Milken Institute Global Conference 會場，英偉達(dá) CEO 黃仁勛走上對談席，面對臺下坐滿的投資人、企業(yè)家、政策制定者。
主持人邁克爾·米爾肯（Michael Milken）打趣說：“我想掌聲是為你準(zhǔn)備的，你的裝扮是為我準(zhǔn)備的?！?/p>
但黃仁勛沒有寒暄太多。他此行只講一件事：
“AI不是一項技術(shù)革新，而是一場真正的工業(yè)革命?！?/p>
在這場30分鐘的深度對話中，黃仁勛沒有談產(chǎn)品，沒有講估值，而是系統(tǒng)性地講清楚了兩個關(guān)鍵問題：
我們不能放棄中國這個價值 500 億美元的市場，否則，華為就會贏。
AI 不只是改變工作方式，它會重寫每一種工作，甚至包括 CEO。
他用三個層次，拆解了 AI 的真實結(jié)構(gòu)：
第一層，AI 是數(shù)字勞動力——不是幫你打工，而是自己能干活；
第二層，AI 是被制造出來的——通過“AI 工廠”批量生成智能，就像當(dāng)年的煉鋼廠；
第三層，AI 是組織結(jié)構(gòu)的底座——它重塑了公司的運行方式，也重定義了人的價值邊界。
這場對談密度極高，語句克制，但觀點極具沖擊力。我們梳理了黃仁勛的七個核心判斷，它們共同構(gòu)成了一種正在發(fā)生的“AI工業(yè)邏輯”。
讀完這篇文章，你會理解：
為什么放棄中國市場，不只是商業(yè)損失，而是技術(shù)主導(dǎo)權(quán)的讓渡；；
為什么所有工作都會被AI改變，包括 CEO；
為什么 AI 工廠將成為 GDP 的新引擎；
以及——什么樣的人，才不會在AI浪潮中被淘汰。
?? 第一節(jié)｜AI工廠，不是比喻，是現(xiàn)實產(chǎn)業(yè)
對話剛一開始，米爾肯就拋出一個宏大問題：
“AI 是不是下一次工業(yè)革命？”
黃仁勛答得極其干脆：
“是的?！?“也是下一次制造業(yè)革命?！?/p>
過去我們說“AI是工具”，說得多了，也就沒什么感覺了。但這次，黃仁勛用了一個很有畫面感的新說法：
“AI 不再是你操作的工具，而是一個數(shù)字機器人，直接在你的數(shù)據(jù)中心里干活?！?/p>
這話聽起來抽象，黃仁勛馬上接著說：“它不再只是技術(shù)替代，而是第一次成為數(shù)字勞動力的一部分?！币簿褪钦f，AI不只是“更強的 Excel”，而是可以24小時運轉(zhuǎn)、自動瀏覽網(wǎng)頁、閱讀PDF、寫總結(jié)的虛擬員工。
那這個“員工”是從哪來的？
黃仁勛解釋說：AI其實是被“制造”出來的，只不過它不是在傳統(tǒng)工廠里，而是在 “AI工廠”里生產(chǎn)的。
“過去的軟件是在CPU上手寫的，現(xiàn)在是機器自己學(xué)著寫，運行在我們GPU上的。 這些AI是在我們稱為‘?dāng)?shù)據(jù)中心’的地方誕生的——但本質(zhì)上，它們其實是工廠?！?/p>
你往里輸電，它就開始生產(chǎn)“Token”：
“Token 本質(zhì)上是可以組合成數(shù)字、圖像、單詞、藥物分子，甚至是自動駕駛能力的智能單位?！?/p>
這不是想象中的未來場景，而是已經(jīng)正在建的產(chǎn)業(yè)系統(tǒng)。
英偉達(dá)現(xiàn)在正在建設(shè)的 AI 工廠，單座就達(dá)到 1000 兆瓦，成本高達(dá) 600 億美元，相當(dāng)于一整家波音公司。
而且，這還不是終點。
“未來十年內(nèi)，我不會驚訝地看到全球建設(shè)數(shù)十座千兆瓦級別的AI工廠?！?/p>
