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（来源：51CTO技术栈）
“基本上，整个世界将会被这样一层 AI 计算网络所包裹，它就像一个茧一样笼罩着地球，并且一直在源源不断地生成智能（Token）。”
“今天的计算机已经被彻底重新发明了，它现在是‘生成式’的。”
“单单今年一年，我们就要把来自市场的 1 万亿美元投入到我即将向你们描述的整个五层蛋糕中。”
“我大胆预测一下，在未来的 AI 产业中，一年的投入可能会达到 20 万亿美元左右。”
近期，英伟达 CEO 黄仁勋做客红杉官方播客，面向来自 60 个不同国家的投资人，他对 AI 产业进行了一次深入且全面的阐述。
访谈中他指出，生成式 AI 的问世，彻底打破了计算机行业 40~60 年间基本一成不变的运行逻辑，其运转模式正在从以检索为中心，转向以智能实时生成为中心。未来每个人接触到的信息都是量身定制、实时生成的。
放眼全球，当下互联网的用户有约 10 亿人，他们都会对这种智能生成服务产生需求。同时，未来互联网还很可能“变成由数个十亿、甚至上千亿个智能体在全天候运行的庞大网络。”
对于这种智能的本质，在黄仁勋看来，“Token 就是智能”，同时，Token 其实就是数字，是由芯片组成的 AI 工厂生产出来的。
他还将 AI 工厂类比于发电站，发电站是将运动的原子转化为电子，而 AI 工厂则是将电子转化为数字，再将这些数字重新调整、组合成各种不同的智能。
与此同时，黄仁勋也坦言，这种 AI 工厂是当今世界上最昂贵的工厂，每吉瓦的容量大约需要花费 500 亿美元。但高投入也对应着超高回报，“耗资 500 亿美元的工厂能生成价值 3000 亿到 4000 亿美元的智能。”
他还口头重述了一遍知名的 AI 产业“五层蛋糕”理论，自下而上的能源层、计算机设备层、基础设施层、模型层、应用层，每一层都蕴含着巨大的机遇。其中在应用层方面，去年已经涌入了 1000 亿美元的风投资金，据他所说，“这是人类历史上单年规模最大的风投投资”。
在 2 年前，AI 产业的投入还几乎为 0，目前投资即将到达 1 万亿美元，资本增速非常夸张了。而黄仁勋还预估在未来的 AI 产业中，一年的投入可能会达到 20 万亿美元左右。
在就业方面，他依然反对 AI 会带来失业浪潮，他认为 AI 反而会创造更多就业机会。同时，他相信“AI 不会消灭工作，AI 将会提升你的工作价值”“你可能不会因为 AI 而丢掉工作，但你绝对会输给一个会使用 AI 的人”。
小编其实觉得这场访谈中的黄仁勋有点逗，只要主持人说出一个触发到他的关键词句，比如“工业革命”“AI工厂”“如何参与”和“工作”，他就能滔滔不绝讲个十几分钟，全场主持人只见缝插针提了三个问题。
这场播客的内容就在下边，enjoy：
从生成内容到自主干活，AI 变得有价值了
主持人：我们现在正处于一场巨大的 AI 革命之中。它可能比当年的工业革命规模更大、速度更快，而你也将当前正在发生的事情称为人类历史上最大规模的基础设施建设。
在这场建设的核心就是“AI 工厂”，而推动这一切的公司正是英伟达（Nvidia）。你能告诉我们什么是 AI 工厂，以及为什么它是未来十年任何企业最值得做出的投资吗？
黄仁勋：好的，你可以从几个不同的角度来理解 AI。两年前，你听说了 ChatGPT。ChatGPT 基本上就是一种能够理解你给它的输入的计算机软件。它可以感知、理解信息，并能将这些信息翻译并生成为其他东西。
