黄仁勋对话王坚：不能因为AI能解决问题而不再学习

本内容是对 黄仁勋与王坚这场深度对话，关于AI、算力与未来的预言，尤其关注年轻一代 内容的翻译与整理。 为符合中文表达有适当删减

王坚： 早上好，大家好。

黄仁勋： 早上好。

王坚： Jensen，欢迎来到展会。很高兴能与你久别重逢。

黄仁勋： 好的。

王坚： 我在手机上写了些问题。我们第一次在北京见面，是很久以前的事了。

黄仁勋： 是的，大概是2012年。

王坚： 是的，距今已经十三年了。我真的很高兴。你知道，当我访问硅谷时，你绝对是谈论公司技术的最佳人选。所以，非常感谢你当时抽出时间，并带我参观你的公司。那时我确实感觉到，创始人是如此重要，我能看到你对自己所做的事业充满热情。

黄仁勋： 是的，当我们初次交谈时，我们讨论的是计算机图形学和移动设备。那正是2012年。刚才视频里你应该看到了。我2007年首次来中国推广CUDA。

王坚： 没错。

黄仁勋： 那真是很久以前了，真的令人惊叹。所以我们相识已久了。

王坚： 很高兴再次见到你。

黄仁勋： 很高兴再次见到你。他们能听到你吗？确定吗？

王坚： 是的。我第一次听你演讲其实是在洛杉矶，就在一个图形技术展会（SIGGRAPH）上。那真是很久很久以前了。你发明了GPU，改变了整个游戏行业，而现在又引领着AI的发展。这真是一段令人惊叹的旅程。

黄仁勋： 是啊。

王坚： 所以，我的第一个问题是关于技术的。你知道，“人工智能”是个热门词汇，人们对人工智能和AI计算有不同的看法。那么，在过去几年，技术究竟发生了哪些根本性的变革？

黄仁勋： 好的，是的。呃，这是个好问题。

首先，人工智能是一种全新的软件开发方式。从基本原理上说，不再是人类通过手动编码、用算法来描述如何预测结果；而是我们用算法去学习如何基于示例数据来预测结果。

这种方法让计算机能够学习如何预测，事实也证明这种方法极具扩展性。如你所知，我们从事机器学习研究已经很长时间了，但2012年是转折点，以AlexNet为例。

那时，深度学习的演示证明了其惊人的有效性，效果远超此前计算机科学家在计算机视觉领域的任何成果。从2012年开始的五年间，我们见证了计算机视觉首次实现有效应用，然后达到了超人类的水平；紧接着，语音识别技术取得突破，并达到了超人类的水平；随后，自然语言理解技术也崭露头角，并达到了超人类的水平。

这些都属于第一波“感知AI”的浪潮。第二波是“生成式AI”。

王坚： 是的。

黄仁勋： 我们现在能实现不同模态之间的相互翻译：英语到中文，英语到图像，图像到英语，中文到视频。

王坚： 没错。

黄仁勋： 是的，你知道，这是终极的翻译。于是，生成式AI持续发展，嗯，这实际上始于七年前，现在正势头强劲。

现在，我们正处于一场令人惊叹的浪潮之中，因为AI不仅能理解信息，还能生成信息，这被称为“推理”能力。推理之所以如此有效和强大，是因为AI能像人类一样，理解并解决它前所未见的问题。我们可以逐步拆解一个问题，并解决一个我们从未真正解决过的问题。

王坚： 嗯。

黄仁勋： 这就是推理。AI的下一波浪潮将被称为“实体AI”（Embodied AI）。

王坚： 是的。

黄仁勋： 当所有这些能力都融入到实体的机械中，例如机器人。在这过去十二年左右的时间里，嗯，AI的发展非常迅速。似乎每隔三到五年，我们就会见证一次重大的突破。而现在，我们即将迎来一个AI能够解决大多数认知任务，并在大多数测试中表现优于多数人类的时代。这就是我们所说的“通用人工智能”（AGI）。也正因如此，现在大家都在谈论“超级人工智能”。就像最初我们实现了有效的能力，然后超越了人类，在解决问题方面也已超越人类，我们很快就能在各个方面实现超越人类的水平。这令人难以置信。

