黃仁勳最新深度訪談解析：AI工廠時代的戰略、競爭與未來

深度解析 NVIDIA 執行長黃仁勳播客訪談，探討 AI 三大規模法則、與 OpenAI 合作、競爭護城河、主權 AI 與未來社會變革。

2025-09-30

黃仁勳最新深度訪談解析：AI工廠時代的戰略、競爭與未來

引言：訪談背景與核心議題

本文內容深度解析自NVIDIA執行長黃仁勳（Jensen Huang）近期做客播客節目《BG2》，接受主持人布拉德·格斯特納（Brad Gerstner）與金融投資從業者克拉克·唐（Clark Tang）的專訪。這次對話不僅是對NVIDIA當前戰略的闡述，更是一次對AI產業未來十年的宏觀預測。黃仁勳以其一貫的敏銳洞察力，系統性地剖析了AI技術從底層計算範式到全球地緣政治格局的全面影響。

本次訪談深入探討了AI產業的幾個核心方向，其關鍵主題涵蓋：

• AI計算的三大規模化新法則，揭示了未來計算需求呈指數級增長的底層邏輯。
• 與OpenAI合作的**「星際之門（Stargate）」超級項目**的戰略意義，及其對NVIDIA未來增長的深遠影響。
• NVIDIA應對華爾街質疑與維持指數級增長的核心論點，闡述了其獨特的市場觀點。
• 其獨特的技術護城河，包括年度產品週期與「極致協同設計」如何甩開競爭對手。
• 全球視野下的主權AI、中美科技競爭與人才戰略，展現了其作為產業領袖的宏觀格局。
• AI技術對未來社會、工作模式及經濟格局的深遠影響，描繪了一幅由AI驅動的未來藍圖。

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第一章：AI的新紀元：三大規模法則與指數級增長

AI的發展已進入一個全新的階段，業界的關注點正從單純擴大「模型訓練」的規模，迅速擴展到一個更複雜、更龐大的計算需求領域，這個領域涵蓋了訓練、推理乃至AI「思考」的全過程。黃仁勳在訪談中提出的，是一個旨在重新定義業界對AI算力需求認知邊界的全新計算經濟學三位一體框架，它解釋了為何AI基礎設施的投資正以驚人的速度膨脹。

您對於AI推理（Inference）將迎來「十億倍」增長的信心水平，在過去一年有何變化？

黃仁勳明確表示，他現在比一年前「更有信心」。這種信心不僅源於市場的表象，更來自於他對AI計算需求演變的深刻理解。他提出了三個全新的規模化法則，系統性地顛覆了過去僅關注訓練規模的單一視角。

1. 預訓練（Pre-training）規模法則： 這對應了傳統意義上的模型訓練，即投入大量數據與算力來構建基礎模型。這是AI能力的起點。
2. 訓練後（Post-training）規模法則： 這種類似於AI的「練習」或「技能掌握」過程。模型透過強化學習和海量推理來不斷嘗試、修正，直到精通某項特定技能。這一過程將訓練與推理深度整合，產生了巨大的計算需求。
3. 推理（Inference）規模法則： 這是最關鍵的變革。新的推理模式不再是像計算機一樣「一次性給出答案」，而是更像人類一樣「三思而後行」。黃仁勳強調：「思考時間越長，答案品質越好。」AI現在會像人類專家一樣，進行研究、查證事實、整合多方資訊，然後才生成高品質的輸出。這種「思考式」推理，導致單次任務的計算量呈指數級增長。

他的信心也來源於AI的形態演變。如今的AI已不再是單一的語言模型，而是一個由多個模型協同工作的「語言模型系統」。它們會同時運行，使用工具，進行研究，並且是多模態的，例如近期影片生成技術的驚人進展，都證明了AI能力的飛躍式提升，而這一切都需要更龐大的計算能力來支撐。

