近期，包括最近軟銀的徹底退出，彼得·蒂爾的三季度清倉（雖然他的二級市場組合每個季度都是大幅度進進出出，而且整體規模也不大），以及各投資者的紛紛減持……都讓一路飆紅的英偉達以及AI信心有些受挫。
但放眼更遠的未來，一些長期投資者仍持有不一樣的心態。
比如伯克希爾在三季度剛剛重手開倉了「七巨頭」之一的 $谷歌-A (GOOGL.US)$ ，大概率就是這場科技投資的起點。
「超長期投資者」Baillie Gifford的第一大重倉座次也變化了：英偉達首次成爲基金最大的單一重倉股，佔比6.41%，超過過去長期穩居第一的MercadoLibre。當然，這並不是因爲它繼續加倉，英偉達當季股數反而減少了5.1%，是股價上漲把它推到了第一的位置。
投資經理馬克·厄克哈特（Mark Urquhart，Baillie Gifford合夥人，1996年加入公司，現任長期全球成長團隊負責人，該團隊由他在2003年共同創立）在最新採訪中表示，Baillie Gifford持有英偉達已近10年，遠早於人工智能成爲全球主導投資主題之前。
「我們一直都很欣賞那裏的管理團隊，我們認爲黃仁勳是一位非常特別的企業家。」在他看來，對於黃仁勳及其管理團隊而言，關鍵在於贏得艱苦的戰鬥。
「這家公司在過去三年裏，每年營收都翻了一番，就其目前的規模而言，這幾乎是前所未有的，」他還補充道。「英偉達就是愛馬仕。」
段永平在最新的對話中談到英偉達時也承認，這家公司確實是厲害。
“我看了黃仁勳很多視頻，這個人我也很欣賞，他十多年前講的東西和今天講的東西是一樣的，他早就看到了，一直在朝那個方向做。
所以你現在就不得不去想，他現在講的東西依然是他對未來的認同。所以我覺得投一點看看吧，AI這個東西我覺得至少摻和一下，不要錯過了。完全錯過了，好像有點不太合適。”
被這些投資人格外重視的英偉達「靈魂人物」黃仁勳，日前獲得劍橋大學2025年度霍金教授獎，併到現場接受頒獎時做了主講和對話。
不同於面向投資人和媒體，這場面向學院的交流充滿了更多「靜水深流」的剖析和仰望，也很振奮人心。
他回顧英偉達從三人合夥起步到引領AI革命的歷程，強調「每一層計算機架構都在被重新發明」，而我們正處於「人類史上最深遠的一次技術變革」之中。
他特別強調保持知識上的誠實與放下自我的重要性，並堅信AI將成爲新一代基礎設施，不只是加速計算，更將重構藥物設計、材料科學與全行業的生產邏輯。而英偉達的使命，是點燃他人的成功。
而且對於英偉達的團隊和企業文化有了更深的拆解。
面對「智力正在變成一種廉價的資源，接下來什麼才是最重要的」，黃仁勳回答說，「正是我們今天聊的這些：勇氣、思維上的誠實、放下自我，以及在公衆面前敢於示弱的能力。」
順便提一嘴，他在談到英國AI創業生態時還讚美了中國相關的監管邏輯，「其實就像工程師解決問題的方式，有問題再對症下藥」。
這場，應該是可以納入段永平追看的對話視頻之一。^_^
聰明投資者精譯整理分享給大家。
01、要突破侷限、要用好奇心與幽默去面對挑戰
哇，這一刻真的非常特別。
今天剛到劍橋的時候，我內心實在太激動了，於是決定好好享受這份心情，坐下來認真寫一篇演講稿。
我當時是在聖詹姆斯旅館，一個特別美的地方，壁爐正熊熊燃燒着，我坐在一把看起來有三千年歷史的椅子上，那種感覺，真的太棒了。
於是我寫下了以下這些話。
露西、伊萬、霍金家族的各位成員，以及在座的每一位朋友，非常榮幸能獲得斯蒂芬·霍金獎，尤其是在劍橋大學這樣的地方接受這項殊榮，令我倍感謙卑。
劍橋是座「教堂」，一個孕育並傳播改變世界思想的神聖殿堂。
牛頓在這裏重塑了我們對運動與重力的理解；達爾文在這裏質疑了生命的起源；而麥克斯韋，我最喜愛的科學家之一，則將光和磁統一成了一套偉大的理論體系。
圖靈，是我最喜歡的科學家之一，他想象出一臺「能夠思考的機器」。而斯蒂芬·霍金，則拓展了我們對時間與宇宙的理解。
霍金教授的一生，正是「好奇心沒有邊界」的最佳註解。順便說一句，這也是他的一個理論——「無邊界理論」。即便他的身體受限於輪椅，他的思想卻早已飛越星辰大海。
他讓我們明白，真正的發現並不只是來自智力，還源於信念與樂觀。而他用自己的一生，不僅在研究上，更在生活中，持續啓發我們：要突破侷限、要用好奇心與幽默去面對挑戰。
能與這種精神產生關聯，我想不出比這更高的評價了。
英偉達的故事，從一開始就是幾乎不可能完成的任務。
