黄仁勋最新专访：未来十年，Token将产生100万亿美元价值

黄仁勋英伟达CEO

据外媒报道，在近期举办的Stripe Sessions用户大会上，移动支付巨头Stripe的联合创始人兼CEO帕特里克·克里森（Patrick Collison），与英伟达CEO黄仁勋进行了一场炉边对话。

以下是黄仁勋与克里森的对话（有删节）：

克里森：聊聊现在的英伟达。你的领导团队规模有多大？

黄仁勋：英伟达的领导团队目前有60位成员。

克里森：他们都是直接向你汇报工作吗？

黄仁勋：确实，他们都是我的直接下属，直接向我汇报工作。

克里森：这在管理实践中通常并不被推崇。

黄仁勋：我完全理解这一点，但我坚信这是最适合我们的模式。首先，我认为公司内部的层级结构对于信息传递至关重要。我坚持认为，每个人对公司工作的贡献不应基于他们对信息的特权访问。因此，我避免一对一的会议，而是尽可能地将所有信息分享给团队中的每个人。这是公司所面临的挑战，是我试图解决的问题，也是我们试图努力的新方向。

我认为每个人都应当有权利接触到公司的所有重要信息。我热衷于看到我们团队像一个交响乐团一样，共同奏响同一首曲目，没有信息的特权阶层，而是我们齐心协力，共同面对和解决问题。当60位团队成员齐聚一堂，每隔一周召开一次会议时，我们总是围绕着我们面临的核心问题展开讨论。每个人都积极参与其中，了解问题的根源，共同探索解决方案，确保信息的透明和共享。

这种方式极大地激发了团队成员的潜力，我深信，当每个人都能平等地访问信息时，我们将汇聚成一股强大的力量，共同推动公司的发展。这是赋权的核心，也是第一点。第二点，如果CEO的直接下属有60人，这实际上减少了公司内部将近七层的管理层级。

克里森：我理解这一点，但这里有个问题。是每一层都有60人，还是只有CEO这一层有60人？如果我是某个部门的主管，并且我是这60人之一，我是否也会有60个直接下属？

黄仁勋：我明白你的疑问。但我认为，这种向下扩展的模式并不可持续，因为随着层级的增加，所需的监督也会增多。在英伟达，经理级别的员工确实需要承担大量的管理工作。

克里森：我很少为传统的管理智慧辩护，但站在对立的角度，一对一的会议通常是用来提供指导、讨论目标（包括个人目标和职业发展），以及给予针对性反馈的场所。你不这么做吗？或者你有其他方式来实现这些目标？

黄仁勋：你提出了一个很好的问题。我确实在给予反馈，但我是当着所有人的面进行的。我认为这样做非常重要，因为反馈本质上是一种学习机会。为什么只有一个人应该从这个经验中受益呢？你因为某种错误或不当行为导致了某种情况，但我们所有人都应该从中汲取教训。因此，在团队面前讨论这个问题，有助于每个人学习如何避免类似的错误。我认为，剥夺他人从错误中学习的机会是不明智的。从他人的错误中学习是最好的学习方式。这就是为什么我们进行案例研究，试图从他人的灾难和悲剧中汲取教训。

克里森：你是否已经成功地在英伟达的其他领导层推广了这种管理实践？或者你预见到其中的困难了吗？

黄仁勋：我给予团队成员充分的自由去解读和实践，但我确实不推荐一对一的会议。实际上，我极力避免一对一的沟通，因为没有什么比“哦，黄仁勋希望我们这样做”更让我抓狂的了。信息应该是公开的，每个人都应该知晓。如果有人私下传达了什么，那真的让我很烦恼。