您如何看待與OpenAI的「星際之門（Stargate）」合作項目？這對NVIDIA意味著什麼？

黃仁勳將這次合作定義為一個里程碑事件：NVIDIA將首次直接幫助OpenAI「自行建構」其AI基礎設施，支持其從一個頂尖的AI研究機構，轉型為一個完全運營的「超大規模（Hyperscale）」公司。

從投資回報的角度看，他認為OpenAI極有可能成為下一個「數萬億美元」級別的超大規模公司。因此，能在其達到這一規模前進行投資，是一項極其明智的決策，其潛在回報將是「驚人的」。

NVIDIA與OpenAI的合作是多層次且不斷擴展的：

• 持續合作：繼續與微軟合作，為OpenAI建構其在Azure上的基礎設施，黃仁勳預計這項合作未來數年的潛在工作範疇高達數千億美元。
• 擴展合作：與OCI（甲骨文雲基礎設施）、軟銀等合作夥伴共同建設數吉瓦（GW）級別的AI工廠，以滿足OpenAI不斷增長的需求。
• 全新合作：直接在晶片、軟體、系統到AI工廠層面與OpenAI合作，支持其自建基礎設施的宏偉計劃。

這一龐大投資背後的驅動力，是OpenAI面臨的「兩個指數級增長」的複合壓力：

1. 用戶使用量的指數級增長：隨著AI性能和實用性不斷提升，幾乎所有應用程式都開始接入OpenAI，導致用戶數量和使用頻率爆炸式增長。
2. 單次使用計算量的指數級增長：如前所述，由於「思考式推理」的普及，每次用戶請求所需的計算量也在同步飆升。

這兩個指數級的疊加，解釋了為何OpenAI需要如此巨大的、前所未有的基礎設施投資，而NVIDIA正是實現這一藍圖的核心合作夥伴。

然而，如此龐大且看似無止境的資本支出，與傳統金融模型對半導體週期性的預期產生了巨大衝突，從而引發了華爾街對其可持續性的深刻質疑。

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第二章：華爾街的質疑 vs. NVIDIA的未來藍圖

當前市場存在一個核心矛盾：一方面，科技巨頭們正以前所未有的規模宣布數千億乃至萬億級別的AI基礎設施投資計劃；另一方面，許多金融分析師卻對NVIDIA在2027年之後的長期增長持保守預測。本章將深入剖析黃仁勳如何回應這些質疑，並闡述他對公司未來增長的堅定信心來源。

為何華爾街的分析師預測NVIDIA的增長將在2027年後趨於平緩，這與產業的巨大投資是否存在脫節？

黃仁勳提出了支撐NVIDIA持續指數級增長的三大核心論點，系統性地回應了市場的懷疑：

1. 第一點：通用計算的終結 這是一個基於物理定律的根本性判斷：「通用計算已死，未來是加速計算與AI計算」。這意味著全球數萬億美元的存量計算基礎設施都必須「刷新」，轉向以GPU為核心的加速計算架構。這本身就是一個巨大的存量市場替換機會，為NVIDIA提供了長期的增長基石。
2. 第二點：現有產業的AI化 AI的第一個應用浪潮是改造現有的超大規模業務。例如，搜索、推薦引擎、社交媒體內容流等過去由CPU主導的核心工作負載，正全面轉向由GPU驅動的AI模型。僅僅是將這些現有業務遷移到新的計算範式上，就已經是一個數千億美元的龐大市場。
3. 第三點：增強人類智慧的新經濟 這是最具想像空間的增量市場。未來的AI工廠將生成「代幣（Tokens）」，其核心功能是「增強人類智慧」。黃仁勳引用數據指出，「人類智慧」相關的活動貢獻了全球約50萬億美元的GDP。他舉例說明：「為一位年薪十萬美元的員工配備一萬美元的AI，如果能使其生產力翻倍，任何企業都會毫不猶豫地進行這項投資。」這種模式將創造一個全新的、規模達數萬億美元的AI基礎設施市場，以支持全球經濟的智能化轉型。