換句話說：AI工廠會成為像當(dāng)年煉鋼爐、電廠、晶圓廠那樣的“通用性經(jīng)濟基礎(chǔ)設(shè)施”。
最后，黃仁勛補上了他這一層結(jié)構(gòu)的個人判斷：
“上一個時代是信息基礎(chǔ)設(shè)施，再上一個時代是能源基礎(chǔ)設(shè)施?，F(xiàn)在，我們正在進(jìn)入智能基礎(chǔ)設(shè)施時代。”
一代有一代的基礎(chǔ)設(shè)施。電力造出了現(xiàn)代工業(yè)，信息流造出了互聯(lián)網(wǎng)世界。
而這一代，我們開始把“智能”變成了像鋼鐵一樣能制造、運輸、調(diào)用的東西。
?? 第二節(jié)｜雙工廠時代來臨
制造業(yè)的樣子，正在徹底被改寫。
黃仁勛這樣回答：
“未來，每一家制造產(chǎn)品的公司，都會擁有兩個工廠： 一個是用來制造他們銷售的產(chǎn)品； 另一個是用來制造運行在這些產(chǎn)品上的AI?！?/p>
比如你造的是一臺割草機，一輛卡車，甚至一架飛機——這些硬件在未來會變得越來越“自我運轉(zhuǎn)”，越來越“自動駕駛”。它們將不再是靠按鈕、遙控器或者人手操作，而是靠軟件驅(qū)動的自主智能系統(tǒng)。
這也就意味著： 你不只是要制造那臺機器本身，你還要制造“它的智能”——也就是運行在它內(nèi)部的 Token、算法和模型。
“我們以前說‘軟件定義汽車’，現(xiàn)在我們說‘AI定義一切’。”
而這一切的前提是：你必須能生產(chǎn)這些智能。必須擁有自己的 AI 工廠。
這不是概念化的演講。
黃仁勛講得非常具體，甚至用汽車公司舉例：
“今天的汽車公司主要制造汽車。 但十年后，每家汽車公司都將生產(chǎn)運行在這些汽車中的Token。 這意味著他們要建造自己的AI工廠?！?/p>
過去，軟件只是汽車的附加組件——車載導(dǎo)航、語音助手、互聯(lián)娛樂。
但在AI時代，軟件成了引擎。一輛車的智能表現(xiàn)，來自你能“生產(chǎn)”多少Token來驅(qū)動它的大腦。
這個轉(zhuǎn)變其實是一個“AI版本的雙輪驅(qū)動模型”：
一輪是傳統(tǒng)的實體制造；另一輪是AI智能的持續(xù)生產(chǎn)與更新。
想象一下：
你的公司有兩條產(chǎn)線——一條造發(fā)動機，另一條造模型參數(shù)； 一邊造鋼鐵，一邊造算法； 一邊組裝車殼，一邊調(diào)試“意識”。
這將重寫企業(yè)的組織架構(gòu)，也將重寫產(chǎn)業(yè)鏈上的分工方式。
黃仁勛沒有說這是“軟件升級”，而是說：
“整個工廠，是一個巨型機器人。它協(xié)調(diào)內(nèi)部成百上千個小型機器人一起運作。”
這是制造業(yè)的深度自動化、智能化、系統(tǒng)化。每一個智能部件都要靠 AI 模型調(diào)度，每一個物理動作背后都有 Token 作支持。未來的制造，不只是機器造機器，而是機器人制造機器人，再用機器人部署機器人——一個智能嵌套的全閉環(huán)系統(tǒng)。
從“流水線工廠”到“智能Token工廠”，企業(yè)的第二條產(chǎn)線，已經(jīng)不是選項，而是生存條件。
?? 第三節(jié)｜ 被AI“中介化”的人
在被問及“AI會不會讓人失業(yè)”時，黃仁勛沒有回避，直接給出了他一貫強調(diào)的認(rèn)知：“你不會因為AI而失去工作， 但你會因為使用AI的人而失去工作。”
這句話，已經(jīng)成了他在多個場合的高頻警示。
他接著說：
