7月17日，链博会进入第二天，英伟达创始人兼CEO黄仁勋与浙江实验室主任、阿里云创始人王坚博士进行了一场备受瞩目的炉边对话。

对话核心洞见

黄仁勋：AI浪潮下的四大预判与两条箴言

• 对AI的阶段性预判：人工智能已进入推理智能时代，正大步迈向通用人工智能(AGI)，而其终极形态将是与机器人结合的物理AI。
• 论AI的驱动力：AI的指数级增长，一半源于计算的暴力美学，另一半则源于全球开放协作的精神。他特别强调，中国研究者已是其中的中流砥柱。
• 对计算基石的信心：硅技术远未消亡，通过结构、封装、光子三大技术革新，其黄金发展期至少还有二十年。
• AI的终极战场——科学发现：AI最颠覆性的应用将是赋能基础科学，它有望将生物学等学科从观察科学彻底转变为工程科学。
• 给所有人的两条生存箴言：

1. 回归第一性原理去思考，这是驾驭AI的基础，而非被其驾驭。
2. 立刻上手使用AI，这是新时代的入场券，也是最强大的公平赋能工具。

王坚：洞见AI的本质

• 算力是真正的第一性原理：在所有炫目的AI应用之下，最根本、最核心的变革力量，永远是计算本身。
• AI是增强而非取代：人工智能的本质，不是模仿人类的仿生学，而是延伸人类智慧的增强学。

（以下为原始对话实录，为清晰起见稍作调整，未改变原意）

王坚：大家早上好。Jensen，好久不见——真的很高兴再次见到你。欢迎来到链博会。我把问题写在手机上了。

黄仁勋：我记得我们第一次见面是很久以前在北京。

王坚：大约是在2012年或2013年——差不多十年前了。我至今仍清晰地记得在硅谷拜访你的情景。你亲自向我介绍了英伟达的技术，并带我参观。那一刻给我留下了深刻的印象。我亲眼见证了您对自己事业那份炙热的投入，也就在那一刻，我深刻领会到一位创始人对公司的灵魂意义。

黄仁勋：那时候我们还在谈论计算机图形和移动设备，对吧？那肯定是在2012年左右。刚才的视频提到我2007年来中国介绍CUDA。（中文） 那是很久以前了。

王坚：这真是一段不凡的旅程。

黄仁勋：（面向观众，中文） 他们能听到我们吗？

王坚：我记得你当时在洛杉矶工作，我们在SIGGRAPH，那个图形学会议上见过面。你推出了GPU（图形处理单元），彻底改变了计算机图形领域。这真是一段了不起的旅程。我的第一个问题关于技术：AI是现在最热门的话题，但人们对AI和计算的看法大相径庭。那么，我们近年来到底取得了哪些根本性的变革或突破？

黄仁勋：从根本上说，AI是一种基于第一性原理的新型软件开发方式。它不依赖于人类编写代码和描述算法来预测结果。相反，我们使用一种算法，通过样本数据来学习如何预测结果。事实证明，以这种方式利用计算进行学习具有惊人的可扩展性。我们研究机器学习已经很久了，但2012年是一个关键的转折点。AlexNet证明了深度学习的有效性。它在计算机视觉领域的表现超出了所有人的预期。

从2012年开始，在接下来的五年里，计算机视觉变得非常有效，并最终超越了人类水平。接着是语音识别——先是变得可用，然后超越了人类。不久之后，语言理解也实现了这一飞跃。

每一种模态都代表了一个发展阶段。第一波是感知智能。第二波是生成式AI。现在我们可以在不同模态间进行转换——从英语到中文，英语到图像，图像到英语，中文到视频。生成式AI使之成为可能。它大约始于七年前，并且仍在快速发展。今天，AI既能理解信息，也能生成信息。

现在我们正处于推理智能的浪潮中。这非常了不起，因为它能解决以前从未见过的问题。它像人类一样，将复杂问题分解，然后一步步解决。下一波将是物理AI，所有这些能力都将被应用于机器人等机器上。

在过去的十二年里，AI的进步速度令人震惊——大约每三到五年就有一次重大突破。我相信我们正在接近一个AI在解决认知任务方面将比大多数人做得更好的阶段。那就是AGI。这就是为什么现在每个人都在谈论超级智能。就像以前一样——我们首先实现了技术的可用性，然后超越了人类水平。很快，我们将在解决问题方面超越人类。

王坚：这太神奇了。特别是今年，开源模型正在改变AI的格局和我们的商业模式。

黄仁勋：这些技术中，哪一个最让你感到兴奋？

王坚：对我来说，是这一切的基础——计算。这才是真正让我兴奋的东西。AI只是表象。

黄仁勋：太棒了。而且我们训练模型的方式也在改变，对吧？最初的十年主要是预训练。我们收集海量数据，有时甚至用AI来准备数据。然后是基于人类反馈的强化学习（RLHF）。现在我们处于后训练时代。AI可以独立思考、生成合成数据、进行验证，并学会推理。

王坚：是的，而且现在所需的计算量是惊人的。我来自心理学背景，我认为AI不仅仅是在模仿人类智能——它在增强人类智能。我视之为人类创造力的延伸。

黄仁勋：完全正确。它不仅仅是替代智能。就像汽车延伸了我们的移动能力，飞机拓展了我们的活动范围一样，AI将延伸我们的智能。它的工作方式与人脑不同，但它能像我们一样做很多事情。

