黄仁勋链博会上一身唐装、中文开场的演讲持续刷屏，他的“年内第三次访华之旅”行程仍在继续。
在这个过程中，黄仁勋除了给中国客户带来了H20芯片解禁的消息，也盛赞中国公司在人工智能领域的探索和创新，同时也表达了进一步投资中国市场的意愿。
7月17日，在链博会第二天的活动上，黄仁勋与之江实验室主任、阿里云创始人王坚展开炉边对话。
作为已经认识十多年的老朋友，两人互相寒暄开场，并且回顾了过去10多年人工智能领域的发展，“过去的十二年左右时间里，人工智能发展速度非常快，大概每三到五年就会有一次重大突破。”黄仁勋说。
在他看来，人工智能已经走完了感知智能阶段，生成式人工智能阶段，现在处于推理人工智能阶段，并且无限接近通用人工智能阶段。他说：“我们现在已经接近一个阶段，人工智能应该能够解决认知任务，并且在大多数测试中表现得比大多数人类更好，我们把这种水平称为通用人工智能。”
在交流中，黄仁勋也向王坚提问，在过去的这些技术中，最感兴趣的是哪一项，王坚的回答是计算，“对我来说，真正令人兴奋的事情，实际上是所有一切的基础。我们谈论的人工智能，其背后的支撑是计算，而计算正在改变一切。”王坚说。
而对于人工智能的发展速度，黄仁勋强调这些除了基于英伟达的计算驱动外，也建立在全球研究员的研究和开放之上，他认为中国的研究员对全球人工智能的发展起到了非常积极的帮助，甚至将杭州称之为中国的硅谷。
黄仁勋说，“绝大多数人工智能研究都是公开进行的。我看到一项统计数据——中国研究人员在arXiv上发表的论文数量现在是全球最多的。”
算力是AI的基础，硅则是算力的基础，黄仁勋对这个问题的看法是肯定的，并且强调未来硅基技术集中三个方面：晶体管结构迭代、封装技术迭代、硅光技术迭代。“我们在这一领域至少还有二十年的工作要做。之所以能得出这样的判断，是因为英伟达的技术路线图已经覆盖了接近十年的未来规划。”黄仁勋说。
以下为对话实录原文（在不改变原意的情况下有调整）：
王坚：大家早上好，Jensen，很久没见，再次见到你太好了，欢迎来到链博会。我把我的问题写在手机上了。
黄仁勋：我们第一次在北京见面应该是很久以前的事情了。
王坚：大概是2012年、2013年，差不多十年前，但我还记得很清楚细节当我在硅谷拜访时候，你自己来给我介绍英伟达的公司、技术，带着我参观。就是在那个时间点，你给我的感觉是，一个公司的创始人至关重要，我能看出来你对自己所从事的事情的热情。
黄仁勋：当时我们交流的时候，聊的是计算机图形技术，还有移动设备，对吧？差不多2012年的事情了。刚才视频里也介绍了，2007年，我第一次来中国介绍CUDA，[中文]好久以前啊。
王坚：这是一条很长的路。
黄仁勋：（对台下）[中文]他们听得到吗？
王坚：我记得当时你在洛杉矶工作，是在SIGRAPH图形学大会上。你们推出了GPU图形处理器，改变了图形领域的格局，这是一段不可思议的旅程，我的第一个问题有关技术：人工智能是当下最热门的话题，但大家对人工智能以及计算有着不同的看法，所以过去几年在这方面究竟取得了哪些根本性的进展和变革？
黄仁勋：从根本上说，人工智能是一种基于第一性原理的全新的软件开发方式，它不再依赖人类编写代码、描述算法来预测结果，而是我们利用一种算法，通过示例信息、示例数据来学习如何预测结果。事实证明，这种利用计算机来学习预测的方法具有极强的可扩展性。我们在机器学习领域已经研究了很长时间，但2012年是一个重要的转折点，AlexNet的出现，证明了深度学习的有效性，它在计算机视觉方面的表现远超计算机科学家们的预期。
从2012年开始，在接下来的五年左右时间里，我们先是看到计算机视觉变得有效，而后性能超越人类。再接着是语音识别变得有效，然后性能超越人类，对吧？再之后不久，语言理解也实现了从有效到性能超越人类的跨越。
每一种不同的模态都代表着一个发展阶段：第一波是感知智能，接着第二波是生成式人工智能。现在我们可以实现不同模态之间的转换，比如从英语到汉语，从英语到图片，从图片到英语。从汉语到视频，生成式人工智能的转换，可以说是终极转换。生成式人工智能大约始于七年前，如今依然发展势头迅猛。现在，人工智能既能理解信息，也能生成信息。
