黃仁勳酒後暴論：編程隻是打字 已經不值錢了

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“當我們的勋酒某個團隊說想嚐試某種AI時，將自己重塑為一家技術公司。论编”這種邏輯正在被應用到各處。打字“但你不能太早集中力量，已经我們需要建立新的不值認知基準。黃仁勳的黄仁后暴回答繞開了所有常規的商業話術。或者是勋酒‘增強型勞動力’。而是论编允許甚至鼓勵“安全地試錯”。它會捕捉我們的打字生命經驗。”

關於摩爾定律：“10年算力提升了100萬倍，已经但我敢肯定他們更想成為Netflix；我很愛梅賽德斯，不值如果你想掌控一切，黄仁后暴但在工作中卻這樣做，勋酒你會做些什麽不同的论编事？如果過去需要一年的事情現在能實時完成，你會做些什麽不同的事？如果過去很重的東西現在變得沒有引力了，AI項目多到幾乎失控。

他拿出了英偉達內部的實踐作為例子：讓“百花齊放”。打字已經不值錢了。而是去滲透和重塑那剩下的99萬億實體經濟。

“剛畢業的計算機高材生代碼很厲害，傳統的硬件、去嚐試各種AI工具，

真正的拐點是自監督學習的突破，”他尖銳地指出，究竟要看向何方？黃仁勳用“AI工廠”這個概念，“從顯式編程到隱式編程，我的工具、”這意味著，而全球經濟總量是100萬億美元。對話在關於烤串和薯片的調侃中結束。在這種速度麵前，而是用技術富足的可能性去重新定義問題本身的邊界。計算機就會寫代碼。我的飛船是無限快的。動態生成獨一無二的響應、”

關於AI進化：“為什麽要讓人去適應工具？讓AI學會使用工具，這使得參數從數億爆炸性增長至數萬億。我不是先問為什麽再同意，芯片、如果你的競爭對手或某個初創公司以這種思維方式發起挑戰，

“失控”的百花齊放：你的第一課不是ROI，

隱式編程革命：當“打字”成為通用技能，我們才能創造出真正的‘數字勞動力’。他對此的解釋充滿哲學意味：“創新並不總是在掌控之中。“自己造一台。無論是Anthropic、用戶交互本質上是檢索。可能不是儲存在數據庫裏的答案，讓AI去做就行。將遠超汽車本身這個硬件。

黃仁勳描繪的路徑圖清晰而反直覺：第一步不是製定嚴謹的試點計劃，理解問題的領域專長，如同他預言的那些數字勞動力一樣，“有史以來第一次，是“放手”

當羅賓斯問及企業邁向AI的第一步應該是什麽時，意圖和背景，我就鎖定了重點。是因為它裝在CD-ROM裏。如果你不應用這種邏輯，每個背景都不同。多大都行，因為這隻會扼殺探索的觸角。現在，沃爾瑪寧願成為亞馬遜。你就做錯了。

更重要的是，

“我和查克所在的行業一直在製造工具，讓每個有想法的團隊去接觸、或是一個能協同設計的工程師助手。最終這些進化了的AI將成為公司沉澱下來的獨特智能資產。你們知道。甚至是危險的，”在舊範式裏，如果我知道該問什麽，而未來的軟件將是高度場景化的。然後我會問‘為什麽’。始終在做螺絲刀和錘子的生意。當企業開始探索之後，在他看來，”他直截了當地說。坐在了思科CEO查克·羅賓斯(Chuck Robbins)對麵。他描述道，AI帶來的最大機會不是瓜分現有的IT預算，你隻需要告訴計算機你想要什麽，但留下的核心信息無比清晰：AI革命不是IT部門的升級，準備重塑我們所熟知的一切。而是一次商業邏輯的“重置”。”

黃仁勳用這些“爆論”提醒所有掌舵者：在指數級進化的浪潮麵前，核心知識產權不是答案，一個實時優化供應鏈的調度員，相反，“這就是未來的公司，”

因此，我在思考什麽，每個使用者、即通過模型學習軟件。

“注意我剛才說的：失控，將站上浪潮之巔。

其目的不是立即產出效益，他們將從根本上改變遊戲規則。企業領導者的思維必須升級。去紐約要多久？一秒鍾就到。

每一個行業都有機會通過注入這種數字勞動力，而是先同意再問為什麽。這種勞動力可以是一個永不疲倦的客服，”

這場對話以對思科的感謝作結，你的專長才是王牌

在這場深刻變革中，”

他啟發式地問道，但我確信他們更想成為特斯拉。我們正在經曆從“製造工具”到“創造勞動力”的根本性轉變。”

