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09-23
选了一个天天炒股的总统
特朗普7月披露逾千笔证券交易：抛售微软、亚马逊，单笔最高2500万美元
特朗普7月的投资组合再度迎来密集操作。根据周二公布的最新申报文件，其名下账户当月共计完成1156笔证券交易，买卖总额估计介于7900万至2.70亿美元之间，涉及科技股、国防股、ETF及债券等多个资产类别。据CNBC，此次申报显示，7月20日，特朗普名下账户分别出售微软与亚马逊股票，每笔交易金额介于500万至2500万美元之间，为当月规模最大的两笔交易。
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09-14
$蔚来(NIO)$
累了，不玩了，再见！
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05-21
$蔚来(NIO)$
狗庄又在洗盘吸筹
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05-18
病急乱投医，没有长远的战略规划
All in AI，理想股价崩了
5月18日，理想汽车港股收盘下跌14%，领跌中国电动汽车制造商板块。一周前，全新一代L9 Livis版刚以50.98万元的定价高调上市。不是PPT画饼：在全新L9 Livis发布会现场，李想说理想准备了十年就等这一刻，汽车只是具身智能的起步形态。这几天Figure AI做了场直播，三台Figure 03机器人轮换不间断分拣包裹，连续工作33小时处理了超过4万件包裹。而且特斯拉同时在跑xAI、FSD、AI芯片、Dojo超算多条线，都拿到了结果。但分给AI相关的多了，留给汽车的就少了。
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05-18
6个月后稳定月销总共最多2000
港股异动 | 理想汽车-W(02015)重挫近14% 理想L9 Ultra及Livis车型上市 花旗指新车型整体中性
新车提供Ultra版和Livis版两个版本，Ultra版全国统一零售价45.98万元，LIvis版全国统一零售价50.98万元，5月17日起正式开启交付。花旗发布研报称，L9 Livis版最终定价较预售价低7万元人民币，虽然看似惊喜，但该行认为其实际性价比仅与同级对手看齐，并非游戏规则改变者，预期L9 Livis月销量将达到1,000辆。至于L9 Ultra版与Livis版有5万元人民币的价差，定价整体中性，预期月销量将达到4000辆。总体而言，花旗认为L9 Ultra及Livis的推出是中性结果。
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03-24
$理想汽车(LI)$
现在手上几百亿现金，不如花200亿投资蔚来做二股东
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03-01
没订单了？
小米汽车：2026年2月，小米汽车交付量超过2万台
小米汽车：2026年2月，小米汽车交付量超过2万台。同时，小米汽车正在为新一代SU7大规模量产做准备。
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02-08
能不能让AI设计生产制造显卡？把显卡价格打下来
黄仁勋酒后一番暴论
黄仁勋表示，编程将变得廉价，真正的价值在于领域专长；企业应鼓励“百花齐放”式探索，允许“安全试错”以培养组织的“AI直觉”。黄仁勋用“AI工厂”这个概念，描绘了一幅远比提升效率更宏大的图景。黄仁勋给出了一个震撼的数字对比：全球IT产业规模大约在1万亿美元，而全球经济总量是100万亿美元。五层蛋糕与“预录制”时代的终结：从检索到生成的根本革命当谈到具体实施路径时，黄仁勋回溯了一场持续了15年的认知革命。
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02-05
$蔚来(NIO)$
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2025-09-27
去年的新闻，发个屁啊
12月30日，蔚来江苏省换电县县通达成，
12月30日，蔚来江苏省换电县县通达成，蔚来已经在江苏省布局383座换电站，覆盖95个县级行政单位。截至12月30日，蔚来能源已在全国建成2931座换电站、其中932座高速换电站，24886根充电桩。
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href=\"https://laohu8.com/S/FISI\">金融机构</a>独立管理，特朗普本人及其家庭成员对投资方向和买卖决策均无任何影响力。</p>\n<p>然而，批评者指出，此类密集交易与历届总统普遍采用盲目信托或分散化基金的惯例形成鲜明对比，潜在的利益冲突争议持续引发关注。</p>\n<div>\n<h2>7月20日：卖出微软、亚马逊和甲骨文，买入软件</h2>\n</div>\n<p>7月20日的交易集中体现了当月最典型的操作模式——先大规模减持，后小额回补。</p>\n<p><strong>当日，除出售微软和亚马逊外，账户还卖出甲骨文股票，金额介于100万至500万美元之间；与此同时，买入英伟达股票，金额介于50万至100万美元之间。</strong></p>\n<p><strong>同日买入标的还包括Intuit、Marvell Technology、Salesforce及Church & Dwight，各笔金额均在100万至500万美元之间。</strong></p>\n<p>三天后，即7月23日，申报文件显示账户回购了微软股票，金额介于10万至25万美元之间，以及亚马逊股票，金额介于1001至1.5万美元之间——规模远低于此前的出售金额，显示为象征性回补而非实质性重建仓位。</p>\n<p>此外还买入泰瑟枪制造商Axon Enterprises股票25万至50万美元，该公司与美国移民与海关执法局存在大量业务往来。</p>\n<div>\n<h2>7月8日：布局国际国债和高红利防御性资产</h2>\n</div>\n<p>7月8日，账户完成了一批ETF的同步买入与卖出，呈现出明显的类别切换特征。</p>\n<p><strong>买入方面，账户分别建仓State Street SPDR Bloomberg国际国债ETF、Fidelity MSCI通信服务指数ETF、Vanguard短期债券指数基金ETF及Vanguard股息增长指数基金ETF，各笔金额均介于100万至500万美元之间。</strong></p>\n<p><strong>卖出方面，账户同日清仓<a href=\"https://laohu8.com/S/EEMA\">iShares</a>美国国债ETF、State Street通信服务精选板块SPDR ETF及iShares国际国债ETF，同样各约100万至500万美元。</strong></p>\n<p>值得注意的是，当天10年期美债收益率走高，彼时特朗普在土耳其北约峰会上发表讲话，称其认为与伊朗的停火已经破裂，油价随之大涨，推升了长端收益率。</p>\n<p>此次ETF调仓将美国本土国债敞口换仓至国际国债，同时将通信服务板块由被动切换至主动跟踪品种，其与上述宏观事件的关联性难以从申报文件中直接判断。</p>\n<p>债券方面，账户买入多笔市政债及其他债券，包括两笔迈阿密-戴德县航空收入债券、一笔圣路易斯县学区债券及一笔Main Street天然气债券，各笔金额均介于100万至500万美元之间。</p>\n<div>\n<h2>交易规模持续扩张，利益冲突争议未息</h2>\n</div>\n<p><strong>7月的申报延续了特朗普第二任期以来的高频交易态势。6月，其名下账户共完成1051笔交易，买卖总额介于7810万至2.631亿美元之间，涉及股票、债券及ETF。</strong></p>\n<p>从更长周期来看，特朗普2025年度财务申报显示，其八个账户合计完成逾2.1万笔证券交易，持仓市值至少达8.58亿美元，而其2017年第一任期首年仅披露86笔股票交易，规模差异悬殊。</p>\n<p>白宫发言人Davis Ingle表示：<strong>"特朗普总统的股票和债券投资组合由第三方金融机构独立管理，总统本人及其任何家庭成员均无能力指导、影响或就投资组合的投资方式及买卖时机提供意见。"</strong></p>\n<p>然而，外界的审视并未因此消散。相比之下，近年来的美国总统普遍选择剥离个人股票持仓、采用盲目信托或投资于分散化基金，以规避哪怕是利益冲突的表象。</p>\n<p><strong>特朗普的高频交易模式，尤其是交易日期与其政策决定高度重叠的情形，持续成为市场和监督机构关注的焦点。</strong></p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" 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style=\"background-image:url(https://static.tigerbbs.com/66809d1f5c2e43e2bdf15820c6d6897e);background-size:cover;\"></div>\n\n<div class=\"h-content\">\n<p class=\"h-name\">华尔街见闻 </p>\n<p class=\"h-time\">2026-09-23 07:24</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<html><head></head><body><p>特朗普7月的投资组合再度迎来密集操作。根据周二公布的最新申报文件，其名下账户当月共计完成1156笔证券交易，买卖总额估计介于7900万至2.70亿美元之间，涉及科技股、国防股、ETF及债券等多个资产类别。</p>\n<p>据CNBC，此次申报显示，<strong>7月20日，特朗普名下账户分别出售微软与亚马逊股票，每笔交易金额介于500万至2500万美元之间，为当月规模最大的两笔交易。</strong></p>\n<p><strong>同日，该账户还卖出了军工巨头诺斯罗普·格鲁曼（Northrop Grumman）公司股票，而这一天，特朗普恰好签署了一项行政令，收紧了国防承包商供应链要求。</strong></p>\n<p>申报文件未显示交易发生的具体时间及投资决策的作出方。白宫表示，特朗普的股票和债券投资组合由第三方<a href=\"https://laohu8.com/S/FISI\">金融机构</a>独立管理，特朗普本人及其家庭成员对投资方向和买卖决策均无任何影响力。</p>\n<p>然而，批评者指出，此类密集交易与历届总统普遍采用盲目信托或分散化基金的惯例形成鲜明对比，潜在的利益冲突争议持续引发关注。</p>\n<div>\n<h2>7月20日：卖出微软、亚马逊和甲骨文，买入软件</h2>\n</div>\n<p>7月20日的交易集中体现了当月最典型的操作模式——先大规模减持，后小额回补。</p>\n<p><strong>当日，除出售微软和亚马逊外，账户还卖出甲骨文股票，金额介于100万至500万美元之间；与此同时，买入英伟达股票，金额介于50万至100万美元之间。</strong></p>\n<p><strong>同日买入标的还包括Intuit、Marvell Technology、Salesforce及Church & Dwight，各笔金额均在100万至500万美元之间。</strong></p>\n<p>三天后，即7月23日，申报文件显示账户回购了微软股票，金额介于10万至25万美元之间，以及亚马逊股票，金额介于1001至1.5万美元之间——规模远低于此前的出售金额，显示为象征性回补而非实质性重建仓位。</p>\n<p>此外还买入泰瑟枪制造商Axon Enterprises股票25万至50万美元，该公司与美国移民与海关执法局存在大量业务往来。</p>\n<div>\n<h2>7月8日：布局国际国债和高红利防御性资产</h2>\n</div>\n<p>7月8日，账户完成了一批ETF的同步买入与卖出，呈现出明显的类别切换特征。</p>\n<p><strong>买入方面，账户分别建仓State Street SPDR Bloomberg国际国债ETF、Fidelity MSCI通信服务指数ETF、Vanguard短期债券指数基金ETF及Vanguard股息增长指数基金ETF，各笔金额均介于100万至500万美元之间。</strong></p>\n<p><strong>卖出方面，账户同日清仓<a href=\"https://laohu8.com/S/EEMA\">iShares</a>美国国债ETF、State Street通信服务精选板块SPDR ETF及iShares国际国债ETF，同样各约100万至500万美元。</strong></p>\n<p>值得注意的是，当天10年期美债收益率走高，彼时特朗普在土耳其北约峰会上发表讲话，称其认为与伊朗的停火已经破裂，油价随之大涨，推升了长端收益率。</p>\n<p>此次ETF调仓将美国本土国债敞口换仓至国际国债，同时将通信服务板块由被动切换至主动跟踪品种，其与上述宏观事件的关联性难以从申报文件中直接判断。</p>\n<p>债券方面，账户买入多笔市政债及其他债券，包括两笔迈阿密-戴德县航空收入债券、一笔圣路易斯县学区债券及一笔Main Street天然气债券，各笔金额均介于100万至500万美元之间。</p>\n<div>\n<h2>交易规模持续扩张，利益冲突争议未息</h2>\n</div>\n<p><strong>7月的申报延续了特朗普第二任期以来的高频交易态势。6月，其名下账户共完成1051笔交易，买卖总额介于7810万至2.631亿美元之间，涉及股票、债券及ETF。</strong></p>\n<p>从更长周期来看，特朗普2025年度财务申报显示，其八个账户合计完成逾2.1万笔证券交易，持仓市值至少达8.58亿美元，而其2017年第一任期首年仅披露86笔股票交易，规模差异悬殊。</p>\n<p>白宫发言人Davis Ingle表示：<strong>"特朗普总统的股票和债券投资组合由第三方金融机构独立管理，总统本人及其任何家庭成员均无能力指导、影响或就投资组合的投资方式及买卖时机提供意见。"