黄仁勋最新访谈：英伟达欲借AI打造“时间机器”，人形机器人成重点方向
智东西12月30日消息，12月27日，英伟达创始人兼CEO黄仁勋（Jensen Huang）接受科技媒体频道SciTech Economy Insights专访，围绕“AI的未来与英伟达新一代超级计算机”主题，分享了对AI未来趋势、能效瓶颈及计算平台的最新见解。
访谈中，黄仁勋着重指出，能源限制是当前AI发展的核心物理边界，所有计算的上限最终都受比特翻转与信息传输所需能量的约束。
他表示：“我们目前还远未触及真正限制发展的根本性瓶颈。与此同时，我们的任务就是打造更高能效的计算平台。”
黄仁勋还提到，提升AI计算能效是英伟达当前的优先级。他强调，2016年至今，AI计算能效已提升1万倍，这一进展在能源密度提升方面堪比汽车、照明行业的技术奇点，构建更智能的系统必须以能源效率为前提。
访谈尾声，黄仁勋谈及英伟达的终极使命，即构建“看见未来的工具”。
他打比方说：“我们正在打造一种时间机器”，这种机器能让科学家与工程师预测各类系统的未来——无论是人类身体、地球气候，还是AI系统自身。“如果我们能更清晰地看见未来，就有机会将其塑造成最好的版本。”
黄仁勋的主要观点如下：
1、AI计算的真正瓶颈在于能效，未来突破需依靠更节能的计算平台。
2、2016年至今，AI计算能效提升1万倍，超越汽车与电灯百年演进幅度，能效提升对支撑AI智能系统快速发展至关重要，也是当前AI产业的优先级。
3、通用计算仍是核心策略，不能为特定AI架构定制芯片而牺牲灵活性。
4、Transformer并非终点，AI研究尚未封顶，打造允许“创新持续发生”的计算平台是英伟达的根本任务。
5、英伟达虽不制造芯片，但需具备与台积电相当的半导体物理直觉，以共同探索并突破物理极限。
6、英伟达押注“Omniverse（可视化仿真平台）与Cosmos（真实物理世界）融合”的多元宇宙生成系统，这将是下一代机器人与物理世界的底座。
7、未来5年人形机器人领域将十分精彩，英伟达在该领域才刚起步。
8、未来十年，AI不会在所有方面超越人类，但在某些领域表现将远超我们。
9、“学会与AI交互”将成为人类基本技能，如同上一代人学会使用电脑般自然且必需。
科技媒体频道SciTech Economy Insights主持人（左）与英伟达创始人、CEO黄仁勋（右）
以下是访谈全程内容编译（为优化阅读体验，智东西做了不改变原意的编辑）：
01.从25万美元机器到1万倍能效提升，AI计算迎来“电灯泡时刻”
主持人：当前AI发展阶段令人惊叹，我们已摆脱过去CPU和串行处理时代的诸多技术限制，解锁新计算方式并找到持续进步路径。并行计算具有不同物理属性，与优化CPU的方式差异显著。在你看来，当前时代面临哪些科学或技术限制？
黄仁勋：归根结底，一切取决于在能源限制下能完成多少工作，这是物理层面的限制。信息传输、比特翻转等操作所需能量，本质上决定了我们能实现的目标及发展边界。我们现在还远未触及真正限制发展的根本性瓶颈，同时，打造更高效的计算平台是我们的任务。
你看台上这台设备，其完整版曾售价25万美元（约合人民币175万元），是一台AI超级计算机，2016年我送给OpenAI的首台DGX-1就是这类设备。它的功耗比现在这台高1万倍，性能却仅为现在的六分之一。
我们已进入全新时代。2016年至今仅八年，计算能效提升1万倍。试想，若汽车或电灯泡在这段时间也提升1万倍能效会怎样？比如原本100瓦的电灯泡，现在只需0.01瓦就能达到相同照明效果。AI计算正经历这样的变革。
这种能效进步至关重要，因为我们要构建更智能的系统，也希望用更多计算资源提升智能水平。因此，“用更少能量完成更多工作”是我们当前最优先考虑的事。
02.不押注Transformer，英伟达为未来算法留足空间
主持人：你通过CUDA展示了如何借助抽象与可访问性，让更多人调动大规模计算资源。但现在很多AI技术应用愈发具体，比如Transformer架构。Transformer是当前AI模型的主流结构，广泛用于各类AI工具，擅长捕捉关键信息、优化结果表现。随着这些结构日益流行，出现一个争议——是否该为特定结构打造“定制芯片”？这种做法可能提升效率，但会牺牲通用性。你怎么看？
黄仁勋：这确实是重要问题。我们当然能设计专门优化Transformer的芯片，但这样的芯片在其他任务上表现会受限。
我们追求构建通用计算平台，支持不断演进的AI模型，而非在某类结构上过度下注。
主持人：作为芯片制造商，你们如何做出这些“下注”决策？倾向于打造能跑遍所有地方的通用汽车，还是从A点到B点的高效列车？这些决策赌注巨大，我很好奇你的思考逻辑？
黄仁勋：这回到核心问题：你的底层信念是什么？是认为Transformer会是AI史上最后一个算法架构，之后无突破？还是相信它只是阶段性成果，会不断演化，几年后甚至面目全非？
我们选择后者。历史证明，算法、软件、工程和创新领域，没有一个想法能永远主导。电脑的魅力在于能运行10年前未想象过的程序。若10年前将电脑定格为“微波炉”，创新便无从谈起。
我们相信创新的丰富性与发明的无限可能，希望构建的计算架构是发明家、工程师、程序员和AI研究者的畅游平台，而非限制框架。
