黄：社会中的不同分工都需要用到AI，大学需要、研究人员需要、创业公司需要、大公司也需要，而当社会像这样方方面面都需要一种东西时，它就是基础设施。

我认为AI将基于互联网重构一套新的操作系统，我们使用计算机的方式将会改变。过去我们通过编程语言、检索文件和管理文件等方式与计算机沟通，未来则是通过提示词直接问问题，要求它为我们做一些事情。这一变化的关键在于，搭载多个大语言模型的AI系统代替了传统操作系统，并且各个国家都可以创建自己的大语言模型和AI系统。比如，丹麦、瑞典、日本、印尼都在建立自己的大语言模型，印度正在建造几座，在泰国的大语言模型被称为ThaiGpt。

这些AI系统并非依靠单一的、参数量巨大的模型，而是集成不同类型、领域的模型。其中有些擅长推理，有些用于AI工具，有些负责信息检索，还有防护措施、合成数据生成、奖励和反思等模型。

黄仁勋在演讲

2. 用大模型写文章

Lauren：多令人着迷啊，最近AI Agent（AI智能体）的概念在人工智能领域非常流行，不过其具体的定义似乎还不算清晰。那么，对你来说，AI Agent是什么，能做什么，为什么有些人称它是下一波生成式AI呢？

黄：从2012年开始，第一代是感知AI（Perception AI），第二代是生成式AI（Generative AI），再到AI Agent。时至今日，AI可能实际上是一个机器人、一个AI系统或者其他形态。我认为这些有关AI Agent的描述，在不同的上下文语境中有时可以互换，不过其核心是不变的，即结合感知、推理和计划能力，这也是AI的基石。目前，AI可以基于思维链（CoT）或其他架构的推理模型，把我们抛给它的任务，拆解成多步骤完成。除此之外，AI也可以生成图像、音乐、文档等等。这些意味着，未来你可以用各种各样的方式找到解决问题的方法，你可以用智能体在你的电脑上执行任务，从而腾出时间。

Lauren：你使用了哪些AI Agent来帮助你提高工作效率，可以举例说说怎么用的吗？

黄：我现在用了多种AI大模型，我只是因为喜欢他们所以才用，比如Gemini和ChatGPT。我经常用AI来写一些东西，举个例子，我会把一个初版的大纲丢给AI，再给它一些我以前演讲内容的PDF文档，让它来完善我的初稿，真是太棒了。

3.谈美国对华出口管制

Lauren：你有说到英伟达在全球各地都有不少合作伙伴，但身处于当前政策变动、条件严苛的商业环境，你有感到不安吗，你怎么想？

黄：世界在变化，AI行业也一直在变。我们现在能够解决的问题、能够提供的产品解决方案、能够实现的能力都是不寻常的。目前，技术行业和软件行业仍有领先优势，而以这两者为基础的其他行业，将在未来十年内经历重大变革。

Lauren：这周一，美国商务部扩大了出口管制，管控范围不仅限于半导体产业。与之相关的上下游供应链也会受到一定影响，而英伟达的GPU是其中一环。在你看来，出口管制的理由是否合理，中国市场的竞争对手会如何应对？

黄：我们的工作是尽最大努力了解和告知半导体行业的动态，以及英伟达如何在全球市场运作，并向政府解释这些事情。提出最好的政策取决于他们。在那之后，我们的工作仍是继续专注于创新和推动技术进步，更好地满足客户的需求，继续取得成功。这些都在我们的控制范围内，就上任的政府而言，我认为我们与政府相处的很好。

Lauren：即将上任的特朗普政府近期提到了台积电（TSMC），他认为台积电抢走了美国的部分芯片业务。英伟达与台积电长期合作，你担心这会对你与台积电的关系有影响吗？

黄：无论是在半导体行业，还是在全球供应链市场，台积电的重要性都是不言而喻的。因此，我们很重视与台积电的合作，也在这份合作伙伴关系中越做越好。同时，全球供应链对台积电的依赖仍会持续很长一段时间。