</strong></p>\n<p>然而，外界的审视并未因此消散。相比之下，近年来的美国总统普遍选择剥离个人股票持仓、采用盲目信托或投资于分散化基金，以规避哪怕是利益冲突的表象。</p>\n<p><strong>特朗普的高频交易模式，尤其是交易日期与其政策决定高度重叠的情形，持续成为市场和监督机构关注的焦点。</strong></p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/7151b2229005e33350735c094178ea93","relate_stocks":{"BK4603":"无人机概念股","IE00B3SWFQ91.USD":"PIMCO BALANCED INCOME AND GROWTH \"E\" (USD) INC","LU1623119135.USD":"Natixis Mirova Global Sustainable Equity R-NPF/A USD","LU2462157665.USD":"ALLIANZ GLOBAL INCOME \"A\" (USD) INC","SG9999014880.SGD":"大华全球优质成长基金Acc SGD","ORCS":"1倍做空ORCL ETF-Direxion","LU0345774391.USD":"NINETY ONE GSF AMERICAN FRANCHISE \"A\" (USD) ACC","LU1712237335.SGD":"Natixis Mirova Global Sustainable Equity H-R-NPF/A SGD","ORCU":"2倍做多ORCL ETF-Direxion","BK4605":"半导体精选","HK0000304805.HKD":"PICTET 战略收益基金 P类港元","IE00BD6J9T35.USD":"NEUBERGER BERMAN NEXT GENERATION 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Enterprises股票25万至50万美元，该公司与美国移民与海关执法局存在大量业务往来。\n\n7月8日：布局国际国债和高红利防御性资产\n\n7月8日，账户完成了一批ETF的同步买入与卖出，呈现出明显的类别切换特征。\n买入方面，账户分别建仓State Street SPDR Bloomberg国际国债ETF、Fidelity MSCI通信服务指数ETF、Vanguard短期债券指数基金ETF及Vanguard股息增长指数基金ETF，各笔金额均介于100万至500万美元之间。\n卖出方面，账户同日清仓iShares美国国债ETF、State Street通信服务精选板块SPDR ETF及iShares国际国债ETF，同样各约100万至500万美元。\n值得注意的是，当天10年期美债收益率走高，彼时特朗普在土耳其北约峰会上发表讲话，称其认为与伊朗的停火已经破裂，油价随之大涨，推升了长端收益率。\n此次ETF调仓将美国本土国债敞口换仓至国际国债，同时将通信服务板块由被动切换至主动跟踪品种，其与上述宏观事件的关联性难以从申报文件中直接判断。\n债券方面，账户买入多笔市政债及其他债券，包括两笔迈阿密-戴德县航空收入债券、一笔圣路易斯县学区债券及一笔Main Street天然气债券，各笔金额均介于100万至500万美元之间。\n\n交易规模持续扩张，利益冲突争议未息\n\n7月的申报延续了特朗普第二任期以来的高频交易态势。6月，其名下账户共完成1051笔交易，买卖总额介于7810万至2.631亿美元之间，涉及股票、债券及ETF。\n从更长周期来看，特朗普2025年度财务申报显示，其八个账户合计完成逾2.1万笔证券交易，持仓市值至少达8.58亿美元，而其2017年第一任期首年仅披露86笔股票交易，规模差异悬殊。\n白宫发言人Davis Ingle表示：\"特朗普总统的股票和债券投资组合由第三方金融机构独立管理，总统本人及其任何家庭成员均无能力指导、影响或就投资组合的投资方式及买卖时机提供意见。\"\n然而，外界的审视并未因此消散。相比之下，近年来的美国总统普遍选择剥离个人股票持仓、采用盲目信托或投资于分散化基金，以规避哪怕是利益冲突的表象。\n特朗普的高频交易模式，尤其是交易日期与其政策决定高度重叠的情形，持续成为市场和监督机构关注的焦点。","news_type":1,"symbols_score_info":{"QQQA":0.6,"TTEQ":0.6,"NVDA":1.85,"SOXQ":0.6,"NVDW":0.6,"DTCR":0.6,"FTXL":0.6,"DIPS":0.6,"SNVDAmain":0.6,"THMR":0.6,"CLIX":0.6,"AZYY":0.6,"NULC":0.6,"CLSE":0.6,"NVIW.SI":0.6,"AMZN":1.94,"USXF":0.6,"FOWF":0.6,"NVD3.UK":0.6,"USD":0.6,"ORCL":1.85,"GAMR":0.6,"NVDL":0.6,"ABFL":0.6,"FSPC":0.6,"ROM":0.6,"AMZG":0.6,"WDGF":0.6,"NVDB":0.6,"09788":0.6,"IDEF":0.6,"MSFO":0.6,"AGOX":0.6,"METV":0.6,"ORCU":0.6,"MSFY":0.6,"XNTK":0.6,"SPTE":0.6,"NOC":1.85,"XLK":0.6,"FDTX":0.6,"SORCLmain":0.6,"MRVU":0.6,"AMZD":0.6,"ORCZ":0.6,"HULL":0.6,"NVDQ":0.6,"FXL":0.6,"AXUP":0.6,"ESUM":0.6,"TTXU":0.6,"SNVD.UK":0.6,"ARTY":0.6,"EFIV":0.6,"NVDS.UK":0.6,"MSFL":0.6,"NVII":0.6,"NVDU":0.6,"NVC":0.6,"CHAT":0.6,"SOXX":0.6,"MSFU":0.6,"JGRO":0.6,"GTEK":0.6,"WUGI":0.6,"NVDD":0.6,"MRVL":1.84,"ANV":0.6,"SOXY":0.6,"AXON":1.83,"ONLN":0.6,"NVDY":0.6,"BZZ":0.6,"RTH":0.6,"SMH":0.6,"FAI":0.6,"VGT":0.6,"AMAA":0.6,"MSFC":0.6,"NVD2.UK":0.6,"TDIV":0.6,"WISE":0.6,"AMZO":0.6,"SNPE":0.6,"IGV":0.6,"FTEC":0.6,"WANT":0.6,"GUNZ":0.6,"MSFX":0.6,"AMZZ":0.6,"NVYY":0.6,"MRVX":0.6,"NVDG":0.6,"OGIG":0.6,"SAMZNmain":0.6,"ORCX":0.6,"CRMG":0.6,"AIFD":0.6,"ORCS":0.6,"SMSFTmain":0.6,"MSFT":1.94,"SHLD":0.6,"AMZY":0.6,"MVLL":0.6,"ORAC":0.6,"CHPX":0.6,"NVD":0.6,"AIS":0.6,"CMAG":0.6,"XAR":0.6,"09388":0.6,"3NVD.UK":0.6,"07788":0.6,"AIPI":0.6,"INTU":1.84,"CNEQ":0.6,"MSFW":0.6,"SMHX":0.6,"TRFK":0.6,"TEK":0.6,"07388":0.6,"USAW.SI":0.6,"ILDR":0.6,"AMZU":0.6,"LFGY":0.6,"AMZW":0.6,"AMZP":0.6,"NVDS":0.6,"NVDX":0.6,"EYES":0.6,"IXN":0.6,"MSFD":0.6,"NVDO":0.6,"CRM":1.84,"TYLG":0.6,"IETC":0.6,"SHOC":0.6,"ESLG":0.6,"2NVD.UK":0.6,"VT":0.6}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":235,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":607611675165840,"gmtCreate":1789366280822,"gmtModify":1789366282893,"author":{"id":"3556066967508060","authorId":"3556066967508060","name":"重回66.6","avatar":"https://static.tigerbbs.com/778d07255eb38a4e0d721ec92554c206","crmLevel":3,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3556066967508060","authorIdStr":"3556066967508060"},"themes":[],"title":"","htmlText":"<a 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年净利润同比暴跌85.8%，主力车型销量连续下滑，“曾经的高毛利、高确定性增长逻辑被打破，叠加行业价格战、成本上涨带来的盈利挤压，以及市场对其纯电转型进度不及预期的担忧，最终引发了资金的恐慌性抛售，带动股价大幅下挫。”</p><p>巴菲特说，短期内市场是投票机，长期是称重机，今天投资者在投票，但为什么理想在二级市场的“称重”一直不“理想”？</p><p>李想在年初开全员会，不谈汽车谈AI，强调“2026年是所有想要成为AI头部公司上车的最后一年”，最晚2028年L4一定落地，同时明确一定会做人形机器人。他给投资人画了一张15年的路线图：上半场自动驾驶，下半场人形机器人，最终2040年抵达AGI。</p><p>不是PPT画饼：在全新L9 Livis发布会现场，李想说理想准备了十年就等这一刻，汽车只是具身智能的起步形态。为此，理想在过去四年几乎重构了整车底盘系统，自研5纳米马赫M100芯片双芯组合算力达2560TOPS。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7f9298ca5e2e27cccbe09679eb489b5e\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"552\"/></p><p>这套逻辑本身没什么毛病，特斯拉已经走出很远，并且得到了市场的认可——不论是历史区间还是52周区间，特斯拉股价均在高位，市值1.59万亿美元。</p><h2 id=\"id_1219196685\">不是故事不够性感，是做得迟了点</h2><p>前几天，李想亲自在微博下场解释，理想为什么要做自研芯片。</p><p>他拿苹果打比方——苹果凭什么体验最好？不是某一项技术最强，而是芯片、操作系统、硬件、云服务全栈自研，不能有短板，而“理想要给用户像苹果一样的体验”。</p><p>其实特斯拉也是这样做的，FSD（智驾算法）、AI系列（智驾芯片）和Dojo（超算）早就铺开。2021年特斯拉就立项并于2022年推出了Optimus（机器人），马斯克甚至直接说未来公司80%的市值来自机器人。但李想不提特斯拉，毕竟特斯拉是友商，苹果则已明确放弃汽车。</p><p>中国车企里最像特斯拉的是小鹏。何小鹏2020年收购一家四足机器人公司成立鹏行智能（IRON），团队一号位米良川来自英伟达，同一年还做出另一个大赌注——启动自研芯片项目，彼时年交付量不足3万辆，公司尚未盈利。2024年小鹏将公司定位升级为“面向全球的具身智能公司”，自研图灵AI芯片定点大众，2026年量产车型搭载。从2020年算起，小鹏在智驾、芯片、机器人三条线上埋头干了六年（其外还有飞行机器人等等布局）。</p><p>理想属于后知后觉的玩家，不论是智驾还是芯片抑或是机器人。但野心很大：<strong>李想说全球同时布局基座模型、芯片、操作系统、具身智能的公司最终不会超过三家，理想“会努力成为其中一家”。</strong></p><p>特斯拉的擎天柱机器人在餐厅装爆米花，小鹏IRON在舞台走猫步用“剪裤子”证明“不是人”，友商们已经将产品端上桌了，理想晚了五六年，时间差怎么补？</p><h2 id=\"id_2995763959\">入场晚了能补课，逻辑错位就难了</h2><p>李想在跟罗永浩的第二轮对谈大谈具身智能：“自动驾驶是具身智能的上半场，通用人形机器人是下半场”，他认为汽车积累的感知、模型、芯片、控制能力可以“无缝迁移”到机器人赛道。</p><p>恐怕这个逻辑并不成立。自动驾驶跟通用人形机器人略有技术重叠，但绝非传承。宇树、智元们前些年干的事情跟自动驾驶没什么关系，但这不影响它们成为人形机器人的标杆玩家，以及在所谓的下半场坐在牌桌主位。反过来，做得好AI汽车的，也不一定能做好人形机器人。</p><p>王传福说“电动化是新能源汽车的上半场，智能化是下半场”是对的，汽车必须也正在全面AI化，进而拥有更强更安全的辅助驾驶、更人性化的座舱交互，但这一切发生在四个轮子、标准化路面和“从A到B”的单一任务约束之内。</p><p>人形机器人不是四个轮子的延伸，它是从头开始的一道新题。如果说要做“会走路的汽车”，宇树已经甩出来了GD01载人变形机甲，起步价390万。但人形机器人从来都不是“会走路的汽车”，大黄蜂只是《变形金刚》里的画面，但并非人形机器人的现实形态。</p><p>人形机器人面临的不是标准化的路面和单一的工作任务，它要能在现实世界干活，必须有对通用环境、对物理世界、对泛化任务的高维理解，以及强大的行动能力，包括移动、手动、协调等能力。</p><p>这几天Figure AI做了场直播，三台Figure 03机器人轮换不间断分拣包裹，连续工作33小时处理了超过4万件包裹。他们做的事情并不复杂：将每个快递标签朝下放到传送带上。仅仅是“标签朝下”——感知、抓取、翻转、放置这四个动作的组合，就被业内视作重大技术突破。