近日，NVIDIA創辦人兼執行長黃仁勳於2026年All-In峰會上，直批當前盛行的「AI末日論」，稱其為「缺乏科學根據的不負責任言論」。他列舉近年多項已被證偽的AI預測，指出部分科技公司與研究人員的公開發言「製造恐慌、誤導大眾」。

黃仁勳矛頭直指Anthropic執行長Dario Amodei近期發表的網誌文章——該文聯合多家頂尖實驗室，警示AI安全風險，甚至量化「文明滅絕」機率。黃仁勳表示：「這純屬捏造。這些人受過良好教育，被稱為研究員，在實驗室工作。將這些術語堆砌並搭配此類預測，令人憂心，實屬不負責任。」

峰會期間，前總統川普突擊電話連線，直言：「整件事就是一場騙局」，並明確支持資料中心建設，稱AI是「未來20至25年的石油」。

兩人聯合發聲，為當前熱烈進行的AI監管與安全辯論注入新變數。

「所有這些預測皆錯誤」：黃仁勳逐一駁斥末日預言

黃仁勳直接點名近年流傳最廣的AI恐懼預測，並對照現實逐一檢視：

• 「有人預言五年內AI將完全取代放射科醫師；事實恰恰相反，我們比以往更需要放射科醫師。」

• 「有人預言六至十二個月內90%程式碼將由AI生成——錯誤；也有人預言六至九個月內50%初階職位將消失——同樣錯誤。」

• 他亦提到，GPT-2與Llama 3曾被視為「危險到不能發布」，而「明年將有半數白領職位消失」等預言，全未實現。

黃仁勳結論簡明：「這些預測既無科學依據，亦無研究支撐。所有基於科學與研究的證據，都指向相反方向。這只是對未知的恐懼。」

他亦表示，針對Anthropic執行長Dario Amodei近期網誌中關於安全的內容，值得嚴肅看待；但其中有關未來的「科學預測」則「明顯缺乏科學基礎」，且「科學家若說出非科學之言，便是不負責任」。

RSI並非「黑魔法」：黃仁勳解析遞迴式自我改良的工程邏輯

針對近期市場對遞迴式自我改良（RSI）技術的討論，黃仁勳提出其技術判斷。

他指出：「RSI是一套系統性構想，涵蓋情境學習、技能累積、反思機制、強化學習與合成資料生成——這些都是合理概念，讓AI持續提升解題能力。」

他進一步說明，透過LoRA等低秩適配方法，無需重訓基礎模型即可提升模型能力；長期累積經驗後，再用以重訓基礎模型，使整個流程在工程層面完全可控。

黃仁勳認為，「RSI」一詞正遭某些人「武器化」，刻意營造出該技術將「失控螺旋式發展」的印象。他反駁的邏輯很簡單：「你可在公司內部進行RSI，但一旦推出產品，就必須評估、測試，並確保無回歸問題；基本的工程管控流程本就存在。」

川普發言：資料中心是「未來20年的石油」

峰會進入NVIDIA戰略解析環節時，川普突然致電黃仁勳，並透過現場音訊系統向數千名與會者發言。

川普表示：「整件事就是一場騙局。資料中心極具價值，能讓人致富、讓州富裕；它們是未來20年、甚至25年的石油，規模遠超網際網路。」

他也批評部分反對興建資料中心的聲音「服務於那些不願美國成功的勢力」，並明確指出：「機器人不會統治世界，AI也不會接管世界；整件事就是一場騙局。」

川普還提到，目前約有20兆美元投資正湧入美國，遠高於上一屆政府時期不到1兆美元的規模。

通話結束後，黃仁勳表示川普能「看穿這場騙局」；儘管民調顯示反對聲浪佔優，他仍堅守立場，「這需要勇氣。」

NVIDIA的戰略邏輯：向上延伸多遠，向下紮根多深

在資本配置與生態布局策略上，黃仁勳闡述了NVIDIA的核心原則：「盡可能向上延伸，同時力求向下紮根。」

他解釋，NVIDIA的目標是協助整個生態系成功，而非瓜分其中一塊。「若非NVIDIA開發cuDNN，所有框架都不會出現；若非我們打造Megatron Core，大規模訓練也無法實現。我們發明必要技術，再讓百花齊放。」

收購Hugging Face後，NVIDIA在開源領域的佈局愈發清晰。黃仁勳透露，NVIDIA現已擁有五大垂直領域的尖端開源模型，包括全球首款「具思考能力的自駕車」Alpamayo，以及蛋白質合成模型Proteina Complexa。