比如，你可以给它一个提示。你可以说：“这是我给你的 PDF，我现在想让你帮我总结一下。”这就是文本到文本的转换。你也可以告诉它：“这是我给你的 PDF，我想让你根据这个故事生成一张图片。”这就是文本到图片的转换。它可以把任何东西转换成任何其他东西。
两年前的 AI，基本上主要就是做这种转换。我们称之为生成式模型，也就是生成式 AI。但在“生成式 AI”中，非常关键的是：比单纯的理解和生成更有价值的事情是，思考。因此，生成式 AI 基础技术为我们提供了生成内在想法、思考、推理、逐步推理以及解决问题的能力。
它还让我们能够做到另一件现在非常重要的事情，那就是生成智能来控制其他东西，生成控制指令去使用工具。比如使用浏览器、使用电子表格、使用 Photoshop、使用 PowerPoint，或者使用 AutoCAD 等其他工具。
如今这些工具是数字化的，但总有一天，这些工具会变成机械的。所以，如果我向一个机械系统生成指令，那就叫机器人技术。如果我为一个带有方向盘的机器生成指令，那就叫自动驾驶汽车。
所以两年前，事实上，你看到了这些基础。我们称之为 ChatGPT。当时每个人都说：“啊，这挺好玩的，但有点傻，或者它生成了一大堆疯狂的、凭空捏造的幻觉文本。”这都没错，但它正是引领这一切的基础技术。
两年后的今天，我们拥有了智能体（Agentic）系统。我刚才描述的视角是 AI 能做什么。现在你们所有人都意识到了，你从 ChatGPT、 Codex、各种云端编程中看到了，它现在不仅能够理解，而且能够思考、推理并真正开展工作。
现在，因为具备了工作的能力， AI 变得有价值了。有价值意味着它能生成信息，能产出有用的工作成果，并且人们愿意为此付费。我们现在是在按小时给 AI 付费，我们可能会付给它们每小时 30 美元或 20 美元来完成工作。今天我们基本上在给 AI 花很多钱。这是人类历史上增长最快的软件业务。
这只是关于 AI 能做什么的一种视角。但关于 AI 的另一个视角也非常重要，它有助于帮我们推导和理解 Constantine（主持人）所说的话。
计算机被彻底重新发明了，它现在是“生成式”的
黄仁勋：为什么有些公司、有些人能够建立起伟大的企业，并让自己处于非常庞大的行业的中心？这是因为当他们看到这种能力时，会发现这非常有趣。一个有趣的思考是：如果我们能够做到这一点，这对下游行业会产生什么影响？这确实是个值得探讨的话题。
现在既然 AI 可以做到这一点，那么医疗保健、金融服务、生命科学、制造、物流、交通等等，还有零售、广告、未来的娱乐业，所有这些行业会发生什么？关于“既然 AI 能做到这一点，它随后能带来什么”的讨论清单可以列得很长很长。这是一个有趣的对话，但你也应该前往上游，也就是说，从工业的角度来看这意味着什么？于是你意识到的第一件事就是：回归第一性原理。
我刚才告诉过你们，AI 是软件，它是由计算机生产出来的。那么，让这一切成为可能的计算机到底发生了什么变化呢？核心观点是，如果你想想我们今天所熟知的计算机，它实际上是在大约 64 年前成型的。
IBM System 360 是当时计算机界最重大的发布，而且 64 年前，IBM 是世界上最有价值的公司。对吧。他们创造了现代人对计算机的理解。我们今天能描述的关于计算机的一切，其实在 1964 年就已经被定义好了。在过去的 40 到 60 年里，这套模式基本上保持不变。
那种计算形式发生的事情叫做“预录制”。你写下你的故事、手写一个程序、拍一张照片，都能保存到一个文件中。当你以后想使用它时，你会从磁盘驱动器中把它“检索”出来。而这个检索过程是以智能的方式完成的。这就是为什么每个人检索到的新闻故事都会有一点点不同，这被称为推荐系统。
