黄仁勋：AI计算十年万倍增长，英伟达与OpenAI共筑美国梦
YI LONG
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9-28原野: 最近科技圈最火爆的新闻，应该就是英伟达的CEO黄仁勋又出来放话了。他说，通用计算的时代已经结束，未来完全属于加速计算和AI。更夸张的是，他预测AI推理的算力需求，会从现在这种“一次一答”的模式，爆炸性增长到需要“思考”的模式，需求量可能要翻十亿倍。
晓曼: 嗯，十亿倍这个数字，乍一听简直像是科幻小说的情节。但这背后其实是英伟达对AI未来发展趋势的一个极其深刻的判断。这已经不是简单的技术升级了，这是一场整个计算产业的范式革命。最有意思的是，你看，黄仁勋这边热火朝天，但华尔街那25个专门研究英伟达的分析师，给出的共识预测却是，英伟达的增长到2027年以后就会基本持平了。一边是星辰大海，一边是风平浪静，这里面的预期差，就特别值得玩味了。
原野: 你提到这个巨大的预期反差，确实很有意思。那这个“十亿倍”的增长预期，到底是怎么来的？它背后深层的原因是什么？比如说，它会怎么影响我们日常在用的ChatGPT这类产品？
晓曼: 这个嘛，要理解十亿倍，就得先理解黄仁勋说的“思考”。以前的AI推理，就像一个学霸，你问他问题，他直接从脑子里调取背好的答案，这是一次性的。但未来的AI，更像一个研究员。你给它一个复杂问题，它不是马上回答，而是会先去查资料、做研究、自我验证、甚至会用各种工具来辅助，然后经过多轮的“思考”，再给你一个深度分析过的答案。这个过程，计算量自然是指数级增长的。
原野: 哦，我明白了。所以不再是简单的问答机器人，而是变成了一个真正能思考、能研究的伙伴。那英伟达为了满足这种恐怖的算力需求，他们是怎么做的？我看资料里提到了一个词，叫“极致协同设计”。
晓曼: 对，这正是英伟达的杀手锏。他们不再把自己看作一个只卖芯片的公司，而是一个“AI基础设施公司”。“极致协同设计”的意思就是，他们把AI模型、算法、芯片、系统、甚至是整个数据中心的网络和交换机，全部放在一起进行整体优化。你想想，从Hopper芯片到Blackwell芯片，一年之内性能提升了30倍，这早就把摩尔定律甩在身后了。
原野: 30倍，太惊人了。但这种什么都自己来，高度集成的模式，会不会让整个AI生态都变得过度依赖英伟达？感觉它一方面在推动创新，但另一方面，是不是也在建立一个别人很难打破的“护城河”？
晓曼: 这个问题问得特别好。这确实是一把双刃剑。一方面，英伟达通过CUDA这个软件生态，让开发者能很方便地使用它的硬件，大大降低了创新门槛。而且，它也不是完全封闭，比如它还跟英特尔搞了个叫MV Fusion的合作，允许别人的产品接入它的系统。但另一方面，这种从软件到硬件再到整个数据中心的系统级能力，规模和复杂性实在太高了，客观上确实形成了一个巨大的竞争壁垒。
原野: 那如果我们换个角度，从一个普通的AI开发者或者创业公司的视角来看，英伟达这种模式对他们来说，到底是好事还是坏事？是让他们更容易获得强大的算力，还是反而增加了他们的入场门槛？
晓曼: 对小公司来说，其实是机遇和挑战并存。好的一面是，因为英伟达在不断推动算力成本下降，加上CUDA的可编程性很高，小团队也能用上顶尖的算力，去实现过去不敢想的创意。但挑战在于，整个供应链都被英伟达这样的巨头深度绑定，小公司可能会面临成本压力和对单一供应商的依赖风险。
