黃仁勳鏈博會上一身唐裝、中文開場的演講持續刷屏，他的“年內第三次訪華之旅”行程仍在繼續。
在這個過程中，黃仁勳除了給中國客戶帶來了H20芯片解禁的消息，也盛讚中國公司在人工智能領域的探索和創新，同時也表達了進一步投資中國市場的意願。
7月17日，在鏈博會第二天的活動上，黃仁勳與之江實驗室主任、阿里雲創始人王堅展開爐邊對話。
作爲已經認識十多年的老朋友，兩人互相寒暄開場，並且回顧了過去10多年人工智能領域的發展，“過去的十二年左右時間裏，人工智能發展速度非常快，大概每三到五年就會有一次重大突破。”黃仁勳說。
在他看來，人工智能已經走完了感知智能階段，生成式人工智能階段，現在處於推理人工智能階段，並且無限接近通用人工智能階段。他說：“我們現在已經接近一個階段，人工智能應該能夠解決認知任務，並且在大多數測試中表現得比大多數人類更好，我們把這種水平稱爲通用人工智能。”
在交流中，黃仁勳也向王堅提問，在過去的這些技術中，最感興趣的是哪一項，王堅的回答是計算，“對我來說，真正令人興奮的事情，實際上是所有一切的基礎。我們談論的人工智能，其背後的支撐是計算，而計算正在改變一切。”王堅說。
而對於人工智能的發展速度，黃仁勳強調這些除了基於英偉達的計算驅動外，也建立在全球研究員的研究和開放之上，他認爲中國的研究員對全球人工智能的發展起到了非常積極的幫助，甚至將杭州稱之爲中國的硅谷。
黃仁勳說，“絕大多數人工智能研究都是公開進行的。我看到一項統計數據——中國研究人員在arXiv上發表的論文數量現在是全球最多的。”
算力是AI的基礎，硅则是算力的基礎，黃仁勳對這個問題的看法是肯定的，並且強調未來硅基技術集中三個方面：晶體管結構迭代、封裝技術迭代、硅光技術迭代。“我們在這一領域至少還有二十年的工作要做。之所以能得出這樣的判斷，是因爲英偉達的技術路線圖已經覆蓋了接近十年的未來規劃。”黃仁勳說。
以下爲對話實錄原文(在不改變原意的情況下有調整)：
王堅：大家早上好，Jensen，很久沒見，再次見到你太好了，歡迎來到鏈博會。我把我的問題寫在手機上了。
黃仁勳：我們第一次在北京見面應該是很久以前的事情了。
王堅：大概是2012年、2013年，差不多十年前，但我還記得很清楚細節當我在硅谷拜訪時候，你自己來給我介紹英偉達的公司、技術，帶着我參觀。就是在那個時間點，你給我的感覺是，一個公司的創始人至關重要，我能看出來你對自己所從事的事情的熱情。
黃仁勳：當時我們交流的時候，聊的是計算機圖形技術，還有移動設備，對吧?差不多2012年的事情了。剛纔視頻裏也介紹了，2007年，我第一次來中國介紹CUDA，[中文]好久以前啊。
王堅：這是一條很長的路。
黃仁勳：(對臺下)[中文]他們聽得到嗎?
王堅：我記得當時你在洛杉磯工作，是在SIGRAPH圖形學大會上。你們推出了GPU圖形處理器，改變了圖形領域的格局，這是一段不可思議的旅程，我的第一個問題有關技術：人工智能是當下最熱門的話題，但大家對人工智能以及計算有着不同的看法，所以過去幾年在這方面究竟取得了哪些根本性的進展和變革?
