2026-03-26 16:15
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本文来自微信公众号： 每日天使 ，作者：每日天使，原文标题：《深度｜黄仁勋最新3万字访谈：我63 岁了，要死希望无痛苦工作猝死，每天在学习，我不相信接班人计划》
•AGI已经实现：黄仁勋在访谈中明确断言“我认为我们现在就已经实现了AGI”，他认为当前AI系统已经具备自主创造价值的能力，能够运营百亿美元级别的业务。
•四大规模定律演进：从预训练扩展到后训练扩展、推理时扩展，再到正在发生的“代理扩展”，AI正经历四个关键阶段。代理扩展将是token时代的“iPhone时刻”。
•编程人口爆炸式增长：黄仁勋预测，未来全球能编程的人将从现在的3000万暴增到10亿人。编程不再是专业技能，而是人类意图的表达方式。
•极致协同设计：传统“单体芯片”思维已经过时，NVIDIA的工作重心从制造显卡转向构建整个数据中心，计算的基本单位从GPU变成了整个基础设施。
•人性将成为核心竞争力：当智能变得廉价且普及时，人类的核心竞争力将回归品格、同理心和解决问题的愿景。智商将成为廉价商品。
•无合同的百亿生意：NVIDIA与台积电合作三十年，涉及数百亿美元业务，但双方之间甚至没有正式合同。这种信任是基于长期的共同愿景建立的。
•我以不相信继任计划而闻名。原因不是因为我是永生的。原因是因为如果你担心继任计划，如果你担心所有那些继任计划的焦虑，那么你应该怎么做？
黄仁勋是英伟达（NVIDIA）联合创始人兼首席执行官，作为全球最有价值公司的掌舵人，他带领NVIDIA从一家显卡公司进化为价值数万亿美元的“AI工厂”。他是推动全球AI计算革命的核心引擎。作为全球最长任期的科技公司CEO，黄仁勋的管理风格独树一帜，他管理着60名直属下属，且从不进行一对一谈话，而是倡导所有人在公开会议中共同进行逻辑推演。
在这次与Lex Fridman长达数小时的深度对话中，63岁的黄仁勋罕见地毫无保留。他复盘了NVIDIA险些破产的CUDA生死局，深度点评了马斯克近乎疯狂的“光速工程学”，对当下所有人最关心的命题抛出了一个个颠覆认知的断言。
Lex Fridman：在这次访谈开始前，你的一个观点引发了巨大争议：你认为AGI已经实现了。这和我们传统上对AGI的理解似乎完全不同，你能详细解释一下吗？
黄仁勋：让我先从定义开始。我们通常认为的通用人工智能，是一个能像人类一样在广泛任务中展现出智能的系统。但我现在要说的是：从经济价值创造的角度看，我认为我们现在就已经实现了AGI。
你看OpenClaw和其他智能代理系统，它们已经能够自主地创造价值、运营业务、甚至生产出病毒式传播的产品。这意味着AI已经从简单的工具，变成了能够创造和运营大规模经济活动的实体。
Lex：这种转变的标志是什么？很多人认为AGI应该是那种能够像人类一样进行逻辑推理、情感理解的存在。
黄仁勋：传统的观点是：AI需要完全复制人类的所有认知能力才能算是AGI。但事实是，AI在创造价值方面已经超越了人类个体。一个智能代理能够同时处理海量信息，进行市场分析、产品设计、用户交互，这种能力是任何单个人类都无法比拟的。
我最近看到一个例子，一个由AI运营的在线业务，在没有人工干预的情况下，一周内创造了数百万美元的收入。这不是偶然，而是AI代理能力的体现。
Lex：但AI还无法进行复杂的长期规划，也无法真正理解人类的深层情感和价值观。
黄仁勋：确实，AI在长远的战略规划和人类的微妙情感理解方面还有局限。但这不影响它在经济价值创造方面已经达到了“通用”的水平。就像我们现在不会因为人类无法在水下呼吸就说人类不是通用的生物一样。
关键在于，AI已经成为了一种能够自主运作、创造和扩展的经济力量。从这个意义上说，AGI的里程碑已经达到了。
LEX FRIDMAN：以下是与NVIDIA CEO黄仁勋的对话全文，NVIDIA是人类文明史上最重要、最具影响力的公司之一。NVIDIA是推动AI革命的引擎。它的很多成功可以直接归功于Jensen纯粹的意志力，以及他作为领导者、工程师和创新者所做的许多精彩赌注和决策。这里是Lex Fridman播客。现在，亲爱的朋友们，有请黄仁勋。
你已经将NVIDIA推入了AI的新时代，从专注于芯片规模设计发展到现在的机架规模设计。我认为可以公平地说，很长一段时间以来，NVIDIA的成功就是尽可能制造最好的GPU。你仍然这样做，但现在你已经将其扩展到GPU、CPU、内存、网络、存储、电源、冷却、软件、机架本身、你宣布的POD，甚至数据中心的极限协同设计。
那么，我们来谈谈极限协同设计。协同设计一个包含如此多复杂组件和设计变量的系统，最难的部分是什么？
黄仁勋：是的，谢谢这个问题。首先，极限协同设计之所以必要，是因为问题不再能装进一台由单个GPU加速的计算机里。你试图解决的问题是，你希望获得的速度提升超过你增加的计算机数量。所以你增加了10,000台计算机，但你希望它快一百万倍。
突然间，你必须处理算法，必须分解算法，必须重构它，必须对流水线进行分片，必须对数据进行分片，必须对模型进行分片。现在，当你以这种方式分布问题时，不仅仅是扩展问题，你是在分布问题，那么一切都成了障碍。
这就是阿姆达尔定律问题，即某件事的加速量取决于它在总工作量中所占的比例。所以，如果计算代表问题的50%，而我将计算无限加速，比如一百万倍，我只将总工作量加速了两倍。
现在，你不仅必须分布计算，必须以某种方式对流水线进行分片，还必须解决网络问题，因为所有这些计算机都连接在一起。因此，在我们这个规模上进行分布式计算，CPU是个问题，GPU是个问题，网络是个问题，交换是个问题，在所有计算机之间分配工作量也是个问题。
这只是一个极其复杂的计算机科学问题。所以我们只需要动用每一项技术。否则，我们只能线性扩展，或者基于摩尔定律的能力扩展，而摩尔定律在很大程度上已经放缓，因为登纳德缩放已经放缓。
LEX FRIDMAN：我相信这其中肯定有取舍。而且你这里涉及完全不同的学科。我相信你在每个领域都有专家——高带宽内存、网络、NVLink、NIC、你正在做的光学和铜缆、电源传输、冷却，所有这一切。我的意思是，每个领域都有世界级专家。你如何让他们聚在一个房间里一起研究——
黄仁勋：这就是为什么我的团队如此庞大。
LEX FRIDMAN：你能带我了解一下专家和通才的过程吗？当你知道必须塞进一个机架里的一系列东西时，你如何将它们组装成机架？所有这些一起设计的过程是怎样的？
黄仁勋：首先，第一个问题是什么是极限协同设计——我们正在优化整个软件栈，从架构到芯片，到系统，到系统软件，到算法，到应用程序。这是一层。我们刚才谈到的第二个问题超越了CPU、GPU、网络芯片、纵向扩展交换机和横向扩展交换机。当然，你还必须包括电源、冷却以及所有这些，因为所有这些计算机都非常耗电。它们做很多工作，能效很高，但总体上仍然消耗大量电力。
就是这样。第一个问题是，它是什么？第二个问题是，为什么是它？我们刚刚谈到了原因。你希望分布工作负载，以便能够超越仅仅增加计算机数量带来的好处。然后第三个问题是，怎么做？你如何做到？这有点像是这家公司的奇迹。
当你设计一台计算机时，你必须有一个计算机的操作系统。当你设计一家公司时，你应该首先考虑你希望公司生产什么。我看到很多公司的组织结构图，它们看起来都一样。汉堡包组织结构图、软件公司组织结构图和汽车公司组织结构图，它们看起来都一样。这对我来说毫无意义。公司的目标是成为生产输出的机器、机制、系统。那个输出就是我们想要创造的产品。
它也是被设计的。公司的架构应该反映其所处的环境。它几乎直接告诉了你应该对组织做什么。
我的直接下属有60人。我不和他们进行一对一会议，因为那是不可能的。如果你的团队有60人，你不可能完成工作。
LEX FRIDMAN：所以你仍然有60个直接下属，甚至更多。是的。而且你的大多数下属至少都涉足工程领域。
黄仁勋：几乎所有人都是。有内存专家、CPU专家、光学专家。是的。GPU和架构、算法、设计。
LEX FRIDMAN：所以你时刻关注整个技术栈，并且就整个技术栈的设计进行激烈的讨论。
黄仁勋：而且任何对话都不是一个人的事。这就是为什么我不进行一对一会议。我们提出一个问题，所有人一起解决它，因为我们正在进行极限协同设计。实际上，公司一直都在进行极限协同设计。