黃仁勳總結道，從通用計算轉向加速計算，再到為全球GDP增加人類智慧，整個市場的潛在規模（TAM）將從目前的每年約4000億美元，擴大4到5倍。

您如何反駁市場對「供過於求」或「泡沫」的擔憂？

黃仁勳的核心判斷是，在所有通用計算被完全轉換為加速計算和AI之前，發生供過於求的可能性「極低」。

他強調，NVIDIA位於供應鏈的末端，其生產模式是「回應需求」，而非主動創造庫存。現實情況恰恰相反：客戶對未來需求的預測「總是不足」，導致NVIDIA一直處於「混亂模式」，竭力滿足超出預期的訂單。只要AI仍在快速迭代和普及，需求的增長速度就會持續超過供應的擴張速度。

您如何回應關於「循環收入（Round-Tripping）」的質疑？

面對市場對「循環收入」的尖銳質疑，黃仁勳策略性地將議題拆解為兩個獨立的決策層面：業務營運與財務投資，從而釜底抽薪地瓦解了指控的核心邏輯。

• 業務層面：他指出，OpenAI的「星際之門」等項目資金，主要來自其自身的強勁收入（例如ChatGPT每月10.5億活躍用戶所產生的現金流）、股權和債務融資。這些投資建立在真實的商業模式和經濟實質之上，與NVIDIA的投資無關。
• 投資層面：NVIDIA對OpenAI等公司的投資，是一個獨立的財務決策。他將其定位為一個投資「下一個數萬億美元超大規模公司」的絕佳機會，其回報潛力巨大，與晶片銷售業務沒有捆綁關係。

他進一步強調客戶的自由選擇權：「如果Vera Rubin（NVIDIA的下一代晶片）不是一個好晶片，他們可以去買其他晶片。」這表明，客戶的採購決策是基於產品性能和價值，而非投資關係。

在有力回應了外部市場的種種質疑後，黃仁勳將話題轉向了NVIDIA賴以維持其市場地位和增長信心的內部核心競爭力。

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第三章：NVIDIA的競爭護城河：年度節奏與極致協同設計

為應對第一章所述的「需求」與「算力」雙重指數級增長壓力，同時又面臨摩爾定律失效的物理極限，NVIDIA被迫徹底顛覆傳統的晶片開發模式。在「後摩爾定律時代」，競爭優勢不再僅僅來自單一晶片的性能提升，而是源於整個系統架構的創新速度和深度整合能力。本章將解析其應對策略的兩大支柱：「年度發佈週期」和「極致協同設計」，以及它們如何構建NVIDIA日益深厚的競爭護城河。

NVIDIA轉向「年度發佈週期」的背後動機是什麼？AI在其中扮演了什麼角色？

黃仁勳解釋，轉向年度週期的核心動機，是為了解決一個根本性矛盾：一方面是AI使用量和代幣生成率的「兩個指數級增長」，另一方面是「摩爾定律已死」導致的單晶片性能提升放緩。如果NVIDIA不能以指數級的速度提升其平台性能，那麼生成AI代幣的成本將會失控，從而扼殺整個產業的發展。

這種年度節奏的威力是巨大的。他以數據為例，從Hopper架構到Blackwell架構，僅僅一年的時間，NVIDIA就實現了高達30倍的性能飛躍。

他同時揭示了實現這一目標的秘密武器：AI本身。黃仁勳明確指出，如果沒有NVIDIA內部開發和使用的AI輔助設計工具，以如此之快的速度和如此之大的規模進行開發，是「根本不可能的」。AI不僅是NVIDIA的產品，更是其自身研發流程的關鍵賦能技術。

您所提到的「極致協同設計（Extreme Co-design）」是什麼？它如何構建NVIDIA的優勢？

「極致協同設計」是NVIDIA在後摩爾定律時代的核心創新方法論。黃仁勳將其定義為必須「跳出框框創新」，在系統層面對所有關鍵環節進行同步優化。

• 定義：這意味著NVIDIA的工程師必須同時優化從AI模型算法、軟體堆疊（如CUDA）、系統架構，到每一個獨立晶片（包括CPU、GPU、網絡晶片、NVLink交換晶片等）的所有層面。
• 演進：這種協同設計的理念，已經從最初的軟體和GPU層面，擴展到了整個數據中心級別，涵蓋了交換機、網絡以及跨越多個AI工廠的橫向擴展（Scale-out）能力。
• 成果：Blackwell相對於Hopper實現的30倍性能提升，正是這種極致協同設計的直接成果。這種飛躍是任何單純依靠晶片製程進步所無法企及的。

