猫眼影戏
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卢汉龙
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猫眼影戏记者 周如雨 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
出品 | 网易智能
作者 | 小小
编辑 | 王凤枝
美国时间2月3日晚间 ，一场本该正襟危坐的顶级科技对话 ，最终酿成了一场“五杯酒后的坦率局”。
刚竣事中国之行、甚至还没来得及倒时差的英伟达CEO黄仁勋 ，坐在了思科CEO查克·罗宾斯(Chuck Robbins)扑面。
几杯酒下肚 ，黄仁勋的嗓音最先嘶哑 ，但话语却越来越犀利。借着酒劲 ，黄仁勋不但“砸”了程序员的饭碗 ，“怼”了治理学的教条 ，甚至还对几门第界级巨头来了一波贴脸“拉踩”：
关于程序员：“编程？那只是打字罢了。打字已经不值钱了。”
关于控制欲：“若是你想掌控立异 ，那你该去看看心理医生。”
关于摩尔定律：“10年算力提升了100万倍 ，在这种速率眼前 ，昔日的摩尔定律简直慢得像蜗牛在爬。”
关于古板巨头：“我很爱迪士尼 ，但我敢肯定他们更想成为Netflix；我很爱梅赛德斯 ，但我确信他们更想成为特斯拉。”
关于AI进化：“为什么要让人去顺应工具？让AI学会使用工具 ，我们才华创立出真正的‘数字劳动力’。”
黄仁勋用这些“爆论”提醒所有掌舵者：在指数级进化的浪潮眼前 ，你已往引以为傲的履历 ，注定将被时代无情镌汰。
一、“失控”的百花齐放：你的第一课不是ROI ，是“松手”
当罗宾斯问及企业迈向AI的第一步应该是什么时 ，黄仁勋的回覆绕开了所有通例的商业话术。“我经常被问到投资回报率这类问题 ，但我不会先谈谁人。”他直截了外地说。在他看来 ，在手艺爆发的黎明期 ，用电子表格去框定价值是徒劳的 ，甚至是危险的 ，由于这只会抹杀探索的触角。
他拿出了英伟达内部的实践作为例子：让“百花齐放”。在英伟达内部 ，AI项目多到险些失控。“注重我适才说的：失控 ，但棒极了。”黄仁勋强调。他对此的诠释充满哲学意味：“立异并不总是在掌控之中。若是你想掌控一切 ，首先应该去咨询心理医生；其次 ，那是一种错觉 ，你基础掌控不了。”
他的治理逻辑简朴到令人惊讶 ，像看待孩子一样看待团队的好奇心。“当我们的某个团队说想实验某种AI时 ，我的第一个回覆是‘可以’ ，然后我会问‘为什么’。我不是先问为什么再赞成 ，而是先赞成再问为什么。”他比照道 ，我们在家里从不这样要求先给出证实 ，但在事情中却这样做 ，这对他来说毫无逻辑。
黄仁勋描绘的路径图清晰而反直觉：第一步不是制订严谨的试点妄想 ，而是允许甚至勉励“清静地试错”。让每个有想法的团队去接触、去实验种种AI工具 ，无论是Anthropic、Codex照旧Gemini。
其目的不是连忙产出效益 ，而是作育组织的“AI感受”。只有经由一段充分甚至略显杂乱的百花齐放期 ，向导者才华依附直觉和视察 ，知道何时该最先“修剪花园” ，将资源集中到真正主要的偏向上。“但你不可太早集中实力 ，不然会选错箭。”他忠言道。
二、从“螺丝刀”到“创立劳动力”：AI工厂的实质是价值转移
那么 ，当企业最先探索之后 ，事实要看向何方？黄仁勋用“AI工厂”这个看法 ，描绘了一幅远比提升效率更弘大的图景。他以为 ，我们正在履历从“制造工具”到“创立劳动力”的根天性转变。
“我和查克所在的行业一直在制造工具 ，始终在做螺丝刀和锤子的生意。”已往几十年 ，科技公司生产软件、芯片、网络装备 ，这些都是工具 ，是原子天下效率的延伸。
