黄仁勋喊话“中国英伟达”：期待竞争，你们世界顶尖，但必须努力
当地时间1月5日晚，身穿标志性黑色皮夹克的黄仁勋站在拉斯维加斯CES 2026的舞台上，这位NVIDIA掌门人正式发布了由六颗全新芯片组成的Rubin平台，宣布将在2026年下半年向合作伙伴供货。更重磅的是代号“Alpamayo”的自动驾驶AI软件——黄仁勋称之为“机器人技术的ChatGPT时刻”。
一天之后的1月6日答疑会上，老黄继续他的“布道之旅”，信息量更是爆棚。
谈市场，他直接把预期拉满：“自去年10月以后发生了很多新进展，应该会提高我们对5000亿美元数据中心销售的预期。” 他特别强调了一个被低估的趋势——开源模型现在已经占据了四分之一的AITokens生成量。用他的话说，这个世界正在经历一场10万亿美元的计算现代化升级，而劳动力产业更是高达100万亿美元。“这是第一次，技术在服务于世界整个经济。”
聊到中国，黄仁勋的态度务实又坦诚。关于H200出口和中国市场的反复提问，他只用一句话回应：“我只期待采购订单，当采购订单到来时，它将暗示其他一切。” 对于中国的竞争对手，他既认可“中国企业家、工程师和AI研究人员是世界上最好的之一”，也不忘提醒：“我期待你们的竞争，你们必须努力工作。”
技术细节层面，老黄如数家珍：可插拔NVLink交换机、功率平滑技术、端到端保密计算，还有把组装时间从两小时压缩到五分钟的创新。他甚至预言NVIDIA可能会成为“世界上最大的CPU制造商之一”和“最大的存储公司之一”。
最有意思的是关于机器人的讨论。当有人问“什么时候能得到具有人类水平能力的机器人”，黄仁勋的回答简洁有力：“明年？哦，是今年。” 他不认为机器人会抢人类的饭碗，反而说“拥有机器人将创造就业机会”，因为“我们需要更多AI移民来帮助我们”。
关于自动驾驶的安全哲学，老黄也给出了他的答案：“最好永远不要有人车交接。所以即使你不承诺L4，也应该具有L4的能力。”
两天的CES之行，黄仁勋展现的不仅是NVIDIA的技术路线图，更是他对AI时代的宏大叙事：从芯片到生态，从数据中心到机器人，从当下的几千亿到未来的百万亿。这场百万亿美元的技术革命，NVIDIA显然不想缺席任何一个战场。
关于AI泡沫
问题：2025年10月你给出了一个当时令人震惊的数字，说未来四五个季度会卖出去大约5000亿美元的数据中心。过去几天你一直在说需求非常强劲。我们应该期待更高的数字吗？
黄仁勋：我希望不要定期更新这个数字。
但我要说的是，自那以后发生了许多新进展，应该会提高我们对这个数字的预期。去年我们有一些非常激动人心的消息。我们一直是模型构建者、AI构建者的好伙伴。OpenAI、xAI和Gemini长期以来一直在NVIDIA上运行。去年我们宣布Anthropic未来也将在NVIDIA上运行，这是个大新闻。
2025年世界的一个重大惊喜是开源模型的成功——DeepSeek R1，然后是Qwen、Nemotron、Cosmos。所有这些模型真正起飞了，以至于现在每四个生成的token中就有一个来自开源模型。我认为这被低估了。这极大地推动了NVIDIA和公有云的需求。
这也解释了为什么现在Hopper的定价实际上在云端上涨。所有Hopper都在云端被消耗，现在现货价格开始上涨。
这显示了全球正在产生的需求。
此外，看起来我们将重返中国市场。所以H200也会有所贡献。综合来看，我认为我们会有非常好的一年。
出口和中国
问题：距离特朗普政府宣布批准H200在中国的出口许可已经快一个月了。你预计什么时候能向中国客户出货这些芯片？H200在中国获得大订单的可能性有多大？
