【访谈分享】黄仁勋:AI行业五层蛋糕、中国市场不能完全让步!

今天我们分享一篇访谈，有关黄仁勋对 AI 行业的宏观理解，文章的最后我们也输出了一些观点，希望全文能够对你有所启发。

访谈信息：“2025年12月3日（星期三）美国东部时间下午5:00，美国战略与国际研究中心（CSIS）邀请英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋与CSIS总裁兼首席执行官约翰·J·哈姆雷博士（Dr. John J. Hamre）进行炉边谈话，探讨如何确保美国在人工智能领域的领导地位。”

AI作为中国的战略级发展行业，近几年的发展如洪水亦如猛兽，但并非如互联网之初一样人人喊打，人们对 AI 的认知，尤其我国，达到高度统一。

我们接受、拥抱甚至是推崇使用 AI，这其实站在国际视角上，我国人民的意识水平已经相当之高了。

正如今天分享黄仁勋的访谈中提到：如果做个社会调查，问中美两国的人“AI 会带来更多利好还是危害？”，我国民众中大约 80% 会说利多于弊，美国则相反。

除此之外，黄仁勋还表达了多达 11 个要点。

我们争取让视角尽量不偏也不倚，让大家看到黄仁勋眼中的 AI 行业。

1.

访谈要点整理

1.1 NVIDIA 的定位：平台公司

黄仁勋认为 NVIDIA 的定位是 AI 行业的平台公司，位于技术堆栈底层，提供芯片、系统和基础软件（如 CUDA），供各行业构建 AI 应用，是“技术即产品”的纯技术企业。

1.2 AI 的五层蛋糕

黄仁勋将 AI 行业划分成五份蛋糕，从底层到顶层依次为：能源、芯片与系统（NVIDIA在这层）、基础设施（软件、土地、电力与机房、金融等）、模型（大量 AI 模型）和应用（行业应用）。

这样的分层这可以帮助我们跨层次地去理解 AI 行业。

1.3 能源是美国当下第一制约因素

美国没有充足的能源（电力等），这极大地限制了建立芯片厂、超算中心和 AI 数据中心。

而中国在能源上有极大优势，有更大产能与更低成本，美国需尽快推动能源增长，包括核能、behind-the-meter 等。

1.4 中美竞争的多面性

美国优势：前沿芯片与模型领先（模型领先6个月）、整体科技产业强大、创新能力强。 

中国优势：能源与基础设施扩展快、制造与规模优势、科研人才与专利产出迅速增长、可快速构建完整堆栈并向外输出技术与标准。

1.5 开源生态的重要性

开源是产业繁荣的关键，中国在开源模型与工具方面发展迅速，有利于初创企业、大学研究者和产业扩散。

1.6 不应轻易放弃中国市场

NVIDIA 在中国市场面临限制，但放弃会让对手获得规模与生态优势。

黄仁勋主张在可行范围内竞争，而非完全让步。

1.7 美国工业政策与再工业化的必要性

在关键时刻，美国工业政策应介入推动能源和制造业的回流。

再工业化能够创造美国的广泛繁荣、解决就业结构性的问题，并支撑国家安全与长期竞争力。

国际合作（如台湾、韩国代工与系统支持）对美国再工业化至关重要。

1.8 机器人与具身化AI是可预见的下一步

从文本到视频再到像素级动作的生成表明，把 AI 从云端具身化到机器人是可实现的趋势。

中国在机器人与机电一体化方面具有天然优势。

1.9 AI 对就业的影响：任务变化 > 职业消失

AI 会替代或增强任务（Task），但许多职业(Job)的核心目标仍需人类参与。

人文学科领域，AI 可提高写作效率、生成初稿，但原创思想、品味和人类判断仍不可替代。

1.10 华盛顿监管与政策环境

华盛顿在产业政策、出口管制、扩散管理等方面进行干预，但监管路径尚不清晰，这既可能保障国家安全，也可能影响技术扩散与商业运作。

黄仁勋强调，面对监管不确定性，企业需理解政策方向，同时积极参与技术和市场发展。

1.11 乐观立场与时间敏感性

黄仁勋对未来持高度乐观，认为这是极其重要的时代。

若引导得当，美国将在未来十年、二十年取得重大成就，同时他强调政策、资源部署和能源建设不能拖延。

（原访谈链接：https://www.youtube.com/watch?v=jpZ0dPsnIWw）

2.