LEX FRIDMAN：所以即使你在讨论某个特定组件，比如冷却或网络，每个人都在听，并且他们可以贡献——嗯，这对电源分配不起作用，这对内存不起作用，这对那个不起作用。
黄仁勋：正是如此。谁想不参与，就不参与。这样做的原因是，因为团队里的人知道什么时候该注意。如果他们本可以贡献却没有贡献，我会点名说，嘿，来吧，加入进来。
LEX FRIDMAN：那么正如你所提到的，NVIDIA是一家适应环境的公司。在哪个时间点你可以说环境发生了变化，NVIDIA开始适应——在早期是秘密地——从用于游戏的GPU，也许是早期的深度学习革命，到现在“我们将开始将其视为一个AI工厂。NVIDIA做什么？它生产AI。让我们建一个工厂。”
黄仁勋：我可以系统地推理一下。我们最初是一家加速器公司，但加速器的问题在于应用领域太窄。它的好处是为特定工作进行了极其深入的优化。任何专家都有这个好处。极度专业化的问题是，当然你的市场范围更窄，但这甚至没问题。问题是市场规模也决定了你的研发能力，而你的研发能力最终决定了你在计算领域可能产生的影响和影响力。
所以，当我们最初作为加速器公司起步时——一个非常特定的加速器——我们一直知道那将是我们的第一步。我们必须找到一种方法，成为加速计算。但问题是，当你成为一家计算公司时，它又太通用了，这会削弱你的专业化。我把两个实际上存在根本张力的词连在了一起。我们越成为好的计算公司，就越不是好的专家。越是专家，我们进行整体计算的能力就越弱。
所以我故意把这两个词连在一起——公司必须找到那条非常狭窄的道路，一步一步地，扩大我们的计算视野，但不放弃我们拥有的最重要的专业化。
好的，我们超越加速的第一步是我们发明了可编程像素着色器。这是迈向可编程性的第一步。这是我们走向计算世界的第一步。我们做的第二件事是在我们的着色器中加入了FP32。这个FP32步骤，IEEE兼容的FP32，是迈向计算的巨大一步。这就是为什么所有研究流处理器和其他类型数据流处理器的人发现了我们，他们说：“嘿，突然间，我们也许可以使用这个计算强度极高的GPU了，它现在符合IEEE标准。我可以把我之前在CPU上写的软件拿来，看看能不能用GPU来做。”
这促使我们在FP32之上加入C语言——我们称之为Cg。Cg这条路径最终引导我们走向CUDA。将CUDA放在GeForce上——这是一个非常、非常艰难的战略决策，因为它消耗了公司巨大的利润。当时我们负担不起。但我们无论如何还是做了，因为我们想成为一家计算公司。计算公司拥有计算架构。计算架构必须在我们制造的所有芯片上兼容。
LEX FRIDMAN：你能带我回顾一下那个决策吗？将CUDA放在GeForce上——你负担不起这么做。你能解释一下那个决策吗？为什么无论如何都要大胆选择这么做？
黄仁勋：那是第一次——我会说那是第一次接近生存威胁的战略决策——
LEX FRIDMAN：对于不了解的人来说——剧透警告——结果证明这是一个公司有史以来最令人难以置信的明智决策之一。CUDA结果成为了这个AI基础设施世界中计算的一个不可思议的基础。只是设定一下背景。结果证明这是一个好的决策。
黄仁勋：是的，结果证明是一个好的决策。事情是这样的。我们发明了这个叫做CUDA的东西，它扩展了我们可以用加速器加速的应用范围。问题是，我们如何吸引开发者使用CUDA？因为计算平台的一切都关乎开发者。开发者不会仅仅因为一个计算平台能做一些有趣的事情就过来。他们来到一个计算平台是因为安装基数大，因为开发者，像其他人一样，希望开发能触达很多人的软件。
所以安装基数实际上是架构最重要的部分。架构可能吸引大量的批评。例如，没有哪个架构比x86吸引了更多的批评——作为一个不那么优雅的架构——然而它却是今天定义性的架构。它给了你一个例子，那么多RISC架构，它们架构精美，由一些世界上最聪明的计算机科学家设计得极其出色，却大多失败了。所以我给了你两个例子，一个优雅，另一个几乎谈不上美观。然而x86存活了下来。
LEX FRIDMAN：安装基数就是一切。
黄仁勋：安装基数定义了一个架构。其他一切都是次要的。所以，在CUDA出现的时候，还有其他架构，OpenCL在这里。还有几个其他竞争架构。但我们做出的好的决定是，我们说，嘿，听着，归根结底是关于安装基数，我们获得一个新的计算架构进入世界的最佳方式是什么。
到那个时候，GeForce已经取得了成功。我们每年已经销售数百万块GeForce GPU。我们说，我们应该把CUDA放在GeForce上，放进每一台PC，无论客户用不用，并以此作为培育我们安装基数的起点。同时，我们会去吸引开发者，去大学，写书，教课，把CUDA放在所有地方。最终人们会发现。
那时候，PC是主要的计算工具。没有云计算，我们可以把一台超级计算机放到每个学校的研究员、每个科学家、每个工程学院的手中。嗯，每个学校的学生手中，最终会发生一些神奇的事情。
问题是，CUDA极大地增加了那块作为消费产品的GPU的成本。它完全消耗了公司所有的毛利美元。所以当时公司的市值可能是，我不知道，当时是不是像80亿美元？60亿，70亿美元左右。在我们推出CUDA之后，我意识到它会增加这么多成本，但这是我们相信的东西。我们的市值跌到了大约15亿美元。所以我们在那里待了一段时间，然后慢慢地爬回来，但我们坚持在GeForce上搭载CUDA。
我常说，NVIDIA是GeForce建造的房子，因为是GeForce将CUDA带给了所有人。研究人员在GeForce上发现了CUDA，因为他们中的很多人是游戏玩家，很多人在大学实验室里自己组装PC。很多人自己用PC组件搭建集群。所以我们就是这样开始的。
LEX FRIDMAN：然后那成为了平台，未来计算的基础。这真是一个不可思议的决定。那么，当你回头看时，你现在认为什么是新的CUDA？什么会成为下一个平台赌注？
黄仁勋：嗯，我认为下一个平台赌注是代理体系统。
LEX FRIDMAN：是的。那么请定义一下什么是代理体系统。因为很多人可能听说过OpenClaw，也许他们见过一些演示。
黄仁勋：代理体系统是一个能够感知、理解、计划、行动、使用工具、使用文件系统、进行研究的系统。它能够与外部世界互动，能够与人类互动。它能够被赋予一个目标，然后它去实现那个目标。它能够被赋予一个任务，然后它去完成那个任务。它能够被赋予一个问题，然后它去回答那个问题。它能够被赋予一个请求，然后它去满足那个请求。
LEX FRIDMAN：就像数字工作者。
黄仁勋：就像数字工作者。所以，我认为代理体系统是计算的未来。我认为我们刚刚重新发明了计算机。
LEX FRIDMAN：显然，系统的设计必须在Claude Code、Codex、OpenClaw之前完成。所以你基本上是在预测未来。这来自于什么？来自于传言，来自于对所有最先进技术的理解？
黄仁勋：不，比那更容易。你只需要推理一下。无论发生什么，在某个时刻，为了让那个大语言模型成为一个数字工作者——我们就用那个比喻吧——假设我们想让LLM成为一个数字工作者。它必须做什么？它必须访问真实数据。那是我们的文件系统。它必须能够进行研究。它并非无所不知，而且我不想等到这个AI变得对过去、现在和未来的一切都无所不知才让它变得有用。所以我不妨让它去做研究。显然，如果它想帮助我，它必须使用我的工具。
很多人会说，“AI将彻底摧毁软件。我们不再需要软件了。我们甚至不再需要工具了。”这太荒谬了。让我们用一个思想实验——你可以就坐在那里，享受一杯葡萄酒、威士忌，思考所有这些事情，一切都会变得完全显而易见。
比如，如果我要在未来10年内创造出我们能想象到的最神奇的代理体，假设是一个人形机器人。如果那个人形机器人被创造出来，它更可能进入我的房子，使用我已有的工具来完成它需要做的工作？还是它的手会变成一个10磅重的锤子，另一个时候变成一把手术刀，为了烧水，它会从手指发射微波？还是更可能只是使用微波炉？
当它第一次走向微波炉时，它可能不知道如何使用，但这没关系。它连接着互联网。它阅读这个微波炉的说明书，阅读，瞬间成为专家，然后使用它。所以我想我实际上描述了OpenClaw的几乎所有特性。它将使用工具，它将访问文件，它将能够进行研究，它有一个输入输出子系统。
