本文来自微信公众号： AI前线 ，作者：褚杏娟，原文标题：《“不必给中国最新最好芯片！”黄仁勋直言不同意Dario做法，称“软件工程师岗没了”完全没道理！》
“买NVIDIA的GPU，简直像是在投资艺术品。”近日，英伟达创始人兼CEO黄仁勋与CNBC Cures联合创始人Becky Quick进行了一次对话中说道。
“我们拥有世界上最大的供应链。”黄仁勋认为AI是美国重新工业化、电网现代化的最好机会。在芯片出口问题上，他并不主张把最先进芯片给其他国家，但他明确认为，美国公司应该全球竞争，应该尽可能出口能源、芯片、基础设施、模型和应用。黄仁勋认为，“出口即国家安全”：美国技术公司在全球每一层都赢，才能带来收入、税收和产业影响力，最终强化国家安全。
黄仁勋还分享了英伟达的投资逻辑：做兜底支持，能让融资进来，它的一笔投资往往能撬动其他资本跟进。他表示，与他一起投资CoreWeave等公司的人都很开心。对于外界所谓“循环交易”的质疑，黄仁勋回应道，OpenAI、Anthropic，以及大多数AI原生公司，它们的毛利率已经变得非常非常正向，大家自然就会做更多产出，这也是为何它们还在争夺算力。
Anthropic在这场对话中也被放在了一个特殊位置。黄仁勋一方面高度评价Anthropic，称其文化、信念体系以及Claude Code等的贡献非常重要；另一方面，他也明确表示自己并不同意Anthropic的所有立场。
尤其在Anthropic与美国政府关系问题上，黄仁勋认为，如果美国政府以合法、合宪的方式将美国公司创造的技术用于国家防务，公司CEO不应成为最终决策者。这与Anthropic更强调安全边界、使用限制和价值审查的表态形成了微妙对照。
但这不妨碍两家公司的合作。“Dario和我都很清楚，我们不需要在所有事情上意见一致，也仍然可以保持礼貌、继续合作。我们能把这些事情分开。”
AI安全方面，黄仁勋指责一些人“制造”了恐慌，让美国民众不敢用AI。他指出Jeffrey Hinton代表的“末日派”，似乎把自己当成了唯一担心这件事的人，却忘了世界上还有很多人，包括很多计算机科学家，正在努力让世界变得更安全、更好。
这也引出了他对开源的一个判断。当被问到Mythoy代表的前沿模型可能被黑客滥用时，黄仁勋没有主张更强的封闭模型对抗，而是提出“开源才是答案”。他认为，网络安全的防御不一定靠一个超级模型打败另一个超级模型，而是靠大量廉价、可部署、专门训练的开源模型形成“白细胞蜂群”。
在就业问题上，黄仁勋依然认为AI是在创造就业机会。他指出了，在AI原生公司和AI公司里，软件工程师的岗位数量正在上升，而不是下降。现在看到一个AI能完全自己写一个程序，就说“完了，软件工程岗位没了”，这完全没有道理。软件工程师的目的不是写代码，而是解决问题、创造新东西。
以下为对话全文，我们在不改变原意基础上进行了翻译和删减，以飨读者。
“买NVIDIA的GPU
简直像在投资艺术品”
Becky：NVIDIA现在处于静默期，所以我们今天更想听的是一些大图景的问题。Jensen，我们先往后退几步。所有人都想知道，AI接下来会走向哪里。这是我们见过最快的一场技术革命，变化不是按年、十年发生，而是几乎按周、按月发生，并且变化幅度非常大。你就像Wayne Gretzky（加拿大著名职业冰球运动员，被广泛誉为冰球史上最伟大的球员）。告诉我们，冰球会滑向哪里？
Jensen Huang：首先，我先讲讲这个“冰球”是从哪里来的。两年前，ChatGPT出现了。它之所以具有革命性，是因为具备了生成式AI的能力：你给它一段提示词，它能写一个故事、生成一张图片和一段视频；你给它一段视频或一张图片，它也能继续生成其他内容；你给它一张2D图，它可以生成3D图像。
所以，生成式AI里的“生成”，有两个非常深远的意义。第一，为了思考，你必须在脑子里生成token。
Becky：你说的token是什么意思？
Jensen Huang：token，也就是你要生成想法。我们之所以能思考和推理，是因为我们会在脑子里生成一个个想法。所以，当我们让AI具备生成能力的那一刻，我们就意识到，它现在可以思考和推理了。