访谈全文翻译

（部分内容手动删减以便发表和阅读）

CSIS总裁兼首席执行官约翰·J·哈姆雷博士（下称哈姆雷）：

我们接下来将在这里与 Jensen（黄仁勋）进行一次有意思的对话。

我就不浪费时间去做过多介绍，大家都认识 Jensen，但你们可能不知道他出身相当谦卑。

你母亲是位教师，你父亲是石油工程师。

你我有一点共同点，我们的第一份工作都是在餐馆洗碗机，我当时是在 Denny’s，你呢？你在哪家餐厅？

黄仁勋：

在拉什莫尔山那边。

哈姆雷：

你比我干得好，你当过端盘子的人（busboy），后来当服务员，之后走到了 NVIDIA（英伟达）。

这是很了不起的经历，我认为这就是典型的美国故事，充满能量、想象力和创造力的人取得惊人成就。

恭喜你，也感谢你来参加。

今天我们会有很有意思的对话，NVIDIA 不仅是巨大的经济成功体，也是国家安全的平台，我们今天会谈到这点。

我浏览过你们的网站，你把 NVIDIA 称为平台。

那是什么意思？

黄仁勋：

平台就是你可以在上面构建别的东西。

NVIDIA 是美国历史上规模最大的纯技术公司，实际上也是世界上有史以来最大的纯技术公司。

我们把技术从无到有创造出来，我们的最终产品是纯技术，要用这些技术，必须在其上开发软件和用于各种产业的应用。

现在大多数科技公司它们的商业模式是别的，比如社交媒体、电商、信息搜索等等，都是很棒的公司，但它们的商业模式不是纯技术，我们的商业模式就是纯技术。

AI 的工作方式，即我们技术的工作方式，是分层构建的，这也是我们将其视为平台的原因之一。

这个平台从最底层是能源。

为什么最近政府的决策会产生巨大影响？因为它支持能源增长的政策。

如果没有能源，这个新产业就无法茁壮成长，所以第一层是能源。

第二层基本上是芯片和系统，这就是 NVIDIA 的角色。

第三层是一大堆软件，我们在芯片之上构建大量软件，最著名的软件叫 CUDA，但还有成百上千的其他软件，使人们能在不同科学领域、语言、图像、机器人、制造等方面做 AI。

