？

黃仁勛：歸根結底，一切都取決于在你擁有的能源限制下，能夠完成多少工作。這是一個物理層面的限制。關于信息傳輸、比特翻轉等操作所需的能量，其本質上決定了我們能完成什么，以及我們可以走多遠。我們現在還遠未觸及那些真正限制發展的根本性瓶頸。與此同時，我們的任務就是打造更高效的計算平臺。

你看這臺機器（指臺上設備），它的完整版售價曾高達25萬美元（約合人民幣175萬元）。這是一臺AI超級計算機，我送給OpenAI的首臺DGX-1就是這樣的設備，那是2016年。它的功耗比這臺機器高出了1萬倍，但性能卻只有現在的六分之一。

我們已經進入了一個全新的時代。從2016年到現在，僅僅八年，我們在計算能效上提升了1萬倍。你可以想象一下，如果汽車或電燈泡在這段時間里也提升了1萬倍的能效，那會是什么樣？比如一個原本100瓦的電燈泡，現在只需要0.01瓦就能產生同樣的照明效果。AI計算也正在經歷這樣的變革。

這種能效的進步至關重要，因為我們想要構建更智能的系統，也希望使用更多的計算資源去變得更聰明。因此，“用更少的能量完成更多的工作”，這是我們現在最優先考慮的事。

二、不押寶Transformer，英偉達要為未來算法留出無限空間

主持人：你通過CUDA展示了如何通過抽象和可訪問性，讓更多人可以調動大規模計算資源。但現在很多AI技術應用開始變得非常具體，比如Transformer架構。Transformer是當前AI模型中非常主流的結構，廣泛應用于各種AI工具中。它擅長捕捉關鍵信息、優化結果表現。隨著這些結構越來越流行，似乎有一個爭議——究竟該不該專門為這些特定結構打造“定制芯片”？這樣做可能效率更高，但犧牲了通用性。你怎么看這個問題？

黃仁勛：這確實是個很重要的問題。我們當然可以設計專門優化Transformer的芯片，但這么做就意味著這個芯片在其他任務上的表現會受限。

我們追求的是構建一個通用的計算平臺，讓它能夠支持不斷演進的AI模型，而不是在某一類結構上過度下注。

主持人：作為芯片制造商，你們如何做出這些“下注”？你們是更傾向于做一輛能跑遍所有地方的通用汽車，還是一列從A點到B點的高效列車？你們在做的是賭注巨大的決策，我很好奇你是如何思考這些抉擇的？

黃仁勛：這就回到一個核心問題：你的底層信念是什么？你的底層信念是Transformer將會是AI史上最后一個被發明出來的算法架構，之后不會再有突破？還是你相信Transformer只是一個階段性成果，它會不斷演化，幾年后甚至面目全非？

我們選擇后者。歷史已經證明，在算法、軟件、工程和創新領域，從來沒有一個想法能永遠統治一切。電腦的魅力就在于，它可以運行今天10年前從未想象過的東西。如果10年前你把電腦定格成一個“微波爐”，那創新就無從談起。

我們相信創新的豐富性，相信發明的無限可能。我們希望構建的計算架構，是可以讓發明家、工程師、程序員和AI研究者暢游其中的平臺，而不是限制他們的框架。

就拿Transformer來說，它的核心思想是“注意力機制”，理解任意兩個詞之間的關聯。如果是10個詞，那是可控的，但如果你要處理10萬個詞，或者你要讓模型閱讀一整個PDF甚至多個文檔，處理這些百萬級token的上下文幾乎是不可能的。

于是研究者就開始創新，比如Flash Attention、分層注意力、Wave Attention……各種新機制層出不窮。這說明創新沒有停止，我們當然也不會停。

所以，打造一個允許這些創新繼續發生的計算平臺，就是我們最根本的任務。

三、英偉達像臺積電一樣思考物理極限，芯片公司也要懂“風扇設計”

主持人：你們負責設計芯片，但有公司負責組裝芯片，也有公司設計納米級制造的硬件設備。那當你們在設計這些工具的時候，你是如何看待“物理上目前能做到什么”？你是怎么思考這個邊界的？

黃仁勛：雖然我們的芯片是由臺積電制造的，但我們始終假設自己也必須具備和臺積電一樣的專業能力。所以我們公司內部有非常擅長半導體物理的工程師，讓我們對當前半導體物理的能力極限有直覺判斷。

我們會與臺積電一起密切合作，不斷探索并推動這些物理極限。我們也在系統工程、冷卻系統上做同樣的事。

舉個例子，液冷系統中“管道”對我們至關重要，風冷系統中“風扇”也非常重要。我們要設計這些風扇，使其在保證氣流量的同時盡可能安靜，這就涉及空氣動力學。所以我們公司里甚至有專門的空氣動力工程師。

盡管我們不直接制造這些硬件，但我們必須具備非常深的設計理解和工藝感知，只有這樣，我們才能持續推動技術的極限。

四、看好機器人、Omniverse與Cosmos融合，要打造一臺“時間機器”