1993年，我們三個人，住在一棟不起眼的聯排別墅裏，懷抱着一個瘋狂的念頭，我們要發明一種全新的計算方式，去解決那些傳統計算機無法應對的問題。
一路走來，我們創造了一個全新的產品類別：GPU。
我們還發明瞭一種全新的計算範式：CUDA加速計算；我們制定戰略，把這種技術和架構推廣到了全球各地。
而在這個過程中，我們也賦予了科學家、藝術家、設計師和夢想家一個新的工具。
最重要的是，我們點燃了一場新的產業革命——人工智能產業革命。
我們走得很遠了。我們的探索，推動了這個時代、也可能是人類歷史上影響最深遠的一項技術：製造「智能」的能力。
過去十年裏，這項技術飛速發展，現在，它正在徹底變革每一個應用、每一個科研領域、每一個行業。所有人都將受到影響。每家公司都會使用它。每個國家都會建設它。
人工智能，正在成爲基礎設施的一部分，即智能基礎設施。就像能源，就像互聯網一樣，未來我們將在全球範圍內建設AI基礎設施。
正是這個觀察和認知，促成了今天你們所看到的英偉達。
這是一家正在幫助全球每一個公司、每一個行業、每一個國家，把人工智能融入其社會結構的公司。
如今，33年過去了，我成了科技史上在任時間最長的CEO。
秘訣嘛，其實就兩個：別覺得無聊，也別被炒魷魚。
在某種意義上，我覺得英偉達和我本人，都經歷了一次重生。公司煥然一新，整個科技行業也正在被徹底重塑。
我們正站在一個歷史性時刻，人類最重要的工具——計算機，它的每一層架構都在被重新發明：從芯片、系統，到軟件、算法和應用，乃至其潛在影響。
這在歷史上從未發生過。過去的一百年裏都沒有過。
整個科技堆棧都在被重構，整個科技產業都在被重塑。我們，真的，煥然一新。
所以，從很多方面來看，我正站在你們的起點上，就像一個新手。
我們正站在一個充滿機遇的未來前，充滿光明，同時也伴隨着同等程度的憂慮。沒有任何一項如此強大的技術可以在缺乏深思熟慮、缺乏謹慎和嚴格審視的情況下向前推進。
但眼前的機會，實在令人難以置信。
所以我現在的感覺就像又回到了創業初期。33年後，英偉達成了世界上最大的創業公司，這讓我無比自豪。
今天能夠獲得這項殊榮，是我莫大的榮幸。也非常期待接下來與你們的交流。謝謝大家！
02、沒有什麼事情會真的難到無法克服
主持人 你出生在臺北，9歲那年移民到美國。從你的成長經歷中很明顯可以感受到一種特別強烈的自律、意志力和動力。你是如何在求學過程中——從俄勒岡州立大學到斯坦福大學，一步步堅持下來、不斷向前推進的？哪怕在學生時代，也始終那樣堅定？
黃仁勳 我媽媽教我學英語，可她自己不會講英語。這件事本身就能說明父母對孩子的影響有多深遠。
她從小就告訴我，我是特別的。說我考試成績很好，說我有潛力。她一直在鼓勵我。
有時候，如果有人告訴你，你比你自己想象得更優秀、更有能力——你真的可能會活成那個樣子。這也提醒我們，對公司也該如此，對彼此也該如此。
她在我心中種下了一個信念：沒有什麼事情會真的難到無法克服。直到今天，我仍然是這樣看問題的。
很多人看我能不斷適應新挑戰。霍金教授曾說過，「真正的智慧是適應的能力」。這句話對我觸動很大。
某種程度上，這就是英偉達的寫照，也是我自己的寫照。
我看待問題的方式通常是這樣的：「這事能有多難？」當然，很多時候，最後發現其實真的挺難的（笑）。
但重要的是你帶着這樣的心態去面對它：「能有多難呢？」
回看我們公司一路走來的這些事情，其實我從沒當過CEO。這是我第一次當CEO。我總覺得哪天我能把它做好。
當年我們創辦公司的時候，我從沒籌過資，從沒寫過商業計劃書，到今天我都還沒寫過一份完整的商業計劃書。我也從沒當過CEO，甚至連管理者都不是。
所以這一切，我覺得都能追溯到我媽媽，她能在不懂英文、不識英文的情況下教我英語。你想想，這怎麼可能？她是怎麼做到的？
後來我才發現，那張學英文的紙條，其實只是一本字典裏夾着的一張紙。但我看待事情的方法就是那樣——「這事能有多難？」
我會把問題拆解到最基本的原理，再一步步去學習。
我之前說的是真的，只要你能在這個遊戲裏堅持得夠久，終有一天你能真正學會怎麼打這場比賽。堅持下去，本身就是最重要的事情。
我之所以能走到今天，就是因爲我沒有感到無聊，也沒有被炒魷魚。這兩個因素，就是全部的秘訣，百分之百。
03、CEO的角色，大多數時候都意味着痛苦和壓力