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2ef6be677bac711a09f6e5245c51dcfe\" alt=\"（图源：Figure 03 直播挑战）\" title=\"（图源：Figure 03 直播挑战）\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"608\"/><span>（图源：Figure 03 直播挑战）</span></p><p>特斯拉的Optimus在超级充电站给顾客乘爆米花，看着像件小事，背后是精细手部控制、人机交互安全和多步骤任务规划的综合考验；宇树机器人上春晚转手帕，每一个动作都涉及到复杂的运动控制算法；甚至，何小鹏让Iron机器人在发布会舞台上“走猫步”就能引起全场惊叹……</p><p>每一个看似简单的动作，背后是对几十个关节电机、动态平衡算法和多模态感知系统的高难度协同控制。而这些，跟汽车技术栈的重叠度并不高，如果说具身智能技术有十条腿，汽车用到的可能不到三条。</p><p>说到底，汽车面对的是结构化环境——有车道线，有交通规则，有GPS；机器人面对的是没有具体规则可言的物理世界。搞定汽车上的感知避障和自动泊车，跟让双足机器人从冰箱里拿出牛奶放到桌上，或者拿出鸡蛋打了煎鸡蛋，根本就不是一回事。两者科技树的重叠主要集中在感知层，但到了决策、规划、控制、泛化、行动能力这几层，做车和做机器人几乎是两个学科。如果自动驾驶做得好就能做好机器人，那最优潜力股应该是大疆。</p><p>马斯克的想法可能更贴切，他说以后特斯拉不再是汽车公司了，80%的市值将来自Optimus机器人，而Optimus是独立的机器人产品线，不是在Model S上延展出来的。而且特斯拉同时在跑xAI、FSD、AI芯片、Dojo超算多条线，都拿到了结果。</p><h2 id=\"id_3710281800\">汽车市场够卷了，专注反而成了稀缺品质</h2><p>汽车市场有多卷？卷到经常有车圈媒体老师讨要车马费。</p><p>资源容不得慢点浪费了，李斌恐怕会后悔造手机。理想曾是经营高手，在新势力中率先实现盈利，今天做AI、做芯片、做机器人倒没什么方向的问题，但市场已在担忧其“分兵作战”导致的资源不聚焦：2025年研发投入113亿元，AI相关占50%；2026年计划120亿，AI依然占半壁江山，重点砸向芯片、算力等底层基础设施。</p><p><strong>但分给AI相关的多了，留给汽车的就少了。</strong>对比之下，赛力斯2025年研发投入125.1亿，核心投向汽车相关赛道，营收1650.5亿元，净利59.6亿元；比亚迪2025年营收8039.65亿元，归母净利润326.19亿元，研发投入为634亿元。理想的营收体量和盈利能力不及赛力斯、比亚迪，研发投入总额还被赛力斯、比亚迪压了一头，但它的钱要同时养汽车、芯片、基座模型、人形机器人。</p><p>截至2025年底，理想汽车手里攥着1012亿元现金，在新势力车企里排第一，叠加未来的经营现金流流入，要在未来十五年间同时把L4自动驾驶和L4级泛化能力的机器人做完，这不是不可能，但存在挑战。如何打消投资者的焦虑？用产品说话。</p><p>理想暂时还没有任何实物展示，只立项了两款机器人产品：一款轮式定位工厂和商业场景，一款人形专攻硬件控制精度与耐久性。注意，是立项。</p></body></html>","source":"lsy1612858447162","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" 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Livis发布会现场，李想说理想准备了十年就等这一刻，汽车只是具身智能的起步形态。为此，理想在过去四年几乎重构了整车底盘系统，自研5纳米马赫M100芯片双芯组合算力达2560TOPS。这套逻辑本身没什么毛病，特斯拉已经走出很远，并且得到了市场的认可——不论是历史区间还是52周区间，特斯拉股价均在高位，市值1.59万亿美元。不是故事不够性感，是做得迟了点前几天，李想亲自在微博下场解释，理想为什么要做自研芯片。他拿苹果打比方——苹果凭什么体验最好？不是某一项技术最强，而是芯片、操作系统、硬件、云服务全栈自研，不能有短板，而“理想要给用户像苹果一样的体验”。其实特斯拉也是这样做的，FSD（智驾算法）、AI系列（智驾芯片）和Dojo（超算）早就铺开。2021年特斯拉就立项并于2022年推出了Optimus（机器人），马斯克甚至直接说未来公司80%的市值来自机器人。但李想不提特斯拉，毕竟特斯拉是友商，苹果则已明确放弃汽车。中国车企里最像特斯拉的是小鹏。何小鹏2020年收购一家四足机器人公司成立鹏行智能（IRON），团队一号位米良川来自英伟达，同一年还做出另一个大赌注——启动自研芯片项目，彼时年交付量不足3万辆，公司尚未盈利。2024年小鹏将公司定位升级为“面向全球的具身智能公司”，自研图灵AI芯片定点大众，2026年量产车型搭载。从2020年算起，小鹏在智驾、芯片、机器人三条线上埋头干了六年（其外还有飞行机器人等等布局）。理想属于后知后觉的玩家，不论是智驾还是芯片抑或是机器人。但野心很大：李想说全球同时布局基座模型、芯片、操作系统、具身智能的公司最终不会超过三家，理想“会努力成为其中一家”。特斯拉的擎天柱机器人在餐厅装爆米花，小鹏IRON在舞台走猫步用“剪裤子”证明“不是人”，友商们已经将产品端上桌了，理想晚了五六年，时间差怎么补？入场晚了能补课，逻辑错位就难了李想在跟罗永浩的第二轮对谈大谈具身智能：“自动驾驶是具身智能的上半场，通用人形机器人是下半场”，他认为汽车积累的感知、模型、芯片、控制能力可以“无缝迁移”到机器人赛道。恐怕这个逻辑并不成立。自动驾驶跟通用人形机器人略有技术重叠，但绝非传承。宇树、智元们前些年干的事情跟自动驾驶没什么关系，但这不影响它们成为人形机器人的标杆玩家，以及在所谓的下半场坐在牌桌主位。反过来，做得好AI汽车的，也不一定能做好人形机器人。王传福说“电动化是新能源汽车的上半场，智能化是下半场”是对的，汽车必须也正在全面AI化，进而拥有更强更安全的辅助驾驶、更人性化的座舱交互，但这一切发生在四个轮子、标准化路面和“从A到B”的单一任务约束之内。人形机器人不是四个轮子的延伸，它是从头开始的一道新题。如果说要做“会走路的汽车”，宇树已经甩出来了GD01载人变形机甲，起步价390万。但人形机器人从来都不是“会走路的汽车”，大黄蜂只是《变形金刚》里的画面，但并非人形机器人的现实形态。人形机器人面临的不是标准化的路面和单一的工作任务，它要能在现实世界干活，必须有对通用环境、对物理世界、对泛化任务的高维理解，以及强大的行动能力，包括移动、手动、协调等能力。这几天Figure AI做了场直播，三台Figure 03机器人轮换不间断分拣包裹，连续工作33小时处理了超过4万件包裹。他们做的事情并不复杂：将每个快递标签朝下放到传送带上。仅仅是“标签朝下”——感知、抓取、翻转、放置这四个动作的组合，就被业内视作重大技术突破。（图源：Figure 03 直播挑战）特斯拉的Optimus在超级充电站给顾客乘爆米花，看着像件小事，背后是精细手部控制、人机交互安全和多步骤任务规划的综合考验；宇树机器人上春晚转手帕，每一个动作都涉及到复杂的运动控制算法；甚至，何小鹏让Iron机器人在发布会舞台上“走猫步”就能引起全场惊叹……每一个看似简单的动作，背后是对几十个关节电机、动态平衡算法和多模态感知系统的高难度协同控制。而这些，跟汽车技术栈的重叠度并不高，如果说具身智能技术有十条腿，汽车用到的可能不到三条。说到底，汽车面对的是结构化环境——有车道线，有交通规则，有GPS；机器人面对的是没有具体规则可言的物理世界。搞定汽车上的感知避障和自动泊车，跟让双足机器人从冰箱里拿出牛奶放到桌上，或者拿出鸡蛋打了煎鸡蛋，根本就不是一回事。两者科技树的重叠主要集中在感知层，但到了决策、规划、控制、泛化、行动能力这几层，做车和做机器人几乎是两个学科。如果自动驾驶做得好就能做好机器人，那最优潜力股应该是大疆。马斯克的想法可能更贴切，他说以后特斯拉不再是汽车公司了，80%的市值将来自Optimus机器人，而Optimus是独立的机器人产品线，不是在Model S上延展出来的。而且特斯拉同时在跑xAI、FSD、AI芯片、Dojo超算多条线，都拿到了结果。汽车市场够卷了，专注反而成了稀缺品质汽车市场有多卷？卷到经常有车圈媒体老师讨要车马费。资源容不得慢点浪费了，李斌恐怕会后悔造手机。理想曾是经营高手，在新势力中率先实现盈利，今天做AI、做芯片、做机器人倒没什么方向的问题，但市场已在担忧其“分兵作战”导致的资源不聚焦：2025年研发投入113亿元，AI相关占50%；2026年计划120亿，AI依然占半壁江山，重点砸向芯片、算力等底层基础设施。但分给AI相关的多了，留给汽车的就少了。对比之下，赛力斯2025年研发投入125.1亿，核心投向汽车相关赛道，营收1650.5亿元，净利59.6亿元；比亚迪2025年营收8039.65亿元，归母净利润326.19亿元，研发投入为634亿元。理想的营收体量和盈利能力不及赛力斯、比亚迪，研发投入总额还被赛力斯、比亚迪压了一头，但它的钱要同时养汽车、芯片、基座模型、人形机器人。截至2025年底，理想汽车手里攥着1012亿元现金，在新势力车企里排第一，叠加未来的经营现金流流入，要在未来十五年间同时把L4自动驾驶和L4级泛化能力的机器人做完，这不是不可能，但存在挑战。如何打消投资者的焦虑？用产品说话。理想暂时还没有任何实物展示，只立项了两款机器人产品：一款轮式定位工厂和商业场景，一款人形专攻硬件控制精度与耐久性。注意，是立项。","news_type":1,"symbols_score_info":{"02015":2,"LI":2}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1206,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":565502019056448,"gmtCreate":1779096330459,"gmtModify":1779096333011,"author":{"id":"3556066967508060","authorId":"3556066967508060","name":"重回66.6","avatar":"https://static.tigerbbs.com/778d07255eb38a4e0d721ec92554c206","crmLevel":3,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3556066967508060","authorIdStr":"3556066967508060"},"themes":[],"title":"","htmlText":"6个月后稳定月销总共最多2000","listText":"6个月后稳定月销总共最多2000","text":"6个月后稳定月销总共最多2000","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/565502019056448","repostId":"2636504534","repostType":2,"repost":{"id":"2636504534","kind":"news","pubTimestamp":1779072666,"share":"https://www.laohunote.com/m/news/2636504534?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2026-05-18 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class=\"title\">\n港股异动 | 理想汽车-W(02015)重挫近14% 理想L9 Ultra及Livis车型上市 花旗指新车型整体中性\n</h2>\n\n<h4 class=\"meta\">\n\n\n2026-05-18 10:51 北京时间 <a href=http://www.zhitongcaijing.com/content/detail/1442757.html><strong>智通财经</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>智通财经APP获悉，理想汽车-W(02015)重挫近14%，截至发稿，跌13.69%，报65.25港元，成交额21.78亿港元。消息面上，理想汽车日前正式发布具身智能旗舰SUV——全新一代理想L9。新车提供Ultra版和Livis版两个版本，Ultra版全国统一零售价45.98万元，LIvis版全国统一零售价50.98万元，5月17日起正式开启交付。花旗发布研报称，L9 Livis版最终定价较预售...