当你以这种方式完成推理后，你会说，“哦，天哪，这对计算未来的影响是极其深远的。”原因是，我认为我们刚刚重新发明了计算机。
LEX FRIDMAN：是的，这是一个非常特殊的时刻。我不太确定为什么它吸引了全世界的注意力，但它确实比Claude Code、Codex等引起了更多关注。
黄仁勋：因为消费者能够接触到它。
LEX FRIDMAN：当然，是的。但这也很大程度上是氛围。Peter，我和他录过一期播客，他是一个很棒的人。所以部分原因也是代表这件事的人，部分原因是网络迷因，因为我们都在试图弄清楚。关于如此强大的技术，存在非常严重和复杂的安全担忧，你如何交出你的数据以便它们能做有用的事情？但随之而来的是可怕的事情。而我们作为一个文明，作为个人和作为一个文明，正在努力寻找正确的平衡点。
黄仁勋：是的，我们立刻跟进，我们派了一批安全专家去他那里，我们做了这个叫做Open Shell的东西。它已经集成到OpenClaw中了。
LEX FRIDMAN：NVIDIA推出了Nemo Claw。
黄仁勋：是的，没错。
LEX FRIDMAN：安装超级简单。它确保安全性。
黄仁勋：我们给你三分之二的权利。代理体系统可以访问敏感信息，可以执行代码，可以与外部通信。如果我们只给你这三项能力中的任意两项，我们可以保证安全，但不能同时给三项。在这两项能力中，我们还根据企业授予的权限给你访问控制。然后我们把它连接到所有这些企业已经拥有的策略引擎上。所以我们会尽力帮助OpenClaw成为一个更好的“爪子”。
LEX FRIDMAN：你已经雄辩地解释了我们认为会成为阻碍的漫长历史，但我们克服了它们。但现在，展望未来，你认为现在可能的阻碍是什么？既然很明显代理体将无处不在？显然我们将需要计算。那么，这将成为什么阻碍？
黄仁勋：扩展电力是一个担忧，但不是唯一的担忧。但这正是我们如此大力推进极限协同设计的原因，这样我们才能每年将每瓦特每秒生成的令牌数量提高几个数量级。
在过去10年里，摩尔定律本应使计算进步大约100倍。我们在过去10年里通过极限协同设计，使计算扩展了100万倍。所以我们将继续这样做，通过极限协同设计。每瓦特的能源效率完全影响公司的收入，影响工厂的收入。我们将把这一点推向极限，以便我们能尽可能快地降低令牌成本。
我们的计算机价格在上涨，但我们生成令牌的效率提升得更快。令牌成本正在下降——每年下降一个数量级。
LEX FRIDMAN：那么电力，这是一个有趣的问题。所以，试图绕过电力瓶颈的方法是尝试提高每瓦特每秒令牌的效率，让它越来越高效。当然，还有一个问题是我们如何获得更多电力？
黄仁勋：我们也应该获得更多电力。
LEX FRIDMAN：这是一个非常复杂的问题。你谈到过小型模块化核电站。关于能源有各种各样的想法。这让你有多担心？AI供应链中的瓶颈——比如ASML的EUV光刻机、TSMC的先进封装如CoWoS，以及SK海力士的高带宽内存——所有这些一直都存在。
黄仁勋：我们一直在努力解决这些问题。历史上没有哪家公司像我们这样在加速增长的同时实现如此大规模的增长。这令人难以置信，甚至很难让人理解。在整个AI计算领域，我们正在增加市场份额，因此供应链，上游和下游，对我们来说非常重要。
我花了很多时间告知所有与我合作的CEO们——哪些动态会导致增长继续甚至加速。这也是为什么我右边坐着的几乎是整个IT行业上游和整个基础设施行业下游的CEO们。有几百位CEO，我认为从来没有哪个主题演讲有几百位CEO出席。
部分原因是我在告诉他们我们现在的业务状况。我告诉他们不久的未来的增长驱动力以及正在发生的事情。我还在描述我们下一步将走向何方，以便他们可以利用所有这些信息和所有现有的动态来决定他们想要如何投资。所以我这样告知他们，就像告知我自己的员工一样。然后我当然也会去拜访他们，确保——嘿，听着，我希望你知道这个季度、明年、后年，这些事情将会发生。
看看DRAM行业的CEO们——世界上排名第一的DRAM是用于数据中心CPU的DDR内存。大约三年前，我能够说服几位CEO，尽管当时HBM内存使用得非常稀少，基本上只用于超级计算机，但这将成为未来数据中心的主流内存。起初这听起来很荒谬，但有几位CEO相信了我，并决定投资制造HBM内存。
另一种看起来很奇怪要放进数据中心的内存是我们用于手机的低功耗内存，我们希望将它们改造用于数据中心的超级计算机。他们说，“用于超级计算机的手机内存？”我向他们解释了原因。嗯，看看这两种内存——LPDDR5，HBM4。数量是如此惊人。这三家公司都创下了历史记录，而这些都是有45年历史的公司。所以，这就是我工作的一部分——告知、塑造和激励。
LEX FRIDMAN：所以你不仅仅是在实现未来，也许在激励NVIDIA和公司的不同工程师。你正在实现未来的供应链。所以你与TSMC、ASML——上游、下游——进行对话。就是这么回事。
黄仁勋：卡特彼勒。是的，那是我们的下游。
LEX FRIDMAN：是的，是的，是的。整个事情。但整个半导体行业发生了如此多极其困难的工程。感觉供应链如此错综复杂，有如此多的组件，但它不知怎的运作起来了，这有点吓人。
黄仁勋：正是如此。深刻的科学，深刻的工程，令人难以置信的制造。如此多的制造已经实现了机器人化。但我们有大约200家供应商为我们的130万个组件的机架提供技术。每个机架有130万到150万个组件。在Vera Rubin机架中，有200家供应商。
LEX FRIDMAN：所以有趣的是，你并没有在阻碍因素清单中将此列为让你夜不能寐的事情。
黄仁勋：但我正在做所有必要的事情，以确保我能睡得着，因为我已经把它从清单上划掉了。我说，“好了，我可以去睡觉了。”让我们推理一下——什么对我们来说是重要的。好的，让我们推理一下，因为我们改变了系统架构，从你记得的原始DGX1到NVLink 72机架规模计算。这意味着什么？这对软件意味着什么？这对工程意味着什么？这对我们设计和测试的方式意味着什么？这对供应链意味着什么？
这意味着的事情之一是，我们将数据中心的超级计算机集成转移到了供应链中的超级计算机制造。如果你这样做，你还必须认识到——如果你要建造的数据中心总足迹，假设你想让50吉瓦的超级计算机同时运行，而制造那50吉瓦的超级计算机需要一周时间，那么供应链中每周就需要一千兆瓦的电力来制造和测试超级计算机，然后我才能发货。
NVLink 72实际上是在供应链中制造超级计算机，然后以每个机架2到3吨的重量发货。它们以前是以零件形式到达，我们在数据中心内部组装。但现在这不可能了，因为NVLink 72的密度太高了。
这就是一个例子，我必须去做的是——我飞往供应链，去见我的合作伙伴，我说，“猜猜看？这是我要做的。这是我们过去制造DGX的方式。我们将以这种方式制造它们。这样会好得多，因为我们将需要它们进行推理。推理市场即将到来。推理的拐点即将到来。这将是一个巨大的市场。”
所以我首先向他们解释正在发生什么，为什么会发生。然后我要求他们每人进行数十亿美元的资本投资。因为他们信任我，而且我非常尊重他们，我给他们每一个质疑我的机会，我花时间向人们解释事情，我从第一性原理进行推理。当我完成时，他们知道该做什么了。
LEX FRIDMAN：所以很大程度上是关于关系和建立对未来的共同愿景。但你是否担心某些瓶颈？供应链中最大的瓶颈是什么？你担心ASML的EUV工具吗？你担心TSMC的封装成本和封装速度吗？担心它能多快扩展？你说你不仅在飞速增长，而且在加速增长。所以感觉供应链中的每个人——这些无疑是瓶颈——都必须扩大规模。你一直在和他们进行“你们如何扩大规模？”这样的对话吗？你担心这个吗？
黄仁勋：不。
LEX FRIDMAN：好的。
黄仁勋：因为我告诉了他们我需要什么，他们理解了我的需求，他们告诉了我他们将做什么，我相信他们会去做他们说要做的事。
LEX FRIDMAN：有意思。是的，很高兴听到这个。那么，也许我们可以稍微多谈一下电力——你对如何解决能源问题有什么希望？
黄仁勋：我想非常、非常、非常希望我们谈谈这件事，并把这个信息传递出去——我们的电网是为最坏情况设计的，并留有一些余量。嗯，99%的时间我们远未达到最坏情况，因为最坏情况是冬天的几天，夏天的几天，以及极端天气。大多数时候，我们可能只运行在峰值的60%左右。
