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商业趋势

笔记君说：

当被问及一年前 " 推理算力将增长十亿倍 " 的预言时，英伟达 CEO 黄仁勋在近期访谈中坦诚说道：" 我确实低估了它。"

这句反思的背后，是 AI 革命正以远超最乐观预测的速度铺天盖地冲过来。

在这次访谈中，他第一次系统阐述了驱动 AI 发展的三大扩展定律的叠加效应，讲透了算力需求 " 双重指数级增长 " 的底层逻辑。

从揭秘与 OpenAI 千亿级 " 星际之门 " 合作的战略意义，到断言 " 通用计算时代已经结束 "，再到纵论全球 " 主权 AI 竞赛 "，黄仁勋描述了未来 10 年社会与经济运行的崭新蓝图。

他认为，我们不是在经历一次技术升级，而是面临一场真正的工业革命，将来在全世界，我们会有几十亿个 "AI 同事 "。

我们能否理解趋势、顺应趋势，登上这列不断加速的列车？

相信看完今天的内容，会对你有不少启发。

一、黄仁勋主要讲了什么？

黄仁勋在 2025 年 9 月 25 日的这场访谈，其实就说了三句话：AI 工业革命已来，我们早有准备，未来各凭本事。

你可能觉得 "AI 工业革命 " 这词儿太大，但黄仁勋在访谈里把话撂得很明白：咱们不是在等未来，而是已经站在新工业革命的起跑线上。

这次革命的 " 蒸汽机 "，不是烧煤的铁疙瘩，而是能自己干活的 AI 工厂。

他的核心观点，说透了就是 " 一个逻辑、两个办法、一个大局 "，咱们掰开揉碎了讲。

1. 一个核心逻辑：AI 进步不靠 " 蛮干 "，靠 " 三重发动机 "

以前咱们总觉得，AI 变聪明全靠 " 堆料 " ——数据多、算力足，模型自然就强。但黄仁勋说，这想法早过时了。现在的 AI，是靠三个 " 发动机 " 一起发力，算力需求跟坐火箭似的，还不是一般的火箭，是 " 二级火箭 "。

第一台发动机：预训练（打基础）

这就像让孩子从小学读到大学，把图书馆里的书都翻遍，先搞懂 " 世界是什么样的 "。AI 会 " 吞 " 下整个互联网的信息，学会说话、懂知识、讲逻辑，这是咱们最熟悉的 " 大力出奇迹 " 阶段。

第二台发动机：后训练（练技能）

这可是个新知识！AI" 毕业 " 了不算完，还得上 " 实操培训班 "。

预训练就像考驾照时学的 " 踩油门、打方向、看后视镜 "，这些是开车的基础规则。但拿到驾照后，你得在上下班高峰的路口反复练 " 怎么并线不堵车 "，在下雨天练 " 怎么刹车不打滑 "，甚至在窄巷子练 " 怎么一把倒进车位 "。

这些针对性的练习就是 " 后训练 "，练到形成条件反射，才算是能应对复杂路况的老司机。

AI 的后训练也一样，预训练学会了 " 说话 "，后训练就要针对 " 写代码 "" 做设计 " 这些具体任务反复练，直到精准完成。这一步特费算力，因为得试成千上万种方法，才能找到最优解。

第三台发动机：推理（动脑子）

以前的 AI 像 " 百度一下 "，问啥直接从记忆里掏答案；现在的 AI 像 " 专家开会 "，你问个问题，它会先 " 查资料 "" 核实信息 "" 琢磨逻辑 "，甚至学新东西，最后才给你一个靠谱的回答。而且想越久，答案质量越高。

未来的 AI 也不是单打独斗，而是一群模型组队干活的 " 智能小分队 "。

这三台发动机不是 " 轮流上岗 "，而是 " 同时踩油门 "。一边用 AI 的人越来越多，一边每个人用 AI 一次消耗的算力也越来越大，两者一乘，算力需求直接 " 垂直上天 "。

这也能解释，为啥 OpenAI 要砸上千亿建 " 星际之门 " 算力设施，因为实在是不够用啊！

2. 两大战略支点：英伟达不只是卖芯片，是 " 建赛车场 "

