NVIDIA CEO Jensen Huang(黄仁勋):AI 工厂、企业转型与“无限算力”思维

CN
1小时前

撰文:Techub News 整理

近日,NVIDIA 创始人兼 CEO Jensen Huang(黄仁勋)在结束为期两周的亚洲之行后,风尘仆仆地现身 Cisco 活动现场,与 Cisco 高管进行了一场深入且生动的对话。在这场交流中,黄仁勋不仅系统阐释了“AI 工厂”作为下一代智能基础设施的核心理念,更以独特的视角为企业如何在这场 AI 浪潮中生存、进化乃至引领,提供了极具实操性的建议。他的观点超越了单纯的技术讨论,触及了企业战略、创新文化和思维模式的根本性转变。

AI 工厂:重新定义计算的基础设施

黄仁勋开宗明义地指出,我们正在经历“60 年来的首次计算范式重塑”。过去的“显式编程”时代,程序员用 Fortran、C++ 等语言精确地告诉计算机每一步该做什么。而今天,我们正迈向“隐式编程”时代:你只需告诉计算机你的意图,它便能自行探索如何解决问题。这一转变不仅发生在处理层,更席卷了整个计算栈——存储、网络、安全,一切都在被重构。

“AI 工厂”正是这一新范式的集中体现。它不再仅仅是传统的数据中心或云计算平台,而是能够持续生产、精炼和部署“智能”的基础设施。黄仁勋强调,当前的 AI(如早期的聊天机器人)虽然有趣,但还不够“有用”。真正的智能在于解决问题,而解决问题需要具备几个关键能力:知道自己不知道什么、进行推理、将未知问题分解为可解决的子问题、制定计划、使用工具、进行研究。这正是当前“AI 代理”领域所探索的方向。

他进一步解释道,过去基于“检索”的软件(如手机应用)是预录制的、静态的。而未来的软件将是“生成式”的,每一次交互、每一个提示词、每一个上下文都会产生独一无二的输出,就像他和主持人的这场对话一样,每一句话都是首次组合出现。这要求底层基础设施具备前所未有的动态计算和数据处理能力。

企业 AI 转型:从“百花齐放”到“有的放矢”

当被问及企业应如何迈出 AI 转型的第一步时,黄仁勋给出了一个反直觉但深刻的建议:不要一开始就纠结于投资回报率。他认为,任何新技术的早期部署都很难用电子表格精确计算 ROI。相反,企业领导者应该问自己:公司的本质是什么?公司最具影响力的核心工作是什么?

他分享了 NVIDIA 内部的实践:“我们让‘百花齐放’。”公司内部有数以千计的 AI 项目在同时进行,看似“失控”,但这正是创新的常态。“如果你总想控制一切,首先你需要治疗,其次,控制是一种幻觉。”他建议企业创造一个安全的环境,鼓励员工大胆尝试各种 AI 工具——无论是 Anthropic、Codex、Gemini 还是其他任何模型。当团队提出想尝试某项 AI 技术时,他的第一反应是“好的,然后我再问为什么”,而不是“先证明给我看”。这种态度与他教育孩子的方式如出一辙:鼓励探索,而非预设限制。

当然,“百花齐放”之后需要“修剪花园”。企业需要在某个时间点运用判断力,开始整合资源,聚焦于最有前景的平台或方法。黄仁勋透露,他自己尚未开始大规模“修剪”,但内心非常清楚对公司最重要的核心工作是什么。对 NVIDIA 而言,这无疑是芯片设计、软件工程和系统工程。因此,他确保公司投入大量专家和资源,利用 AI 彻底革新这些领域的工作流,并与 Synopsys、Cadence、Siemens 等工具巨头深度合作,将 NVIDIA 的技术无缝集成到设计流程中。

他提出了一个关键的思维转变:用“无限算力”的视角审视你的业务。想象一下,如果某项工作的耗时从一年缩短到一天、一小时甚至实时完成;如果处理海量数据(如万亿级别的图分析)不再需要分块处理,而是可以一次性处理整个图谱;如果“质量”或“速度”的限制不复存在。如果你没有用这种“无限/零成本”的逻辑去思考公司最棘手的问题,那么你可能就做错了。他警告道:“你或许没有这样想,但只需想象你的竞争对手正这样想,或者一家即将成立的新公司正这样想,一切就都不同了。”