第二，为了使用外部工具，你必须生成命令。比如你使用浏览器的时候，你要生成文字去控制另一个东西。
这两个想法一出现，整个行业就开始狂奔，去研究如何用生成式AI实现推理能力。这个能力去年开始出现，而现在我们进入了智能体AI阶段，也就是AI能够理解、推理、规划，并使用工具去完成有用的事情。
过去几个月发生了一件大事。Anthropic的Claude Code出来了，它是最早真正能做生产性工作的智能体系统之一，比如写软件代码。软件编码是一个非常好的起点，但要记住，代码到底是什么？代码就是把你想自动化的东西固化下来。
世界上有多少公司、多少人，不想把一件需要反复自动化的事情写成程序？所以，编码对软件工程师很重要，但对所有公司都极其重要。而这一切都是过去几个月发生的。也就是说，AI在过去几个月里真正变得有用了。这是第一个大观点。
我的第二个大观点是，为了让AI完成理解、推理、规划、使用工具并采取行动，相比生成式AI，它需要的计算量大约是后者的1000倍。
想象一下，两年时间里，全世界需要的汽车数量增加了1000倍、飞机数量增加了2000倍。不管你用什么指标去类比，1000倍的差异都是惊人的。然后，你再把这个需求乘以现在想使用它的人数，这个用户规模可能又扩大了一百倍。
这就是为什么GPU的消耗量会一飞冲天，甚至我们四五年前卖出去的GPU，现在价格涨得比好酒还快。买NVIDIA的GPU，简直像是在投资艺术品。
Becky：这确实打破了很多人原本的判断。如果过去一年算力需求增长了1000倍，那你觉得明年会怎样？你通常会往多远去判断这些事情？
Jensen Huang：思考这个问题的方法，是回到最根本的两个问题。
第一，智能自动化到底有什么用？谁会从中受益？他们会如何受益？
第二，生产智能需要什么样的基础设施？这是计算机科学里一个非常核心的问题，也是我一直在思考的问题。
现在我正在和大家说话，就在一步一步推理。十五年前，我也曾推理深度学习接下来会发生什么，这促使NVIDIA投资了所有相关东西，然后我们走到了今天。
计算机未来的工作方式会和现在有根本性差异。你现在拿起手机，点开一条新闻，或者点开Becky的一段视频，那篇新闻、那段视频都是预先录好的。内容提前制作好、存储在云端，你点击之后只是把它取回来。
未来，你当然还会做很多这样的事情。但你与计算机的大多数交互，其实是在告诉它你的意图：你问一个问题、想做一件事、找人辩论，或者规划一次旅行、一场婚礼。你会像跟人说话一样，直接告诉计算机你想要什么。它会理解你的意图，推理出解决方案并制定计划，然后调用所需的工具，打开各种网页浏览器、运行Excel，甚至使用Photoshop。它会为你创造出很棒的内容，生成一堆图片，最后给你一份宣传册。
所以你要问自己，如果过去使用计算机的方式主要是基于检索，而现在一切都变成生成式，并且是和上下文相关的，这意味着什么？我刚刚说的这些东西，你不可能提前录好。因此，世界上计算机的数量会以惊人的速度增长。这也是为什么我说AI不只是一个应用。AI实际上重塑了整个计算机产业，创造了一个全新的产业。
在座很多人，是在和我们一起做能源层面的事情。当然，还有芯片层、基础设施层、土地、电力、建筑、云服务、新云服务（neo cloud）等等。再往上是模型层。大家大多数时候谈的都是模型，但事实是，如果没有底层这些东西，就不会有真正有用的模型。而最重要的是应用层，医疗健康、交通运输、零售、金融服务，各行各业都会被AI彻底改变。
当你从这个角度拆开再一步步推理，就会非常确定：就像互联网无处不在一样，未来计算也会无处不在，NVIDIA的GPU会几乎无处不在。这样每一次你使用计算机时，它都可以为你生成合适的回应。
Becky：你说我们会需要这么多计算机，我想到的是蝗虫一样的需求。需求到底会有多大？我们又怎么可能跟上这种需求？你刚才也提到了这个层层堆叠的结构，也就是你之前常说的“五层蛋糕”。那现在薄弱环节在哪里？满足需求的限制因素是什么？