王坚： 是的，令人惊叹的过去十年。你当然知道，尤其是今年，开源模型正在改变当今商业领域的AI技术格局。

黄仁勋： 哪一项技术进展最让你兴奋？

王坚： 哦，其实，我觉得真正让我兴奋的是计算领域本身，这是所有事物的基础。所以当我们谈论AI时，实际上是在说它背后的计算能力，而正是计算能力正在改变一切。你知道，AI是可见的，但回溯到二十年前，我们谈论的是计算机，却很少有人谈论计算本身。所以，我们常说“计算正在改变世界”，实际上是指计算机背后的计算能力在改变世界。而AI，则将计算推进到了一个新的阶段。

黄仁勋： 甚至我们训练模型的方式，其发展速度也极快。

王坚： 没错，是的。

黄仁勋： 第一个十年主要被“预训练”占据。我们收集大量数据，甚至用AI来准备数据，然后进行预训练。接着，我们使用“基于人类反馈的强化学习”（RLHF）。这有点像是人类在指导AI，我们正在使AI与人类的价值观对齐。

而现在，我们进入了“后训练”时代。AI能够自主思考和实践，进行可验证的强化学习和反馈。它进行大量的合成数据生成，并自主测试，从而学习推理。这真是太令人惊叹了。要实现这一切，现在所需的计算量是必不可少的。

王坚： 是的。你知道，我其实有心理学背景。所以对我来说，人工智能并不是在模拟人类智能，它实际上是在增强人类智能。对我而言，它更像是在拓展人类的创造力，而不是简单地取代人类智能。

黄仁勋： 我们的汽车扩展了人类的移动能力。

王坚： 你说得对。

黄仁勋： 飞机扩展了人类的移动能力。

王坚： 是的。

黄仁勋： 而现在，我们拥有的人工智能，将拓展人类的智能。

王坚： 你说得非常正确。

黄仁勋： 它不像人脑那样运作，但它能执行类似人类的任务。

王坚： 是的。好的。所以，回到开源项目的话题。

黄仁勋： 是的。

王坚： 这也太惊人了。你知道，我们有DeepSeek，我们有来自阿里云的通义千问（Qwen）

黄仁勋： 还有月之暗面（Moonshot）的Kimi。

王坚： 对，所以我的问题是，开源模型是否是未来颠覆和驱动人工智能领域的动力之一？

黄仁勋： 你知道，我们刚才谈到人工智能发展非常迅速。之所以出现这种情况，当然，人们常说英伟达的技术发展非常迅速，这确实如此。是的，在过去十年里，我们将人工智能的计算能力提升了数万倍。因此，我们可以处理更多数据，学习速度也更快了。

当然，没有被提及或者说更应该强调的是，绝大多数人工智能研究都是开放进行的。全球发表的论文和归档数量惊人。事实上，我看到过一个统计数据，中国研究人员发表的论文数量已经位居世界第一。

王坚： 是的。

黄仁勋： 所以正在发生的是，研究人员在很多方面正在开展“开放科学”的合作。当他们发表研究成果时，你可以阅读并参与其中，我也能阅读并贡献我的部分。我们实际上是在进行开放科学的合作。

下一步就是“开源”。我们不仅进行开放研究，现在还进行开放工程。因此，开源工程极其强大，因为你可以采用我的贡献，添加你的贡献，我也添加我的贡献。结果是，创新的速度不仅取决于每个公司或工程团队的贡献，而是整个生态系统的合力。这也是中国开源工程的巧妙之处。

但不要忘记，开源具有全球性的影响。开源模型不仅帮助了中国的生态系统，也在帮助全球的生态系统。这才是真正的开放。所以你知道，通义千问（Qwen）、Yi（零一万物）和Kimi是当今世界最先进的开放推理模型、多模态推理模型。