黄仁勋：我们已经启动了供应链，H200正在生产线上流动。我们正在与美国政府完成许可的最后细节。这就是三个部分。之后，我认为我们会尽最大努力。
最终，我的预期是我们会通过采购订单了解一切。
我们不会有任何新闻稿或大型声明，只会有采购订单。如果采购订单来了，那是因为他们能够下采购订单。
我认为就这么简单。所以我期待着采购订单的到来。
问题：去年你在国会未通过GenAI法案时取得了重大胜利。但外交事务委员会主席Brian Mast有一项新法案，将授权国会不批准商务部发出的任何出口许可。你认为国会有能力阻止NVIDIA芯片出口中国的许可吗？
黄仁勋：出口管制已经被分配给商务部是有充分理由的。所以我认为，政府中有一个来源来执行法律就足够了。
但最终，无论出现什么法律，我们都会遵守。
问题：你认为H200在中国市场仍然有竞争力吗？因为你自己说过华为是如此强大的竞争对手，而且中国有这么多初创公司也在研发替代产品。
黄仁勋：H200在市场上还有竞争力。但它不会永远有竞争力。所以希望以后我们能够发布其他有竞争力的产品。
为了保持美国在市场上的竞争力，法规也必须继续发展。它不会是静态法规，这没有意义。
现在H200将有竞争力。当它不再有竞争力时，希望我们会有其他新东西。然后随着时间的推移，我们会继续发布（新产品），以继续在市场上保持竞争力。
问题：中国有很多新兴的AI芯片玩家。在这种背景下，展望2026年，你如何看待竞争格局的演变？你认为今天NVIDIA最具防御性的护城河是什么？
黄仁勋：我认为中国涌现的初创公司数量很多，其中许多已经上市并做得非常非常好。这说明了中国技术产业的活力和能力。
我认为可以毫不夸张地说，中国企业家、工程师、技术专家和AI研究人员群体是世界顶尖级别的。可以肯定地说，中国生态系统技术生态系统发展非常快。工程师工作非常努力，他们非常有创业精神。
他们有如此聪明的想法，所以我完全相信中国技术市场将继续繁荣并继续发展。
对于我们来说，要做出贡献并向中国市场提供一些东西，我们将不得不竞争，我们将不得不继续推进我们的技术。
NVIDIA在今天以世界上没有人能做到的规模创新AI。我们是世界上唯一一家从CPU一直到现在的存储构建一切的公司。我们在其上开发每个软件堆栈，也在模型级别以及基础设施级别进行创新。
我们与世界上几乎每家AI公司都有合作。我们的市场推广和渠道将技术传达到终端市场的合作伙伴。终端市场，无论是制造业，比如我们与西门子的合作伙伴关系，还是在医疗保健，我们与世界上最大的制药公司Eli Lilly的合作伙伴关系，到汽车，到金融服务。
所有这些不同的行业，NVIDIA都有真正深入的参与。
所以我认为这是一个我们应该继续领导的行业，这就是为什么我们必须如此努力工作。
我们公司在这方面非常擅长。我们以前所未有的速度进行创新，但我们不能认为任何事情是理所当然的。
这个行业将会大幅发展了。这个行业有多大？世界在过去15年里，在芯片领域投资了约10万亿美元。这10万亿美元正在从经典计算完全现代化到AI的过程中。
因此，第一，10万亿美元必须重新现代化。我们目前有了10万亿美元中的几千亿美元。
第二件事是软件。AI技术第一次不仅仅是一个工具，它也是劳动力。正如我们之前提到的，未来将会有人形机器人，有自动驾驶汽车。将会有软件编码代理和芯片设计代理，它们增强劳动力。
劳动力产业是100万亿美元的市场。这是第一次，技术在服务于世界的整体经济。所以有理由认为这将是一个极其庞大的市场。我并不惊讶有这么多企业家想来竞争。
我想我对他们的最后一句话是，我期待你们的竞争。你们必须努力工作。
