黄仁勋与王坚在AI时代的“炉边对话”_产品经理|产品经理|PM老猫

看了一下第三届中国国际供应链链博览会上王坚与黄仁勋的对话视频，觉得挺受启发的，基于对话翻译的原文提炼了9个要点，给大家参考一下，原视频可以到视频网站搜索。

AI技术革命的四波浪潮：从感知到物理世界的跃迁

关于AI发展的四个阶段，黄仁勋归纳为感知AI、生成式AI，推理AI和物理AI。

从那之后的五年时间，我们看到计算机视觉、语音识别、语言理解三个方面先后变得高效并超过人类。所有这些不同的模态实际是AI的第一波浪潮——感知AI。第二波浪潮则是生成式AI，我们可以在不同模态间进行转换，从英语到中文，从英语到图片，从图片到英语，从中文到视频。生成式人工智能的转换可以说是终极转换，生成式AI的发展差不多起步于7年之前，且现在风头正盛。现在，人工智能既能理解信息，也能生成信息。我们现在所处的AI浪潮让人为之叹服，我们称之为推理型AI。其之所以如此强大，是因为AI能够像人类一样，将之前未曾遇到的问题一步一步进行分解并最终解决它。下一波浪潮则是物理AI，所有的这些技术都能融入机器人等物理机器中。

黄仁勋清晰划分了AI演进的四阶段论，揭示技术发展的底层逻辑。我们可以从他的表述意识，当前火热的生成式AI（如ChatGPT）还只是过渡形态，真正的战略高地是推理AI（解决未知问题）和物理AI（实体世界交互）。例如英伟达与阿里云合作机器人仿真训练，正是布局物理AI的体现。当下的企业若还是追逐大模型热潮，可能错失下一代AI基础设施的入场券。

算力是AI时代的"电力"：隐形底座决定表面繁荣

王坚博士提到从计算机到现在的AI时代，实际上是算力在推动技术发展和突破，AI只是算力突破后的表象。

对我来说，最兴奋的技术突破是算力。算力是一切的基础，当我们讨论AI时，实际讨论的是它背后的算力。算力正在改变一切，AI是我们所能看到的表象。20年前，我们谈论计算机，但很少谈论算力本身。与其说计算机在改变世界，还不如说是算力在改变世界。AI则将算力带到了一个新的阶段。

王坚博士将算力价值类比能源革命——如同19世纪蒸汽机、20世纪电力，算力正成为数字文明的基础设施。对于巨头企业而言，算力的储备将会是核心竞争力。而对投资角度而言，谁拥有了算力这一基础设施，显然就拥有了非常稳定的现金流 —— 就像今天的电网公司一样。个人的观点是，如果算力成为了一项关乎国计民生的基础设施，是否还会允许这项基础设施掌握在少数几个互联网企业手中？

开源是推动AI发展创新最安全的方式

王坚博士和黄仁勋也提到了开源对AI的影响，黄仁勋本人则对中国在AI领域的研究和DeepSeek的论文给予了高度的评价。并且认为开源实际上保障了AI的安全 —— 全球开发者、研究者都能够对代码进行审查。

中国在开源工程方面做得非常明智，当然，开源也具有全球性的影响。开源模型不仅助力中国的科研生态系统，也在为全球各地的科研生态系统提供支持。DeepSeek的R1、通义千问Qwen和Kimi是当今世界上最优秀的多模态推理模型，非常先进。不管你是谁，不管你是一家医疗公司、金融服务公司还是机器人公司，都可以利用这些模型，并根据自身应用进行适配修改。

还有非常重要的一点，开源是推动发展的最安全的方式。正如阳光是最好的消毒剂，有了开源和开放创新，就会引来全球科学界的审视，而有了全球科学界的审视，研究工作的质量就会提高。DeepSeek的论文就写得非常出色，绝对是A+级的科学和工程水平。他们完全公开地开展研究，不仅为教育、学习和分享提供了机会，也让众人能够对其进行审视，这对安全性很有好处。

确实，之前大家对AI最大的担心就是AI本身过程的“黑盒”属性，而DeepSeek的开源以及他们论文讲述的预训练、推理过程实际上让更多研究人员，开发者都对整个AI的推理有了更透明的理解。实际上，在DeepSeek的推动下，各大基础AI模型将“推理过程”可视化已经成为了一个标配。