Jensen Huang：它一直在变化。两年前，我们有足够的能源，但芯片非常短缺，而且这还要看你说的是哪一种芯片。
大多数人认为NVIDIA是一家GPU公司，因为我们发明了GPU。但我们今天的体系里有七种不同类型的芯片。我们说的Vera Rubin，它大概就是这个舞台两倍宽，每个机架大约四、五百万美元，重三吨，里面有一百五十万个零件。而一个数据中心里摆放的机架足足有一个足球场那么大。
这些系统里面有硅光子，有最先进的存储器、有三维封装、有液冷，还有遍布各处、极其敏感的电子部件。这是非常复杂的东西，所以我们几乎和世界上每一家芯片公司、每一家系统制造商合作，我们拥有世界上最大的供应链。某个地方总会有瓶颈，我们必须投入大量工作去逐个解决。
当然，现在最大的挑战之一，也是很多人没有意识到的，AI正在做的第一件事是创造大量工作岗位。AI是美国重新工业化的最好机会，因为它需要三类工厂：芯片工厂、计算机工厂，以及我们所在的AI工厂。这三类制造工厂，可能会带来数万亿美元规模的再工业化机会。
没有什么比用市场力量推动再工业化更强大。比如上一届政府时期有《芯片法案》，当时大家对于在美国建厂还是很犹豫。Trump总统上任后，我们聊过，我说：“这样吧，我会给这些供应商下五千亿美元的订单。”我敢打赌，他们会来美国。结果，他们真的都来美国建厂了。
所以，用市场力量推动美国再工业化，会在未来几年创造几十万个工作岗位。
最后，AI也是让电网现代化的最好机会。美国电网有些陈旧，如果在座有人从事这个领域，你们肯定知道。现在我们第一次有机会用市场力量投资可持续能源。你想投资核能也好，其他任何形式的可持续能源也好，现在都有大量愿意付费的客户。
“我们会做一些兜底支持
让融资能够启动”
Becky：NVIDIA会投资能源吗？你们一直在确保自己投资每一个层级、每一个瓶颈行业。你最近说，现在对OpenAI的投资可能会是最后一次，因为OpenAI、Anthropic都会上市，它们不再需要你们这样支持，会有自己的资金来源。但你们过去一直是在寻找瓶颈，并把NVIDIA的资金投进去。能源会是你们投资的地方吗？还是说这是一个太大的投资黑洞，必须由其他来源来做？
Jensen Huang：如果有好的想法，而且我们能够做出独特贡献，我当然很愿意。但大多数投资能源的人，他们的周期很长，时间跨度相当长，尤其是我们真正感兴趣的那些方向。
我们在能源方面更可能投入的地方，可能离美国本土更近，也更接近当前时间窗口。比如确保土地、电力、建筑这些环节有足够资金支持。也许我们会做一些兜底支持，让融资能够启动、让电力能够接入。这是我们目前关注的地方。
但你说得对，我们确实在投资整个“五层蛋糕”。我们会寻找其中的战略节点，比如投1美元就能把AI激活变成100美元。如果能为整个生态系统产生这种放大效应，那就非常了不起。
Becky：那你现在重点关注“五层蛋糕”里的哪一层？如果投资大型语言模型的阶段可能接近尾声，那么你现在看到最大的卡点在哪里？哪些地方最值得你们投入？
Jensen Huang：这是一个非常好的问题。你会注意到，我们投资了基础设施层。一开始大家有点不理解，为什么我们会投资CoreWeave和NBS这样的公司。有人说这是循环交易，说你们为什么要这么做，完全没道理。
Becky：是的。
Jensen Huang：我们投了一美元，他们还得再去融九美元。因此，我们只投一部分作为基石投资，就是为了让其他投资者相信，我们支持这家公司。
现在，所有和我一起投资CoreWeave的人显然都非常高兴，所有和我一起投资Nibbius的人也非常高兴，所有和我一起投资NScale的人依然非常高兴。原因是我们能看到需求，能看到流向这些公司的机会管线。
从很多方面看，我们是高度知情的投资者。
Becky：这就是我想知道你下一步会投哪里。
Jensen Huang：Becky很警觉，她问我一个我不确定想不想回答的问题时，我就给你讲一段历史，而她想听的是未来。好吧，未来来了。