“每個工作都會受到影響，大企業(yè)CEO也不例外。 有些工作會消失，有些工作會被創(chuàng)造， 但沒有任何一個工作會毫無改變?！?/span>
黃仁勛用兩個極端的例子來解釋：
? 第一個極端，是今天會寫代碼的人。
“計算機技術(shù)的紅利，只惠及了大約 3000 萬人—— 他們會寫代碼，懂編程，掌握了過去40年的財富引擎?！?/span>
黃仁勛就是其中一員。他笑稱，自己本來可以當(dāng)石油工程師，也可以當(dāng)醫(yī)生——“我爸是石油工程師，我媽覺得每個人都該做醫(yī)生”。
但他選擇了計算機工程：“事實證明，這是個不錯的選擇。 但這種技術(shù)紅利，只屬于那 3000 萬人?！笔Ｏ碌?75 億人被擋在了“技術(shù)門檻”之外。
所以過去幾十年，我們其實是制造出了史上最大的技術(shù)鴻溝：工具越來越強大，但能用這些工具的人越來越少。
而 AI 改變了這一切。
黃仁勛說：
“AI 是我們縮小技術(shù)鴻溝的最大機會?！?/p>
你不再需要學(xué) C++、Java 或 Python。你可以畫圖給 AI 看，用自然語言說出需求，甚至直接告訴它：“我不會編程，你教我怎么控制你”。
AI 會一步步指導(dǎo)你，讓你成為“會調(diào)度模型的人”。
黃仁勛說得非常直接：
“100% 的人都可以用 AI 編程。”
這是一種范式轉(zhuǎn)移：過去靠技能門檻“掌握技術(shù)權(quán)力”，未來靠“表達(dá)能力”與“問題定義能力”與 AI 協(xié)作。
? 第二個極端，是勞動力短缺。
黃仁勛指出：“我們?nèi)惫と?，而不是工人過剩。 這是人類歷史上第一次， 我們有機會通過 AI 補上勞動力的缺口?！币簿褪钦f，AI 不是簡單的“取代”，而是為這個世界“增編”了 3000 萬~4000 萬“數(shù)字工人”。
這部分“數(shù)字勞動力”會進(jìn)入各行各業(yè)，從自動駕駛、虛擬助理到AI研究員，協(xié)助人類完成從未有能力執(zhí)行的任務(wù)。
黃仁勛最后給出一句很有分量的建議：
“我 100% 建議每個人，都去利用 AI 的優(yōu)勢。 不要成為那個忽視這項技術(shù)、最終被淘汰的人。”
所以，你不是被技術(shù)打敗，而是被技術(shù)使用者重寫邊界。
?? 第四節(jié)｜AI開始“干活了”
如果說前面幾節(jié)講的是“AI能聽能說能看”，那接下來這一層，就是它開始“能干活”了。
黃仁勛在這場對話中，談到了 AI 的四次演化：
“第一波，是感知 AI——它能看圖像、聽聲音，理解世界的信號輸入。
第二波，是生成式 AI——它能翻譯、能生成、能組合語言和圖像。
第三波，就是現(xiàn)在我們進(jìn)入的‘推理 AI’階段。”
什么是“推理 AI”？簡單說，不再是機械反應(yīng)，不再是記憶堆疊，而是具備了“解決新問題”的能力。
“智能的本質(zhì)，是你能解決從未遇見的問題。你會拆解、會假設(shè)、會判斷。哪怕你沒做過，也能用規(guī)則一步步推理出來?！边@就意味著：AI 不只是“聽你指令”的工具，而是可以理解任務(wù)目標(biāo)，自主執(zhí)行流程的代理系統(tǒng)。
黃仁勛用一句話總結(jié)這種能力的躍遷：
“它具備了代理能力（Agentic Capability）?！?/p>
這些 AI Agent 能看懂說明書、讀文件、用瀏覽器查資料，還能操作電子表格、控制流程、完成具體任務(wù)。
“你給它一個任務(wù)，它自己去查、自己去試、自己回報結(jié)果?！?/p>
這種結(jié)構(gòu)性變化，第一次讓 AI 具備了“做項目”的能力——不是做工具人，而是做數(shù)字員工。