克里森：你之前提到，你并不喜欢解雇人，也很少这样做。能具体谈谈吗？

黄仁勋：我更倾向于帮助人成长和改进，而非简单地放弃。解雇某个人，在某种程度上，意味着在说“这不是你的错”或“我做了个错误的决定”。但我认为，很少有人天生就不能胜任某项工作。我曾打扫过厕所，如今却成了公司的CEO。我坚信，只要给予机会，每个人都能学习和成长。我周围有很多聪明的人，他们总是在做一些出色的工作，我从他们每个人身上都学到了很多。因此，我不喜欢放弃别人，因为我相信他们可以变得更好。这听起来可能有些玩笑的意味，但人们都知道，我更愿意“磨砺”他们，使他们变得伟大。

克里森：这确实是你之前提到过的观点，我印象很深刻。

黄仁勋：是的，我宁愿“磨砺”你，使你变得伟大，因为我信任你。我相信，真正相信其团队的领导者，会倾尽全力去“磨砺”他们，使他们变得伟大。有时，成功就在眼前，不要轻言放弃。伟大往往是在不经意间降临的，你可能昨天还一无所知，但突然有一天就豁然开朗了。你能想象在那一刻之前放弃的感受吗？所以我不会让你放弃。我会继续“磨砺”你。

克里森：接下来，我们来深入探讨一下AI领域的进展。假设现今全球所有GPU的总计算能力为X，那么你认为在未来五年内，我们会达到X的多少倍？

黄仁勋：让我们从几个关键点出发来推理。首先，全球数据中心的投资已达约一万亿美元，这些数据中心主要用于通用计算，但通用计算已逐渐接近其极限。因此，为了处理日益增长的数据量，世界将需要加速数据处理。当这一加速发生时，每个数据中心、每台计算机都将升级为加速服务器。考虑到当前全球计算机的总价值约为一万亿美元，如果在未来四年到六年内我们没有任何增长，仅为了维持当前水平，我们就需要更换价值一万亿美元的计算机。然而，若计算机行业继续以约20%的年增长率发展，那么在接下来的几年里，我们可能需要投入约两万亿美元来更换这些计算机，用加速计算来替代传统的通用计算。

接下来，我们正在经历一场前所未有的工业革命。这次工业革命的核心在于我们首次大规模生产了一种全新的东西——Token。这些Token，即浮点数，具有巨大的价值，因为它们代表着智能，即人工智能。它们可以被重新组合，转化为语言、蛋白质、化学品、图形、图像、视频、机器人驱动等多种形式。我们正在以前所未有的规模生产Token，并通过人工智能发现了几乎任何类型Token的生产方式。因此，世界将生产大量的Token，这些Token将在新型的数据中心——我们称之为AI工厂中生产。

在上一次工业革命中，水被注入机器，转化为蒸汽，进而驱动电子的流动，原子进入循环，而电力则作为最终产物输出。在当时，电子的价值尚未被普遍认知，然而如今，电力已成为我们生活中不可或缺的一部分，被量化并以千瓦时为单位进行交易。类似地，我们正处在一个新的工业革命浪潮之中，其中电子成为输入，而浮点数则作为智能的载体被生产出来。如同电力在上个世纪的普及过程，当前的Token对于许多人而言，或许同样难以完全理解其潜在价值。

然而，在未来十年内，随着Token在各个领域内创造新产品、新服务，提升行业生产力，并预计产生高达100万亿美元的价值，这一变革将成为常态。面对这样的行业前景，一个高效、安全的支付平台变得至关重要。我要特别提及Stripe，它是我极为欣赏的公司之一。尽管初次接触时，Stripe的概念显得颇为复杂，但其所蕴含的创新和潜力令我深受启发。你们所打造的这一平台，无疑将在这个新时代的变革中占据举足轻重的地位。

克里森：关于这些Token工厂，我深感好奇的是模型是否会饱和。例如，我们最近在舞台上展示了Sigma助手，它能将自然语言转换为SQL。从70亿参数的模型到700亿参数的模型，我们看到了显著的准确率提升。然而，是否使用比那大10倍的模型真的必要呢？在某个点上，模型可能已经足够好，足以可靠地将自然语言转换为SQL。你如何看待这个饱和曲线？多少用例需要一个1万亿参数的模型或10万亿参数的模型？