但基本上，我们今天所熟知的计算机是一个基于检索的系统，这也是为什么这些建筑物被称为“数据中心”的原因，它们存储数据。注意，他们不叫它们“计算中心”，因为你并没有进行太多的计算。它们只是存储数据，然后根据你在手机上点击的内容来检索这些数据。
那么，现在发生了什么？如果你看看我刚才描述的过程，为了让我所说的这种 AI 正常工作，每次我对它说话时，我都必须给它新的信息，我们称之为“上下文”，我给它一个新的提示词，这叫“查询”。在上下文和查询之间，它会先理解，然后进行推理，并根据该上下文、查询以及具体情况生成一个输出。
那么每次你使用 AI 时，内容都是当场原创生成的。我现在对你们说的每一句话，也都是实时生成的。我的解释之所以是这样，是因为我意识到你们来自 60 个不同的国家、128 个不同的家庭。你们都有许多不同的背景。你们中有些人可能来自计算机行业，但大多数人可能不是。因此，我正在以一种足够深入的方式向你们解释这些信息。
但最终我的目标是：让你们知道如何进行下一次投资。这就是我要引导的方向。所以我会给你们提供足够充分的信息，让你们能够自己去推理，这样下次你们看到某种东西时就会意识到：“哦，那值得投资，那将会是一个巨大的行业。”现在它可能是一个 1000 亿美元的规模，看起来非常大，但与它未来的规模相比，这根本不算什么。我会给你们解决这个问题的直觉。
所以，我们就是这样走过来的，从一个在 60 年里主要基于检索的计算机行业，突然有一天，变成了完全实时生成的模式。我们称之为“智能”。这就是我现在正在为你们做的事情，我正在展示智能和上下文感知能力。他（主持人）给了我一个提示词，我的回答随之而来。
今天的计算机已经被彻底重新发明了，它现在是“生成式”的。未来你看到的每一段视频、每一张图片、每一个广告，甚至你每次阅读的新闻故事，都会是不同的。它们是为你量身生成的，因为你的兴趣、你的上下文、你是谁、你出于什么原因提问、你如何提问，都是完全不同的。
智能生成的计算网络将会像电网、通信网一样，包裹着整个世界
这意味着未来我们需要多得多的“生成器”。而这些生成器正是我们所制造的产品。我们就是靠制造这个谋生的。它们是大型计算机，正在生成智能。那么，接下来的问题是：这能发展到多大？它的规模会有多大？结果发现，今天我们要为世界上大约十亿人提供这种智能生成服务。
既然我刚才说了 AI 已经变得具备“智能体”特征，这意味着它实际上可以自己开展工作。既然它可以自己干活，那么一个智能体就可以与另一个智能体交流并说：“我有一些工作要做，我们联手吧，一起来做点工作。”现在你就拥有了所有这些不同的智能体，它们都在协同工作，以解决你公司内部的问题。比如，在我们的公司内部，现在可能就有成百上千个智能体在到处奔忙、开展工作，它们相互交流并解决问题。它们全部都受到安全护栏的保护，全部都在沙箱环境中运行，但它们都在相互协作。
这意味着在未来，我们今天供 10 亿人使用的互联网，很可能大部分会变成由数个十亿、甚至上千亿个智能体在全天候运行的庞大网络。它们在使用互联网并互相交谈，那它们在说些什么呢？例如，会有公司与公司之间的对接，员工的智能体与其他员工的智能体进行沟通。会有具备智能体能力的自动驾驶汽车，也会有具备智能体能力的机器人。所有的制造系统、每一栋建筑都将具备智能体特征。智能体将无处不在，它们将使用互联网，而它们之间互相生成的每一条指令都将是“生成”出来的。它们为了理解彼此而产生的所有想法，也全都是“生成”出来的。
所以基本上，整个世界将会被这样一层计算网络所包裹，它就像一个茧一样笼罩着地球，并且一直在源源不断地生成智能。我刚才说的话听起来可能有些荒谬，但事实上，这种情况在历史上已经发生过两次了。