</p>\n\n<a href=\"http://www.zhitongcaijing.com/content/detail/1442757.html\">网页链接</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"","relate_stocks":{"EVS.SI":"MSCI China Electric Vehicles and Future Mobility ETF-NikkoAM","LU1267930227.SGD":"TEMPLETON GLOBAL BALANCED \"AS\" (SGD) ACC A","BK4555":"新能源车","BK4503":"景林资产持仓","LU2456880835.USD":"ALLIANZ GLOBAL INCOME \"AT\" (USD) ACC","LU1506573853.SGD":"MANULIFE GF GLOBAL EQUITY \"AA\" (SGD) INC","LU2236285917.USD":"ALLIANZ GLOBAL INCOME 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Ultra及Livis的推出是中性结果。","news_type":1,"symbols_score_info":{"EVS.SI":0.6,"LI":1.96,"02015":1.96}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1136,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":546233665148880,"gmtCreate":1774367258435,"gmtModify":1774367260398,"author":{"id":"3556066967508060","authorId":"3556066967508060","name":"重回66.6","avatar":"https://static.tigerbbs.com/778d07255eb38a4e0d721ec92554c206","crmLevel":3,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3556066967508060","authorIdStr":"3556066967508060"},"themes":[],"title":"","htmlText":"<a href=\"https://laohu8.com/S/LI\">$理想汽车(LI)$ </a> 现在手上几百亿现金，不如花200亿投资蔚来做二股东","listText":"<a href=\"https://laohu8.com/S/LI\">$理想汽车(LI)$ </a> 现在手上几百亿现金，不如花200亿投资蔚来做二股东","text":"$理想汽车(LI)$ 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08:23","market":"us","language":"zh","title":"黄仁勋酒后一番暴论","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1138632772","media":"网易科技","summary":"黄仁勋表示，编程将变得廉价，真正的价值在于领域专长；企业应鼓励“百花齐放”式探索，允许“安全试错”以培养组织的“AI直觉”。黄仁勋用“AI工厂”这个概念，描绘了一幅远比提升效率更宏大的图景。黄仁勋给出了一个震撼的数字对比：全球IT产业规模大约在1万亿美元，而全球经济总量是100万亿美元。五层蛋糕与“预录制”时代的终结：从检索到生成的根本革命当谈到具体实施路径时，黄仁勋回溯了一场持续了15年的认知革命。","content":"<html><head></head><body><blockquote><p>黄仁勋表示，编程将变得廉价，真正的价值在于领域专长；企业应鼓励“百花齐放”式探索，允许“安全试错”以培养组织的“AI直觉”。他提出，AI的核心不是制造工具，而是创造“数字劳动力”。</p></blockquote><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a5a0d22a794926da0f3ce3a58bcb967d\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"322\"/></p><p style=\"text-align: left;\"><strong>美国时间2月3日晚间，一场本该正襟危坐的顶级科技对话，最终变成了一场“五杯酒后的坦白局”。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">刚结束中国之行、甚至还没来得及倒时差的英伟达CEO黄仁勋，坐在了思科CEO查克·罗宾斯(Chuck Robbins)对面。</p><p style=\"text-align: justify;\">几杯酒下肚，黄仁勋的嗓音开始沙哑，但话语却越来越犀利。借着酒劲，黄仁勋不仅“砸”了程序员的饭碗，“怼”了管理学的教条，甚至还对几家世界级巨头来了一波贴脸“拉踩”：</p><p style=\"text-align: justify;\">关于程序员：“编程？那只是打字而已。打字已经不值钱了。”</p><p style=\"text-align: justify;\">关于控制欲：“如果你想掌控创新，那你该去看看心理医生。”</p><p style=\"text-align: justify;\">关于摩尔定律：“10年算力提升了100万倍，在这种速度面前，昔日的摩尔定律简直慢得像蜗牛在爬。”</p><p style=\"text-align: justify;\">关于传统巨头：“我很爱迪士尼，但我敢肯定他们更想成为Netflix；我很爱梅赛德斯，但我确信他们更想成为特斯拉。”</p><p style=\"text-align: justify;\">关于AI进化：“为什么要让人去适应工具？让AI学会使用工具，我们才能创造出真正的‘数字劳动力’。”</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>黄仁勋用这些“爆论”提醒所有掌舵者：在指数级进化的浪潮面前，你过去引以为傲的经验，注定将被时代无情淘汰。</strong></p><h2 id=\"id_1031312996\" style=\"text-align: justify;\">“失控”的百花齐放：你的第一课不是ROI，是“放手”</h2><p style=\"text-align: justify;\">当罗宾斯问及企业迈向AI的第一步应该是什么时，黄仁勋的回答绕开了所有常规的商业话术。“我经常被问到投资回报率这类问题，但我不会先谈那个。”他直截了当地说。在他看来，在技术爆发的黎明期，用电子表格去框定价值是徒劳的，甚至是危险的，因为这只会扼杀探索的触角。</p><p style=\"text-align: justify;\">他拿出了英伟达内部的实践作为例子：让“百花齐放”。在英伟达内部，AI项目多到几乎失控。<strong>“注意我刚才说的：失控，但棒极了。”黄仁勋强调。他对此的解释充满哲学意味：“创新并不总是在掌控之中。如果你想掌控一切，首先应该去咨询心理医生；其次，那是一种错觉，你根本掌控不了。”</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">他的管理逻辑简单到令人惊讶，像对待孩子一样对待团队的好奇心。“当我们的某个团队说想尝试某种AI时，我的第一个回答是‘可以’，然后我会问‘为什么’。我不是先问为什么再同意，而是先同意再问为什么。”他对比道，我们在家里从不这样要求先给出证明，但在工作中却这样做，这对他来说毫无逻辑。</p><p style=\"text-align: justify;\">黄仁勋描绘的路径图清晰而反直觉：第一步不是制定严谨的试点计划，而是允许甚至鼓励“安全地试错”。让每个有想法的团队去接触、去尝试各种AI工具，无论是Anthropic、Codex还是Gemini。</p><p style=\"text-align: justify;\">其目的不是立即产出效益，而是培养组织的“AI感觉”。<strong>只有经过一段充分甚至略显混乱的百花齐放期，领导者才能凭借直觉和观察，知道何时该开始“修剪花园”，将资源集中到真正重要的方向上。“但你不能太早集中力量，否则会选错箭。”他警告道。</strong></p><h2 id=\"id_2632324661\" style=\"text-align: justify;\">从“螺丝刀”到“创造劳动力”：AI工厂的本质是价值转移</h2><p style=\"text-align: justify;\">那么，当企业开始探索之后，究竟要看向何方？黄仁勋用“AI工厂”这个概念，描绘了一幅远比提升效率更宏大的图景。他认为，我们正在经历从“制造工具”到“创造劳动力”的根本性转变。</p><p style=\"text-align: justify;\">“我和查克所在的行业一直在制造工具，始终在做螺丝刀和锤子的生意。”过去几十年，科技公司生产软件、芯片、网络设备，这些都是工具，是原子世界效率的延伸。</p><p style=\"text-align: justify;\">但AI，特别是能够理解物理世界、具备因果推理能力的物理AI，将改变游戏规则。“有史以来第一次，我们要创造人们所谓的‘劳动力’，或者是‘增强型劳动力’。”他举例说，自动驾驶汽车本质上是一个数字司机，而这个数字司机的生命周期经济价值，将远超汽车本身这个硬件。</p><p style=\"text-align: justify;\">这才是“AI工厂”的深层含义：它不是一个存放服务器的机房，而是一个源源不断产出“数字劳动力”的新型价值创造中心。这种劳动力可以是一个永不疲倦的客服，一个实时优化供应链的调度员，或是一个能协同设计的工程师助手。</p><p style=\"text-align: justify;\">黄仁勋给出了一个震撼的数字对比：全球IT产业规模大约在1万亿美元，而全球经济总量是100万亿美元。“我们第一次面对一个拓宽了百倍的潜在市场总量。”这意味着，AI带来的最大机会不是瓜分现有的IT预算，而是去渗透和重塑那剩下的99万亿实体经济。</p><p style=\"text-align: justify;\">每一个行业都有机会通过注入这种数字劳动力，将自己重塑为一家技术公司。“我相信迪士尼宁愿成为Netflix，梅赛德斯宁愿成为特斯拉，沃尔玛宁愿成为亚马逊。”他尖锐地指出，你们所有人都是这样的。</p><h2 id=\"id_1008399162\" style=\"text-align: justify;\">“无限快”与“零重力”：用AI思维重新定义难题</h2><p style=\"text-align: justify;\">如何才能真正抓住这百万亿级的机遇？黄仁勋提出了一个颠覆性的思维模型：<strong>用“丰盈”(Abundance)的假设来思考一切。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">他讽刺地说，在AI时代，昔日的摩尔定律慢得简直像蜗牛爬。现在，我们需要建立新的认知基准。“过去10年，我们的算力提升了多少？10年100万倍。”在这种指数级丰盈的前提下，企业领导者的思维必须升级。</p><p style=\"text-align: justify;\">“现在当我想象一个工程问题时，我假设我的技术、我的工具、我的飞船是无限快的。去纽约要多久？一秒钟就到。”他启发式地问道，如果一秒钟能到纽约，你会做些什么不同的事？如果过去需要一年的事情现在能实时完成，你会做些什么不同的事？如果过去很重的东西现在变得没有引力了，你会如何处理？</p><p style=\"text-align: justify;\">他要求管理者将这种无限快、零重力的假设应用到公司最核心、最棘手的难题上。比如面对一个拥有数万亿关联关系的复杂网络分析，过去的做法是分而治之。“现在则是：把整个图都给我，多大都行，我不在乎。”这种逻辑正在被应用到各处。如果你不应用这种逻辑，你就做错了。</p><p style=\"text-align: justify;\">这不再是渐进式的优化，而是用技术富足的可能性去重新定义问题本身的边界。他警告，如果你的竞争对手或某个初创公司以这种思维方式发起挑战，他们将从根本上改变游戏规则。</p><h2 id=\"id_830083362\" style=\"text-align: justify;\">你的“问题”比答案更值钱：主权AI与未来公司内核</h2><p style=\"text-align: justify;\">在畅想了无处不在的数字劳动力之后，黄仁勋将话题拉回一个更现实也更隐秘的关切：数据主权与核心知识产权。</p><p style=\"text-align: justify;\">针对企业应该完全依赖公有云还是自建AI能力的问题，他的建议如同教孩子学骑车。<strong>“自己造一台。尽管PC随处可见，但去动手造一台，去弄明白为什么这些组件会存在。”他认为，企业必须拥有“切身的技术掌控力”。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">更重要的是，他提出了一个尖锐的观点：公司最宝贵的知识产权，可能不是储存在数据库里的答案，而是员工与AI交互过程中产生的“问题”。“我不放心把英伟达的所有对话都放在云端，因为对我来说，核心知识产权不是答案，而是我的提问。”</p><p style=\"text-align: justify;\">黄仁勋解释道：<strong>“我的提问才是我最有价值的IP。我在思考什么，我的提问反映了这一点。答案是廉价的。如果我知道该问什么，我就锁定了重点。我不希望别人知道我认为什么是重要的。”</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">因此，他认为涉及战略思考的对话，必须在受控的本地环境中进行。他描述道，未来每个员工都会有许多AI助手，这些AI持续学习员工的决策和疑问，最终这些进化了的AI将成为公司沉淀下来的独特智能资产。<strong>“这就是未来的公司，它会捕捉我们的生命经验。”</strong></p><h2 id=\"id_659900500\" style=\"text-align: justify;\">五层蛋糕与“预录制”时代的终结：从检索到生成的根本革命</h2><p style=\"text-align: justify;\">当谈到具体实施路径时，黄仁勋回溯了一场持续了15年的认知革命。</p><p style=\"text-align: justify;\">他追溯至AlexNet代表的第一次接触时刻，并得出一个结论：世界大多数难题并无精确物理定律可循，答案往往是视具体情境而定。这类依赖上下文的问题，正是AI能够大显身手的领域。</p><p style=\"text-align: justify;\">真正的拐点是自监督学习的突破，这使得参数从数亿爆炸性增长至数万亿。他断言：<strong>“我们将从底层重塑计算。计算将从显式编程转向一种全新的范式，即通过模型学习软件。”</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">紧接着，黄仁勋用了一个精妙的比喻<strong>：我们正从“预录制”时代，迈入了“生成式”时代。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>“过去的软件之所以是‘预录制’的，是因为它装在CD-ROM里。”在旧范式里，软件如同刻录好的光盘，用户交互本质上是检索。而未来的软件将是高度场景化的。“每个场景都不同，每个使用者、每个提示词、每个背景都不同。每一份软件实例都是独特的。”