2024年3月初，NVIDIA英偉達CEO黃仁勳（Jensen Huang）回到了他的母校美國史丹佛大學，參加了史丹佛商學院SIEPR經濟高峰會以及View From The Top 系列活動。在兩場公開的回放影片中，黃仁勳詳細談到英偉達的市場價值定位、AGI（通用人工智慧）發展、AI算力的成長，以及如何透過人類回饋將AI 根植於人類價值話題，而且他也回應了對於「皮衣黃」來歷等。

黃仁勳坦言，AI技術縮小了人類的技術差距。

他稱，目前大約有1000萬人因為知道如何編程而有工作，這讓其他80億人“落後”，而接下來，如果生成式AI逐漸取代編程的話，編程技術將可能變得不那麼有價值了。

「未來，我們都可以編程電腦。你只需要看看YouTube，看看所有使用提示工程（prompt）的人，所有孩子正在用它（AI）做出驚人的事情。他們不知道如何編程，但只是和ChatGPT交談就反饋到正確的編程手段做這個、做那個。所以，AI和未來與人交流沒有什麼不同。這是計算機科學行業對世界的偉大貢獻。我們縮小了技術差距。」黃仁勳表示。

黃仁勳強調，未來五年內，AGI將通過人體測試。在包括律師考試、胃腸病學等專業測試中，AGI都可以發揮關鍵作用。不過他也承認，AGI可能還很遙遠，因為目前專家們對於描述人類思維如何運作上仍有分歧。

談到AI算力，黃仁勳強調，在未來的10年裡，英偉達將會把深度學習的運算能力再提高100萬倍，從而讓AI計算機不斷訓練、推理、學習、應用，並持續改進，未來不斷將超級AI轉變為現實。

「因此，我們會做更多的計算。我們會將計算的邊際成本降低到接近零。」黃仁勳表示。

談到地緣政治風險，黃仁勳回應稱，英偉達幾乎就是地緣政治風險的典型例子，原因在於公司製造了一個非常重要的AI工具。

他認為，AI將是這個時代的「界定技術」。在過去6-9個月時間裡，他已經發現，未來AI將成為一個國家的“主權”，即一個國家必須控制自己的數位智能，必須致力於控制你的主權AI。

「美國完全有權決定這種工具在它認為應該限制的國家。美國有這個權利，並且行使了這個權利。對於我們來說，首先，我們必須理解這些政策，我們必須保持敏捷，以便我們能夠遵守這些政策。一方面，它限制了我們在某些​​地方的機會，另一方面，它在其他地方打開了機會。」黃仁勳說。

黃仁勳也回應了「皮衣黃」的來歷。他坦言，這套皮衣是妻子買給他的，因為他自己幾乎不購物。但由於黃仁勳不喜歡衣服有發癢的感覺，因此妻子認為一切衣服都會讓他癢，從而買了一些不會發癢的衣服，最終導致整個衣櫃都是一種襯衫。

黃仁勳笑著說，這件皮衣已經夠好了，如果不喜歡這件可以去再買一件，不然他可以一直穿皮衣。“我儲備了一大堆黑色皮夾克。”

而在另一場史丹佛對話當中，黃仁勳談到創辦英偉達並獲得資金的前後過程，並指出「我們正處於計算的世界」。他認為，未來人類處理資訊的方式將從AI上發生根本改變，這就是英偉達製造晶片和系統的根本原因。而生成式AI將從一個資訊「種子」出發，計算的未來將高度依賴生成而非檢索。

面對英偉達暴跌80%時的“低谷期”，黃仁勳坦言當時希望公司要回到事情的“核心”— —堅持我所相信的，然後什麼都不改變、繼續前進。

黃仁勳也認為，液冷技術將成為AI算力的下一個趨勢領域。

黃仁勳強調，未來十年，英偉達最大的挑戰來自科技和市場，其他的挑戰也來自工業、地緣政治和社會層面。他希望所執掌的英偉達能透過堅持不懈地去做擅長且熱愛的事，被歷史以「改變了一切」而聞名。

以下是黃仁勳在史丹佛大學的兩場訪談對話全文，僅供參考：

第一個對話訊息來自黃仁勳與MBA ’24 Shantam Jain的對話，中文字幕翻譯部分自@美國攻略，並由鈦媒體編輯進行人工整理和修正。

主持人：Jensen，非常榮幸能邀請到您，謝謝。

黃仁勳：能來這裡我很高興，謝謝。

主持人：為了慶祝您回到史丹佛，我想先聊聊您離開史丹佛的那段經歷。當時您加入了LSI Logic（美國邏輯晶片公司），那是當時最棒的公司之一。您也跟很多人建立了良好的聲譽，但卻決定離開創業。是什麼促使您做出這樣的決定？