原野: 听下来，英伟达确实正在引领一场从芯片到系统层面的计算范式革命。它的核心就是通过软硬件的极致协同，来满足AI指数级增长的算力需求。这种变革不只是技术层面的，更是在重新定义我们未来构建和使用算力的方式。说到这，就不能不提英伟达和OpenAI那个标志性的合作了，那简直是把这种未来的蓝图给具象化了。
晓曼: 是的，NVIDIA与OpenAI的合作，可以说是科技界的一件大事。黄仁勋不光是口头上看好，他是真金白银地投了巨资，还要帮OpenAI从零开始，自建AI基础设施。他非常笃定地认为，OpenAI会是下一个像谷歌、Meta那样的万亿美元级别的超大规模公司。而且，他把AI对全球经济的拉动，直接比作了新一轮的工业革命，预测能带来十万亿美元的增量。
原野: 这个愿景确实非常宏大，简直就是对未来的一次豪赌。但是，这种近乎狂热的乐观情绪，也让华尔街那边充满了担忧，什么“算力过剩”、“AI泡沫”的说法就都出来了。一边是万亿级的梦想，一边是增长趋平的预测，这个巨大的反差，你觉得哪边的判断更接近现实？
晓曼: 这就是目前市场最大的分歧点。黄仁勋的逻辑是，AI的需求有三驾马车在拉动：第一，是现有的搜索、推荐等业务从CPU转向GPU；第二，是所有超大规模数据中心都在AI化；第三，也是最重要的一点，是AI正在创造全新的应用。这三股力量叠加，需求只会越来越大。而华尔街的担忧，更多是基于历史经验，任何技术的爆发期过后都可能出现供过于求的调整。
原野: 嗯，我理解黄仁勋的信心。但他为什么如此坚信OpenAI能成为下一个万亿巨头？我看资料里说，英伟达要帮他们“自建AI工厂”，这对OpenAI的长期发展到底意味着什么？
晓曼: 这意味着OpenAI想成为一个完全独立自主的“全栈”AI公司。以前，它严重依赖微软的Azure云服务。现在自建工厂，意味着从底层算力到上层模型和应用，它都要自己掌控。这样做的好处太多了，比如可以实现更深度的软硬件协同优化，保证数据主权和安全，还能更好地控制成本。说白了，它不想只做别人的“租客”，它要自己当地主。而英伟达，就是帮它盖房子的最佳合作伙伴。
原野: 这个“地主”和“租客”的比喻很形象。不过，黄仁勋把AI驱动GDP增长直接类比成工业革命，这听起来很振奋人心。但历史上，任何颠覆性技术都伴随着社会阵痛，比如财富分配不均。这种“AI增强人类智能”的宏大愿景，会不会也可能加剧社会的两极分化？
晓曼: 这是个非常现实的问题。技术本身是中性的，但它的影响不是。黄仁勋举了个例子，一个年薪10万的员工，如果花1万块钱的AI工具能让他效率翻两三倍，公司肯定愿意投。这听起来是双赢。但反过来想，那些工作性质更容易被AI替代的人怎么办？这确实会扩大技能鸿沟，对整个社会的就业结构和教育体系都提出了巨大的挑战。
原野: 没错。我们再回到那个“泡沫”的争议上。黄仁勋有一个很绝的论点，他说就算竞争对手的芯片免费送，客户也还是会买英伟达的系统，因为“机会成本”太高。这个概念有点抽象，你能不能用一个更生动的比喻，帮我们理解一下这是为什么？
晓曼: 当然。你就想象一下，你现在要去一个能让你一天赚30万的地方，有两条路可以选。一条是免费的普通公路，但堵得一塌糊涂，你可能要花一整天才能到。另一条是收费高速，虽然要花点钱，但畅通无阻，一个小时就到了，剩下的时间你都能用来赚钱。你会选哪条？
原野: 肯定选收费高速啊，时间就是金钱嘛。
晓曼: 对了！英伟达的逻辑就是这样。它的系统虽然贵，但是性能功耗比极高，也就是“路况”极好。用它的系统，客户在同样的时间和电力消耗下，能产生的AI服务和收入是别人的几十倍。放弃这几十倍的收入，去省那一点芯片钱，这个“机会成本”太高了，没人会这么傻。所以就算对手的芯片白送，客户也得掂量掂量。