关于投资
问题：英伟达现在正坐在一座巨大的现金山上，你能谈谈你如何考虑向前分配这些资本吗？比如收购、招聘等？
黄仁勋：我们在几个维度上投资生态系统。
我们思考投资的第一种方式是构建世界无法构建或不存在的东西。除非我们构建它，否则它不会存在。
例如NVLink就是个好例子。如果我们不构建它，它们就不会来。例如Grace CPU，只有一种这样的架构。
现在每个人都理解它的好处了，你可以用它来存储长上下文内存，因为并非所有HBM上的内存都足够大。
而我们预期上下文内存会继续增长。所以Grace里的Vera内存，起初没人知道它是用来做什么的，现在大家都知道了它可以用作AI的内存。
所以我们必须去构建自己的CPU。我们的偏好是专注于投资构建世界不能或不会做的事情。
我们投资的第二种方式是投资我们的生态系统。
我们向后看我们的供应链，向前看我们的供应链。如果你看NVIDIA的供应链，它包括内存供应商，我们已经分配了大量资本来支持我们的内存合作伙伴、系统合作伙伴。
如果你看我们的供应链，NVIDIA通过向上游的供应链做出了数千亿美元的承诺。如果我们不能确保下游供应链也得到照顾，那么所有这些供应进来有什么意义呢？
我们的下游供应链，基本上是地球上任何公司中最多样化和最大规模的市场推广。世界上每一家云服务提供商，几乎世界上每个国家，每个计算机制造商HP、Dell等令人难以置信的合作伙伴，区域云服务提供商，超级计算中心都是。
如果你看我们的下游供应链，有时我们投资让我们真正感到兴奋的公司。这会开启某天可能对生态系统很重要的新特定类别的客户，比如CoreWeave，Lambda这样的公司，我们可能会投资他们。
我们系统性思考的方式是沿着供应链向上游和下游。我们考虑技术和规模等等。
另一种方式是投资跨越AI蛋糕的五层的生态系统。第一层是土地、电力和外壳。第二层是芯片。现在也许我们甚至可能与其他芯片公司合作或投资他们。我们一直与其他芯片公司合作。我们与MediaTek合作，这是一个很棒的合作伙伴关系。我们与AWS合作，为他们带来NVLink。
我们可能会投资和合作，也可能会收购一些半导体公司。
然后是系统方面和基础设施方面。这是一个有很多丰富机会的领域。在那之上是模型，在那之上是应用程序，你也会看到我们在整个堆栈上进行投资。
我们试图做的是培育和加速AI发展。投资也建立了更紧密的工作关系和伙伴关系，所以能够投资一些这些初创公司是令人难以置信的。这些是未来最重要的公司。
问题：过去几年，英伟达的业绩一直超出并提高了期望。你如何处理运营世界最大公司的压力，一个很多人说应该比今天更大的公司，并能够持续超出期望的？
黄仁勋：首先，我不是一个人做的。我有一个了不起的团队在我身边，他们帮助承担责任。毫无疑问，今天的NVIDIA在世界技术产业、供应链和终端市场中具有巨大影响力。但随之而来的也是巨大的责任。我们非常认真地对待它。
我们能做的主要事情之一是构建最好的技术。通过这样做，我们不仅保持自己的相关性，我们所有的合作伙伴继续成功，而且我们还确保AI以持续规模化的方式推进。
如果AI继续变得更聪明，我们将能够更有效地使用它。这继续规模化。如果我们降低成本，那继续规模化。我们提高能源效率，那继续规模化。所有这些都伴随着技术。这是我们的首要责任。
第二部分是确保我们有一个丰富的其他公司生态系统，从这场工业革命中受益，这就是为什么我总是和CEO一起在台上。今天我和Roland Busch在台上一起分享，他是西门子的CEO。