但AI ，特殊是能够明确物理天下、具备因果推理能力的物理AI ，将改变游戏规则。“有史以来第一次 ，我们要创立人们所谓的‘劳动力’ ，或者是‘增强型劳动力’。”他举例说 ，自动驾驶汽痴上是一个数字司机 ，而这个数字司机的生命周期经济价值 ，将远超汽车自己这个硬件。
这才是“AI工厂”的深层寄义：它不是一个存放效劳器的机房 ，而是一个源源一直产出“数字劳动力”的新型价值创立中心。这种劳动力可以是一个永不疲倦的客服 ，一个实时优化供应链的调理员 ，或是一个能协同设计的工程师助手。
黄仁勋给出了一个震撼的数字比照：全球IT工业规模约莫在1万亿美元 ，而全球经济总量是100万亿美元。“我们第一次面临一个拓宽了百倍的潜在市场总量。”这意味着 ，AI带来的最大时机不是朋分现有的IT预算 ，而是去渗透和重塑那剩下的99万亿实体经济。
每一个行业都有时机通过注入这种数字劳动力 ，将自己重塑为一家手艺公司。“我相信迪士尼宁愿成为Netflix ，梅赛德斯宁愿成为特斯拉 ，沃尔玛宁愿成为亚马逊。”他尖锐地指出 ，你们所有人都是这样的。
三、“无限快”与“零重力”：用AI头脑重新界说难题
怎样才华真正捉住这百万亿级的机缘？黄仁勋提出了一个倾覆性的头脑模子：用“丰盈”(Abundance)的假设来思索一切。
他讥笑地说 ，在AI时代 ，昔日的摩尔定律慢得简直像蜗牛爬。现在 ，我们需要建设新的认知基准。“已往10年 ，我们的算力提升了几多？10年100万倍。”在这种指数级丰盈的条件下 ，企业向导者的头脑必需升级。
“现在当我想象一个工程问题时 ，我假设我的手艺、我的工具、我的飞船是无限快的。去纽约要多久？一秒钟就到。”他启发式地问道 ，若是一秒钟能到纽约 ，你会做些什么差别的事？若是已往需要一年的事情现在能实时完成 ，你会做些什么差别的事？若是已往很重的工具现在变得没有引力了 ，你会如那里置？
他要求治理者将这种无限快、零重力的假设应用到公司最焦点、最棘手的难题上。好比面临一个拥有数万亿关联关系的重大网络剖析 ，已往的做法是分而治之。“现在则是：把整个图都给我 ，多大都行 ，我不在乎。”这种逻辑正在被应用到各处。若是你不应用这种逻辑 ，你就做错了。
这不再是渐进式的优化 ，而是用手艺富足的可能性去重新界说问题自己的界线。他忠言 ，若是你的竞争敌手或某个首创公司以这种头脑方法提倡挑战 ，他们将从基础上改变游戏规则。
四、你的“问题”比谜底更值钱：主权AI与未来公司内核
在畅想了无处不在的数字劳动力之后 ，黄仁勋将话题拉回一个更现实也更隐秘的关切：数据主权与焦点知识产权。
针对企业应该完全依赖公有云照旧自建AI能力的问题 ，他的建议犹如教孩子学骑车。“自己造一台。只管PC随处可见 ，但去下手造一台 ，去弄明确为什么这些组件会保存。”他以为 ，企业必需拥有“亲自的手艺掌控力”。
更主要的是 ，他提出了一个尖锐的看法：公司最名贵的知识产权 ，可能不是贮保存数据库里的谜底 ，而是员工与AI交互历程中爆发的“问题”。“我不定心把英伟达的所有对话都放在云端 ，由于对我来说 ，焦点知识产权不是谜底 ，而是我的提问。”
黄仁勋诠释道：“我的提问才是我最有价值的IP。我在思索什么 ，我的提问反应了这一点。谜底是廉价的。若是我知道该问什么 ，我就锁定了重点。我不希望别人知道我以为什么是主要的。”
因此 ，他以为涉及战略思索的对话 ，必需在受控的外地情形中举行。他形貌道 ，未来每个员工都会有许多AI助手 ，这些AI一连学习员工的决媾和疑问 ，最终这些进化了的AI将成为公司沉淀下来的奇异智能资产。“这就是未来的公司 ，它会捕获我们的生命履历。”
五、五层蛋糕与“预录制”时代的终结：从检索到天生的基础革命