黄仁勋：这是一个值得深入探讨的问题，我们可以从一些实例出发来探讨。以2012年的AlexNet为例，它是计算机视觉ImageNet图像识别的模型，准确率约为82%。在接下来的大约七年里，其准确率每年几乎翻倍。换句话说，模型的性能、准确率和可信度都在不断提高。现在，它已经超越了人类的识别能力。类似的情况也发生在语音识别和自然语言理解领域。这个行业将不断追求更高的可信度和准确性。我坚信，在未来的自然语言理解领域，我们也会看到类似的进步。当然，问题远比这复杂，但我相信我们会持续提高模型的准确率，直到达到极高的水平。在许多情况下，当你与这些模型交互时，你会感到它们的答案非常准确，值得信赖。这种信任对于AI技术的发展至关重要。

第二个问题是关于大语言模型与人工智能的未来发展方向。如今，我们所看到的大语言模型和人工智能成果都只是一个起点，它们并不是一劳永逸的解决方案。正如我们所知，许多复杂问题的解决需要反复迭代和持续改进。在规划解决问题的策略时，我们可能需要运用各种工具、查找专有数据、进行深入研究，甚至可能需要与其他智能主体，包括其他人工智能和人类，进行交互和沟通。因此，未来的大语言模型将会是一个能够不断迭代、思考和规划，并可能包含多个具有特定技能的子模型的规划模型。这样的发展路径意味着我们距离真正智能、全面的人工智能还有很长的路要走。

克里森：近期，Meta发布的Llama 3模型引起了广泛关注，其作为开源模型具有显著的影响力。你如何看待开源模型的发展趋势？

黄仁勋：如果你问我，过去几年里最重要的事件是什么，我会告诉你，首先就是 ChatGPT，它采用了强化学习和人类反馈来优化模型，使其更加符合人类价值观，并推动了技术的普及。ChatGPT让每个人都成为了潜在的程序员，推动了无数创新应用的诞生。我对此深感钦佩，对OpenAI团队的贡献表示敬意。

另一个重要事件是Llama模型的发展，特别是Llama 2的发布。Llama 2激活了几乎所有行业，让他们开始研究生成式人工智能。它为各行业提供了接触和利用生成式人工智能的机会，从医疗保健、金融服务到制造业、客户服务和零售业，几乎覆盖了所有领域。Llama 2和Llama 3作为开源模型，吸引了研究机构、初创公司和整个行业的广泛参与，推动了生成式人工智能技术的普及和发展。我认为这是一项伟大的成就，它让生成式人工智能变得更加触手可及。

克里森：达里奥·阿莫代伊（Dario Amodei，Anthropic公司的CEO）在最近的播客节目中预测，近期不会出现AGI（通用人工智能），可能要等到几年后，比如要等到2027年。你对此有何看法？

黄仁勋：关于AGI的定义和实现，我认为我们需要明确一些基本概念。作为工程师，我们知道只有在能够衡量问题的情况下才能有效地解决问题。因此，AGI的定义必须是可测量的。如果我们以现有的基准测试清单来定义AGI，包括数学测试、英语阅读理解测试、推理测试、医学考试和律师考试等，那么我确信在不久的将来，我们将会在这些测试中取得出色的成绩。如果这就是AGI的定义，我猜测它可能在未来5年内实现。因为目前我们用来测量这些模型准确性的方法，其错误率每六个月就减半一次，这是一个令人振奋的趋势。所以我们有理由相信，它们很快就会超越人类水平。

因此，我要再次强调，当我们谈论AGI时，必须明确其定义和标准。如果AGI的定义不符合我们所设定的这些可衡量的基准测试标准，那么它就不符合正常人对AGI的期待。对于普通人而言，他们可能并不完全理解或期望一个完全意义上的AGI。我所提到的AGI定义更多是基于工程视角，以便我们能够更具体地讨论这个问题。当然，如果AGI的定义是模糊或不可定义的，那么我们就很难给出一个确切的实现时间表。