黃仁勳：是Chris 和Curtis（兩位英偉達共同創辦人、黃仁勳的好友）。當時我在LSI 當工程師，他們在Sun 工作。我當時跟CS 領域最聰明的人共事，製造各種工作站包括圖形工作站。有一天Chris 和Curtis 說，他們想離開Sun 。他們想讓我幫忙想想做什麼好。我的工作很棒，但他們堅持要我加入他們一起思考如何創立一家公司。當他們過來時，我們就在Denny’s 聚會，那幾乎算是我最初效力的公司。我成為CEO 之前的第一份工作是洗碗工，那份工作我做得很好。總之，我們經常聚會，而那段時期正值微處理器革命。

那是在1992到1993年期間，PC革命才剛開始。革命性的Windows 95 還沒上市，奔騰處理器甚至還沒發表。這一切都發生在PC 革命爆發之前，顯而易見，微處理器會非常重要。於是我們想，為什麼不創立一家公司解決通用電腦無法解決的問題呢？這就成了公司使命：製造特殊的電腦解決一般電腦無法解決的問題。直到今天，我們還一直專注於此。

看看這些我們開拓的市場以及市場中的各種問題，例如電腦藥物設計、天氣模擬，材料設計。這些都是我們引以為傲的東西。機器人、自動駕駛汽車，以及人工智慧的自主軟體。隨後我們不斷地推動技術進步，最終計算成本接近零。這促成了一個全新的軟體開發方式，電腦自己編寫軟體，也就是我們今天熟知的人工智慧。就是這樣。

主持人：這就是整個歷程，感謝大家的光臨（玩笑）。嗯，如今我們都在思考這些應用。那時，LSI 的CEO 說服了他的最大投資者Don Valentine 與您會面。就是紅杉資本的創始人。我可以看到很多創辦人都滿懷期待地向前傾著身子。但您是如何說服矽谷最炙手可熱的投資人為您投資的呢？您的團隊是新創者，產品是面向尚不存在的市場。

黃仁勳：我不知道如何寫商業計劃書，所以我去了書店。那時候還有書店呢。商業書籍區，有這本書，作者我認識，Gordon Bell 。這本書我應該再去把它找出來，但它非常厚。書名是《如何寫商業計劃書》。

對於一個很小眾的市場來說，它的書名相當具體了。感覺像是他特地為十幾個人寫的，我就是其中之一。我買了這本書，立刻就意識到這是個壞主意，因為Gordon非常聰明，聰明的人總是有很多話要說。

我很確定Gordon想從頭到尾教我怎麼寫商業計劃書，所以我拿起這本書，大概有450頁後，好吧，我從來沒讀完過，根本讀不完。我隨便翻了幾頁，然後想：算了。等我讀完它的時候，公司估計都倒閉了，錢也花光了。

Laurie和我當時銀行裡只有六個月左右的生活費，我們已經有了Spencer和Madison，還有一條狗，所以我們一家五口只能靠手頭這點存款生活。因此我時間不多，我沒有寫商業計劃書，而是直接去找了Wilf Corrigan 。

他曾經有一天打電話給我說：「嘿，您離開公司了，您都沒告訴我您幹嘛去了，我希望您能回來給我講講。」我回去給Wilf 做了詳細的介紹。Wilf聽完我的介紹後說：“我完全不明白您在說什麼。”“這是我聽過最爛的創業推銷之一。”

隨後他拿起電話打給Don Valentine，他打電話給Don說：“Don，我要給您送個小伙子過去，我希望您能給他投資。他是我在LSI 最棒的員工之一。”

我學到的教訓是：你可以忽悠一個精彩的面試，你也可能會把麵試搞砸，但你無法逃避自己的過去，所以要把自己的「過去」做好。從很多方面來說，我說我是個好洗碗工是認真的，我可能是Denny’s餐廳史上最好的洗碗工。我有規劃，注重組織有序，我準備工作很用心，然後全力以赴地清洗盤子，之後我被提拔為服務員，我是Denny’s最好的服務員。

我從不空手離開工作區，也不空手回來，我效率很高。總之，我最終成為了CEO，但我仍在努力成為一名優秀的CEO 。

主持人：您曾說要做最好的，要成為後來獲得投資、做同樣事情的89 家公司中最優秀的。當公司的資金僅夠維持6到9個月時，您意識到最初的願景行不通。在如此不利的情況下，您如何決定下一步來挽救公司？

黃仁勳：我們創立了「加速運算」（NVIDIA）公司。問題是，它用來做什麼？它的殺手級應用是什麼？這是我們做出的第一個重大決定，也是紅杉投資的項目。我們的第一個重大決定就是，首個重點應用領域是3D圖形。技術將是3D圖形，而具體應用程式將是電子遊戲。

當時，廉價的3D圖形技術是不可能做到的。矽谷圖形晶片產品要上百萬美元，做廉價版本很難。而電子遊戲市場當時的價值是零美元、不存在。你有一項難以商品化的技術，瞄準了一個尚未存在的市場。這個交集就是我們公司的創立點。