面对这么疯狂的算力需求，英伟达没只想着 " 把芯片造得更快 "，而是玩了两招 " 升维打击 "。

支点一：从 " 卖赛车 " 到 " 造整个赛车生态 "

黄仁勋说，英伟达早不是芯片公司了，而是变成了 "AI 基础设施包工头 "。

他们每年更新的 Blackwell、Rubin 这些技术，不只是升级芯片，而是把模型、算法、软件、CPU、GPU、网络、数据中心全拆了重造，还得让这些部分严丝合缝地配合，他管这叫 " 极端协同设计 "。

有点难理解对吧，咱们打个比方。

以前的英伟达是造更快的赛车（GPU），现在他们是连赛道怎么铺、交通规则怎么定、加油站怎么建，甚至整个赛车场的生态都一起设计。

这样一来，从 Hopper 到 Blackwell（笔记侠注：英伟达 GPU 产品里的两个重要技术架构），一年性能就翻了 30 倍！

支点二：比对手更厉害的，是 " 长期省钱 "

黄仁勋放了句狠话说：" 就算对手的芯片白送，客户还是会选我们。"这话不是吹牛，核心在于" 总拥有成本 "（笔记侠注：在产品、服务或资产的整个生命周期内，所有与之相关的成本总和。它不仅包括初始购买价格，还涵盖后续使用、维护、运营直至最终处置过程中产生的各项费用）。

AI 时代的数据中心，最缺的不是钱，是电力和空间。英伟达的方案虽然可能贵点，但每瓦电产出的性能特别高。

同样的电费，用的方案能生成几倍、几十倍的 AI 成果，赚的钱自然也多。

我们简单算笔账：如果你的电费预算是固定的，用免费芯片能赚 100 万，用英伟达的收费芯片能赚 1000 万，你选哪个？

答案是明摆着的，免费芯片看着省钱，实际上亏了 900 万的潜在收入，这机会成本太高了、所以客户们宁愿多花点钱，也要选效率高的。

3. 一个全球视野：AI 市场要爆，各国都想 " 自己说了算 "

基于上面的逻辑，黄仁勋画了个超大的 " 蛋糕 "，还点出了一个新趋势。

市场规模：先 " 换旧的 "，再 " 造新的 "

黄仁勋说 " 通用计算的时代结束了 "，全球价值几万亿美元的传统计算设备，都得从 CPU 换成 AI 驱动的设备。

光是把谷歌、Meta、字节跳动这些公司的 " 推荐引擎 "（比如你刷到的短视频、看到的广告）从 CPU 改成 GPU，这就是几千亿美元的市场。

此外，AI 还会给全球 50 万亿美元的人类产生的 GDP 加成。比如公司花 1 万美元买个 AI 工具，帮年薪 10 万的员工效率翻倍，这投资回报率是巨大的。

主权 AI：各国都要 " 建自己的 AI 基地 "

黄仁勋看得很透：AI 现在是国家经济和安全的 " 命门 "，每个国家都想搞 " 主权 AI" ——建自己的 AI 基础设施，把本国的文化、历史、数据规则都 " 装 " 进 AI 里。

这就像每个国家都得有自己的电网、通信网、互联网一样，现在 AI 基础设施也成了 " 必需品 "。这对英伟达来说，又是一个由各国政府推动的万亿级新市场。

对华态度：别低估中国，合作才划算

这次访谈也聊到了中美科技竞争，黄仁勋说得很实在：应该让英伟达在中国公平竞争，这对中美都好。他还提醒说，别小看中国企业的创新能力，中国有全世界最牛的企业家和工程师。

美国要是搞 " 脱钩 "，把市场让给中国本土企业，那相当于还没打仗，自己先把武器扔了，得不偿失。

你看，其实黄仁勋的逻辑特简单：三大 " 发动机 " 让算力不够用了；英伟达靠 " 全栈改造 " 和 " 省钱本事 " 抓住机会；现在世界各国搞 " 主权 AI" 又把市场做大了。