第三层叫做基础设施。

但人们传统上把基础设施仅理解为云，事实上基础设施还包括土地、电力、机房，这些物理基础设施非常重要，我稍后会谈到这个产业会衍生出另一个产业。

第三层的基础设施还包括金融服务，因为要做我们做的事需要巨额资本。

第四层模型，人们谈论 AI 时大多集中在这层，比如 ChatGPT、Anthropic、Google 的 Gemini、XAI 的 Grok。

但重要的是，这些只是世界上约一百五十万个 AI 模型中的几种。

最上层是应用场景，归根结底，这些人工智能模型都是技术，但技术的本质在于实现应用和使用，无论你身处何地。

医疗保健行业、娱乐业、自动驾驶汽车制造、交通运输业，以及其他各个行业，都会受到人工智能的深刻影响。

这构成了人工智能的五层架构。

NVIDIA 位于较低层、平台层。

我们之所以说自己是和世界上每一家 AI 公司合作，是因为我们提供了让所有这些技术和应用在各行各业沟通的基础平台。

我们 25 年前发明了一种叫 CUDA 的架构作为语言，上面还有 CUDA 库和我们多年来发明的一系列算法，这就是 NVIDIA 的平台。

我们不造自动驾驶汽车，但可以与每一家自动驾驶公司合作；我们不做药物发现，但可以与每一家药物公司合作。

我们是做平台的公司。

哈姆雷：

今天有几个年轻人过来跟我说 NVIDIA 让他们的游戏体验变好。

黄仁勋：

事实上，在我们发明 AI 行业之前，我们创造的第一个现代产业是现代游戏产业。

NVIDIA 是世界上最大的游戏平台，大概有三亿活跃用户，有一亿左右是在 Nintendo Switch（里头有 NVIDIA 的技术）。

哈姆雷：

好了，我问个问题，你最近说过一句挺有挑衅性的话“中国在赢得 AI 竞赛”。

你能描述这场竞争吗，我们真的在落后吗？

黄仁勋：

那是个好标题，吸引了很多注意。

像这类标题通常省去了很多前提或免责声明。

我要先做个整体判断，回到 AI 的五层蛋糕模型：能源、芯片、基础设施、模型、应用。

按从下到上分配资本：最低层能源，中国拥有的能源量是我们国家的两倍。

哈姆雷：

两倍？

黄仁勋：

是的，作为一个国家他们有两倍的能源，且他们的经济体量也很大，这看起来不合常理。

我们这一届政府的一个重要政策和举措是要重新工业化美国，把制造业带回国，让美国再次制造东西，创造就业。

制造业在过去二十年大量外移，美国被掏空了。

我们想带回制造业，但没有能源怎么建芯片厂、系统厂、AI 数据中心？

因此我们长期去妖魔化能源是个问题。

总统（指特朗普）为促进能源增长挺身而出，这是立竿见影的大事。

在那五层中，能源层上我们大约是 50%，而中国在快速增长，我们相对停滞。

第二层芯片，我们领先好几代，这一点大家都认同。

但别自满，半导体是制造过程，任何认为中国不会制造的人都误判了现实。

中国给芯片企业的能源折扣达 50%，还为员工提供免费通勤等，这些是我们做不到的。