我還記得當我完成展示後，Don說了句話，當時很有道理，今天聽來也是：「新創公司不該投資新創公司或跟新創公司合作。」他的觀點是，為了讓NVIDIA成功，我們需要另一家新創公司也能取得成功，就是Electronic Arts 。那家公司的CTO只有14歲，得由媽媽開車送他上班。他想提醒我，這就是我要依靠的人。他說：「你要是賠了我的錢，我殺了你。」這就是我對第一次會議的回憶。

不過儘管如此，我們還是創造了點東西。接下來幾年我們著手去開拓市場，為PC創造遊戲市場。這花了很多時間，我們直到今天還在耕耘這塊領域。

我們意識到，為了把百萬美元的電腦圖形技術商品化，使其適配進入售價300美元、400美元、500美元範圍的電腦，你不僅要創造新技術，還得發明新的計算圖形處理方式。同時你還需要開拓全新的市場。因此，我們必須不斷創造新技術、新市場。這種「創造技術、開拓市場」的理念定義了我們公司。我們做的幾乎每件事情都是創造科技、創造市場。這就是人們說的「生態鏈」的本質。在過去30年裡，NVIDIA的核心領悟就在於：為了讓別人購買我們的產品，我們必須親自開拓這個新市場。

這就是為何我們很早就開始佈局自動駕駛、深度學習，以及在許多領域都處於前沿，包括計算藥物設計和發現。我們在創造技術的同時致力於開拓所有這些不同領域的市場。

接下來我們踏入正軌，然後微軟推出了Direct 3D 的標準。這催生了數百家公司。幾年後我們發現自己在跟幾乎所有人競爭。我們賴以創立公司、開拓消費級3D 圖形的那項發明技術，居然跟Direct 3D 標準不相容。

我們創立公司，想把百萬美元的發明技術商品化，但很快就發現與新的標準不相容。我們不得不更改賽道，否則只能倒閉。但我們不知道如何按照微軟的方式來建構它。

我還記得那次會議上的討論：我們現在有89個競爭對手，我們知道之前的方式不對，但我們不知道正確的方式是什麼。

幸運的是我又看到一家書店Fries Electronics。我不知道它現在還在不在。有個週末我帶女兒Madison 去書店，然後就看到了這本書OpenGL手冊，定義了矽谷圖形的電腦圖形處理方式。一本68 美元，我帶了幾百塊錢，買了三本。

我把書帶回辦公室，對大家說：「我找到了咱們的未來。」我把三本書分發下去傳閱，中間有大幅的折疊插頁，這個插頁就是OpenGL流水線計算機圖形處理流水線。我把它交給了那些與我共同創辦公司的天才手中。

我們以前所未有的方式實現了OpenGL流水線，建構出了世界從未見過的東西。其中有很多經驗教訓。對我們公司來說，那一刻給了我們極大的信心：即使對所做的事情一無所知，也能成功創造出未來。

現在這就是我對任何事情的態度。當有人跟我說我沒聽過的事情，或聽過但不懂原理，我的想法總是：能有多難呢？可能看本書就搞定了，可能找一篇論文就能搞清楚原理。

我確實花了很多時間閱讀論文，這是真的。當然，你不能複製別人的做法，期待會有不同的結果。但你可以了解某件事情的實現原理，然後回歸問題的本質，捫心自問：基於現有的條件、動機、手段和工具，以及一切如今的變革，我會怎麼去重做這件事？我會如何重新發明它？我會如何設計它？

如果今天造一輛車，我會沿用過去的方式嗎？如果今天讓我創造一台計算機，我會採取怎樣的方式？如果今天讓我來寫軟體呢？

這麼想有道理嗎？即使是今天的公司，我也經常回歸本質，從頭思考。這是因為世界已經改變了。過去編寫軟體的方式是單一的，是為超級電腦設計的，但現在軟體架構已經解耦等等。我們今天思考軟體、電腦的方式一直在改變。常促使公司和自己回歸問題本質，會創造出大量的機會。

主持人：而當您運用這種技術時，結果可能是革命性的。公司上市之後您獲得了更快的發展，四年裡營收成長了九倍。但您卻因為一通化學教授的電話轉變了NVIDIA的創新方向，您能講講這個過程嗎？您是如何把談話與NVIDIA的未來連結起來的？

黃仁勳：英偉達公司本質上是在開創一種全新的運算方式。電腦圖形是第一個應用領域，但我們一直知道會有其他應用。陸續有影像處理、粒子物理、流體等領域開始使用我們的技術。還有很多我們想做、覺得會很有趣的應用領域。

我們努力讓處理器更具程式性，從而可以表達出更多樣化的演算法。後來我們發明了可程式著色器，讓成像和電腦圖形的各部分都具備了可程式性。這是一次重大突破。我們試圖找到可以充分利用我們處理器（它和CPU 有很大區別）來計算更複雜演算法的方式。

大概是2003年，我們創造了CG。C for GPUs的簡寫。它比CUDA早了大約三年。編寫那本曾挽救公司的教科書的作者，Mark Kilgard，他也編寫了關於CG的教科書。