当谈到详细实验路径时 ，黄仁勋回溯了一场一连了15年的认知革命。
他追溯至AlexNet代表的第一次接触时刻 ，并得出一个结论：天下大大都难题并无准确物理定律可循 ，谜底往往是视详细情境而定。这类依赖上下文的问题 ，正是AI能够大显身手的领域。
真正的拐点是自监视学习的突破 ，这使得参数从数亿爆炸性增添至数万亿。他断言：“我们将从底层重塑盘算。盘算将从显式编程转向一种全新的范式 ，即通过模子学习软件。”
紧接着 ，黄仁勋用了一个精妙的比喻：我们正从“预录制”时代 ，迈入了“天生式”时代。
“已往的软件之以是是‘预录制’的 ，是由于它装在CD-ROM里。”在旧范式里 ，软件犹如刻录好的光盘 ，用户交互实质上是检索。而未来的软件将是高度场景化的。“每个场景都差别 ，每个使用者、每个提醒词、每个配景都差别。每一份软件实例都是奇异的。”
未来的应用将凭证实时上下文、意图和配景 ，动态天生唯一无二的响应、界面甚至功效。这就是天生式的焦点 ，古板的硬件、框架、模子各层的构建逻辑都已改变。
六、隐式编程革命：当“打字”成为通用手艺 ，你的专长才是王牌
在这场深刻厘革中 ，行业知识的价值正在飙升。“从显式编程到隐式编程 ，你只需要告诉盘算机你想要什么 ，盘算机就会写代码。”
他指出 ，这场一连了60年的以编写准确代码为焦点的盘算范式正在终结。“由于事实证实 ，写代码只是打字罢了 ，而打字已变得平庸化。”
这意味着手艺能力的门槛将被极大降低。相反 ，那些深谙营业但不懂手艺的领域专家 ，将站上浪潮之巅。“刚结业的盘算机高材生代码很厉害 ，但他们不知道客户想要什么。你们知道。写代码的部分很简朴 ，让AI去做就行。明确客户、明确问题的领域专长 ，这才是你拥有的超等实力。”
这场对话以对思科的谢谢作结 ，但留下的焦点信息无比清晰：AI革命不是IT部分的升级 ，而是一次商业逻辑的“重置”。
随着夜色渐深 ，对话在关于烤串和薯片的奚落中竣事。但黄仁勋带着醉意吐露的真言 ，犹如他预言的那些数字劳动力一样 ，已经最先无声渗透 ，准备重塑我们所熟知的一切。
【以下是实录全文】
罗宾斯：嘿 ，嘿 ，嘿。对 ，各人待在那儿别动。
黄仁勋：我以为我现在的状态就像是在边喝酒边办公。
罗宾斯：适才我们把酒拿上来时 ，黄仁勋提醒了我。他说：“你意识到你正在直播这个 ，对吧？”嘿 ，管他呢 ，天色已经晚了。
黄仁勋：第一个原则是：不造成危险 ，并且要意识到你是何等幸运。
罗宾斯：首先 ，谢谢各人在这里度过了漫长的一天。我们今天一早就最先了 ，演讲者一个接一个 ，在或许两个半小时的休息后 ，各人又回来见你了。
黄仁勋：我今天破晓一点就起床了。
罗宾斯：以是 ，这家伙正处于一段为期两周、跨越亚洲四五个都会的旅程末尾。
黄仁勋：一天前我还在台湾地区 ，昨晚在休斯顿 ，现在我在这里。
罗宾斯：他出门两周了 ，现在咱们正拦在他回自家热被窝的路上呢 ，他已经住够了旅馆。以是 ，我们会玩得开心点 ，然后放他走。虽然你不需要太多先容 ，但照旧谢谢你能来 ，伙计。我们真的很谢谢。
黄仁勋：谢谢我们的相助同伴关系 ，也为你们感应自满。
罗宾斯：那我们就从相助最先谈起吧。我们一直有相助 ，你引入了“AI工厂”的整套看法。我们正在相助推进 ，虽然在企业领域可能没我们想得那么快。我们能先聊聊对你来说什么是“AI工厂”吗？