这次访谈，他不是在讲 " 我们的芯片多好 "，而是在讲 " 未来的游戏规则该怎么玩 "。

二、未来 10 年的 5 个趋势，我们要记牢

好了，黄仁勋帮我们摸清了 " 世界新玩法 "，下面就是他直接甩出来的 " 未来十年路线图 "。这些不是天马行空的科幻，而是现在就能看到苗头的现实。

1. 算力成为 " 新电力 "，能扛多少电费，就有多少竞争力

以前看国家牛不牛，看煤炭挖得多不多、钢铁产得够不够；后来看数字时代，看网络覆盖广不广。

到了 AI 时代，评判标准变了：现在看你手里有多少 " 能用的算力 "，尤其是能跑 AI 的智能算力。

黄仁勋说过一句特关键的话：" 英伟达的收入几乎和功耗挂钩。" 这句话理解起来有点费劲，得好好琢磨。

为什么是 " 功耗 "？因为 AI 数据中心最烧钱的不是买设备，是交电费。

你可以把数据中心想成 " 把电变成智能的工厂 "：你能付得起多少电费，就等于能 " 造 " 出多少智能。

前段时间阿里巴巴 CEO 吴泳铭也说了：到 2030 年，阿里数据中心的总功耗要涨 10 倍。这不是阿里一家的事，是所有想搞 AI 的玩家都在走的路。

这意味着什么？未来国家或公司的竞争力，不只是看有多少矿或者有多少人，而是看两点：

一是能不能拿到便宜又稳定的电，二是有没有能把电高效变成算力的 AI 设施。

现在，全球抢算力、抢能源的比赛，已经开跑了。

2.AI 不再是 " 工具人 "，它要当你的同事

以前我们想的 AI，就是个 " 聪明点的计算器 "，你让它算啥就算啥。但黄仁勋说的 AI，要跟你变成 " 搭档关系 "，这变化可就大了。

首先是 AI 的活儿变了：从 " 听命令做事 " 到 " 主动想办法 "。现在的 AI 不是单个模型在干活，是一群模型组队。它会自己查资料、做研究、处理复杂任务。比如你让它写个方案，它不是直接凑字数，会先查行业数据、分析竞品，再给你出思路。

这就像以前的计算器只能算加减乘除，现在变成了能帮你分析问题的研究员。

最实在的例子是英伟达自己，黄仁勋说：公司里每个软件工程师、每个芯片设计师，都有 AI 一起干活，覆盖率 100%。结果呢？芯片设计得更好、造得更多、速度还更快。

我们畅想一下：未来 10 年，给白领配个 "AI 同事 " 会从 " 福利 " 变成 " 标配 "。你想啊，一个年薪 20 万的员工，公司花 2 万给他配个 AI 助手，效率直接翻倍。这种好事，哪个老板会拒绝？

到时候咱们上班的方式都会变：以前自己熬夜查资料，以后 AI 帮你整理好；以前纠结方案怎么写，以后 AI 先给你出三个草稿。所以，用好 AI 才是未来职场人的生存发展之道。

3." 会动的 AI" 到处都是，每个人都能有 " 数字分身 "

当 AI 从云端 " 跑 " 到咱们身边的设备里，跟物理世界的东西结合，更有意思的场景就来了。

第一个是 " 具身智能 "，简单说就是 " 有脑子的机器人 "。

黄仁勋预测，未来五年内，AI 和机器人技术会融合得特别好，到时候我们身边会有能到处走的 AI：家里的管家机器人记得你爱喝的水温，办公室的机器人能帮你整理文件，甚至出门时有机器人帮你拎东西，就像《星球大战》里的 R2-D2 跟着卢克一样，成为你的 " 身边伙伴 "。

第二个是 " 数字孪生 "，就是给现实里的东西造个 " 虚拟双胞胎 "。

黄仁勋说，以后每个人都会有自己的 " 医疗数字孪生 "，就是基于你的所有生物数据（比如基因、体检报告），造一个和你身体一模一样的虚拟模型。这个 " 数字分身 " 能模拟你老了会怎么样，甚至预测你可能得什么病，提前帮你预防。