他強調，NVIDIA進軍這些領域乃基於「客戶需求，且客戶自身缺乏相關能力」，而非主動打亂競爭對手。

在融資生態方面，黃仁勳提到NVIDIA正與黑石集團（Blackstone）、高盛（Goldman Sachs）等機構合作，透過Cloverleaf等計畫為AI基礎建設提供融資支持，並持續擴展澳洲、東南亞等地的區域雲端合作夥伴網絡。

「在某些領域，超級智慧已然到來」：黃仁勳的技術判斷

峰會尾聲，黃仁勳對當前AI發展階段提出判斷。

當主持人問及「我們是否已步入AGI時代？」時，黃仁勳回答：「我認為已經了。」

他隨後補充其定義框架：「以自駕車為例，我不需要它幫我煎蛋捲，只要它能安全駕駛即可。在此狹窄領域中，它已是超級智慧——事故率僅人類的十分之一。在蛋白質合成與虛擬篩選方面，我們也已達此境界。」

黃仁勳最後呼籲：「我希望我們能降低戲劇性；最重要的是，全美必須攜手向前邁進，方能成功。」

完整文字紀錄（略經編輯）如下：

黃仁勳：末日論是騙局，超級智慧已到來，AI 的未來（川普總統電話連線）

All-In 播客｜All-In 峰會 2026｜2026 年 9 月 15 日

文字紀錄

主持人 00:00

有人稱之為「遠見」，對我而言這是個分量極重的詞，因為我相信遠見至關重要。我們中斷了每週常態節目來製作這期，而能這麼做的唯一原因，是三位關鍵人物：川普總統、耶穌，以及黃仁勳——讓我們熱烈歡迎他登上全球第一播客！他是 NVIDIA 創辦人、董事長兼執行長黃仁勳。無論你是否察覺，他所做的每一項決策都在塑造你的未來。NVIDIA 是當前市場上最重要的股票，而黃仁勳堪稱人類史上最偉大的創業家。公司營收年增 97%，需求不僅強勁，更持續加速。NVIDIA 是目前唯一端對端完整的 AI 工廠運算平台。GPU 就像一台時光機，讓你能更早窺見未來。若能預見並預測未來，我們便更有機會將未來塑造成最理想的樣貌。

歡迎黃仁勳！他一登場即獲全場起立鼓掌。各位女士先生，「GPU 耶穌」駕到，大家愛您！謝謝，我也愛你們所有人。我們愛全球第一播客，也愛您這件新夾克！

黃仁勳 01:28

我想各位都需要一點能量。我知道今天要討論的是嚴肅議題，但我們必須帶著活力來探討。

主持人 01:39

我們先從本週末那篇文章談起吧。哪一篇？

主持人查馬斯 01:45

我們來聊聊達里奧的這篇文章，文風頗具海明威風格。有人用全字母句（pangram）檢驗過嗎？我甚至不清楚其中多少內容由 AI 協助撰寫，但它確實是一篇令人印象深刻的文章。令許多人驚訝的是，多家頂尖實驗室竟集體支持並背書此文。黃仁勳，能否幫我們釐清狀況——究竟發生了什麼事？您如何解讀？我們稍後深入細節，但請先分享您的整體觀點。

黃仁勳 02:14

這篇文章涵蓋範圍甚廣。首先談到安全性，我們必須極度重視。安全至上，這點毋庸置疑。安全與領導地位並非互斥選項——我們既能快速創新、迅速執行，又能確保安全，同時讓美國引領全球。我認為將二者對立是錯誤二分法，但安全本身當然極其重要。

文章亦提及內部管控問題，我認為這正是達里奧所指涉的。顯然，吹哨人考克森揭露了極嚴重之事——凡有吹哨行為，必當嚴肅看待。我認為考克森勇於發聲，展現極大勇氣。即便如此，部分擔憂仍被混為一談。

我認為吹哨本身完全正確。然而，文中關於未來的科學預測卻缺乏堅實基礎，因其未建立於科學根基之上。作者雖為科學家，但內容明顯欠缺科學依據，我無法認同。

至於文中提到暫停或減緩開發進度，這純屬各機構可自主決定之舉——倘若他們覺得公司已失控。若考克森察覺失控跡象（當然，我們無從得知他實際看到什麼），或許與研究轉向工程的過渡階段有關。眾所周知，這些實驗室正從研究機構轉型為工程組織，擁有非凡人才與卓越工程能力；但工程與研究畢竟不同，此轉型過程難免出現波折。我們不知他實際目睹何事；最終，唯有他本人清楚。