AI for Science：面向科学的人工智能才是会给我们带来最重大的影响的人工智能

如今，我们只谈论面向人类的人工智能，但面向科学的人工智能才是会给我们带来最重大的影响的人工智能。面向人类的人工智能相对更容易，因为人类创造了语言，并能使用工具创造工具。比如我们长期以来的制造芯片，晶体管是我们设计的，所以我们可以用工具来操控晶体管进行芯片设计。但生物学是自然创造的，如果要想操控生物学，我们首先必须理解它。现在，我们拥有了人工智能这种新能力，我们可以去学习和理解蛋白质的意义、化学物质的意义、细胞的意义，还有人体代谢反应和活动的意义。如果我们能利用人工智能首先理解其结构和意义，那就可以进一步去配置、设计药物，帮助人们延长寿命。

另外，我们还可以用人工智能来模拟物理过程。现在我们用物理方程来模拟天气系统等非常复杂的相互作用。天气系统涉及多种物理学，比如云物理、高云物理、低云物理、大气物理、海洋物理、冰物理、陆地物理，热传导、对流等等。所有这些不同的物理过程都必须综合在一起才能进行完整建模。从极小尺度到极大尺度，我们称之为介观尺度物理学。在时间维度上，这些物理过程的变化可能从几秒钟到数年。对于模拟来说，这是非常复杂的。或许我们可以训练一个 AI，来帮助我们进行预测。AI 在预测方面远比现有的模拟快得多。所以我完全相信，无论是用AI去理解还是模拟自然法则，都可以借助AI推动科学进步，这是一件意义重大的事情。

黄仁勋的这个AI在科学领域的拓展和应用直指AI的终极使命——解决人类根本性挑战。黄仁勋以"天气模拟"为例，揭示AI对多尺度复杂系统的建模优势（从微秒级化学反应到百年气候变迁）。生物医药、材料科学、能源等领域将迎来颠覆：传统试错成本高昂的研发（如药物设计），可被AI模拟大幅压缩周期。科研机构需优先布局"AI+实验室"交叉团队。如黄仁勋所说，也许未来很多目前难以破解的谜题都会得到解答，人类的寿命，乃至整个地球的环境问题都可能得到极大的改善。

AI for Science：硅基技术的"极限进化"：未来10年硬件革命路线图

黄仁勋提到，当前虽然基于硅晶片的工艺遇到了瓶颈，但是实际上在芯片领域已经有了其他的突破，比如封装的芯片的堆叠技术，让硅基芯片从平面拓展到了立体。包括巨大尺寸的芯片也能让算力得到进一步的突破。此外，光子和电子甚至可以直接连接的这一硅光子技术也在取得突破，算力技术本身还有非常大的发展空间。

当前硅技术本身已经在不断加入各种其他不同的材料元素，现在几乎已经不再是纯粹的“硅”技术了。所以我认为，我们在以下几个方向上还会取得进展：晶体管将会变得三维化，我们称之为全环绕栅极晶体管。目前我们使用的是纳米片技术，下一代则是全环绕栅极晶体管。再之后，我们会把晶体管堆叠在晶体管之上，也就是所谓的堆叠鳍式场效应晶体管。以前我们是在硅片表面分布电力，现在我们开始在两面分布电力，也就是背面供电。过去一次只处理一颗芯片，现在则可以将多颗芯片进行堆叠，实现集成。因此，封装技术也变得非常先进。我们称这种技术为CoWoS，

英伟达是第一家大规模采用CoWoS技术生产的公司。未来，封装的单元将不仅限于当前的尺寸，而是将扩大为整块面板，单个芯片的尺寸可能会大到像这张桌子一样。

再进一步，我们将使用硅光子技术，通过极其紧密的耦合方式，实现光子与电子的直接连接。我们称之为共封装光学CPO。基于此，我们能够将高密度集成的模块进一步互联，从能力的维度上看，这种互联是极其惊人的。在这一领域，我们至少还有二十年的工作要做。之所以能得出这样的判断，是因为英伟达的技术路线蓝图已经画到了接近十年后。我们已经在构想十年后的架构系统，我们非常确定接下来会有很多的工作要做，你和我接下来20年还要辛勤工作。

黄仁勋作为全球最大的AI芯片企业的创始人，这次直接讲述了硅技术演进路径：从纳米级晶体管设计到光电子融合。他透露英伟达"技术路线已规划至十年后"，并预判"单芯片大如桌子"。这意味：算力密度将持续指数级增长，支撑更大规模AI模型。我们可以看到，英伟达这家公司在算力芯片领域不仅是当前处在领先地位，他们长达10年的技术路线规划也意味着在未来还能持续领先。相比之前X86芯片那种“挤牙膏式”的技术迭代，相信英伟达还能不断给人带来惊喜。

