美国东部时间 6 月 5 日，英伟达股票大涨 5%，刷新历史新高，市值突破 3 万亿美元，超越苹果，成为全球市值第二高的公司，仅次于微软（目前市值 3.15 万亿美元）。

这是英伟达首次突破 3 万亿美元大关，它也成为继苹果和微软之后，第三家实现这一里程碑的公司。凭借在 AI 芯片领域的垄断地位，英伟达股价今年以来上涨了逾 147%，去年累计上涨了近 240%。

前不久，黄仁勋与美国移动支付巨头 Stripe CEO 帕特里克·克里森（Patrick Collison）进行了一场企业家之间的深度对谈，不仅畅聊自己曲折的成长史、与 AMD 董事长兼 CEO 苏姿丰的亲戚关系，而且点名夸奖 Llama 系列模型的重大意义和自己日常爱用的 AI 工具。

黄仁勋还大谈管理经验，包括 60 位高管如何向他汇报、怎么安排日常工作、为何坚持不裁员，以及大家最关心的——这位兼具工作狂魔与魅力型领导者特质的创业者，当初如何做出卓有远见的判断，带领英伟达 2.8 万人走向伟大的成功？

以下是对 Stripe 深度访谈的完整编译(为提高可读性，我们调整了部分问答的顺序，并在不违背原意的前提下进行了一定的增删修改）：

01 

「我绝对是世界上最好的厕所清洁工」

帕特里克·克里森：我想先谈谈你最近在斯坦福大学的一次活动上说过的一句话。你说道，我希望你们经历足够剂量的痛苦和折磨。能请你详细解释一下这句话是什么意思吗？

黄仁勋：有句话说，你应该根据你的兴趣来选择你的职业。通常人们会把兴趣和幸福联系在一起。我认为这个观点不能说是错误的，但忽视了一些重要的因素。

原因在于，如果你想要做伟大的事情、建立伟大的公司，必然是很不容易的。你并不总是享受这个过程。创业的过程中，我并不是每天都喜欢我的工作，也不认为每天都让我感到快乐。同时，快乐也不一定是美好的一天的定义。我每天都不开心，我每年都对公司不满意，但我每一秒都爱这家公司。

我认为人们常常有这样的误解，认为最好的工作是那些一直带给你快乐的事情。我不认为这是正确的。你必须受苦。你必须奋斗。你必须努力。你必须去做艰难的事情，并努力解决困难，才能真正意识到自己所做的事情有多伟大。

没有什么伟大的事情是容易完成的。因此，我祝福你们能实现伟大的成就。这句话用我自己的说法就是，我祝你们经历大量的痛苦和磨难。

帕特里克·克里森：你的这种观念是在成长过程中逐渐形成的吗？还是说你是天生就有这种性格？

黄仁勋：我是移民出身，当我在 1973 年来到美国时，我才 9 岁。我哥哥还不到 11 岁。这是一个陌生的国度，确实很不容易。

我们的父母对我们很好，但我们并不富有。他们工作很努力，时至今日也是如此。他们辛勤工作，言传身教，让我们学会了很多生活的经验和教训。

我做过各种各样的工作。我们上的学校包括还要做很多杂活。我刚到美国时被送去了奥奈达浸信会学院（Oneida Baptist Institute）。这可和麻省理工学院不一样。都叫学院，但意思不同。这是不同类型的学院。

我的学校是寄宿制的，我是里头最小的孩子。其他孩子都得做重活，得在烟草农场工作。而我得到了相对轻松的工作。当他们离开之后，我得清洁所有的厕所。我从不觉得自己得到了轻松的工作，因为厕所实在是太脏了。但那是我的工作，所以我便完成了它。

然后我还做过很多其他的工作，在丹尼餐厅（Danny's，美国连锁快餐店）的工作就是其中之一。我最初是个洗碗工，然后做清洁工，最后做服务员。

我热爱我的每一份工作。我不能说所有工作都很愉快。但我所做的一切，我都想做得很好。也许这是从一开始就根深蒂固的一个品质。但我敢保证，我绝对是世界上最好的厕所清洁工。

