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本文来自微信公众号：字母 AI，作者：苗正，编辑：王靖，题图来自：视觉中国
在最新一期《Memos to the President》播客中，黄仁勋用了 40 多分钟，把 AI 产业从底层能源讲到了顶层应用，从芯片制造又讲到人形机器人。
但在这场技术盛宴里，黄仁勋最想说的，其实是硅谷正在犯的一个错误。
黄仁勋一点没客气，直接在节目里吐槽了硅谷那些 CEO 们的 AI 末日论。
炒股配资排名他表示："有些说法非常适得其反，实际上是有害的。"他说，"这些话往往是像我这个层级的人说的。然后不知怎么，因为他们成了 CEO，就觉得自己是上帝，转眼间就觉得自己什么都知道。"
那么黄仁勋指的是谁呢？
奥特曼曾在 2023 年 5 月签署了一封公开信，声称"减轻 AI 带来的灭绝风险，应该与流行病和核战争一样，成为全球优先事项"。
同年，OpenAI 内部成立了"超级对齐团队"，专门研究如何防止超级智能 AI "失控"并导致"人类灭绝"。
阿莫迪在 2025 年 9 月的一次公开活动上说，他认为 AI 导致灾难性后果的概率是 25%。
当被问到这个"末日概率"时，他回答："我认为有 25% 的可能性，事情会变得非常、非常糟糕。"这不是阿莫迪第一次发出警告。他此前还公开表示，AI 可能会消灭一半的入门级白领工作，并对美国向中国出口高端芯片发出警告。
黄仁勋在访谈中直接点名了这类说法："他们说 AI 是对人类的生存威胁，有 20% 的概率导致人类灭绝，这很荒谬。他们还说 AI 会消灭 50% 的新大学毕业生岗位，或者说它会彻底摧毁民主。这些评论没有意义，更没有事实依据。"
黄仁勋补充到："也许有些科学家觉得，提前警告大家‘ AI 会让放射科医生失业’，是在做好事，提醒年轻人别入这行。但问题是，如果我们真把所有人都劝退了，而现在社会又急需放射科医生，那这种警告反而害了社会。软件工程师也是一样。如果我们把年轻人都吓跑了，而美国其实比任何时候都更需要软件工程师，那这些警告就是在帮倒忙。"
黄仁勋以放射科医生为例。他说，10 年前，一堆人预测放射科医生要完蛋了，因为 AI 看片子肯定比人快比人准。
这话说对了一半。现在 AI 确实已经全面进入放射科了。但结论错了，放射科医生现在反而不够用了。
因为放射科医生真正的工作是诊断疾病，看片子只是手段。AI 的确是把看片这件事给优化了，但诊断疾病这个最终目标还得靠人来完成。AI 干掉的是重复性任务，但人的价值在于目标本身。
黄仁勋认为，AI 末日的本质是科幻，如今应该少谈科幻，多谈事实；少制造恐慌，多推动应用。
他强调，美国在描述 AI 时太电影化、太科幻化了，搞得美国人充满焦虑和恐惧。与此同时，以中国为代表，亚洲正在热情地拥抱和采用 AI。这是件必须非常担心的事，因为美国就是这样被整体甩在后面的。
黄仁勋是如何反驳这些末日论的呢？他提出了一个核心观点，工作分"任务"和"目的"。
拿程序员来说，写代码是任务，但工作的真正目的是什么？是创新，是解决问题，是发现那些还没人提出来的问题。把不相关的东西连起来，做出新东西，这才是程序员存在的意义。
黄仁勋拿自己举例："按你们这个逻辑，我的工作就是敲手机、开会、说话。AI 现在都能干这些事儿了，那我是不是该失业了？但事实是，我比以前更忙了。"
黄仁勋还说了一段很有意思的话："你想想，过去 50 年我们一直弯着腰对着键盘敲字，搞得现在都觉得不打字就不会工作了。但这事儿本身就挺奇怪的。50 年前人们可不这么干活。未来我们肯定会少打字，把时间花在更重要的事情上。"
黄仁勋说"过去几年 AI 创造了 50 多万个工作岗位。用 AI 的公司增长更快，增长快了自然就要招更多人。这不是很明显吗？"
他的逻辑其实很简单，AI 确实会替代一些具体任务，但同时会释放出更大的需求。以前我们可能只需要写 10 亿行代码，现在有了 AI，我们可能需要写 1 万亿行。