以Transformer为例，其核心是“注意力机制”，理解任意两个词的关联。10个词可控，但处理10万个词、一整个PDF甚至多个文档，百万级token上下文几乎不可能。
于是研究者开始创新，Flash Attention、分层注意力、Wave Attention等新机制不断涌现，说明创新未停止，我们也不会停。
因此，打造允许这些创新持续发生的计算平台，是我们最根本的任务。
03.英伟达如台积电般思考物理极限，芯片公司也要懂“风扇设计”
主持人：你们负责设计芯片，有公司负责组装，也有公司设计纳米级制造的硬件设备。设计这些工具时，你如何看待“物理上目前能做到什么”？如何思考这个边界？
黄仁勋：虽然芯片由台积电制造，但我们始终假设自己必须具备与台积电相当的专业能力。所以公司内部有擅长半导体物理的工程师，让我们对当前半导体物理能力极限有直觉判断。
我们与台积电密切合作，不断探索并推动物理极限，在系统工程、冷却系统上也如此。
比如液冷系统的“管道”和风冷系统的“风扇”对我们至关重要。设计风扇需保证气流量同时尽可能安静，涉及空气动力学，公司甚至有专门的空气动力工程师。
尽管不直接制造硬件，但我们必须具备深厚的设计理解和工艺感知，才能持续推动技术极限。
04.看好机器人、Omniverse与Cosmos融合，打造“时间机器”
主持人：你曾多次谈及对未来的大胆押注，从GPU、CUDA到AI、自动驾驶，现在是机器人。接下来你最看好的方向是什么？
黄仁勋：我们看好机器人方向，也看好Omniverse（可视化仿真平台）。
我特别激动的新方向是“Omniverse与Cosmos（真实物理世界）的融合”。这是全新的生成式世界系统，也叫多元宇宙生成系统，我认为它对未来机器人与物理系统将产生深远影响。
我们正在做人形机器人专用工具链、训练系统、人类演示系统等，才刚起步。接下来五年，人形机器人领域会非常精彩。
我们也在研究数字生物学，希望理解分子语言、细胞语言，如同理解物理语言，让AI能理解人体系统、预测变化，最终构建人的“数字孪生体”。
我也喜欢气候科学方面的工作，比如用AI预测天气、模拟区域气候，实现公里级精度预测某地上空气象变化，这具有重大社会意义。
我们能做这些，是因为正在打造“时间机器”，需要在所有领域具备预测未来的能力。
若能更清晰看见未来，就有机会将其塑造成最好的版本。这就是科学家想预测未来、我们做AI的原因。
05.未来属于“外挂人类”，学会与AI交互是新起点
主持人：普通观众可能知道NVIDIA很重要，但刚意识到它对生活的影响。你会给他们什么建议？如何理解这场“正在发生”的巨大变化？
黄仁勋：我们可以从几个角度思考未来。比如，假设你做的事依然重要，但完成时间从一周缩短到几秒，重复性劳作几乎消失。
这会带来什么？类比上一轮工业革命，美国州际高速公路建成后，郊区兴起，东西部货运畅通，加油站、快餐店、汽车旅馆沿高速路出现，全新经济系统诞生。
今天也是如此。视频会议减少出差，人们可住得离公司更远，工作生活边界重新划分；随时有AI程序员助手，提出想法就能实现，“即时实现”改变创造能力和生活；脑海里的粗略想法丢给AI，几分钟就能看到产品原型，释放无数新可能。
这些变化最终会怎样？我的判断是：未来十年，AI不会在所有方面超过人类，但在某些事情上表现将远超我们。
我熟悉这种感觉，身边都是各领域顶尖人才，能力远超我，但我从未感到无用，反而因团队充满信心，敢于追求更大目标。
想象一下，身边有AI“超人”助手，无论写代码、分析问题还是学习知识都能帮忙，会让你更强大、自由、有方向感。
实际上，我相信你已在使用ChatGPT或其他AI工具，我自己也常用。现在学习新知识更自信，因为获取知识的门槛大大降低。
你随时能有个人导师，帮你提问、编程、写作、思考、推理，让你在任何领域更快起步、更深入掌握。
所以若只能给一个建议：现在就找一个AI导师，它会帮你成为“带外挂的人类”，进入从未想象过的未来。
主持人：这场对话中还有没聊到但对大家很重要的建议吗？
黄仁勋：如果我现在是学生，第一件要学的事就是：学会与AI交互。比如怎么使用ChatGPT、Gemini Pro、Grok？怎么让它们成为助手？
这其实是掌握“提问的艺术”，要学会有方法、有逻辑地与AI对话，让它协助你，而非随便乱问。不管学数学、科学、生物、法律还是文学，都要问自己：如何用AI把这件事做得更好？
就像我那一代人，是第一批必须学会“用电脑工作”的人。我们成长时办公室没有电脑，90年代后才普及。
今天的新一代不用学“怎么用电脑”，但必须问：怎么用AI把事情做得更好？这是所有人必须面对的问题。
很多人刚接触“AI”，但它带来的变化很真实，让电脑更易用。
以前把电脑放在没碰过的人面前，他们几乎不可能一天内学会使用；但今天把ChatGPT放在他们面前，输入“我不会用ChatGPT，请教我”，它就能一步步教会你。
这正是AI的魅力——帮助你自学，让你在过程中逐步进化成“超人”。
本文来自微信公众号“智东西”（ID：zhidxcom），作者：江宇，编辑：冰倩，36氪经授权发布。
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