原野: 这个比喻我完全懂了。看来AI正在以惊人的速度重塑整个经济格局。而英伟达和OpenAI的合作，就像是在描绘一个万亿美元级的未来。不过，技术的变革从来都不只是商业问题，它背后还牵动着复杂的全球地缘政治博弈。
晓曼: 的确如此。AI现在已经上升到了国家战略的核心层面。黄仁勋甚至有个比喻，说AI就像“新时代的核武器”，但他又补充说，“没人需要原子弹，但每个人都需要AI”。这话说得非常精辟，点出了AI和传统武器的本质区别：AI是生产力工具，关乎一个国家的经济命脉和未来竞争力。
原野: 所以各国都在搞“主权AI”，就像过去都要有自己的能源和通信基础设施一样。
晓曼: 完全正确。每个国家都希望把自己的文化、历史和价值观编码到AI模型里，来服务本国的工业、制造和安全需求。但这就引出了一个非常棘手的问题，尤其是在中美AI竞争的背景下。美国试图通过“小院高墙”的出口管制政策来限制中国，但黄仁勋很直白地指出，这可能会适得其反。
原野: 怎么个适得其反？政策制定者不就是想通过限制，来延缓中国的AI发展吗？
晓曼: 黄仁勋认为，这种限制反而把巨大的中国市场拱手让给了华为这样的本土企业。这些企业在国内没有竞争，可以靠垄断利润活得很好，然后用这些钱加速自主研发，甚至向全球扩张。他强调说，中国的AI能力和美国的差距，不是以“年”来计算的，而是“纳秒级”的。你封锁它，只会刺激它更快地实现自给自足。
原野: 这确实是一个很反直觉但又很现实的观点。但更让我震惊的是资料里提到的另一个问题：人才流失。说三年前，顶尖的中国AI研究者有九成都想来美国，现在这个比例骤降到了百分之十几。
晓曼: 是的，这可能是对美国AI霸权最致命的威胁。黄仁勋把“美国梦”比作美国最核心的品牌，这个品牌的核心就是吸引全世界最优秀的人才。但他很尖锐地批评说，现在美国国内一些“中国鹰派”的言论，和不友好的H1B签证政策，正在亲手摧毁这个品牌。他甚至说，把“中国鹰派”这个标签当作荣誉，是“耻辱的标志”。
原野: 这个说法非常严厉。从“美国梦”的角度来看，如果一个国家失去了对全球顶尖人才的吸引力，它在AI这场竞赛中的长期竞争力会受到多大的影响？
晓曼: 影响是根本性的。黄仁勋打过一个比方，就像金州勇士队一样，他们能一直赢冠军，就是因为他们能源源不断地吸引到联盟里最好的球员。一旦这个人才管道被堵住了，王朝也就结束了。AI的发展核心就是人才，如果最聪明的大脑都不愿意来了，那再先进的芯片、再好的政策，都可能变成无源之水。
原野: 听你这么一说，感觉AI的竞争已经远远超出了技术本身，它深刻地融入了地缘政治，并且最终落脚到了“人”这个最核心的要素上。而这一切，最终也会影响到我们每个人的生活和社会。
晓曼: 是的，AI不仅仅是技术革命，更是一场深刻的社会重塑。正因为如此，如何让AI发展的红利惠及所有人，而不是被少数人独占，成了当下最紧迫的议题。这也是为什么像黄仁勋这样的科技领袖，会去推动像“投资美国”这样的倡议。
原野: “投资美国”倡议，具体是怎么回事？听起来像是一个社会福利计划。
晓曼: 这个想法很有意思。它计划为美国每一个新生儿都设立一个投资账户，里面有启动资金，然后像英伟达这样的公司和一些慈善家会持续注资。目标就是让每个孩子从出生开始，就成为美国经济增长的“小股东”，分享AI时代带来的财富红利。这可以看作是对“美国梦”里“人人皆有崛起权”这个理念的一次现代化诠释。
原野: 这个构想确实很美好，从出生开始就拥有投资账户，听起来挺有希望的。但是，这种资本主义框架下的普惠模式，真的能有效应对AI可能带来的贫富差距扩大问题吗？