黄仁勋：首先要记着 ，我们正处于60年来首次重塑盘算的历程中。已往是“显式编程”（explicit programming） ，对吧？我们编写程序和变量 ，通过API转达 ，这些都很是明确；现在转向了“隐式编程”（implicit programming）。你现在告诉盘算机你的意图 ，它会去想步伐解决你的问题。从显式到隐式 ，从通用盘算（实质上是盘算）到人工智能 ，整个盘算客栈都被重塑了。现在人们讨论盘算时总关注处置惩罚层（processing layer） ，也就是我们所处的层面。但请记着盘算的组成。除了盘算和处置惩罚 ，尚有存储、网络和清静。这一切都在此时现在被重塑。第一部分是我们需要把AI提升到一个水平——我们稍后会详谈——需要提升到对人有用的水平。直到现在 ，那种你给一个提醒词 ，它想步伐告诉你谜底的谈天机械人（chat bots） ，虽然有趣且令人好奇 ，但还不算真正有用。
罗宾斯：有时它能帮我完成填字游戏。
黄仁勋：是的 ，但也仅限于它记着和泛化的工具。若是你转头看 ，着实也就是三年前ChatGPT刚泛起的时间 ，我们赞叹它能天生这么多文句 ，能创作莎士比亚作品。但那都是基于它影象和泛化的内容。我们知道 ，智能的焦点在于解决问题。解决问题部分在于知道你不知道什么 ，部分在于推理怎样解决从未见过的问题。将问题剖析为已知且易于解决的元素 ，通过组合来解决从未见过的问题 ，并制订战略（我们称之为“妄想”）来执行使命、追求资助、使用工具、举行研究等等。
这些都是现在“智能体AI”（agentic AI）术语中的基本内容 ，包括工具使用、研究、基于事实的检索增强天生（RAG）、影象等。你们在讨论智能体AI时都会听到这些。但最主要的一点是 ，为了从这种“显式编程”的通用盘算（我们用Fortran、C、C++编写的时代）进化。
罗宾斯：对。
黄仁勋：那是好工具 ，罗宾斯。
罗宾斯：那是我的保底事情。
黄仁勋：那是很是好的手艺 ，那些手艺依然有价值。
罗宾斯：我知道。
黄仁勋：它们依然有价值。
罗宾斯：我已经拿到许多录取通知了。
黄仁勋：“恐龙”永远是有价值的。我们刚证实了你比我大。我知道我是谁人“史前时代”的人 ，虽然看起来不像 ，但确实云云。好了 ，这挺有意思的。我可能是这屋里最老的人了。
罗宾斯：那我们聊聊这个；迫恃 ，当你思索未来时。
黄仁勋：我们现在就在这儿。我去找罗宾斯说：“嘿 ，听着 ，我们需要重塑盘算 ，思科必需加入其中。”我们有一整套全新的盘算客栈即将推出 ，叫Vera Rubin。思科将与我们同步推向市场。别的尚有网络层 ，思科将整合我们的AI网络手艺 ，并将其放入思科的Nexus控制平面中。这样从你的角度来看 ，你既能获得AI的所有性能 ，又保存了思科的可控性、清静性和治理性。我们在清静领域也会做同样的事情。每一个支柱都必需重塑 ，企业盘算才华受益。我们晚点再聊这个：为什么三年前企业AI还没准备好 ，以及为什么现在你别无选择 ，必需尽快加入进来。不要落伍。你不必成为第一家使用AI的公司 ，但万万别做最后一家。
罗宾斯：没错。那么若是你是今天的企业主 ，你建议他们接纳的第一、第二、第三步是什么 ，来最先做好准备？
黄仁勋：我经常被问到投资回报率（ROI）这类问题 ，我不会先谈谁人。缘故原由是 ，在所有手艺安排的初期 ，很难用Excel表格算出新工具、新手艺的ROI。我会去做的事 ，找出我公司的实质是什么？我们公司做的最有影响力的事情是什么？别在那些边沿、次要的事情上铺张时间。在我们公司 ，我们就是让“百花齐放”（let a thousand flowers bloom）。我们公司内部差别的AI项目多得险些失控 ，这很是棒。注重我适才说的：失控且棒极了。立异并不总是在掌控之中。若是你想掌控一切 ，首先该去咨询心理医生。其次 ，那是一种错觉 ，你掌控不了。若是你想让公司乐成 ，你控制不了它 ，你只能影响它。