</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">未来的应用将根据实时上下文、意图和背景，动态生成独一无二的响应、界面甚至功能。这就是生成式的核心，传统的硬件、框架、模型各层的构建逻辑都已改变。</p><h2 id=\"id_3546950025\" style=\"text-align: justify;\">隐式编程革命：当“打字”成为通用技能，你的专长才是王牌</h2><p style=\"text-align: justify;\">在这场深刻变革中，行业知识的价值正在飙升。<strong>“从显式编程到隐式编程，你只需要告诉计算机你想要什么，计算机就会写代码。”</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">他指出，这场持续了60年的以编写精确代码为核心的计算范式正在终结。<strong>“因为事实证明，写代码只是打字而已，而打字已变得平庸化。”</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">这意味着技术能力的门槛将被极大降低。相反，那些深谙业务但不懂技术的领域专家，将站上浪潮之巅。<strong>“刚毕业的计算机高材生代码很厉害，但他们不知道客户想要什么。你们知道。写代码的部分很简单，让AI去做就行。理解客户、理解问题的领域专长，这才是你拥有的超级力量。”</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">这场对话以对思科的感谢作结，但留下的核心信息无比清晰：AI革命不是IT部门的升级，而是一次商业逻辑的“重置”。</p><p style=\"text-align: justify;\">随着夜色渐深，对话在关于烤串和薯片的调侃中结束。但<strong>黄仁勋带着醉意吐露的真言，如同他预言的那些数字劳动力一样，已经开始无声渗透，准备重塑我们所熟知的一切。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">【以下是实录全文】</p><p style=\"text-align: justify;\">罗宾斯：嘿，嘿，嘿。对，大家待在那儿别动。</p><p style=\"text-align: justify;\">黄仁勋：我觉得我现在的状态就像是在边喝酒边办公。</p><p style=\"text-align: justify;\">罗宾斯：刚才我们把酒拿上来时，黄仁勋提醒了我。他说：“你意识到你正在直播这个，对吧？”嘿，管他呢，天色已经晚了。</p><p style=\"text-align: justify;\">黄仁勋：第一个原则是：不造成伤害，并且要意识到你是多么幸运。</p><p style=\"text-align: justify;\">罗宾斯：首先，感谢大家在这里度过了漫长的一天。我们今天一早就开始了，演讲者一个接一个，在大概两个半小时的休息后，大家又回来见你了。</p><p style=\"text-align: justify;\">黄仁勋：我今天凌晨一点就起床了。</p><p style=\"text-align: justify;\">罗宾斯：所以，这家伙正处于一段为期两周、跨越亚洲四五个城市的旅程末尾。</p><p style=\"text-align: justify;\">黄仁勋：一天前我还在台湾地区，昨晚在休斯顿，现在我在这里。</p><p style=\"text-align: justify;\">罗宾斯：他出门两周了，现在咱们正拦在他回自家热被窝的路上呢，他已经住够了酒店。所以，我们会玩得开心点，然后放他走。虽然你不需要太多介绍，但还是谢谢你能来，伙计。我们真的很感激。</p><p style=\"text-align: justify;\">黄仁勋：感谢我们的合作伙伴关系，也为你们感到骄傲。</p><p style=\"text-align: justify;\">罗宾斯：那我们就从合作开始谈起吧。我们一直有合作，你引入了“AI工厂”的整套概念。我们正在合作推进，虽然在企业领域可能没我们想得那么快。我们能先聊聊对你来说什么是“AI工厂”吗？</p><p style=\"text-align: justify;\">黄仁勋：首先要记住，我们正处于60年来首次重塑计算的过程中。过去是“显式编程”（explicit programming），对吧？我们编写程序和变量，通过API传递，这些都非常明确；现在转向了“隐式编程”（implicit programming）。</p><p style=\"text-align: justify;\">你现在告诉计算机你的意图，它会去想办法解决你的问题。从显式到隐式，从通用计算（本质上是计算）到人工智能，整个计算堆栈都被重塑了。现在人们讨论计算时总关注处理层（processing layer），也就是我们所处的层面。但请记住计算的构成。除了计算和处理，还有存储、网络和安全。这一切都在此时此刻被重塑。第一部分是我们需要把AI提升到一个水平——我们稍后会详谈——需要提升到对人有用的水平。直到目前，那种你给一个提示词，它想办法告诉你答案的聊天机器人（chat bots），虽然有趣且令人好奇，但还不算真正有用。</p><p style=\"text-align: justify;\">罗宾斯：有时它能帮我完成填字游戏。</p><p style=\"text-align: justify;\">黄仁勋：是的，但也仅限于它记住和泛化的东西。如果你回头看，其实也就是三年前ChatGPT刚出现的时候，我们惊叹它能生成这么多词句，能创作莎士比亚作品。但那都是基于它记忆和泛化的内容。我们知道，智能的核心在于解决问题。解决问题部分在于知道你不知道什么，部分在于推理如何解决从未见过的问题。将问题分解为已知且易于解决的元素，通过组合来解决从未见过的问题，并制定策略（我们称之为“规划”）来执行任务、寻求帮助、使用工具、进行研究等等。</p><p style=\"text-align: left;\">这些都是现在“智能体AI”（agentic AI）术语中的基本内容，包括工具使用、研究、基于事实的检索增强生成（RAG）、记忆等。你们在讨论智能体AI时都会听到这些。但最重要的一点是，为了从这种“显式编程”的通用计算（我们用Fortran、C、C++编写的时代）进化。</p><p style=\"text-align: left;\">罗宾斯：对。</p><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋：那是好东西，罗宾斯。</p><p style=\"text-align: left;\">罗宾斯：那是我的保底工作。</p><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋：那是非常好的技能，那些技能依然有价值。</p><p style=\"text-align: left;\">罗宾斯：我知道。</p><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋：它们依然有价值。</p><p style=\"text-align: left;\">罗宾斯：我已经拿到很多录取通知了。</p><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋：“恐龙”永远是有价值的。我们刚证实了你比我大。我知道我是那个“史前时代”的人，虽然看起来不像，但确实如此。好了，这挺有意思的。我可能是这屋里最老的人了。</p><p style=\"text-align: left;\">罗宾斯：那我们聊聊这个。黄仁勋，当你思考未来时。</p><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋：我们现在就在这儿。我去找罗宾斯说：“嘿，听着，我们需要重塑计算，思科必须参与其中。”我们有一整套全新的计算堆栈即将推出，叫Vera Rubin。思科将与我们同步推向市场。此外还有网络层，思科将整合我们的AI网络技术，并将其放入思科的Nexus控制平面中。这样从你的角度来看，你既能获得AI的所有性能，又保留了思科的可控性、安全性和管理性。我们在安全领域也会做同样的事情。每一个支柱都必须重塑，企业计算才能受益。我们晚点再聊这个：为什么三年前企业AI还没准备好，以及为什么现在你别无选择，必须尽快参与进来。不要落后。你不必成为第一家利用AI的公司，但千万别做最后一家。</p><p style=\"text-align: left;\">罗宾斯：没错。那么如果你是今天的企业主，你建议他们采取的第一、第二、第三步是什么，来开始做好准备？</p><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋：我经常被问到投资回报率（ROI）这类问题，我不会先谈那个。原因是，在所有技术部署的初期，很难用Excel表格算出新工具、新技术的ROI。我会去做的事，找出我公司的本质是什么？我们公司做的最有影响力的工作是什么？别在那些边缘、次要的事情上浪费时间。在我们公司，我们就是让“百花齐放”（let a thousand flowers bloom）。我们公司内部不同的AI项目多得几乎失控，这非常棒。注意我刚才说的：失控且棒极了。创新并不总是在掌控之中。如果你想掌控一切，首先该去咨询心理医生。其次，那是一种错觉，你掌控不了。如果你想让公司成功，你控制不了它，你只能影响它。</p><p style=\"text-align: left;\">我听到太多公司想要明确、具体、可论证的ROI，但在初期展示某件事的价值是很困难的。我建议让百花齐放，让人们去实验，让人们安全地实验。我们公司在实验各种东西，我们用Anthropic，用Codex，用Gemini，什么都用。当我们的某个团队说想尝试某种AI时，我的第一个回答是“可以”，然后我会问“为什么”。我不是先问为什么再同意，而是先同意再问为什么。原因是我对公司的期望和对孩子是一样的：去探索生活。他们说想尝试某件事，答案是“好”，然后才问原因。你不会说：“先证明给我看，证明做这件事能带来财务成功或未来的幸福，否则我不让你做。”我们在家里从不这样做，但我们在工作中却这样做。</p><p style=\"text-align: left;\">罗宾斯：你明白我的意思吗？</p><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋：是的。这对我来说毫无逻辑。所以我们对待AI的方式，无论是之前的互联网还是云技术，就是让百花齐放。然后在某个时间点，你需要用自己的判断力来决定何时开始“整理花园”。因为百花齐放会让花园变得很乱。但在某个点，你必须开始整理，找到最好的方法或平台，以便集中力量办大事（put all your wood behind one arrow）。但你不能太早集中力量。</p><p style=\"text-align: left;\">罗宾斯：否则会选错。</p><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋：没错。所以先让百花齐放，到某个点再整理。就目前的进展来看，我还没开始整理呢，我还在让各地百花齐放。但我当然知道什么对我们公司最重要。我确保有大量的专业知识和能力集中在利用AI革命化那些核心工作上，在我们的案例中，就是芯片设计、软件工程、系统工程。你可能注意到了，我们与新思科技、楷登电子、西门子以及今天的达索系统合作，这样我们就能注入我们的技术。无论他们想要什么，我都会提供，以便革命化我们设计产品的工具。</p><p style=\"text-align: left;\">我们到处都在用新思科技、楷登电子、西门子和达索。我会确保他们得到1000%的支持，这样我就有了创造下一代产品所需的工具。这反映了我对重塑自身工作的态度。想想AI做了什么：它成数量级地降低了智能的成本，或者说创造了海量的智能。换句话说，过去需要一个单位时间的工作，现在过去需要一年的，可能只要一天；过去需要一年的，现在可能只要一小时，甚至可以实时完成。</p><p style=\"text-align: left;\">在“丰盈”（abundance）的世界里，摩尔定律慢得简直像蜗牛爬。记住，摩尔定律是每18个月翻两倍，5年10倍，10年100倍。但我们现在在哪？10年100万倍。在过去10年里，我们将AI推进得如此之远，以至于工程师说：“嘿，猜怎么着？我们干脆用全世界所有的数据来训练一个AI模型吧。”他们指的不是收集我硬盘里的数据，而是拉取全世界的数据。这就是“丰盈”的定义。它的定义是：当你看到一个巨大的问题时，你说：“管他呢，我全部都要解决。”我要治愈每一个领域的疾病，而不仅仅是癌症。我们直接解决人类所有的痛苦。这就是“丰盈”。</p><p style=\"text-align: left;\">现在当我想象一个工程问题时，我假设我的技术、我的工具、我的飞船是无限快的。去纽约要多久？一秒钟就到。如果一秒钟能到纽约，你会做些什么不同的事？如果过去需要一年的事情现在能实时完成，你会做些什么不同的事？如果过去很重的东西现在变得没有引力了，你会如何处理？当你带着这种态度去处理每一件事时，你就是在应用“AI逻辑”。这有意义吗？比如我们合作的很多公司，图分析中的依赖关系、节点和边多达数万亿。过去你会一小块一小块地处理图，现在则是：“把整个图都给我，多大都行，我不在乎。”这种逻辑正在被应用到各处。如果你不应用这种逻辑，你就做错了。速度重不重要？一点也不重要，因为你处于光速。质量重不重要？零重量，零重力。如果你没有应用这种逻辑去思考你公司里最难的问题，你就没做对。这就是他们所有人的思维方式。如果你不这么想，你只要想象你的竞争对手在这么想就行了。想象一家即将成立的公司在这么想，这会改变一切。所以，去找到你公司里最有影响力的工作，给它应用“无限”、“零”、“光速”的概念，然后问罗宾斯怎么实现。</p><p style=\"text-align: left;\">罗宾斯：给我就行。</p><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋：我们会一起实现。</p><p style=\"text-align: left;\">罗宾斯：你有一个“五层蛋糕”的类比，因为大家都在谈论基础设施、模型、应用。我该怎么做？谈谈这个。