第二件，我要讲一个非常大的事情。我们当然投资了OpenAI，也投资了Anthropic。但过去几个月发生的大事是，这两家公司以及大多数AI原生公司，它们的毛利率已经变得非常非常正向。
Becky：也就是说它们已经运转过来了。
Jensen Huang：对。当你生产某种东西，而且毛利率非常高、非常赚钱的时候，你的目标就是生产更多。这就是为什么OpenAI和Anthropic都在疯狂争夺算力容量。因为它们生产的token，也就是智能，这些数字产品的利润率非常好。Cursor也很好。你放眼整个AI原生生态，大家都是如此，因为AI终于变得有用了。这是核心观点。
所以，我希望AI生态现在能够靠自己运转。
Becky：每一层蛋糕都能自己运转？
Jensen Huang：也许吧，我们会看到。如果我看到好的投资机会，我不会先告诉你们任何一个人。
“我最大的担忧是
把美国民众吓坏了”
Becky：好，我们来聊聊下面这个问题。AI很惊人，能做很多好事，未来还会做更大的事。但同时也有很多恐慌叙事，很多担忧。这个问题可以分成两派，一派是人工智能末日派（AI doomers），一派是人工智能繁荣派（AI boomers）。你可能是最有代表性的繁荣派，最相信AI未来的承诺。
Jensen Huang：我是实用主义者。
Becky：好。
Jensen Huang：我是实用主义者。首先，Becky，让AI安全是我们这个行业的责任。原因是，只有我们知道该怎么做。
Becky：那你们怎么做？
Jensen Huang：还有很多技术需要被发明出来，这和让飞机变安全没有什么不同。你需要冗余系统，需要相当多样化的传感器系统。
Becky：但这还是有点不一样，因为飞机不会自己决定飞到地上去。你们会不会考虑给这些大模型植入某种“母性本能”？或者说，有什么方法能让它们更像我们？
Jensen Huang：我正想说，还有护栏。你要记住，今天的聊天机器人和两年前的聊天机器人相比，护栏已经好太多了。
当然，作为工程师，你不可能想到所有可能出错的方式，所以你必须让它在市场中被使用、被检验。没有什么比让人真正使用产品更能让一家公司变好、让产品变好的了。这听起来有点遗憾，但确实如此。今天的飞机、汽车、医疗系统之所以能达到现在的安全水平，是因为它们真的被人使用过。
现在的护栏系统已经非常好，虽然一些人们仍然可能会让它做出你不希望它做的事情，但每当有人发现这种情况，公司就会去修复。
所以我更想强调的是，让AI安全是科技行业的责任，我们也必须让人们理解这项技术的能力，并且以安全的方式使用它。我们还需要和其他国家建立关系，让大家达成共识：这项技术非常强大、非常有能力，我们不应该把它用于彼此对抗。
我们在化学、核能等很多领域都这样做过，所以在AI这里当然也可以这样做。
但我最想说的是：作为从业者，我们的工作不是吓唬所有人，而是让大家知道，这是一项重要工作，我们全力投入、严肃对待，也必须对自己负责。
我真正担心的一件事是，对美国来说，AI最糟糕的结果不是另一个国家获得AI。每个人都应该拥有AI，全球南方（指发展中国家和新兴市场国家的集合体）应该拥有AI。每家公司、每个国家、每个人都应该拥有AI。它会赋能他们、提升他们、让他们拥有超能力。
我最大的担忧是，我们把美国民众吓坏了。我们不停给他们讲科幻式恐怖故事，最后AI在美国变得极不受欢迎，或者人们害怕到不愿真正参与其中，最终导致美国失去领先地位。美国之所以能从上一轮工业革命中受益，不是因为我们发明了它，而是因为我们应用了它。
“他们不必拿到最新、
最好的芯片”
Becky：这里面有很多可以展开。首先，我理解你的观点，我们需要和其他国家保持接触。我想你可能是在特指中国，你认为我们应该能够和他们接触。我知道你的立场是，我们应该向他们提供H200芯片，不一定是最先进、最好的芯片，但应该给他们芯片，让他们在这些方面依赖美国公司。这是说得通的。
Jensen Huang：我们应该在全球竞争，美国应该始终拥有领先优势。
Becky：他们应该拿到最新、最好的芯片吗？
Jensen Huang：不必是。我们是美国公司，美国有权确保自己拥有最早、最多、最好的东西。我们对此非常支持，也非常高兴。