在成本上他们对芯片厂的能耗和其它要素有很大优势，所以总体成本可能比我们低很多倍。

接着谈下模型和应用层。

在大型语言模型层面，美国的前沿模型无疑是世界级的，我们领先大约六个月，但在 140 万模型中，大部分是开源的，而中国在开源方面遥遥领先。

开源非常重要，没有开源，创业公司无法成长，大学研究者无法研究，教育无法进行，产业无法基于开源生态发展。

正如没有 Linux、Kubernetes、PyTorch，我们今天的 AI 就不会有现在这样的繁荣。

中国在开源上比我们强很多。

应用层面上，如果你做个社会民调，问两国的人“AI 会带来更多利好还是危害”，中国民众中大约 80% 会说利多于弊；我们这边则相反。

这个社会心态差异很重要。

我们需要小心，不要把 AI 描述成科幻式的威胁，要更务实。

AI 就是自动化，谁先、谁更广泛地应用技术谁就会在这场工业革命中获胜。电力的发明是在英国，但美国更早更广泛地应用它，因而取得了巨大的经济优势。

所以不能只把 AI 看成简单的“ChatGPT vs. DeepSeek”，必须跨整个堆栈和所有行业去看。

哈姆雷：

我们是否有公平竞争的环境来对抗中国并争夺市场？

黄仁勋：

首先，美国的科技产业、金融服务、军力无疑是世界最强。

美国科技产业无所畏惧，既强大又灵活、创新。

然而我们不应把市场拱手让给中国。

目前 NVIDIA 已被禁止向中国市场出售，同时中国也在某些方面限制 NVIDIA。

结果我们实际上放弃了世界第二大 AI 市场、第二大科技市场。

我听到有人说“没关系，我们不在中国，但我们会在别处增长”，但没有别的市场能替代对美出口与贸易的地位。

我们在中国市场不能坐视不管，应该去竞争而不是放弃。

华为是全球最强大的科技公司之一，尽管他们获得了很多支持，但他们确实值得尊重和警惕，他们敏捷、行动迅速。

如果美国公司不参与中国市场，中国的 AI 行业反而没有被遏制，半导体行业在中国呈倍增增长。

全球半导体产业在西方大约以年均 20–30% 增长，但中国在某些领域实现了更快的增长，短时间内会赶上。

哈姆雷：

在 G20 峰会上，李总理邀请各国参与与中国在 AI 上的合作，但我们当时没有派代表团，给人一种我们不在比赛中的感觉。

黄仁勋：

中国非常聪明地推广技术扩散：以 5G 为例，5G 是平台之上的平台，因为在 5G 之上可以建立众多服务。先到者在建立生态系统上有极大优势。

华为在 5G 取得规模后，通过一带一路等渠道把技术输出到很多国家，建立了AI 一带一路，迅速扩散他们的技术和生态。

哈姆雷：

中国显然是在试图创造一个深刻而强大的生态系统，而且它既包含物理层面，也包含技术和经济层面，您如何看待这个问题？

黄仁勋：

他们在科研教育上投入巨大，世界前十的 STEM（理工科）院校中有多数在中国，他们拥有大量高素质学生，约 50% 的世界 AI 研究者是中国人，去年约 70% 的 AI 专利出自中国。