王坚： 没错。

黄仁勋： 无论你是谁，你可以是医疗公司、金融服务公司或机器人公司，都可以利用这些技术并针对自身的应用进行调整。同时，必须要注意，开源是推进技术最安全的方式。你知道吗？阳光是最好的消毒剂。因此，当开源和所有开放创新吸引全球科学界的审查时，工作质量会得到提升。如果你看看DeepSeek的论文，写得极其出色。

王坚： 是的。

黄仁勋： 它写得极其出色。它绝对是一流的科学质量和一流的工程品质。他们完全公开地完成了所有工作，并享受到了教育、学习、分享以及多人审查所带来的益处。这对安全非常有益。

王坚： 是的。顺便感谢一下，DeepSeek和通义千问都来自杭州。我是土生土长的杭州人，为这座城市感到自豪。我亲自邀请你在下一次旅途中来杭州

黄仁勋： 杭州……我能说，它是中国的硅谷吗?

王坚： 呃，我宁愿不说中国的硅谷. 我认为这座城市是中国的创新之都，是真正的创新者之地，可以与世界其他地区的创新中心相媲美。 我是说，非常独特。

王坚： 你收到了下次旅行时我的个人邀请。

黄仁勋： 好的，我乐意之至，一定会来的，谢谢。

王坚： 你在谈论开放科学、开放工程。在去年的GTC大会上，你说过，这是人类历史上的第一次，我们有机会将生物学从一门科学转变为一门工程学科。

黄仁勋： 是的。

王坚： 这也太令人惊叹了。所以，人工智能对科学发现和技术创新的长期影响是什么？人工智能将改变科学家进行研究的方式。

黄仁勋： 是的。你知道，现在我们只在讨论人工智能用于人类。

王坚： 是的。

黄仁勋： 但人工智能在科学领域的应用将产生最大的影响。

王坚： 没错。

黄仁勋： 现在记住，人工智能用于人类相对容易，原因在于人类创造了人类语言。并且，我们很容易使用设计工具。你和我，我们长期以来都使用设计工具来制造芯片。

王坚： 对的。

黄仁勋： 但晶体管是由我们设计的，所以我们能用工具操控晶体管和芯片设计。

王坚： 没错。

黄仁勋： 但生物是由自然创造的。

王坚： 是的。

黄仁勋： 因此，我们必须先理解生物才能去操控它。首先我们需要理解它。最终，我们拥有了人工智能这项新能力。我们可以理解并解析蛋白质的意义、化学物质的意义、细胞的意义，以及生命的意义。当然，甚至能理解人体代谢反应和作用的意义。

王坚： 没错。

黄仁勋： 所以，如果我们能用人工智能首先理解结构和意义，就能用人工智能来优化配置、设计药物，帮助人类延长寿命。这里有很多、巨大的机遇。

我们还可以用人工智能来模拟物理。如今我们用物理方程来模拟复杂的相互作用，比如天气。你知道，天气涉及云物理、高层云物理、低层云物理、大气物理、海洋物理、冰物理、传导物理，还有对流现象。所有这些不同类型的物理学都需要结合起来，既涉及非常微观尺度的物理学，也涉及非常宏观尺度的物理学，我们称之为中尺度物理学。时间领域可能从几秒到数年，这个范围对模拟来说非常复杂。但或许我们可以用AI来帮助预测。AI在预测方面比物理模拟快得多。

我对此充满信心，无论是用AI理解自然规律，还是用AI模拟自然规律，我们都可以用AI来助力科学发展。这是重大的突破。

王坚： 是的，这真是了不起的。

黄仁勋： 是的。

王坚： 这真是太令人惊叹了。

黄仁勋： 是的，确实如此。

王坚： 接下来的问题可能很难，抱歉了，Jensen。实际上，今天的AI技术很依赖、甚至完全依赖硅基技术。我们通过硅技术提升计算能力，获得巨大的内存空间，甚至拥有惊人的通信带宽。这一切都依赖于硅技术。我的问题是，在未来十年或二十年，我们还能依赖硅技术来推动AI技术的发展吗？