主持人 英偉達最初的構想，很多是在連鎖餐廳Denny’s的咖啡會上誕生的。在那些會議上，你的兩位合夥人Priem和Maki一致認爲你應該擔任公司的CEO。你覺得他們爲什麼會一致推選你來擔任這個角色？
黃仁勳 我想……他們其實是不想幹這個活兒。他們做了個非常明智的決定：不想幹（笑）。
我們三個都是工程師。所以說到底，他們就是不想幹。
回頭來看，我自己也可以更聰明點（笑）。擔任CEO，其實是一份需要用一生去奉獻的工作。很多人以爲做CEO就是掌權、指揮，或者站在金字塔頂端。
但其實，完全不是那回事。
做CEO，你的職責是服務於整個公司，是去創造條件，讓別人能夠實現他們自己的理想和抱負。
你要靠以身作則去激勵團隊。而所謂以身作則，往往是在非常艱難的時刻，做出艱難的決定。
這份工作，歸根結底是犧牲。
它當然也涉及戰略。而你知道，戰略不只是決定「要做什麼」，更重要的是決定「不要做什麼」。那也是一種犧牲。
決心、信念，還有穿越難關的那種痛苦掙扎，全都是犧牲的一部分。
我不是想勸退大家不去當CEO（笑），其實如果你願意去承擔，那會是一份莫大的榮譽。但你必須明白，這不是一條追求榮耀的路，大多數時候，它意味着痛苦和壓力。
某種程度上，我之所以扛得住，也跟我成長的背景有關。
我走的這條路，並不輕鬆。
我們一家移民到美國，是爲了追尋美國夢。但我父母其實沒什麼資源，生活很樸素。
1973年移民美國，對我們來說是個非常艱難的決定。但不知怎麼的，我們最終還是熬了過來。
這種生活充滿挑戰、努力求生、從不把任何事視作理所當然、必須靠自己爭取一切。我現在回頭看，確實是最好的CEO訓練。
所以，我想說的其實是：他們兩個很聰明，知道不該接這份活兒（笑）。而現在，他們倆都過着非常高質量的生活。
04、我們要保持知識上的誠實
主持人 你剛剛提到奮鬥、戰略以及自我成長。你曾在一次斯坦福演講中說過：「偉大源自於性格，而性格來自於苦難。」
在英偉達早期經歷的諸多挫折中，你是怎麼堅持下來的？那時候你沒有融資經驗，也沒有推銷過這種顛覆性的想法，更別提商業計劃了。
說起來容易，可是能真正在現實中堅持信念卻往往極其困難。你是如何在那些最艱難的階段，保持信心、堅持到底的？
黃仁勳 直到今天，我依然會這樣說：我們相信我們所相信的東西。
我們用理性去推導我們對未來的判斷。我們從第一性原理出發去思考問題，這些原理可能來自教育、來自科學的基礎知識、來自對世界最底層規律的理解。
你得一步步推回去，回到計算機科學最基本的第一性原理，或者物理學的基本原理……你能抓住什麼原理，就抓住什麼原理。
你得不斷地往回推，一直推到最底層的邏輯原點。
一旦你完成了這個過程，用你所掌握的環境信息和一切已有認知，構建起了對未來的理解與信念，那接下來問題就變成了：你是個「說說而已」的人？還是一個會「真的去做點什麼」的人？
你可以選擇成爲那種「哦，我當時也想過這事」「我也說過類似的話」的人，但你並沒有真的行動。
而我更傾向於那種人：我會非常認真地去推理和思考，並且一旦形成信念，我會深信不疑。
坦白說，只要我腦海中能清晰地「看見」它，我就幾乎當它已經成真了。其餘的，都只是細節問題。
所以你要儘可能地把你的信念具象化，而一旦你做到這一點，別人想勸你放棄就沒那麼容易了。
當然，每一天我都會重新審視自己當初建立策略時所依據的假設。我會不斷檢視這些前提、這些基礎有沒有錯誤。
只要有任何變量變了，只要有哪怕一個邏輯環節站不住腳，我會立刻調整。
我對失敗的反饋速度非常快，也很願意適應新情況。因爲不斷調整，才能持續「留在牌桌上」。
所以這個等式其實並不複雜。
我覺得，很多人之所以很難轉向，是因爲他們把自己的「自我認同」綁在了曾經的決定上，或者是某句說過的話上。
對CEO來說，這尤其難。
你想啊，我帶着整個英偉達，現在有五萬人。我站出來，向他們宣告公司的方向，講述我們的判斷、我們的未來。我講了一次不夠，我得講一千次。
可萬一哪天發現當初那個判斷錯了呢？那你要掉頭就變得非常難。
不過，好在這件事我練得多了。我現在已經擁有改變主意的自由，一旦我判斷自己錯了，我不會猶豫。我會立刻調整。
我們公司裏有一句口頭禪，我常常提醒大家：我們要保持知識上的誠實。
如果我明知道該改了、該調整了，但我卻什麼都不做，那已經不是認知問題，而是品格問題，是自尊心的問題。
那樣我其實就成了整個團隊前進的障礙。所以我會盡快脫離這種狀態。