黃仁勳：從根本上說，人工智能是一種基於第一性原理的全新的軟件開發方式，它不再依賴人類編寫代碼、描述算法來預測結果，而是我們利用一種算法，通過示例信息、示例數據來學習如何預測結果。事實證明，這種利用計算機來學習預測的方法具有極強的可擴展性。我們在機器學習領域已經研究了很長時間，但2012年是一個重要的轉折點，AlexNet的出現，證明了深度學習的有效性，它在計算機視覺方面的表現遠超計算機科學家們的預期。
從2012年開始，在接下來的五年左右時間裏，我們先是看到計算機視覺變得有效，而後性能超越人類。再接着是語音識別變得有效，然後性能超越人類，對吧?再之後不久，语言理解也实现了從有效到性能超越人类的跨越。
每一種不同的模態都代表着一個發展階段：第一波是感知智能，接着第二波是生成式人工智能。現在我們可以實現不同模態之間的轉換，比如從英語到漢語，從英語到圖片，從圖片到英語。從漢語到視頻，生成式人工智能的轉換，可以說是終極轉換。生成式人工智能大約始於七年前，如今依然發展勢頭迅猛。現在，人工智能既能理解信息，也能生成信息。
我們目前所處的這一波人工智能浪潮非常令人驚歎，它被稱爲推理型人工智能。推理型人工智能之所以高效且強大，是因爲它能夠理解，並解決那些從未遇到過的問題。就像人類一樣，它可以把問題逐步分解，進而解決那些從未解決過的問題。下一波是物理型人工智能，到那時，所有這些能力都可以應用到物理機械中，比如機器人。
過去的十二年左右時間裏，人工智能發展速度非常快，大概每三到五年就會有一次重大突破。
我想說，我們現在已經接近一個階段，人工智能應該能夠解決認知任務，並且在大多數測試中表現得比大多數人類更好，我們把這種水平稱爲通用人工智能。這也是爲什麼現在每個人都在談論超級人工智能，就像一開始，我們先是實現了有效性，然後達到了超越人類的水平。在問題解決方面，我們應該很快就能實現超越人類的水平。
王堅：這太不可思議了，特別是今年，開源模型正在改變人工智能技術的格局以及我們的業務。
黃仁勳：在這些技術進步中，哪一項最讓你感到興奮呢?
王堅：其實，對我來說，真正令人興奮的事情，實際上是所有一切的基礎。我們談論的人工智能，其背後的支撐是計算，而計算正在改變一切。人工智能是我們能看到的表象。
黃仁勳：這太不可思議了，而且我們訓練模型的方式也在飛速變化，對吧?
最初的十年，主要是預訓練階段。我們收集了大量數據，甚至可能用人工智能來準備數據，然後進行預訓練。之後，我們採用了人類強化學習，也就是人類對人工智能進行指導，讓人工智能與人類的需求保持一致。而現在，我們處於後訓練時代，人工智能可以自主思考，進行可驗證反饋的強化學習。還能生成大量合成數據，自主進行測試，學習推理。
王堅：是的，現在所需要的計算量是驚人的。我有心理學背景，在我看來，人工智能不是對人類智能的模仿，實際上是一種提升。更確切地說，我認爲人工智能是對人類創造力的延伸。
黃仁勳：它並非只是取代人類智能，就像汽車拓展了人類的移動能力，飛機也拓展了人類的移動能力一樣，現在人工智能將會拓展人類的智能。它的工作方式和人類大腦不同，但它能完成一些與我們類似的任務。
王堅：回到開源這個話題，這也是一個令人驚歎的時刻。我們有深度求索(DeepSeek)，有阿里雲的通義千問(Qwen)，這些只是其中的幾個例子。
黃仁勳：還有月之暗面的Kimi(近期開源K2)，他們非常出色。
王堅：所以我的問題是，開源模型是不是人工智能未來發展的顛覆性驅動力之一?
黃仁勳：我們剛纔談到人工智能發展非常迅速，當然，人們會說這是因爲英偉達的技術進步很快，這確實是事實。在過去十年裏，我們將人工智能計算的性能提升了10萬倍，這樣我們就能處理更多數據，更快地學習。但有一點沒有被過多提及，那就是絕大多數人工智能研究都是公開進行的。全球範圍內在arXiv上發表的論文數量是驚人的。
事實上，我看到一項統計數據——中國研究人員在arXiv上發表的論文數量現在是全球最多的。目前的情況是，在很多方面，研究人員選擇開放實現合作，他們發表科研成果，其他人可以閱讀併爲之做出貢獻，我也可以閱讀並貢獻自己的力量，所以我們實際上是在開放科學的框架下進行合作。
而在此基礎上的下一步就是開源，也就是說，我們不僅進行開放研究，還開展開放工程。開放工程的力量非常強大，因爲這樣一來，你可以借鑑我的成果，再加入你的貢獻，創新的速度就不再僅僅取決於每個公司或每個工程團隊的貢獻，而是整個生態系統的合力。中國在開源工程方面做得非常出色。
但不要忘記，開源具有全球性的影響。開源模型不僅助力中國的生態系統，也在爲全球各地的生態系統提供支持。(DeepSeek)R1、通義千問(Qwen)和Kimi是當今世界上最優秀的推理模型，是多模態推理模型，非常先進。所以不管你是誰，不管你是醫療公司、金融服務公司還是機器人公司，都可以利用這些模型，並根據自身應用進行修改，用到你自己的產品和應用中去。
還有一點非常重要，那就是開源是推動發展最安全的方式。正如人們所說，陽光是最好的消毒劑。有了開源和所有開放創新，就會引來全球科學界的審視，而有了全球科學界的審視，研究工作的質量就會提高。看看深度求索(DeepSeek)的論文，寫得非常出色，絕對是頂尖的科學和工程水平。他們完全公開地開展研究，這不僅爲教育、學習和分享提供了機會，也讓很多人能夠對其進行審視，這對安全性很有好處。
王堅：順便說一下，深度求索(Deep Seek)和通義千問(Qwen)都來自杭州，我是杭州人，爲這座城市感到驕傲，我個人邀請你下次來中國的時候訪問杭州。
黃仁勳：杭州可能，我敢說，是中國的硅谷，對吧?
