黄仁勋北京媒体会：如何用十个AI方法论改变世界？ 原创

仁勋于昨天（7月16日）参加了在北京举行的第三届链博会，并于下午举行了长达90分钟的记者会。

这是他继今年1月和4月之后，第三次来到中国大陆。在上午的大会上，他没有穿最常见的皮夹克，也未着正装，而是选择了一身唐装。有媒体抓拍了一张他的现场照片，被我在微博上刷到。不知为何，看到这张照片，我脑海中闪现的第一个念头，竟是电影《一代宗师》里的镜头。

后来转念一想，将“一代宗师”这个称号给予黄仁勋，或许也颇为恰当。

从技术影响来看：

从技术发展的角度，黄仁勋在多个公开场合（包括GTC大会、Computex主题演讲以及各类播客访谈）都表达过一个重要观点：自1964年IBM推出System/360以来，计算机的基础架构范式——包括中央处理器、通用计算、软硬件分离、多任务处理等核心概念——在长达数十年的时间里基本未变。

这种传统的通用计算模式一直延续到21世纪初。直到英伟达推出GPU（图形处理器）和CUDA（统一计算设备架构）平台，才真正开启了并行加速计算的新纪元。与传统CPU的顺序处理方式不同，GPU能够同时处理成千上万个计算任务，这种并行处理能力在深度学习等AI应用中展现出了10倍甚至100倍的性能提升。

人工智能时代到来后，并行加速计算已从最初的图形渲染领域，扩展到科学计算、机器学习、数据分析等各个方面，逐渐成为现代计算的主流范式。

从职业成就来看：

黄仁勋自1993年创立英伟达以来，一直担任CEO至今，这在科技行业中实属罕见。纵观1993年前后成立的科技公司，创始人仍在掌舵的屈指可数（我能想到的还有1984年创立戴尔的迈克尔·戴尔），而大多数同时期的科技公司要么已经更换了领导层，要么早已不复存在。

《华尔街日报》曾将黄仁勋超过30年的CEO任期描述为“在瞬息万变的硅谷几乎闻所未闻”。更值得注意的是，他见证并主导了公司从濒临破产到走向巅峰的完整历程。记忆里，英伟达的股价历史最低点出现在1999年4月26日，当时不足1美元。而在2025年7月，英伟达成为历史上首家市值突破4万亿美元的公司。从接近于零到4万亿美元，这样的跨度堪称传奇。

因此，黄仁勋是世界上唯一一位在职业生涯中既经历过公司市值几乎归零，又成为全球市值最高科技公司CEO的人。

由于记者会上的绝大多数问题都围绕AI展开，而AI也是英伟达目前的核心业务，本文将沿着这一脉络，通过黄仁勋在会前会上的发言，总结他的AI方法论。需要说明的是，由于现场记录的原因，部分内容可能与黄仁勋的原始表述存在些许偏差，未能逐一核实。

方法论一：以长期主义对抗短期压力

记者会上，有记者提问，在面临监管不确定性的背景下，英伟达是计划继续在中国投资，还是仅仅维持现状？

黄仁勋的回答颇具哲学意味。他说，如果想要维持现状，就必须持续投资。市场变化如此之快，竞争如此激烈，没有任何一个竞争对手在维持现状，它们都在积极投资。

这个逻辑在于：在科技行业，静止就是倒退，维持现状即是落后。黄仁勋进一步解释，英伟达必须持续鞭策自己，不断改进，才能配得上现有的市场地位，并且需要长期坚持。

这种长期主义最好的证明，便是英伟达与中国市场的关系。谈到此处，他开始回忆英伟达与中国的渊源。英伟达进入中国市场已有三十年。当他第一次来中国时，这里还没有阿里巴巴、百度、腾讯和小米。

如今，中国已成为全球第二大科技市场。英伟达的CUDA生态系统在全球汇聚了约430万名开发者，其中150万来自中国，占比超过30%。谈及AI发展的人才基础时，黄仁勋在今年也数次特别提到中国的优势：中国的教育体系培养了世界上最优秀的一批AI研究人员，全球大约50%的AI研究人员都在中国。