02

60 位高管均向黄仁勋汇报

任何员工都没有信息特权

帕特里克·克里森：我们来谈谈现在的英伟达。你们的领导团队有多大，都直接向你汇报吗？

黄仁勋：英伟达现在的领导团队有 60 多人，他们都向我汇报，是我的直接下属。这种做法是很少见的，但我觉得这是最好的做法。

首先，我认为在公司里，信息的传播是十分重要的。我认为员工在工作上的贡献，不应建立在获取某些信息的特权这一基础上。我不会做一对一沟通。我的员工团队也很大。我在公司内部分享信息时，基本上所有人都能同时收到。

这么做的原因就是，我认为我经手的这些信息不应该只有一两个人知道，比如公司目前面临的挑战，亟待解决的问题，未来发展的方向。所有员工都应该能够获取所有这种类型的信息。我很喜欢这种模式，大家的信息都是一致的，公司里没有任何信息方面的特权，大家都能对公司面临的问题建言献策。

我的员工会议一般每 2 周进行一次，60 个人都要齐聚一堂。这些会议都是问题导向的。无论提出了什么问题，大家都会在同一时间处理这个问题，听到了问题为什么出现，为何选择这样的解决方案。这很能给员工赋能。我相信，当你给每个人平等的获取信息的机会时，这就能给员工赋能。这是第一点，利用信息给员工赋能。

第二点，如果 CEO 的直接下属是 60 人，那就能在公司里移除至少 7 个管理层级。当然了，这点不能一直推进到公司基层。因为越往下需要的管理也就越多。而如果你「不幸」成为了英伟达的高管，你就没那么需要他人的管理了。

帕特里克·克里森：我很少会支持传统的管理模式。但试想一下，一对一沟通能给员工很具体的指导，比如给他们分析目标、分析职业生涯的发展规划、给员工充足的反馈信息，告诉他们工作中有哪些问题。这些都是传统意义上的一对一沟通中会做的事情。那你是不是不会做这些事情，还是说你的做法不一样？

黄仁勋：这个问题很好。我就在会议现场做这些事情。我会在大家面前给你反馈。这点其实是特别重要的。首先，反馈就是一种学习。那为什么你应该成为唯一一个获取这些信息的人呢？你给我们创造了一个学习的机会，不论是犯了错误，还是犯蠢了。我们都应该从这个机会中学到点东西。

我会在大家面前分析某个问题，提出我自己的见解，这能帮助在场的所有人学会怎么分析问题。我认为一对一沟通的主要问题，就是它剥夺了其他人学习的机会。从错误中学习，特别是从他人的错误中学习，是最好的学习方式。

这就是为什么我们会做案例分析。我们就是要从他人的灾难和悲剧中学习知识。这可是我们最「喜闻乐见」的事情。我也反对英伟达的其它高管做一对一沟通。没有什么能比「老黄让我们这么做」，或者「某某高管让我们这么做」这类说法，更让我抓狂了。

03

不愿放弃任何一位员工，

宁愿将他们折磨到伟大

帕特里克·克里森：你曾告诉过我，你真的不喜欢解雇员工，你也确实很少这么做。能详细讲讲背后的原因吗？

黄仁勋：是的，我宁愿帮你进步，也不愿放弃你。我曾经是个扫厕所的，现在我是公司的 CEO。所以我也认为，你什么都能学会。我相信你能学会生活中的很多事情，你只是需要一个学习的机会。我有幸观察很多聪明人做事情的方式。我身边就有 60 个人。他们可能自己都没有意识到我在观察和学习，但我其实一直都在向他们学习。

我不愿意放弃任何一个员工，因为我觉得我能帮助他们进步。我宁愿一直折磨他们，直到他们做出伟大的成就。我认为真正相信自己团队的领导，都愿意将他们折磨到伟大。

通常情况下，他们都很接近了。别放弃，真的很接近。成功有时候会在某一天突然降临。有可能你昨天还没有那种感觉，突然有一天就悟了，一下就想明白了。你能想象，在成功前的那个时刻放弃是什么感受吗？所以我不希望放弃，所以我就继续折磨我的员工。

04 

每周工作 7 天：

6 点起床，全天开会

帕特里克·克里森：你工作和生活的平衡做得怎么样？

黄仁勋：那就取决于你问谁了。我认为我的工作生活平衡非常好。真的很棒。我尽可能多地工作。我醒来的那一刻就开始工作，一直干到睡觉的那一刻。我每周工作 7 天。当我不工作的时候，我也在想工作。当我工作的时候，我就专心投入。