所以99%的时间，我们的电网有剩余电力，只是闲置在那里。但它必须在那里闲置，以防万一——当需要的时候，医院必须有电，基础设施必须有电，机场必须运行，等等。
所以我想到的问题是，我们能否帮助他们理解并创建合同协议，设计计算机架构系统和数据中心，以便当社会基础设施需要最大电力时，数据中心得到的电力减少。但这本来就是非常罕见的情况。在那段时间里，我们要么有自己的备用发电机来应对那部分需求，要么就让计算机把工作负载转移到其他地方。或者让计算机运行得慢一些。我们可以降低性能，减少功耗，当有人请求答案时，提供稍长延迟的响应。
所以我认为，以这种方式使用计算机，建造数据中心——而不是期望100%的正常运行时间和这些非常、非常严格的合同——这给电网带来了很大压力。现在他们不得不从他们的最大值上增加。我只想使用他们的剩余电力。它们就闲置在那里。
LEX FRIDMAN：是的，这一点谈论得不够多。那么，是什么阻止了这一点？是监管吗？是官僚主义吗？
黄仁勋：我认为这是一个贯穿始终的问题。它从最终客户开始。最终客户对数据中心提出了它们永远不能不可用的要求。所以最终客户期望完美。现在，为了交付这种完美，你需要备用发电机和电网电力供应商的组合来交付完美。所以每个人都必须达到六个九的可靠性。
嗯，我认为首先，现在我们应该让所有人都明白，当客户提出这些要求时，在你的数据中心运营团队中有人——与CEO脱节。我敢打赌CEO不知道这件事。我要和所有CEO谈谈。CEO们可能根本没有关注正在签订的合同。所以每个人都想签最好的合同，当然，他们去找云服务提供商，两个合同谈判代表——我现在就能想象他们谈判这些多年合同的样子。双方都想要最好的合同。结果，CSPs然后不得不去找公用事业公司，他们期望六个九的可靠性。
所以我认为第一件事就是确保所有客户——客户的CEO们——意识到他们在要求什么。现在第二件事是，我们必须建造能够优雅降级的数据中心。所以如果电网的公用事业公司告诉我们，“听着，我们将不得不把你们的电力降到80%左右，”我们会说，“完全没问题。我们只是把工作负载转移一下。我们会确保数据永远不会丢失，但我们可以降低计算速率，使用更少的能源。”关键工作负载的服务质量会稍微下降一点——我立刻把它转移到其他地方，这样我就没有那个问题了。所以哪个数据中心仍然有100%的正常运行时间。
LEX FRIDMAN：那是一个多么困难的工程问题？数据中心电力的智能动态分配——一旦你
黄仁勋：——可以指定，就可以设计。
LEX FRIDMAN：说得好。
黄仁勋：只要它遵守第一性原理的物理定律，我认为就没问题。
LEX FRIDMAN：你提到的第三件事是什么？
黄仁勋：所以第二件事是数据中心。第三件事是，我们需要公用事业公司也认识到这是一个机会。而不是说，“听着，需要五年时间才能提高我的电网能力”——如果你愿意接受这种保证水平的电力，我下个月就可以以这个价格提供给你。所以如果公用事业公司也提供更多分段的电力输送承诺，那么我想每个人都会知道如何处理它。但现在电网有太多的浪费了。我们应该去争取它。
LEX FRIDMAN：你高度赞扬了Elon和xAI在孟菲斯建造Colossus超级计算机的成就，可能在创纪录的短短四个月内完成。现在有20万个GPU，并且增长非常快。关于他的方法，有什么你可以谈到的、对所有数据中心创建者都有广泛指导意义的吗？他处理工程的方法，他处理整个建设和管理的所有事情的方法。
黄仁勋：首先，Elon深入参与了许多不同领域，但他也是一个非常好的系统思考者。所以他能够思考多个学科。显然，他推动事情，质疑一切。第一，有必要吗？第二，必须这样做吗？换句话说，必须花这么长时间吗？
所以他能够质疑一切，直到只剩下绝对必要的最低限度。你不能再拿出任何东西了。然而产品的必要能力得以保留。所以他是你能想象到的最极简主义者。而且他在系统规模上这样做。
我也很喜欢他亲临行动现场这一点。他就直接去那里。如果有问题，他就直接去那里说，“给我看看问题。”当你把这些结合起来做时，你就能克服很多以前的，“我们就是这么做的，”“我在等他们。”我的意思是，每个人都有很多借口。
最后一件事是，当你亲自行动，带着如此紧迫感时，它会促使其他人也带着紧迫感行动。每个供应商都有很多客户。每个供应商都有很多项目在进行。而他确保自己成为所有其他人项目的最高优先级。他通过示范来做到这一点。
LEX FRIDMAN：是的，我参加过很多这样的会议。看着很有趣，因为确实没有足够多的人问这样的问题，比如，“好吧，这个能做得快很多吗？怎么做？为什么必须花这么长时间？”
黄仁勋：是的，没错。
LEX FRIDMAN：然后这就变成了一个工程问题。是的，我认为当你得到——实际上，我记得有一次我和他在一起。他确实在仔细研究整个将电缆插入机架的过程。他当时和一位正在做这项任务的工程师一起工作。他只是在试图了解那个过程是什么样的，以便它能更不容易出错。
仅仅是从构建数据中心的每一项任务中建立起那种直觉，你立即开始详细和广泛地感受到低效之处。所以你可以让它越来越高效。再加上你有能力说，“让我们用完全不同的方式来做，消除所有可能的阻碍。”
黄仁勋：没错。
LEX FRIDMAN：在NVIDIA极限系统协同设计方法中，你是否看到了与Elon处理系统工程的方式有相似之处？
黄仁勋：嗯，首先，协同设计是终极的系统工程问题。所以我们从那个原则出发来处理我们所做的工作。我们做的另一件事——这是我的速记，代表物理的极限是什么。所以，我们所做的一切都与光速进行比较——内存速度、数学速度、电源、成本、时间、精力、人员数量、制造周期时间。
当你思考延迟与吞吐量，成本与吞吐量，成本与容量时，所有这些你都对照光速进行测试，以实现所有这些不同的约束。然后当你一起考虑时，你知道你必须做出妥协，因为实现极低延迟的系统与实现高吞吐量的系统在架构上根本不同。
但你想知道实现高吞吐量的系统的光速是什么，实现低延迟的系统的光速是什么。然后当你思考整个系统时，你可以进行权衡。所以我强迫每个人在开始做任何事情之前，先思考第一性原理、极限、物理极限，并用它来测试一切。所以这是一个很好的思维框架。
我不太喜欢其他方法，比如持续改进。持续改进的问题是——首先，你应该从第一性原理、以光速思维进行工程设计，只受物理极限和物理学定律的限制。在那之后，当然，你会随着时间的推移改进它。
但我不喜欢面对一个问题时，有人说，“嘿，现在做这件事需要74天，我们可以为你做到72天。”我宁愿把它全部剥离回零，然后说，“首先，向我解释为什么一开始是74天。让我们思考一下今天什么是可能的。如果我完全从头开始建造它，需要多长时间？”
你常常会惊讶地发现，可能只需要六天。现在从74天到6天的其余部分可以有充分的理由解释——妥协、成本降低以及各种不同的事情——但至少你知道它们是什么。然后，既然你知道六天是可能的，从74天到6天的对话会出奇地有效得多。
LEX FRIDMAN：在你处理的如此难以置信的复杂系统中，简单性有时是一个好的启发式方法吗？我的意思是，你宣布的Vera Rubin pod简直令人难以置信。我们谈论的是7种芯片类型，5种专门设计的机架类型，40个机架，1.2千万亿个晶体管，近20,000个NVIDIA芯片，超过1,100个Rubin GPU，60 exaflops，每秒10 PB的横向带宽。这一切——
黄仁勋：只是一个。那只是一个pod。是的，那只是一个pod。
LEX FRIDMAN：甚至单独的NVL 72机架就有130万个组件，1,300个芯片，4,000磅挤进一个19英寸宽的机架。
黄仁勋：Lex，我们每周大概要生产大约200个这样的pod。只是为了让你们了解——
LEX FRIDMAN：不同的组件。我想简单性是不可能的，但这是你在尝试设计事物时追求的一个指标吗？
黄仁勋：我最常使用的短语是，“我们需要事物尽可能简单，但复杂到必要为止。”所以问题是，所有这些复杂性都是必要的吗？我们应该对此进行测试和挑战。然后除此之外，其他一切都是多余的。
LEX FRIDMAN：但一些最不可思议的半导体行业工作——广义上，但NVIDIA所做的——是历史上最伟大的工程之一。所以这些系统确实是、确实是工程的奇迹。
黄仁勋：这是世界上制造过的最复杂的计算机。