但与此同时，所有美国公司都应该在全球竞争，因为最终分析下来，我们是在最大化出口。我们要最大化美国出口、提高收入。收入增加就会带来税收增加，税收提高国家安全，经济安全也会提升国家安全，税收还能支持国防，所有这些都会增强国家安全。
美国技术必须在全球每一个层级获胜。如果我们可以出口能源，我们就应该出口能源；如果可以出口芯片，就应该出口芯片；如果可以出口基础设施，就应该出口基础设施；如果可以出口模型，就应该出口模型；如果可以出口应用，就应该出口应用。
Becky：我们不会把最好的国防产品出口给很多国家，尤其是那些非盟友国家。AI在这里面该怎么定位？它是一种武器吗？
Jensen Huang：不是。你可以用一个简单测试来判断。我看着在座所有人，虽然大多数人我都看不清，但我也可以告诉你们，在座百分之百的人都需要AI，但你们没有任何一个人应该拥有核武器。
这个测试很简单。我也不认为你们任何人需要一架F-35。
应对Mythos的最好方式是开源
Becky：这个说法很好。那有没有武器化的AI版本？比如Mythos，我们应该现在就把它给所有人吗？政府现在似乎认为，我们应该暂时把它限制在一个较小范围内。也有一些讨论说未来可以更广泛开放，但现在大家对把它给所有人仍然有些犹豫，因为我们想确保公司能先保护自己，然后再让它落到坏人手里。
Jensen Huang：我们先退一步问问自己，Mythos是什么。Mythos是一个非常优秀的模型，但真正重要的是，Mythos是一个为编码设计的模型。网络安全是什么？也是代码。如果Mythos能调试软件、测试软件、编写软件，那它为什么不能调试网络安全问题、测试漏洞等等？因为这些本质上都是代码。
Becky：但如果黑客先于白帽子拿到它，会发生什么？他们会找到我们的弱点，甚至利用这些弱点。
Jensen Huang：答案其实不是另一个Mythos。防御一种超级力量的方法，不是拿另一种超级力量去对抗它，而是用大量廉价力量去对抗它。所以，对Mythos最好的答案，其实是开源。
开源意味着我们可以拥有一群又一群“白细胞”，大量“白细胞”被训练来发现威胁并提醒我们。一旦它们检测到威胁，就会判断威胁从哪里来，然后关上门。
我们不能指望自己的AI一定比对方的AI更强，但可以指望我们拥有的AI比他们更多。原因是，防守方的公司数量更多、前门更多，攻击方必须决定攻击哪一扇门。只要这些防守者是开源的，由于开源模型便宜，而且开源模型现在已经非常好，我们就可以运行大量开源模型，让它们专门接受防御训练。
这就是蜂群，也是穹顶，某种意义上是网络安全穹顶。这就是答案。
但是末日派想吓唬你，他们会说：“我有世界上最大的武器，你怎么应对？”你可能会觉得，唯一答案就是另一个大武器。但事实证明，你真正需要的是非对称性（asymmetry）。
Becky：我们再退一步，谈谈谁应该来决定这些事。我知道行业最清楚正在发生什么，那政府应该参与吗？
Jensen Huang：当然。每一个应用都需要看具体情况。比如AI在医学影像系统中的应用毫无疑问需要监管。未来每一台医学影像设备，本质上都会内嵌一位医生，或者说内嵌一个人工智能助手。它会知道如何准确扫描、在扫描过程中实时寻找疾病，并进行诊断。所以，这种设备需要被监管，其中的AI也必须像医疗设备一样被监管。
汽车也是如此。到现在为止，我仍然惊讶于自动驾驶汽车居然不需要拿驾照。你不觉得奇怪吗？如果你女儿需要考驾照，难道你的自动驾驶汽车不应该也考驾照吗？不能就把它放到路上看它会不会开，应该让它通过所有测试，还要让老师坐在旁边，一边看它开车一边吼它。
Becky：所以你不相信硅谷那种“快速行动，打破常规”（move fast and break things）的方式？因为很多AI就是这样推出来的。
Jensen Huang：不，我认为应该快速行动，但不应该打破常规。
快速行动的好处在于，更好的技术通常更安全。我更喜欢坐今天的车而不是一百年前的车，因为今天的车更安全，它包含了更多技术。