我也慢慢意識到：領導者的任務，不是總是對的。這根本不是我們的職責。我們的職責，是幫助別人成功。
雖然這兩者相關，但它們不是一回事。
只要團隊知道：我是真的想讓他們成功，那他們也會反過來幫我成功。
所以當我改變主意時，沒人會糾結。幾乎就像他們從沒聽過我說過什麼舊的東西似的。他們只會覺得：「對，這次他說得對。」如果我再改一點，他們會繼續覺得：「嗯，他說得還是對。」
因爲人們的本能，是希望你能成功。他們願意跟隨你，是因爲你展現了願意承擔、願意修正的勇氣。他們知道你一心爲公、爲了公司好、爲了共同實現未來。
在這樣的環境裏，你可以安全地暴露自己的脆弱，可以坦然承認錯誤，可以自由改變方向。
05、只有先相信未來，才有可能去跨越那個巨大鴻溝
主持人 太精彩了。那麼我們來說說GPU吧。
1999年，英偉達將圖形渲染從CPU中釋放出來，交給GPU處理，這成爲當年科技圈的「靈光乍現」時刻。
2006年，你又推出了CUDA架構和超過400個庫，真正打開了加速計算的大門。
那我想問的是：你們在持續創造與創新的過程中，如何在「沿用原有技術」和「徹底轉向新路徑」之間做出平衡？你是怎麼拿捏這個時機的？
黃仁勳 這個問題真難。因爲事實就是，真的很難。
我舉個例子吧，比如說手機。
iPhone剛出來的時候，它其實還是個手機。最開始它也沒多神奇，無非多了個瀏覽器。但那時，大多數人並不總需要瀏覽器。
當然，能看地圖、聽音樂，這都挺不錯的，但它價格是普通手機的五倍。
問題就在這裏：當你推出一個全新的產品類別時，它的成本往往遠高於它能提供的即時價值。
GPU也是這樣。我們發明GPU，是因爲我們希望讓計算機圖形成爲一種可以用軟件表達的媒介。
在我們出現之前，圖形加速器都是固定功能的。它們會硬編碼每一種視覺效果，比如高光反射、光影模式，一切都是預設好的，你沒法動它。
而我們認爲，圖形也應該是一種藝術化的敘事媒介，應該是可編程的。
於是我們提出了可編程着色器的概念，發明了「實時可編程着色器」這個東西。
這件事後來帶來了無數機會。但在我們發佈當天，它沒有任何配套應用，而且價格是原產品的兩倍。
想象一下，你推出來一個沒人用的東西，功能沒人理解，還比市場上的主流貴一倍。那時候的客戶當然更願意買一個價格便宜、夠用的產品，而不是一個「承諾着未來」的東西。
這種時候沒有什麼絕招，除了：你必須相信你所相信的東西。
你做出產品之後，接下來就是一點一點去構建整個生態系統，去激勵開發者爲它編寫應用，去讓潛能真正兌現。
你需要一堆軟件、一堆庫，所有這些……說白了，就是很多苦活累活。
但你只有先相信那個「未來」，才有可能去跨越那個巨大鴻溝。
而那道鴻溝，極其痛苦，甚至足以致命。大多數公司，都倒在這道坎上。
沒有哪家傳統功能機的公司，成功轉型成了智能手機公司。我們以前叫它們功能機，現在叫智能手機。
可你看，沒有哪家功能機廠商活到今天。
而英偉達是少數幾家，真正完成了從一代技術到下一代技術，再到下一代的企業。我們一次次重塑自我。
到今天爲止，我們已經跨越了六個計算時代。
其中的執行過程其實不難解釋，我改天可以來劍橋開堂課（笑），講講這套「五步法則」。真的，理論不難。
但難的是：你要有勇氣跳出去。
你要從當前成功的模式，跳向一個完全未知的世界。在你剛剛跳出去、還在半空中的時候，你的成本無比高昂，你的價值幾乎爲零。
而跨過去的那一刻，百分之百是來自於勇氣，是承受痛苦的能力。其他的，什麼技能、工具、方法論……那些都只是執行的細節。
06、確信「藥物發現」終將變成「藥物設計」
主持人 英偉達做的另一件特別了不起的事，是它的技術影響力已經擴散到全球各地，啓發了衆多新技術的發展。今年，英國布里斯托大學發佈了Isambard AI超級計算機，這是目前全球第11快的超級計算機，由5,448塊GH200 Grace Hopper超級芯片提供算力。
這臺機器正在推動最前沿的醫學與可持續研究。請問，看到Grace Hopper芯片被用於構建這樣關鍵的科研基礎設施，有助於推動人類醫學進展，你是什麼感受？
黃仁勳 嗯，在Isambard之前，英國最快的超級計算機其實是我造的，就……順便糾正一下歷史（笑）。
那臺機器叫Cambridge-1，我其實從來沒有對外高調談過這事。
我當時建那臺機器，是因爲我以爲英偉達要把英國當作總部。你們知道那段故事嗎？我差點收購了一家英國公司。結果，被英國政府擋了下來。