我们正在与西门子在不同领域合作，他们是世界上最大的工业软件公司。他们几乎在每一个工厂和每一个行业中。我们一起工作，带入AI并彻底改变工厂的自动化。从软件加速到物理AI、到AI物理到Omniverse数字孪生。
我们在那里所做的工作真的很广泛。
我们责任的第二部分是让每个人都参与进来，我们与Snowflake和ServiceNow有合作伙伴关系、Palantir、Cadence、Synopsys、西门子，你能叫得出名字的我们都有合作。我们想确保每个人都参与进来。
我认为，如果我们不是独自前行，而是某种程度上融入这个围绕世界的生态系统网络、并随着技术一起前进，那么这个行业的韧性将会更强。
问题：随着你们对Groq的投资，我们能期待什么？会有基于他们LPU架构的专用推理芯片吗？
黄仁勋：NVIDIA和Groq做的事情非常非常不同。
我不期待那里有什么东西能取代我们用Vera Rubin和下一代芯片所做的事情。据我们所知，没有合理的、更好的方法来做比Vera Rubin更好的事情。
然而，我们可能能够以一种增量式的方式，去添加他们的技术。这可能要等到下一个GTC才会透露出更多信息。
但我对Groq加入NVIDIA感到非常兴奋，他们的团队和技术都来到了我们这里。现在仍然有一家公司在运营他们的云业务。我会把它留到下次再说。
关于存储
问题：很久以前，英特尔出现并用行业标准处理器完全改变了存储系统的设计方式。这导致了存储开发方式的相当大的变化。你认为NVIDIA会在完全改变存储的长期设计目标和架构方面发挥类似的关键作用吗？
黄仁勋：我认为随着时间的推移，我们将不得不发挥越来越强的作用，因为我们正在推动计算在每一个维度的极限。
AI是一个平台转变，因为这是一个新平台，因为新应用程序正在首次构建在AI上。
这不仅是技术转变，也是平台转变，但这个平台转变重新发明了整个计算堆栈。我们已经承认并现在认识到，我们从在CPU上运行的经典计算转向在GPU上运行的AI。我们正在重新发明其上的堆栈。
计算是基础设施，计算也包括网络，这就是为什么我们做了Spectrum X，我们对Mellanox的收购以及重新发明AI网络的团队带来了巨大的革命。这使我们成为今天世界上最大的网络公司。
AI的工作负载与经典数据库处理和SQL处理如此不同。因此，显然存储也将发生革命。键值缓存的概念，语义内存，有意义的内存，语义内存，以及AI使用键值缓存的方式，显然与IT系统使用SQL查询的方式非常不同。
所以有理由认为我们将不得不重新发明存储系统。这就是Bluefield 4的全部意义。我对我们用Bluefield 4所做的工作真的很自豪。
我的感觉是，我们很可能会成为世界上最大的存储公司之一。
不是因为我们要构建存储，而是我们将与HP、Dell以及所有存储供应商如VAST、DDN、WEKA合作去重新发明存储。
我的感觉是Bluefield 4就是一种开始，它有一个非常高性能的CPU Vera Rubin，能支持Bluefield 4存储，Bluefield 4智能网卡，我们在数据中心拥有的高性能CPU数量将会爆炸式增长。
我不会感到惊讶，如果NVIDIA成为世界上最大的CPU制造商之一，因为我们把CPU放在所有这些不同的地方。但我认为存储需要被重新发明。
问题：关于计算架构。现在我们的计算机，CPU、GPU都是冯·诺依曼式架构。这意味着我们有很大的内存带宽。我认为功耗依赖于这种架构，尤其是在内存方面。未来我们还会使用相同的内存架构吗，还是会有另一种内存架构？
黄仁勋：冯·诺依曼架构的美妙之处在于它的可编程性。编程抽象和可编程性堆栈已经非常完善。