LEX FRIDMAN：是的，工程团队——我的意思是，我不知道，这不是竞赛，但如果有像工程团队的奥运会，我的意思是TSMC做令人难以置信的工程，ASML在每个规模上都是。但NVIDIA将给他们带来激烈的竞争。
黄仁勋：不可思议的团队，每个单项运动中的金牌得主，都聚集在这里——
LEX FRIDMAN：并且必须一起工作，直接向你汇报。这太棒了。
LEX FRIDMAN：你最近去过中国，所以问你这个很有意思。中国在建立其技术部门方面取得了令人难以置信的成功。你理解中国如何能够在过去10年里建立起如此多令人难以置信的世界级公司、世界级工程团队，以及这个生产了如此多令人难以置信产品的技术生态系统吗？
黄仁勋：有很多原因。嗯，首先，让我们从一些事实开始。世界上50%的AI研究人员是中国人，正负误差。他们大多还在中国。我们这里有很多，但中国仍有出色的研究人员。
他们的科技行业出现在恰好的时机——移动云时代。他们做出贡献的方式是软件。所以这是一个拥有卓越科学和数学，孩子们受过良好教育的国家。他们的科技行业是在软件时代创建的。他们非常熟悉现代软件。
中国不是一个巨大的经济体。它有许多省份和城市，市长们相互竞争。这就是为什么有这么多电动汽车公司，为什么有这么多AI公司。你能想象到的每个公司，他们都创建了一些。结果，他们内部有疯狂的竞争。而剩下的是一家不可思议的公司。
他们还有一种社会文化，家庭第一，朋友第二，公司第三。来回交流的数量——他们基本上一直是开源的。所以他们为开源贡献更多是非常合理的，因为他们可能在想，“我们在保护什么？”他们的工程师的兄弟在那家公司，他们的朋友在那家公司，他们都是校友。校友的概念——一个校友，终身的兄弟。所以他们非常、非常快地分享知识。所以没有理由隐藏技术。你不如把它放在开源上。
然后开源社区放大和加速了创新过程。所以你得到了这种快速的、令人难以置信的、优秀的人才，由于开源而快速创新，以及公司之间疯狂的竞争。出现的东西是不可思议的。
所以这是当今世界上创新最快的国家。我刚才所说的一切都植根于这个国家孩子们的成长方式——他们拥有优秀的教育，父母希望他们在学校表现出色，他们的文化就是那样。这些只是他们国家的事情。而他们恰恰出现在技术经历指数级增长的时候。
LEX FRIDMAN：再加上从文化上讲，成为一名工程师很酷。这与你提到的所有组成部分都有关联。
黄仁勋：这是一个建设者的国家。
LEX FRIDMAN：这是一个建设者的国家。
黄仁勋：是的，没错。我们国家的领导人非常出色。但他们大多是律师。他们国家的领导人大多深耕工程与技术领域，十分看重技术对我们国家的领导力。技术领导力对国家安全很重要。不仅仅是一个方面的国家安全，是所有方面的国家安全。当我们的国家更加繁荣时，我们可以在国内政策和帮助社会福利方面做得更好，因为我们在美国创造了大量的再工业化。我们正在创造大量的工作岗位。我们正在帮助将我们如何建造东西的方式转变回美国，在许多不同的工厂、芯片、计算机中，当然还有这些AI工厂。
我完全意识到这一点，我有这个好处，这是一个真正的礼物，主流投资者、教师、警察，他们不知为何投资了NVIDIA，或者因为他们看了Jim Cramer的节目，买了些股票，现在成了百万富翁。我完全意识到这种情况。我意识到NVIDIA处于一个非常大的生态系统合作伙伴网络的中心，既有我们的上游，也有我们的下游。
所以我处理这个问题的方式正是我刚才所做的。我推理我们在做什么，它导致了什么，对其他人有什么影响，是积极的还是甚至通过巨大的负担，比如对供应链。因此问题是，你打算怎么做？在我感受到的几乎所有事情中，我都会分解它。我推理，好吧，情况是什么，什么改变了，什么困难，我打算怎么做？我分解它，分解问题。对这些情况的分解将其变成了我可以做的可管理的事情。在那之后，我能做的唯一一件事就是，你做了吗？你自己做了还是让别人做了？如果你没做，你推理出需要做，你没做，也没让别人做，那就别抱怨了。
所以我对自己相当严格，但我也把事情分解，这样我就不会惊慌。我可以去睡觉，因为我已经列出了需要做的事情。而且我确保任何可能将我们公司置于危险境地的事情，可能将我的合作伙伴置于危险境地的事情，可能将我们行业置于危险境地的事情，我已经告诉了某人。任何我感觉到可能将任何人置于危险境地的事情，我已经告诉了能对此做些什么的人。所以我已经把它从心头卸下，或者我正在为此做些什么。所以在那之后，Lex，你还能做什么？
LEX FRIDMAN：那么，考虑到在建立NVIDIA的旅程中所有令人难以置信的、强烈的痛苦，你是否在心理上经历过低谷？
黄仁勋：哦，是的。哦，是的，当然。一直都有。一直都有。
LEX FRIDMAN：在那里，你只是把问题分解成碎片。
黄仁勋：是的。
LEX FRIDMAN：看看你能做些什么？
黄仁勋：其中一部分是遗忘。正如你所知，AI学习最重要的属性之一就是系统性遗忘。你需要知道什么时候忘记一些事情。你不能记住所有事情。你不能保留所有事情。你也不想背负所有事情。我做得非常快的一件事就是分解问题。我推理问题，并与他人分担这个负担。当我说我告诉所有人时，我本质上是在分担那个负担。
LEX FRIDMAN：是的。
黄仁勋：尽可能快地，任何让我担心的事情，告诉别人。不要只是自己扛着。把问题分解成更小的部分，让人们——并激励他们能够去做些什么。但其中一部分就是遗忘。很多情况下，你必须对自己狠一点。来吧，别哭了，我们继续前进。然后你起床。然后另一部分是，你被下一个闪亮的光、下一个未来、下一个机会所吸引。好了，那都过去了。接下来是什么？
这需要很多。我认为你看伟大的运动员就是这样。他们只担心下一个得分点，上一个得分点已经过去了，尴尬、挫折。因为我做的很多工作都是公开的，Lex，你的很多工作也是公开的。所以我的很多工作都是公开的。所以我当时说了很多看起来合理或有趣的事情。大多数时候只是因为我当时觉得有趣。然后你回想起来。就没那么有趣了，但是。
LEX FRIDMAN：但是是的，相信我，我知道。但你基本上允许自己被未来的光芒所牵引。忘记过去，只是继续——没错，继续朝着那个方向努力。我的意思是，你确实说过这句有名的话，你说如果你知道建立NVIDIA有多难，结果比你预期的难一百万倍，你就不会做了。但是——当我听到这个时，这可能对任何值得做的事情都是真的。
黄仁勋：没错，正是如此。顺便说一下，我想解释的是，拥有孩子般的心态有一种不可思议的超能力。我常常看着某样东西——几乎是所有东西——我的第一个想法是，“这能有多难？”所以你让自己进入那种模式。“这能有多难？”而且从来没有人做过，它看起来巨大，它将花费数千亿美元，它将需要所有这些——而你就说，“是的，但这能有多难？”
所以你必须让自己进入那种心态。你不想过度模拟一切，不想模拟所有挫折、所有考验和磨难、所有失望。你不想提前模拟所有那些。你不想知道那些。你想带着它会很完美、会很棒、会非常有趣的想法进入一个新的经历。然后当你在那里时，你需要有耐力，你需要有毅力，这样当挫折真的发生时——而挫折会出乎你的意料，失望会出乎你的意料，尴尬会出乎你的意料，羞辱会出乎你的意料——你只需要开启另一项能力，那就是忘记它，继续前进，不断前进。
就我对未来的假设以及未来将如何实现而言——只要这些假设和输入没有发生实质性变化——那么输出就不会改变。所以我对未来的模拟输出仍然会发生。如果它仍然会发生，我就会继续追求它。
所以这是两三种人类特征的结合。进入一种全新体验的能力。忘记挫折的能力。相信自己的能力，相信你所相信的，并忠于那个信念。但你不断地重新评估。这三、四、五种东西的结合对于韧性来说真的很重要。
我很幸运，无论是什么样的生活经历导致了这一点，我拥有了那四、五种特质。
我总是好奇，总是在学习。我总是向每个人学习。我总是问——因为我对每件事都很谦卑——我总是想，“天哪，他们做得这么好。他们做得这么棒。我想知道他们在想什么。”所以我以很多方式模拟每个人，几乎模仿我观察的每个人。所以你不断地学习。
LEX FRIDMAN：你现在是地球上最富有的人之一，是地球上最成功的人之一。保持谦逊，能够——你是否感觉到金钱、权力和名声的影响，让你更难在自己的头脑中认错，从而听取别人的不同意见并向他们学习？诸如此类的事情？
黄仁勋：令人惊讶的是，没有。我实际上会走向另一个方向，因为我做的很多工作都是公开的。当我错了的时候，几乎所有人都能看到。
LEX FRIDMAN：你被谦卑了。
