7 月 17 日消息，在第三届中国国际供应链促进博览会论坛上，英伟达公司总裁兼首席执行官黄仁勋与阿里云创始人王坚，开展了一场持续 20 分钟的 " 炉边谈话 "。

从 AI 基础技术的变革（如深度学习、生成式 AI 到物理 AI）、开源模型的生态价值，到算力革命的十年万倍跃升，两人探讨了 AI 如何重塑科学创新与人类创造力。

黄仁勋强调开源协作的重要性。他表示：" 开源工程非常重要。创新的速度不仅取决于每个公司或组织的贡献，而是能够汇集所有资源，造福整个生态系统。开源模型不仅能帮助中国 AI 发展，也能推动全球 AI 领域进步，是安全的发展方式。"

他还指出，以硅技术为基础的算力会继续进化。比如晶体管将走向三维结构，称为 " 全环绕栅极 "（Gate-All-Around）。现在是 " 纳米片 " 阶段，下一代是 " 环绕栅 " 结构，之后甚至会实现 " 晶体管堆叠晶体管 " ——就像叠罗汉一样，而非平铺在硅片表面。" 未来的封装也不会局限于芯片大小，而是会形成 ' 整块面板 ' 一样的芯片系统。"

此外，黄仁勋特别寄语年轻人：要掌握第一性原理思维，继续学习科学、推理以及电脑编程等知识。这一代人将成为 "AI 原住民 "，与科技共生共进。

以下为对话实录，略经编辑：

王坚：你觉得 AI 领域基础层面在过去几年发生了什么样的变化？

黄仁勋：这是一个很好的问题。首先，AI 是一种全新的软件开发方式。过去是人为编写代码、设计算法来预测结果，现在我们用算法学习如何预测结果。计算机通过现有数据进行学习，这种预测能力具有广泛的普适性。

机器学习技术诞生已久，但 2012 年出现了技术大爆炸。深度学习成为非常有效的工具，其表现甚至超越科学家水平。从 2012 到 2017 年，我们见证了计算机视觉效果超越人类能力，语音识别技术同样取得突破，语言理解能力也达到人类水平。这是 AI 发展的认知阶段。

随后是生成式 AI 的出现，它能够实现跨模态转换——从中文到英文、从图形到图形、从中文到视频。这种转换不仅限于语言，还涵盖不同媒介。生成式 AI 虽然 7 年前才问世，但发展势头强劲。现在的 AI 不仅能理解信息，还能生成信息，推理能力尤为突出。AI 能够分解问题并解决前所未有的难题，这就是推理 AI 的威力。

下一波浪潮是物理 AI，其能力将融入物理世界，比如机器人领域。大约每 4-5 年就会有一次重大突破，AI 已能解决大部分认知性任务。虽然我们的目标是让 AI 超越人类智慧，但在解决问题方面，AI 即将达到这一里程碑，这是非常了不起的成就。

王坚：今年开源模型也改变了 AI 技术格局。

黄仁勋：你觉得哪一个技术变革让你最兴奋？

王坚：我最兴奋的是计算技术的进步。计算是一切的基础架构，我们谈论 AI 时本质上是在讨论计算。20 年前我们讲计算机，很少提及计算本身，所以与其说计算机改变世界，不如说是计算在改变世界。

黄仁勋：AI 将计算带到了新境界，这非常了不起。在模型训练过程中，我们见证了巨大变化：第一个十年是预训练阶段，我们收集大量数据，甚至利用 AI 准备训练数据；随后进入人工强化训练阶段，加入人类反馈，实现人机协同；现在 AI 能够自主思考和实践，通过强化学习生成数据并完成任务。这一过程需要巨大的算力支撑。

王坚：这背后需要强大的算力支持。对我来说，AI 不仅是模拟人类智慧，更是增强和扩展人类智慧的工具。AI 激发创造力，提升我们的认知能力。

黄仁勋：飞机让我们飞得更远，而 AI 让我们思考得更深入、更聪明。AI 与人类大脑的运行机制非常相似。

王坚：回到开源 AI 话题，我们有 DeepSeek、阿里云 AI 产品以及 Kimi 等颠覆性开源模型，它们正推动着 AI 的未来发展。

黄仁勋：AI 进步速度惊人，英伟达的算力在过去十年提升了 10 万倍，能够处理更海量数据，使机器学习更高效。值得注意的是，大部分 AI 研究都是开源的，中国研究者发布的论文数量全球领先，这种开源协作推动了科学发展。

下一步不仅要开放研究，更要开放工程实践。开源工程至关重要，因为它能汇聚全球智慧，加快创新速度。开源模型不仅惠及中国 AI 领域，也推动全球发展。像 Kimi 这样的推理模型非常先进，医疗、金融、机器人等行业都能从中受益，开发自己的专属模型。

开源创新能获得全球审查，就像 DeepSeek 的论文堪称 A+ 水准，既包含科学价值也具备工程实用性，这种开放共享能显著提升工作效率和质量。

王坚：AI 对科学发展和技术创新的长期影响是什么？它将如何改变科研方式？

黄仁勋：AI 正在更大范围地为人类和科学服务。在芯片制造领域，我们开发了设计工具和自制传导器，实现了芯片制作流程的全程掌控。

生物学由自然创造，我们通过 AI 来解析蛋白质、细胞和生命机制，甚至理解生物机能反应。运用 AI 设计药物，有望延长人类寿命，这是巨大的机遇。

在算法领域，AI 能帮助解决天气预测、海洋物理等复杂问题。通过训练 AI 理解自然法则，我们既能揭示自然真相，也能模拟自然规律，这将极大推动科学发展。

王坚：AI 基于硅技术发展，未来十年二十年我们是否仍需依赖硅？

黄仁勋：现代 " 硅技术 " 已融合多种新元素，单纯称为 " 硅 " 已不准确。未来我们将从多个方向持续突破：

晶体管将采用三维 " 全环绕栅极 " 结构。当前是 " 纳米片 " 阶段，下一代是 " 环绕栅 " 结构，最终实现 " 晶体管堆叠 " ——如同叠罗汉般立体化，而非平面排列。

供电方式将转向背面布线，封装技术从单芯片转向多芯片堆叠。英伟达最早大规模采用 CoS（Chip on Substrate）技术，未来封装将发展成 " 整块面板 " 规模的芯片系统，甚至可能出现桌面大小的芯片。在此基础上引入硅光子技术（Silicon Photonics），通过 CPO（Co-Packaged Optics）实现光子与电子的紧密耦合，其综合效能将超乎想象。

王坚：科技的本质是连接人与人。AI 对年轻人意味着什么？您对他们有何建议？

黄仁勋：有人认为 AI 能解决数学和编程问题，因此不需要学习这些技能，这是错误的。虽然未来编程需求可能减少，但第一性原理思维至关重要——我们需要建立深度思考的体系。

我建议年轻人：

1. 继续学习科学、推理和编程等基础知识；

2. 积极拥抱 AI 技术。AI 正在重塑计算机形态，它理解人类交互方式甚至能自我教学，这种 " 增强版电脑 " 将成为最强大的平等工具，惠及农民、老年人等所有群体；

3. 年轻一代将成为 "AI 原住民 "，就像《星球大战》中的角色那样与科技共生。AI 将成为终身伴侣，记录人生旅程并提供指导。这令人惊叹——我们这代人从未有过 AI 助手，而现在年轻人将拥有这样的机会。（本文首发于钛媒体 APP，作者 | 张帅，编辑 | 盖虹达）