我能坐在那儿看完一整场电影，但什么也不记得。因为我脑子里想的全是工作。但我的工作不是不是去解决具体的问题，而是在思考公司能成为什么，有没有我们可以做得更好的事情。我无时不刻不在设想公司的未来。

帕特里克·克里森：黄仁勋的一天是什么样的？

黄仁勋：我以前 5 点就起床了。现在我 6 点起床。这主要是因为我家的狗。不知道为什么 6 点就变成它们起床的时间。我倒是不介意吵醒其他人，但叫醒小狗让我感到内疚。这都快变成一个负担了。我都不能发出任何动静，因为它们能察觉到房子里的任何震动，这会吵醒它们。所以我就待在床上读书，直到 6 点钟。但是我脑子里也想着 GPU。

帕特里克·克里森：一般来说，你一天要开多少次会议？

黄仁勋：几乎整天都在开会。我努力在正式上班前把我自己的工作做完，这样每天去上班的时候就主要在开会。我会选择对我真正重要的会议，尽量避免参加常规运营会议。因为我的公司里有很多了不起的人在做常规运营会议。

我们做 CEO 的应该是临时替补，应该处理其他人做不了或者没有做的事情。我参与的会议都是要可以真正推动事情发展的会议。我不会参加报告会议，也讨厌报告会议。我只会参加解决问题的会议，能提出新想法的会议，头脑风暴会议，有创造性的会议。那才是我会参加的会议。

我通常会主动召集这些会议。我非常努力地不让 Outlook 管理我的生活，而是有意识地决定想做什么，想处理什么事情。我尽量过有目的的生活，并据此管理我的时间。

05 

不喜欢抢夺市占率

「0 亿美元市场」才是好思路

帕特里克·克里森：你曾经用过一个词叫「0 亿美元市场」。你说「0 亿美元市场」是你最喜欢的市场。这句话是什么意思？

黄仁勋：退一步看，我们的目标，或者说几乎所有人的目标都应该是去做一些从未有人做过的事情，这是非常困难的。如果你实现了这些事情，那就可能对世界做出真正的贡献。我会尽力去做这些事情。如果有些事情以前从未被做过，也极其困难，那么这个市场的规模应该就是 0 亿美元。因为这件事以前从未被做过。

我宁愿成为一个市场的创造者，也不愿做一个市场中的掠夺者。要去创造一些以前从未存在过的东西，而不是考虑怎么抢占市场份额。我不喜欢考虑市场份额，也不喜欢份额这个概念。Stripe 就是凭空出现的，之前也没有类似的公司。「0 亿美元市场」也是一种很好的思维方式，能帮助公司思考要怎么样做好创新。

帕特里克·克里森：我们公司的使命是让整个互联网行业的 GDP 增长。有很多人会关注「互联网行业的 GDP」这个说法，但我认为「增长」是这个表述里最重要的部分。因为，正如你所指出的，我们不应该考虑已经发生的交易或者已经存在的业务。我们应该考虑哪些交易不存在，哪些业务不存在。世界的 GDP 大约是 100 万亿美元，但它不必只有 100 万亿美元。它可以是 200 万亿美元或 1000 万亿美元。

黄仁勋：这完全正确。而且，我们在未来几十年将要创造的大部分价值，很可能不会受到物理事物规律的限制。这是一个不同寻常的时代。

帕特里克·克里森：现在我们刚好谈到这个「0 亿美元市场」的概念。如果我在英伟达，我带着一些项目提议来找你，可能涉及到数亿美元的资本支出，或者需要多年的投入，现在也没有客户需要这个产品，无法展示有什么需求。那你们在这些事情上的决策方式是不是凭直觉的呢？

黄仁勋：非常接近。这是一种直觉上的判断，或者说直觉提供了一个起始假设。但你必须通过逻辑推理来证明这个事情的可行性。对我来说，推理比电子表格更重要。我讨厌电子表格，因为你可以随心所欲地使用电子表格。你可以用电子表格制作任何你想要的图表，你只需要输入一些数字就行。

我更喜欢文字，因为文字展现了你的推理过程。我可能会问你，告诉我，你是如何逻辑推理的？你的直觉是什么？你为什么相信这很重要？你为什么认为这很难？

我喜欢困难的事情，因为这需要很长时间来做。如果它需要很长时间来做，很多不那么坚定的人可能不会去做。如果它真的很难做，需要很长时间来做，那就需要一个非常坚韧、专注和坚定的人去追求这个目标。可能好几年都会在原地徘徊，没有人会注意到你。