因此，黄仁勋对中国市场的理解建立在一个简单的逻辑上：中国是全球第二大科技市场，增长迅速，并且拥有大量充满活力和创新精神的客户。他认为，要成为一家优秀的供应商，既要有优秀的产品，也要有优秀的客户。他特别强调了“优秀的客户”这一概念：优秀的客户推动优秀的产品，优秀的产品服务优秀的客户。

这让我想起乔布斯曾说，最好的产品往往来自最挑剔的用户。中国市场的独特之处，或许正在于此。

谈及最新的H20 GPU解禁时，他也表示，重建供应链需要数月时间。从下订单、启动晶圆生产，到最终组装成AI超级计算机，整个流程都需要时间。

在昨天上午的链博会演讲中，黄仁勋还特别点名了11家中国公司：腾讯、网易、米哈游、游戏科学、字节跳动、DeepSeek、阿里巴巴、MiniMax、百度、小米和美团（在下午的记者会上，他还提到了月之暗面）。

他同样也赞赏中国的应用创新：“像微信、小红书这样的应用，都有着非常独特的设计和生态。TikTok也是在这里诞生的，它们深刻改变了全球人们使用互联网的方式。中国在创新应用方面，确实有着非凡的能力。”

“比如，你们早已不用钱包、现金，甚至信用卡，移动支付无处不在。而我在美国，还在用纸币支付。你们要是看到我那边的日常生活，可能会觉得像回到了十年前——一切都显得笨重、落后，我就像个从过去穿越来的老古董。”

方法论二：将技术发展类比为人类的认知过程

在北京，黄仁勋照例谈到了他的AI四阶段架构路线图。

第一代AI技术是感知，第二代是生成式AI，而我们现在正处于**推理AI（Agentic AI）**阶段。

推理就像人类的思考，AI的发展也正如同人类认知发展的过程。婴儿先是感知世界，然后学会表达（生成），最后才发展出独立思考（推理）的能力。黄仁勋进一步解释道：“当你遇到一个从未见过的问题或情况，从未读过或见过，你必须将其分解，对这个情况进行推理——它是安全的吗？是威胁吗？是机会吗？你必须推理出应该做什么。”

真正精彩的是他接下来的教育类比。他说，这有点像我们年轻时在学校的学习——大部分学习是每天上课，老师让你听讲，然后你阅读、听讲。但自从我们毕业后，大部分学习不再是阅读和听讲，而是推理和思考。因此，前两代AI就像仍在学校的学生，依靠大量数据（课本）来学习；而现在的推理AI，则像步入社会的成年人，需要面对前所未见的问题，并依靠思考来解决。

这种认知演进带来了资源需求的根本性转变。黄仁勋继续解释，现在是AI通过推理和思考来学习的时代。这几乎完全是计算——计算机自己思考、思考、再思考。通过练习、思考、学习和想象各种场景，AI正在学习如何变得更聪明。他强调，这种“后训练”（post-training）相对于之前的预训练（pre-training），需要海量的计算资源，但数据需求却很少。这个转变意味着什么？意味着AI发展的瓶颈正在从数据转向算力——而这，恰恰是英伟达三十年来一直在做的事情。

至于第四阶段，黄仁勋称之为机器人技术。从数字世界到物理世界，从思考到行动，这又是一次质的飞跃。“物理AI”的概念，实质是AI将从理解和生成，进化到能够在物理世界中感知、推理、规划和行动。

方法论三：向最强的对手学习

整场记者见面会，许多问题都提到了华为。

当记者问黄仁-勋是否可能夸大了华为带来的竞争时，他直接给出了否定的答案：“你不可能夸大一个事实真相。任何低估华为和中国制造能力的人，都错得离谱。”

他还强调，英伟达在这个领域深耕了三十年，而华为仅用了几年时间就登上了舞台，这在某种程度上体现了华为的强大。三十年对几年，这个对比极具冲击力。

黄仁勋还从系统角度分析了华为的综合实力。他认为，华为拥有出色的芯片设计、优秀的系统工程和网络工程能力，还提供自己的云服务。他说：“英伟达只是一家芯片、系统和软件公司，而华为提供自己的云，所以它们可以完全独立地进入市场。”