但若問題確在管控失靈，那就是另一回事了。政府該如何回應？「監管」一詞突然籠統涵蓋所有議題；所有問題竟全擠在一則網誌貼文中。

主持人查馬斯 04:35

您能幫我們釐清這一點嗎？例如「文明滅絕」這個詞——我甚至不知該如何向媽媽解釋。當極聰明的人為這些概念量化，如「10%滅絕機率」，這可能正是令許多人感到不安的原因。沒人知道該如何向一般大眾說明其意涵，或它究竟如何發生。

黃仁勳 04:56

我們不該這麼說，因為這純屬無中生有。這些人受過良好教育，被稱為研究人員，且在實驗室工作。但將這些術語與預測拼湊起來，既令人震驚又失責，根本不該這麼做。

黃仁勳 05:23

讓我們回歸事實：曾有預測聲稱五年內放射科將完全被人工智慧取代，全球將不再需要放射科醫師。結果恰恰相反——我們比以往更需要放射科醫師。不過，AI確實已全面滲透放射科領域，自動化影像判讀，這點確實有益。

去年另一項預測指出，六至十二個月內90%的程式碼將由AI生成——結果已被證偽；去年亦有預測稱六至九個月內將有50%初階職位消失——同樣錯誤。還有人聲稱GPT-2太危險不宜發布、Llama 3太危險不宜發布……甚至預言明年將有半數白領職位消失，引發「就業末日」。所有這些預測全被證偽。我們必須追究這些荒謬預測的責任；必須有人為此負責，且應完整記錄。當然，已有不少人正在記錄並提醒我們——這些預測與「美國贏得AI競賽」的理念自相矛盾。

主持人查馬斯 06:56

簡言之，有些人主張「相信專家」，並以新冠疫情為類比——疫情初期也是由研究人員與受過教育者率先發聲，他們對問題的理解遠超常人，但最終被事實證明其說法錯誤。如今，「相信專家」陣營與「檢視這些預測的歷史紀錄、進行系統性思考」陣營正展開一場論戰。

您認為背後動機是什麼？是商業利益還是政治利益？您覺得他們為何這麼做？

黃仁勳 07:44

首先，我想強調這些是人類歷史上最富影響力的企業之一。它們擁有頂尖工程師與傑出研究員，正從事真正非凡的工作。一方面，我與這些企業保持極密切的合作關係；另一方面，遺憾的是我們必須在公開場合討論這類話題。我認為這些企業應延續過去創辦公司的模式——低調行事。

講者3 08:11

黃仁勳，您是否禁止公司任何人在未經授權下代表整個組織發言？尤其當其身心狀態不佳或情緒衝動時，難道還能隨意以您與公司名義發推文嗎？

黃仁勳 08:31

正確。因為員工加入公司時，我們便明確告知——這是NVIDIA的行為準則。若您認同NVIDIA文化（大家皆知NVIDIA員工滿意度極高），員工珍視公司的穩定性，例如核心價值始終如一：照顧員工家庭、創造條件助其完成畢生志業、從事有意義的工作、保持低調、促成所有人成功。這些核心價值吸引志同道合者加入。

但加入公司後，也有某些事我們不予歡迎。例如，公司內部不鼓勵政治討論；關於種族、宗教與政治等議題，我們要求員工將相關討論留在公司之外。NVIDIA是一家去政治化的公司，持跨黨派立場，盼美國成功。無論哪個政黨執政，我們都將竭盡所能協助美國成功。

查馬斯 09:51

那麼針對AI監管議題，具體而言：今早薩提亞剛來過，他的立場是：在討論可能嚴重阻礙發展的監管措施前，何不先奠定穩固基礎？何不先完善評估機制並實現標準化？您的立場為何？

黃仁勳 10:00

務必做好工程實踐。以更可預期的方式將研究成果轉化為實際應用，避免引發恐慌。在準備好對外發布前，應嚴守內部機密。

德米斯提出了一個類似美國金融業監管局（FINRA）的監管框架。達里奧的立場尚不明確；他提及某種多國聯合管控機制。您持何看法？

黃仁勳 10:33

監管應針對真實存在的問題。因此關鍵在於：我們實際遭遇了哪些真實問題？若檢視所有已發生的實際案例，目前所有問題皆源自實驗室。原因在於——為守護前沿突破——它們擁有最強大的運算能力。由此可合理推斷：最尖端的實驗室將成為最大風險來源。高中生幾乎不可能引發問題，因其根本缺乏足夠算力；新創公司同樣不太可能，因其算力亦嚴重不足。事實上，全球唯有尖端實驗室具備此等級算力。