06

CUDA 的发布是一场灾难

但没有它也没有今天的英伟达

帕特里克·克里森：CUDA 这个想法一开始是怎么来的呢？

黄仁勋：CUDA 源自于两个想法。其中一个叫作加速计算。英伟达开创了这个叫做加速计算的概念。加速计算就像是一个 I/O（输入/输出）设备，如果你在计算机行业，它是一个你放在 PCIe 上的 I/O 设备，允许应用程序以加速计算的方式与 I/O 设备交互。

UDA（Unified Driver Architecture，统一驱动架构）是在 1993 年发明的，它是一个影响深远的发明。它允许软件程序员直接编程 I/O 设备，直接给 I/O 设备写应用程序。这是因为 I/O 设备是虚拟化的，并且多代之间在架构上是兼容的。

总之，我们发明了这个叫做加速计算的概念，我们称它为 UDA。然后几年后，我们认为我们可以使我们的 GPU 对高级编程语言更具可编程性。所以我们发布了 CG（C for Graphics），也就是为 GPU 编程设计的高级着色器语言。但由于种种问题，最终发布了 CUDA（Compute with Unified Driver Architecture）。总之是个非常曲折的故事。

帕特里克·克里森：我想真正的问题是，CUDA 有没有一夜爆火呢？

黄仁勋：不是的。CUDA 的发布可以说是一场灾难。虽然我们追求的是一个「0 亿美元市场」，但追求这个市场的成本太高了。它实际上摧毁了我们原本拥有的十亿美元市场。原因是因为我们的芯片中加入了 CUDA，增加了大量成本，但是没有应用。

没有应用，客户就不会重视这个产品，他们不会为此支付溢价。如果人们不愿支付，而你的成本上升了，那么你的毛利率就会受到挤压，我们的市值就会下降，然后真的变得非常低。我想我们的市值降到了大约 10 亿美元左右。我真希望我当时买了自家的股票。

帕特里克·克里森：所以你们需要取消 CUDA，然后回到原来的战略吗？

黄仁勋：不是的，我一直相信 CUDA。因为我已经推理过了。我们真的相信加速计算能够解决普通计算机无法解决的问题。如果我们想将架构扩展得更加通用，我们就必须做出这个牺牲。

我深深地相信我们公司的使命，相信公司未来的机会。我也坚信其他人都错了，他们只是不懂得欣赏我们所建立的东西。我深深地相信这些东西。

帕特里克·克里森：那你要如何回应分析师、董事会和员工的质疑呢？你摧毁了这个现有的收入流，炒作了一个宏伟的梦想，但似乎没有人真的想要。生意也变得很糟糕。你要怎么办呢？

黄仁勋：我只需要告诉他们，其他人都太笨了，否认现实就行（笑）。这是玩笑话，我们还是得回归到自己相信的东西上。

帕特里克·克里森：董事会在这期间有给你压力吗？

黄仁勋：我每次和他们对话都是从我自己深信不疑的事情谈起。他们也确实相信我的说法，因为他们看到我自己深信不疑。我也向他们推理分析了这些问题。要让他们相信，必须依靠推理。

帕特里克·克里森：CUDA 最终的成功花了多久呢？

黄仁勋：大概 10 年吧。没有那么长。10 年而已嘛，一下子就过去了。

帕特里克·克里森：不到你任期的三分之一。

黄仁勋：是的，时间过得很快。我几乎不记得期间我经历的痛苦了。

帕特里克·克里森：英伟达没有 CUDA，还能在 AI 领域取得今天的成功吗？

黄仁勋：不，这是不可能的。这可能是现代计算中最重要的发明之一。我们发明了这个叫做加速计算的概念。这个想法很简单，但非常深刻。它的意思是一小部分代码占用了运行时间的 99.999%。这对于许多非常重要的应用程序来说都是事实。而那几个核心可以被加速。CUDA 不仅仅是并行处理，没这么简单。这个想法的本质是我们可以加速那些核心和软件片段。

现在，当摩尔定律已经走到尽头，CPU 的性能提升基本上已经停止了。如果我们不加速软件，就会面临计算成本的膨胀。因为世界计算量仍然在每年翻倍增长，如果 CPU 和通用计算机的性能无法提升了，那么会发生什么呢？计算成本将继续指数级上升。现在轮到我们去做计算了。