这让人不禁想起武侠小说里的高手过招：真正的强者从不轻视对手，反而在交锋中将武艺提升至更高境界。

方法论四：通过开源促进全球创新

在谈到大模型推理效率时，黄仁勋特别提到了DeepSeek。

他认为DeepSeek R1是一个极具创新性的新架构，效率非常高。每个token的性能、计算结果以及所需的计算量都大大降低。

为什么这很重要？黄仁勋给出了解释。DeepSeek被设计为推理模型，它必须进行“思考”，所以生成的每个token都必须非常高效，这样才能支持长时间的思考。想象一下，如果每个思考步骤都成本高昂，那么深度思考将变得无法承受。DeepSeek的突破在于让AI能够“廉价地思考”，这开辟了全新的可能性。

黄仁勋认为，这就是DeepSeek如此具有革命性的原因，因为它不再需要大量的计算资源，就可以长时间思考，并得出许多优秀的答案。

但更重要的是开源带来的乘数效应。黄仁勋特别强调，中国的开源AI是全球进步的催化剂。DeepSeek R1是第一个开源的推理模型，它非常高效，也正因为它开源，世界各国的许多公司都下载了它。他提到了一个重要数据：99%的用户会下载开源模型并将其应用到自己的程序中。这种开放性使得每个行业、每个国家都能参与到AI的发展中来。

这里有一个有趣的悖论需要解释：推理效率的提升似乎会减少对算力的需求，许多人此前认为这对销售GPU等AI算力的英伟达来说应该是坏消息。但黄仁勋显然不这么看。他认为，效率的提升反而会扩大应用范围——就像个人电脑的普及并非因为它比大型机更强大，而是因为它更便宜、更易用。

这便是所谓的“杰文斯悖论”（Jevons Paradox）。

方法论五：识别技术融合的产业机会

当记者问及在中国有什么新产品让他感到惊喜时，他的回答是：“中国的电动汽车令人难以置信。”他还反问在场各位是否同意。

他从一个具体的例子说起，分享了前几天与雷军的会面。雷军向他展示了新车，他认为“技术令人难以置信，造型非常漂亮，工艺质量非常出色，内部技术是世界上最好的。”

这次会面不仅仅是看车那么简单，还谈到了AI在语言模型、自动驾驶、机器人技术等方面的最新进展。黄仁勋评价雷军“当然非常懂技术，也是一位卓越的企业家”，两人有很多话题可以交流。

黄仁勋对雷军的评价，也折射出他对跨界创新的深刻认识。他回忆道，从认识雷军的第一天起，就认为他会非常成功。“雷军建立了一家伟大的公司，并创造了一些奇迹，从令人难以置信的智能手机，到两款令人难以置信的汽车，以及介于两者之间的一切，比如空调。”

不过，他接下来的一句话很有意思：“不幸的是，这些汽车在美国买不到。”

当然，黄仁勋的视野不局限于一家公司。他列举了一连串中国品牌：“小米的汽车很棒，比亚迪的汽车很棒，理想汽车很棒，它们很大，就像车轮上的客厅。蔚来汽车、小鹏汽车，都非常豪华。”

作为一个非常熟悉这个行业的专家，黄仁勋给出了一个惊人的评价：“中国的电动汽车可能是过去五年中最让世界惊讶的技术进步。从纯技术角度、造型角度、客观标准来看，这些汽车绝对是世界一流的。”

但他对技术融合的理解，才真正展现了其洞察力。他指出，有些人认为中国的“深科技”（Deep Tech）通常体现在硬件方面，比如电池、电动技术、太阳能板或材料科学。但被误解或缺乏理解的是，“中国的计算机科学是世界级的，中国的软件能力也是世界级的。”

他用一个生动的例子来说明软件的无处不在：“在未来，一切都会有软件。电饭煲有软件，微波炉有-软件，电风扇有软件。”我在这时插话说：“其实你的皮夹克也可能有软件。”黄仁勋马上回应：“对，这样就可以自动降温了。”（北京这几天很热）他认为，中国在世界上独特地同时拥有硬件和软件优势，这种结合非常罕见。

论及人形机器人，他也认为中国处于一个非常特殊的位置，因为这里同时具备三个优势：第一，中国已经拥有卓越的AI技术；第二，中国在机械、电子领域（即机电一体化）极具实力；第三，中国拥有庞大的制造业基础，能够为这些机器人提供广阔的应用场景。