王坚：回到开源——这是一个激动人心的时代。我们有DeepSeek，阿里云的通义千问……这些只是少数例子。

黄仁勋：还有月之暗面的Kimi——它们都非常出色。

王坚：所以我的问题是——你认为开源模型是颠覆AI未来的力量吗？

黄仁勋：我们谈到了AI进步的速度。人们说这是因为英伟达的技术——是的，这没错。在过去十年里，我们将AI计算能力提升了10万倍。但人们不常提到的是，大多数AI研究都是公开进行的。arXiv上的论文数量惊人。

事实上，现在中国研究人员在arXiv上发表的论文比任何其他国家都多。大部分研究是开放的，这促进了合作。人们可以阅读彼此的工作并在此基础上继续发展。这就是开放科学。下一步是开放工程——不仅分享想法，还分享实现方式。

开放工程的力量极其强大。它不再仅仅依赖于一家公司的团队，而是变成了社区的共同努力。中国在这个领域做得非常出色。但我们不要忘记——开源惠及全世界。

像DeepSeek、通义千问和Kimi这样的模型不仅在帮助中国，也在帮助世界各地的生态系统。它们是世界级的推理模型。无论你在医疗、金融还是机器人领域，都可以根据自己的需求来调整它们。

而且开源是最安全的路径。透明度会引来审视。看看DeepSeek的论文——那是一流的科学。公开发表可以提高质量、促进教育和保障安全。

王坚：顺便说一下，DeepSeek和通义千问都来自杭州。我就是杭州人。非常自豪。我想亲自邀请你下次来中国时访问杭州。

黄仁勋：杭州大概就是中国的硅谷，对吧？

王坚：可能有人不这么说，但我认为杭州会成为一个全球性的创新中心。它非常独特。再次，非常欢迎你。

黄仁勋：我一定会去的。谢谢你。

王坚：你谈到了开放科学和开放工程。在去年的游戏开发者大会上，你说这是历史上第一次我们可以把生物学从一门科学变成一门工程学。这太震撼了。你如何看待AI对科学发现的长期影响？

黄仁勋：我们现在谈论的是面向人类的AI，但面向科学的AI可能更具变革性。面向人类的AI更容易——语言是我们创造的。在设计芯片时，我们使用工具来处理晶体管——这是我们自己造的东西。生物学则不同，它是自然的。要对生物学进行工程化，我们必须首先理解它。

借助AI，我们现在可以学习蛋白质、化学物质、细胞的结构和功能——甚至是人类的新陈代谢。我们可以设计药物来延长生命。我们可以模拟物理系统。想想天气——它涉及云物理、海洋物理、对流、能量转移——所有这些都在不同的尺度上发生。这些模拟的时间跨度从秒到年，空间跨度从微米到数千公里。这对传统方法来说非常困难。

但也许AI可以帮助预测。它比基于物理的模拟要快得多。我相信AI将帮助我们理解和模拟自然。这将推动科学向前发展。

王坚：今天的AI仍然严重依赖硅。所有的计算能力都来自硅芯片。在未来10年或20年，我们还能继续依赖它吗？

黄仁勋：当然可以。硅早已不仅仅是硅了。它正在随着新材料不断进化。我们正在看到3D晶体管——比如全环绕栅极。我们现在使用纳米片 (nanosheets)。未来我们将堆叠晶体管——比如SFFETs。我们还在使用背面供电技术。

过去我们一次只制造一个芯片。现在我们用CoWoS封装技术将它们堆叠起来。我们未来可能会转向面板级芯片——芯片大小如同一张桌子。我们还用硅光子技术连接芯片。我们称之为协同封装光学。这些创新将为我们提供所需的规模和性能。

在英伟达，我们的路线图已经延伸到近十年后。这个领域至少还有20年的工作要做。

王坚：伟大的架构，尤其是在硅领域，能开启巨大的可能性。所以我的最后一个问题是关于年轻人的。许多人对自己的未来感到迷茫，但他们非常关心这个世界。Jensen，你是他们中很多人的英雄。你有什么建议给他们？

黄仁勋：人们说，“AI写代码了，也许我们就不需要学了。”这完全是错误的。我们仍然必须从第一性原理出发进行思考。分解问题，从基础开始建立理解。

批判性思维至关重要——无论是基于物理、数学还是逻辑。这样我们才能判断一个答案（无论来自AI还是任何人）是否有意义。所以，要去学习数学、推理、逻辑、编程。即使你不写代码，也要理解其原理。

第二，现在就开始使用AI。它是新的计算机。它能理解我们的交互方式。如果你不知道怎么用，直接让它教你——它会的。AI是最伟大的均衡器。它给了每个人相同的起点。无论你是农民、长者还是学生，你现在都必须接触AI。

我羡慕年轻一代。他们将与一个AI伴侣一起成长。这个伴侣能记住一切，为他们提供建议，教导他们。想象一下，问你的AI你一岁时在做什么——而它记得。我真希望我能有这个。这就是未来。

王坚：我仍然记得我们初次见面时你所展现的热情。以及你在这段旅程中保持的耐心，这令人难以置信。对于年轻人来说，热情和耐心是关键。感谢你分享你的智慧。