黃仁勳 11:36

現今關鍵在於：若觀察實際狀況——他們正從事開創性工作，難度極高；正由研究階段邁向工程化階段。我能理解——他們同時需創辦企業、塑造文化、推動技術、建立工程體系並開發產品，諸多任務並行推進。

黃仁勳 12:00

因此我理解這看似「火警」情境，但即便如此，針對單一實驗室的四起事件與另一實驗室的重大事故，首要之務仍是以工程觀點追查根本原因：究竟發生了什麼？我們本可如何不同應對？將採取哪些技術性、方法性或流程性措施，確保不再重演？我確信每起事件皆可在其可控範圍內徹底預防。

我深信那四起事件不會再發生；我確信他們已找出根源並完成修復；我確信他們如今已掌握更先進技術——如沙箱、執行環境、監控器及持續監測系統等——全面優於以往。

黃仁勳 13:05

另一種可能性亦極低——即分析後結論為：我們不知問題成因、無法掌控，須仰賴社會協助。若真如此，便該派遣工程師支援。但我認為不會發生；他們擁有頂尖人才，這些問題完全可控。

第四位講者 13:46

我們並非置身真空環境。昨夜您告訴我：GLM 開發團隊將投入三十億美元進行「遞迴式自我提升」實驗。

能否向黃仁勳說明背景？此事關乎一項公告——Zippo.com 創辦人剛籌得五十億美元，其中重點方向之一即實現遞迴式自我提升，意指以 AI 訓練下一代 AI，並盡可能自動化此過程。

黃仁勳 14:08

沒錯，這是新興熱詞。但眾人皆知：RSI（遞迴式自我提升）實為系統性思維的整合，涵蓋情境學習、技能習得、反思、強化學習與合成資料生成等環節。這些皆屬合理構想，使 AI 在解決問題過程中持續精進。

黃仁勳 14:31

亦可採用低秩適應（LoRA）等方法，無需更新基礎權重。透過 LoRA、合成資料生成與強化學習，即可強化模型效能，無須重新訓練基礎模型；待經驗累積充足後，再以全量經驗重訓基礎模型。

黃仁勳 14:53

因此，我深信運用科技提升各項任務（含 AI 自身建構）之生產力，實屬合理且邏輯清晰；我確信各方正以不同程度實踐此道。僅是此術語現遭刻意「武器化」，營造一切將失控的假象——這正是其意圖。

但您並不相信？當然不信。原因很簡單：企業內部可全天候進行 RSI，但產品發布前必經評估——難道不須重新測試？難道不須確保功能未退化？隨著實驗室由研究機構轉型為工程組織，這類基本管控流程將日益完善。方法、知識、實務、工具與技術的持續累積，將帶來更嚴謹的驗證與測試，確保 RSI 在內部安全推進，並對外穩健釋出高品質產品。

關於開放原始碼

查馬斯 16:09

我們來談談開放原始碼。收購 Hugging Face 將成為最重要的交易之一——我甚至不想稱之為「交易」，因為其意義遠超此範疇。能否請您從第一性原理出發，闡述您對開放原始碼模型、封閉原始碼模型與開放權重的理解？以及它們在生態系中應如何隨時間演進？

黃仁勳 16:28

世界既需要封閉原始碼模型，也需要開放原始碼模型。本週末，我盡可能多地使用了四種封閉原始碼模型，表現極佳——處於技術最前沿，體驗優異，可寫作、可應用，成果驚人，且持續進化。我將封閉原始碼模型比喻為——

黃仁勳 16:49

就像瓶裝水。水是免費的；大家或許不知，但水確實是免費的。今早我用大量免費的水沖澡。你該在合適的場合使用合適的水。這與電力、日常使用的各種商品毫無二致——兩者皆不可或缺。

至於開放原始碼方面，你可能基於主權、隱私或專有技術考量而需要它。請看事實：過去六個月，高達四千億美元的風險投資湧入 AI 原生企業，其中八成採用開放原始碼模型。若無開放原始碼模型，他們如何實現夢想？因為他們的夢想與尖端實驗室不同。美國創新途徑眾多，這正是我國核心優勢之一，優秀構想源源不絕。