4. 经济会 " 跑得更快 "，GDP 增速可能要刷新认知

历史上每次大的技术革命，都会让全球经济增速上一个台阶：蒸汽机让工业时代的经济飞起来，电力让制造业更猛，互联网让数字经济爆发。现在轮到 AI 了，黄仁勋说，AI 会再一次把经济增速提上去。

这里的逻辑也很简单：GDP 就是 " 投入多少劳动和资本，产出多少东西 "。

而 AI 是 " 生产力倍增器 "，相当于给经济加了无数个不知疲倦的虚拟工人。比如以前一个人一天能做 10 份报告，配了 AI 后能做 20 份；以前一个工厂一天能产 1000 个零件，用了 AI 优化后能产 2000 个。

当全球无数人、无数工厂都这样提效，GDP 能不涨吗？

黄仁勋说：" 全球 GDP 增长会进一步加快，因为我们在给世界添了几十亿个能帮忙干活的 AI 同事。"未来十年，我们可能会看到全球 GDP 的爆发增长。

5." 主权 AI" 成了新战场，各国都要建自己的 "AI 基地 "

这是黄仁勋看得特别透的一点：未来十年，AI 会变成国家层面的 " 战略必争品 "，简单说就是 " 自己的 AI 自己建 "。

啥是 " 主权 AI"？就是国家要建自己的 AI 基础设施，把本国的文化、历史、数据规则 " 装 " 进 AI 里，不能依赖别人。比如中国的 AI 要符合中国的价值观，欧洲的 AI 要保护欧洲的隐私规则，不能让别的国家卡自己的 AI 脖子。

黄仁勋说：" 每个国家都需要自己的 AI 基础设施，就像需要能源、通信设施一样。"这不是做生意的小事，是关乎国家经济安全和数字主权的大事。你总不能让自己的金融、医疗、国防这些关键领域，用别人的 AI 吧？

这会带来一个结果：全球会掀起一轮国家级 AI 基建潮。就像以前各国建高速公路网、5G 网络一样，未来十年，建自己的 "AI 工厂 " 会变成每个国家的重点工程，从欧洲到中东，从东南亚到拉美，都要抢着建。

咱们总结一下黄仁勋画的未来：以后算力就是新权力，AI 是你上班的搭档，身边到处是会动的智能设备，经济会跑得更快，各国还会抢着建自己的 AI 基地。

这五个趋势环环相扣，会把未来 10 年变成既刺激又有挑战的 10 年。

三、这些 AI 大变革，跟我们有哪些关系？

可能你会说，" 算力竞赛 "" 主权 AI" 这些词听着太宏大，跟我有啥关系？其实这场变革早就在渗透我们的生活，从每天的工作效率到周末的休闲方式，甚至未来的职业前途，都在被悄悄改写。

咱们从个人和企业这两个角度，聊聊那些 " 看得见、摸得着 " 的影响。

1. 对个人：不是 " 要不要学 AI"，是 " 不学 AI 真的会落后 "

对我们普通人来说，拥抱 AI 的核心其实就两件事：保住工作、过好生活。

先说说职业发展，以前咱们以为 " 稳定 " 的工作，现在可能正在被 AI 重构。

比如以前做行政，要花半天整理会议纪要，现在 AI 几分钟就能搞定，还能自动分点、标重点；以前做初级文案，要搜半天资料凑一篇推文，现在 AI 能先出草稿，你只需要改改语气、加些个人洞察。

但这不是 "AI 抢工作 "，而是 " 会用 AI 的人抢不会用的人的工作 "。

黄仁勋说 " 跳上加速的火车 "，其实就是让你别等着被淘汰，而是主动学 AI 工具——就像以前学 Excel、学做 PPT 一样，现在学 ChatGPT 写初稿、用 AI 做数据可视化，就是最基础的 " 职场生存技能 "。

以后找工作，会用 AI 提升效率可能就像会用电脑一样，变成简历上的必备项。

而真正的核心竞争力，会变成 " 提出好问题 "（比如让 AI 写方案前，你得说清 " 目标人群是谁、要突出什么卖点 "）、" 批判性判断 "（比如 AI 给的数据，你能看出有没有漏洞），这些是 AI 暂时替代不了的。