我听到太多公司想要明确、详细、可论证的ROI ，但在初期展示某件事的价值是很难题的。我建议让百花齐放 ，让人们去实验 ，让人们清静地实验。我们公司在实验种种工具 ，我们用Anthropic ，用Codex ，用Gemini ，什么都用。当我们的某个团队说想实验某种AI时 ，我的第一个回覆是“可以” ，然后我会问“为什么”。我不是先问为什么再赞成 ，而是先赞成再问为什么。缘故原由是我对公司的期望和对孩子是一样的：去探索生涯。他们说想实验某件事 ，谜底是“好” ，然后才问缘故原由。你不会说：“先证实给我看 ，证实做这件事能带来财务乐成或未来的幸福 ，不然我不让你做。”我们在家里从不这样做 ，但我们在事情中却这样做。
罗宾斯：你明确我的意思吗？
黄仁勋：是的。这对我来说毫无逻辑。以是我们看待AI的方法 ，无论是之前的互联网照旧云手艺 ，就是让百花齐放。然后在某个时间点 ，你需要用自己的判断力来决议何时最先“整理花园”。由于百花齐放会让花园变得很乱。但在某个点 ，你必需最先整理 ，找到最好的要领或平台 ，以便集中实力办大事（put all your wood behind one arrow）。但你不可太早集中实力。
罗宾斯：不然会选错。
黄仁勋：没错。以是先让百花齐放 ，到某个点再整理。就现在的希望来看 ，我还没最先整理呢 ，我还在让各地百花齐放。但我虽然知道什么对我们公司最主要。我确保有大宗的专业知识和能力集中在使用AI革命化那些焦点事情上 ，在我们的案例中 ，就是芯片设计、软件工程、系统工程。你可能注重到了 ，我们与新思科技、楷登电子、西门子以及今天的达索系统相助 ，这样我们就能注入我们的手艺。无论他们想要什么 ，我都会提供 ，以便革命化我们设计产品的工具。
我们随处都在用新思科技、楷登电子、西门子和达索。我会确保他们获得1000%的支持 ，这样我就有了创立下一代产品所需的工具。这反应了我对重塑自身事情的态度。想想AI做了什么：它成数目级地降低了智能的本钱 ，或者说创立了海量的智能；痪浠八 ，已往需要一个单位时间的事情 ，现在已往需要一年的 ，可能只要一天；已往需要一年的 ，现在可能只要一小时 ，甚至可以实时完成。
在“丰盈”（abundance）的天下里 ，摩尔定律慢得简直像蜗牛爬。记着 ，摩尔定律是每18个月翻两倍 ，5年10倍 ，10年100倍。但我们现在在哪？10年100万倍。在已往10年里 ，我们将AI推进得云云之远 ，以至于工程师说：“嘿 ，猜怎么着？我们爽性用全天下所有的数据来训练一个AI模子吧。”他们指的不是网络我硬盘里的数据 ，而是拉取全天下的数据。这就是“丰盈”的界说。它的界说是：当你看到一个重大的问题时 ，你说：“管他呢 ，我所有都要解决。”我要治愈每一个领域的疾病 ，而不但仅是癌症。我们直接解决人类所有的痛苦。这就是“丰盈”。
现在当我想象一个工程问题时 ，我假设我的手艺、我的工具、我的飞船是无限快的。去纽约要多久？一秒钟就到。若是一秒钟能到纽约 ，你会做些什么差别的事？若是已往需要一年的事情现在能实时完成 ，你会做些什么差别的事？若是已往很重的工具现在变得没有引力了 ，你会如那里置？当你带着这种态度行止置每一件事时 ，你就是在应用“AI逻辑”。这有意义吗？好比我们相助的许多公司 ，图剖析中的依赖关系、节点和边多达数万亿。已往你会一小块一小块地处置惩罚图 ，现在则是：“把整个图都给我 ，多大都行 ，我不在乎。”这种逻辑正在被应用到各处。若是你不应用这种逻辑 ，你就做错了。速率重不主要？一点也不主要 ，由于你处于光速。质量重不主要？零重量 ，零重力。若是你没有应用这种逻辑去思索你公司里最难的问题 ，你就没做对。这就是他们所有人的头脑方法。若是你不这么想 ，你只要想象你的竞争敌手在这么想就行了。想象一家即将建设的公司在这么想 ，这会改变一切。以是 ，去找到你公司里最有影响力的事情 ，给它应用“无限”、“零”、“光速”的看法 ，然后问罗宾斯怎么实现。