主持人：你曾反復談到了你對未來的大膽押注，從GPU、CUDA，到AI、自動駕駛，現在又是機器人。我的問題是：你接下來最看好的方向是什么？

黃仁勛：我們看好機器人方向，我們也看好Omniverse（可視化仿真平臺）。

我特別激動的新方向是“Omniverse與Cosmos（真實物理世界）的融合”。這是一個全新的生成式世界系統，也可以稱為多元宇宙生成系統。我認為它對未來的機器人與物理系統將會產生深遠影響。

我們現在正在做的，還有人形機器人專用的工具鏈、訓練系統、人類演示系統等等。我們才剛剛起步。接下來的五年，人形機器人會非常精彩。

我們也在做數字生物學的研究，希望能理解分子語言、細胞語言，就像我們理解物理語言一樣。我們希望AI可以理解人的身體系統，預測它的變化，最終構建出人的“數字孿生體”。

我也特別喜歡我們在氣候科學方面的工作，比如用AI預測天氣、模擬區域氣候，讓我們能以公里級精度預測某地上空的氣象變化。這會有很大的社會意義。

我們之所以能做這些，是因為我們正在打造一種“時間機器”。我們需要在所有這些領域中，都具備預測未來的能力。

如果我們能更清楚地看到未來，我們就有機會讓它變成最好的那個版本。這就是科學家為什么總是想預測未來，也就是我們為什么做AI的原因。

五、未來屬于“外掛人類”，學會與AI交互是每個人的新起點

主持人：如果一個普通觀眾看到這里，他原本只是知道NVIDIA是一家很重要的公司，但現在開始意識到它可能如何影響自己的生活。你會給他們什么建議？怎么理解這個“正在發生”的巨大變化？

黃仁勛：我們可以用幾種方式來思考這個未來。比如說，假設你做的事情依然重要，但完成它所需的努力突然從一周縮短為幾秒。那些重復性勞作幾乎不再存在。

這會帶來什么變化？你可以類比上一輪工業革命，當美國建起州際高速公路時，突然之間，郊區興起了，東西部的貨運也暢通了。沿著高速路，加油站出現了，快餐店出現了，汽車旅館也興起了。全新的經濟系統誕生了。

今天也是一樣。比如，如果視頻會議讓我們不再需要頻繁出差，那么我們就可以住得離公司更遠、工作和生活的邊界會重新劃分。又比如說，如果你隨時都有一個AI程序員陪在你身邊，你只需要提出想法，它就能幫你實現。這種“即時實現”會怎樣改變你的創造能力和生活？又或者說，你腦海里有一個粗略的想法，把它丟給AI后，幾分鐘后你就能看到一個產品原型。這會釋放出多少新的可能性？

這些變化最終會帶來什么？我的判斷是：未來十年，AI不會在所有方面都超過人類，但它在某些事情上的表現將遠超我們。

而我知道那種感覺。我身邊每天都被“超人”包圍，他們是各自領域最頂尖的人才，他們的能力遠超我。但從沒有哪一刻，我因此感到無用。相反，這種團隊讓我充滿信心，敢于追求更大的目標。

現在，想象一下，如果你身邊也有一位AI“超人”助手，無論是寫代碼、分析問題、學習知識，它都能幫你。這會讓你覺得更強大、更自由、更有方向感。

實際上，我相信你已經在使用ChatGPT或其他AI工具了。我自己就常用。我今天可以更自信地學習一門新知識，因為獲取知識的門檻已經被大大降低。

你隨時可以有一個個人導師，幫你提問、編程、寫作、思考、推理，讓你在任何領域都能更快起步、更深入掌握。

所以如果我只能給出一個建議：現在就去找一個AI導師。它會幫助你成為那個“帶著外掛的人類”，進入一個你從未想象過的未來。

主持人：有沒有什么你覺得這場對話中我們還沒聊到、但對大家來說非常重要的建議？

黃仁勛：如果今天我是個學生，我第一件要學的事就是：學會如何與AI交互。比如我怎么使用ChatGPT、Gemini Pro、Grok？怎么讓它們成為我的助手？

這其實就像掌握一種“提問的藝術”。你要學會如何與AI對話，就像你很會提問題一樣。不能隨便亂問一堆問題，而是要有方法、有邏輯地讓它協助你。不管你是學數學、學科學、學生物、學法律、還是學文學，你都要問自己一個問題，我該如何用AI把這件事做得更好？

就像我那一代人，我們是第一批必須學會“怎么用電腦工作”的人。我們成長的年代，辦公室里沒有電腦，直到90年代后才開始普及。

今天的新一代，不需要再學“怎么用電腦”，但他們必須問另一個問題：我怎么用AI把事情做得更好？這是所有人必須問、也終將面對的問題。

很多人現在才開始接觸“AI”這個詞，但它帶來的變化非常真實，它讓電腦變得更易用。

你知道嗎？以前如果我把一臺電腦放在一個沒碰過電腦的人面前，他們幾乎不可能在一天內學會使用。但今天如果我把ChatGPT放在他們面前，他們只需要輸入一句：“我不會用ChatGPT，請教我”，它就能一步一步教會你。

這正是AI的魅力——它能幫助你自學，并且讓你在過程中逐步進化成“超人”。