黄仁勋： 好的。当然可以。你知道，硅技术已经整合了大量不同的元素。

王坚： 是啊。

黄仁勋： 你知道它(已经)几乎不是硅本身了。所以我认为我们会在多个领域继续推进。晶体管将变为三维结构。

王坚： 对啊。

黄仁勋： 我们称之为“全环绕栅极”（Gate-All-Around）。现在我们采用纳米片技术，下一代是全环绕栅极，之后我们将实现晶体管的堆叠。你知道，是在前道工序（FEOL）层进行堆叠。我们不再将电力分散在硅片的表面，而是改为双面供电，我们实现了“背面供电”（Backside Power Delivery）。

王坚： 对啊。

黄仁勋： 不再是单片处理，现在我们采用小芯片（Chiplet）堆叠，也就是多芯片设计。

王坚： 没错。

黄仁勋： 因此，封装技术非常先进。

王坚： 对啊。

黄仁勋： 我们称之为CoWoS（Chip-on-Wafer-on-Substrate），是芯片公司率先大规模应用的。未来，封装不会只是这么大，而是会成为整个面板（Panel-level）。

王坚： 好的。

黄仁勋： 可能和芯片一样大，甚至可能像这张桌子这么大。接下来，我们将使用硅光子技术，直接将光子与电子紧密耦合，我们称之为“共封装光学”（CPO）。

王坚： 对啊。

黄仁勋： 然后我们可以将这些组件互联。嗯，能力维度的数量简直令人惊叹。

王坚： 对啊，我看到这些技术太棒了。

黄仁勋： 你知道的，对啊。我们拥有……未来二十年我们仍有大量的工作要做。我之所以如此确定，是因为英伟达的路线图已经规划了将近十年。

王坚： 是啊。

黄仁勋： 所以至少在五到十年之间，我们现在已经在构想并设计十年后的系统架构了。所以我相信我们能看到未来十年，乃至接下来的二十年。我相当确定，我们会有大量的工作要做。

王坚： 我请客。

黄仁勋： 你知道，我们至少要忙上二十年。

王坚： 你意识到了，尤其是当你拥有优秀的架构设计时，你就能实现更多的可能性。

黄仁勋： 好的，是的，没错，就是这样。

王坚： 我最后一个问题是关于人的，尤其是年轻人。你之前问我最近在做什么。其实每一年，我和数千名志愿者及年轻人一起，正在筹备一个名为“2050”的活动。

黄仁勋： okay。

王坚： 我们有一个简单的理念：科技凝聚人心，尤其是年轻人。科技不仅是技术，更是将人们连接在一起的力量。

黄仁勋： 你一直都投入大量时间来培养和指导年轻人。

王坚： 其实，这是我的热情所在。

黄仁勋： 是的，我知道。 自从我认识你以来，我就知道这一点。

王坚： 我年轻时得到了许多帮助，我觉得与人交流总是令人兴奋的。所以，了解到“2050”计划，看到所有这些还不确定未来方向，但真正关心世界未来的年轻人，这太了不起了。

黄仁勋： (挥手指向王坚) 他是英雄，他是真正的英雄。

王坚： 谢谢。

黄仁勋： 是的，超级英雄。

王坚： 我的问题是，你对今天的年轻人有什么具体的建议吗？大家都知道，人工智能对我们大多数人来说是一生难得的机会，尤其是对年轻人。所以你对他们有什么具体的建议，或者你有没有为他们制定什么特别的计划？