</p><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋：成功人士做的一件事就是推理正在发生什么。大约15年前，一个算法让两名工程师解决了一个计算机视觉问题。视觉是智能的第一部分：感知。智能由感知、推理、规划组成。感知是：“我是什么？发生了什么？我的上下文是什么？”推理是：“我如何根据目标进行推理？”第三是制定计划去实现目标。就像战斗机的问题，感知定位然后行动。没有感知就没有第二和第三部分。如果不理解上下文（context），你就不知道该做什么。而上下文是高度多模态的，有时是PDF，有时是电子表格。有时是感官和气味，比如我们在哪，在干什么，听众是谁，如何阅读房间里的气氛，等等。</p><p style=\"text-align: left;\">大约13、14年前，我们在计算机视觉领域取得了巨大的跨越。AlexNet是我们看到的第一个突破，那就像是《第一次接触》（First Contact），我爱死那部电影了。那是我们与AI的“第一次接触”。于是我们思考：这意味着什么？两名工程师怎么可能战胜了我们所有人钻研了30年的算法？我昨天刚和Ilya Sutskever聊过，还有Alex Krizhevsky。两个带着几块GPU的年轻人怎么可能解决了这个问题？这意味着什么？</p><p style=\"text-align: left;\">十年前我对此进行了分解和推理，得出的结论是：世界上大多数有价值的难题其实都没有基本的物理算法。没有F=ma，没有麦克斯韦方程组，没有薛定谔方程或欧姆定律，没有热力学定律，它没那么精确。那些我们称之为“直觉”和“智慧”的有价值的事物，就像你和我会遇到的问题，答案通常是：“视情况而定”（It depends）。如果答案总是3.14那就太棒了，但生活中有价值的难题往往取决于背景和环境。</p><p style=\"text-align: left;\">既然视觉问题解决了，我们推理出通过深度学习，这不仅是可扩展的，你还可以把模型做得越来越大。我们当时要解决的唯一问题是如何训练模型，而巨大的突破是“自监督学习”。AI开始自我学习。注意，今天我们已经不再受限于人工标注数据了，完全不受限。这打开了闸门，让模型从几亿参数扩展到几千亿、几万亿。我们可以编码的知识和学习的技能爆炸式增长。我们将从底座重塑计算。计算将从“显式编程”转向一种全新的范式，即通过模型学习软件。这对计算堆栈意味着什么？对软件开发意味着什么？对工程组织、产品营销、QA团队又意味着什么？这些产品未来会变成什么样？我们如何部署？如何保持更新？如何修补软件？我当时问了上千个关于未来计算的问题，得出的结论是：这将改变一切。于是我们将整个公司转向上。简单来说，我们从一个所有东西都是“预录制”的世界走来。</p><p style=\"text-align: left;\">罗宾斯：确实是很棒的东西。</p><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋：运行了很长时间。郑重声明，那些确实是用希伯来语描述的（幽默暗示旧技术的古老）。</p><p style=\"text-align: left;\">罗宾斯：确实。那是另一项技能。</p><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋：毕竟，这屋里恐怕只有你，能同时精通希伯来语和COBOL了。无论如何，那是预录制的。我们编写算法，描述思想，然后配上数据。一切都是预录的。过去的软件之所以是预录的，是因为它是装在CD-ROM里的，对吧？</p><p style=\"text-align: left;\">现在的软件是什么？它是情境化的，每个情境都不同，每个使用者、每个提示词、每个前置背景都不同。每一份软件实例都是独特的。过去预录制的软件被称为“基于检索模式”（retrieval-based）。当你用手机点一下，它会去检索一些软件、文件或图像并展示给你。而未来，一切都将是“生成式”的（generative），就像现在这样。这场对话以前从未发生过。概念存在过，背景存在过，但这每一句话的顺序都是全新的。发生这种情况的原因显而易见，因为我们已经喝了四杯酒了。</p><p style=\"text-align: left;\">罗宾斯：还有冷萃咖啡。Cobol、希伯来语，谢天谢地这不在校园里，也没在直播。</p><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋：嗯。</p><p style=\"text-align: left;\">罗宾斯：大家都明白你在说什么吗？</p><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋：你们听懂了吗？罗宾斯今天只给我喂了四杯酒。</p><p style=\"text-align: left;\">罗宾斯：公平点说，我只喂了你一杯，剩下三杯是你从自助餐台上拿的。</p><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋：我一直在盯着那些食物，我太饿了。食物离我大概有40英尺（12米）远。</p><p style=\"text-align: left;\">罗宾斯：那是因为你一直在拍照。</p><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋：真的很近，但我好几次想过去都被推回来了。</p><p style=\"text-align: left;\">罗宾斯：你知道发生了什么吗？你的团队提前告诉过我们，如果他喝了三杯，他就是最佳状态。如果喝到第四杯，情况就要崩了。</p><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋：这状态可就不太理想了。好了，听着，我们得留下一些智慧。能再来一杯酒吗？</p><p style=\"text-align: left;\">罗宾斯：这可不是Dave Chappelle的脱口秀。</p><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋：谈谈别的。能源。</p><p style=\"text-align: left;\">罗宾斯：芯片。</p><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋：能源听起来不错。能源、芯片、基础设施（硬件和软件），然后是AI模型。但AI最重要的部分是应用。每一个国家、每一家公司，底下的那些层都只是基础设施。你需要做的是应用这项技术。向上帝发誓，快去应用这项技术。使用AI的公司不会陷入险境。你不会因为AI丢掉工作，你会因为一个使用AI的人而丢掉工作。所以，行动起来，这是最重要的。</p><p style=\"text-align: left;\">罗宾斯：并且尽快给罗宾斯打电话。</p><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋：你打给我，我打给他。</p><p style=\"text-align: left;\">罗宾斯：我们时间不多了。</p><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋：我们有的是时间。罗宾斯是按时计费的，而我甚至不戴手表。我在价值交付之前是不会离开的。如果需要一整晚，我会一直折磨你们所有人。</p><p style=\"text-align: left;\">罗宾斯：黄仁勋，这就是为什么像我这样的人需要表。你能谈谈“物理AI”吗？</p><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋：软件行业在衰落并会被AI取代的这种说法是世界上最没逻辑的事。让我们做一个终极思想实验：假设我们是终极的AI——通用机器人，物理版的。既然你是类人机器人，你能解决任何问题。你会用现成的螺丝刀还是发明一把新螺丝刀？我直接用现成的。你会用现成的链锯还是重造一把？答案显而易见是使用工具。既然如此，再看数字版。如果你是AGI（通用人工智能），你会去使用ServiceNow、SAP、Cadence、Synopsis，还是去重新发明一个计算器？当然是直接用计算器。为什么要让AI学会使用工具？因为现有的工具是‘确定性’的。世界上很多问题都有标准答案，比如牛顿第二定律F=ma。你不需要AI给你一个概率上约等于ma的模糊答案，ma就是ma。再比如欧姆定律V=IR，它在科学上是绝对的，而不是‘统计学上的IR’。所以，我们希望AI像人类一样，直接拿起这些精准的工具去用，而不是在那些已经有标准答案的事情上瞎猜。</p><p style=\"text-align: left;\">我们希望AGI使用工具，这是个大逻辑。下一代物理AI将理解物理世界和因果关系。如果我推倒这个，它会带倒那一切。它们理解“多米诺骨牌”的概念。每一个孩子都能理解推倒它意味着什么，这种因果、接触、引力和质量的结合是非常深刻的。大语言模型目前还没这概念，所以我们要创造物理AI。</p><p style=\"text-align: left;\">机会在哪里？到目前为止，我和罗宾斯所处的行业一直在制造工具。我们一直处于“螺丝刀和锤子”的生意中。有史以来第一次，我们要创造人们所谓的“劳动力”，或者是“增强劳动力”。比如自动驾驶汽车是什么？它是一个数字司机。数字司机的价值远超汽车本身。我们第一次面对一个潜在市场总量（TAM）大了一百倍的市场。全球IT产业大约一万亿美元，而全球经济规模是一百万亿。你们所有人都有机会通过应用这项技术，成为一家技术公司。我相信迪士尼宁愿成为Netflix，梅赛德斯宁愿成为特斯拉，沃尔玛宁愿成为亚马逊。你们同意吗？这三个例子我说对了吗？</p><p style=\"text-align: left;\">罗宾斯：是的。你们所有人都是这样的。</p><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋：我们有机会帮助每一家公司转型为“技术优先”的公司。技术是你的超级力量，而你的行业领域是应用场景。为什么要技术优先？因为那样你就是在和“电子”打交道，而不是“原子”。原子的价值受限于质量，而电子的价值在CD-ROM变成电子流的那一刻爆炸了千倍。你需要成为一家技术公司。即便是只懂希伯来语编程的罗宾斯，这也是一种天赋。</p><p style=\"text-align: left;\">罗宾斯：这个编程方向从右往左写，挺聪明的。</p><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋：聪明人做聪明事。最美妙的是，你们公司的优势是知识、直觉和领域专业能力。现在你第一次可以用自己的语言向计算机解释你想要什么。从显式编程到隐式编程，你只需要告诉计算机你想要什么，计算机就会写代码。因为事实证明，写代码只是打字而已，而打字已变得平庸化。这是你们巨大的机会。你们全都能从物理（原子）层面的束缚中解脱出来，实现质的飞跃。我们不用再受限于没有足够的软件工程师，因为打字是廉价的，而你们拥有极其珍贵的东西——理解客户、理解问题的领域专长。</p><p style=\"text-align: left;\">刚毕业的计算机高材生可能写代码很厉害，但他们不知道客户想要什么，不知道该解决什么问题。你们知道。写代码的部分很简单，让AI去做就行。这就是你的超级力量。我这个总结是在喝了五杯酒后做出的。</p><p style=\"text-align: left;\">罗宾斯：这简直是个奇迹。</p><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋：能和各位合作是莫大的荣幸。思科在计算发明的两个支柱领域——网络和安全——有着极深的造诣。没有思科就没有现代计算。在AI世界，这两个支柱都被重塑了。我们擅长的计算部分在很多方面是廉价商品，而思科掌握的东西极具价值。</p><p style=\"text-align: left;\">早前有人问我：应该租用云端还是自己构建电脑？我的建议和给我孩子的建议一样：自己造一台。尽管PC随处可见，但去动手造一台，去弄明白为什么这些组件会存在。如果你在运输行业，别只用Uber，去打开引擎盖，去换个机油，去理解它。这项技术对未来太重要了，你必须有一种触觉上的理解。你可能会发现自己对此极有天赋。你可能会发现世界并非全是“租”或全是“买”，你需要一部分在本地（on-prem）。比如涉及主权和私有信息时，你不会想把所有的“问题”都分享给所有人。举个例子，你去见心理医生时，你不希望你的提问被发到网上。</p><p style=\"text-align: left;\">罗宾斯：假设性的例子，对吧？</p><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋：对，假设性的。所以我认为很多对话和不确定性应该保持私密。公司也是一样。我不放心把英伟达的所有对话都放在云端，所以我们在本地构建了超级AI系统。因为对我来说，最有价值的核心资产不是答案，而是我的提问。你们听明白了吗？我的提问才是我最有价值的IP。我在思考什么，我的提问反映了这一点。答案是廉价的。如果我知道该问什么，我就锁定了重点。我不希望别人知道我认为什么是重要的。所以我要在自己的小房间里，在本地，创造我自己的AI。</p><p style=\"text-align: left;\">最后一点想法，现在已经11点了。过去有个观点叫“人在环节中”（human in the loop），这是完全错误的。应该是“AI在环节中”（AI in the loop）。我们的目标是让公司每一天都变得更好、更有价值、知识更丰富。我们不希望倒退或原地踏步。这意味着如果AI在环节中，它会捕捉我们的生命经验。未来每个员工都会有许多AI在环节中，这些AI会成为公司的知识产权。这就是未来的公司。所以，我觉得明智的做法是立即给罗宾斯打电话。</p><p style=\"text-align: left;\">罗宾斯：我打给黄仁勋。两周的旅程，黄仁勋飞到这里和我们度过了最后一晚，这是他很久以来第一次能睡在自己的床上。我们永远感激。</p><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋：非常感谢。另外，我眼角余光一直瞄着那些肉串。</p><p style=\"text-align: left;\">罗宾斯：我希望它们还在那儿。