我们目前所处的这一波人工智能浪潮非常令人惊叹，它被称为推理型人工智能。推理型人工智能之所以高效且强大，是因为它能够理解，并解决那些从未遇到过的问题。就像人类一样，它可以把问题逐步分解，进而解决那些从未解决过的问题。下一波是物理型人工智能，到那时，所有这些能力都可以应用到物理机械中，比如机器人。
过去的十二年左右时间里，人工智能发展速度非常快，大概每三到五年就会有一次重大突破。
我想说，我们现在已经接近一个阶段，人工智能应该能够解决认知任务，并且在大多数测试中表现得比大多数人类更好，我们把这种水平称为通用人工智能。这也是为什么现在每个人都在谈论超级人工智能，就像一开始，我们先是实现了有效性，然后达到了超越人类的水平。在问题解决方面，我们应该很快就能实现超越人类的水平。
王坚：这太不可思议了，特别是今年，开源模型正在改变人工智能技术的格局以及我们的业务。
黄仁勋：在这些技术进步中，哪一项最让你感到兴奋呢？
王坚：其实，对我来说，真正令人兴奋的事情，实际上是所有一切的基础。我们谈论的人工智能，其背后的支撑是计算，而计算正在改变一切。人工智能是我们能看到的表象。
黄仁勋：这太不可思议了，而且我们训练模型的方式也在飞速变化，对吧？
最初的十年，主要是预训练阶段。我们收集了大量数据，甚至可能用人工智能来准备数据，然后进行预训练。之后，我们采用了人类强化学习，也就是人类对人工智能进行指导，让人工智能与人类的需求保持一致。而现在，我们处于后训练时代，人工智能可以自主思考，进行可验证反馈的强化学习。还能生成大量合成数据，自主进行测试，学习推理。
王坚：是的，现在所需要的计算量是惊人的。我有心理学背景，在我看来，人工智能不是对人类智能的模仿，实际上是一种提升。更确切地说，我认为人工智能是对人类创造力的延伸。
黄仁勋：它并非只是取代人类智能，就像汽车拓展了人类的移动能力，飞机也拓展了人类的移动能力一样，现在人工智能将会拓展人类的智能。它的工作方式和人类大脑不同，但它能完成一些与我们类似的任务。
王坚：回到开源这个话题，这也是一个令人惊叹的时刻。我们有深度求索（DeepSeek），有阿里云的通义千问（Qwen)，这些只是其中的几个例子。
黄仁勋：还有月之暗面的Kimi（近期开源K2），他们非常出色。
王坚：所以我的问题是，开源模型是不是人工智能未来发展的颠覆性驱动力之一？
黄仁勋：我们刚才谈到人工智能发展非常迅速，当然，人们会说这是因为英伟达的技术进步很快，这确实是事实。在过去十年里，我们将人工智能计算的性能提升了10万倍，这样我们就能处理更多数据，更快地学习。但有一点没有被过多提及，那就是绝大多数人工智能研究都是公开进行的。全球范围内在arXiv上发表的论文数量是惊人的。
事实上，我看到一项统计数据——中国研究人员在arXiv上发表的论文数量现在是全球最多的。目前的情况是，在很多方面，研究人员选择开放实现合作，他们发表科研成果，其他人可以阅读并为之做出贡献，我也可以阅读并贡献自己的力量，所以我们实际上是在开放科学的框架下进行合作。
而在此基础上的下一步就是开源，也就是说，我们不仅进行开放研究，还开展开放工程。开放工程的力量非常强大，因为这样一来，你可以借鉴我的成果，再加入你的贡献，创新的速度就不再仅仅取决于每个公司或每个工程团队的贡献，而是整个生态系统的合力。中国在开源工程方面做得非常出色。
但不要忘记，开源具有全球性的影响。开源模型不仅助力中国的生态系统，也在为全球各地的生态系统提供支持。（DeepSeek）R1、通义千问（Qwen）和Kimi是当今世界上最优秀的推理模型，是多模态推理模型，非常先进。所以不管你是谁，不管你是医疗公司、金融服务公司还是机器人公司，都可以利用这些模型，并根据自身应用进行修改，用到你自己的产品和应用中去。