Becky：被自动驾驶汽车载着走，或者被真正的人类驾驶的汽车载着走
Jensen Huang：是人类驾驶员，我不知道为什么“人类司机”这个词这么难找。
Becky：这是一个信号。
Jensen Huang：都过时了。
驳斥Hinton人类终结论
Becky：我们继续聊末日派，我一会儿就跳出这个话题，但我觉得这些问题很重要。因为有繁荣派也有末日派，大多数美国人可能处在中间。他们会听两边的说法，然后试图判断自己该往哪走。
Jensen Huang：嘿，我们这些实用主义者也需要一些发声时间。
如果你是个务实的人，除非你走到极端，否则没人会关心你说什么。但现实世界就在眼前：这个东西不是活的，也没有意识。我确切地知道它是什么，它就是计算机和软件，我们知道它是怎么构建的。要是我们不知道它是怎么构建的，又怎么能持续把它做得更好呢？
“我们不知道它是什么，不知道它如何工作，它马上就要有意识了，我们不知道任何事情是怎么发生的”，这些话只会吓唬人，而且不是真的。它还会让我们的工作听起来很神秘。
Becky：我知道你听到一些CEO的观点时，会觉得他们在某些方面不该被听信。但Jeffrey Hinton呢？他是AI教父，他说AI有20%到30%的概率会终结人类存在。他完全错了吗？是完全没有这种可能还是他的概率错了？
Jensen Huang：他完全错在一个地方：他所说的逻辑忽略了，有一大群聪明人正在努力防止这种事情发生。你可以把他的说法套用到历史上很多情况，那些灾难之所以没有发生，正是因为大量优秀的人非常努力地在阻止它们。比如，很多人在努力让汽车跑得更快，但有10倍多的人在努力让汽车更安全。同样，很多人在让AI变得更聪明，但也有10倍多的人在研究如何为AI设置护栏、让它更安全、不产生幻觉，并能够产出有用的工作。
我觉得他们缺失的一点是：他们好像把自己当成了唯一担心这件事的人，却忘了世界上还有很多人，包括很多计算机科学家，正在努力让世界变得更安全、更好。
此外，对于某些说法，我们也必须谨慎对待。他们出于善意，以为自己是在警告我们。但我们必须小心：如果把人们吓坏了，反而会伤害我们自己。
我给你一个具体例子。曾经有一位非常著名、非常重要的计算机科学家预测，第一个会被消灭的职业是放射科。他的理由是，计算机视觉在研究扫描影像、查看图像、识别我们人类发现不了的东西方面做得非常好。确实如此，计算机视觉在这个狭窄任务上已经完全超越人类。没有任何一个人类能做得更好，能长时间保持专注，发现那么小的异常。
今天来看，这位计算机科学家绝对说对了一点：十年后，放射科已经100%被AI渗透，AI完全融入了放射科。但他完全说错了的是，他预测放射科医生这个职业会被消灭，但事实没有发生。
原因在他们看来可能很意外，但在我看来非常明显：放射科医生现在可以研究更多扫描图，可以接收更多病人、更好地诊断疾病，也能接纳更多患者。医院因此赚了更多钱，放射科成为最能创造利润的部门之一。结果，医院反而想雇更多放射科医生。
如果当初所有人都听了他的判断，觉得世界不需要放射科医生了，那我们现在就会缺少这种极其关键的资源。
我们应该告诉放射科医生：你的人生使命不是坐在黑屋子里，盯着工作站看扫描图像。你的人生使命是和医生合作，帮助治疗病人、诊断疾病，让人们恢复健康。看扫描图像只是你做的一项任务。
所以，所有那些说“这个工作完了，那个工作完了”的计算机科学家，他们从根本上误解了一点：工作目的和工作任务有关联，但不是同一件事。
如果把这个逻辑套到我身上，我100%的时间都在打字和说话。而打字和说话都已经完全自动化了，并且都已经被机器做到超人水平，那我应该失业了。但你我都看到了，我们都比以前工作得更辛苦。
Becky：我完全同意你这个观点。我认为资本主义的目标就是让我们更有生产力，给我们更多自由时间，让我们找到更新、更好的方式去使用脑力。
Jensen Huang：我也是这么认为的。一旦我们失去雄心，问题就来了。比如，如果我们今天想做的工作就是人类想做的全部事情，那我承认自动化会让越来越多人失业。但你知道，我们还有那么多人类痛苦需要解决，还有那么多希望和梦想需要追逐，还有那么多事情想创造。
