今天看了黃仁勳在BG2的podcast做的一些想法整理

導言：超越喧囂

在當今科技界，NVIDIA和AI是無可迴避的熱門話題，相關的討論與炒作鋪天蓋地。然而，在這些表面的新聞報導之下，隱藏著更深層的戰略思考與對未來的洞察。

本文旨在穿透喧囂，直接從NVIDIA創辦人兼執行長黃仁勳近期一場深度對談中，提煉出最令人驚訝且違反直覺的五大觀點。這些洞見不僅揭示了運算的未來、產業的競爭動態，更描繪了全球經濟格局的根本性轉變。讓我們深入探討，這位引領AI革命的舵手，究竟看到了怎樣的未來。

第一點：推理不是一次性回答，而是「思考」——而且它正在擴展十億倍

過去，我們將AI的「推理」（Inference）理解為一個「一次性」的過程——你提出問題，AI給出答案。這是一個簡單的請求與回應模型。

然而，黃仁勳指出一個全新的範式：AI正在「回答前先思考」。這意味著AI不再只是從記憶中提取答案，而是會進行推理、研究、查證事實，然後再給出經過深思熟慮的回答。這個「思考」的過程，包括了多輪的自我校驗與資訊整合，從而指數級地增加了對運算能力的需求。

他解釋道，這個「思考」過程創造了繼預訓練（Pre-training）和後訓練（Post-training）之後的第三個擴展定律。正是基於此，他大膽預測，推理的運算需求將在未來增長十億倍。值得注意的是，黃仁勳表示他今年的信心比一年前更為堅定，因為「代理系統」（agent systems）、「多模態」（multimodality）以及「影片生成」的爆炸性增長，為這個預測提供了確鑿的證據，驗證了對運算需求的指數級渴求。

「推理不再是一次性的回答，而是在回答前進行思考……你思考得越久，得到的答案品質就越高。」

第二點：OpenAI注定將成為下一個數兆美元的超大規模公司

黃仁勳直接且明確地預測：「OpenAI很可能將成為下一個數兆美元的超大規模公司（hyperscale company）。」

他對「超大規模公司」的定義，不僅僅是規模龐大。他指的是像Google或Meta那樣，既擁有面向消費者和企業的服務，又親自建立從晶片到軟體的全棧AI基礎設施——即「AI工廠」的公司。

這個信念是NVIDIA與OpenAI建立合作夥伴關係和進行投資的基石。黃仁勳認為，這是「我們能想像到的最明智的投資之一」。這個舉動的深層意義在於，它標誌著OpenAI正在從一個依賴Microsoft Azure的「外包模式」，轉向親自建立基礎設施的「自建模式」。這意味著OpenAI的規模已經「畢業」，達到了與Meta的祖克柏、Google的皮查伊同等級別，需要與NVIDIA建立直接從晶片到工廠的深度合作關係，這是其邁向真正超大規模公司的關鍵一步。

第三點：為什麼競爭對手的晶片即使定價為零，你仍然會選擇NVIDIA

這或許是黃仁勳最具顛覆性的觀點：即使競爭對手的晶片是免費的，客戶仍然會購買NVIDIA的系統。

這個看似違反常理的論點，核心在於一個關鍵概念：在一個電力受限的世界裡，總體擁有成本（Total Cost of Ownership, TCO）才是決策的關鍵。他的邏輯如下：

資料中心的擴展受到電力（以GW計算）的嚴格限制。因此，終極目標是在有限的電力預算內，最大化收入（或生成的token數量）。黃仁勳以Blackwell架構為例，其每瓦性能（performance-per-watt）比上一代Hopper高出驚人的30倍。在這種情況下，使用一個效率較低的「免費」晶片所帶來的機會成本將是巨大的。為了省下晶片費用，你將犧牲從固定電力預算中獲得30倍潛在收入的機會——這是一個經濟上完全不理性的權衡。

結論很明確：這場戰爭的關鍵不在於晶片的價格，而在於每瓦性能，以及AI工廠所能產生的總經濟產出。

第四點：巨大的脫節——為什麼華爾街的預測是錯的

一個鮮明的對比存在於市場預期與產業領導者的規劃之間：華爾街的共識預測NVIDIA的增長將在2027年左右趨於平緩，而產業領導者們（包括NVIDIA自己）則在為指數級的擴張做準備。

黃仁勳提出了三點理由來解釋為何增長將持續。他巧妙地將前兩點定義為相對「平凡」但規模龐大的基礎市場，而第三點則是華爾街模型完全忽視的、真正爆炸性的未來機會：

• 通用計算的終結（平凡的基礎市場之一）： 全球價值數兆美元的計算基礎設施必須更新換代，而它們將被加速計算所取代。這是一個全面的、必然發生的基礎設施刷新週期。
• 現有超大規模業務的轉型（平凡的基礎市場之二）： 現有的大規模工作負載，如推薦引擎和搜尋，正全面從CPU轉向基於GPU的AI。這本身就是一個價值數千億美元的市場轉移，是將舊有模式轉換為新模式。
• 增強人類智慧的未來（真正的指數級機會）： AI將增強由人類智慧驅動的約50兆美元全球GDP。為了生成這些代表智慧的「tokens」，將創造一個數兆美元的全新AI基礎設施市場。這不是替代，而是創造一個前所未有的新經濟層面。

這種分層的論述揭示了華爾街的盲點：他們或許看到了替代市場的規模，卻完全低估了AI作為一個全新生產力工具所創造的淨新增市場的巨大潛力。

第五點：在中國競爭，而非脫鉤

針對中美科技競爭，黃仁勳提出了與主流「脫鉤」論調截然相反的立場。他指出，直到幾年前，NVIDIA在中國還擁有95%的市佔率。

他直言，將NVIDIA強行逐出中國市場是一個「巨大的錯誤」。黃仁勳認為，美國的政策「單方面解除了美國的武裝」，同時為華為創造了一個受保護的國內壟斷市場，讓其得以利用壟斷利潤資助其全球擴張，並挑戰NVIDIA。他用一句極具震撼力的話來形容競爭的激烈程度：

「他們只落後我們奈秒之差。」

黃仁勳相信，讓NVIDIA在中國市場競爭，對美國和中國雙方都是最有利的。這不僅能讓美國技術成為全球標準，最大化美國的經濟成就和地緣政治影響力，同時也能讓中國在一個開放的市場中接觸到領先的技術。這是一個可以共存共榮的局面，而非零和遊戲。

結論：登上指數級增長的列車

綜合以上觀點，黃仁勳傳遞的核心訊息是：AI革命的規模和速度遠超多數人的想像。這不是一次漸進式的改良，而是一場對運算和各行各業的根本性重塑。

面對如此迅猛的變革，任何公司或領導者該如何應對？黃仁勳的建議非常直接：「你唯一真正需要做的事情，就是上車。」這不僅是為了跟上步伐，更是為了在歷史性的範式轉移中生存下來。正如未來學家Ray Kurzweil曾預言，21世紀我們將經歷的不是100年的進步，而是相當於20,000年的進步。

鑑於此，一個值得深思的問題是：對你和你的產業而言，「登上列車」究竟意味著什麼？