还有一点非常重要，那就是开源是推动发展最安全的方式。正如人们所说，阳光是最好的消毒剂。有了开源和所有开放创新，就会引来全球科学界的审视，而有了全球科学界的审视，研究工作的质量就会提高。看看深度求索（DeepSeek）的论文，写得非常出色，绝对是顶尖的科学和工程水平。他们完全公开地开展研究，这不仅为教育、学习和分享提供了机会，也让很多人能够对其进行审视，这对安全性很有好处。
王坚：顺便说一下，深度求索（Deep Seek）和通义千问（Qwen）都来自杭州，我是杭州人，为这座城市感到骄傲，我个人邀请你下次来中国的时候访问杭州。
黄仁勋：杭州可能，我敢说，是中国的硅谷，对吧？
王坚：很多人可能不会这么说，但我认为杭州会成为世界的创新中心，它非常独特，非常棒。再次向你发出个人邀请，欢迎你来杭州。
黄仁勋：会来一定会来的，谢谢。
王坚：你刚才谈到了开放科学和开放工程。在去年的游戏开发者大会（GDC）上，你说这是人类历史上第一次有机会将生物学从一门科学转变为一门工程学，这也太不可思议了。人工智能对科学发现和技术创新的长期影响是什么？人工智能会改变科学家的研究方式吗？
黄仁勋：如今，我们只谈论面向人类的人工智能，但面向科学的人工智能将会给我们带来最重大的影响。要知道，面向人类的人工智能相对更容易，因为人类创造了语言。
我们可以很容易地设计工具，我和你长期以来都在用设计工具制造芯片，但晶体管是我们设计的，所以我们可以用工具来操控晶体管和进行芯片设计。但生物学是自然创造的，所以要想操控生物学，我们首先必须理解它。而现在，我们拥有了人工智能这种新能力，我们可以去学习和理解蛋白质的意义、化学物质的意义、细胞的意义，当然，还有人体代谢反应和活动的意义，对吧？
如果我们能利用人工智能先理解其结构和意义，那么我们就可以进一步去配置、设计药物，帮助人们延长寿命，这里面有很多机会。另外，我们还可以用人工智能来模拟物理过程，我们用物理方程来模拟非常复杂的（相互作用）。
黄仁勋：像天气这样的系统，其实涉及各种物理过程，比如天气本身、云层物理、高云物理、低云物理、大气物理；还有海洋物理、冰层物理、陆地的热传导过程；我们还要考虑对流现象等等。所有这些不同类型的物理过程都必须综合在一起才能进行完整建模，对吧？
这些过程涵盖了从极小尺度到极大尺度的物理，我们通常把它称为“中尺度物理”（Meso-scale physics）。而在时间维度上，这些物理过程的变化跨度可能从几秒钟延伸到数年。
这样的空间和时间范围，对于传统的物理模拟来说是非常复杂的，我理解这一点。但或许我们可以训练一个 AI，来帮助我们进行预测。你知道，AI 在预测方面远比基于物理的模拟快得多。
所以我完全相信，无论是用 AI 去理解自然规律，还是用 AI 去模拟自然规律，我们都可以借助它推动科学进步。这是一件意义重大的事情。
王坚：你也知道，其实今天的 AI 技术在很大程度上高度依赖硅基技术。对，它依赖于“硅”。我们正是利用硅，不断提升计算性能、扩展庞大的内存容量——甚至包括你自己所使用的系统也是如此。这种令人难以置信的通信带宽，完全依赖于硅技术。
所以我想问你的是——在未来的十年或二十年里，我们还能继续依赖硅技术来推动 AI 的发展吗？
黄仁勋：当然，硅技术本身现在已经在不断加入各种不同的材料元素，它现在几乎已经不再是“纯粹的硅”了。
所以我认为，我们在这些方向上还会持续取得进展，主要包括几个方面：晶体管将会变成三维结构，我们称之为“环绕式栅极晶体管”（GAA）。
目前我们使用的是“纳米片”（Nanosheet）技术，而下一代将是GAA。再往后，我们会把晶体管堆叠在晶体管之上，也就是所谓的“堆叠鳍式场效应晶体管”（SFFET）。此外，以前我们是在硅片表面分布电力，现在我们开始在两面分布电力，也就是“背面供电”。
过去我们是一次只处理一颗芯片，现在则可以将多颗芯片进行堆叠，实现多芯片集成。因此，封装技术也变得非常先进。我们称这种技术为 CoWoS，而 英伟达 是第一家在大规模生产中采用这种技术的公司。未来，封装的单元将不仅限于当前这种尺寸，而是将扩大为整块面板级封装，这意味着，单个芯片的尺寸可能会大到像这张桌子一样。