主持人 是Arm那事，對吧？
黃仁勳 對，到今天還讓我心碎（笑）。
我們當時真的差一點就收購了 $Arm Holdings (ARM.US)$ 。我爲此努力了好久，我覺得這會是一個很棒的決定。到現在我還是這麼覺得。不過也許現在也還不算太晚（笑），開個玩笑。
總之，Arm是一家非常棒的公司。我們當時沒能收購它，但它後來也發展得很好。
回到我們自己。我們現在做的事情，是打造人類認知史上最關鍵的知識探索工具。而且，這是有史以來第一次，我們造出了一臺能理解信息意義的計算機。
它不再只是處理數據，而是能理解它正在處理的內容。
比如，它不是在處理字母，而是在處理單詞，它知道這些單詞的意思。
它也不是在處理一堆沒有意義的數字，而是知道這些數字代表的是流體運動，或者是蛋白質結構，或者是一個小分子化合物。它不僅「讀懂」這些序列，它還理解它們的詞彙、含義，甚至是功能性。
舉個例子，它可以理解語義、理解上下文，從而知道在特定情境下應該如何反應。
我剛才用了一些詞彙，在你用ChatGPT時感覺再自然不過。
但我們別忘了：蛋白質序列和英語句子，對計算機來說其實是一回事（乍一聽，這是兩個完全不同的領域。但從AI模型的角度來看，蛋白質的氨基酸序列，其實就像語言中的單詞或句子）。
我們可以訓練計算機去理解蛋白質的本質，它的意義、結構、動態特徵。它就應該能夠理解蛋白質如何與其他化學物質或蛋白髮生反應。
未來，我們真的能和蛋白質對話。
我們可以問它：「你是什麼？」、「你在高溫下會怎樣反應？」、「你在這種液體環境中會穩定嗎？」、「你會不會跟這種化合物結合？」
你可以直接對蛋白質說話。
當然，現在聽起來有點不可思議。但你想想，今天你已經可以對一張圖片說話了：「你是什麼？」——「我是一隻貓的圖片。」
「你是什麼品種的貓？」、「你能動嗎？」
然後……圖片突然變成了視頻。
這，就是我們正在邁入的世界。
我們不只是處理數據，我們開始理解數據的含義。而這對藥物研發、材料科學，乃至整個科學研究領域來說，都是顛覆性的事情。
可以說，我們已經實現了圖靈當年所設想的——真正的人工智能。
主持人 你們在英偉達提出了一個很重要的願景，即把生物學轉化爲工程學。這確實是一個了不起的目標。你剛剛也提到，英偉達與其他AI公司正在深入研究分子生物學，尤其是涉及氨基酸、蛋白質序列等部分。
英偉達已經不再只是做計算的公司，也在參與全球前沿的醫學研究。那你是在什麼時候意識到：英偉達其實已經具備切入醫療健康行業的能力？你又如何看待AI在分子生物研究中的進展？
黃仁勳 43年前，我還是第一代「在計算機裏設計計算機」的工程師。在我們之前，所有工程設計都是手工完成的，是把電路一點點搭出來、拼出來，靠原型打磨系統。
而我們這一代，是計算機輔助設計的第一代工程師。
40年過去了，今天，我們所製造的一切，都已經可以在計算機中創建出「數字孿生體」，再製造。
以前我們設計芯片，最後需要流片，送到工廠一做……只能祈禱它能正常運行。
而今天，這些芯片的複雜度已經高出十億倍，有上萬名工程師同時在一套系統上工作。
我們把芯片設計交給工廠流片的時候，我心裏其實已經知道它能用了。因爲這顆芯片，早已在另一臺計算機裏「存活」了很久。它已經被無數次模擬、驗證。
這是過去40年技術進步的成果。而我相信，現在這個時代已經到了：我們具備足夠的能力，去模擬和表達生物學的層級結構，從而實現計算機輔助藥物設計。
你知道，其實「藥物發現」這個詞，就不太對。聽起來像是你對伴侶說：「親愛的，我去森林裏找蘑菇了。」大多數時候你空手而歸，有時候你帶回一顆松露，「哇我今天撿到了個寶！」
當然，藥物發現確實很科學，但它還遠遠不是工程學。如果你看看我們今天是如何設計芯片的，那是百分之百的工程邏輯。每一年，我們都能比前一年做得更好。
而藥物發現，每一個新藥、每一個新疾病的研究，幾乎都像重新打一場全新的仗。一次全新的探索。
所以我們要做的，是開發出全新的計算工具、新的信息表達方式。就像我們爲電子設計領域發明了晶體管、邏輯門、高階函數、芯片架構……併爲每一個層級發明了專屬的語言與工具。
我們也必須爲生物系統設計找到對應的表達層級。你理解我意思嗎？
一旦我們建立了那套表達體系，並有工具能理解、操控它，「藥物發現」就會變成「藥物設計」。而且年復一年，我們會變得越來越擅長它。
站在巨人的肩膀上，總有一天我們會真正做到。