在GPU與ASIC（如Google TPU）的競爭中，您如何看待當前及未來的競爭格局？

黃仁勳指出，當前的競爭環境與幾年前ASIC項目啟動時已截然不同。

• 市場變化：當時的AI產業相對「簡單可愛」，但如今的AI工廠已經變得「龐大而複雜」。工作負載極其多樣化，並且以驚人的速度不斷變化（例如Transformer架構的持續演進）。這使得專為特定任務設計的ASIC很難跟上變化的步伐。
• 重新定義NVIDIA：他強調，NVIDIA的視角早已不是單一的「GPU」，而是提供構建AI工廠所需的完整「平台」。這個平台包括了針對不同工作負載的專用處理器，例如最新發佈的、用於上下文處理和擴散模型（如影片生成）的CPX晶片。
• 晶片類型劃分：他將市場上的晶片分為三類：
  1. 架構性晶片：如x86 CPU、ARM CPU和NVIDIA GPU，它們擁有龐大而成熟的軟體生態系統。
  2. ASIC：適用於規模不大、功能固定的市場。
  3. 客戶自有工具（COT）：當市場變得極其巨大時，如蘋果為iPhone自研晶片，大客戶會選擇自行設計。

他總結道，競爭者如今面對的已非單一的晶片靶心，而是一個以年度節奏進行自我迭代、涵蓋多種專用處理器的「動態系統平台」。打敗昨天的NVIDIA，不代表能應對今天的NVIDIA，這使得傳統的追趕策略幾乎失效。

為何您認為即使競爭對手的晶片免費，客戶仍會選擇NVIDIA？

黃仁勳在此提出了一個重塑採購決策範式的核心論點，將焦點從單純的資本支出（Capex）轉移到以「總擁有成本（TCO）」與機會成本為核心的績效產出上。其根本前提是「電力是有限的」。

他用一個清晰的例子來論證： 假設一個客戶擁有2吉瓦（GW）的電力預算，這是其建設AI工廠的稀缺資源。如果NVIDIA系統的「每瓦性能（Performance per Watt）」是競爭對手的兩倍，那麼客戶就能從相同的電力預算中獲得「兩倍的收入」。

他強調，像Blackwell帶來的30倍性能差距，意味著收入潛力上的巨大差異。這種差異遠遠超過了競爭對手在晶片價格上提供的任何折扣。因此，即使競爭對手的晶片本身是免費的，客戶也會因為巨大的機會成本而選擇性能最高的方案，以最大化其有限電力資源的產出。

NVIDIA憑藉其深厚的技術護城河，已然成為全球AI基礎設施的核心。這種不可或缺的地位，使其不僅是商業巨頭，更成為地緣政治棋盤上的關鍵角色，引發了各國在主權、安全與未來領導力層面的激烈角逐。

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第四章：全球AI競賽：主權、中美關係與人才戰略

AI技術的影響力已遠遠超越商業範疇，演變為決定國家未來經濟實力與國家安全的關鍵要素。這場全球性的技術競賽正在重塑國際關係。本章將探討黃仁勳對於「主權AI」的興起、複雜的中美科技關係以及全球頂尖人才爭奪戰的深刻見解。

您如何看待「主權AI（Sovereign AI）」的興起及其對各國的意義？

黃仁勳將「主權AI」定義為每個國家都必須擁有的基礎設施，其重要性堪比能源和通信網絡。

• 必要性：各國發展主權AI的核心原因，是為了將自身的「歷史、文化和價值觀」編碼到AI模型中，確保AI的發展符合本國的國情與利益。同時，各國也需要掌握構建AI的能力，以開發滿足自身特定需求的工業、製造業和國家安全模型。
• 區別於核武器：他用一個巧妙的比喻闡明了AI的本質：「沒有人需要原子彈，但每個人都需要AI。」這句話強調，AI是一種需要普及和民主化的生產力工具與基礎設施，其目標是創造價值，而非像核武器那樣作為威懾力量。