最终，构建芯片是昂贵的，芯片本身当然也是昂贵的。但IT行业最昂贵的部分是顶部的软件层。
顶部的行业成本要高得多。当你出售芯片时你只卖一次，但当你构建软件时，你要永远维护它。所以这种架构非常受益于世界生态系统。
轻易取代它，我认为是一种可怕的浪费。
更不用说架构一直在演进。它不像加载存储那么简单。如果你看看架构，我们有高度流式导向的架构。
我认为在经典计算机的框架内，我们已经大幅推进了架构。
关于新架构
问题：你昨天在主题演讲中说Vera Rubin已经全面投产，这是指你们已经处于验证和测试后阶段了吗？你会担心发生类似Blackwell那样的过热问题吗？
黄仁勋：我们做的事情极其困难。从未有过这种规模的计算机拥有这么多新芯片——6颗新芯片：Grace CPU、全新的Vera GPU、Rubin、CX-9 NVLink交换机、带有CoPackage光学器件的Spectrum X，以及Bluefield 4。
所有这些芯片都是全新的。我们已经收到这些芯片有一段时间了。我们有相当多的新技术，但我们已经尽最大努力降低风险，在其他方面进行了尝试。
尽管如此，我们在这里尝试做的事情极其困难。
世界上只有一家公司能以我们的规模和速度做到这一点。我不想轻视我们正在做的事情，但我完全有信心我们会成功。
问题：所以它们仍在验证阶段？
黄仁勋：我们总是在验证阶段，在不断改进软件，但芯片已经稳定可以进入制造阶段了。
问题：当涉及到进步时，NVIDIA最大的挑战和限制因素是什么？是制造吗？是芯片尺寸？是带宽和延迟？
黄仁勋：是的，但以上所有都是。
我们用Vera Rubin做的一些事情让我非常自豪。有人问了关于可插拔NVLink交换机的问题。想象一下，今天我们有Grace Blackwell 200或300，它有18个节点，72个GPU，还有NVLink 72，这是9个交换机托盘。
如果任何电缆或任何交换机有问题，或者链路不够稳定，甚至可能是随着时间推移的半导体疲劳。当我们今天更换某些东西时，实际上会把整个机架拆下来，让它归零。
那个价值300万美元的机架从全速运转到零，直到你更换NVLink或任何节点并使其恢复运行，它会一直停机，可能一停就是几个小时。
有了Vera Rubin，你可以直接拔出NVLink，系统继续运行。如果你想更新NVLink交换机的软件，你可以在运行时更新软件。
这使我们能够让系统运行更长时间。如果你看一个有一百万GPU的数据中心，你到处都会有故障，因为这些极其复杂的系统的性质就是如此。
如果整个数据中心仍然以99.9%的速度运行，而不是下降几个百分点，成本、总体成本差异是相当大的。所以我对此真的很自豪。
我也为Vera Rubin具有功率平滑功能而自豪。当我们训练这些模型时，所有GPU协调工作,这意味着在某个时间点它们都会尖峰开启或都会尖峰关闭。由于系统中的电感，瞬时电流上升或下降真的非常显著，可能高达25%。
对于许多数据中心，他们要么过度配置25%，这意味着你让25%的电力闲置，或者你放入一整组电池来吸收冲击。
Vera Rubin通过系统设计和电子设备就能让功率平滑。现在它基本上可以让数据中心一直以100%运行，这太棒了。
然后保密计算，是第一个端到端保密计算的系统。所以我们可以在一个AI工厂中同时运行不同模型制造商的知识产权。
所有这些都非常了不起。
过去我们组装一个节点需要两个小时。你可以想象工人们需要多少专业知识来组装它。工厂非常乐意这样做，因为这个产品和汽车的价格相当，所以为什么不应该像汽车一样花两个小时组装呢？
但现在组装Vera Rubin的时间可以从两个小时减少到五分钟。这在我们的供应链中完全是变革性的。