晓曼: 这当然不是万灵药，但它是一个积极的尝试。它的意义在于，从小培养公民的财商和主人翁意识，增强社会的凝聚力。但挑战也很明显，比如资金来源的持续性、账户管理的透明度，以及它是否能从根本上解决结构性的就业问题。
原野: 你提到了就业问题。黄仁勋非常乐观，他觉得AI会让公司更有生产力，从而产生更多新想法，创造更多新工作。但现实中，大多数人的焦虑是，AI会大规模取代人类，导致失业。这种乐观和悲观的巨大张力，我们该怎么理解？
晓曼: 关键在于要区分“任务”和“工作”这两个概念。AI会消除大量的重复性“任务”，比如数据录入、文件整理。但一个人的“工作”是由很多不同的任务组成的。AI替代了其中一部分，人就可以解放出来，去做更有创造性、更需要情感沟通的任务。所以，AI更多是改变了工作的性质，而不是完全消灭工作。当然，对于那些工作内容高度重复的行业，冲击肯定是巨大的，这就需要社会层面的再培训和转型支持。
原野: 所以关键在于适应和学习。黄仁勋还把AI称为“终极均衡器”，因为任何人都可以通过自然语言使用它，好像技术鸿沟一下子就被填平了。
晓曼: 是的，这是AI最令人兴奋的一点。过去你要用电脑改变世界，你得学C++、学Python。现在，你只需要会说人话就行了。你甚至可以问AI：“你好，我不会用你，请问我该怎么用你？”它就能教会你。这确实极大地降低了技术门槛。黄仁勋希望OpenAI的用户能从8亿尽快涨到80亿，让每个人都拥有自己的AI伙伴，就像电影里的R2-D2一样。
原野: 但从全球范围看，会不会出现新的数字鸿沟？比如不同国家在AI基础设施、教育普及上的巨大差异，会不会让这个“终极均衡器”的作用大打折扣？
晓曼: 这是一定的。全球AI的发展极不平衡。有些地方连稳定的电力和网络都没有，谈何AI。所以，要真正实现普惠，还需要国际间的合作、开源项目的推广，以及针对性的教育援助，来努力缩小这些新的差距。这提醒我们，在拥抱这个指数级加速的未来的同时，必须时刻关注公平和包容的问题。
原野: 确实。我们今天从技术聊到经济，再到地缘政治和社会，感觉AI像一个棱镜，折射出了我们这个时代最核心的机遇和挑战。
晓曼: 没错。回顾一下，我们首先看到了AI正在驱动一场深刻的计算范式变革，通用计算的时代已经过去，而英伟达凭借其“极致协同设计”的系统级能力，成为了新时代无可争议的基础设施霸主。
原野: 接着，我们探讨了AI如何重塑全球经济版图。它被视为堪比工业革命的新引擎，有望带来万亿美元级的经济增量。但这种巨大的期望，也伴随着市场对“泡沫”的担忧，反映出人们对这场变革的理解还存在巨大分歧。
晓曼: 最后，我们把目光投向了地缘政治。AI已经成为国家竞争的战略制高点。美国在试图通过技术管制来保持领先地位的同时，也面临着人才流失的巨大风险，这直接威胁到了它长期的领导地位。而如何让技术进步的红利惠及每一个人，也成了重塑社会契约的关键。
原野: 这场由AI引领的变革，远不止于技术和经济，它更是一次对人类社会、国家战略乃至“美国梦”核心理念的全面审视。我们正站在一个指数级加速的时代门槛，旧的计算范式、经济增长模式和地缘政治平衡正被打破。英伟达的成功故事，不仅是其技术实力的体现，更是其对未来趋势深刻洞察和系统级布局的胜利。然而，真正的挑战在于，我们能否在追求极致效率和国家利益的同时，避免技术异化，弥合社会鸿沟，并确保这场史无前例的智能革命，最终能够以一种普惠、可持续的方式，提升全人类的福祉。这不仅仅是黄仁勋说的“上车”那么简单，更是如何驾驶这辆高速列车，驶向一个共同繁荣的未来。