</p><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋：答应我的那袋薯片在哪？</p><p style=\"text-align: left;\">罗宾斯：走吧，去吃。谢谢大家！</p></body></html>","source":"wykj","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>黄仁勋酒后一番暴论</title>\n<style 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Robbins)对面。几杯酒下肚，黄仁勋的嗓音开始沙哑，但话语却越来越犀利。借着酒劲，黄仁勋不仅“砸”了程序员的饭碗，“怼”了管理学的教条，甚至还对几家世界级巨头来了一波贴脸“拉踩”：关于程序员：“编程？那只是打字而已。打字已经不值钱了。”关于控制欲：“如果你想掌控创新，那你该去看看心理医生。”关于摩尔定律：“10年算力提升了100万倍，在这种速度面前，昔日的摩尔定律简直慢得像蜗牛在爬。”关于传统巨头：“我很爱迪士尼，但我敢肯定他们更想成为Netflix；我很爱梅赛德斯，但我确信他们更想成为特斯拉。”关于AI进化：“为什么要让人去适应工具？让AI学会使用工具，我们才能创造出真正的‘数字劳动力’。”黄仁勋用这些“爆论”提醒所有掌舵者：在指数级进化的浪潮面前，你过去引以为傲的经验，注定将被时代无情淘汰。“失控”的百花齐放：你的第一课不是ROI，是“放手”当罗宾斯问及企业迈向AI的第一步应该是什么时，黄仁勋的回答绕开了所有常规的商业话术。“我经常被问到投资回报率这类问题，但我不会先谈那个。”他直截了当地说。在他看来，在技术爆发的黎明期，用电子表格去框定价值是徒劳的，甚至是危险的，因为这只会扼杀探索的触角。他拿出了英伟达内部的实践作为例子：让“百花齐放”。在英伟达内部，AI项目多到几乎失控。“注意我刚才说的：失控，但棒极了。”黄仁勋强调。他对此的解释充满哲学意味：“创新并不总是在掌控之中。如果你想掌控一切，首先应该去咨询心理医生；其次，那是一种错觉，你根本掌控不了。”他的管理逻辑简单到令人惊讶，像对待孩子一样对待团队的好奇心。“当我们的某个团队说想尝试某种AI时，我的第一个回答是‘可以’，然后我会问‘为什么’。我不是先问为什么再同意，而是先同意再问为什么。”他对比道，我们在家里从不这样要求先给出证明，但在工作中却这样做，这对他来说毫无逻辑。黄仁勋描绘的路径图清晰而反直觉：第一步不是制定严谨的试点计划，而是允许甚至鼓励“安全地试错”。让每个有想法的团队去接触、去尝试各种AI工具，无论是Anthropic、Codex还是Gemini。其目的不是立即产出效益，而是培养组织的“AI感觉”。只有经过一段充分甚至略显混乱的百花齐放期，领导者才能凭借直觉和观察，知道何时该开始“修剪花园”，将资源集中到真正重要的方向上。“但你不能太早集中力量，否则会选错箭。”他警告道。从“螺丝刀”到“创造劳动力”：AI工厂的本质是价值转移那么，当企业开始探索之后，究竟要看向何方？黄仁勋用“AI工厂”这个概念，描绘了一幅远比提升效率更宏大的图景。他认为，我们正在经历从“制造工具”到“创造劳动力”的根本性转变。“我和查克所在的行业一直在制造工具，始终在做螺丝刀和锤子的生意。”过去几十年，科技公司生产软件、芯片、网络设备，这些都是工具，是原子世界效率的延伸。但AI，特别是能够理解物理世界、具备因果推理能力的物理AI，将改变游戏规则。“有史以来第一次，我们要创造人们所谓的‘劳动力’，或者是‘增强型劳动力’。”他举例说，自动驾驶汽车本质上是一个数字司机，而这个数字司机的生命周期经济价值，将远超汽车本身这个硬件。这才是“AI工厂”的深层含义：它不是一个存放服务器的机房，而是一个源源不断产出“数字劳动力”的新型价值创造中心。这种劳动力可以是一个永不疲倦的客服，一个实时优化供应链的调度员，或是一个能协同设计的工程师助手。黄仁勋给出了一个震撼的数字对比：全球IT产业规模大约在1万亿美元，而全球经济总量是100万亿美元。“我们第一次面对一个拓宽了百倍的潜在市场总量。”这意味着，AI带来的最大机会不是瓜分现有的IT预算，而是去渗透和重塑那剩下的99万亿实体经济。每一个行业都有机会通过注入这种数字劳动力，将自己重塑为一家技术公司。“我相信迪士尼宁愿成为Netflix，梅赛德斯宁愿成为特斯拉，沃尔玛宁愿成为亚马逊。”他尖锐地指出，你们所有人都是这样的。“无限快”与“零重力”：用AI思维重新定义难题如何才能真正抓住这百万亿级的机遇？黄仁勋提出了一个颠覆性的思维模型：用“丰盈”(Abundance)的假设来思考一切。他讽刺地说，在AI时代，昔日的摩尔定律慢得简直像蜗牛爬。现在，我们需要建立新的认知基准。“过去10年，我们的算力提升了多少？10年100万倍。”在这种指数级丰盈的前提下，企业领导者的思维必须升级。“现在当我想象一个工程问题时，我假设我的技术、我的工具、我的飞船是无限快的。去纽约要多久？一秒钟就到。”他启发式地问道，如果一秒钟能到纽约，你会做些什么不同的事？如果过去需要一年的事情现在能实时完成，你会做些什么不同的事？如果过去很重的东西现在变得没有引力了，你会如何处理？他要求管理者将这种无限快、零重力的假设应用到公司最核心、最棘手的难题上。比如面对一个拥有数万亿关联关系的复杂网络分析，过去的做法是分而治之。“现在则是：把整个图都给我，多大都行，我不在乎。”这种逻辑正在被应用到各处。如果你不应用这种逻辑，你就做错了。这不再是渐进式的优化，而是用技术富足的可能性去重新定义问题本身的边界。他警告，如果你的竞争对手或某个初创公司以这种思维方式发起挑战，他们将从根本上改变游戏规则。你的“问题”比答案更值钱：主权AI与未来公司内核在畅想了无处不在的数字劳动力之后，黄仁勋将话题拉回一个更现实也更隐秘的关切：数据主权与核心知识产权。针对企业应该完全依赖公有云还是自建AI能力的问题，他的建议如同教孩子学骑车。“自己造一台。尽管PC随处可见，但去动手造一台，去弄明白为什么这些组件会存在。”他认为，企业必须拥有“切身的技术掌控力”。更重要的是，他提出了一个尖锐的观点：公司最宝贵的知识产权，可能不是储存在数据库里的答案，而是员工与AI交互过程中产生的“问题”。“我不放心把英伟达的所有对话都放在云端，因为对我来说，核心知识产权不是答案，而是我的提问。”黄仁勋解释道：“我的提问才是我最有价值的IP。我在思考什么，我的提问反映了这一点。答案是廉价的。如果我知道该问什么，我就锁定了重点。我不希望别人知道我认为什么是重要的。”因此，他认为涉及战略思考的对话，必须在受控的本地环境中进行。他描述道，未来每个员工都会有许多AI助手，这些AI持续学习员工的决策和疑问，最终这些进化了的AI将成为公司沉淀下来的独特智能资产。“这就是未来的公司，它会捕捉我们的生命经验。”五层蛋糕与“预录制”时代的终结：从检索到生成的根本革命当谈到具体实施路径时，黄仁勋回溯了一场持续了15年的认知革命。他追溯至AlexNet代表的第一次接触时刻，并得出一个结论：世界大多数难题并无精确物理定律可循，答案往往是视具体情境而定。这类依赖上下文的问题，正是AI能够大显身手的领域。真正的拐点是自监督学习的突破，这使得参数从数亿爆炸性增长至数万亿。他断言：“我们将从底层重塑计算。计算将从显式编程转向一种全新的范式，即通过模型学习软件。”紧接着，黄仁勋用了一个精妙的比喻：我们正从“预录制”时代，迈入了“生成式”时代。“过去的软件之所以是‘预录制’的，是因为它装在CD-ROM里。”在旧范式里，软件如同刻录好的光盘，用户交互本质上是检索。而未来的软件将是高度场景化的。“每个场景都不同，每个使用者、每个提示词、每个背景都不同。每一份软件实例都是独特的。”未来的应用将根据实时上下文、意图和背景，动态生成独一无二的响应、界面甚至功能。这就是生成式的核心，传统的硬件、框架、模型各层的构建逻辑都已改变。隐式编程革命：当“打字”成为通用技能，你的专长才是王牌在这场深刻变革中，行业知识的价值正在飙升。“从显式编程到隐式编程，你只需要告诉计算机你想要什么，计算机就会写代码。”他指出，这场持续了60年的以编写精确代码为核心的计算范式正在终结。“因为事实证明，写代码只是打字而已，而打字已变得平庸化。”这意味着技术能力的门槛将被极大降低。相反，那些深谙业务但不懂技术的领域专家，将站上浪潮之巅。“刚毕业的计算机高材生代码很厉害，但他们不知道客户想要什么。你们知道。写代码的部分很简单，让AI去做就行。理解客户、理解问题的领域专长，这才是你拥有的超级力量。”这场对话以对思科的感谢作结，但留下的核心信息无比清晰：AI革命不是IT部门的升级，而是一次商业逻辑的“重置”。随着夜色渐深，对话在关于烤串和薯片的调侃中结束。但黄仁勋带着醉意吐露的真言，如同他预言的那些数字劳动力一样，已经开始无声渗透，准备重塑我们所熟知的一切。【以下是实录全文】罗宾斯：嘿，嘿，嘿。对，大家待在那儿别动。黄仁勋：我觉得我现在的状态就像是在边喝酒边办公。罗宾斯：刚才我们把酒拿上来时，黄仁勋提醒了我。他说：“你意识到你正在直播这个，对吧？”嘿，管他呢，天色已经晚了。黄仁勋：第一个原则是：不造成伤害，并且要意识到你是多么幸运。罗宾斯：首先，感谢大家在这里度过了漫长的一天。我们今天一早就开始了，演讲者一个接一个，在大概两个半小时的休息后，大家又回来见你了。黄仁勋：我今天凌晨一点就起床了。罗宾斯：所以，这家伙正处于一段为期两周、跨越亚洲四五个城市的旅程末尾。黄仁勋：一天前我还在台湾地区，昨晚在休斯顿，现在我在这里。罗宾斯：他出门两周了，现在咱们正拦在他回自家热被窝的路上呢，他已经住够了酒店。所以，我们会玩得开心点，然后放他走。虽然你不需要太多介绍，但还是谢谢你能来，伙计。我们真的很感激。黄仁勋：感谢我们的合作伙伴关系，也为你们感到骄傲。罗宾斯：那我们就从合作开始谈起吧。我们一直有合作，你引入了“AI工厂”的整套概念。我们正在合作推进，虽然在企业领域可能没我们想得那么快。我们能先聊聊对你来说什么是“AI工厂”吗？黄仁勋：首先要记住，我们正处于60年来首次重塑计算的过程中。过去是“显式编程”（explicit programming），对吧？我们编写程序和变量，通过API传递，这些都非常明确；现在转向了“隐式编程”（implicit programming）。你现在告诉计算机你的意图，它会去想办法解决你的问题。从显式到隐式，从通用计算（本质上是计算）到人工智能，整个计算堆栈都被重塑了。现在人们讨论计算时总关注处理层（processing layer），也就是我们所处的层面。但请记住计算的构成。除了计算和处理，还有存储、网络和安全。这一切都在此时此刻被重塑。第一部分是我们需要把AI提升到一个水平——我们稍后会详谈——需要提升到对人有用的水平。直到目前，那种你给一个提示词，它想办法告诉你答案的聊天机器人（chat bots），虽然有趣且令人好奇，但还不算真正有用。罗宾斯：有时它能帮我完成填字游戏。黄仁勋：是的，但也仅限于它记住和泛化的东西。如果你回头看，其实也就是三年前ChatGPT刚出现的时候，我们惊叹它能生成这么多词句，能创作莎士比亚作品。但那都是基于它记忆和泛化的内容。我们知道，智能的核心在于解决问题。解决问题部分在于知道你不知道什么，部分在于推理如何解决从未见过的问题。将问题分解为已知且易于解决的元素，通过组合来解决从未见过的问题，并制定策略（我们称之为“规划”）来执行任务、寻求帮助、使用工具、进行研究等等。这些都是现在“智能体AI”（agentic AI）术语中的基本内容，包括工具使用、研究、基于事实的检索增强生成（RAG）、记忆等。你们在讨论智能体AI时都会听到这些。但最重要的一点是，为了从这种“显式编程”的通用计算（我们用Fortran、C、C++编写的时代）进化。罗宾斯：对。黄仁勋：那是好东西，罗宾斯。罗宾斯：那是我的保底工作。黄仁勋：那是非常好的技能，那些技能依然有价值。罗宾斯：我知道。黄仁勋：它们依然有价值。罗宾斯：我已经拿到很多录取通知了。黄仁勋：“恐龙”永远是有价值的。我们刚证实了你比我大。我知道我是那个“史前时代”的人，虽然看起来不像，但确实如此。好了，这挺有意思的。我可能是这屋里最老的人了。罗宾斯：那我们聊聊这个。黄仁勋，当你思考未来时。黄仁勋：我们现在就在这儿。我去找罗宾斯说：“嘿，听着，我们需要重塑计算，思科必须参与其中。”我们有一整套全新的计算堆栈即将推出，叫Vera Rubin。思科将与我们同步推向市场。此外还有网络层，思科将整合我们的AI网络技术，并将其放入思科的Nexus控制平面中。这样从你的角度来看，你既能获得AI的所有性能，又保留了思科的可控性、安全性和管理性。我们在安全领域也会做同样的事情。每一个支柱都必须重塑，企业计算才能受益。我们晚点再聊这个：为什么三年前企业AI还没准备好，以及为什么现在你别无选择，必须尽快参与进来。不要落后。你不必成为第一家利用AI的公司，但千万别做最后一家。罗宾斯：没错。那么如果你是今天的企业主，你建议他们采取的第一、第二、第三步是什么，来开始做好准备？黄仁勋：我经常被问到投资回报率（ROI）这类问题，我不会先谈那个。原因是，在所有技术部署的初期，很难用Excel表格算出新工具、新技术的ROI。我会去做的事，找出我公司的本质是什么？我们公司做的最有影响力的工作是什么？别在那些边缘、次要的事情上浪费时间。在我们公司，我们就是让“百花齐放”（let a thousand flowers bloom）。我们公司内部不同的AI项目多得几乎失控，这非常棒。注意我刚才说的：失控且棒极了。创新并不总是在掌控之中。如果你想掌控一切，首先该去咨询心理医生。其次，那是一种错觉，你掌控不了。如果你想让公司成功，你控制不了它，你只能影响它。我听到太多公司想要明确、具体、可论证的ROI，但在初期展示某件事的价值是很困难的。我建议让百花齐放，让人们去实验，让人们安全地实验。我们公司在实验各种东西，我们用Anthropic，用Codex，用Gemini，什么都用。当我们的某个团队说想尝试某种AI时，我的第一个回答是“可以”，然后我会问“为什么”。我不是先问为什么再同意，而是先同意再问为什么。原因是我对公司的期望和对孩子是一样的：去探索生活。他们说想尝试某件事，答案是“好”，然后才问原因。你不会说：“先证明给我看，证明做这件事能带来财务成功或未来的幸福，否则我不让你做。”我们在家里从不这样做，但我们在工作中却这样做。罗宾斯：你明白我的意思吗？黄仁勋：是的。这对我来说毫无逻辑。所以我们对待AI的方式，无论是之前的互联网还是云技术，就是让百花齐放。然后在某个时间点，你需要用自己的判断力来决定何时开始“整理花园”。因为百花齐放会让花园变得很乱。