过去限制我们的是工具太慢、打字太费时间。
所以黄仁勋认为，那些说 AI 会消灭工作的人，要么是在吓唬人，要么就是在帮倒忙。
在黄仁勋眼里，AI 不是什么软件升级，也不是更聪明的搜索引擎，而是整个计算方式的彻底改变。
过去几十年，计算机干的事基本就是"找东西"。你把照片、视频、文章、商品信息都存在数据中心里，用户搜索、刷视频、网购的时候，系统就从库里翻出一个最合适的给你。
搜索、推荐、信息流，本质上都是这么回事。
但 AI 彻底改变了这个游戏规则。
现在系统不是从库里找东西给你，而是根据你的需求、当下的情况，现场给你"造"一个从来没存在过的东西出来。每次生成的内容都不一样，都是专门为你定制的。
这个变化带来一个直接后果，以后最值钱的不再是硬盘空间，而是算力、电力，还有能跑得动这些计算的基础设施。
黄仁勋打了个很形象的比方，他说 AI 生成内容就像冲橙汁粉。它先把内容变成一堆 token，然后根据你的要求，把这些数字重新排列组合，变成文字、图片、视频或者声音。
这个过程需要超级强大的计算机，计算机又得耗电。所以 AI 不只是个软件创新，而是从发电、造芯片、建机房到训练模型、做应用，整条产业链的重构。
过去一年大家对 AI 的认识基本都来自 ChatGPT、Claude 这些聊天机器人。
元股证券:ygzq.hk但黄仁勋反复强调，别把 AI 等同于聊天机器人。聊天只是 AI 最容易被看见的一面，AI 还能用来研究生物、化学、物理，还能控制机器人、开车、管理工厂。真正的 AI 产业，是从发电到芯片到数据中心到模型到应用的完整工业体系。
这也是黄仁勋这次访谈最核心的判断，他认为 AI 不只是个技术突破，股票配资，多空杠杆，证券配资平台，资讯查询而是一场能重塑制造业、能源系统和就业结构的工业革命。
美国如果在这一轮掉队了，丢的不只是技术领先，还有生产力、繁荣、经济主导权，甚至整个社会。
接下来，黄仁勋把 AI 和美国再工业化联系到了一起。
他说，美国不能变成一个"没有大学文凭就没出路"的国家。一个健康的社会需要制造业，需要高技能的蓝领岗位，需要那些不用读到硕士博士也能往上爬的通道。可是在美国，如果你没有四年本科、没有研究生学历，那你基本就被甩下了。
黄仁勋说："这既不公平，也没必要。"
AI 虽然是软件，但是它带动了制造业。因为 AI 需要芯片厂、封装厂、组装厂，还需要能放超级计算机的 AI 工厂。
黄仁勋还讲了 AI 技术是怎么一步步成熟的。
他说 AI 产业的关键突破是"基于人类反馈的强化学习"。
他提到，英伟达和微软在 2021 年中后期发布了第一个大语言模型 Megatron，有四五千亿个参数。但那时候的模型虽然能记住很多东西，说出来的话基本是胡言乱语，没啥用。
直到 OpenAI 发明了让人类给反馈、让模型学习的方法，ChatGPT 才真正变得好用。
黄仁勋认为，从聊天机器人到 agent，关键是" harness "。
把模型接上工具、浏览器、记忆系统、真实信息和执行环境。让 agent 能自己去研究、查资料、记住东西、跟人沟通、把任务拆解开然后一步步执行。
AI 因此从"会说话"变成了"能办事"。
黄仁勋特别提到了 Codex 和 Claude Code 这些编程 agent，说它们已经能把大部分软件任务自动化了。
但他不觉得软件工程师会消失，事实上英伟达和很多公司还在疯狂招工程师。
其实原因还是黄仁勋的那句话"写代码是任务，不是目的。"
然后黄仁勋还提到 Physical AI 也在快速成熟。黄仁勋认为自动驾驶会是第一个真正落地的突破。他说，机器人出租车在科学上已经解决了，现在主要是工程问题，而且工程也快搞定了。
英伟达做了一个叫 Alpamayo 的软件，号称世界上第一个"会思考的汽车"。