開放原始碼模型讓一切成為可能——讓每家公司、每個產業、每位研究員、教師、學生及新創團隊都能參與。贏得 AI 競賽，並非少數科技巨擘的勝利，而是全美每一位個人的勝利。其中部分人會採用封閉原始碼模型，更多人則選用開放原始碼模型。

原始碼的重要性

原始碼是否重要？全球開放原始碼貢獻中，中國占相當大比例。中國工程師數量龐大，且透過頂尖理工大學（如清華大學）大量培養。

黃仁勳 19:03

我們下載 Linux、Kubernetes 及各種軟體，其中許多皆有中國開發者的貢獻。但一旦下載，就屬於你。我們可分叉、改進並據為己有。當你下載一個中國模型時，它恰好由中國傑出研究員所創建，但此刻已歸你所有，你可自由運用。

那麼競爭關鍵何在？關鍵在於誰能更善加運用此項技術。上一場工業革命的發明者——馬克士威、伏特、安培——無一為美國人；該革命起源於歐洲，但我們運用得比全球任何地方都更出色，成果有目共睹。我希望這次亦然。

黃仁勳 20:42

倘若這些「AI 末日論」屬實，那我們確應討論並採取行動。即便屬實，我們也該花更多心力解決問題，而非任由一群無力者活在恐懼之中。妥善打造技術，是我們的責任。

黃仁勳 21:01

歷史上可曾有過如此多的人，如此堅定地宣稱一件明顯錯誤之事？這些說法不僅有證據支持，更是顯而易見的謊言，邏輯矛盾，缺乏科學依據或研究佐證。所有基於科學與研究的證據，皆指向相反結論。這僅是對未知的恐懼——人類從未抵達彼處，從未見過其樣貌，因而心生畏懼，也容易向大眾宣稱其危險。

黃仁勳 21:29

或許這也與個人經驗有關。舉例來說：我初畢業時擔任工程師，打字不多，因我是軟體普及前的第一代工程師——我們必須先建造能執行軟體的電腦，才能讓軟體成為可能。

你能想像嗎？這一代工程師踏入工程領域後，整天都在敲鍵盤？這就是你上班時做的事：領一台筆電、一張椅子，從早敲到晚。但打字出現之前，工程早已存在，對吧？因此你可以想像，眼前有座工程大山待攀登，而其中大部分工作已不再需要打字。過去曾有忙碌卻不打字的工程師，我相信，告別打字之後，我們仍能成就卓越的工程。

我所說的『打字』，指的是寫程式碼。即便在NVIDIA，當軟體工程師跟我交談時，我也常開玩笑說：『你們只是在打字。』我向來如此調侃——當然純屬玩笑。我也告訴他們，我最愛的按鍵是退格鍵（Backspace），因為最好的軟體往往是最精簡的軟體，所以我希望各位多按退格鍵。

川普總統現場通話

主持人 22:50

我們來拆解一下NVIDIA。先從底層開始——噢，這雖非預先安排，但我們知道誰已抵達現場。

黃仁勳 23:09

總統先生！是的，我想告訴您，若非您這通電話，此刻我正與『最佳夥伴們』同台。觀眾席上坐著薩克斯、傑森、查馬斯和大衛，而我正面對數千名觀眾。結果我們剛好正在談論您！幹得好，先生！您能洞悉全局，實在高明，我們全都由衷感激。

來吧，跟觀眾打聲招呼？傑森，快點，開免提！怎麼把總統（POTUS）接到免提？對準麥克風就行——稍等，先生，我們立刻幫您架設麥克風。

總統先生，您現在正向全世界發言。

川普總統 24:33

人生有趣之處就在這裡——黃仁勳能研發出全球最複雜的晶片，十年內無人能複製，卻偏偏搞不定如何開啟免提功能，簡直像場陰謀。

我可以說，許多州也十分樂見其成——那些原本毫無機會的地區，如今正受到大量企業青睞。如今可見，芬蘭正興建資料中心，Google也打算在芬蘭建造大型資料中心；但我對此並不滿意，因為他們在美國本土連施工許可都拿不到。我告訴各位，整件事根本是騙局。資料中心是極佳的建設，能讓人民富裕、州郡富足。它將是未來二、三十年的『石油』，重要性更勝網際網路；而AI的重要性更遠超資料中心，影響深遠。然而，這些建設卻在協助那些不願見到這一切發生的人——他們可能懷有政治動機。我們絕不容許此事發生，這就是一場騙局。