罗宾斯：给我就行。
黄仁勋：我们会一起实现。
罗宾斯：你有一个“五层蛋糕”的类比 ，由于各人都在谈论基础设施、模子、应用。我该怎么做？谈谈这个。
黄仁勋：乐成人士做的一件事就是推理正在爆发什么。约莫15年前 ，一个算法让两名工程师解决了一个盘算机视觉问题。视觉是智能的第一部分：感知。智能由感知、推理、妄想组成。感知是：“我是什么？爆发了什么？我的上下文是什么？”推理是：“我怎样凭证目的举行推理？”第三是制订妄想去实现目的。就像战斗机的问题 ，感知定位然后行动。没有感知就没有第二和第三部分。若是不明确上下文（context） ，你就不知道该做什么。而上下文是高度多模态的 ，有时是PDF ，有时是电子表格。有时是感官和气息 ，好比我们在哪 ，在干什么 ，听众是谁 ，怎样阅读房间里的气氛 ，等等。
约莫13、14年前 ，我们在盘算机视觉领域取得了重大的跨越。AlexNet是我们看到的第一个突破 ，那就像是《第一次接触》（First Contact） ，我爱死那部影戏了。那是我们与AI的“第一次接触”。于是我们思索：这意味着什么？两名工程师怎么可能战胜了我们所有人钻研了30年的算法？我昨天刚和Ilya Sutskever聊过 ，尚有Alex Krizhevsky。两个带着几块GPU的年轻人怎么可能解决了这个问题？这意味着什么？
十年前我对此举行了剖析和推理 ，得出的结论是：天下上大大都有价值的难题着实都没有基本的物理算法。没有F=ma ，没有麦克斯韦方程组 ，没有薛定谔方程或欧姆定律 ，没有热力学定律 ，它没那么准确。那些我们称之为“直觉”和“智慧”的有价值的事物 ，就像你和我会遇到的问题 ，谜底通常是：“视情形而定”（It depends）。若是谜底总是3.14那就太棒了 ，但生涯中有价值的难题往往取决于配景和情形。
既然视觉问题解决了 ，我们推理出通过深度学习 ，这不但是可扩展的 ，你还可以把模子做得越来越大。我们其时要解决的唯一问题是怎样训练模子 ，而重大的突破是“自监视学习”。AI最先自我学习。注重 ，今天我们已经不再受限于人工标注数据了 ，完全不受限。这翻开了闸门 ，让模子从几亿参数扩展到几千亿、几万亿。我们可以编码的知识和学习的手艺爆炸式增添。我们将从底座重塑盘算。盘算将从“显式编程”转向一种全新的范式 ，即通过模子学习软件。这对盘算客栈意味着什么？对软件开发意味着什么？对工程组织、产品营销、QA团队又意味着什么？这些产品未来会酿成什么样？我们怎样安排？怎样坚持更新？怎样修补软件？我其时问了上千个关于未来盘算的问题 ，得出的结论是：这将改变一切。于是我们将整个公司转向上。简朴来说 ，我们从一个所有工具都是“预录制”的天下走来。
罗宾斯：确实是很棒的工具。
黄仁勋：运行了很长时间。郑重声明 ，那些确实是用希伯来语形貌的（诙谐体现旧手艺的古老）。
罗宾斯：确实。那是另一项手艺。
黄仁勋：事实 ，这屋里生怕只有你 ，能同时醒目希伯来语和COBOL了。无论怎样 ，那是预录制的。我们编写算法 ，形貌头脑 ，然后配上数据。一切都是预录的。已往的软件之以是是预录的 ，是由于它是装在CD-ROM里的 ，对吧？
现在的软件是什么？它是情境化的 ，每个情境都差别 ，每个使用者、每个提醒词、每个前置配景都差别。每一份软件实例都是奇异的。已往预录制的软件被称为“基于检索模式”（retrieval-based）。当你用手机点一下 ，它会去检索一些软件、文件或图像并展示给你。而未来 ，一切都将是“天生式”的（generative） ，就像现在这样。这场对话以前从未爆发过。看法保存过 ，配景保存过 ，但这每一句话的顺序都是全新的。爆发这种情形的缘故原由显而易见 ，由于我们已经喝了四杯酒了。