您認為美國政府在AI產業發展中應扮演何種角色？

黃仁勳眼中理想的政府，是一個「相信增長」並致力於幫助「美國贏得AI競賽」的政府。他認為政府應採取的具體產業政策包括：

• 支持科技行業：將科技行業視為「國寶」，並積極鼓勵和支持其在全球範圍內展開競爭。
• 促進能源發展：深刻認識到能源是AI發展的命脈，並為能源行業的增長提供政策支持。
• 加速出口許可：簡化審批流程，讓美國領先的AI技術堆疊能夠快速推向全球市場，從而擴大美國的技術生態和地緣政治影響力。

您對美國的對華政策有何看法？為何您認為在中國市場競爭至關重要？

黃仁勳對現行的部分對華科技政策提出了坦率的批評。他認為，迫使NVIDIA這樣的美國公司退出中國市場是一個「巨大的錯誤」，這無異於「單方面解除武裝」。他警告說，這種做法反而會讓華為等中國公司在本土市場獲得由壟斷利潤支持的加速發展機會，長遠來看對美國不利。當被問及中國的技術差距時，他給出了驚人的回答：「They’re nanoseconds behind us.（他們只落後我們奈秒之遙。）」

他列舉了必須在中國市場競爭的幾個關鍵理由：

• 人才生態：中國培養了全球近一半的AI工程師，在中國競爭可以將這批龐大的人才保留在美國主導的技術生態系統中。
• 經濟現實：像字節跳動、阿里巴巴等中國頂級科技公司，其主要投資者中有大量美國資本，它們本質上是全球性的公司。
• 國家利益：他堅信，允許美國公司在中國競爭，實際上會「提升」美國贏得全球AI競賽的可能性，而不是削弱它。

儘管當前存在挑戰，黃仁勳仍表達了樂觀預期。他相信，從根本上看，允許美國公司在中國市場公平競爭，既符合美國的最大利益，也符合中國的最大利益，因此他相信「智慧最終會佔上風」。

您如何評論美國政府對H1B簽證的改革提議？這對吸引全球頂尖人才有何影響？

對於「對H1B簽證收費10萬美元」的提議，黃仁勳認為這是一個解決非法移民和H1B簽證濫用問題的「偉大開端」，但他同時也希望這不是最終的方案，因為它帶來了顯著的潛在風險。

• 潛在風險分析：
  • 威脅「美國夢」品牌：美國的核心國家品牌是「來美國實現美國夢」。過高的簽證門檻可能會損害這一對全球頂尖人才的獨特吸引力。
  • 導致人才流失：這可能會讓頂尖的中國學生及其他國家的優秀人才考慮前往歐洲或其他地區發展，長遠來看，這對美國的科技競爭力是「生存危機的根源」。
  • 不利於初創企業：高昂的費用會使競爭環境向能夠負擔得起的大公司傾斜，對充滿活力的創業生態系統造成衝擊。

他強調，政策制定必須清晰地區分合法移民與非法移民，並重申招募全球最優秀、最聰明的人才，是美國保持全球領先地位的基礎。

從宏觀的國家戰略和地緣政治，話題自然地轉向AI技術對社會結構、個人生活和未來經濟的更具體的影響。

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第五章：AI的未來展望：社會變革與長遠機遇

在深入探討了AI時代的技術突破、市場格局與全球競賽之後，我們的視角轉向更為宏大的未來。本章將聚焦於黃仁勳的深邃思考：AI將如何重塑社會契約、徹底改變工作的本質，並在未來數十年內為全人類帶來前所未有的機遇。