技术栈、物理 AI 与企业的“电子化”未来

黄仁勋将 AI 技术栈比喻为一个“五层蛋糕”:从底层的芯片和能源,到基础设施(硬件和软件),再到 AI 模型,但最顶层、最重要的永远是应用。“看在上帝的份上,去应用这项技术吧!”他疾呼,“一家使用 AI 的公司不会陷入危机。你不会被 AI 取代,你会被那些使用 AI 的人取代。”

他驳斥了“AI 将取代软件公司”的流行观点,认为这是“世界上最不合逻辑的想法”。他以一个思想实验说明:如果一个通用人形机器人(AG Robotics)需要拧螺丝,它会重新发明螺丝刀吗?当然不会,它会使用现有的螺丝刀。数字世界的 AGI 同理,它们会使用现有的软件工具(如 ServiceNow、SAP、Cadence),而不是重新发明计算器。这正是 AI 领域“工具使用”成为突破性进展的原因。许多物理世界的问题有明确的法则(如 F=ma,V=IR),AI 应该学会利用为这些法则构建的工具,而非重新推导。

这引向了他对“物理 AI”的展望。下一代物理 AI 需要理解物理世界和因果关系。他以“多米诺骨牌”为例:一个孩子能轻易理解推倒一块骨牌会导致连锁反应,这个概念融合了因果、接触、重力、质量等复杂原理,而当前的大语言模型却难以掌握。创造能理解这类物理概念的 AI,将是巨大的机遇。

黄仁勋提出了一个激动人心的观点:AI 将帮助每一家公司转型为“技术优先”的公司。“我爱迪士尼,但我肯定他们更想成为 Netflix。我爱梅赛德斯-奔驰(我坐它来的),但我确信他们更想成为特斯拉。我爱沃尔玛,但我肯定他们更想成为亚马逊。”他连举三例,指出传统公司的渴望在于成为其领域的“技术第一”玩家。技术应成为超级能力,而领域知识则是应用场景。因为技术公司处理的是“电子”,而非“原子”,电子的规模几乎是无限的,这能突破原子世界的物理限制。

他鼓励所有企业拥抱这一转变:“编程(编码)说到底就是打字,而打字已经成为一种商品。你们所有人都拥有无比宝贵的财富——领域专业知识。你们了解客户,知道问题所在。现在,你们第一次可以用自己的语言,直接告诉计算机你们想要什么。”这意味着,企业最大的价值——意图和理解——将前所未有地直接转化为生产力。

私有化部署、AI 入环与行动号召

针对企业应选择公有云还是自建基础设施的问题,黄仁勋给出了一个充满激情的答案:“去造一台计算机吧!” 即使 PC 技术已经成熟普及,亲手构建、了解每一个组件至关重要。“如果你身处交通行业,不要只使用 Uber。打开引擎盖,换一次机油,了解它是如何工作的。”这种亲身体验对于理解这项将定义未来的技术至关重要。他相信,未来将是“部分租赁、部分自有”的混合模式。

他特别强调了数据主权和隐私的重要性,并以一个生动的比喻说明:“我去看心理医生时,不希望我的问题被放到网上。”对于公司而言,最宝贵的知识产权往往不是答案,而是问题本身。“我正在思考什么问题,什么对我重要——我不想让别人知道这些。”因此,涉及核心战略对话和不确定性的 AI 应用,应该部署在本地、私有的环境中。NVIDIA 自身就构建了本地的超级 AI 系统,因为他不放心将所有公司对话都放在云端。

最后,黄仁勋颠覆了一个常见概念:“‘AI 应该始终有人类在环’这个想法是完全错误的,是颠倒的。应该是每个公司都必须有 AI 在环。”他解释道,公司希望每天都变得更好、更有价值、知识更丰富,永不倒退或从头开始。如果让 AI 融入业务流程,它将捕获公司的集体经验。未来每个员工都会有 AI 辅助,这些 AI 将成为公司不断累积、进化的核心知识产权。这才是未来公司的形态。

在对话的最后,带着几分玩笑与真诚,黄仁勋给出了最直接的行动建议:“我认为你们所有人都应该立刻给 Chuck(Cisco 高管)打电话。或者,你们也可以打给 Jensen(我本人)。”这场融合了深刻洞见、战略远见与些许葡萄酒助兴的对话,在观众的笑声与掌声中落幕,留下的是对 AI 时代企业生存与发展之道的无尽思考。

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