罗宾斯：尚有冷萃咖啡。Cobol、希伯来语 ，谢天谢地这不在校园里 ，也没在直播。
黄仁勋：嗯。
罗宾斯：各人都明确你在说什么吗？
黄仁勋：你们听懂了吗？罗宾斯今天只给我喂了四杯酒。
罗宾斯：公正点说 ，我只喂了你一杯 ，剩下三杯是你从自助餐台上拿的。
黄仁勋：我一直在盯着那些食物 ，我太饿了。食物离我或许有40英尺（12米）远。
罗宾斯：那是由于你一直在照相。
黄仁勋：真的很近 ，但我好一再想已往都被推回来了。
罗宾斯：你知道爆发了什么吗？你的团队提前告诉过我们 ，若是他喝了三杯 ，他就是最佳状态。若是喝到第四杯 ，情形就要崩了。
黄仁勋：这状态可就不太理想了。好了 ，听着 ，我们得留下一些智慧。能再来一杯酒吗？
罗宾斯：这可不是Dave Chappelle的脱口秀。
黄仁勋：谈谈别的。能源。
罗宾斯：芯片。
黄仁勋：能源听起来不错。能源、芯片、基础设施（硬件和软件） ，然后是AI模子。但AI最主要的部分是应用。每一个国家、每一家公司 ，底下的那些层都只是基础设施。你需要做的是应用这项手艺。向天主立誓 ，快去应用这项手艺。使用AI的公司不会陷入险境。你不会由于AI丢掉事情 ，你会由于一个使用AI的人而丢掉事情。以是 ，行动起来 ，这是最主要的。
罗宾斯：并且尽快给罗宾斯打电话。
黄仁勋：你打给我 ，我打给他。
罗宾斯：我们时间未几了。
黄仁勋：我们有的是时间。罗宾斯是准时计费的 ，而我甚至不戴手表。我在价值交付之前是不会脱离的。若是需要一整晚 ，我会一直折磨你们所有人。
罗宾斯：黄仁勋 ，这就是为什么像我这样的人需要表。你能谈谈“物理AI”吗？
黄仁勋：软件行业在衰落并会被AI取代的这种说法是天下上最没逻辑的事。让我们做一个最终头脑实验：假设我们是最终的AI——通用机械人 ，物理版的。既然你是类人机械人 ，你能解决任何问题。你会用现成的螺丝刀照旧发明一把新螺丝刀？我直接用现成的。你会用现成的链锯照旧重造一把？谜底显而易见是使用工具。既然云云 ，再看数字版。若是你是AGI（通用人工智能） ，你会去使用ServiceNow、SAP、Cadence、Synopsis ，照旧去重新发明一个盘算器？虽然是直接用盘算器。为什么要让AI学会使用工具？由于现有的工具是‘确定性’的。天下上许多问题都有标准谜底 ，好比牛顿第二定律F=ma。你不需要AI给你一个概率上约即是ma的模糊谜底 ，ma就是ma。再好比欧姆定律V=IR ，它在科学上是绝对的 ，而不是‘统计学上的IR’。以是 ，我们希望AI像人类一样 ，直接拿起这些精准的工具去用 ，而不是在那些已经有标准谜底的事情上瞎猜。
我们希望AGI使用工具 ，这是个大逻辑。下一代物理AI将明确物理天下和因果关系。若是我推倒这个 ，它会带倒那一切。它们明确“多米诺骨牌”的看法。每一个孩子都能明确推倒它意味着什么 ，这种因果、接触、引力和质量的连系是很是深刻的。大语言模子现在还没这看法 ，以是我们要创立物理AI。
时机在那里？到现在为止 ，我和罗宾斯所处的行业一直在制造工具。我们一直处于“螺丝刀和锤子”的生意中。有史以来第一次 ，我们要创立人们所谓的“劳动力” ，或者是“增强劳动力”。好比自动驾驶汽车是什么？它是一个数字司机。数字司机的价值远超汽车自己。我们第一次面临一个潜在市场总量（TAM）大了一百倍的市场。全球IT工业约莫一万亿美元 ，而全球经济规模是一百万亿。你们所有人都有时机通过应用这项手艺 ，成为一家手艺公司。我相信迪士尼宁愿成为Netflix ，梅赛德斯宁愿成为特斯拉 ，沃尔玛宁愿成为亚马逊。你们赞成吗？这三个例子我说对了吗？
罗宾斯：是的。你们所有人都是这样的。