黄仁勋：当我错了，或者结果不是那样的时候——我在外面说的大部分事情我都是相当确定的。原因是因为它会影响到其他人。我对这一点非常关心，也非常谨慎。
对于我在会议内部推理的事情，很多事情可能会变得不同，但这从未阻止我按照我管理和领导的方式进行推理。我不断地在人们面前推理。即使我在和你谈话时，你也能看到我在推理事情。我想确保你理解我说的话——不是因为是我告诉你的，而是因为我对我要告诉你的事情非常谦卑。我向你展示了我得出结论的步骤，然后你可以决定是否最终相信我所说的。
所以我整天都在和所有员工开会时这样做。我不断地推理。“让我告诉你我是怎么看的，”然后我推理出来。这给了每个人机会来打断并说，“我不同意那部分。”关于推理事情并让人们与之互动的好处是，他们不必不同意你的结果。他们可以不同意你的推理步骤，他们可以把我引向不同的方向，然后我们可以向前推理。所以我们是一种集体的路径搜索方法。这真的很棒。
LEX FRIDMAN：是的。你在解释事情时有一种方式——我能感觉到你实际上是在现场进行推理，带着一种持续的开放心态，让我觉得我可以引导你的思考。
黄仁勋：是的。
LEX FRIDMAN：在你经历了这么多年的成功和痛苦之后，你还能保持这一点，这真的很美。我认为有时候痛苦会让你封闭——让你有点封闭。
黄仁勋：是的。
LEX FRIDMAN：而且我认为——
黄仁勋：你是否保持对尴尬的容忍度？我认为那是容忍度。
LEX FRIDMAN：我的意思是，这是一件真实的事情。
黄仁勋：是的。
LEX FRIDMAN：有很多年的尴尬。即使是那些会议，知道你周围有人，你宣布了一个想法，结果证明那个想法是错的，能够承认并从中成长——这在人的层面上是非常困难的。
黄仁勋：是的。嗯，你知道，他们知道我的第一份工作是打扫厕所。
LEX FRIDMAN：所以我很高兴你保持了那种Denny's的精神。工作——那很美好。你从Denny's开始的整个旅程是一个美好的旅程。
让我问你关于视频游戏的事。我是一个超级游戏迷。
黄仁勋：是的。
LEX FRIDMAN：所以我必须感谢NVIDIA多年来提供的令人难以置信的GPU。
黄仁勋：顺便说一下，GeForce至今仍然是我们第一的营销策略。
LEX FRIDMAN：没错。
黄仁勋：人们在青少年时期了解NVIDIA，然后他们上大学，知道NVIDIA是谁。一开始只是玩《使命召唤》、《堡垒之夜》，后来他们使用CUDA，再后来他们在Blender、达索、欧特克中使用NVIDIA。
LEX FRIDMAN：我的意思是，我向一个朋友提到我要和你谈话，他说，“哦，他们制造很棒的游戏GPU。”
黄仁勋：是的，没错，没错。
LEX FRIDMAN：不止于此，但是的，人们真的很喜欢它。它真的给很多人带来了很多快乐。硬件确实让这些世界变得生动。围绕DLSS5有一些争议。
黄仁勋：是的。
LEX FRIDMAN：你能向我解释一下围绕这个的争议吗？我想人们，网上的游戏玩家，担心它让游戏看起来像AI垃圾。
黄仁勋：是的。
LEX FRIDMAN：你怎么看这个争议？
黄仁勋：是的，我认为他们的观点有道理，我能理解他们从哪里来，因为我自己也不喜欢AI垃圾。所有AI生成的内容越来越相似，而且它们都很漂亮。所以我对他们的想法感同身受。但那不是DLSS5想要做的。
我展示了几个例子，但DLSS5是3D条件化的，3D引导的。它是基于真实结构，数据引导的。所以艺术家决定了几何结构。我们完全忠实于保持的几何结构。所以在每一帧中，它都受到纹理、艺术家艺术性的制约。所以每一帧它都会增强，但不会改变任何东西。
关于增强的问题——DLSS5也让，因为系统是开放的，你可以训练自己的模型来决定，你甚至可以在未来提示它。“我希望它是卡通着色器。我希望它看起来像这种——”所以你可以给它一个例子，它会以那种风格生成。所有这一切都与艺术家的艺术性、风格、意图保持一致。
所以我认为他们得到的印象是游戏会以它们发布的样子呈现，然后我们再进行后处理。这不是DLSS的意图。DLSS是与艺术家整合在一起的。所以它是关于给艺术家AI工具，生成式AI工具——他们可以决定不使用它。
LEX FRIDMAN：我认为人们对人脸非常敏感。我们现在正处在这个时刻，我认为这是一个美好的时刻，人们对AI垃圾很敏感。这就像一面镜子，帮助我们认识到我们寻求的是不完美。我们寻求的有时不是完美的图形。它帮助我们理解我们在创造的世界中觉得什么有吸引力。这很美。只要它是帮助我们创造那些世界的工具。
黄仁勋：是的，没错。这只是又一个工具。他们希望生成模型生成与照片写实相反的东西。是的，它也会那样做。所以这只是又一个工具。我想游戏玩家可能也欣赏我们在过去几年向游戏开发者介绍的皮肤着色器。其中许多游戏都有包括次表面散射的皮肤着色器，使皮肤看起来更像皮肤。所以游戏开发者正在寻找越来越多的工具来表达他们的艺术。所以这只是他们可以决定使用的又一个工具。
LEX FRIDMAN：荒谬的问题。你认为有史以来最伟大或最有影响力的游戏是什么？也许从NVIDIA的角度来看？
黄仁勋：《毁灭战士》。
LEX FRIDMAN：《毁灭战士》。毫无疑问，那是3D——
黄仁勋：我会说是《毁灭战士》。从文化影响以及行业将PC转变为游戏设备的角度来看，那是一个非常关键的时刻。当然，在那之前有飞行模拟公司，但它们没有像《毁灭战士》那样普及到足以让行业将PC从办公自动化工具转变为面向家庭和游戏玩家的个人计算机。所以《毁灭战士》在这方面真的很有影响力。从实际的游戏技术角度来看，我会说是《VR战士》。所以我们和两者都是很好的朋友。
LEX FRIDMAN：然后还有最近几年的游戏。我的意思是《赛博朋克2077》，真的很棒的GPU，加速图形。
黄仁勋：完全光线追踪。
LEX FRIDMAN：完全光线追踪。我个人也是《上古卷轴：天际》的超级粉丝，《上古卷轴》是很久很久以前发布的。但人们发布模组，他们喜欢模组。我的意思是，它就像一个不同的游戏，它只是让我一遍又一遍地重新玩游戏。它让你意识到你可以以一种全新的方式重新体验你已经热爱的世界。所以我总是这样做。我最喜欢的事情之一，就是在天际漫步。
黄仁勋：我们创建了这个叫做RTX Mod的东西。它是一个模组工具，允许社区将最新技术注入到一个旧游戏中。
LEX FRIDMAN：当然，一款伟大的电子游戏不仅仅是图形，还有故事和角色发展。
黄仁勋：没错。
LEX FRIDMAN：美丽的图形可以增加沉浸感，感觉像是你被传送到的另一个地方。
LEX FRIDMAN：你说过，我认为很准确，AGI时间线问题取决于你对AGI的定义。那么让我问你关于这里可能的时间线。也许对AGI是什么的一个荒谬定义是，一个能够基本上做你的工作的AI系统。所以运行，不，启动、成长并运营一家成功的价值超过十亿美元的技术公司。所以你知道做所有这些组成部分有多难。那么我们离那个目标还有多远？所以我们谈论的是一个AI，它能完成所有极其复杂的事情，这些是首先创新、寻找客户、向他们销售、管理、建立一个由一些代理体、一些人类组成的团队所需要的，所有这类事情。这是5年、10年、15年、20年后的事吗？
黄仁勋：我认为就是现在。我认为我们已经实现了AGI。
LEX FRIDMAN：你认为你可以有一个由像这样的AI系统运营的公司？
黄仁勋：可能。原因是这样的。你说十亿，你也没说永远。所以，例如，Claude能够创建一个网络服务，一些有趣的小应用，突然间几十亿人使用了50美分，然后不久之后它又倒闭了，这不是不可能的事。现在，我们在互联网时代看到了很多这类公司，而且大多数那些网站并不比Claude今天能生成的更复杂。
LEX FRIDMAN：实现病毒式传播并将其货币化。
黄仁勋：是的。只是我不知道它是什么，但当时我也无法预测任何那些公司。
LEX FRIDMAN：你知道，你这句话会让很多人兴奋。就像，什么意思？我可以直接启动一个代理体并赚很多钱。
黄仁勋：嗯，顺便说一下，现在正在发生。你知道当你去中国时，你会看到一大堆人让他们的AI出去找工作、做工作、赚钱。如果发生一些社交事件，或者有人创建了一个数字影响者，超级可爱，或者一些社交应用，可以喂养你的小电子宠物之类的，然后它意外地瞬间成功，我一点也不会感到惊讶。很多人用几个月，然后它就慢慢消失了。
