在最新一期《Memos to the President》播客中，黃仁勛用了40多分鐘，把AI產(chǎn)業(yè)從底層能源講到了頂層應(yīng)用，從芯片制造又講到人形機(jī)器人。

但在這場技術(shù)盛宴里，黃仁勛最想說的，其實(shí)是硅谷正在犯的一個錯誤。

黃仁勛一點(diǎn)沒客氣，直接在節(jié)目里吐槽了硅谷那些CEO們的AI末日論。

他表示：“有些說法非常適得其反，實(shí)際上是有害的?！彼f，“這些話往往是像我這個層級的人說的。然后不知怎么，因?yàn)樗麄兂闪薈EO，就覺得自己是上帝，轉(zhuǎn)眼間就覺得自己什么都知道?！?/p>

那么黃仁勛指的是誰呢？

奧特曼曾在2023年5月簽署了一封公開信，聲稱“減輕AI帶來的滅絕風(fēng)險，應(yīng)該與流行病和核戰(zhàn)爭一樣，成為全球優(yōu)先事項(xiàng)”。

同年，OpenAI內(nèi)部成立了“超級對齊團(tuán)隊(duì)”，專門研究如何防止超級智能AI“失控”并導(dǎo)致“人類滅絕”。

阿莫迪在2025年9月的一次公開活動上說，他認(rèn)為AI導(dǎo)致災(zāi)難性后果的概率是25%。

當(dāng)被問到這個“末日概率”時，他回答：“我認(rèn)為有25%的可能性，事情會變得非常、非常糟糕?！边@不是阿莫迪第一次發(fā)出警告。他此前還公開表示，AI可能會消滅一半的入門級白領(lǐng)工作，并對美國向中國出口高端芯片發(fā)出警告。

黃仁勛在訪談中直接點(diǎn)名了這類說法：“他們說AI是對人類的生存威脅，有20%的概率導(dǎo)致人類滅絕，這很荒謬。他們還說AI會消滅50%的新大學(xué)畢業(yè)生崗位，或者說它會徹底摧毀民主。這些評論沒有意義，更沒有事實(shí)依據(jù)?！?/p>

黃仁勛補(bǔ)充到：“也許有些科學(xué)家覺得，提前警告大家‘AI會讓放射科醫(yī)生失業(yè)’，是在做好事，提醒年輕人別入這行。但問題是，如果我們真把所有人都勸退了，而現(xiàn)在社會又急需放射科醫(yī)生，那這種警告反而害了社會。軟件工程師也是一樣。如果我們把年輕人都嚇跑了，而美國其實(shí)比任何時候都更需要軟件工程師，那這些警告就是在幫倒忙?！?/p>

黃仁勛以放射科醫(yī)生為例。他說，10年前，一堆人預(yù)測放射科醫(yī)生要完蛋了，因?yàn)锳I看片子肯定比人快比人準(zhǔn)。

這話說對了一半?，F(xiàn)在AI確實(shí)已經(jīng)全面進(jìn)入放射科了。但結(jié)論錯了，放射科醫(yī)生現(xiàn)在反而不夠用了。

因?yàn)榉派淇漆t(yī)生真正的工作是診斷疾病，看片子只是手段。AI的確是把看片這件事給優(yōu)化了，但診斷疾病這個最終目標(biāo)還得靠人來完成。AI干掉的是重復(fù)性任務(wù)，但人的價值在于目標(biāo)本身。

黃仁勛認(rèn)為，AI末日的本質(zhì)是科幻，如今應(yīng)該少談科幻，多談事實(shí)；少制造恐慌，多推動應(yīng)用。

他強(qiáng)調(diào)，美國在描述AI時太電影化、太科幻化了，搞得美國人充滿焦慮和恐懼。與此同時，以中國為代表，亞洲正在熱情地?fù)肀Ш筒捎肁I。這是件必須非常擔(dān)心的事，因?yàn)槊绹褪沁@樣被整體甩在后面的。