AI 时代我们还要不要学习数学、逻辑和编程？

有了AI，人们是不是就不需要学习数学，学习编程了？黄仁勋给出了明确否定的答案。

AI可以解决数学问题、逻辑推理问题，可以自己写代码编程，所以我们可以不用学这些了。恰恰相反，这是完全错误的。随着我们职业生涯的发展，所做的具体工作任务可能会越来越少，但仍然要从第一性原理出发去思考问题。面对一个未曾见过的复杂问题，需要以第一性原理一步一步地将其拆解。要有扎实的基础知识，从第一性原理解决问题，不能过度依赖常识或经验主义。因此，我们必须教会人们如何进行第一性原理的思考，否则就无法具备批判性思维。

如果没有批判性思维，就无法判断一个答案——无论是别人给出的，还是 AI 给出的——是否是合乎逻辑的。你需要具备与AI进行有效互动的能力：必须清晰地描述问题并判断AI给出的答案是否是恰当的。批判性思维始终是至关重要的。无论它是基于物理、数学还是逻辑的。批判性思维几乎是我们所有工作的基础。我建议当代年轻人仍然应该继续学习数学、推理能力、逻辑思维以及编程。即使未来你不需要亲自去做，你也应该理解它的原理。

在AI替代重复劳动的背景下，黄仁勋尖锐指出人类不可被AI替代的关键能力——基于数学/逻辑的批判性思维。他警告"过度依赖常识或经验主义"的危害，强调"拆解未见问题"的能力。在答案唾手可得的今天，我们更加需要增强我们的思辨能力，不仅仅是判断一个答案对不对，还需要判断一个答案好不好。

AI普惠化：消除数字鸿沟的"能力平权"

在AI时代，黄仁勋表达了对年轻人的羡慕 —— 从一出生就有AI相伴。他建议年轻人多接触AI，多使用AI，因为AI带来的“能力平权”能够消除数字鸿沟。

现在几乎每一个年轻人，都应该尽可能快地开始接触AI。AI就是新一代的计算机，它让计算机的能力变得异常强大。更重要的是，它也非常易于使用，因为我们无论以何种方式与它互动，它都能理解。即使你不知道如何使用AI，你只需要对AI说：“我不知道怎么用，请教我怎么使用AI。”它就会一步一步教你。搭载 AI 的计算机，已经成为有史以来最强大的能力平权机器，不管你是农民还是老年人，还是那些不懂电脑的人。年轻人必须要尽快的使用AI。我认为它一定会给你赋能的。

AI的自然语言交互特性（无需编程基础），使其首次真正覆盖"全人群"——从农民到科学家，从年轻人到老年人。对我们产品经理而言，需坚持"零门槛"设计原则，不断降低用户使用AI的门槛。“AI普惠”—— 产品具备这种特性时会更有生命力和价值。

对于个人而言，就是尽力拥抱AI，更频繁地使用AI，让AI成为我们的工作生活上的“搭子”，也就能够让我们活得更轻松一些。

AI不是人类的替代，而是人类能力的延伸和增强。

王坚：我有心理学相关背景，在我看来，人工智能不是对人类智能的模仿，而是对人类智能的一种增强。更准确地说，人工智能是对人类创造力的一种延伸，而不是取代人类智能。

黄仁勋：就像汽车和飞机拓展了人类的移动能力一样，现在AI将会拓展人类的智能。它的工作方式和人类大脑不同，但它能执行一些与我们人类所做的类似的任务。

很多人确实担心AI会取代人类的工作，从某些工作特性来说，应该是AI会取代部分类型的工作，但同时会创造更多新的工作。汽车来的时候，马车夫的工作取消了，但是增加了司机的工作；计算机来了，抄写员的工作取消了，但增加了打字员的工作。任何时代，都会有旧的工作机会的消失，但是也会有新的工作产生。而在新技术的加持下，我们人类实际上会变得更好。

长期主义的胜利：热情与耐心的"技术信仰"。

王坚：谢谢你对年轻人的鼓励和建议。当我第一次见到你时，你对技术的热情深深地感染了我。直至今日，我依然能感到这份热情。同时，你也始终怀着耐心，思考谋划公司从初创直今天。这段旅程无疑是非凡的。对于年轻人而言，热情与耐心都是至关重要的品质。感谢你分享这些宝贵的建议。