在AI帶來巨大財富增長的同時，我們應如何應對社會貧富差距擴大的問題？

黃仁勳表達了對「投資美國（Invest in America）」倡議的強力支持，並將其視為應對貧富差距問題的創新解決方案。

• 核心方案：該倡議建議為每個在美國出生的孩子設立一個投資帳戶，讓他們從出生那一刻起，就自動成為美國未來經濟增長的股東。
• 背後理念：這一措施的深遠意義在於重塑「社會契約」。它將國家的成功與每個公民的切身利益直接掛鉤，使得科技進步和財富增长所帶來的紅利能夠被社會所有成員廣泛分享，而不僅僅是少數精英。
• 輔助措施：他同時強調了「美國再工業化」的重要性。透過在美國本土重建製造業和實體經濟，可以為技術精英之外的廣大勞動者創造更多高質量的就業機會，從而改變那種「只有拿到頂尖學校博士學ви才能過上好生活」的單一成功路徑。

您認為AI將如何改變未來的工作模式與就業市場？

黃仁勳對AI與就業的未來持樂觀態度，他認為AI是賦能者，而非單純的替代者。

• AI作為「終極均衡器」：他強調，AI將極大地縮小技術鴻溝。因為使用AI不再需要學習複雜的程式語言，人們只需要學習使用「人類語言」即可與其互動。這使得幾乎每個人都有能力利用AI來提升自己的工作效率和創造力。
• 工作轉變而非消失：他提出一個核心觀點：智力不是「零和遊戲」。AI的普及將使公司變得更有效率，更有能力去追求和實現新的想法，這反而會催生出更多今天我們無法想像的新工作崗位。
• 區分任務與工作：黃仁勳精準地區分了「任務」和「工作」的概念。AI的確會淘汰許多重複性的、乏味的「任務」，但未必會淘汰整個「工作」。人們的工作內容將會被改變和增強，變得更具創造性和戰略性，而不是被完全取代。

展望未來，您對AI技術在未來5到10年的發展有何預測？

黃仁勳對AI的近期未來充滿期待，並給出了一些具體的、激動人心的預測：

• AI與機器人技術的融合：在未來五年內，AI將與機電一體化技術深度融合。他預言，我們將擁有像電影《星際大戰》中「R2D2」那樣的個人機器人伴侶，它們將在日常生活中為我們提供幫助和陪伴。
• 個人化AI模型：未來，每個人都將擁有運行在雲端的、屬於自己的GPU和AI模型。這些模型將根據每個人的獨特需求和數據進行微調，成為真正的個人化智慧助理。
• 生物學與數字孿生：AI將幫助人類解開生物學的無限複雜性。他預測，每個人都將擁有自己的「醫療保健數字孿生（Healthcare Digital Twin）」，這個虛擬模型可以用於精準預測健康狀況、模擬藥物反應和預防疾病。

最後，他給所有企業家和領導者提出了一個行動建議。他將AI比作一列正在指數級加速的火車，並直言：「The only thing you have to do is get on it… Just get on the train while it’s going somewhat slow.（你唯一需要做的就是上車……趁著火車還開得不算太快的時候，趕緊上車。）」

結論

黃仁勳在這次深度訪談中傳達的核心思想是：我們正處於一場計算範式的根本性重塑之中，其核心是將計算從一種資源轉變為一種生成智慧的公用事業。這場變革不僅僅是技術層面的，更是對商業模式、國家戰略乃至社會結構的全面挑戰與重構。

他的宏大願景貫穿了本次訪談的始終：從商業層面，他用「總擁有成本」取代「資本支出」，重塑了企業的採購決策邏輯；在地緣政治層面，他將「主權AI」定位為國家的核心基礎設施，引發全球競賽；在社會層面，他預見了「增強人類智慧」將成為新的經濟引擎。NVIDIA的戰略，正是要為這個全新的智慧經濟時代，打造不可或缺的基礎設施。這意味著其未來的增長，將不再僅僅與IT預算掛鉤，而是與全球GDP的「智慧化」進程深度綁定。這場由AI引領的工業革命，才剛剛拉開序幕。