黃仁勳 25:30

您說得對，我們絕不容許此事發生，先生。機器人不會統治世界，這絕不會發生。

川普總統 25:46

我叔叔曾是麻省理工學院（MIT）頂尖教授，在校任教長達四十一或四十二年，被譽為世上最聰明的人之一。他成就斐然，黃仁勳對此瞭若指掌。所以，若您相信基因的力量，我便繼承了這樣的天賦。這也解釋了我為何對AI有如此深刻的洞察力——我不僅理解AI，更能以常識判斷AI。機器人不會主宰世界；AI也不會主宰世界；整件事根本是騙局。

川普總統 26:33

當然，我們也必須謹慎行事、穩健推進。但這並非意味著，我們應在未來十年發展過程中試圖摧毀它。我全力支持您。我原以為您與我的想法一致，結果果然如此。

黃仁勳 26:52

是的，先生。若要引領時代，我只說一句：贏得AI者，贏得一切。AI比網際網路更重要；贏得AI，就贏得這場競賽。我們絕不能容許諸如阻撓資料中心建設等事發生——許多昔日衰落的社區，正因資料中心而蛻變為極度富裕的社區。我們必須確保美國每一個產業、每一間公司、每一個州郡，乃至每一位國民，都能在這場AI競賽中勝出。

川普總統 27:25

是的，我對此立場堅定，且有能力採取行動。我們絕不容許此類事件發生。我不知道此刻會議室裡是誰，但下次我們會再見面。

黃仁勳 27:38

先生，您聽到了嗎？現場數千人在為您鼓掌！

發言者5（川普總統） 27:49

黃仁勳表現極佳，大衛 likewise出色。祝大家好運；我們須放眼未來。本國從未如此繁榮——兩兆美元投資湧入，而拜登四年僅約一兆，還不到一年成果。本國當真史無前例。我們將持續推動。謝謝各位。

黃仁勳 28:17

謝謝總統先生，再見。

黃仁勳 28:30

您料到會這樣嗎？起初我以為只是特效，直到我說『開擴音』，才驚覺是真的。他會隨時打電話給您嗎？

發言者6 28:58

他在我們於白宮橢圓辦公室睡覺時打來，還派人叫醒我們。他先問晚宴出席名單，逐一確認後問：『黃仁勳呢？』我答：『不，總統先生，他正在休假——這假期已延後五年了。』他說：『立刻把他叫來。』

但您為何認為他能看穿這騙局？實在非凡——此議題民調支持度竟為負八十。任何坐鎮白宮者，勢必順應民意、依循人民意願行事；而禁止資料中心與AI，當下恰恰最得民心。

黃仁勳 29:25

但他直言這是騙局，並直接點破。他是如何做到的？老實說，我也不太明白。因許多人都已受騙，此事亦極複雜。最初論述奠基於兩大支點：首為國家安全，但近期已徹底崩解，該說法已站不住腳；如今支點轉為『安全性』。

黃仁勳 29:51

若要確保AI安全，首要之務是管控AI研發實驗室，並建立完善評估機制。若引進第三方評估機構，其角色猶如財務審計——審計師無需比我們更精通業務，但須提出關鍵問題。我認同應有多個獨立審計或評估單位，以防任一機構遭收買或不當影響。解決之道眾多。

我認為最關鍵的第一步，是紮實建構技術並嚴謹測試。我完全承認當前所打造的技術非凡卓越——但這些企業同樣非凡，故應以非凡標準要求之；而它們也樂於接受，我亦然。

NVIDIA戰略剖析

發言者3 30:57

我想回到開源話題。約一年前，我們並未太重視開源，落後了兩年或十八個月。

黃仁勳 31:17

（關於與川普總統的通話）通話中我差點說出一件事，說完可能惹上麻煩；他肯定會再打回來。但我仍想告訴他，也告訴在場各位：AI 正創造大量就業機會。

黃仁勳 31:35

他從政以來最想達成的目標，以及我初次見面與首次通話時他所強調的，就是為美國創造就業、推動美國再工業化，並確保美國擁有足夠能源支撐下一波工業革命。沒有能源，就沒有工業成長。因此他致力實現能源增長、就業增長，並重建供應鏈。

黃仁勳 32:02

看看我們正在做的一切——它正真實發生。我們正創造史上最多的工作機會，尤其是軟體職位。如剛才所提，過去六個月有四百億美元創投資金湧入 AI 產業，催生大量職位，並帶來龐大算力需求——這當然令我欣喜——同時也激增資料中心需求，這正是我們必須討論的議題。