300 年前，德国一家名叫西门子（Siemens）的公司制造了一台机器，这台机器非常有趣。你走近这台机器，点燃它，然后另一端就会释放出一种令人难以置信的、看不见的力量。当时没人明白那是什么。我们现在知道，那就是“电”。现在世界上有多少台发电机？电力生成包裹着这个星球，我们称之为电网。
然后，在大约20多年前，甚至更早的35年前，这种网络架构又在美国被创造出来，并最终演变成了互联网。它在哪里？它包裹着世界。
所以现在你有了能源、通信和智能，它将包裹整个世界。我们会使用它，它会成为一种通用商品，我们会在各个地方使用它。而英伟达赖以生存的业务，就是制造这种全新的机器。
300年前发明的那台机器叫做发电机。任何运动的东西都可以作为那台发电机的输入，可以是瀑布、风力、火力或蒸汽。它将运动的原子转化为电子。然后，我们把这些电子输入到我们名为英伟达的机器中。电子进入我们的机器，进入这个工厂，而输出的内容则是数字。这些数字根据不同的组合方式，会转化为语言和数学。它也可以变成一种全新的语言。我们已经学会了蛋白质的语言，学会了人类生物学的语言。我们学会了物理世界、物理学、气候和天气的语言。我们学会了3D世界、机器人和自动驾驶汽车的语言。我们学会了各种不同形式的智能的语言。
但核心在于，这两台相隔300年的机器，一台是“原子输入，电子输出”，另一台是“电子输入，数字输出”。这些数字可以被重新调整、重新组合成各种不同的智能。这就是我们所建造的，也是我们赖以生存的业务。这就是为什么我称它为“工厂”，因为它在进行生产。我们称之为 Token，但它们其实就是数字。而这些 Token 就是智能。就是这样，这就是我们所做的事情，没那么复杂。现在你们知道 AI 是用来做什么的了，也知道 AI 是如何建造的，以及它的规模会有多大。
主持人：这是一场巨大的革命。是的。你列出了三大转型：当今影响到每个人的能源转型，今天在场的许多观众都属于全球的制造业和能源生产商，连接我们所有人的电信转型，以及现在的智能转型。在能源领域，你提到了发电机；在电信领域，我想对应的应该是交换机或类似用于全球通信路由的设备；而现在在这场智能革命中，核心是处于中央的 GPU 和 AI 工厂，比如 H100 或任何能够将你所需的一切整合在一起的新系统。比如 Rubin 架构等等。
黄仁勋：在这些工厂中，你知道，这些“发电机”，我们的每一个单元，我们称之为机架（rack）。里面有72颗芯片。我们今年大约制造了，比方说，800万颗芯片，但其中每72颗会组成一个机架。那个机架重达两吨。它的价格是400万美元，包含150万个零件，是世界上最昂贵的单件设备。我们制造它们就像制造手机一样。我是说，我们大批量生产它们，然后它们被运往世界各地的数据中心。
重述五层蛋糕理论，预估 AI 产业一年 20 万亿美元投资风口
主持人：你为我们描绘了一个令人兴奋的世界。我们正处于这场革命之中。你可以说我们已经进入其中几十年了，也可以说几年了。但毫无疑问，现在我们已经处于智能革命的主流阶段。我们该如何参与其中？我相信这里的每个人都想参与到这场革命中。我们先从大型企业开始，然后再谈谈个人。人们该如何加入这场运动？
黄仁勋：刚才我已经给了你们两个思维模型，现在我再给你们一个思维模型。通过这一个思维模型，我们其实可以把这个故事讲透，并希望能涵盖所有的四个阶段。
我刚才谈到了 AI 能做什么，也谈到了 AI 是如何制造的，以及它们存在于这些工厂中。在这些工厂里，你知道，每吉瓦（GW）的容量大约需要花费500亿美元。所以如果你见过它，就会知道它是世界上最昂贵的工厂。但同时，那座耗资500亿美元的工厂也能生成价值3000亿到4000亿美元的智能。因此，它的产出价值是惊人的。它的投资回报率极其高、见效极快。这就是工厂的部分。