王堅：很多人可能不會這麼說，但我認爲杭州會成爲世界的創新中心，它非常獨特，非常棒。再次向你發出個人邀請，歡迎你來杭州。
黃仁勳：會來一定會來的，謝謝。
王堅：你剛纔談到了開放科學和開放工程。在去年的遊戲開發者大會(GDC)上，你說這是人類歷史上第一次有機會將生物學從一門科學轉變爲一門工程學，這也太不可思議了。人工智能對科學發現和技術創新的長期影響是什麼?人工智能會改變科學家的研究方式嗎?
黃仁勳：如今，我們只談論面向人類的人工智能，但面向科學的人工智能將會給我們帶來最重大的影響。要知道，面向人類的人工智能相對更容易，因爲人類創造了語言。
我們可以很容易地設計工具，我和你長期以來都在用設計工具製造芯片，但晶體管是我們設計的，所以我們可以用工具來操控晶體管和進行芯片設計。但生物學是自然創造的，所以要想操控生物學，我們首先必須理解它。而現在，我們擁有了人工智能這種新能力，我們可以去學習和理解蛋白質的意義、化學物質的意義、細胞的意義，當然，還有人體代謝反應和活動的意義，對吧?
如果我們能利用人工智能先理解其結構和意義，那麼我們就可以進一步去配置、設計藥物，幫助人們延長壽命，這裏面有很多機會。另外，我們還可以用人工智能來模擬物理過程，我們用物理方程來模擬非常複雜的(相互作用)。
黃仁勳：像天氣這樣的系統，其實涉及各種物理過程，比如天氣本身、雲層物理、高雲物理、低雲物理、大氣物理;還有海洋物理、冰層物理、陸地的熱傳導過程;我們還要考慮對流現象等等。所有這些不同類型的物理過程都必須綜合在一起才能進行完整建模，對吧?
這些過程涵蓋了從極小尺度到極大尺度的物理，我們通常把它稱爲“中尺度物理”(Meso-scale physics)。而在時間維度上，這些物理過程的變化跨度可能從幾秒鐘延伸到數年。
這樣的空間和時間範圍，對於傳統的物理模擬來說是非常複雜的，我理解這一點。但或許我們可以訓練一個 AI，來幫助我們進行預測。你知道，AI 在預測方面遠比基於物理的模擬快得多。
所以我完全相信，無論是用 AI 去理解自然規律，還是用 AI 去模擬自然規律，我們都可以藉助它推動科學進步。這是一件意義重大的事情。
王堅：你也知道，其實今天的 AI 技術在很大程度上高度依賴硅基技術。對，它依賴於“硅”。我們正是利用硅，不斷提升計算性能、擴展龐大的內存容量——甚至包括你自己所使用的系統也是如此。這種令人難以置信的通信帶寬，完全依賴於硅技術。
所以我想問你的是——在未來的十年或二十年裏，我們還能繼續依賴硅技術來推動 AI 的發展嗎?