现在，十万个那样的代理体建造NVIDIA的几率是0%。然后我想确保我们都做的一件事是，认识到人们真的很担心他们的工作。我只是想提醒他们，你工作的目的和你用来做工作的任务和工具是相关的，但不是一回事。
我做我的工作已经33年了。我是世界上任期最长的科技CEO。34年。而我用来做工作的工具在过去34年里一直在不断变化，有时在两三年内变化相当大。
我真正想确保每个人都听到的一个故事是，计算机科学家和AI研究人员说会消失的第一份工作的故事，那就是放射科医生，因为计算机视觉将达到超人的水平。它确实做到了。计算机视觉在2019年，也许稍晚一点，2020年就达到了超人水平。所以计算机视觉达到超人水平已经很长时间了。所以预测是放射科医生会消失，因为研究放射扫描已经成为过去。AI会做那个。
嗯，他们绝对正确。计算机视觉完全是超人水平。今天每个放射学平台和软件包都是由AI驱动的。然而放射科医生的数量却增长了。所以问题是为什么？现在我们世界上放射科医生短缺。危言耸听的警告太过分了，它吓跑了人们从事这个对社会如此重要的职业。所以它造成了伤害。
现在，为什么它是错的？原因是因为放射科医生的目的是诊断疾病，帮助患者和医生诊断疾病。因为我们现在能够更快地研究扫描，你可以研究更多的扫描，你可以更好地诊断，你可以更快地让病人住院，你可以看更多的人。医院赚更多的钱，医院有更多的病人，你需要更多的放射科医生。令人惊讶的是，这显然会发生。
NVIDIA的软件工程师数量将会增长，而不是减少。原因是因为软件工程师的目的和软件工程师编码的任务是相关的，但不是一回事。我希望我的软件工程师解决问题。我不在乎他们写了多少行代码。他们的目的没有改变。解决问题，团队合作，诊断问题，评估结果，寻找新的问题来解决，创新，连接点——所有那些东西都不会消失。
LEX FRIDMAN：所以你认为有可能，让我们甚至以编码为例，你认为世界上的程序员数量可能会增加，而不是减少？
黄仁勋：原因是因为这个。编码的定义是什么？我相信今天的编码定义就是简单地指定一个规格说明。也许如果你想更有指导性，你甚至可以给它一个你想要编写的软件的架构。所以问题是，有多少人能那样做？描述一个给计算机的规格说明，告诉计算机去建造什么。有多少人？我想我们刚刚从3000万人变成了可能10亿人。
所以未来的每个木匠都会是编码员，只不过一个有AI的木匠也是一个建筑师。他们刚刚能够为客户提供的价值大大提升了。我相信每个会计师也是你的财务分析师，也是你的财务顾问。所以所有这些职业都刚刚被提升了。如果我是一个木匠，我看到AI，我会完全疯狂。我能带给我的客户的服务。如果我是一个水管工，完全疯狂。
LEX FRIDMAN：而那些目前是程序员和软件工程师的人，我认为，认为他们处于直观地知道如何与代理体使用自然语言交流以设计最佳软件的前沿。
黄仁勋：没错。
LEX FRIDMAN：所以随着时间的推移，他们会趋同。但我认为学习如何编程，比如学习编程语言是什么，旧的那种编程，仍然有价值。什么是编程语言的良好实践？什么是大型软件系统编程语言的设计原则？
黄仁勋：原因是因为这个，Lex——我只是对观众说——我认为规格说明的目标，规格说明的艺术性，它的目标和艺术性取决于你试图解决什么问题。
当我思考给公司战略和制定公司方向以及我们应该做的事情时，我描述它的详细程度足够具体，以至于人们普遍理解方向并且它是可执行的。它足够具体，他们可以据此采取行动。但我故意描述得不够详细，以便让43,000个出色的人能够让它变得比我想象的更好。
所以当我和工程师一起工作，当我和人们一起工作时，我会思考我试图解决什么问题，我和谁一起工作，而规格说明的详细程度、架构定义的程度与此相关。所以每个人都必须学习他们想在编码光谱的哪个位置。写一个规格说明就是编码。所以你可能会决定非常规范，因为你正在寻找一个非常具体的结果。你可能会决定这是一个你想更探索性的领域。所以你可能会描述得不够详细，甚至能与AI来回交流，以推动你自己创造力的边界。所以这种关于你在光谱中何处的艺术性，就是编码的未来。
LEX FRIDMAN：但就编码之外的事情再多说一点，我认为很多人，理所当然地，担心他们的工作，对他们的工作有很多焦虑，尤其是在白领领域。我认为我们中没有人知道如何处理动荡的时代，当自动化和新技术出现时总是会到来的动荡时代。
我只是，首先，我认为我们都需要有同情心和责任感，去感受当个人和家庭失去工作时实际痛苦的感觉。我认为每当你有像人工智能这样具有变革性的技术出现时，都会有很多痛苦。我不知道该如何应对那种痛苦。
希望它为同样的人创造更多的机会，从事同样的工作，因为工具的演变使他们更高效，也更有趣，希望就像在编程中那样。我编程玩得非常开心，我不得不说我从没这么开心过。所以希望它能自动化无聊的部分，让创造性的部分成为人类负责的部分。但仍然会有很多痛苦和折磨。
黄仁勋：所以我的第一个建议，这也是我现在处理焦虑的方式——事实上，我们刚才也谈到了——对未来的巨大焦虑，对压力的巨大焦虑，对不确定性的巨大焦虑。我首先分解它，然后我会告诉自己，好了，有些事情你可以做些什么，有些事情你无能为力，但对于那些你可以做些什么的事情，让我们推理一下，然后去做。
如果我们今天要雇佣一个新的大学毕业生，我有两个人选——一个对AI一无所知，一个是使用AI的专家——我会雇佣那个使用AI的专家。如果我有一个会计师，一个营销人员，一个使用AI的专家，供应链，客户服务，销售人员，业务发展，律师，我会雇佣那个使用AI的专家。
所以我建议每个大学生，每个老师都应该鼓励他们的学生去使用AI。每个大学生毕业时都应该成为AI专家。每个人——如果你是一个木匠，如果你是一个电工，去使用AI。去看看它能做什么来改变你当前的工作。提升你自己。如果我是一个农民，我绝对会使用AI。如果我是一个药剂师，我会使用AI。我想看看它能做什么来提升我的工作，这样我就能成为创新者，自己来革新这个行业。所以这就是我要做的第一件事。
然后我也会帮助他们。确实，技术会取代并消除许多任务，因为它会自动化它们。如果你的工作就是那个任务，那么你很可能受到很大的冲击。如果你的工作目的包括某些任务，那么至关重要的是你去学习如何使用AI来自动化那些任务。然后在这两者之间还有各种不同的情况。
LEX FRIDMAN：顺便说一下，AI的美好之处在于，聊天机器人版本，你可以通过和它交谈来分解你的焦虑和问题。这真的非常不可思议，你可以多么深入地思考你生活中的问题。我指的不是像治疗那样的心理问题，而是非常实际的——好吧，我担心我的工作。需要什么技能？我需要采取哪些步骤？我如何更好地使用AI？你刚才说的一切，你实际上都可以问它，它会给你一个逐点的计划。我的意思是，它就是一个很棒的人生导师，就是这样。
黄仁勋：“我不知道如何使用AI。”然后AI说，“嗯，让我来给你展示一下。”
LEX FRIDMAN：这非常元，但有点不可思议。所以人们绝对应该。
黄仁勋：你不能走到Excel面前说，我不知道如何使用Excel，你就完蛋了。
LEX FRIDMAN：我的意思是，这就是AI为我所做的，在所有生活领域都是如此。那就是作为一个初学者，第一次使用某样东西时的初始摩擦。我真的可以问任何单一的事情。我需要采取的第一步是什么？
黄仁勋：没错。
LEX FRIDMAN：而它所做的那种手把手指导，消除了世界提供的所有体验的摩擦，就像我私下向你提到的那样，你提到我要去中国和台湾，太棒了。那么我该去哪里。我该怎么。所有那些问题立刻得到解答。这很美好。
黄仁勋：嗯，当你去台湾的时候，就问AI，Jensen在台湾最喜欢的餐厅是什么？是的，它实际上。哦，是的，是的。
LEX FRIDMAN：准确吗？
黄仁勋：是的，是的。
LEX FRIDMAN：好的。
黄仁勋：全台湾都有。嗯，你在那里是个摇滚明星。
LEX FRIDMAN：就像我们私下提到的那样，也许我们的道路会交叉，那真是太棒了。
黄仁勋：Computex，NVIDIA，GTC台湾。
LEX FRIDMAN：你是否认为关于人性，关于人类意识，有一些东西从根本上说是非计算的？也许是芯片，无论多么强大，都永远无法复制的东西？
黄仁勋：我不知道芯片是否会紧张。当然，导致焦虑或紧张或其他情绪的条件，我相信AI将能够识别和理解这些。我不认为我的芯片会感受到那些。