我现在要告诉你们的部分，就是 AI 的产业布局是怎样的。当你们考虑投资时，这非常重要。思考这种产业视角的方法，是把它看作一个“五层蛋糕”。
刚才我告诉过你们，最底层是能源。对于能源行业来说，这是几代人以来单一最大的增长机遇。这可能是有一百年了吧，很多国家的电网终于迎来了可以大规模投资的机会。这是投资可持续能源的最佳机会。如果你关心可持续能源，无论是核能、风能、太阳能，随便什么形式，氢能，只要它能发电，就能获得资金支持。这也能让你看出这是一个多么伟大的时代，想想看，单单今年一年，我们就要把来自市场的1万亿美元投入到我即将向你们描述的整个五层蛋糕中。
这就是为什么西门子现在表现这么好，三菱发展得极好，还有 GE 等等。蛋糕的第一层是能源。蛋糕的第二层是芯片、计算机、网络、交换机和硅光子，就是所有的计算机设备。蛋糕的第三层，我们称之为基础设施。土地、电力、厂房外壳、资金、数据中心运营，如今这里的每一项都供不应求。
然后，每个人都能看到、每个人都认为是 AI 的那一层，其实是模型层。它位于计算机和云基础设施之上。这是在人类近代史上，据我所知，最大规模的、由市场驱动的投资自然涌入生态系统的机遇。这是一个进行建设的伟大时代。模型层有 OpenAI、有 Anthropic，这是你不能忽视的部分，这非常重要。虽然你们知道并常听说这两家公司。然而，不要忘记，正如我之前所解释的，AI 已经学会了语言，它学习任何具有结构性事物的语言和含义。
所以在这一层，真正重要的是，虽然我们一直在听、在谈论所有的语言，但只要是有结构的东西，你都可以去学习。让我给你们举一个具有结构的事物的例子。比如在3D世界，我学习了物理定律。我坐了下来，注意我是满怀信心地坐下来的。我并不是面临“53%的概率能安全坐在椅子上，另外47%的概率会直接穿过去”的情况。如果是那样我就无法信任它了，但这有100%的确定性。所以，如果事物是可预测的，就说明存在结构，你就可以从中学习并理解它的含义。我们理解了蛋白质的含义。我们正在理解基因的含义。不单单是给它测序，也不仅仅是用 CRISPR 进行编辑，而是那个基因真正的含义是什么？细胞的含义是什么？为什么细胞会做出它所做出的行为？当两个细胞结合在一起时会发生什么？因此，这与想象中我学习细胞含义的方式没有什么不同，就像我学习一个词的含义一样。当我把两个词放在一起时会发生什么？这两个词会互相激活，转化为具有另一种含义的东西。
从计算机的角度来看，它不在乎这是一个细胞、一个蛋白质、一个词、一张图片还是一辆汽车。它们都只是 Token。因此，作为计算机科学家，我们必须想出办法，如何以所有这些不同的方式来呈现世界上的信息，以便计算机能够理解它。理解它、对其进行推理、制定计划、生成行动。这就是智能闭环。蛋白质也是如此，细胞也是如此，人体解剖学也是如此，它必须是可预测的。因为明天早上我基本上还是老样子，它必须是可预测的。所以，我的意思是，你们虽然知道这两个语言模型，但 AI 实际上是一个庞大的产业。
除此之外，所有其他物理实体行业的规模大约有80万亿美元。这实际上，你知道，是最重要的前沿领域，也是我们目前尚未谈及的部分。
然后在此之上，这种模型、这种技术会融入到所有的东西中，就是康斯坦丁（主持人）这些天所能看到的那些事物，所有这些在金融服务、法律、会计、交通、物流等领域提出革命性想法的初创公司。于是在这一层之上，去年涌入了1000亿美元的风投资金，这是人类历史上单年规模最大的风投投资。所有这些资金都流向了那第五层，也就是最顶层，利用应用来改善人类生存境况的应用层。所以，当你想了解 AI 并希望投资这个未来时，你要记住这五个层面。