所以，如果我有更多时间就好了，嗯，我终于会有更多时间去做这些事了。
“完了，软件工程岗位没了”
完全没道理
Becky：我百分之百同意。但因为这件事发生得这么快，会不会出现比过去更大的错位，带来更严重的不平等？我们该怎么办？
Jensen Huang：我给你一个实用主义的回答。
我们前面说过：AI不是模型，而是一个“五层蛋糕”。首先发生的事情是，它创造了大量工作机会，包括软件、数据中心、数据，以及建设数据中心、芯片工厂、计算机工厂、AI工，所有AI公司都在疯狂招聘。
去年，有一千亿美元投入到这些创业公司中，这是人类历史上最大规模的投资。这些钱最终都流向了工作岗位。在AI原生公司和AI公司里，软件工程师的岗位数量正在上升，而不是下降。
我们坐在这里，一边说AI第一件做好的事情是软件编码，另一边现实是，我们正在招聘比以往更多的软件工程师。想象一下这种矛盾。原因在于，我们现在可以用AI做更多事情。我们有如此多的雄心，所以我们正在雇更多人。
所以我认为，人们必须带着更多生活经验、更多智慧去推理这些事情，而不是严格从技术视角看。现在看到一个AI能完全自己写一个程序，就说“完了，软件工程岗位没了”，这完全没有道理。
软件工程师的目的不是写代码，而是解决问题、创造新东西。
我小时候从来没说过：“你知道我最想做什么吗？我想打字。”我九岁来到美国的时候，也没有想过：“我爸爸把我们送到这里，就是为了让我们打字。我们要拼命打字。我们就坐在桌前，弯腰盯着小小的屏幕，每天打字，从醒来到睡觉一直打字。”这根本不合理。
Becky：我同意你说会创造更多工作，也会有很多地方出现这些机会。但可能也会有一些错位，就像人类从农业社会进入工业社会时那样。
Jensen Huang：每个人的工作都会受到影响。
我给你一个例子。如果你是现在毕业的大学生，如果你毕业时不是一个AI熟练用户，你就没法从另一个毕业生手里抢到工作，而那个毕业生如果是AI熟练用户就会赢了你。这就是一种错位。一项昨天还不一定必要的技能，今天已经变成必需。
反过来，如果你是一个年轻大学毕业生，而且是AI专家级用户，你问我，你会不会被雇用？我们会雇用你。所以，使用AI的人和不使用AI的人，需求突然发生差异，这就是典型的工作错位。
当然，有些工作本质上就是单一任务。比如你只是接电话，现在AI就能接这个电话。你会发现，现在打给餐厅，很多接电话的都是AI，对吧？过去前台有人接电话订座，现在他们不再需要做这件事了。他们可以转而照顾餐厅里的顾客，而不是让顾客在那里干等。
所以我认为，每一份工作都会受到影响。一些工作会被创造出来，一些工作会被消除，但无一例外，每一份工作都会受到冲击。
Becky：因为我们在California，我想提一下这个问题。很多我认识的富人，对这里以及其他地方提出的财富税都非常恐慌。但你并不担心，尽管这可能会让你付出大约八十亿美元。
Jensen Huang：等一下，你刚刚说什么？再说一遍。
Becky：我担心这可能会让你付出八十亿美元。
Jensen Huang：让我先做点事实核查，再回答这个问题。
Becky：为什么你不担心？是因为你还有太多别的事情要担心，还是你认为这种再分配是公平的？解释一下。
Jensen Huang：首先，我更喜欢低税，而不是高税。但我也不介意纳税。你知道，我爱这个国家。我们没有利用太多避税漏洞。每年我们都会收到一张账单，然后我们就付钱。金额很大，但我不介意。
Lori和我从来没有为这件事纠结过。我们爱这个国家。某种意义上，这是我们回馈的方式。我希望California变得更好，希望美国变得更好。我也希望他们能拿我交的税里的一万美元，去修一下101公路上的那个坑。如果他们给我机会、如果他们允许，我愿意自己去修。但没关系。我从来没想过这个问题。
还有一件事是，我们刚毕业的时候，并没有说：“好，各个州，把你们的税率都拿出来给我看看。”然后我看完说：“就你了。”我们来到California，是因为这是我们选择的州。我喜欢这里的学校。我来这里上Stanford。我喜欢这里的公司，也喜欢这里的文化，所以我们选择来这里，不是因为我们在低税州之间做了交易权衡。