CG 非常酷，我們還出了教科書。我們開始教導人們如何使用它，也發展了一些相應的工具。後來有幾位研究人員發現了CG，史丹佛大學的許多研究人員和學生都有在使用它。很多後來成為NVIDIA工程師的人當時也在搗鼓這個。

麻州有幾位醫生開始使用CG進行CT影像重建。我飛過去見了他們，問他們拿這個工具在做什麼。他們告訴了我他們的工作。然後一位量子化學家也用它來表達他的演算法。

我意識到有跡象表明人們可能真的開始有需求使用它。這讓我們逐步確信我們應該更深入地發展這塊領域。這個計算領域、這種計算形式能解決普通計算機難以解決的問題。這也強化了我們的信念，讓我們繼續前進。

主持人：每次聽到新的應用方式時，您都覺得很驚喜。這似乎貫穿了您在NVIDIA領導生涯中的一個主題，就像您在技術拐點出現之前就做出了賭注。當蘋果終於從樹上掉下時，您正穿著黑色皮夾克在等著接住它。您是如何做到如此確信的？

黃仁勳：這總是感覺像是飛身接球，就像在飛身接球。你的行動源自於核心的信念。我們堅信可以創造出一種計算機能解決一般計算無法解決的問題。我們相信CPU的能力是有極限的，而通用運算的能力也有極限。同時我們也知道能去解決一些有趣的問題。

但這些問題只是有趣嗎？還是能擴展成有趣的市場？只有當它們成為市場時才能保證永續性。

NVIDIA有十年的時間在投資未來，但市場並不存在。當時只存在一個市場：電腦圖形。十幾年的時間，推動我們今天發展壯大的市場根本不存在。那麼，你該如何繼續帶領身邊的所有人：公司、管理團隊、優秀的工程師、股東、董事會、合作夥伴？你帶著所有人上路，但根本沒有市場上存在的證據。這是真的非常非常的具有挑戰性。

我們的技術可以解決問題，有研究論文為證，這些都很有意思，但你得找市場。在市場出現之前，你仍然需要看到未來成功的早期指標。公司裡有一句行話叫做關鍵績效指標KPI 。不幸的是，KPI很難理解，我覺得KPI 很難理解。

什麼是好的KPI呢？當我們看KPI時，很多人都會說“毛利率”，但那不是KPI，那是結果。你應該尋找未來成功的早期指標，而且越早越好。原因是你想儘早看到自己正走在正確的方向。

我們有個片語叫做EIOFS「未來成功早期指標」的縮寫。我常使用這個詞，它能幫助人們、給予公司希望。看，我們解決了這個問題，那個問題，這個問題。市場尚不存在，但存在著一些重要的問題，解決這些問題就是公司的意義。我們希望永續發展，因此必須有市場在某個時刻出現。

但是，你要把結果與你正在做正確的事情的證據脫鉤。這就是解決問題的方法：你投資某個非常遙遠的事情，還得有信念堅持下去。辦法就是儘早找出你所做的事情是否正確的那些指標。一開始得有一個核心信念，除非有什麼改變了你的想法，否則你就要繼續相信它，並且尋找未來成功的早期指標。

主持人：NVIDIA的產品團隊使用過哪些早期指標呢？

黃仁勳：各種各樣的都有。我看到過這樣一篇論文，在此之前很久我遇到了需要我在「深度學習」領域提供幫助的人。那時，我甚至不知道深度學習是什麼。

他們需要我們創建一個領域特定的程式語言，這樣他們所有的演算法都能在我們的處理器上輕鬆實現。我們創造了這個叫做KU-DNN的東西。它本質上是在深度學習領域的SQL（資料庫語言）。而SQL則應用在儲存運算方面。

我們為深度學習創造了一門程式語言，就像是該領域的OpenGL。他們需要我們做這個，這樣他們才能表達他們的數學計算。他們不懂CUDA，但他們懂深度學習。我們在中間為他們創造了這個工具。我們之所以這麼做，是因為即使當時市場規模是零……這些研究員身無分文，即使看不到財務回報、遙遙無期，只要你相信，公司也願意去做。

這是我們公司的偉大能力之一。我們會問自己，這份工作是否有價值？它是否能在某個重要的領域推動科學的發展？注意，這是我從一開始就在強調的事情。從創立之初，我們就一直是注重工作的重要性而非市場規模。因為工作的重要性是未來市場存在的早期指標。

沒有人需要做商業分析報告，也沒有人需要給我看損益表、或財務預測。唯一的問題是，這份工作重要嗎？如果我們不來做的話，這些事還會不會發生？如果我們不做、事情也會自然發展，我其實特別高興。因為你想想，你什麼都不用做，世界變得更好了。這是終極「懶人」的定義。從很多方面來說，你需要養成這個習慣。公司應該對別人總是能做好的事情保持「懶惰」態度。

如果別人能做，那就讓他們去做吧。我們應該去做那些「如果我們不做就會出問題」的事情。

你必須說服自己：如果我不做，這件事就做不成。這是一項艱鉅而重要的工作，它會賦予你使命感。我們公司一直在選擇這樣的項目，而深度學習只是其中之一。其早期成功的跡像是吳恩達的人工智慧識別貓。Alex偵測出了貓，雖然不是每次都能成功，但至少能證明這條道路可能有所發展。