这个会思考，指的是它遇到一个从来没见过的情况，也能推理出该怎么办。它的推理方式是把新情况拆解成熟悉的元素："这个我见过，那个我也见过，另一个也见过。"组合起来，它就能理解现在发生了什么，知道该怎么做。
对于人形机器人，黄仁勋也很乐观。
他的逻辑是，如果 AI 已经能生成一个人拿起咖啡杯喝水的视频，那让机器人真的做出这个动作也不会太远了。
真正的难点不只是 AI 模型，还有机电一体化，电机、机械手、结构、材料、重量、强度、电池、传感器，这些都得跟上。但好消息是，材料科学、电机技术、电池技术、传感器都在进步，AI 本身也在进步。
人形机器人不是科幻，是眼前的工程问题。
AI 应用正在快速从实验室走向真实世界，从聊天走向行动，从虚拟走向物理。
随后，黄仁勋聊到了"开源"。
很多人觉得，AI 开源了不就谁都能用了吗？坏人也能用，那不是更危险？
但黄仁勋的看法完全相反。他说，开源恰恰能让我们更安全。
他打了个比方来解释。假设有一天，黑客用一个超级厉害的 AI 来攻击你的系统，你怎么办？你不可能也去训练一个超级 AI 来跟它对打，那太慢了，也太贵了。
正确的做法是养一大群"看门狗"。这些看门狗都是用开源 AI 模型训练出来的，专门负责防御。一只狗可能打不过一只狼，但一群狗就能把狼赶跑。
黄仁勋说这就是"蜂群战术"，用数量优势来对付单个强敌。
黄仁勋进一步表示，那些做网络安全的公司，像 CrowdStrike、Palo Alto Networks、Cisco，甚至包括微软，现在全都在这么干。他们用开源模型训练出一堆防御 AI，专门对付各种网络攻击。
黄仁勋还说，开源有另一个好处，所有代码都是公开的，谁都能看。这样企业就能搞清楚这技术到底是怎么运作的，有没有后门，安不安全。
所以黄仁勋的结论是，开源不是让 AI 变得更危险，而是让我们有更多工具去对付危险。
关于最近爆火的 OpenClaw，黄仁勋说，英伟达发明了两项技术来解决安全问题。
第一项叫 OpenShell，就是给 OpenClaw 这只"爪子"外面套个壳，像龙虾壳一样把它关在安全笼子里。
OpenShell 的基本思路是给 OpenClaw 一个虚拟环境、一个沙箱。系统会监控它能访问什么信息，策略引擎怎么控制它，它能发送和接收什么信息。
它可以监控个人隐私信息的流出，也可以让你访问某些信息，但不让你把这些信息发出去。
这样，每个 agent 实例相关的隐私策略和各种规则，都被 OpenShell 抓住并执行。英伟达把这技术贡献给了开源社区，已经被很多公司采用了。
这就是让 agent 既保持开源的透明度和传播速度，又给企业应用加上护栏的办法。
黄仁勋在访谈中提到，他自己就在用 AI 写股东信。
他会先列个大纲，然后告诉 AI "去读我读过的所有东西、说过的所有话、写过的所有内容、做过的所有演讲。基于这个大纲，把我说过的东西填进去，先给我一个基本框架。"然后他再拿这个框架来改、来润色。
他说："在华盛顿这个城市，写作太难了。我讨厌写作。但有了 AI，写作至少变得可以忍受了。"
这可能是整场访谈最真实的一个细节。
AI 不是要取代黄仁勋写股东信，而是把他从最讨厌的打字和初稿环节里解放出来，让他把时间花在真正重要的事情上，比如思考、判断、修改、决策。
"任务和目的"，不只是黄仁勋的理论框架，更是他自己每天都在实践的工作方式。
也因此，当他说 AI 会创造更多工作、会让用 AI 的公司增长更快、会让美国重新拥有制造业和高技能岗位时，这不是 CEO 的公关话术，而是他对这场工业革命最底层的判断。
黄仁勋在访谈最后说："你想想，如果我们把 AI 注入这个国家，结果是我们做事比以前更快，雄心比以前更大，期待比以前更高。这对国家怎么会是坏事？这正是我们想要的，更有雄心、更快、更好。"
AI 不该被讲成末日威胁配资平台利息怎么算，它是属于全人类的机会。
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