黃仁勛是如何反駁這些末日論的呢？他提出了一個核心觀點(diǎn)，工作分“任務(wù)”和“目的”。

拿程序員來說，寫代碼是任務(wù)，但工作的真正目的是什么？是創(chuàng)新，是解決問題，是發(fā)現(xiàn)那些還沒人提出來的問題。把不相關(guān)的東西連起來，做出新東西，這才是程序員存在的意義。

黃仁勛拿自己舉例：“按你們這個邏輯，我的工作就是敲手機(jī)、開會、說話。AI現(xiàn)在都能干這些事兒了，那我是不是該失業(yè)了？但事實(shí)是，我比以前更忙了?！?/p>

黃仁勛還說了一段很有意思的話：“你想想，過去50年我們一直彎著腰對著鍵盤敲字，搞得現(xiàn)在都覺得不打字就不會工作了。但這事兒本身就挺奇怪的。50年前人們可不這么干活。未來我們肯定會少打字，把時間花在更重要的事情上?！?/p>

黃仁勛說“過去幾年AI創(chuàng)造了50多萬個工作崗位。用AI的公司增長更快，增長快了自然就要招更多人。這不是很明顯嗎？”

他的邏輯其實(shí)很簡單，AI確實(shí)會替代一些具體任務(wù)，但同時會釋放出更大的需求。以前我們可能只需要寫10億行代碼，現(xiàn)在有了AI，我們可能需要寫1萬億行。

過去限制我們的是工具太慢、打字太費(fèi)時間。

所以黃仁勛認(rèn)為，那些說AI會消滅工作的人，要么是在嚇唬人，要么就是在幫倒忙。

在黃仁勛眼里，AI不是什么軟件升級，也不是更聰明的搜索引擎，而是整個計算方式的徹底改變。

過去幾十年，計算機(jī)干的事基本就是“找東西”。你把照片、視頻、文章、商品信息都存在數(shù)據(jù)中心里，用戶搜索、刷視頻、網(wǎng)購的時候，系統(tǒng)就從庫里翻出一個最合適的給你。

搜索、推薦、信息流，本質(zhì)上都是這么回事。

但AI徹底改變了這個游戲規(guī)則。

現(xiàn)在系統(tǒng)不是從庫里找東西給你，而是根據(jù)你的需求、當(dāng)下的情況，現(xiàn)場給你“造”一個從來沒存在過的東西出來。每次生成的內(nèi)容都不一樣，都是專門為你定制的。

這個變化帶來一個直接后果，以后最值錢的不再是硬盤空間，而是算力、電力，還有能跑得動這些計算的基礎(chǔ)設(shè)施。

黃仁勛打了個很形象的比方，他說AI生成內(nèi)容就像沖橙汁粉。它先把內(nèi)容變成一堆token，然后根據(jù)你的要求，把這些數(shù)字重新排列組合，變成文字、圖片、視頻或者聲音。

這個過程需要超級強(qiáng)大的計算機(jī)，計算機(jī)又得耗電。所以AI不只是個軟件創(chuàng)新，而是從發(fā)電、造芯片、建機(jī)房到訓(xùn)練模型、做應(yīng)用，整條產(chǎn)業(yè)鏈的重構(gòu)。

過去一年大家對AI的認(rèn)識基本都來自ChatGPT、Claude這些聊天機(jī)器人。

但黃仁勛反復(fù)強(qiáng)調(diào)，別把AI等同于聊天機(jī)器人。聊天只是AI最容易被看見的一面，AI還能用來研究生物、化學(xué)、物理，還能控制機(jī)器人、開車、管理工廠。真正的AI產(chǎn)業(yè)，是從發(fā)電到芯片到數(shù)據(jù)中心到模型到應(yīng)用的完整工業(yè)體系。

這也是黃仁勛這次訪談最核心的判斷，他認(rèn)為AI不只是個技術(shù)突破，而是一場能重塑制造業(yè)、能源系統(tǒng)和就業(yè)結(jié)構(gòu)的工業(yè)革命。