我們分析了深度學習的結構，我們是電腦科學家，我們理解事物運作的原理。我們說服自己這個技術能改變一切。無論如何，這就是一個例子。

主持人：您的這些選擇取得了巨大的回報，字面上、比喻意義上都是。但金融危機期間，華爾街不相信您押注機器學習。公司市值蒸發80%，您帶領公司經歷了非常艱難的時期。在那種情況下，您是如何掌控局勢、讓員工專注目標？

黃仁勳：我在那段時間的反應和過去一週的反應完全一樣。之前你問我本週的事我的反應沒有任何變化。本週與上週、或前一周毫無不同。當然，股價跌了80%確實有點難堪。你只想穿一件「不是我的錯」的T 卹出門。更糟的是你不想起床，不想出門。這些都很真實，但隨後你還是得投入工作。

我在同一時間醒來，用同樣的方式規劃我的一天。我回歸初心：我相信什麼？你必須始終牢記核心，你相信什麼？最重要的事情是什麼？一項項確認。這樣做有幫助。家人愛我嗎？是的，很好。你就得逐條確認。再回到你的工作核心，繼續工作。然後每一次對話都回到工作核心，讓公司的注意力集中在核心上。你堅信嗎？有什麼東西改變了嗎？股價變了但還有其他東西變了嗎？物理定律變了？萬有引力變了？那些促使我們做出決定的事情，那些假設、那些信念有改變嗎？

因為如果這些東西變了，那一切都要改變。但如果它們不變，你也什麼都不需要改變。繼續走下去，這就是堅持的辦法。

主持人：和您的員工溝通時，他們說您（不想公開露面）。他們說您在領導方面（連員工也不見。開玩笑的）。

黃仁勳：不，不幸的是身為領導者你得讓人看到，這才是困難的地方。

我是學電機工程的，入學的時候年紀很小。我上大學的時候才16 歲，很多事情都經歷得比較早。我有點內向，很害羞，不喜歡公開演講。當然今天能來這裡很開心……但這不是我的本性。當情況有挑戰時，站在你最關心的人面前並不容易。你能想像公司股價下跌80% 時開會嗎？

身為CEO，我最重要的職責是站出來面對你們，解釋情況。有時候你不知道原因，不知道會持續多久、多糟。你對這些一無所知，但仍然必須解釋。面對所有這些人，你知道他們在想什麼。有些人可能認為我們完了，有人可能覺得你是個白痴，有人可能在想別的事情。大家可能胡思亂想，你知道，但你還得站在他們面前去做艱苦的工作。

主持人：他們可能會那麼想，但您所帶領的團隊沒有一個人離開。

黃仁勳：他們找不到工作，我一直這麼提醒他們。開玩笑的。我身邊都是天才，很不可思議。NVIDIA 眾所周知擁有全球最出色的管理團隊，這是世界上技術最深厚的管理團隊。我身邊都是這樣的人，他們都是天才。商業團隊、市場團隊、銷售團隊，都非常優秀。工程團隊、研究團隊簡直難以置信。是的。

主持人：您的員工說您的領導風格非常投入。您有50 個直接下屬。您鼓勵各級員工向您發送他們認為五件最重要的事情，您不斷提醒大家沒有任何工作您看不上。能告訴我們您為什麼設計這麼扁平的組織架構嗎？我們該如何思考未來要設計的組織架構？

黃仁勳：沒有任何工作我看不出來。別忘了我曾經真是個洗碗工。我洗過很多很多廁所，比你們大家加起來還要多。那些畫面揮之不去。我也不知道要對你說什麼，這就是人生。

你不可能給我一項我做不了的工作。我做事情不是僅僅因為它是否配得上我。如果你寄東西給我想要我的意見，如果我能為你提供幫助跟你分享我的思考過程，那我就能有貢獻，讓你看到我是如何進行推理的。了解一個人處理事情的思考方式能賦予你力量。你會想：“天哪，原來你是這麼思考這種事情的。”

其複雜程度不如你想像。你會知道原來這麼處理模糊不清的事情，你會知道如何處理無法估計的事，你會知道如何處理看似很可怕的事情，你會知道怎麼……懂嗎？我一直在示範給大家怎麼進行推理，策略──如何預測某件事如何分解問題。你在不斷地賦權眾人。我就是這樣看待這事的。如果你寄東西給我審閱，我會盡力而為，然後讓你知道我會怎麼做。這個過程中我也從你身上學到了很多，對吧？你提供了大量的資訊我學到了很多。

所以我覺得這個過程很有回報。有時候確實會很耗費精力為了給別人增值，他們本來就很聰明，我身邊都是這種人。要給他們增值，你至少要達到他們的水平。你必須進入他們的思維空間，這真的很難。需要消耗大量的情緒和智力能量。做完這樣的事情後，我會感到精疲力竭。我身邊很多優秀的人。