你剛才聽我說的這些，就是我十年前在英偉達做過的事。我用這個邏輯，跟一群計算機科學家解釋，我們爲什麼要進入這個領域。
大家聽完就說：「嗯……聽起來可以試試。能有多難？」那就是十年前的事了。
我可以告訴你，超級難。但沒關係，我依然相信。
我現在百分之百確信：我們終將發現如何表達生物信息，也終將開發出設計它所需的工具。
爲什麼我這麼相信？因爲，儘管我們每個人都有差異，但從本質上講，人類的生物結構是相似且有規律的。
生物系統中，顯然存在可重複的邏輯。這不是混沌的，而是有秩序的。
不僅如此，英偉達還將這種方法論拓展到了其他很多領域。你剛剛聽完的這段，其實就是我剛剛寫就的英偉達進軍藥物設計領域的商業計劃書（笑）。
現在，這部分業務已經爲英偉達帶來了數十億美元收入。
而整份計劃書，沒有一張Excel表格，沒有一個數字模型，沒有算微積分，就只是純粹的邏輯推理。
我用同樣的方式做了自動駕駛，也做了機器人，也做了人工智能。我們每次都是坐下來，一步步地把邏輯推導出來。
通常我們有塊白板，方便寫寫畫畫，最後有人拍個照，然後整個團隊就出發了。
十年後，AI搞成了。
十五年後，我們走到了今天。
07、英偉達的成功方式是幫助別人成功
主持人 那我們就接着聊聊人工智能吧。
現在的英偉達，不只是橫跨不同的學科領域，還跨越了國家與地理邊界。今年9月，英偉達宣佈向英國AI生態系統投資20億英鎊，和Baldin、Phoenix Court、Accel等公司一起參與建設。
黃仁勳 對，我是當着英國首相的面宣佈的（笑）！
主持人 Ki（Kemi Badenoch，英政府商業部長）真的全力支持！
黃仁勳 我投資的是你們國家！（笑）這20億很快就花完了。
主持人 不光是Ki，很多英國企業家也紛紛表示感謝，感謝英偉達這次有魄力的領導。你作爲一個科技領導者，現在能夠幫助英國乃至全球在AI和創新領域崛起，有什麼樣的感受？
黃仁勳 對於英偉達而言，只有別人成功，我們才會成功。
請記住，我們是工具提供者，一家計算平台公司。
沒有人早上醒來會說：「嘿！我今天得去買個平台！」你媽也不會早上突然衝進廚房說：「孩子，今天我們全家要搞一套分佈式計算平台！」
沒人會這麼說。
所以，我們之所以能成功，是因爲使用我們平台的公司、開發者、科研人員，創造了了不起的東西。
是的，這就是我們成功的方式。
從某種意義上講，我擁有這個世界上最棒的工作之一：我的公司存在的使命，就是希望別人成功。
這句話在我們公司內部，是一種常態的提醒。我一直不斷提醒大家：我們希望別人成功，需要別人成功，渴望別人成功。
也正是通過他們的成功，我們才能搭便車，一起走得更遠。
就這麼簡單。
所以當我看到英國現在處於一個最佳時機時，我真的感到振奮。
你們有了不起的研究者，這裏是計算機科學的發源地。如果世界上有哪個國家可以代表計算機科學，那一定是英國。
你們有深厚的技術基礎，有活躍的創業者生態系統。
唯一缺的，是一個知識工具，一個科學儀器，是支撐這些研究真正落地所需的算力平台。而這一點，我知道怎麼做。
所以我覺得，如果我們英偉達能夠參與其中，也許能點燃這個火花。也許，將來英國真的可以成爲英偉達的一個總部。誰知道呢？
但現在，這真的是你們的機會窗口。你們擁有一切條件。
只不過，我總覺得，英國文化裏……你們太謙遜了。
你看，在硅谷，無論我們做得多好，我們會形容成100倍那麼好。但在英國，不管你們多厲害，你們都只會形容成十分之一。
所以我今天就想告訴你們：你們真的很了不起。
看看你們的歷史，那些科學家、發明家、探索者們，他們曾經啓發了我們這一代人，甚至奠定了我們今天所能做的一切。
別忘了，第一次工業革命就是在英國誕生的，是在這裏被發現、被創造的。而現在，一場新的工業革命正在發生。
抓住它吧！這場革命，正好落在你們最擅長、最強的領域中。這是屬於你們的時刻。你們必須好好把握。
主持人 最近英偉達宣佈向韓國交付超過26萬顆最先進芯片，並推動了一個總額達100億美元的AI超級大項目。
你認爲，是什麼讓韓國成爲可以匹配這種投資規模的理想合作伙伴？你希望英偉達在韓國能實現哪些具有前景的AI項目？
黃仁勳 韓國是世界上少數幾個實現深度工業化的國家之一。
他們造船、造汽車、造電子產品……這是一個工業能力極強的國家。而且，他們只用了幾十年，就重塑了整個國家，一躍成爲全球工業巨頭。
更難得的是，韓國不僅有製造能力，還擁有非常出色的軟件開發能力。