那現(xiàn)實中會發(fā)生什么變化？
黃仁勛提出了一個極具畫面感的預(yù)言：
“未來的 CEO，不只是管理人力資源，還要管理‘?dāng)?shù)字勞動力’。 人力資源部門負(fù)責(zé)管理生物員工， IT 部門將負(fù)責(zé)管理數(shù)字員工。”
聽上去像是玩笑，實際上是組織架構(gòu)的底層改寫：
不再只是招聘“寫代碼的人”，而是部署“自動寫代碼的 AI”；
不再只是安排流程，而是訓(xùn)練 AI 自主完成流程；
不再只是開會協(xié)調(diào)，而是設(shè)置規(guī)則，調(diào)度一群代理自動執(zhí)行。
一個公司會有兩個勞動力系統(tǒng)：人類和 AI。
這種代理能力帶來的變化，跟前幾次技術(shù)革命都不同。自動化替代了動作，數(shù)字化替代了紙筆，但只有推理型 AI 和 Agent，才第一次真正替代“認(rèn)知+判斷+執(zhí)行”三件套。
這就解釋了為什么黃仁勛會說：“AI 是一種勞動力，不是一個工具?！盇gent 系統(tǒng)，不是輔助軟件，而是數(shù)字勞動力的開端。
所以，你不是在用 AI，而是在“雇傭 AI 去做事”。
?? 第五節(jié)｜誰來定義智能標(biāo)準(zhǔn)？
當(dāng)米爾肯談到技術(shù)出口限制，黃仁勛的第一句話就非常有分量：
“英偉達(dá)的技術(shù)經(jīng)常被稱為國家瑰寶(National Treasure)?！?/p>
這種評價，其實已經(jīng)透露出 AI 工廠和芯片的重要性，已經(jīng)不止是企業(yè)技術(shù)，而是國家層級的競爭資源。但黃仁勛也明確指出一個邏輯謬誤：“沒有任何一個對手國家，會因為‘少一塊GPU’而停止軍事研究。”每個國家已經(jīng)有數(shù)百萬塊英偉達(dá)芯片了。
換句話說，技術(shù)封鎖并不能真正改變軍事能力，也無法阻止對方發(fā)展 AI。
反而，如果美國完全退出某些市場，就意味著一件更嚴(yán)重的事：“如果我們不去服務(wù)這些市場，那就會有其他人介入，建立其他國家的 AI 標(biāo)準(zhǔn)?！?/p>
黃仁勛點名提到了一個名字：
“比如華為——他們是世界上最強大的科技公司之一?！?/p>
也就是說，不出口，不等于安全；退出標(biāo)準(zhǔn)制定，才是真的危險。
接著他進(jìn)一步指出：
“我們真正想做的，是在全球范圍內(nèi)， 讓人工智能生態(tài)系統(tǒng)建立在美國技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)之上， 而不是其他國家的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)?！?/p>
這不是單純的芯片銷售問題，而是：
誰制定“智能工廠”的操作系統(tǒng)？
誰控制“智能Token”的通用協(xié)議？
誰主導(dǎo)未來經(jīng)濟的底層技術(shù)接口？
如果不進(jìn)入市場，美國就失去了制定這些規(guī)則的機會。而“這個市場”，到底有多大？
黃仁勛的回答讓現(xiàn)場一靜：
“中國市場每年可能是 500 億美元。 那是一個完整的波音公司。”
500 億美元，不是一筆利潤而已，而是：
一整個新經(jīng)濟帶的建設(shè)權(quán)；
一個智能基礎(chǔ)設(shè)施國家版本的分發(fā)權(quán)；
一次 AI 全球操作系統(tǒng)的主導(dǎo)權(quán)。