CEO應該擁有最多的直接下屬，因為能直接報告給CEO的人所需的管理最少。若CEO的下屬很少，在我看來毫無道理，除非說，CEO知道的資訊最有價值、最機密。他只能告訴給兩三個人，這些人也只能告訴另外幾個人。我不認同這種「你掌握的資訊就是權力」的文化或環境。

我希望我們都能為公司做出貢獻，我們在公司中的地位應該取決於我們解決複雜問題的能力、帶領他人取得卓越成就的能力、激發他人靈感的能力、賦能他人和支持他人的能力。這才是管理團隊存在的目的──服務其他員工，創造有利條件讓優秀人才願意來為你工作，而不是去其他令人讚嘆的高科技公司。他們選擇、自願來為你工作。因此，你應該創造出能讓他們從事畢生工作的條件，這就是我的使命。

可能你已經聽過我說這件事而我也相信這一點。我的工作很簡單，就是要創造你能夠做畢生工作的條件。那我該如何做到這一點？這種條件是什麼樣的呢？

嗯，這種條件會帶來很大的自主性。只有當你了解環境時你才會獲得這種自主性，對嗎？你必須了解所處狀況的背景才能想出好點子。我必須創造讓你知道背景的環境，你得有知情權。得到知情權的最佳方式是減少訊息扭曲的層次。這就是為什麼我很常在這樣的場合下進行推理。我會說，這是最初的事實，這是我們擁有的數據。我要這樣進行推理，以下是一些假設。以下是一些未知因素，以下是一些已知因素。所以你就進行推理了。現在，你已經建立了一個高度自主的組織。

NVIDIA有3萬人。我們是世界上最小的超級公司。但每位員工都有很大自主權，每天幫我做明智決定。原因是他們理解我的狀態。他們理解我的狀態。我對人很透明，我相信我可以把資訊交給你。資訊可能難理解、情況很複雜但我相信你可以應付。我對很多人說過「你們是成年人、可以應付這個的。」但有些人不是真正的成年人，只是剛畢業（開玩笑的）。我剛畢業時不能算成成年人，但我幸運地被信任和託付。我想這樣做。我想為人們創造能夠做到這一點的條件。

主持人：我現在想談談大家都在想的話題——人工智慧。上週，您說生成式人工智慧和加速運算已經達到臨界點。隨著這項技術變得越來越主流。您最興奮的應用是什麼？

黃仁勳：你必須回歸初心，問問自己什麼是生成式人工智慧？發生了什麼事？我們有了可以理解事物的軟體它們可以理解為什麼…我們將所有東西數位化了。基因定序，數位化基因。但這意味著什麼呢？那串基因序列有什麼意義？我們已經將胺基酸數位化但這是什麼意思呢？我們現在有能力數位化文字、數位化聲音，我們數位化圖像和視頻，我們數位化了很多東西。但這意味著什麼呢？透過大量學習、大量數據以及從模式和關係中，我們現在理解了它們的意義。我們不僅理解它們的意思還可以在它們之間轉換，因為我們了解這些事物在同一個世界中的意義。

我們不是分開了解它們的。我們是在同一個上下文中學習口語、文字、段落和詞彙。我們找到了它們之間的相關性，它們彼此都是有關聯的。現在，我們不僅了解模態、每個模態的含義，我們還明白如何在它們之間進行轉換。顯而易見的應用程式如：視訊生成文本，就是字幕；文本生成圖像如Midjourney；以及文本生成文本如ChatGPT，太神奇了。我們現在知道，我們理解了含義，還可以轉換。某些事物的轉換等同於資訊生成。

突然間，你得退後一步捫心自問，這會對我們所做的每一件事的每一層面帶來什麼影響？我在你們面前練習、我在你們面前推理。和十幾年前首次看到AlexNet 時一樣，當時我就這樣推理。我看到什麼了？多有趣？它能做什麼？太酷了。最重要的是，這代表什麼？對計算領域的每一層意味著什麼？

因為我們處於計算的世界。未來我們處理資訊的方式將從根本上改變。這就是NVIDIA製造晶片和系統的原因。我們編寫軟體的方式也會從根本上改變。我們未來的軟體類型將改變將催生新的應用程式。還有，這些應用程式的處理方式也會改變。

過去，模型是基於檢索預先記錄的信息，我們編寫文字、預先記錄然後基於演算法來檢索。在未來，某些資訊的種子將成為起點。我們稱之為Prompt提示詞，然後產生其它的內容。未來的計算將高度依賴生成。舉例來說我們現在正在聊天。我告訴給你們的資訊很少是檢索所得。大多數是生成的，這叫做生成式人工智慧（AIGC）。未來電腦的運算會高度依賴生成，而非基於檢索。