当然，我有很多朋友交的税少得多，我开玩笑的。
Becky：你能把他们名字都说出来吗？
Jensen Huang：不能。我爱California。我更喜欢低税，但他们最终要求我交多少，我就会交。
“我并不同意
Anthropic所有立场”
Becky：我想问一个关于Anthropic的问题。现在围绕他们和Pentagon的关系有一些争议。White House似乎正在试图修补关系，寻找办法让Anthropic被政府以及政府承包商使用。你认为，从美国竞争力角度看，确保这件事发生重要吗？
Jensen Huang：当然重要。我希望美国政府和Anthropic能够解决好这件事。Anthropic是一家非常出色的公司，有非常出色的文化。他们有根植很深的信念体系。他们对AI的贡献，包括Claude Code、Agent AI，以及他们正在做的所有工作，都非常了不起。
我们和他们在技术层面合作，也在商业层面合作，我对此非常高兴。当然，我并不同意他们所有立场。Dario和我都很清楚，我们不需要在所有事情上意见一致，也仍然可以保持礼貌、继续合作。我们能把这些事情分开。
我的信念是，美国公司创造的技术，如果美国政府决定将它用于保卫我们的国家、保卫我的家人，只要它是以符合宪法、合法的方式使用。我相信军队里的优秀男男女女会以正确方式使用它。
首席执行官（CEO）不是民选官员。我不是民选官员。当美国参战时，我真的不希望接到电话，问我的技术是否应该被使用，因为我会尊重他们的判断。如果我不同意，我可以作为公民行使权利，下次投票。这就是我表达抗议的方式。
我可以公开发声，可以投票，也鼓励其他人发声。但有一件事我们不会做，那就是阻碍美国保卫我们的家庭。我相信，这就是民主运作的方式，也是这个国家应该运作的方式。
但无论如何，Anthropic确实是一家非凡的公司。放在历史长河里看，还从来没有过这样的公司。它大概才成立十年左右，就从零成长到接近一万亿美元的价值。按照目前的业务速度来看，它的年化收入可能已经达到四百亿到五百亿美元。对于一家软件公司来说，能产生这样的收入，在很多方面都是历史性的。它们对计算机科学和社会的贡献非常惊人。
Becky：在结束之前，告诉我们一件你现在正在反复思考的事情。也许是我们不知道的，也许是过去几个月让你感到意外的事情。
Jensen Huang：你们完全有理由保持乐观。我每天都能看到这些东西。今天早上，我醒来后和一位教授聊天，后来又和一位科学家聊天，然后我飞到这里来和你一起交流。
在这段时间里，我们谈到了开放科学中的AI，以及AI终于能完成的工作。比如，过去研究者探索一个新想法可能需要几个月，现在他们可以用AI帮助自己在一天内完成同样的研究。过去需要几个月，现在一天就能完成，而且得到的结果是一样的。
科学本质上是一个发现的过程，是探索，是推动人类知识边界。因此，在能源科学、气候科学，当然还有生物学、医疗健康、药物发现、物理科学等领域，突破都非常惊人。
如果你们能看到我每天所看到的一切，你们一定会对未来无比兴奋。你们会意识到，不管你过去有多大的雄心，都必须告诉自己：你现在的雄心高度还远远不够。这就是唯一的变化。
我们必须做出的根本性改变，也是我必须做出的改变，就是不管我对公司的期待有多高，都要把它提高100倍。所以如果有人告诉我他们能做某件事，我脑子里现在会直接乘100。
可以说，我真的被如今看到的AI能力改变了。我等不及让你们也享受到这一切。它很快就会到来，而且会出现在科学和产业的每一个领域。它将带来彻底的革命，会非常了不起。
Becky：Jensen，你这么说，我是相信的。因为即便你谈的事情听起来很遥远，但我感觉你通常是少承诺、多交付。
Jensen Huang：而且Becky，你也知道，如果回头看历史，我的大多数预测都是对的。
原文链接：
https://www.youtube.com/watch?v=dUFis1dte14&t=353s