所以在黃仁勛看來，這不是商業(yè)策略，而是戰(zhàn)略高度：
“這是一次智能標(biāo)準(zhǔn)之戰(zhàn)?！?/p>
選擇退出，不是避免沖突，而是自動把主導(dǎo)權(quán)讓給別人。
AI 工廠，是新一代的能源工廠、互聯(lián)網(wǎng)工廠、數(shù)據(jù)工廠。誰掌控它，誰定義未來的數(shù)字秩序。
因此，你可以不出口一塊芯片，但你不能放棄一次定義未來技術(shù)秩序的機會。黃仁勛的核心判斷是：AI 的標(biāo)準(zhǔn)，必須由我們來寫。
?? 第六節(jié)｜AI制造的全鏈改寫
AI工廠只是入口，真正顛覆制造業(yè)的，不止是智能的“生產(chǎn)”，而是它如何重新定義整個“建造流程”。
在這場對談中，黃仁勛談到了英偉達(dá)如何設(shè)計芯片：
“我們設(shè)計世界上最復(fù)雜的系統(tǒng)， 每一代研發(fā)投入可能在200億美元甚至更多。 我們完全在它的數(shù)字孿生中完成設(shè)計?！?/p>
什么意思？你看到的每一塊出廠芯片，實際上在真實世界中出現(xiàn)之前，已經(jīng)在虛擬世界里被“建造”、“模擬”、“測試”了幾個月。
黃仁勛說得很明確：“當(dāng)我制造它的那一刻，我已經(jīng)知道它是完美的?！边@不是夸張，而是“數(shù)字孿生”技術(shù)帶來的現(xiàn)實成果。而他認(rèn)為，這種方式并不僅適用于芯片：“我們應(yīng)該對數(shù)字工廠也做同樣的事情?！?/p>
未來，你不是先買地、建廠、招人，再裝設(shè)備，而是：
先在虛擬世界中搭建整座工廠；
完整運行一遍流程、優(yōu)化布局、預(yù)測產(chǎn)出；
然后才在現(xiàn)實中投建、落地、擴展。
黃仁勛說：
“我們應(yīng)該完全創(chuàng)建它的數(shù)字孿生， 用 AI 操作它，虛擬集成它， 用數(shù)字方式測試它、優(yōu)化它、計劃它的輸出?！?/p>
這不止是提效，而是制造范式的變革：
“未來，每一個工廠都會有一個數(shù)字孿生版本?！?/p>
甚至不僅限于工廠：
“每一個人、每一輛車、每一座城市， 都會有自己的數(shù)字孿生版本?！?/p>
這聽上去像科幻，但英偉達(dá)已經(jīng)在這么做。你可以用 AI 模擬細(xì)胞的代謝過程，預(yù)測城市交通的實時流動，設(shè)計房屋在極端天氣下的反應(yīng)。你還沒動手，AI 已經(jīng)知道會不會塌。
這種從“模擬”到“生成”再到“調(diào)度”的能力，為機器人時代鋪平了路。
黃仁勛說：“制造業(yè)不是低成本勞動力的競爭，而是一個軟件驅(qū)動的巨型機器人系統(tǒng)?！闭S，是一個機器人。里面每個工位，每個傳送臂，每個操作流程，都是AI驅(qū)動的子模塊。
未來制造業(yè)是什么樣？他給出一個比喻式畫面：
“一個工廠，是一個機器人。 它由一群機器人建造出來， 然后再一起制造機器人。”
機器人造機器人造機器人。聽上去像遞歸謎題，但黃仁勛認(rèn)為：“這種嵌套式結(jié)構(gòu)，就是 AI 驅(qū)動的工業(yè)體系。”
在黃仁勛的視角里，制造業(yè)不再是“組裝”，而是AI在虛擬世界先“演一遍”，現(xiàn)實世界再“復(fù)刻一遍”。每一個產(chǎn)線動作，都是 AI 推理和預(yù)測后的輸出。
?? 第七節(jié)｜什么人才不會被淘汰？黃仁勛的招人標(biāo)準(zhǔn)
當(dāng)米爾肯問黃仁勛：“如果聽完這場訪談，有人想去英偉達(dá)工作，你在找什么樣的人？”——黃仁勛沒有說學(xué)歷，也沒有說背景。