回到原點，你們創業時得自問哪些產業會因此被顛覆？我們還會對網路持有同樣的看法嗎？我們還會對存儲持有同樣的看法嗎？我們還會像今天這樣濫用網路流量嗎？可能不會。我們此刻在對話，但不是你每問個問題我就上車離開。我們不必像過去那樣濫用訊息傳輸。什麼會更多出現？什麼會減少？哪些新的應用程式？等等之類的問題。你可以審視整個產業格局自問：什麼會被顛覆？什麼會改變？會出現哪些新事物？諸如此類。推理過程始於「發生什麼事了？什麼是生成式人工智慧？」從根本上，到底是什麼正在發生？對所有問題都回歸本質。

我還想聊聊組織架構，你之前提問我忘了回答。創建組織的方式得回歸本質，別管其它公司的組織架構。你記住組織是用來做什麼的。過去的架構是上面一個CEO下面是輔佐大臣，層層向下，最底層就是普通員工。這樣設計的目的是希望員工獲得的資訊越少越好，因為士兵們的根本任務就是在戰場上賣命。犧牲而不問，原因你們懂的。我只有3萬名員工，我不希望任何人去送死。我希望他們質疑一切，能理解嗎？過去的組織方式與現今的組織方式截然不同。

問題是「NVIDIA要創造什麼？」組織架構的目標，是讓我們更能創造我們要創造的東西。大家創造的東西不同，為什麼還要用相同的組織架構方式呢？為什麼採用相同的組織架構、而不考慮你們要創造的是什麼？毫無道理。你造計算機用一種架構去組織。你提供醫療服務還用完全相同的架構去組織。這完全說不通。你得回歸本質自問：需要什麼樣的架構？輸入是什麼？輸出是什麼？這個環境有什麼特性？這種動物必須生活在什麼樣的環境？它的特性是什麼？大部分情況下是穩定的嗎？是不是每時每刻都努力榨乾最後一滴水？還是時常變化、隨時會被攻擊？你得明白，身為CEO你的工作就是要架構這個公司。這是我的首要工作──創造條件讓你能做畢生的事業。架構必須正確你必須回歸本質，思考這些問題。

我很幸運，在29 歲的時候有機會退後一步思考：我如何為未來建立這家公司，它的樣子會是怎麼樣？它的作業系統是什麼也就是企業文化？我們鼓勵和推廣哪些行為、不鼓勵哪些行為？等等。

主持人：今年我們的主題是重新定義明天，嘉賓的一個問題是，作為英偉達的聯合創始人和CEO，如果您能閉上眼、神奇地改變關於明天的一件事，會是什麼？

黃仁勳：我們是不是應該事先想想這個問題？要不然我會給您一個糟糕的答案。

我個人觀點，世上有很多事我們無法控制，你的工作是做出獨特貢獻、有目標的生活，做一些只有你才能做或會做的事。做出獨特貢獻，離開世界後，大家會覺得因為有你，世界變得更好了。對我來說我就是這樣過日子的。我會快進到未來再往回看。你的問題其實和我思考問題的視角完全相反，我不會從目前位置向前看，我快轉到未來，再往回看。因為這麼做比較容易。我會往回看，翻閱歷史。我們用這種做法、那種方式解決了某些問題……說得通嗎？

這有點像是你們解決問題的方式。你搞清楚最終想要的結果，然後反推實現它的方法。所以我設想NVIDIA為推動運算領域發展做出獨特貢獻，因為運算是推動整個人類進步的最大動力。這不是自我吹捧，而是因為這是我們擅長的領域，難度極高。我們堅信自己能做出絕對獨特的貢獻。到今天，公司已經走過了31年，但我們的旅程才剛開始。這是極難的目標。當我回首往事時我相信我們會被銘記，成為一家改變了世界的公司，不是因為我們到處宣講透過言行改變世界，而是因為我們堅持做一件難度極高的事，這件事是我們擅長、熱愛而且做了很久。

觀眾：我是GSP專案的負責人。我的問題是：您如何看待公司在未來十年的發展？您認為公司會面臨哪些挑戰？以及您對此的策略是什麼？

黃仁勳：首先，我能說說您提問題時我腦海中的想法嗎？當您說「什麼挑戰」時一大堆挑戰在我腦中閃過，以至於我當時在想選哪一個說比較好。呈現在我腦海中的大多數都是技術挑戰，因為我整個早上都在處理這些問題。但如果您昨天問，我可能想的大多是市場開拓相關的挑戰。有些市場我也非常想開拓。能不能快點行動？但我們無法單槍匹馬實現它。

NVIDIA是一家技術平台型公司。我們服務許多公司，希望我們的夢想能透過它們實現。有些事我很想看到例如讓生物學領域達到像40年前的晶片設計產業的狀態。當年的電腦輔助設計（EDA）軟體、整個EDA 產業，成就了我們今天所擁有的一切。我相信明天我們會讓生物領域也能達到同樣的突破。