它没有电缆，100%风液冷却而不是80%液冷。
所有这些关于Vera Rubin的不同特性，从芯片本身到软件堆栈，到AI模型，在系统级别，在AI工厂级别，我们创新了大量，我对团队超级超级自豪。
关于自动驾驶和物理AI
问题：关于安全性，我对AlphaMayo印象深刻。它真的能做到L4/L5级别的自动驾驶吗？
黄仁勋：首先，让我向你解释这项技术。
目前部署在奔驰中的NVIDIA AV系统是世界上唯一拥有冗余AV系统的系统，其中一个达到了世界级，它以经典方式设计，有很多人类先验知识。是汽车的安全护栏。
在其上，才有AlphaMayo。这是一个端到端的AI模型，负责进行推理。AlphaMayo经过训练，驾驶能力非常强，因为它一直模仿司机来提高驾驶能力。
我先解释这个的原因是，如果你的AV安全系统非常好，如果你知道你永远不会处于危险之中，那么AI驾驶员的能力就会更快变得尽可能好。
因为无论发生什么，你永远不会处于危险之中。
也许它无法执行很多自动驾驶操作，但它会安全地退到保持在车道上或缓慢停下或驶向左车道或停靠路边。它总会保护乘客。
我解释这个是因为我相信我们会很快达到L4。
唯一的问题是运营域是什么？它有多少能力？在什么条件下它有信心驾驶？
但AlphaMayo和NVIDIA Drive堆栈的这一创新确实相当革命性。这就是为什么花了这么长时间。但无论如何，我们会看看进展如何。
这些系统的安全性至关重要。我们应该比那更谨慎。
问题：这是不是昨天Ola（奔驰总裁）谈到他将在美国提供L2++的原因？
黄仁勋：是的。我也建议我们从L2++开始把它交到客户手中，给他们充分的机会推动它的极限。
问题：关于人机协作团队，L2++最让我担心的是接管切换，在机器驾驶员和人类驾驶员之间的切换。这被广泛认为是一个几乎不可能解决的问题。为了让NVIDIA推进AlphaMayo，你们有什么样的团队来确保安全？
黄仁勋：我认为你回答了自己的问题。
答案是永远不要有接管。是的。即使你不承诺L4，你也应该具备L4的能力，努力让自动驾驶永远不要有接管。
当汽车面对一些它不知道如何做的事情时，比如也许倒库时因为空间太窄不会激活，人还是需要的。所以你人必须在车里，但希望AlphaMayo的目标是不脱离接触。
问题：关于Vera Rubin。你刚提到我们有6颗新芯片。我们如何与台积电合作以确保稳定的产能和及时交付？第二个问题是关于AlphaMayo公告的后续，你如何描述AlphaMayo和特斯拉FSD之间的关键区别？
黄仁勋：第一个问题的回答很严肃。
我们已经与台积电合作了25年多，几乎30年。
我们的规划部门在与两家公司非常紧密地合作。所以为了让六颗芯片全部投入生产，我们和他们每天都在相互更新资料。而且这些不是我们唯一的芯片，我们仍然有Grace Blackwell，Grace Blackwell将运送大量组件和系统。所以我们有GeForce，我们有RTX Pro，我们有各种系统，我们有Thor和Orin。我们正在构建各种不同的芯片。
2026年会是我们与台积电的业务合作的大年。我们的规划团队非常紧密地在合作。我非常感激他们的支持。我知道他们工作非常努力，Vera Rubin非常具有挑战性，因为所有芯片都采用最新的工艺技术。它甚至使用一种叫做CoPackage的新硅光子技术。这是第一款用上它的产品。
你第二个问题的答案。特斯拉的FSD是世界级的产品。他们已经在它上面工作了相当长的时间。它不仅在里程数上世界顶级，而且在设计方式、训练数据收集和策展、合成数据生成、所有模拟技术方面都是世界级的。