我向你们保证，这个未来将是不可限量的。因为两年前它还几乎为零，而现在我们即将投入大约1万亿美元。但这仅仅是开始，你知道，在未来的 AI 产业中，我大胆预测一下，一年的投入可能会达到20万亿美元左右。
在这个每年高达20万亿美元的生态系统中，我们现在才投入了1万亿美元。因为关于智能的生产，你只需要问自己：智能有多重要？谁需要它？你想要多少？这些都是最基本的问题。所有这些智能，无论是用于蛋白质、汽车、机器人，还是语言、数学、科学，不管是什么，都必须由这些机器生成。所以，这个“五层蛋糕”就是工业层面的版本，我认为这是思考在哪里进行巨额投资的一个极好方式。
无论做什么都要拥抱 AI，确保自己会用 AI
主持人：所以你描述的是一个价值数万亿美元的巨大机遇，让大家能成为这场革命的一部分，这其中包括硬件和设施。如果每吉瓦需要500亿美元，并且未来几年将有100多个项目上线，那就是数万亿美元的规模；再加上应用层，那又是更多个万亿美元的叠加。这意味着那些亲自动手参与建设的人，将获得真实的就业机会，而且就发生在当下。
黄仁勋：今天每个国家对 AI 的态度都不同，因为每个地方的文化都有点差异。这是我的建议：要小心那些把 AI 类比为《终结者》的科幻故事，以及像“奇点”这样的词汇，或者是有人声称“有20%的概率这会成为我们所熟知的人类历史的终结”。那些关于 AI 的惊悚说辞纯属胡言乱语，完全是无稽之谈。
有人说：“噢，我们根本不知道它是怎么工作的。这太神秘了，我们甚至不知道它的运行原理，它明天早上可能就会自己从座位上站起来走出去。”但在我看来，毫无疑问它就是计算机和软件，科学家们也绝对知道它是怎么工作的。你知道我怎么知道他们懂吗？因为显而易见，它每年都在变得更好。如果你不知道某个东西是怎么运作的，你怎么去改进它？“我完全不知道它是怎么工作的，但我知道怎么让它变得更好”，这简直是胡扯。
那么他们为什么要说这些话呢？这是一个很有意思的问题。然而，不要让它吓到你，你必须拥抱它、参与其中。你可能不会因为 AI 而丢掉工作，但你绝对会输给一个会使用 AI 的人。你们同意吗？是的。所以，让我们不要去担心那些不确定的事情，而是专注于那些你可以确定的事情。我百分之百肯定，我会输给一个使用 AI 的人。所以，在我担心 AI 之前，先让我们确保自己学会使用 AI。
为什么对我来说，告诉大家这个常识如此重要？因为你们中有些人有孩子。你该给他们什么建议？是让他们逃跑，还是确保无论这项赋予人类超能力的技术是什么，都要让他们去掌握并使用它？
所以我希望我们做两件事：第一，我们科技界正在且将尽一切努力为世界安全地构建这项技术。我向你们保证，有如此多的计算机科学、如此多的投资、如此多的热情，正致力于让这项技术对每个人来说都是安全可用的。我完全可以证明这一点。你可以对比两年前使用 ChatGPT 的情况和现在：幻觉的数量已经完全减少到几乎为零，以至于它不仅能准确地输出知识，还能完美契合当下的语境。如果它不知道答案，它会去做研究。当它得出答案时，在告诉你之前甚至会自我质疑和反思，它会想出两三个不同的答案并进行权衡，最后才为你输出最终答案。
在安全防护、护栏设置和基于事实根基方面，这项技术的发展速度惊人，目的就是为了确保其安全性。我可以充满事实依据地告诉大家：相比100年前的汽车，我更喜欢我今天的汽车。现在的汽车不仅技术好得多，而且安全得多。而为了让它变得安全，需要发明大量的技术。因此我可以告诉你，安全地构建 AI 是我们的工作，是科技行业的责任，也是科学家和工程师的责任。