方法论六：在全球化中寻求适应，而非平衡

有记者问他如何在“中美之间保持平衡”，黄仁勋的回答很有意思。他首先否定了“平衡”这个词。“没什么秘密，我也没有在平衡任何东西。”

他重新定义了这个问题，解释道：“我需要与美国政府保持良好关系，也需要与中国政府保持良好关系。我还需要与英国、法国、德国、瑞士、丹麦政府都保持良好关系。这不是平衡，这是一个全球化公司的基本要求。”黄仁勋解释说，英伟达是一家非常大的全球性公司，其创造的技术受到每个国家的高度重视，这也为他与各国政府的接触创造了机会。

他的策略建立在信息透明和有效沟通之上。他认为，对政府越是清晰地传递公司的本质和技术的本质，政府就越能制定出更好的、可能更具包容性的政策和法规。

面对出口管制这样的话题，黄仁勋展现了务实的态度。出口管制是英伟达无法控制的事情。英伟达能做的只是告知政策的性质及其可能带来的意外后果。但关键在于最后一句：“公司越敏捷，就越能适应这个变化的世界。”

在贸易政策议题上，黄仁勋保持了同样的哲学。作为一家企业，英伟达只能去适应全球各地的贸易、税收和关税政策。他创立英伟达之前，贸易税和关税就已存在；在他之后，这些也依然会存在。

论及美国在计算机产业的地位，黄仁勋有一个独特的视角。他认为，计算机技术产业是“美国的宝藏产业”。“美国从来没有拥有过其他完全领先全球的产业。航空业没做到，电力行业也没做到，而计算机产业就是美国的宝藏产业。”他特别强调，这个“宝藏产业”包括了芯片、系统、系统软件、算法、网络等整个技术栈，是一个极其复杂的生态系统。

而对于英伟达即将在中国推出的RTX PRO，黄仁勋展现了对技术细节的精准把握。他特别强调其独特性：这是基于Blackwell架构的产品，但与H20不同，它具备计算机图形处理和光线追踪功能。

光线追踪在传感器模拟以及计算机图形领域至关重要，它能让我们在数字工厂中模拟传感器，在自动驾驶车辆中模拟传感器，或是为机器人模拟传感器。RTX PRO是一款兼具图形处理与AI功能的GPU，专为数字孪生技术而设计。

方法论七：用技术手段解决技术挑战

AI安全是当下备受关注的问题。黄仁勋展现了典型的工程师思维——不空谈风险，只谈解决方案。

他表示：“AI是非常强大的技术，我们必须安全地推进它。我们已经发明了许多安全技术。”

他系统地列举了技术解决方案：为了对齐AI，使其执行与我们价值观一致的任务，我们发明了强化学习人类反馈对齐（RLHF）；为了防止或减少幻觉，我们创造了检索增强生成（RAG）；此外，还有**AI护栏（AI Guardrails）**技术。

但最有意思的是“AI监管AI”的思路。他说：“我们正在创建各种AI来保证AI的安全，比如用网络安全AI来监控AI。”这让我想起了那个古老的哲学问题：谁来监管监管者？黄仁-勋给出了一个工程师式的答案——让AI来监管AI。他自己就是这么做的：同时使用OpenAI、Gemini Pro、Claude和Perplexity这四个AI，向它们提出同一个问题，请它们提供“第二意见”，这样它们可以互相学习、改进答案。他觉得这是未来的一种安全保障，因为有多个AI相互制衡、相互检查。

他还强调了国际合作和开源的作用。AI将是一个国际性的全球科学领域，来自世界各地的科学审查，将在帮助安全推进这项技术方面发挥重要作用。“因为它是开源的，它邀请了来自全球的大型行业和大型社区进行科学审查，这种审查和开放性使得安全能够得到更好的保障。”透明带来安全，这是开源社区的基本信条，如今也被应用到了AI安全领域。

关于就业问题，在7月的一次采访中，他认为AI是人类有史以来最强大的“平等化工具”，它能够赋能那些不懂技术的人。但同时，如果世界耗尽了新想法，生产力的提升可能会转化为工作岗位的流失。反之，AI则可以因为新想法的涌现而创造大量就业。因此，持续创新是关键。