07 

如何判断技术的前景？

关键要做好决心与固执间的平衡

帕特里克·克里森：在场的各位都是企业家，也许每个人自己心中都有和 CUDA 一样类似的愿景。他们认为这对他们的领域或他们的技术非常有意义，但市场还没有看到它的潜力。你认为有没有可能从中提取一些通用的原则呢？什么时候应该坚定地相信你的愿景，什么时候又需要重新考虑呢？

黄仁勋：是的，问题的关键是决心与固执之间的界限。那条界限是模糊的。我每天都在确认我的核心信念。我现在仍然这样做。我需要确认我分析公司战略时使用的第一性原理是否正确。这不是一个很长的列表，很容易记住。

问题的关键是，这些原则现在是否有了根本性的改变呢？外部条件的变化是否使它们不再像以前那样重要？是不是有人解决了这个问题？这个问题现在已经消失了吗？是不是还会有需求？你必须不断检查。这是其一，不断自省。你必须非常小心地提炼基本原则，而不是说我就想这么做。这种想法就是固执了。我们不是 5 岁的孩子，所以你必须做好推理分析。

第二，必须要聪明一些。我们找到了一些方法将 CUDA 变现。我们到处寻找应用场景，找到了 CT 重建的应用，找到了地震信号处理的应用，找到了分子动力学的应用。我们不断地寻找应用场景。这些应用没有让我们大获成功，但至少足以让我们维持公司运转，为我们赢得了时间，让我们能撑到成功的时刻。

08 

未来大约 2 万亿美元

的计算机要换用 GPU

帕特里克·克里森：让我们来谈谈 AI。假设今天世界上所有 GPU 的总计算能力是 X。你认为，5 年后我们的总算力会是 X 的多少倍？

黄仁勋：我要是说出来我肯定会后悔的。我们可是一个上市公司。你这个「疯子」，你们这种私有公司可真是自由自在。好的，让我们来分析一下。首先，世界已经安装了大约 1 万亿美元的数据中心。这些数据中心使用通用计算。通用计算已经没有未来了，所以我们不能再这样处理数据。世界需要加速计算，需要将加速计算应用到所有领域。当我们加速一切时，每一个数据中心、每一台计算机都将是一个加速服务器。假设市场不增长，未来 4 年我们要替换大约 1 万亿美元的计算机。

但如果计算机行业继续以大约 20% 的速度增长，我们可能需要在未来几年将大约 2 万亿美元的计算机替换成 GPU。这是第一点。

第二点，这也是为什么我认为你们的行业潜力无限。这是一场工业革命，让我告诉你为什么。我们正在大量生产一些以前从未生产过的东西。生产这些东西需要一种以前从未存在过的设备，也就是 GPU。我们现在首次大量生产的东西就是 token 和浮点数。这些东西的价值就在于它们代表着智能。这就是人工智能。

你可以将这些浮点数以某种方式重新组合，它就能变成英语、法语、蛋白质结构、化学物质、图形、图像、视频、机器人的动作、方向盘的动作。我们正在以极大的规模生产 token。我们在人工智能方面不断努力，最终发现了一种生产几乎所有类型的 token 的方法。世界将生产大量的 token。这些 token 将在新型数据中心中生产。我们称它们为 AI 工厂。

回到上一次工业革命。水进入一台机器，把水烧开变成蒸汽，然后驱动发电机产生电力。原子进，电子出。而在这场新的工业革命中，是电子进，浮点出。上一次工业革命中，没有人明白为什么电这么有价值。而现在电力被出售、市场化。每千瓦时的电力被标上价格。现在 token 也被这么标上价格了，每 1 美元对应着多少 token 数。

就像上一次工业革命那样，这些事情对很多人来说都很难理解。但在未来 10 年这会变成人们司空见惯的事情。这些 token 将创造出新产品、新服务，提高整个行业的生产力。建立在我们产品基础上的产业，价值可能有 100 万亿美元。这个行业的前景是很广阔的。