黄仁勋：我们有时机资助每一家公司转型为“手艺优先”的公司。手艺是你的超等实力 ，而你的行业领域是应用场景。为什么要手艺优先？由于那样你就是在和“电子”打交道 ，而不是“原子”。原子的价值受限于质量 ，而电子的价值在CD-ROM酿成电子流的那一刻爆炸了千倍。你需要成为一家手艺公司。即即是只懂希伯来语编程的罗宾斯 ，这也是一种先天。
罗宾斯：这个编程偏向从右往左写 ，挺智慧的。
黄仁勋：智慧人做智慧事。最美妙的是 ，你们公司的优势是知识、直觉和领域专业能力。现在你第一次可以用自己的语言向盘算机诠释你想要什么。从显式编程到隐式编程 ，你只需要告诉盘算机你想要什么 ，盘算机就会写代码。由于事实证实 ，写代码只是打字罢了 ，而打字已变得平庸化。这是你们重大的时机。你们全都能从物理（原子）层面的约束中解脱出来 ，实现质的奔腾。我们不必再受限于没有足够的软件工程师 ，由于打字是廉价的 ，而你们拥有极其珍贵的工具——明确客户、明确问题的领域专长。
刚结业的盘算机高材生可能写代码很厉害 ，但他们不知道客户想要什么 ，不知道该解决什么问题。你们知道。写代码的部分很简朴 ，让AI去做就行。这就是你的超等实力。我这个总结是在喝了五杯酒后做出的。
罗宾斯：这简直是个事业。
黄仁勋：能和列位相助是莫大的幸运。思科在盘算发明的两个支柱领域——网络和清静——有着极深的造诣。没有思科就没有现代盘算。在AI天下 ，这两个支柱都被重塑了。我们善于的盘算部分在许多方面是廉价商品 ，而思科掌握的工具极具价值。
早前有人问我：应该租用云端照旧自己构建电脑？我的建媾和给我孩子的建议一样：自己造一台。只管PC随处可见 ，但去下手造一台 ，去弄明确为什么这些组件会保存。若是你在运输行业 ，别只用Uber ，去翻开引擎盖 ，去换个机油 ，去明确它。这项手艺对未来太主要了 ，你必需有一种触觉上的明确。你可能会发明自己对此极有先天。你可能会发明天下并非全是“租”或全是“买” ，你需要一部分在外地（on-prem）。好比涉及主权和私有信息时 ，你不会想把所有的“问题”都分享给所有人。举个例子 ，你去见心理医生时 ，你不希望你的提问被发到网上。
罗宾斯：假设性的例子 ，对吧？
黄仁勋：对 ，假设性的。以是我以为许多对话和不确定性应该坚持私密。公司也是一样。我不定心把英伟达的所有对话都放在云端 ，以是我们在外地构建了超等AI系统。由于对我来说 ，最有价值的焦点资产不是谜底 ，而是我的提问。你们听明确了吗？我的提问才是我最有价值的IP。我在思索什么 ，我的提问反应了这一点。谜底是廉价的。若是我知道该问什么 ，我就锁定了重点。我不希望别人知道我以为什么是主要的。以是我要在自己的小房间里 ，在外地 ，创立我自己的AI。
最后一点想法 ，现在已经11点了。已往有个看法叫“人在环节中”（human in the loop） ，这是完全过失的。应该是“AI在环节中”（AI in the loop）。我们的目的是让公司每一天都变得更好、更有价值、知识更富厚。我们不希望倒退或原地踏步。这意味着若是AI在环节中 ，它会捕获我们的生命履历。未来每个员工都会有许多AI在环节中 ，这些AI会成为公司的知识产权。这就是未来的公司。以是 ，我以为明智的做法是连忙给罗宾斯打电话。
罗宾斯：我打给黄仁勋。两周的旅程 ，黄仁勋飞到这里和我们度过了最后一晚 ，这是他良久以来第一次能睡在自己的床上。我们永远谢谢。
黄仁勋：很是谢谢。另外 ，我眼角余光一直瞄着那些肉串。
罗宾斯：我希望它们还在那儿。
黄仁勋：允许我的那袋薯片在哪？
罗宾斯：走吧 ，去吃。谢谢各人！
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