我最近與德州州長艾波特交談，他希望呼籲產業更關注小型社區——儘管我們正於全美各地建設資料中心，我們仍須成為更好的傾聽者。

查馬斯 32:45

讓我們深入探討此議題。NVIDIA 真正令人驚嘆之處在於：若剖析其組成，你會發現它實質上已成為驅動整個 AI 生態系的「金融樞紐」，且涵蓋所有層級。你們剛與 Cloverleaf 合作整合土地、電力與營建；亦夥伴 BlackRock、高盛等機構建立融資能力。能否幫我們梳理您的資本配置策略？要如何吸引更多生態系參與者共同投入下一階段的資本佈局？

黃仁勳 33:32

我們正經歷一場新工業革命，且遍及各層級。這新產業需要製造能力——一如電力時代、網際網路時代，AI 時代亦不例外。如今我們可運用 AI 查找任何事物、提出疑問並理解一切。這就是未來——連接以太、隨意發問，它即能為您解惑。

黃仁勳 34:04

但要實現這一切，此智能必須被「生產」出來。這是一種生產流程，因此必須建設這些基礎設施。而一旦基礎設施到位，問題便轉為：美國其他層級的建設如何跟上腳步？

此產業不僅限於模型與晶片，更關鍵的是其上的應用層，以及底層基礎設施——資料中心與所有支援設施，包括營建、電力與發電系統。我正審視整體生態系，尋找瓶頸所在。若某些受限領域已有優秀企業發展，或許上游供應鏈需擴大規模，方能在我們準備部署算力時提供支援——涵蓋土地、電力與整合營建。

黃仁勳 34:52

這與向上游檢視供應鏈無異。或許因公司規模龐大，我比多數人更著眼長期供應鏈。要成功，必須有眾多企業支持我：康寧的溫德爾需支持我，台積電當然也要支持，儲存廠商同樣不可或缺。因此我們早已與這些企業展開合作，預先備妥成長所需資源。如今我正將合作延伸至下游。

查馬斯 35:31

存在一種趨勢：利潤長期向上游遷移，流向應用層，在此可長期獲取超额報酬。您收購了 Hugging Face，現正積極進軍推論服務業務；Open Router 等產品看似合理，打造優於 Bedrock 的產品亦顯而易見。想必您正思考這些課題。那麼自然結論是什麼？畢竟對手毫無顧忌地向下延伸，而您擁有最佳財務狀況、頂尖工程師與經證實的執行能力。您如何看待向上延伸？

黃仁勳 36:18

NVIDIA 運行全球所有模型，這實在令人驚嘆。約一年半前，我們僅運行 OpenAI 的模型；如今，優秀模型數量激增：Meta 的模型、Grok、Gemini，Anthropic 亦正迅速擴展至我方平台。從一年半前至今，大量前沿 AI 模型陸續問世，AI 實驗室數量持續攀升——『難以言喻』『反思』『物理智能』……名單不斷延展。

所有這些實驗室都基於 NVIDIA 建構——身為企業，我寧願助所有人成功，而非抽成獲利。我方策略是：既要登峰造極，也要紮根基層。若非 NVIDIA 推出 cuDNN，那些框架根本不會存在；若非我們開發 Megatron Core，大規模訓練亦不可能實現。我們發明了所有關鍵技術，再讓百花齊放。此立場使我們坦率而言，成為全球唯一選擇。

查馬斯 38:00

反方觀點認為，超大規模層級的競爭加劇更有利。您在 Neo Cloud 方面表現出色，例如您介紹給我的公司 Nebulous，非常優秀、令人印象深刻。但我們需要 50 家、100 家，甚至 1000 家同類企業；這只是時間問題。

黃仁勳 38:23

令人意外的是，我其實並無強烈競爭心態。再多五家超大規模雲服務商，對我毫無困擾。您是否注意到一現象？Neo Cloud 的早期客戶恰好全是超大規模雲服務商。

黃仁勳 38:44

原因在於：超大規模雲服務商每年僅規劃一次，但市場動態變化極快，他們幾乎總會誤判。區域性雲服務商則更敏捷；他們熟悉所屬州、國家與地區，能比西雅圖或帕洛阿爾托的決策者更精準鎖定土地、電力與建設資源。