第二，你的责任是确保告诉你爱的人，无论是你的家人、孩子、孙辈，还是你工作的公司、所在的国家，无论我们做什么，都要拥抱 AI。如果我们认为这是一种超能力，那就去运用它。因为如果我们不拥抱它，别人也会拥抱它。我们不会因为 AI 而失去生命，我们会输给那些善用 AI 的人。这就是我的观点，好吧，这有点太严肃了，因为刚才主持人提到了“工作”这个词。我有一个触发点，那就是我听不得一群人对就业机会瞎编乱造。
AI 正在创造前所未有的就业机会，提升你的工作价值
今年我们向全球生态系统投入了1万亿美元，它在做什么？在创造就业机会。眼下，能源领域的就业机会比以往任何时候都多；芯片领域，就业机会比以往任何时候都多；基础设施层，就业机会比以往任何时候都多。从土地、电力、厂房、金融到 AI 模型层，到处都有比以往更多的就业机会。我们刚才还提到，去年有1000亿美元流向了最上层，那里也创造了前所未有的就业机会。我们正在创造多得多的工作岗位。
现在有人可能会说：“那传统工作呢？”让我给你们举个例子。你们知道，每个人的“工作”和他们在工作中所做的“任务”是相关的，但并不是一回事。工作和你在其中执行的任务相关，却并不等同。例如，我的工作是担任 CEO 来领导公司。但绝大多数时间，我的具体任务其实是打字和说话。所以你可以说，CEO 的工作就等于打字和说话。这两件事 AI 都能以超人类的方式完成，但我却比以往任何时候都要忙。
现在最近又有人说，90%的软件代码编写工作将会消失，因此我们不再需要软件工程师。然而与此同时，我们雇用的软件工程师比以往任何时候都要多。为什么？原因就在于，软件工程师的工作是解决问题，并且构想出需要解决的新问题去进行创新。
我从来没有录用过一个人然后对他说：“嘿，你是个软件工程师，这是键盘，让我看看你一秒钟能打多少个字。”打字并不是软件工程师的工作，写代码也不是他们的根本职责，解决问题才是他们的本职工作。所以我刚才给了你们两个例子：任务与目标。
我现在已经涵盖了两点。第一，如果你的国家不投资 AI，你正在错过一场巨大的就业爆发潮。如果你的国家或你的公司不投资 AI，你正在错过一次提升员工价值的机会。AI 不会消灭工作，AI 将会提升你的工作价值。
如果我今天是一名水管工，我基本上只能拿到一张工作任务单或一张示意图。然而，如果我是明天的水管工，我很可能同时也是一名设计师。因为你我都知道，我们可以直接使用 AI 来生成令人惊叹的厨房设计。如果我是一个木匠，或者如果我是一个家具销售员，我完全可以转型成为一名室内设计师。我已经给了你们太多的例子，但这正是我的核心观点：我认为关于 AI 的这种毁灭性叙事方式是完全错误的。
这些言论的目的就是要把大家都吓跑，好让少数人从中受益。但如你们所知，AI 是我整个职业生涯中，消除技术鸿沟的最伟大力量。我花了40多年的时间，我的整个人生都在做计算机设计。在这40多年里，我们创造的技术变得越来越、越来越复杂，而能够对这些计算机进行编程的人口比例却在不断下降。在社会上，只有2%的人懂 C++，但有多少人懂人类语言？显然远不止2%。因此，现在每个人都能对计算机进行编程了。而在过去，只有2%的人能做到。我们已经消除了技术鸿沟。我们必须带领所有人一起前进。好了，不管怎么说，周五晚上聊这个有点太严肃了。
主持人：这极其令人乐观，我非常赞同。而且能够听到世界上最接近构建这些驱动一切的实际技术的人亲口这么说，真是太棒了。请大家和我一起感谢黄仁勋，这位让一切成为现实的人。谢谢！
https://www.youtube.com/watch?v=2UpQbeAZuqA
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