再看生活方式，AI 早不是 " 科幻产品 "，而是慢慢变成 " 生活帮手 "。

比如你担心爸妈的健康，现在有 AI 健康管家，能连家里的血压仪，测完自动生成报告，还提醒 " 最近血压有点高，别吃太咸 "；

比如你想周末学个烘焙，AI 学习伴侣能根据你家的烤箱型号、现有材料，定制专属食谱，还一步一步给你发视频教程；

甚至你下班不想做饭，AI 助手能根据你的口味偏好、冰箱里的食材，推荐菜谱，还能直接链接外卖平台下单。

这些可不是 " 未来的事 "，现在打开一些常用 APP，就能找到类似功能。

以后的生活只会更 " 个性化 "：AI 知道你早上爱听财经新闻，会提前整理好精简版；知道你对乳糖不耐受，推荐零食时自动排除含奶的选项，这些 " 懂你的服务 "，会让我们的日子过得更省心。

2. 对企业：不是 " 想不想搞 AI"，是 " 不搞 AI 真的会被淘汰 "

黄仁勋说 " 不做 AI 就会被淘汰 "，不是危言耸听。

比如同样是开网店，以前大家拼价格、拼图片，现在拼的是 AI 能不能精准找客户：用 AI 分析用户浏览记录，知道谁是想买但还在犹豫的潜在客户，然后推送专属优惠券；用 AI 优化商品标题，让搜索排名更靠前。

你不做这些，客户就会被那些 " 会用 AI" 的竞品抢走。

再比如制造业，以前工厂靠工人盯着生产线，现在用 AI 监测设备数据，提前预判这台机器下周可能出故障，提前维修，避免停产，停产一天可能损失几十万，而 AI 投入可能只需要几万，这笔账谁都会算。

所以你看，现在不管是大公司还是小作坊，都在想怎么用 AI 降成本、提效率，你不跟上，就会被行业甩在后面。

其次是战略重心的转变。以前企业买 IT 设备，可能只看电脑够不够用、服务器够不够快，现在更看重能不能支撑 AI 运行——简单说就是 " 每度电能不能产出更多 AI 成果 "。

比如一家做短视频的公司，以前用普通服务器处理视频，渲染一条 1 分钟的视频要 2 小时，电费还高；现在用 AI 加速的服务器，10 分钟就能搞定，电费还省了一半。

对小企业来说，不用自己建 AI 工厂，租云服务商的算力就够了，成本不高但效率提升明显；对大企业来说，就得自己建专属的 AI 基础设施，比如阿里、腾讯建的 AI 数据中心，就是为了满足自己海量的 AI 需求。

所以啊，以后企业比拼的，不再是有多少员工，而是能不能用 AI 把员工效率翻一倍，而这一切的基础，就是能不能高效使用算力。

结语：看懂方向，

我们都是 AI 时代的 " 共建者 "

咱们最后总结一下：

黄仁勋看 AI，跟普通人不一样。他不是盯着 " 卖了多少芯片 "，而是盯着 " 智能计算正在把世界改造成什么样 "。这种 " 搭建新世界 " 的视角，才是我们最该学的。

我们得看清这列 AI 火车往哪儿开，搞懂让它一路加速的 " 三大定律 "，然后大胆跳上去。这可能是咱们这个时代，最该有的认知和选择。

咱们每个人，从来都不是 " 只能看着的乘客 "。你用 AI 写报告、帮爸妈用 AI 查健康知识，甚至只是试着用 AI 优化日常小事，都是在参与这场变革。

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参考资料：

1.《黄仁勋最新访谈：英伟达投资 OpenAI 不是签署大额订单的前提》，明亮公司

2.《通用计算时代已经结束！黄仁勋深度访谈，首次揭秘投资 OpenAI 的原因》，划重点 keyPoints

3.《黄仁勋 30000 字专访：英伟达、OpenAI、算力未来与美国梦》，砺石商业评论

* 文章为作者独立观点，不代表笔记侠立场。

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