今天，我們有能力將電腦輔助藥物設計與基因、蛋白質、甚至細胞結合。我們非常非常接近能表示和理解細胞的意義，那是大量基因的組合。細胞代表著什麼？如果我們能像理解文字一樣理解細胞，想像一下前景。我迫不及待地期待那一天的到來對此感到很興奮。還有一些我感到興奮、確信馬上要突破的領域。例如，以人為導向的機器人技術非常接近突破。理由是，如果你能將語音進行切分成單元並理解那麼，為什麼不能對動作進行同樣的處理呢？因此，一旦你在某個領域想通了這些電腦科學技術，就會去思考：既然能做這個為什麼不能做那個？這些都讓我很興奮。這個領域的挑戰是令人愉快的挑戰。

當然，還有一些「不太愉快」的挑戰， 例如產業問題、地緣政治問題和社會問題。你們應該都聽過這些了這些都是真實存在的問題。全球範圍內的社會問題、地緣政治問題。為什麼我們不能相處好呢？我們為什麼要在世界上說那些話？為什麼要說那些話然後在世界上放大它？為什麼我們必須這麼批判別人呢？所有這些問題，你們都知道我不需要再重複一次。

觀眾：我叫Jose，我是2023年GSB班的學生。我的問題是：您是否對我們開發AI的速度感到任何擔憂？您認為是否需要任何監管制度？謝謝。

黃仁勳：答案是肯定的也是否定的。現代AI最偉大的突破是深度學習，有了長足的進步。但另一個不可思議的突破是人類常有、常使用的能力。我們把它應用在語言模型上稱為基礎、強化學習、人為回饋。我每天都在提供強化學習與人為回饋。這就是我的工作。在場的各位家長，你們也一直提供強化學習與人為回饋。如今，我們才弄清楚如何將這個系統性地應用在人工智慧上。還有很多其它防範手段：例如，微調、基礎。如何產生遵循物理定律的數據？

目前，有些模型產生的物體會在太空中飄散、不遵循物理定律。這需要技術來解決。防範需要技術，微調需要技術，讓AI與人類目標一致需要技術，安全也需要技術。

飛機之所以安全，是因為所有的自動駕駛系統，都由多樣性和冗餘性系統支持， 還有各種新發明的功能安全和主動安全系統。我們需要更快、更快速地發明所有類似的技術。安全和人工智慧之間的界線網路安全和人工智慧之間的界線將會變得模糊而緊密交融。在網路安全領域，我們需要科技非常、非常快速地進步才能保護我們免受人工智慧的傷害。

從很多方面來看，我們需要科技更快推進，遠比現在快得多。監管有兩類，有社會監管，我真不知道該如何處理；也有產品和服務監管，這點我非常清楚該怎麼做。FAA、FDA、NITSA等等各種聯邦政府機構，它們針對特定用途的產品和服務有各種監管措施。律師業有職業資格考試、醫生行業也是，如此等等。你們都有資格認證考試。都有需要達到的標準都需持續考取資格認證。會計師業也是如此等。

不管是產品還是服務都已經有很多、很多的監管制度。請不要再額外增加一套橫跨所有行業的超級監管。監管會計行業的監管者不應該去監管醫生。我喜歡會計師，但如果我需要做心臟搭橋手術，會計師能算帳固然不錯但顯然不能做心臟搭橋。我希望已有產品和服務的監管在人工智慧的背景下加強。

我漏掉了很重要的一個方面，那就是AI 對社會帶來的影響。如何應對呢？我沒有很好的答案，不過已經足夠多的人在討論了。但重要的是把這一切劃分成很多個子問題。能理解嗎？這樣我們才不會過度聚焦在一個領域，而忘記了大量常規領域還可以做的事。那樣的結果是，人們會死於車禍和飛機事故—— 毫無道理。我們應該確保在那些領域做到位。

很務實。（你們）能再問一個問題嗎？

主持人：好吧，按照慣例，我們有些快問快答問題。

黃仁勳：好的，我一直努力避免來。好的，好的，請開始。

主持人：您第一份工作是Denny’s 餐廳，他們現在為您設了專門的卡座。在那裡的工作您最美好的回憶是什麼？

黃仁勳：我第二份工作是AMD，他們有幫我設專門卡座嗎？開玩笑啦。我很喜歡那份工作。真心喜歡那是一家很棒的公司。

主持人：如果全球各地都出現黑色皮夾克短缺，您會穿什麼？

黃仁勳：我儲備了一大堆黑色皮夾克，我才是最不需要擔心這個的人。

主持人：您談了很多關於教科書的事。如果您要寫一本，主題會是什麼？

黃仁勳：我不會寫的。您問的是假設性、毫無可能性實現的問題。

主持人：這很公平。最後，如果您能分享一條簡短的建議給史丹佛，會是什麼呢？

黃仁勳：擁有一個核心信念。每天都發自內心地檢視目標竭盡全力追求、持之以恆地追求。和您愛的人一起，攜手踏上正途。這就是NVIDIA 的故事。

主持人：Jensen，和您聊的這一小時太愉快了。感謝您抽出寶貴時間。

以下是黃仁勳另一場在SIEPR keynote開幕活動上的對話，影片為全英文無字幕，文字部分由訊飛聽見、Kimi智能助手和ChatGPT進行AI 翻譯，鈦媒體編輯進行部分人工整理和修正。