帕特里克·克里森：这些 token 工厂的一个大问题是模型是否会饱和。我们现在可以用自然语言编写它们，将自然语言转换为 SQL。从 70 亿参数的模型发展到 700 亿参数的模型，这种进步对于用户查询的准确性可能具有重大的改进。但或许发展到比这个规模还要大 10 倍的模型是不必要的？在某种程度上来说，目前的模型是不是已经足够好了，可以可靠地将自然语言转换为 SQL？

你认为 LLM（大语言模型）部署用例的饱和曲线是什么样的？什么样的用例才需要万亿参数模型或十万亿参数模型？还是说千亿参数的模型就够了？你对这个问题有什么看法吗？或者说我们能这么看待这个问题吗？

黄仁勋：好的，让我们把问题分解，然后推理一下。我们从一个例子开始。2012 年，计算机视觉领域的 AlexNet，在 ImageNet 图像识别的准确率大概是 82%。在接下来的大概 7 年里，每年的误差都减少了一半。这其实就是摩尔定律。每年的准确性提高了 1 倍，可信度也提高了 1 倍。在 7 年的时间里，它实现了超越人类水平的表现。

同样的事情也发生在语音识别和自然语言理解上。这个行业将不断追求更高的准确性和可信度。我相信在自然语言理解领域，我们也会看到类似的进步。当然，这些问题要复杂得多。但我坚信我们能将准确性每年提高一倍，直到它非常准确。目前在许多情况中，和模型交互时我们都感到答案很准确，值得信赖。在这种信任是尤为重要的。

第二点，目前的 AI 都是一次性生成内容的（one-shot）。但我们都知道，有许多事情是不能一次性就想明白的，需要不断迭代自己的想法。所以，我们要怎么样才能让 AI 也能够自己做好计划呢？怎么让 AI 自己构思一个解决问题的方法呢？

这可能需要工具，需要看一些版权数据，需要做研究，需要去问另一个 Agent，需要问另一个 AI，可能还需要人类的参与。比如问问人类的意见，发起某个事件，比如主动发邮件或者发消息给某人。然后才能进行计划的下一步。所以大语言模型必须学会规划并不断迭代计划。不能一次性就把事情都做好了。

当它做好计划时，还需要启动其它的模型一同合作解决问题。我认为未来的模型将会拥有自我迭代的能力，成为能利用其他具有特定技能的模型的计划模型。所以我认为我们还有很长的路要走。

09 

ChatGPT 实现了计算民主化

Llama 实现了生成式 AI 民主化

帕特里克·克里森：Meta 因为发布 Llama 3 而备受关注。这似乎是迄今为止最令人印象深刻的开源模型。你对开源模型有什么看法？

黄仁勋：如果你问我在过去几年中最重要的事件是什么，我会告诉你当然是 ChatGPT 的出现、基于人类反馈的强化学习，给模型融入人类价值观的相关技术。这些显然是重要的突破，当然还包括计算的民主化。这使每个人都可以成为程序员。现在每个人都能用它做一些令人惊叹的事情。我真的为 OpenAI 的团队感到骄傲。

第二件事也同样重要。我认为是 Llama。不是 Llama 1，而是 Llama 2。Llama 2 让几乎所有行业都开始研究使用生成式 AI 技术。它让各行各业都能够接触到这项技术，包括医疗健康、金融服务、制造、客户服务、零售等等行业。因为 Llama 2 和 Llama 3 是开源的，所以能吸引研究者、初创公司和其它行业使用这项技术。Llama 系列模型普及了生成式 AI。我认为这点也意义重大。

我认为 ChatGPT 实现了计算的民主化，而 Llama 实现了生成式 AI 的民主化。没有 Llama，很难实现目前和 AI 相关的安全研究、各种推理技术以及强化学习的研究。

10

空谈 AGI 何时实现意义不大

先界定问题才能解决问题

帕特里克·克里森：Dario Amodei（Anthropic 公司 CEO）两周前在 Ezra Klein 的播客上预测 AGI 会在近期内实现。可能就是在未来几年内，比如 2027 年这个年份就经常被提及。你怎么看？

黄仁勋：这取决于你如何定义 AGI，首先，作为工程师，我们知道要先界定问题才能解决问题，必须以某种可衡量的方式表达问题和陈述任务。

如果说 AGI 的定义就是能完美通过我们目前的一系列基准测试，比如数学测试、英语理解测试、推理测试等等，还有医学考试、律师资格考试等等。不管你列出什么目标，我都相信我们将在非常短的时间内取得优异的成绩。如果那就是 AGI 的定义，我猜测它很可能在未来 5 年内实现。因为目前模型在这些测试上，每半年错误率就能减半。我们没有理由不相信它不能很快实现超越人类的表现。