再进一步，我们将使用硅光子技术，通过极其紧密的耦合方式，实现光子与电子的直接连接。我们称之为 CPO（共封装光学）。这样一来，我们就能够将这些高密度集成的模块进一步互联，构建出更大规模、更高性能的系统。在能力的维度上，这种扩展是极其惊人的。
我们在这一领域至少还有二十年的工作要做。之所以能得出这样的判断，是因为 英伟达 的技术路线图已经覆盖了接近十年的未来规划。
王坚：当你拥有一个出色的架构，尤其是在硅基架构方面，就能够释放出更大的潜力，带来更多可能的应用与创新。所以我最后一个问题，其实是关于年轻人。其实很多人并不确定自己的未来会是什么样，但他们非常关心这个世界的未来。Jensen（黄仁勋）就是他们心中的英雄，一个真正令人敬佩的英雄。
所以我真正想问的问题是：你是否对年轻人有什么具体的建议？你知道，现在对大多数人来说，尤其是对年轻人来说，这是一个千载难逢的时代机遇。
黄仁勋：大家常说，AI 可以解决数学问题、逻辑推理问题，甚至可以自己写程序，因此我们可能不再需要学习这些技能。但这正好是完全错误的想法。
事实上，无论你在哪个阶段，无论你是否还在编程、是否仍从事工程工作，有一件事始终不能放弃：那就是从“第一性原理”出发去思考问题。面对一个前所未见的复杂问题，必须一步一步地将其拆解，从最基础的原理出发构建理解。也就是说，要有扎实的基础知识。所以，不能过度依赖“常识”或“经验主义”。
因此，我们必须教会人们如何进行第一性原理的思考。否则，就无法具备真正的批判性思维。而如果没有批判性思维，就无法判断一个答案——无论是别人给出的，还是 AI 给出的——是否合理、有逻辑。
你需要具备与 AI 有效互动的能力，能够清晰地描述问题，才能让 AI 更好地帮助你解决它。
批判性思维始终是至关重要的。无论是基于物理、数学还是逻辑的批判性思维，它几乎是我们所有工作的基础。我的建议是：当代年轻人仍然应该继续学习数学、推理能力、逻辑思维，以及编程。即使未来你不需要亲自编写代码，你也应该理解它的原理。这是第一点。
第二点是：现在几乎每一个年轻人，都应该尽可能快地开始接触和使用 AI。AI 就是新一代的计算机，它让计算机的能力变得异常强大。但更重要的是，它也变得非常易于使用——因为它理解我们如何与世界互动，无论以何种方式。而如果你不知道如何使用 AI，你只需要对 AI 说：“我不知道怎么用，请教我怎么使用 AI。” 它就会一步一步教你。所以，搭载 AI 的计算机，已经成为有史以来最强大的“能力平权器”，让每个人都有可能获得同样的认知与创造力起点。
所以，无论你是农民、年长者，还是还不太会使用电脑的年轻人，都必须尽早开始接触和使用 AI。这将真正赋予你力量。
最后，我想说，我对今天的年轻一代感到羡慕。因为这是一个全新世代——他们从出生起，就将伴随自己的 AI 一起成长。他们将拥有一个 AI 伴侣，能记住你一生中的一切，能够为你提供建议、教育你、陪伴你。一生中拥有这样的存在，这种想法令人无比向往。
我羡慕的是，我没有这样的 AI 从小就陪伴我，提醒我、帮助我、记录我人生中的点滴。
你想象一下，如果你有一个 AI，你可以问它：“我一岁的时候在做什么？我两岁、三岁的时候在哪里？和你说过什么话？”而它真的能记住这些，并将这段完整的人生旅程记录下来。我真希望我们那一代也曾有过这样的机会。
我认为这不仅是对未来的希望，也是一种真正的激励与启发。
王坚：当我第一次见到你时，你对技术的热情深深感染了我。直到今天，我依然能够感受到你那份炽热的热情。同时，你也始终保持着极大的耐心，从思考公司、团队的发展，到走到今天这一步，你经历了一段非凡的旅程。
我认为，对于年轻人而言，“热情”与“耐心”都是至关重要的品质。感谢你分享这些宝贵的建议。
本文作者：苏扬、小燕、木木，来源：腾讯科技，原文标题：《黄仁勋、王坚链博会炉边对话：计算支撑AI，硅是一切的起源》