因此，那种焦虑、那种感觉、那种兴奋、那种，那种，所有那些感觉如何在人类表现中体现出来。例如，极其出色的人类表现，运动表现，平均水平或低于平均水平。那种在完全相同的情况下，对不同的人，产生不同结果，表现出不同表现的整个人类表现范围。我不认为我们正在建造的任何东西表明，两台计算机在呈现完全相同的所有上下文时，当然会产生统计上不同的结果，但那不是因为它感觉不同。
LEX FRIDMAN：是的，主观性。天哪，我们人类感受到的主观体验确实有非常特别的东西。就像我向你提到的，和你谈话我相当紧张。就像我向你提到的那样，希望、恐惧、焦虑，以及生活本身，生活的丰富性，一切是多么美妙。我们爱得多么深，我们的心碎得多么深，我们多么害怕死亡，当我们的亲人去世时我们感受到多么大的痛苦，所有这一切，整个事情，我不。很难想象AI，一个计算设备，能够做到那样，但关于这整个事情还有很多我们尚未解开的谜团。
我对惊喜持开放态度。过去几个月和几年里，我已经被惊喜了很多次。扩展可以在智能领域创造一些不可思议的奇迹，这确实非常了不起。所以我愿意接受惊喜。
黄仁勋：而且非常重要的是要分解什么是智能，这个我们一直在用的词。这不是一个神秘的词。智能有它的含义，它是一个系统。它是我们做的一件事，包括感知和理解、推理以及计划的能力。那个循环，那个循环从根本上就是智能。智能不是一个与人性完全相等的词。我认为把这两者分开非常重要。我们有两个词来表示这个。
我不会过度幻想，也不会过度浪漫化智能。智能是，人们以前听过我说，我实际上认为智能是一种商品。我周围都是聪明人，在我周围的每个他们擅长的领域，都有比我更聪明的人。然而我在那个圈子里有一个角色。这其实很有趣。他们比我受过更好的教育。他们上的学校比我好。他们在他们所在的任何领域都比我深入。我所有60个下属，他们都是超人。不知何故，我坐在中间协调着这60个人。
所以你必须问自己，是什么让一个洗碗工能够坐在超人的中间？这说得通吗？所以——但这就是我的观点。我的观点是，智能是一种功能性的东西。人性不是功能性的定义。它是一个更广、更广的词。我们的生活经历，我们对痛苦的容忍度，我们的决心，这些都是智能之外的不同词汇。所以我想帮助观众理解的一件事，如果我能给他们一件事的话，那就是智能是我们长期以来提升到非常高形式的一个词。
LEX FRIDMAN：我们应该真正提升的词是
黄仁勋：人性、品格、人性，所有那些东西。同情心、慷慨，所有你刚才说的那些东西，我相信这些都是超人的力量。而现在智能将被商品化，因为我们已经谈论过它。最重要的是你的教育。现在，即使他们说最重要的是你的教育，当你上学的时候，你获得的不仅仅是知识。但不幸的是，我们的社会把一切都归入了一个词。而生活不止一个词。
我只是告诉你，我的生活表明，在智力曲线上比周围的每个人都低，并没有改变我是最成功的事实。我想这有点——我希望能激励其他人，不要让智能的民主化，智能的商品化，让你们焦虑。你们应该为此感到鼓舞。
LEX FRIDMAN：是的，我认为AI将帮助我们更多地庆祝人类。我当然是把人性和人类放在第一位的。我认为让这个世界变得不可思议的是人类，而且永远都会如此，而AI只是这个让我们人类更强大的不可思议的工具。
黄仁勋：完全正确。
LEX FRIDMAN：NVIDIA的成功以及我提到的数百万人的生命很大程度上依赖于你。但你只是一个人，就像我们提到的，凡人，就像我们所有人一样。你思考过自己的死亡吗？你害怕死亡吗？
黄仁勋：我真的不想死。我有美好的生活，我有美好的家庭，我有非常重要的工作。这不是一生一次的经历——那意味着很多人经历过，只是不是一个人。这是一次人类文明史中一次的经历。我正在经历的。NVIDIA是历史上最重要的技术公司之一。我们正在做非常重要的工作。我非常认真地对待它。
所以当然有一些实际的事情，比如我们如何思考继任计划？我以不相信继任计划而闻名。原因不是因为我是永生的。原因是因为如果你担心继任计划，如果你担心所有那些继任计划的焦虑，那么你应该怎么做？然后你把它一直分解到底。如果你关心你公司的未来，在你之后，你今天应该做的最重要的事情是尽可能经常和持续地传递知识、信息、洞察力、技能、经验。
这就是为什么我不断地在我的团队面前推理一切。每一次会议都是一次推理会议。我在公司内部、外部度过的每一刻都是为了尽可能快地向人们传递知识。我学到的东西，没有哪一样在我的桌子上停留超过一秒钟。我正在传递那个信息。哦，天哪，这个很酷。在我自己还没完全学会之前，我已经把它指向别人了。研究这个。这太酷了。你会想学这个的。
所以我不断地传递知识，赋予人们权力，提升周围每个人的能力，这样我寻求的结果，我希望的是，我死在工作岗位上，希望我瞬间死在工作岗位上，没有长时间的痛苦。
LEX FRIDMAN：嗯，从一个粉丝的角度来看，考虑到你对文明产生的巨大积极影响，我当然希望你继续下去。但这看着也很有趣。NVIDIA正在做的事情，在你的主题演讲中。这只是创新的速度，有那么多令人难以置信的工程被NVIDIA持续地完成着。看着很有趣。这是对人性的庆祝。是对伟大建设者的庆祝，是对伟大工程的庆祝，是对工程的庆祝。它代表着一些特别的东西。
所以我希望你和NVIDIA继续下去。关于我们正在进行的这一切，关于人性，关于人类的未来，是什么给了你希望？当你展望未来，思考未来10年、20年、50年、100年时，是什么给了你希望？
黄仁勋：我一直对善良、慷慨、同情心、人类的能力有很大的信心。我一直对此非常有信心，有时甚至过于自信。我会被利用，但这从未让我停止。我总是从人们想做好事，人们想帮助别人开始，绝大多数情况下，我都被证明是正确的，不断地被证明是正确的，而且常常超出我的预期。所以我对人类的能力有完全的信心。
我认为给我带来不可思议希望的是我所看到的。当我推断现在什么是可能的，以及当我基于我们正在做的事情推断，什么很可能发生。而且有那么多我们想解决的问题，有那么多我们想解决的问题，有那么多我们想建造的东西，有那么多我们想做的美好的事情，现在都在我们的掌握之中，并且在我有生之年可以实现。你不可能不对此感到浪漫。你懂我的意思吗？
LEX FRIDMAN：是的。多么激动人心的时代。
黄仁勋：是的。
LEX FRIDMAN：真的。真的。
黄仁勋：你怎么能不对此感到浪漫呢。事实是，有一个未来。期待疾病的终结是合理的。期待污染将大幅减少是合理的。期待以光速旅行实际上就在我们的未来是合理的。而且，不是长距离，而是短距离。
人们问我怎么做。嗯，首先，很快我就要把一个人形机器人放到宇宙飞船上，它将是我的人形机器人。我们将尽快把它送出去，它将在飞行过程中不断改进和增强。然后当时机成熟时，我的所有意识，我的大部分生活都已经上传到互联网上了。拿走我所有的收件箱，拿走我所做的一切，我所说的一切，它已经被收集起来，并正在成为我的AI。然后我，当那一刻到来时，我们就把那个以光速发送，追上我的机器人。
LEX FRIDMAN：哦，太棒了。我的意思是，但对我来说，那是应用导向的。但对我来说，从最大化好奇心的角度来看。只是。所有这些谜团，那么多迷人的科学问题在那里。
黄仁勋：理解生物机器就在眼前了。不是10年，可能是5年。
LEX FRIDMAN：还有神经生物机器，人类的思想，并揭开物理学、理论物理学的面纱。太令人兴奋了。
黄仁勋：解释意识，那会很棒。
LEX FRIDMAN：而且这一切都在我们的掌握之中。
黄仁勋：是的。
结束语
LEX FRIDMAN：Jensen，非常感谢你多年来所做的一切。感谢你为世界所做的一切。感谢你成为你自己。我可以看出你是一个伟大的人，我祝你今年取得不可思议的成功。作为一个粉丝，我等不及了。我等不及想看你们下一步做什么，希望我们能在台湾见面。非常感谢你今天来谈话。
黄仁勋：谢谢你，Lex。我度过了愉快的时光，还有，如果我能再说一件事，感谢你做的所有采访，你投入的深度、尊重以及你所做的研究，向我们揭示了多年来你采访过的所有了不起的人。我非常喜欢它们。作为一个创新者，创造了这种长篇的、令人难以置信的、却又引人入胜的形式。总之，感谢你所做的一切。
LEX FRIDMAN：这对我来说意义重大。谢谢你，Jensen。
黄仁勋：谢谢你，Lex。
“预测未来最好的方法就是创造它。”
附录链接：https://www.youtube.com/watch?v=vif8NQcjVf0