克里森：在座的各位都经营着企业，面临着人工智能带来的各种变化。在面对这些变化时，你们是否做出了适当的、足够的、正确的反应？对此，你有什么建议？

黄仁勋：对于每一个企业而言，积极参与人工智能的发展是至关重要的。人工智能不会让你失去工作，但如果你不使用它，别人会利用它来取代你。你的公司不会因为人工智能而倒闭，但如果你未能及时利用它，其他使用人工智能的公司可能会让你陷入倒闭的风险。因此，我强烈建议所有企业尽快投入人工智能的研究和应用中。

利用人工智能，你可以做一些以前认为成本过高而无法实现的事情。例如，智能的边际成本接近于零，这使得你可以更频繁地使用它来处理各种任务，包括搜索和询问问题。我经常会使用人工智能来回答我的疑问，即使我知道答案，我也会尝试看看它如何回答。这种低成本的使用方式让我们能够更广泛地应用人工智能。

此外，如果你能够更加高效地使用人工智能，就能帮助提高生产力，进而带来更高的收入、创造更多的就业机会、带来更多的社会增长。

克里森：将人工智能引入企业不仅仅是为了改变制造计划和资本支出计划，更多的是为了提升生产力。那么，人工智能是如何改变英伟达内部工作的呢？

黄仁勋：英伟达是首批投资自己的人工智能超级计算机的科技公司之一。如今，我们已经无法在没有人工智能参与的情况下设计芯片了。我们的人工智能系统正在探索设计领域的广阔空间，这是人类设计师无法单独完成的。通过使用人工智能，我们的芯片设计变得更加出色，能够在降低能耗的同时提高性能。此外，我们的软件开发也离不开人工智能的帮助。人工智能帮助我们探索编译器的设计空间，找出代码中的错误，并指导我们进行修复。因此，我鼓励每个企业都积极利用人工智能来提升自身的竞争力。我想把英伟达变成一个巨大的人工智能系统。然后，我就能实现工作和生活的平衡。

克里森：在你所了解的行业中，有哪些意想不到的用例或行业领域真正意识到了人工智能带来的机会？

黄仁勋：人工智能带来的最大惊喜之一，或许并不出乎人们的意料。当我们谈论大语言模型时，“语言”并不仅仅局限于人类语言，也不仅仅是英语、法语或爱尔兰语等特定语言。这里的“语言”是指更广泛的概念，包括各种形式的数据和信息。例如，尽管爱尔兰语是一种独特的语言，但我们可以想象构建一个处理爱尔兰语的大型语言模型。我想问问，有爱尔兰语大模型吗？

克里森：我亲自尝试过，效果确实非常出色。在爱尔兰，大部分教育都是用爱尔兰语进行的，因此，与这些模型进行对话对我来说是一个全新的体验。它们的表现非常出色，我对此深感愉悦。你听说过Suno这款音乐创作应用程序吗？它允许用户通过合成音乐来创作。我当然也在爱尔兰音乐上测试过它，效果同样令人印象深刻！

黄仁勋：那非常棒。确实，如果人工智能可以理解语言，那么它同样可以学习声音和其他形式的数据。同样的逻辑也适用于机器人的运动，只要我们能找到合适的方式来标记这些数据。因此，人工智能的潜力是巨大的，我们可以将其应用于各种领域。想象一下，如果我们能够将Copilot这样的技术应用到每一个工具上，那将是一个多么令人兴奋的前景。

克里森：你之前提到，英伟达作为一个人工智能的先驱，未来的趋势是拥有成千上万的模型，还是专注于一个能够处理所有任务的超级模型呢？

黄仁勋：我认为这取决于具体的应用场景和需求。虽然拥有一个能够处理各种任务的超级模型是非常吸引人的，但对于我们这样拥有特定领域专业知识的公司来说，训练自己的模型也是必要的。在某些领域，如反欺诈检测，微小的差异都可能产生重大影响，因此我们需要对通用模型进行微调以达到最佳性能。因此，我预计我们会看到多种模型并存的情况，每个模型都在其特定的领域内发挥最佳作用。