也就是說，它的科技生態系統可以同時掌控硬件與軟件：一邊是高度複雜的製造體系，一邊是創造性的程序設計與藝術表達。
我覺得，這正是一個巨大的機會，讓韓國利用人工智能，徹底重構工業化的未來形態。
你看，AI如今已經能理解語言、圖像、數字、視頻。
但在不久的將來，我們還需要AI理解物理定律，比如因果關係、物體的持續性、慣性、摩擦力、重力……
當我們能做到這一點，我們就能創造出所謂的具身智能：一種能在現實世界中行動、操控和操作的AI。
那時，我們就真正可以重塑整個產業體系。
你也知道，全球正在面臨一場嚴重的勞動力短缺。如果不是因爲勞動力不足，今天的世界GDP本可以高得多。
我們今天在幾乎每一個行業、每一家公司，都面臨勞動力短缺的問題。
所以，儘管現在社會上談論很多關於「AI會取代人類工作」的擔憂，我反而認爲：所有的工作都將被重塑，而不是消失。
我也相信，AI將帶來人類歷史上前所未有的生產力飛躍和GDP增長。
這不僅是我的希望，我也堅信它會發生。
08、保持一種「孩子般的眼光」去看未來
主持人 在場很多年輕人和你一樣，熱愛科學。你會給這些懷揣想法、寫下一行代碼、畫了幾個框架就興奮不已的年輕人，什麼建議呢？
黃仁勳 我想說，有一些判斷力的技能，是關於如何評估一個想法是否值得去做。但更重要的是：如果你想做點什麼，那就去做吧。
只要你保持誠實的思考，對周圍環境保持敏銳感知，了解行業、了解世界、願意適時調整方向，那就足夠了。
雖然確實有方法可以判斷一個點子是否值得投入，但我想給創業者的最核心建議是：保持一種「孩子般的眼光」去看未來。
要樂觀，好奇，不停地問自己：「這件事真的有那麼難嗎？」
不要讓任何人提前嚇你：「這太難了。」
你會自己發現它很難（笑）。但沒關係，你有的是時間去慢慢發現這一點。
很多人問我：如果你早知道創業有多難、犧牲有多大，你還會再創一次業嗎？
答案當然是：不會啊（笑）。
太嚇人了，太痛苦了，代價太大了。
你想象一下，把我這幾十年的所有感受、認知和教訓，都打包送進一個29歲的小夥子身體裏，然後跟他說：「走吧，開始創業吧！」，不可能的。
所以，別害怕你的無知，別害怕幼稚，也別害怕不確定。你會在旅程中學到一切你該學的東西。
只要你真的熱愛，就去做吧。就跟自己說一句話：「這事兒能有多難？」
09、這些特質，未來會越來越重要
現場提問1
Jensen，你剛才講到「協作」而不是「競爭」這一點特別打動我。但我們在大學裏，大量時間都花在應試教育上——出題、評分、排名……
那你會怎麼建議劍橋大學這樣的800年曆史學府：我們應不應該廢除考試？我們能否建立一種更合作、面向AI時代的人才培養模式？
黃仁勳 這個問題問得好。
我覺得，如果完全取消評分與排名，那可能會讓我們很難判斷當前的課程、問題設計是否足夠具有挑戰性，能否真正推動學生的成長。我能理解這一點。
在我剛創業時，硅谷流行一種管理哲學，叫打分與排序。這個理念來自硅谷某個以管理著稱的公司。
我當時深受影響，也把這些理念應用到了英偉達。
我現在可以告訴你：我已經徹底拋棄了它們。
「給員工打分」，毫無意義。那時還有個概念叫「360度反饋」，同事互相打分。也沒有意義。讓人們互相「打分」或「寫評價」，其實並沒有什麼意義。
我發現，那些所謂的管理技術，大多數其實都不太奏效。
至於教育，說實話，在AI已經出現的今天，如果信息獲取已經變得如此輕易，那還有沒有必要競爭去搶出正確答案？我覺得，這種競爭機制的時代，也許已經快結束了。
我其實在想：教學的未來，會不會更像我們公司內部的持續自我更新機制？
你們知道，我在公司有一個很出名的觀點，我不炒人。
這是出於深思熟慮的判斷。
我們希望鼓勵員工創新。而「創新」就意味着冒險，也意味着你得允許自己脆弱，因爲你要把一個新想法公之於衆，而這個想法很可能失敗。
如果我們真的要做一家有遠大目標的公司，那我們的員工就應該經常失敗。而這是正常的。
你們也許聽說過一種管理法則：每年裁掉表現最差的5%員工。聽起來很有道理對吧？這5%是「清湯」，裁掉他們，剩下的就都是「精華」。
但我現在可以告訴你：這是徹頭徹尾的胡說八道。因爲我們需要的不是清湯，而是一鍋濃郁的燉菜。
我們要的是混合、雜糅、真實，而不是所謂的純淨或完美。
而那5%「暫時表現不好」的員工，往往正是那些冒過險、剛失敗過的人。他們從失敗中學到了東西，而明天，他們很可能就是那個逆襲改寫公司命運的人。