他給出的第一個條件是：
“如果你告訴我你是在 YouTube 上學(xué)會如何設(shè)計芯片的， 那已經(jīng)告訴我很多了?！?/p>
這不是玩笑。黃仁勛真正看重的，是一個人有沒有自學(xué)能力、動手能力、解決問題的動力。英偉達(dá)已經(jīng)不是一家“只靠寫代碼”的公司了。
黃仁勛說：
“我們是一家構(gòu)建整個 AI 基礎(chǔ)設(shè)施堆棧的公司。”
這意味著，他們需要的人才橫跨多個領(lǐng)域：
“我們有數(shù)字生物學(xué)家，有量子化學(xué)家， 有計算機圖形工程師、機器人專家、語言學(xué)家…… 我們服務(wù)醫(yī)療、金融、制造等各種行業(yè)?！?/p>
他特別強調(diào)：
“我們喜歡有領(lǐng)域?qū)I(yè)能力的人?！?/p>
也就是說，你不一定是AI專家，但你要懂你所在行業(yè)的真實問題。你能帶著問題來，AI才能跟你協(xié)同解決。除了技能，黃仁勛更強調(diào)一種“性格底色”?！拔蚁Ｍ液⒆雍臀覑鄣娜?，都能有那種伴隨著長期奮斗的痛苦經(jīng)歷?！?/p>
他坦言，英偉達(dá)是靠“苦撐”撐出來的公司：
“我們這家公司，30年來都處于隨時可能破產(chǎn)的狀態(tài)?！?/p>
也因此，這家公司從一開始，就在性格上形成了獨特的氣質(zhì)：
不把任何機會當(dāng)成理所當(dāng)然；
不因成功而慶祝太久；
不因失敗而太過沮喪；
對長期目標(biāo)，有驚人的韌性。
黃仁勛說：
“我們現(xiàn)在做的幾乎每一件事， 都是5年、10年的努力。”
在AI領(lǐng)域，沒有短跑選手。能扛得住熬、扛得住慢、扛得住不確定性的人，才是長期有效的戰(zhàn)斗力。
他說，他們喜歡兩種人：“一種是有領(lǐng)域知識的人，一種是聰明、吃苦的人?！?/p>
這句話背后，是對整個AI行業(yè)未來的判斷：
未來的組織，不是靠層級調(diào)度的，而是靠任務(wù)編排與模型協(xié)作；
未來的員工，也不只是“能干活”的人，而是能與AI并肩解決問題的“人機共創(chuàng)者”。
你想進(jìn)入AI時代的核心，就別只問“我會不會寫代碼”，而要問：“我有沒有值得AI幫我解決的問題？我是不是那個能長期扛事的人？”
? 結(jié)語｜AI 工廠已經(jīng)啟動，下一步是你的位置
從“手工編程”到“智能制造”，從“數(shù)據(jù)中心”到“AI 工廠”，黃仁勛在 2025 年 Milken 大會上講得很清楚：
AI 已經(jīng)不再是一個行業(yè)，而是一個系統(tǒng)。
它不是加個插件，不是換個工具，而是重構(gòu)：
重新定義了“工作”：不是會不會編程，而是會不會調(diào)度智能；
重新定義了“工廠”：不是造產(chǎn)品，而是制造智能；
重新定義了“人才”：不是學(xué)歷，不是背景，而是能不能扛住復(fù)雜性、打通系統(tǒng)的人。
我們正站在一個新工業(yè)體系的門口。
它不喧嘩，但已經(jīng)落地； 它不遙遠(yuǎn)，但變化極快； 它不會等你準(zhǔn)備好了才來，而是邊建設(shè)邊淘汰。
所以問題不再是：“AI 會不會影響我？”而是：“我準(zhǔn)備好在 AI時代里扮演什么角色？”
參考資料：https://milkeninstitute.org/content-hub/event-panels/part-1-conversation-nvidia-ceo-jensen-huang