克里森：你在90年代初就开始在硅谷运营公司，你认为硅谷的文化在这段时间内有什么显著的变化吗？

黄仁勋：硅谷的文化确实在很多方面都有所演变。以我个人经历为例，当我创立英伟达时，只有29岁。那时，我去与律师事务所和风险投资公司打交道时，常常会因为自己的年轻和缺乏经验而感到不安。因为当时的大多数CEO都穿着西装，打扮为成功人士，说话像成年人，他们使用专业词汇，谈论商业之类的事情。所以，当你年轻的时候，你会感到相当害怕，你被一群成年人包围着。

然而，随着时间的推移，硅谷的文化逐渐变得更加包容和开放，年轻创业者得到了更多的机会和支持。现在，如果脸上没有青春痘，我认为你不值得拥有一家公司。我从硅谷的经历中汲取了深刻的教训，那就是我们必须让年轻人充分发挥他们的潜力，因为他们能够成就非凡。我深感敬佩的是，年轻一代的CEO们所具备的知识和经验令人叹为观止。在如此年轻的时候，他们就已经掌握了如此多的技能和洞察力，这确实令人惊讶。回想起自己的职业生涯，我花了数十年的时间才积累到现在的程度。

克里森：英伟达目前的市值已经超过2万亿美元（5月22日，英伟达市值为2.35万亿美元，微软市值为3.2万亿美元），与苹果和微软等巨头之间的差距日益缩小。然而，当我对比你们的员工人数时，我惊讶地发现英伟达仅有2.8万名员工，这不到微软员工的五分之一。你在之前的交流中提到，你们通过卓越的运营流程实现了高效的运作。面对这样的规模和竞争环境，你认为你所强调的“流程”在英伟达的成功中，扮演了怎样的角色？

黄仁勋：卓越运营无疑是推动我们向前的重要动力，但我认为，仅仅依靠流程并不能创造出真正非凡的成就。因为在我们的工作成果中，许多伟大之处、我们制造的产品、构建的公司以及培养的组织，都凝聚着无法用言语表达的因素。我无法通过邮件传达出这种爱和关怀，也无法将其简单地纳入商业流程之中。

克里森：爱和关怀，这是英伟达的核心企业理念之一吗？

黄仁勋：确实，我经常使用“爱”这个词，而“关怀”也是我常常提及的。之所以频繁使用这些词汇，是因为在许多情况下，它们能够最准确地表达那种无法用其他词语描述的情感。这种情感无法用数字衡量，也无法简单地写入产品规格书。但我相信，当我们的客户体验到我们的产品时，他们能够感受到这种爱和关怀。

克里森：我们始终坚信工艺和美感的重要性。听起来你在英伟达也在追求类似的价值观。能否分享一下，为什么你认为这些元素对于产品和公司的成功至关重要？

黄仁勋：其实，即使客户没有明确表达，他们也能感受到产品中的美感、优雅和简洁性。例如，Stripe的作品就展现出了这些特质。简洁并不意味着简单，而是恰到好处地解决问题，不会给用户带来过多的负担。找到这种平衡非常困难，因为它无法被明确地指定，而是需要凭借感觉去发现和把握。

当我们的团队能够共同感受到这种平衡时，我们就已经将公司的独特魅力以无法用言语描述的方式融入了产品之中。我们不想失去这种魅力，而是希望将它带到更高的层次。因此，我非常重视任期，因为它使得我们的小团队能够保持这种独特的氛围和文化，并创造出伟大的成就。尽管英伟达是一个规模较小的团队，但我们凭借2.8万名员工的努力，已经取得了令人瞩目的成就。你们同样令人敬佩，用7000人的规模支撑起了一个价值一万亿美元的生态系统。

*来源：节选自腾讯科技，编译/金鹿

责编｜许加林

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