因此，我們如今已建立大規模分散式網絡，各地企業協助我方鎖定土地、電力與建設資源。愈來愈多國家也意識到此舉具戰略意義，因而表示：『我僅向本國企業提供運算資源。』而 NVIDIA 亦進駐這些國家，可協助本地 Neo Cloud 成長。無論是澳洲的 Firmus 或東南亞的 IOH，我們剛在澳洲新增兩座千兆瓦級資產，並正以千兆瓦規模加速擴張。

講者 3 39:49

有件事很明確，我想釐清：您正大幅向上突破，且高度聚焦開源。您的 Nemotron 表現卓越，我經常使用；收購 Hugging Face、Poolside 與 Laguna 的舉措亦十分穩健。您在自動駕駛領域的開源技術棧同樣具顛覆性。您已在五大領域居於領先地位，從不滿足於銀牌，始終追求金牌。那麼，您是否將在開源模型領域爭奪金牌？是否將推出最佳開源模型？

黃仁勳 40:32

第二個問題：開源能否追上尖端閉源模型？而您是否就是實現此目標的人？

邏輯很簡單，傑森：我們會打造它，第一是因我們具備能力，第二是客戶需要我們這麼做。以 Alpamayo 為例：它是全球首款具備『思考』能力的自動駕駛車輛。『思考』意指透過推理，無需如過去般依賴數十億小時交通資料訓練——因為你能推理：『我見過類似情境，雖非完全相同，但大致相近。』

為何需要 Alpamayo？答案很簡單：大量汽車廠商亟需此技術，未來每輛汽車皆將實現自動駕駛。不僅如此，所有農業機械、卡車、貨運車輛均需此技術——而其中多數廠商規模不足，無法自建完整技術棧。因此，我來打造卓越技術棧，由他們負責最後一哩，針對自身應用場景進行調適。未來，所有移動物體皆可自動化。

倘若我們未建構某些生物模型，這些成果或許根本不會存在於世上。ESM2 蛋白質語言模型即為我們所創，連同 ESM Fold、OpenFold，以及 AlphaFold 的等效實現，還有『Proteina Complex』——一款用於合成新一代蛋白質及其結合方式的工具，堪稱突破性成就。我們之所以打造這些，是因禮來（Eli Lilly）、馬克（Mark）及其他夥伴亟需，卻缺乏自主建構能力。

因此，我一切作為皆出於必要；並非為顛覆而顛覆。我們每日清晨醒來，從不思索該顛覆誰；只想協助所有人。

競爭威脅與 Terafab

講者 3 43:18

黃仁勳，您如何看待新興競爭威脅對核心業務的衝擊？能否評論伊隆宣布的 Terafab——一座面積達百萬平方英尺、開放予任何人使用的設施？

黃仁勳 43:30

我曾與伊隆一同飛往某國，同行者還有一位偶爾會聯絡你的人，搭乘一架舒適的飛機。伊隆熱愛討論這些議題，我們深入交談良久。確實，任何人都能做到這一點，他當然也能——我的意思是，你可以設計晶片，但未必非得親自製造晶圓。我們對製程技術有深厚理解，因為我們在各個層面都持續突破極限；又因營運規模龐大，本公司已具備全球頂尖三十強的先進製程技術，以及眾多卓越能力。

能否進一步說明？您已談了不少。沒人能阻止伊隆做一件事，這正是他驚人的超能力。一旦他下定決心，就極難攔阻。

通用人工智慧（AGI）與超級智慧

講者3 44:47

對許多人而言，我們正身處AGI時刻——即智慧等同於任何人類。我認為我們已達成此一里程碑。

黃仁勳 45:00

傑森，我也認為我們已達成此一里程碑。您覺得我們是否已實現超級智慧？當聚焦於特定領域時——例如我的自動駕駛車輛，我不需要你幫我煎蛋捲，只需把車開好；而其能力早已超越人類，事故率僅為人類的十分之一。在蛋白質合成、蛋白質虛擬篩選等領域，我們亦已達超級智慧水準。

站在人類最前沿是什麼感覺？我熱愛這一切。各位女士先生，我熱愛這一切。未來光明燦爛，我們滿懷興奮邁向它。諸位或許並非被迫投入此業，但我告訴各位：這實在太有趣，令人欲罷不能。因此，我要前往那裡，也期盼各位與我同行；我們將攜手全人類共創偉大成就。

與此同時，我們須鼓勵並為他們喝采。他們正從事極其重要的工作，願他們成功。我也誠摯期盼降低戲劇性張力——最重要的是，我們需要所有美國人加入；唯有如此，方能勝出。

各位女士先生，黃仁勳。謝謝！精彩絕倫！