黄仁勋： 好的。总之，人们常说，人工智能当然能解决数学问题、推理问题、编程问题，甚至能自主编写代码，因此我们可能不需要学习这些了。这完全是错误的。

你知道，事实上，随着职业发展，我们做的编程越来越少，做的工程也少了。但你仍然需要学会从“第一性原理”出发去思考。面对一个非常复杂、从未遇到过的问题，要能够一步步将其分解，并基于基本原理逐步构建解决方案。这是基础知识，对吧？不能依赖传统智慧，你始终要回归到基本原理去思考。所以我们必须教人们进行第一性原理的思维。

否则，你就无法具备批判性思维。如果没有批判性思维，就无法判断他人或AI给出的答案是否合理、是否讲得通。你需要学会与AI互动，必须向AI描述问题以获得帮助，还需分析AI的回答是否正确或最优。因此，批判性思维非常重要，无论是基于物理、数学还是逻辑，批判性思维是几乎所有事情的基础。我的建议是，今天的年轻人仍要继续学习数学、推理、逻辑与计算机编程。虽然你不必亲自去做所有这些事，但你应该了解它，这是第一点。

第二点我要说的是，当今的每一个年轻人，都绝对应该尽快掌握和主动接触人工智能。这就是新一代的计算机。你知道，人工智能让计算机变得极其强大，但你必须认识到，使用它也变得非常简单，因为它能理解我们的交互方式。无论你懂还是不懂，如果你不知道如何使用人工智能，你对它说：“我不知道如何使用人工智能，教我如何使用它。”它就会一步步地教你。因此，配备了人工智能的计算机已经成为最强大的“均衡器”（Equalizer）。无论你是农民，还是不会使用电脑的人，年轻人，你都必须尽快接触人工智能。我认为这会真正地赋予你力量。

最后，我非常羡慕年轻一代。你知道，现在出生的这一代人，他们将在一生中与自己的人工智能相伴成长。

王坚： 是的。

黄仁勋： 这就像拥有《星球大战》里的R2-D2一样，伴随你一生。拥有一个能够记住你一生并提供建议的人工智能伙伴，它会教导你并支持你一生。这真是个美妙的构想。我真的很羡慕你们。我没有拥有过一个能够提醒我、并帮助我记住我生命中所有事情的伙伴，从我还是个孩子的时候起。

王坚： 是啊。

黄仁勋： 你能想象拥有一个人工智能，你对它说：“嗯，我一岁、两岁、三岁时在做什么？告诉我我当时在哪里，在做哪些事情，哪些事情做对了。”它会和你聊这些。

个旅程都会被记录下来。真希望我们能有这个机会。

王坚： 谢谢你的鼓励和建议。还记得我第一次见你时，你对科技的热情激励了我，我至今仍能看到你今天的热情。还有，你总是那么有耐心，思考你的公司、你的成长历程，直到今天的你。你经历了这段非凡旅程中的起起落落，才有了今天的市值。热情与耐心，对年轻人来说真的非常重要。谢谢你的建议。

黄仁勋： 谢谢。谢谢你多年来的真挚友谊。 我也享受其间。 我享受我们的职业生涯共同进步的过程。这真是一生难得的机会。

王坚： 没错。

黄仁勋： 事实上，可以说这是千载难逢的机会。人工智能将定义下一个世纪的世界。

王坚： 是的。

黄仁勋： 这个时代非常重要。我很高兴看到如此多的关注。坦白说，我很高兴看到中国这里的发展，有如此多的专业能力和如此显著的进步。嗯，让我们继续努力工作，让我们继续合作下去。我也期待下次再坐下来聊聊，十年后再聊一次，看看我们都走到了哪里。

王坚： 是的，非常不错。

黄仁勋： 最好的还在后头。

王坚： 好的。

黄仁勋： 是的。好的。嗯，谢谢。

王坚： 谢谢。

主持人： 谢谢！非常感谢黄仁勋先生和王坚先生的交流。我们可以看到，人工智能正在改变今天的制造业，但同样，这场对话也鼓舞人心，帮助新一代去理解这个世界正在变成什么样。