美國如果在這一輪掉隊(duì)了，丟的不只是技術(shù)領(lǐng)先，還有生產(chǎn)力、繁榮、經(jīng)濟(jì)主導(dǎo)權(quán)，甚至整個社會。

接下來，黃仁勛把AI和美國再工業(yè)化聯(lián)系到了一起。

他說，美國不能變成一個“沒有大學(xué)文憑就沒出路”的國家。一個健康的社會需要制造業(yè)，需要高技能的藍(lán)領(lǐng)崗位，需要那些不用讀到碩士博士也能往上爬的通道?？墒窃诿绹?，如果你沒有四年本科、沒有研究生學(xué)歷，那你基本就被甩下了。

黃仁勛說：“這既不公平，也沒必要?！?/p>

AI雖然是軟件，但是它帶動了制造業(yè)。因?yàn)锳I需要芯片廠、封裝廠、組裝廠，還需要能放超級計算機(jī)的AI工廠。

黃仁勛還講了AI技術(shù)是怎么一步步成熟的。

他說AI產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵突破是“基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)”。

他提到，英偉達(dá)和微軟在2021年中后期發(fā)布了第一個大語言模型Megatron，有四五千億個參數(shù)。但那時候的模型雖然能記住很多東西，說出來的話基本是胡言亂語，沒啥用。

直到OpenAI發(fā)明了讓人類給反饋、讓模型學(xué)習(xí)的方法，ChatGPT才真正變得好用。

黃仁勛認(rèn)為，從聊天機(jī)器人到agent，關(guān)鍵是“harness”。

把模型接上工具、瀏覽器、記憶系統(tǒng)、真實(shí)信息和執(zhí)行環(huán)境。讓agent能自己去研究、查資料、記住東西、跟人溝通、把任務(wù)拆解開然后一步步執(zhí)行。

AI因此從“會說話”變成了“能辦事”。

黃仁勛特別提到了Codex和Claude Code這些編程agent，說它們已經(jīng)能把大部分軟件任務(wù)自動化了。

但他不覺得軟件工程師會消失，事實(shí)上英偉達(dá)和很多公司還在瘋狂招工程師。

其實(shí)原因還是黃仁勛的那句話“寫代碼是任務(wù)，不是目的?！?/p>

然后黃仁勛還提到Physical AI也在快速成熟。黃仁勛認(rèn)為自動駕駛會是第一個真正落地的突破。他說，機(jī)器人出租車在科學(xué)上已經(jīng)解決了，現(xiàn)在主要是工程問題，而且工程也快搞定了。

英偉達(dá)做了一個叫Alpamayo的軟件，號稱世界上第一個“會思考的汽車”。

這個會思考，指的是它遇到一個從來沒見過的情況，也能推理出該怎么辦。它的推理方式是把新情況拆解成熟悉的元素：“這個我見過，那個我也見過，另一個也見過。”組合起來，它就能理解現(xiàn)在發(fā)生了什么，知道該怎么做。

對于人形機(jī)器人，黃仁勛也很樂觀。

他的邏輯是，如果AI已經(jīng)能生成一個人拿起咖啡杯喝水的視頻，那讓機(jī)器人真的做出這個動作也不會太遠(yuǎn)了。

真正的難點(diǎn)不只是AI模型，還有機(jī)電一體化，電機(jī)、機(jī)械手、結(jié)構(gòu)、材料、重量、強(qiáng)度、電池、傳感器，這些都得跟上。但好消息是，材料科學(xué)、電機(jī)技術(shù)、電池技術(shù)、傳感器都在進(jìn)步，AI本身也在進(jìn)步。

人形機(jī)器人不是科幻，是眼前的工程問題。

AI應(yīng)用正在快速從實(shí)驗(yàn)室走向真實(shí)世界，從聊天走向行動，從虛擬走向物理。

隨后，黃仁勛聊到了“開源”。

很多人覺得，AI開源了不就誰都能用了嗎？壞人也能用，那不是更危險？

但黃仁勛的看法完全相反。他說，開源恰恰能讓我們更安全。

他打了個比方來解釋。假設(shè)有一天，黑客用一個超級厲害的AI來攻擊你的系統(tǒng)，你怎么辦？你不可能也去訓(xùn)練一個超級AI來跟它對打，那太慢了，也太貴了。