但在某个点，你必须开始整理，找到最好的方法或平台，以便集中力量办大事（put all your wood behind one arrow）。但你不能太早集中力量。罗宾斯：否则会选错。黄仁勋：没错。所以先让百花齐放，到某个点再整理。就目前的进展来看，我还没开始整理呢，我还在让各地百花齐放。但我当然知道什么对我们公司最重要。我确保有大量的专业知识和能力集中在利用AI革命化那些核心工作上，在我们的案例中，就是芯片设计、软件工程、系统工程。你可能注意到了，我们与新思科技、楷登电子、西门子以及今天的达索系统合作，这样我们就能注入我们的技术。无论他们想要什么，我都会提供，以便革命化我们设计产品的工具。我们到处都在用新思科技、楷登电子、西门子和达索。我会确保他们得到1000%的支持，这样我就有了创造下一代产品所需的工具。这反映了我对重塑自身工作的态度。想想AI做了什么：它成数量级地降低了智能的成本，或者说创造了海量的智能。换句话说，过去需要一个单位时间的工作，现在过去需要一年的，可能只要一天；过去需要一年的，现在可能只要一小时，甚至可以实时完成。在“丰盈”（abundance）的世界里，摩尔定律慢得简直像蜗牛爬。记住，摩尔定律是每18个月翻两倍，5年10倍，10年100倍。但我们现在在哪？10年100万倍。在过去10年里，我们将AI推进得如此之远，以至于工程师说：“嘿，猜怎么着？我们干脆用全世界所有的数据来训练一个AI模型吧。”他们指的不是收集我硬盘里的数据，而是拉取全世界的数据。这就是“丰盈”的定义。它的定义是：当你看到一个巨大的问题时，你说：“管他呢，我全部都要解决。”我要治愈每一个领域的疾病，而不仅仅是癌症。我们直接解决人类所有的痛苦。这就是“丰盈”。现在当我想象一个工程问题时，我假设我的技术、我的工具、我的飞船是无限快的。去纽约要多久？一秒钟就到。如果一秒钟能到纽约，你会做些什么不同的事？如果过去需要一年的事情现在能实时完成，你会做些什么不同的事？如果过去很重的东西现在变得没有引力了，你会如何处理？当你带着这种态度去处理每一件事时，你就是在应用“AI逻辑”。这有意义吗？比如我们合作的很多公司，图分析中的依赖关系、节点和边多达数万亿。过去你会一小块一小块地处理图，现在则是：“把整个图都给我，多大都行，我不在乎。”这种逻辑正在被应用到各处。如果你不应用这种逻辑，你就做错了。速度重不重要？一点也不重要，因为你处于光速。质量重不重要？零重量，零重力。如果你没有应用这种逻辑去思考你公司里最难的问题，你就没做对。这就是他们所有人的思维方式。如果你不这么想，你只要想象你的竞争对手在这么想就行了。想象一家即将成立的公司在这么想，这会改变一切。所以，去找到你公司里最有影响力的工作，给它应用“无限”、“零”、“光速”的概念，然后问罗宾斯怎么实现。罗宾斯：给我就行。黄仁勋：我们会一起实现。罗宾斯：你有一个“五层蛋糕”的类比，因为大家都在谈论基础设施、模型、应用。我该怎么做？谈谈这个。黄仁勋：成功人士做的一件事就是推理正在发生什么。大约15年前，一个算法让两名工程师解决了一个计算机视觉问题。视觉是智能的第一部分：感知。智能由感知、推理、规划组成。感知是：“我是什么？发生了什么？我的上下文是什么？”推理是：“我如何根据目标进行推理？”第三是制定计划去实现目标。就像战斗机的问题，感知定位然后行动。没有感知就没有第二和第三部分。如果不理解上下文（context），你就不知道该做什么。而上下文是高度多模态的，有时是PDF，有时是电子表格。有时是感官和气味，比如我们在哪，在干什么，听众是谁，如何阅读房间里的气氛，等等。大约13、14年前，我们在计算机视觉领域取得了巨大的跨越。AlexNet是我们看到的第一个突破，那就像是《第一次接触》（First Contact），我爱死那部电影了。那是我们与AI的“第一次接触”。于是我们思考：这意味着什么？两名工程师怎么可能战胜了我们所有人钻研了30年的算法？我昨天刚和Ilya Sutskever聊过，还有Alex Krizhevsky。两个带着几块GPU的年轻人怎么可能解决了这个问题？这意味着什么？十年前我对此进行了分解和推理，得出的结论是：世界上大多数有价值的难题其实都没有基本的物理算法。没有F=ma，没有麦克斯韦方程组，没有薛定谔方程或欧姆定律，没有热力学定律，它没那么精确。那些我们称之为“直觉”和“智慧”的有价值的事物，就像你和我会遇到的问题，答案通常是：“视情况而定”（It depends）。如果答案总是3.14那就太棒了，但生活中有价值的难题往往取决于背景和环境。既然视觉问题解决了，我们推理出通过深度学习，这不仅是可扩展的，你还可以把模型做得越来越大。我们当时要解决的唯一问题是如何训练模型，而巨大的突破是“自监督学习”。AI开始自我学习。注意，今天我们已经不再受限于人工标注数据了，完全不受限。这打开了闸门，让模型从几亿参数扩展到几千亿、几万亿。我们可以编码的知识和学习的技能爆炸式增长。我们将从底座重塑计算。计算将从“显式编程”转向一种全新的范式，即通过模型学习软件。这对计算堆栈意味着什么？对软件开发意味着什么？对工程组织、产品营销、QA团队又意味着什么？这些产品未来会变成什么样？我们如何部署？如何保持更新？如何修补软件？我当时问了上千个关于未来计算的问题，得出的结论是：这将改变一切。于是我们将整个公司转向上。简单来说，我们从一个所有东西都是“预录制”的世界走来。罗宾斯：确实是很棒的东西。黄仁勋：运行了很长时间。郑重声明，那些确实是用希伯来语描述的（幽默暗示旧技术的古老）。罗宾斯：确实。那是另一项技能。黄仁勋：毕竟，这屋里恐怕只有你，能同时精通希伯来语和COBOL了。无论如何，那是预录制的。我们编写算法，描述思想，然后配上数据。一切都是预录的。过去的软件之所以是预录的，是因为它是装在CD-ROM里的，对吧？现在的软件是什么？它是情境化的，每个情境都不同，每个使用者、每个提示词、每个前置背景都不同。每一份软件实例都是独特的。过去预录制的软件被称为“基于检索模式”（retrieval-based）。当你用手机点一下，它会去检索一些软件、文件或图像并展示给你。而未来，一切都将是“生成式”的（generative），就像现在这样。这场对话以前从未发生过。概念存在过，背景存在过，但这每一句话的顺序都是全新的。发生这种情况的原因显而易见，因为我们已经喝了四杯酒了。罗宾斯：还有冷萃咖啡。Cobol、希伯来语，谢天谢地这不在校园里，也没在直播。黄仁勋：嗯。罗宾斯：大家都明白你在说什么吗？黄仁勋：你们听懂了吗？罗宾斯今天只给我喂了四杯酒。罗宾斯：公平点说，我只喂了你一杯，剩下三杯是你从自助餐台上拿的。黄仁勋：我一直在盯着那些食物，我太饿了。食物离我大概有40英尺（12米）远。罗宾斯：那是因为你一直在拍照。黄仁勋：真的很近，但我好几次想过去都被推回来了。罗宾斯：你知道发生了什么吗？你的团队提前告诉过我们，如果他喝了三杯，他就是最佳状态。如果喝到第四杯，情况就要崩了。黄仁勋：这状态可就不太理想了。好了，听着，我们得留下一些智慧。能再来一杯酒吗？罗宾斯：这可不是Dave Chappelle的脱口秀。黄仁勋：谈谈别的。能源。罗宾斯：芯片。黄仁勋：能源听起来不错。能源、芯片、基础设施（硬件和软件），然后是AI模型。但AI最重要的部分是应用。每一个国家、每一家公司，底下的那些层都只是基础设施。你需要做的是应用这项技术。向上帝发誓，快去应用这项技术。使用AI的公司不会陷入险境。你不会因为AI丢掉工作，你会因为一个使用AI的人而丢掉工作。所以，行动起来，这是最重要的。罗宾斯：并且尽快给罗宾斯打电话。黄仁勋：你打给我，我打给他。罗宾斯：我们时间不多了。黄仁勋：我们有的是时间。罗宾斯是按时计费的，而我甚至不戴手表。我在价值交付之前是不会离开的。如果需要一整晚，我会一直折磨你们所有人。罗宾斯：黄仁勋，这就是为什么像我这样的人需要表。你能谈谈“物理AI”吗？黄仁勋：软件行业在衰落并会被AI取代的这种说法是世界上最没逻辑的事。让我们做一个终极思想实验：假设我们是终极的AI——通用机器人，物理版的。既然你是类人机器人，你能解决任何问题。你会用现成的螺丝刀还是发明一把新螺丝刀？我直接用现成的。你会用现成的链锯还是重造一把？答案显而易见是使用工具。既然如此，再看数字版。如果你是AGI（通用人工智能），你会去使用ServiceNow、SAP、Cadence、Synopsis，还是去重新发明一个计算器？当然是直接用计算器。为什么要让AI学会使用工具？因为现有的工具是‘确定性’的。世界上很多问题都有标准答案，比如牛顿第二定律F=ma。你不需要AI给你一个概率上约等于ma的模糊答案，ma就是ma。再比如欧姆定律V=IR，它在科学上是绝对的，而不是‘统计学上的IR’。所以，我们希望AI像人类一样，直接拿起这些精准的工具去用，而不是在那些已经有标准答案的事情上瞎猜。我们希望AGI使用工具，这是个大逻辑。下一代物理AI将理解物理世界和因果关系。如果我推倒这个，它会带倒那一切。它们理解“多米诺骨牌”的概念。每一个孩子都能理解推倒它意味着什么，这种因果、接触、引力和质量的结合是非常深刻的。大语言模型目前还没这概念，所以我们要创造物理AI。机会在哪里？到目前为止，我和罗宾斯所处的行业一直在制造工具。我们一直处于“螺丝刀和锤子”的生意中。有史以来第一次，我们要创造人们所谓的“劳动力”，或者是“增强劳动力”。比如自动驾驶汽车是什么？它是一个数字司机。数字司机的价值远超汽车本身。我们第一次面对一个潜在市场总量（TAM）大了一百倍的市场。全球IT产业大约一万亿美元，而全球经济规模是一百万亿。你们所有人都有机会通过应用这项技术，成为一家技术公司。我相信迪士尼宁愿成为Netflix，梅赛德斯宁愿成为特斯拉，沃尔玛宁愿成为亚马逊。你们同意吗？这三个例子我说对了吗？罗宾斯：是的。你们所有人都是这样的。黄仁勋：我们有机会帮助每一家公司转型为“技术优先”的公司。技术是你的超级力量，而你的行业领域是应用场景。为什么要技术优先？因为那样你就是在和“电子”打交道，而不是“原子”。原子的价值受限于质量，而电子的价值在CD-ROM变成电子流的那一刻爆炸了千倍。你需要成为一家技术公司。即便是只懂希伯来语编程的罗宾斯，这也是一种天赋。罗宾斯：这个编程方向从右往左写，挺聪明的。黄仁勋：聪明人做聪明事。最美妙的是，你们公司的优势是知识、直觉和领域专业能力。现在你第一次可以用自己的语言向计算机解释你想要什么。从显式编程到隐式编程，你只需要告诉计算机你想要什么，计算机就会写代码。因为事实证明，写代码只是打字而已，而打字已变得平庸化。这是你们巨大的机会。你们全都能从物理（原子）层面的束缚中解脱出来，实现质的飞跃。我们不用再受限于没有足够的软件工程师，因为打字是廉价的，而你们拥有极其珍贵的东西——理解客户、理解问题的领域专长。刚毕业的计算机高材生可能写代码很厉害，但他们不知道客户想要什么，不知道该解决什么问题。你们知道。写代码的部分很简单，让AI去做就行。这就是你的超级力量。我这个总结是在喝了五杯酒后做出的。罗宾斯：这简直是个奇迹。黄仁勋：能和各位合作是莫大的荣幸。思科在计算发明的两个支柱领域——网络和安全——有着极深的造诣。没有思科就没有现代计算。在AI世界，这两个支柱都被重塑了。我们擅长的计算部分在很多方面是廉价商品，而思科掌握的东西极具价值。早前有人问我：应该租用云端还是自己构建电脑？我的建议和给我孩子的建议一样：自己造一台。尽管PC随处可见，但去动手造一台，去弄明白为什么这些组件会存在。如果你在运输行业，别只用Uber，去打开引擎盖，去换个机油，去理解它。这项技术对未来太重要了，你必须有一种触觉上的理解。你可能会发现自己对此极有天赋。你可能会发现世界并非全是“租”或全是“买”，你需要一部分在本地（on-prem）。比如涉及主权和私有信息时，你不会想把所有的“问题”都分享给所有人。举个例子，你去见心理医生时，你不希望你的提问被发到网上。罗宾斯：假设性的例子，对吧？黄仁勋：对，假设性的。所以我认为很多对话和不确定性应该保持私密。公司也是一样。我不放心把英伟达的所有对话都放在云端，所以我们在本地构建了超级AI系统。因为对我来说，最有价值的核心资产不是答案，而是我的提问。你们听明白了吗？我的提问才是我最有价值的IP。我在思考什么，我的提问反映了这一点。答案是廉价的。如果我知道该问什么，我就锁定了重点。我不希望别人知道我认为什么是重要的。所以我要在自己的小房间里，在本地，创造我自己的AI。最后一点想法，现在已经11点了。过去有个观点叫“人在环节中”（human in the loop），这是完全错误的。应该是“AI在环节中”（AI in the loop）。我们的目标是让公司每一天都变得更好、更有价值、知识更丰富。我们不希望倒退或原地踏步。这意味着如果AI在环节中，它会捕捉我们的生命经验。未来每个员工都会有许多AI在环节中，这些AI会成为公司的知识产权。这就是未来的公司。所以，我觉得明智的做法是立即给罗宾斯打电话。罗宾斯：我打给黄仁勋。两周的旅程，黄仁勋飞到这里和我们度过了最后一晚，这是他很久以来第一次能睡在自己的床上。我们永远感激。黄仁勋：非常感谢。另外，我眼角余光一直瞄着那些肉串。罗宾斯：我希望它们还在那儿。黄仁勋：答应我的那袋薯片在哪？罗宾斯：走吧，去吃。谢谢大家！","news_type":1,"symbols_score_info":{"MTWNmain":1,"NVDA":2}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1693,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":529496780993672,"gmtCreate":1770292563478,"gmtModify":1770292565504,"author":{"id":"3556066967508060","authorId":"3556066967508060","name":"重回66.6","avatar":"https://static.tigerbbs.com/778d07255eb38a4e0d721ec92554c206","crmLevel":3,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3556066967508060","authorIdStr":"3556066967508060"},"themes":[],"title":"","htmlText":"<a href=\"https://laohu8.com/S/NIO\">$蔚来(NIO)$ </a> 晚上15个点以上","listText":"<a 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