Lauren：特朗普当选新一任总统以来，你和他交流过吗？

黄：我已经联系了特朗普总统并向他表示祝贺，告诉他我们会尽自己所能帮助政府。

特朗普CBS News

Lauren：那你是否想要与他进一步讨论英伟达的业务？

黄仁勋：AI显然非常重要，是一个很宏大的话题。它不仅是一项新技术，更是一个全新的行业。当下，我们第一次大规模制造智能。我选择“制造”这个词的原因是，通常一个行业形成的过程中，会制造出前所未有的东西。就像计算机行业当初制造软件一样，现在AI行业是制造智能，需要能源，需要大量工厂，对一个国家的社会、工业、经济和技术进步有着重要影响。我很确定新政府和特朗普总统会对这个行业很感兴趣，我很乐意提供任何支持回答我能回答的任何问题。

3. 谈新产品Blackwell

Lauren：了解到英伟达最新的产品Blackwell已经开始交付了，其中有不少大客户，对吧？

黄：我们在全世界都安装了Backwell系统。Blackwell是一个完整的系统，有一堆开关，网络，计算机，还有一大堆软件。Blackwell正在全面生产，一切顺利。

Lauren：你认为Blackwell最大的亮点是什么，是速度更快吗？它的下游效应又有哪些？

黄：它给训练模型的效率带来了质的提升。过去通常需要等待几个月来处理训练模型所需的数据，然后再训练模型。Blackwell可以把这个时间压缩1/3到1/4，比如本来要用6个月，现在大概仅耗时1个半月左右。随着越来越多公司武装AI能力，3个月的时间差可能就会改变游戏规则。

在推理方面，我们发现推理过程遵循的不是Zero-shot Learning（零样本学习）或One-shot Learning（单样本学习），而是长期思考的模式。它本质上是AI先在脑海中构思出各种不同的解法，然后用更多的算力，提供更恰当的答案。这是一种新的标准化（scaling）方式，我们称之为测试阶段标准化（test time scaling）或推理阶段标准化（inference time scaling）。正因如此，Blackwell的推理能效提升了30倍，并且速度也更快了。

4.谈英特尔的困境

Lauren：前几天英特尔CEO帕特里克·基辛格（Patrick Gelsinger）辞职，有报道称说他是被迫下台的。你知道，20年前没有人会想象得到英特尔走到了这一步。那么你如何确保英伟达在10年、20年之后，不会落得同样的下场？你采取了哪些战略措施来确保这一点？

格尔辛格TheNewYork times

黄：好问题。我和帕特已有数十年的交情了，非常感谢他的友谊和合作。我们已经为我们即将推出的许多程序选择了他们的cpu，并与他们一起开发和推进各种各样的产品和项目。他们的CPU方面，在他们的PC方面，在数据中心方面确实非常出色。

但在核心上，这是一个挑战，当一个行业发生一些根本性的变化时，其力量是如此不可思议。我们熟知的现代计算，IBM360系统，中央处理器是在1963、1964年出现的，这持续了大约60年，但因为深度学习和机器学习的技术创新，让全世界不再是编码，不再是在CPU上运行的编码指令，而是在GPU上运行的神经网络的机器学习。

这种趋势并不是可以与之抗争的。人工智能的力量是如此难以置信，你无法与之抗衡。要么你乘上这波浪潮，要么你只能错过，没人能保证。不管CPU的性能多强，你都抵抗不了机器学习的发展势头；不管一台计算机多先进，你都抵抗不了移动计算的发展势头。

由于机器学习的出现，不到10年，人们建造、处理工具的方式和内容都发生了根本性的改变。因此，你要长期为这些技术革新做好准备。别忘了，英伟达是一家从基础技术架构起步的公司，成立两年后，公司实际发展方向完全变了。我们很快认清了一个事实，那便是当时我们所建立的架构、所拥有的技术都是错误的，于是无论如何都要去做GPU，去追赶深度学习领域。后续英伟达从一家芯片公司，发展为一家系统公司，再变成了一家基础设施公司。

Lauren:那么你如何确保30年后，我们不是在说GPU，那英伟达的立场呢？

黄：这可没法保证，但只要计算机行业仍然重要，我们就会继续保持敏捷，我们会继续改变我们自己，在未来保有影响力，这就是我希望看到的结果。