但是在座的各位要注意，这并不符合大多数人对 AGI 的想象。我从工程的角度这么定义 AGI，只是为了我能回答这个问题。那如果 AGI 的定义尚不明晰，又怎么能回答这个问题呢？

11

不积极主动参与 AI 是犯错

想把英伟达变成巨大的 AI

帕特里克·克里森：在座的各位都是企业主。他们都面临着一个特别实际的问题，在你所描述的那种变化面前，一个人要怎么知道自己是否做出了恰当的、充分的、正确的反应呢？你有什么建议吗？

黄仁勋：如果你不积极、主动地参与 AI，那你就是在犯错误。你不会因为 AI 技术本身而失业，而是会因为使用 AI 的人失业。你的公司不会因为 AI 技术本身而倒闭，而是会因为另一家公司使用了 AI 而倒闭。这是毫无疑问的。因此，你必须尽快参与 AI，这样你就能做那些你认为成本太高而无法做的事情。

如果智能的边际成本实际上接近于 0，你就会去做很多你本来根本不可能做的事情。我们现在搜索的频率，提问的频率都是特别高的。我平时遇到一个问题就扔到 Perplexity 里问问答案。即便有时候我已经知道答案，我也会问一下，以防万一。我们希望将这类行为的成本降到最低，这样大家便可以随心所欲地使用这些服务。

第二点，AI 可以用来提高公司的生产力。生产力高的公司会带来更高的收入，而更高的收入会带来更多的就业机会。更多的就业机会则会带来更多的社会进步。因此，我们很有必要用 AI 推动公司生产力的提升。

帕特里克·克里森：除了影响你们的制造计划和资本支出计划之外，AI 是如何改变英伟达内部的运作方式的？

黄仁勋：我们是最早投资建设自有 AI 超算的科技公司之一。如果没有 AI，我们就无法设计芯片。在夜间，我们的 AI 正在探索我们自己永远无法探索的种种可能的设计。因为要人工探索这些设计需要花费太多资金了。有了 AI，我们的芯片变得更好了。我们能够降低我们芯片的能耗，性能也更好了。

如果没有 AI，我们也无法编写软件。优化编译器的设计也十分复杂。我们会使用 AI 来提交错误报告。我们的错误数据库会告诉你代码出了什么问题，可能涉及哪些人，并让相关人员去修复它。

我想要英伟达的所有人都大量使用 AI 工具。我还想把整个公司都变成一个巨大的 AI。这样一定会很棒，那我就能做好工作和生活的平衡了。

帕特里克·克里森：你有没有听说过哪些企业，在意想不到的领域做出了一些意料之外的用例呢？

黄仁勋：我认为 AI 最大的惊喜的就是，当我们称之为大语言模型时，「语言」这个词包含的不只是人类的自然语言。如果 AI 模型能学会语言，那它也能学会操纵机器人的关节运动。这些本质上都是一些序列而已。我们只需要找到将这些操作 token 化的方式就可以了。其实对模型来说，一切都是可学习的。所有的这些专有编程语言，比如 SQL、ABAP、Lightning、Verilog 都是可学习的。这意味着我们能给地球上的所有工具都加上一个 Copilot。

帕特里克·克里森：你认为未来是会有成千上万个单独的模型，还是只有一个万能的超大模型呢？

黄仁勋：我认为拥有一些超级模型来帮助我们进行通用推理是非常好的。但对于我们，对于那些拥有特定领域专业知识的公司来说，我们必须训练我们自己的模型。这么做是因为这类公司拥有一套自己专属的「语言」。而 99% 和 99.3% 之间的差异对我们来说就是生死攸关的区别。