中国的 AI 生态非常活跃、富有创新，而且他们工作极其努力，国家实力雄厚。

现在他们在模型和应用层积累了大量人才和软件能力，且美国公司不再参与中国市场，他们将自建完整堆栈并向外输出，这会把我们逐渐变成买家而非卖家，这很危险。

哈姆雷：

我们非常深入地讨论一下产业政策。

一直以来，我都认为产业政策不是美国应该走的路。

但现在，拜登政府已经明确界定了哪些产品你可以出售、哪些不能出售，同时他们还推出了一种他们称之为“扩散管理”的机制，试图对技术扩散进行控制。

而现在特朗普政府上台了，他们并不具备同样的管理工具，但他们也想分一杯羹，也就是说希望以某种方式从你的生意里获得一部分收益，参与到你商业运作中。

所以我想听听你的看法，如何看待华盛顿目前正在实施的这套产业政策？

黄仁勋：

我同意在必须采取果断行动时工业政策应介入。

特朗普总统上任时，确实有些急需的重大举措需要做。

第一是纠正过去十年对能源增长的错误政策——没有能源就无法发展新产业；

第二是如果要解决国内社会问题，必须创造普遍性的繁荣，而制造业是最大的经济部分，我们拼了二十年把制造业外包出去，现在应把它带回来。

AI 这次工业革命是很好的契机，它让我们能用 NVIDIA 的能力来带动整个供应链重返美国。

我承诺在本届政府任期内投资约 5,000 亿美元用于 AI 超级计算机，这是我支持再工业化的行动之一。

我们应感谢台湾、韩国等合作伙伴对美国再工业化的帮助。

许多台湾工程师和公司参与了在亚利桑那等地的建设，贡献巨大。

南韩也在支持内存制造。富士康、纬创等台湾公司帮助我们建立系统制造也很重要。

第三个需要讨论的点是让政策制定者明白技术领导力与国家安全是绑在一起的。

美国卓越的技术产业是国家安全的一部分。

我们在世界各地的技术输出和标准，帮助世界建设产业和生态，同时也是美国的优势与安全保障。

美国越富有，就越能资助世界上最强的军事力量。

NVIDIA 作为一家价值数千亿美元、影响巨大的公司，对美国经济增长贡献显著，这一工业革命帮助我们建立工厂、创造就业、增强技术领导力。

哈姆雷：

当年我们发明 LED 照明，但因为电力供给的商业信号缺失，发展慢下来。

而中国的电力建设规模是美国的两倍，您认为这会对你正在做的这场革命造成多大的制约？

黄仁勋：

非常认真地说，我们必须利用一切可用的能源形式，不能完全依赖电网，要建设更强大的发电系统，也应尽快推动核能等，短期内我们需实现能源增长。

同时推进技术发展，我们每年推出新一代芯片，性能在相同功耗下提升很多倍（举例：每年可能提升 5 到 10 倍），这提高了能效。

但需求增长的速度比技术提升快得多，AI 计算需求在迅速变得更高、计算更密集，采用量也在暴增。

简单说，我们技术进步很快，但需求在以更快的速度上升，因此必须持续推进技术，同时解决能源约束问题。

哈姆雷：

去年，全世界安装了200万台机器人，其中一半在中国。

仔细想想，这真是令人震惊，请问机器人与人工智能有何关联？

黄仁勋：

我举一个最直观的例子来说明当前的起点。

如果我对人工智能说：“现在让Jensen伸手去拿那个杯子”人工智能今天已经可以做到什么？

它可以逐像素、逐标记地生成画面：我的手臂移动、杯子被拿起，大家都见过，这在今天已经完全可行。

但问题在于让人工智能操纵像素，与让人工智能操纵一堆真实存在的电机，是完全不同的事情。

我们现在还无法仅通过告诉它一个想法，就让机器人在真实世界中准确地拿起一个杯子，这中间的差距依然很大。

从本质上说，机器人要做的事情是把目前主要存在于云端的人工智能，带入现实世界，并把它具象化为一个物理系统，也就是由机械结构、传感器和执行器组成的机器人系统。

我非常确定，机器人技术是必然会实现的，我们已经看到了明确的早期迹象，这条技术路线是可行的。

而中国，在这一领域将会表现得非常出色，原因有几个。

第一，中国对机器人有巨大的现实需求。

他们正面临劳动力结构变化，对自动化和替代劳动力的需求极强，制造业是中国经济的核心。

顺便说一句，现在我们也正在经历类似的情况，随着再工业化和制造业回流，美国同样出现了巨大的工厂自动化需求。

第二，我们都面临劳动力短缺。

如果没有劳动力短缺，产业规模会更大、盈利能力会更强，生活也会更好，但现实是，我们缺人，中国也正在快速走向同样的局面。

因此，机器人技术对他们来说，是一项 AAA 级别的国家战略任务。

要确保机器人技术成功，有几个关键条件：

首先，他们已经具备强大的人工智能能力；

其次，他们也有人工智能技术；

第三，他们在电子工程与机械工程交叉领域具备显著优势，也就是所谓的“机电一体化”。

这一领域的一个重要特征是：需求端与供给端高度协同、彼此强化。

日本、德国在机电一体化方面强，但在 AI 技术上需加强。

美国如果能复兴制造业，会有很大需求，我们的软件和 AI 很强，但需要在机械和电子结合方面补短板，以把 AI 转化为生产力和机器设备。

哈姆雷：

刚才在跟我一个朋友聊天，他是一个专业的院长。我问他你们院系是如何应对人工智能的？

他说：“工程学院的教职员工们非常兴奋，他们真的觉得这是一件很棒的事情。理学院的教职员工也一样，他们对此非常好奇，认为这可能会带来真正的机遇，而人文学院的老师们则觉得这像是世界末日。”