方法论八：AGI问题，应从定义之争回归应用价值

面对AGI（通用人工智能）的问题，黄仁勋的回答非常巧妙。他说，这取决于AGI的定义。

他给出了一个务实的判断标准：“如果AGI的定义是今天我们用来基准测试和评估AI性能的一系列测试，那么我相信，AI在这一系列基准测试中将取得比任何人类都更好的结果，而且很快就能做到。”

但是，AGI可能并不是一场智商测试。这就像招聘员工时，我们不会把智商测试作为主要考量，而是看重最终的工作产出和解决问题的能力。所以，未来选择哪种AI模型，将取决于具体的使用场景和需求，用途不同，模型也应不同。

当被问到如果拥有自己的数字孪生（“老黄Agent”）会做什么时，黄仁勋给出了一个富有哲理的答案。他说，会让这个数字孪生陪他一起生活，观察他的所作所为，了解他的性格、价值观和特质，尽可能多地学习关于他的一切。一旦条件成熟，他就会让这个数字孪生成为他的合作伙伴。“这样一来，我们就能一起变得更聪明。”

所以，不是替代，而是增强；不是复制，而是协作。这或许代表了人类与AI关系的一种理想模式。

方法论九：用充分回报打造低流失率团队

当被问及如何看待Meta为顶尖AI人才开出上亿美元薪酬包时，黄仁勋的回应展现了更深层次的理解。他说，英伟达的待遇也很好，会尽可能地为员工提供优厚的待遇。

黄仁勋透露了一个有趣的数字：“英伟达是世界上最小的大公司，公司只有4.7万人。” 4.7万名员工，4万亿美元市值，人均创造价值接近一亿美元，这个效率确实惊人。

他解释了背后的理念：作为公司的理念，英伟达会尽可能多地去照顾员工，而不是尽可能少。他进一步说明，英伟达的许多员工已经与公司共事了很长时间，他们对工作充满热情，并且表现出色。“公司的流失率在很长一段时间内几乎为零。”在人才流动极快的硅谷，这非常罕见。

不过，他赞扬了扎克伯格在AI领域的决策，认为他“肯定是预见了AI的光明未来”。Meta已经拥有全球最大的AI基础设施之一，“看起来Meta会是一家AI优先的公司。”

这让我想起一个管理学的悖论：是因为公司成功，员工才忠诚；还是因为员工忠诚，公司才成功？在英伟达的案例里，这似乎是一个良性循环。

但是对于个人财富。他说早已实现了“富足”，简单来说就是“拥有足够的钱”。“英伟达于1999年上市，25年来，我已经足够富有了。在那之后，我只想把100%的精力放在照顾家人上，然后努力建立一家好公司。”

方法论十：以万亿美元的视野布局未来

最后，黄仁勋对AI产业规模的判断值得记录。他认为：“现在很明显，AI将是一个巨大的产业。不是数千亿美元，可能是数万亿美元。”

在近期的股东大会上，他更具体地描绘了未来图景。他说，公司正在迈入一个长达十年的AI基础设施建设周期的开端，AI和机器人技术是最大的两个增长机会，代表着数万亿美元的市场。他还预测，在不久的将来，所有移动的物体都将由AI驱动，变得自主化，而下一个爆发的领域将是汽车。

他还谈到了技术融合带来的新机会，比如量子计算与AI的结合，并提到了英伟-达的CUDA Quantum技术。他认为，AI将被应用于物理、生物、机器人等各个领域，“我们几乎要用AI去做所有事情。”

在记者会上，他也分享了一下个人喜好，比如一个有趣的技术选择，为何不用iPhone而用Google Pixel手机。他说，英伟达的操作系统是基于安卓、Linux等平台打造的。“Pixel是纯正的安卓系统，简单又干净，没什么多余的东西，所以我很喜欢。”但至于苹果在AI领域的表现，黄仁勋保持了理性：“苹果有非常优秀的人才，我不觉得他们没有强大的AI能力。他们只是按照自己的时间表做事，我对他们的能力毫不怀疑。”

最后他说，北京行程结束后，他会直接从北京飞回家，因为实在想念他的宠物了。