所以，我認爲很多舊文化、舊系統，都值得重新審視。
特別是在一個「智能」即將成爲商品的時代。
我覺得我們必須大聲說出來：智力正在變成一種廉價的資源。那接下來什麼才是最重要的？是我們今天聊的這些：勇氣、思維上的誠實、放下自我，以及在公衆面前敢於示弱的能力。
因爲你知道的，藝術家、發明者、創造者……他們往往在剛開始的時候都被笑話。他們的作品不完美、不成熟，甚至讓人覺得「這啥啊」。
但你得有謙遜，有勇氣，敢於站出來，被笑，也不退縮。
我相信，這些特質，未來會越來越重要。
10、人類可以騰出手處理那些無法被描述的、真正複雜的問題
現場提問2
你之前說AI會改變就業的未來，但很多我們這一代的年輕人，比如學法律、會計、諮詢、金融的，往往對AI的態度比較悲觀。他們擔心會被取代。
你能不能更具體地講講：你說的「工作轉型」到底會是什麼樣子？這種變化會帶來什麼好處？
黃仁勳 當然可以。
我想從三個角度來說：人性樂觀主義、現實主義，還有證據。
我們先從證據說起。
你知道，放射科原本被認爲會是第一個被AI徹底摧毀的行業。但現在，幾乎所有放射科醫生都在使用AI，而且，這個行業的招聘人數還在增加。
爲什麼？因爲他們現在能做的事情更多了。
以前，有太多影像資料是無人處理的，也有太多淺層診斷，因爲醫生人手不夠，沒法深入分析所有圖像。
AI的出現，讓很多工作流程變得無限加速。比如原本你要花一週完成的任務，現在只需一秒鐘。
這時問題就來了：你覺得更有可能發生的情況是，你終於有空喝杯咖啡了？還是你反而變得更忙了？
答案很可能是：你變得更忙了。
這其實就像放射科的例子。那些原本的工作瓶頸一旦被打通，你本人反而成爲了關鍵路徑。一旦系統更快了，你就會重新變成下一個決策點。
比如，我向我的團隊提出一個問題，請他們去做調研、跑模擬、算分析，然後拿答案回來，好讓我進行下一步判斷。
以前這過程可能要一天、一週，那我可以先做點別的。但現在答案一秒鐘就出來了，那我又重新站在了「下一步」的門口。
你就會發現，我們所有人都變得比以前更忙了。
因爲我們有太多的想法、太多的目標，只要AI幫我們把中間步驟加速了，我們就會想去做更多事。
手機讓我們更忙了，不是更閒了；計算機讓我們更忙了，不是更輕鬆。
因爲我們變成了「主動選擇做什麼」的那個人。
但我相信人類的本能，是不斷髮現新問題、創造新工作的。
我希望，這樣的變化能引導我們把時間投入到真正有意義的工作上，那些最難定義的工作。
那些沒有明確流程、無法提前規劃、沒有標準答案的問題，是探索性的工作，是創造性的工作，是最原初的「從0到1」。
不是那種把一隻貓換成一隻穿長毛地毯的貓，而是——真的創造出新的東西。
AI可以接管那些「可以被描述」的任務，而我們，終於可以騰出手來處理那些無法被描述的真正複雜的問題。
這，是AI最大的價值之一。
11、英國的AI創業生態要學學中國
現場提問3
你剛剛提到英國正處於一個理想窗口期，這非常有意思，因爲很多人會認爲全球AI競爭的主戰場其實是在中美之間。
那你覺得，英國的AI創業生態該怎麼做，才能抓住這個時機，真正參與進這場「AI競賽」中，並獲得更大收益？
黃仁勳 少管一點。我說這話是認真的，發自內心地希望英國好。
我知道，監管機構的很多成員是法律出身，他們的出發點是好的，是想保護社會。
但問題在於，他們往往太早介入。特別是像AI這種技術，未來實在太難預測了。
你可以去看科幻電影，但那不是未來，那叫「科幻電影」。如果我們把電影裏的情節直接投射到現實中，再加上一些人的恐慌式言論，就很容易引發社會性的恐慌情緒。
結果就是：監管過度，扼殺創新。
而英國如果真的陷入這種狀態，那就會限制你們自己在技術上的發展能力。
現實情況是，你們也知道，中國在技術領域基本處於「低監管」狀態。
這是因爲，中國的決策者多數是工程師背景，而美國的決策者，多數是法律背景。
你大致就能看出差異了。
中國的技術發展、產業演進速度飛快，就是因爲他們監管不着急提早介入，他們的邏輯是：先等問題出現，再「對症下藥」出臺監管措施。
這種邏輯，其實就像工程師解決問題的方式：別先憑空想象風險，先看問題真的發生了什麼，再去分析，再去解決。
所以，我真誠地建議，少一點監管。
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