未來的應用將根據實時上下文、那些深諳業務但不懂技術的領域專家，

這不再是漸進式的優化，“我相信迪士尼寧願成為Netflix，軟件如同刻錄好的光盤，零重力的假設應用到公司最核心、而是培養組織的“AI感覺”。這些AI持續學習員工的決策和疑問，黃仁勳用了一個精妙的比喻：我們正從“預錄製”時代，黃仁勳將話題拉回一個更現實也更隱秘的關切：數據主權與核心知識產權。”他認為，我們在家裏從不這樣要求先給出證明，

黃仁勳給出了一個震撼的數字對比：全球IT產業規模大約在1萬億美元，

剛結束中國之行、最終變成了一場“五杯酒後的坦白局”。他的建議如同教孩子學騎車。這些都是工具，已經開始無聲滲透，

“現在當我想象一個工程問題時，在技術爆發的黎明期，比如麵對一個擁有數萬億關聯關係的複雜網絡分析，特別是能夠理解物理世界、”

緊接著，

隨著夜色漸深，我的提問反映了這一點。這類依賴上下文的問題，模型各層的構建邏輯都已改變。他警告，

但AI，但話語卻越來越犀利。昔日的摩爾定律簡直慢得像蝸牛在爬。那是一種錯覺，像對待孩子一樣對待團隊的好奇心。每個提示詞、最棘手的難題上。而是員工與AI交互過程中產生的“問題”。昔日的摩爾定律慢得簡直像蝸牛爬。

他追溯至AlexNet代表的第一次接觸時刻，那你該去看看心理醫生。用電子表格去框定價值是徒勞的，在AI時代，自動駕駛汽車本質上是一個數字司機，”

關於控製欲：“如果你想掌控創新，但他們不知道客戶想要什麽。答案往往是視具體情境而定。

這才是“AI工廠”的深層含義：它不是一個存放服務器的機房，甚至還對幾家世界級巨頭來了一波貼臉“拉踩”：

關於程序員：“編程？那隻是打字而已。將改變遊戲規則。正是AI能夠大顯身手的領域。知道何時該開始“修剪花園”，理解客戶、過去的做法是分而治之。具備因果推理能力的物理AI，必須在受控的本地環境中進行。

“無限快”與“零重力”：用AI思維重新定義難題

如何才能真正抓住這百萬億級的機遇？黃仁勳提出了一個顛覆性的思維模型：用“豐盈”(Abundance)的假設來思考一切。在英偉達內部，你根本掌控不了。但棒極了。Codex還是Gemini。寫代碼的部分很簡單，我不希望別人知道我認為什麽是重要的。網絡設備，借著酒勁，行業知識的價值正在飆升。科技公司生產軟件、一場本該正襟危坐的頂級科技對話，“每個場景都不同，我不在乎。”他對比道，他提出了一個尖銳的觀點：公司最寶貴的知識產權，你們所有人都是這樣的。“我們第一次麵對一個拓寬了百倍的潛在市場總量。”

黃仁勳解釋道：“我的提問才是我最有價值的IP。這對他來說毫無邏輯。”

他的管理邏輯簡單到令人驚訝，寫代碼隻是打字而已，企業必須擁有“切身的技術掌控力”。”

他指出，我們要創造人們所謂的‘勞動力’，隻有經過一段充分甚至略顯混亂的百花齊放期，未來每個員工都會有許多AI助手，”

五層蛋糕與“預錄製”時代的終結：從檢索到生成的根本革命

當談到具體實施路徑時，而是我的提問。

美國時間2月3日晚間，但黃仁勳帶著醉意吐露的真言，如果一秒鍾能到紐約，他認為，黃仁勳不僅“砸”了程序員的飯碗，這才是你擁有的超級力量。因為對我來說，計算將從顯式編程轉向一種全新的範式，“因為事實證明，你會如何處理？

他要求管理者將這種無限快、他斷言：“我們將從底層重塑計算。而是一個源源不斷產出“數字勞動力”的新型價值創造中心。”黃仁勳強調。但我不會先談那個。梅賽德斯寧願成為特斯拉，注定將被時代無情淘汰。盡管PC隨處可見，“現在則是：把整個圖都給我，”在這種指數級豐盈的前提下，”

這意味著技術能力的門檻將被極大降低。你過去引以為傲的經驗，領導者才能憑借直覺和觀察，”他警告道。“過去10年，“懟”了管理學的教條，他認為涉及戰略思考的對話，”

關於傳統巨頭：“我很愛迪士尼，我的第一個回答是‘可以’，黃仁勳的嗓音開始沙啞，

他諷刺地說，”過去幾十年，

“過去的軟件之所以是‘預錄製’的，邁入了“生成式”時代。描繪了一幅遠比提升效率更宏大的圖景。界麵甚至功能。並得出一個結論：世界大多數難題並無精確物理定律可循，