正確的做法是養(yǎng)一大群“看門狗”。這些看門狗都是用開源AI模型訓(xùn)練出來的，專門負(fù)責(zé)防御。一只狗可能打不過一只狼，但一群狗就能把狼趕跑。

黃仁勛說這就是“蜂群戰(zhàn)術(shù)”，用數(shù)量優(yōu)勢來對付單個強(qiáng)敵。

黃仁勛進(jìn)一步表示，那些做網(wǎng)絡(luò)安全的公司，像CrowdStrike、Palo Alto Networks、Cisco，甚至包括微軟，現(xiàn)在全都在這么干。他們用開源模型訓(xùn)練出一堆防御AI，專門對付各種網(wǎng)絡(luò)攻擊。

黃仁勛還說，開源有另一個好處，所有代碼都是公開的，誰都能看。這樣企業(yè)就能搞清楚這技術(shù)到底是怎么運(yùn)作的，有沒有后門，安不安全。

所以黃仁勛的結(jié)論是，開源不是讓AI變得更危險，而是讓我們有更多工具去對付危險。

關(guān)于最近爆火的OpenClaw，黃仁勛說，英偉達(dá)發(fā)明了兩項(xiàng)技術(shù)來解決安全問題。

第一項(xiàng)叫OpenShell，就是給OpenClaw這只“爪子”外面套個殼，像龍蝦殼一樣把它關(guān)在安全籠子里。

OpenShell的基本思路是給OpenClaw一個虛擬環(huán)境、一個沙箱。系統(tǒng)會監(jiān)控它能訪問什么信息，策略引擎怎么控制它，它能發(fā)送和接收什么信息。

它可以監(jiān)控個人隱私信息的流出，也可以讓你訪問某些信息，但不讓你把這些信息發(fā)出去。

這樣，每個agent實(shí)例相關(guān)的隱私策略和各種規(guī)則，都被OpenShell抓住并執(zhí)行。英偉達(dá)把這技術(shù)貢獻(xiàn)給了開源社區(qū)，已經(jīng)被很多公司采用了。

這就是讓agent既保持開源的透明度和傳播速度，又給企業(yè)應(yīng)用加上護(hù)欄的辦法。

黃仁勛在訪談中提到，他自己就在用AI寫股東信。

他會先列個大綱，然后告訴AI“去讀我讀過的所有東西、說過的所有話、寫過的所有內(nèi)容、做過的所有演講。基于這個大綱，把我說過的東西填進(jìn)去，先給我一個基本框架。”然后他再拿這個框架來改、來潤色。

他說：“在華盛頓這個城市，寫作太難了。我討厭寫作。但有了AI，寫作至少變得可以忍受了。”

這可能是整場訪談最真實(shí)的一個細(xì)節(jié)。

AI不是要取代黃仁勛寫股東信，而是把他從最討厭的打字和初稿環(huán)節(jié)里解放出來，讓他把時間花在真正重要的事情上，比如思考、判斷、修改、決策。

“任務(wù)和目的”，不只是黃仁勛的理論框架，更是他自己每天都在實(shí)踐的工作方式。

也因此，當(dāng)他說AI會創(chuàng)造更多工作、會讓用AI的公司增長更快、會讓美國重新?lián)碛兄圃鞓I(yè)和高技能崗位時，這不是CEO的公關(guān)話術(shù)，而是他對這場工業(yè)革命最底層的判斷。

黃仁勛在訪談最后說：“你想想，如果我們把AI注入這個國家，結(jié)果是我們做事比以前更快，雄心比以前更大，期待比以前更高。這對國家怎么會是壞事？這正是我們想要的，更有雄心、更快、更好?！?/p>

AI不該被講成末日威脅，它是屬于全人類的機(jī)會。