专有模型对我们来说太有价值了。无论通用模型有多好，我们都需要进行微调和改进，直到它们能实现完美的表现。因为这些内容实在是太重要了。

12

谈「表外甥女」苏姿丰：

非常了不起，小时候不认识

帕特里克·克里森：时间快到了，但我还有很多问题没问。但有一些问题我真的很想问问答案。苏姿丰（AMD 董事长兼 CEO）是你的远房表亲吗？

黄仁勋：是的，她太棒了，非常了不起。顺便说一下，她是 AMD 的 CEO。

帕特里克·克里森：AMD 在 GPU 领域是你们的竞争对手之一。

黄仁勋：不，我们是一家人。我们都是这个行业的。我们还从 AMD 采购呢。

帕特里克·克里森：到底是怎么回事儿呢？为什么最大的两家 GPU 公司居然是由一家人运营的呢？

黄仁勋：我不知道这是怎么发生的。我们没有一起长大，彼此也不认识。我们是在她在 IBM 工作的时候才认识的。她的职业生涯令人难以置信，真的非常了不起。

13

硅谷创业文化剧变

现在没有青春痘就没资格创业

帕特里克·克里森：你从 90 年代初就开始在硅谷摸爬滚打了，你认为硅谷文化在这段时间里发生了哪些变化呢？

黄仁勋：哇，我很久没想过这个问题了。有一点是，当我刚开始创业时，我才 29 岁，脸上还有青春痘。当我去找律师事务所和风投公司时，我额头上还有一个大痘痘。那时候，作为一个年轻人，你会感到相当忐忑。那时候的大多数 CEO 都穿着西装，成就颇丰，举止言行都是大人的模样。他们用着一些大词，谈论着商业上的事情。创业者年轻的时候去见这些人会感到相当害怕，因为你被一群成年人包围着。

而现在，如果你脸上没有青春痘，恐怕都没有创业的资格。这是一大变化。这一文化上的转变让年轻人也可以有所成就。年轻一代的 CEO 所知道的东西实在是太多了，而我学习这些知识花了几十年。

14

带 2.8 万员工超过苹果市值

怎么做到的？

帕特里克·克里森：最后一个问题，英伟达的市值是 2 万多亿美元，现在你们离苹果和微软的市值只有一步之遥。我刚刚查了一下，他们分别有 22 万和 16 万名员工。而英伟达仅有 2.8 万名员工，还不到其中较小的一个的五分之一。

我们刚才在后台聊天时，我记下了这一点，你可以通过流程实现卓越的运营，但只有资历才能实现卓越的工艺。英伟达比其他巨头要小得多。你们对员工的资历比较重视，能详细谈谈这一点吗？

黄仁勋：我认为卓越的运营可以创造出不错的东西，但仅通过卓越的运营无法创造出非凡的事物。许多伟大的事物，比如你创造的产品、公司和组织，是需要爱和呵护的。你甚至无法用言语表达，怎么可能在电子邮件中把爱和呵护表达清楚呢？爱和呵护是无法融入商业流程中的。爱和呵护是我在英伟达内部很常用的表达。我必须使用这些表达，因为没有其它的说法。这些概念不能用数字来表示，也无法在产品规格中写出来。我们无法在产品规格说，要做出一些具有美感、工艺精湛的产品。

帕特里克·克里森：我在 Stripe 也总是在谈论工艺和美感。我希望事物具有这些难以言喻的特征，但其实它并不直接满足某些客户的需求。客户不会来找我们说，我希望产品更美。他们会说，我希望它具备特性 X 或特性 Y。然而，我们相信工艺和美感真的很重要。你似乎也这么认为。你为什么认为这些东西很重要呢？

黄仁勋：实际上，即便你的客户没有将这些需求说出来，但当他们真正使用这些产品后，他们就体会到了。毫无疑问，Stripe 的产品具有美感，十分优雅简洁，简洁而不简单。简洁和简单不是一回事，它解决了问题，但恰到好处。它给你负担，但不会太多。找到这种平衡很难，我们无法具体说明，只能凭着直觉前进。

当我们逐渐培养出一支团队时，团队内部的感觉是基本一致的。其实我们已经将团队的感觉内化了，这些感觉是言语无法形容的。我们不想失去这些东西，而是想进一步发展这些特质。所以我不愿意重置，这也是为什么我不太愿意和新人一起工作。因为我已经习惯了这些东西，我已经与团队一同经历了如此多的痛苦和快乐，学习了许多的知识。所有这些经验已经内化到团队里了，而我想继续传承和发展这些东西。

这就是为什么我十分相信资历的力量。正因如此，小团队也可以实现伟大的事情。和其他企业相比，英伟达就是一个小团队。我们只有 2.8 万人，但做出了远远超出我们体量的成就。

文章来自于微信公众号Founder Park ，作者陈骏达