黃仁勳：當然，硅技術本身現在已經在不斷加入各種不同的材料元素，它現在幾乎已經不再是“純粹的硅”了。
所以我認爲，我們在這些方向上還會持續取得進展，主要包括幾個方面：晶體管將會變成三維結構，我們稱之爲“環繞式柵極晶體管”(GAA)。
目前我們使用的是“納米片”(Nanosheet)技術，而下一代將是GAA。再往後，我們會把晶體管堆疊在晶體管之上，也就是所謂的“堆疊鰭式場效應晶體管”(SFFET)。此外，以前我們是在硅片表面分佈電力，現在我們開始在兩面分佈電力，也就是“背面供電”。
過去我們是一次只處理一顆芯片，現在則可以將多顆芯片進行堆疊，實現多芯片集成。因此，封裝技術也變得非常先進。我們稱這種技術爲 CoWoS，而 英偉達 是第一家在大規模生產中採用這種技術的公司。未來，封裝的單元將不僅限於當前這種尺寸，而是將擴大爲整塊面板級封裝，這意味着，單個芯片的尺寸可能會大到像這張桌子一樣。
再進一步，我們將使用硅光子技術，通過極其緊密的耦合方式，實現光子與電子的直接連接。我們稱之爲 CPO(共封裝光學)。這樣一來，我們就能夠將這些高密度集成的模塊進一步互聯，構建出更大規模、更高性能的系統。在能力的維度上，這種擴展是極其驚人的。
我們在這一領域至少還有二十年的工作要做。之所以能得出這樣的判斷，是因爲 英偉達 的技術路線圖已經覆蓋了接近十年的未來規劃。
王堅：當你擁有一個出色的架構，尤其是在硅基架構方面，就能夠釋放出更大的潛力，帶來更多可能的應用與創新。所以我最後一個問題，其實是關於年輕人。其實很多人並不確定自己的未來會是什麼樣，但他們非常關心這個世界的未來。Jensen(黃仁勳)就是他們心中的英雄，一個真正令人敬佩的英雄。
所以我真正想問的問題是：你是否對年輕人有什麼具體的建議?你知道，現在對大多數人來說，尤其是對年輕人來說，這是一個千載難逢的時代機遇。
黃仁勳：大家常說，AI 可以解決數學問題、邏輯推理問題，甚至可以自己寫程序，因此我們可能不再需要學習這些技能。但這正好是完全錯誤的想法。
事實上，無論你在哪個階段，無論你是否還在編程、是否仍從事工程工作，有一件事始終不能放棄：那就是從“第一性原理”出發去思考問題。面對一個前所未見的複雜問題，必須一步一步地將其拆解，從最基礎的原理出發構建理解。也就是說，要有紮實的基礎知識。所以，不能過度依賴“常識”或“經驗主義”。
因此，我們必須教會人們如何進行第一性原理的思考。否則，就無法具備真正的批判性思維。而如果沒有批判性思維，就無法判斷一個答案——無論是別人給出的，還是 AI 給出的——是否合理、有邏輯。
你需要具備與 AI 有效互動的能力，能夠清晰地描述問題，才能讓 AI 更好地幫助你解決它。
批判性思維始終是至關重要的。無論是基於物理、數學還是邏輯的批判性思維，它幾乎是我們所有工作的基礎。我的建議是：當代年輕人仍然應該繼續學習數學、推理能力、邏輯思維，以及編程。即使未來你不需要親自編寫代碼，你也應該理解它的原理。這是第一點。
第二點是：現在幾乎每一個年輕人，都應該儘可能快地開始接觸和使用 AI。AI 就是新一代的計算機，它讓計算機的能力變得異常強大。但更重要的是，它也變得非常易於使用——因爲它理解我們如何與世界互動，無論以何種方式。而如果你不知道如何使用 AI，你只需要對 AI 說：“我不知道怎麼用，請教我怎麼使用 AI。” 它就會一步一步教你。所以，搭載 AI 的計算機，已經成爲有史以來最強大的“能力平權器”，讓每個人都有可能獲得同樣的認知與創造力起點。
所以，無論你是農民、年長者，還是還不太會使用電腦的年輕人，都必須儘早開始接觸和使用 AI。這將真正賦予你力量。
最後，我想說，我對今天的年輕一代感到羨慕。因爲這是一個全新世代——他們從出生起，就將伴隨自己的 AI 一起成長。他們將擁有一個 AI 伴侶，能記住你一生中的一切，能夠爲你提供建議、教育你、陪伴你。一生中擁有這樣的存在，這種想法令人無比嚮往。
我羨慕的是，我沒有這樣的 AI 從小就陪伴我，提醒我、幫助我、記錄我人生中的點滴。
你想象一下，如果你有一個 AI，你可以問它：“我一歲的時候在做什麼?我兩歲、三歲的時候在哪裏?和你說過什麼話?”而它真的能記住這些，並將這段完整的人生旅程記錄下來。我真希望我們那一代也曾有過這樣的機會。
我認爲這不僅是對未來的希望，也是一種真正的激勵與啓發。
王堅：當我第一次見到你時，你對技術的熱情深深感染了我。直到今天，我依然能夠感受到你那份熾熱的熱情。同時，你也始終保持着極大的耐心，從思考公司、團隊的發展，到走到今天這一步，你經歷了一段非凡的旅程。
我認爲，對於年輕人而言，“熱情”與“耐心”都是至關重要的品質。感謝你分享這些寶貴的建議。
本文來源於“騰訊科技”，FOREXBNB編輯：劉家殷。