当然，最新一代是端到端完全自动驾驶，意味着它只是一个端到端训练的大型模型。Elon的AV系统在各个方面都是100%最先进的。
我真的对这项技术印象深刻。我有Tesla，我在我们家就开它，它跑的非常好。
AlphaMayo和Tesla有两个不同的差异点。
第一个是NVIDIA不制造自动驾驶汽车，我们为其他人制造完整的堆栈和技术来制造自动驾驶汽车。
对于人形机器人，我们构建三台计算机：训练计算机、模拟计算机，还有机器人计算机。在这里，是自动驾驶汽车，我们在所有这些计算机上都有软件堆栈。
我们的客户可以使用所有堆栈或只用其中一部分。
我们与整个汽车行业合作，从特斯拉的训练系统，到Waymo的车机，NVIDIA是其中的一部分。
我们的系统真的相当普遍，因为我们是技术平台提供商。
毫无疑问，在我看来，今天路上的10亿辆汽车，在接下来的10年时间里，其中数亿辆将拥有出色的自主能力。所以这可能是未来十年增长最快的技术领域之一。所以我认为这是一个非常非常重要的领域。
我们做的最后一件事是开源一切。所以如果客户想使用我们训练的模型，我们欢迎他们这样做。如果他们想使用我们的模型技术，但自己训练，我们甚至会帮助他们完成训练。
我们不是一家自动驾驶汽车公司。我们只想让世界的自主产业成为可能。一切移动的东西都应该是自主的。
问题：我知道你对物理AI非常兴奋。但当我在展厅尝试机器人时，它们往往相当初级。你认为我们什么时候会得到真正具有人类水平能力的机器人？
黄仁勋：今年。
因为我知道技术发展有多快。一些极其困难的东西，精细运动技能极其困难。原因是制造手很难，电机技术很难。我们不只是使用眼睛，我们也使用触觉。机器人只有眼睛，所以它需要有触觉。所以这些精细运动技能很难开发，但我们正在该领域开发技术。我知道行业的其他部分也在这样做。
移动很难。但这正在取得令人难以置信的进展。所以我认为移动将是第一个被解决的。粗大关节和抓取将是第二个，第三个将是精细运动技能，这是按难度程度排序的。
认知技能正在非常快速地发展，我们将有真正非常好的推理AI模型驻留在机器人内部。所以机器人将能够非常快速地推理，它想知道的任何东西，可以利用云中的AI获得额外的知识。所以你会看到一些相当惊人的事情。
然后我要说的另一件事是，这些AI模型本质上是以人为导向的。
但不要忘记，当你是人形机器人时，当你坐在汽车里时，你以某种方式体现了汽车。你能够驾驶汽车，就像它是你的延伸。当你拿起网球拍时，你体现了网球拍。以某种方式你的手臂变长了。
AI成为多重体现的能力。意味着我们训练一个AI模型成为人形机器人，但事实证明它是一个完美的操纵器。它是一个完美的自动驾驶汽车，那一天可能也会到来。
所以我认为未来几年将会非常令人兴奋。
问题：如果是这样的话，我知道很多人会担心失业。你对此的回应是什么？
黄仁勋：我认为情况恰恰相反。拥有机器人将创造就业机会。
原因是，第一，我们世界上有劳动力短缺，不是一两千人，而是数千万人。而且会变得更糟，因为人口正在下降。所以我们知道我们作为一个人口，将不再能够维持我们想要拥有的经济。所以我们需要有更多，如果你愿意的话，AI移民来帮助我们在制造车间，做我们可能决定不再做的工作类型。
我认为机器人革命将推动经济。当经济增长时，企业会雇用更多的人。有很多工作在很长一段时间内不会被AI取代。我们只需要经济运行良好。我们需要通货膨胀保持低位，这样人们可以创造更多的工作。生活成本将变得更容易被负担，所有这些都将随AI而来。
本文来自微信公众号“腾讯科技”，作者：博阳，编辑：徐青阳，36氪经授权发布。