这其实是一种用来概括人们对人工智能阴暗面焦虑的说法，那么，您通常是如何和大家谈论人工智能这个话题的？

黄仁勋：

毫无疑问，人工智能将影响所有行业中的每一份工作，原因在于，人工智能会极大提升我们在工作中完成“任务”的方式。

确实，有些岗位会消失，但同时也会有新的岗位出现，更准确地说，每一份工作都会发生变化。

因此，我想强调两个词，而且必须严格区分：一个是“任务（task）”，另一个是“工作（job）”。

大约七八年前，一位极其重要、也许是当时最重要的人工智能科学家曾公开宣称：

人工智能的第一个应用领域将是放射学，理由是计算机视觉最先取得突破，并且在五年之内，人工智能将彻底改变放射学行业。

他甚至断言，五年内所有放射科医生都会失业，并建议任何人都不应该再成为放射科医生。

这个观点当时被非常严肃地对待。

而现在，在五六七八年之后，所有放射学平台几乎都已经被人工智能全面重构，但结果是单个平台中的放射科医生数量反而增加了。

为什么？

因为“查看影像”只是放射科医生的一项任务，而他们真正的工作是“诊断疾病”。

类似的误解也出现在软件工程领域，有人说不再需要软件工程师了，因为编程会被自动化。

但事实上，在英伟达，100%的员工——包括软件工程师、硬件工程师以及所有工程岗位——都配备了人工智能助手和 AI 程序员。

他们现在比以往任何时候都更忙。

问题在于他们的任务发生了变化，但他们的工作并没有消失。

金融分析师也是如此，他们的任务可能是处理电子表格，但他们的工作是提供财务建议、帮助客户、分析市场并做出判断和预测。

在这里，人的因素依然至关重要。

所以我想告诉大家：

如果你对人工智能感到担心或恐惧，最好的方式是参与其中，去使用它。

即使在人文学科也是如此。

以我自己为例，有了人工智能，我的写作效率显著提高了，但我不认为写作的质量被替代了。

写作的风格、方式、审美判断依然来自我本人。

我仍然需要原创的声音、原创的思想。

人工智能可以帮助我们生成初稿、重组内容、从既有材料中衍生出新的表达，但在相似的主题之下，内容、语境和表达方式仍然可以完全不同。

在人文领域，最终决定作品价值的，仍然是原创思想、原创写作，以及个人的品味。

人类的双手，依然不可替代。

哈姆雷：

请和我们分享一下，你认为我们应该如何看待这场正在你所处领域中发生的、非同寻常的革命？

（华盛顿人工智能及相关高科技的政策干预和产业管理）

你在引领它，亲身经历它，也许会尝试对它进行监管，但我们并不知道该如何去做。

所以，请你简单谈谈你的看法：我们应该如何提前预期它，并思考我们的未来？当然，这里面还有许多其他方面需要考虑。

黄仁勋：

我对美国很有感情，父母带我来到美国，我很幸运能领导这样一家具有历史性影响的公司。

我来华盛顿是为了向决策者解释 AI 的本质、影响与政策的长期后果，并为科技领导力和国家安全倡导合适的政策。

虽然对华盛顿体系不甚熟悉，但政治圈对我始终保持开放态度，我对此感激。

至于是否乐观：绝对乐观。

我认为最好的日子还在前面。

未来十年、二十年我们将在科学、产业和国家层面取得前所未有的进步，我不想错过这个时代。

3.

一点感受

对于决然进入 AI 时代的我们而言，从未顾虑过这个行业会在某一天戛然而止。

从进入 AI 行业起，脚下这条路就一直伸向迷雾深处，如何也望不到、想不到路的最远处，我们越深入，越是感受到它胎心的搏动。

对于 AI 存在泡沫的话题我们不置可否，我想是任何技术都要经历的风霜。

但总有人会帮我们梳理脑海中片面的思绪，就如同黄仁勋和他的5层蛋糕。

第一次看到相关理论是在去年下半年，好像是当时整理互联网女王发表发表的那篇AI趋势报告中有所提及。

那时对于AI未来的画面感是银白色的数据仓库设立在数据活跃的城市街心，它作为城市区域的智能枢纽在地表有规律的搏动。

它的存在诞生了从能源到制造再到本地生活的各式工种，社会逐渐围绕这大大小小的银白色中心而潮起潮落。

今天，看完黄仁勋整理的这 5 层蛋糕，大脑皮层的褶皱仿佛舒展开来。

5层蛋糕，没有基础就没有建筑，最底层的能源是一切的营养。

要想蛋糕大，就得有足够的电力能源，可预见的是我国电力行业仍然将会进一步扩大，如有相关从业者可以深入研究和探讨探讨。

而黄老板自己想要霸占第2层，毕竟能源是国家的他拿不走，那他就要作为上方全部的345层的地基，托举和链接他们。

最无奈的是这句话不是他的愿望，他只是在介绍自己......

芯片领域我们还是弱了太多，但我相信我们的民族，正如两弹一星一样。

这两层是神仙打架，接下来的三层才是我们可以大展拳脚的区域。

想致富先修路，基础设施，这同样是在介绍我国。

这个区域同样会有大量的就业机会和发展，就如同互联网进入社会之后，360行从未缺少过机会。

而当AI改变了我们的生产力和生产结构，人类对于最底层的需要将不再成为约束。

虽然现有工作会有不小的改变，如黄仁勋所言Task会被AI取代但Job仍需要人来实现，只是工作岗位和其职责一定会根据AI的智能而改变。

那么

人类将会迎来源源的机会；

这也是模型层、应用层的机会；

这也是优先拥抱AI的人的机会；

这更是未来年轻一代劳动力的机会。

你要问我机会在哪儿，那5层蛋糕，你看你适合哪层？

4.

两个问题

宏观的话题总是不着边际，但总是低着头也能会撞树不是么。

那么，抛出两个问题。

如果AI发展的脚步真的寸步不停歇，那社会结构会被拉的又长又细么？

还是说20%的人+AI就可以产生80%的价值而大部分人都可以躺平了呢？

这里是天Jiang，如果你认为本文写的还算有丶意思，还请点赞转发，我们下期再见！

>/ 作者：天JIANG

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