出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 过去三十多年里，英伟达从一家做图形加速卡、甚至几度濒临破产的公司， 到推出 CUDA 打开通用计算的大门，再到今天提出"AI 工厂"的概念， 一路 成长为全球首个市值突破 4 万亿美元的科技公司，几乎重塑了整个计算产业的底层形态。 而掌舵这家公司的，是 黄仁勋 ——一个早年在餐厅打工洗盘子、清洁厕所，后来还差点成为了台积电 CEO 的科技领袖。 来源 | Lex Fridman 整理 | 屠敏 他自己曾多次坦言，如果一开始就知道这件事有多难，" 可能根本不会做 "。 那么问题来了—— 近日，美国知名计算机科学家、人工智能研究员，同时也是热门播客主持人的 Lex Fridman，与黄仁勋进行了一场长达两个多小时的深度对谈。 两人从英伟达的发展历程聊起，延伸到中国、马斯克、程序员生态、AI 时代的"护城河"、太空数据中心，再到 NVIDIA 内部那种几乎"没有一对一会 议、所有问题都公开讨论"的管理方式。在这家公司里，向黄仁勋直接汇报的对象多达 60 人。 期间，黄仁勋也给出了一系列观点鲜明的见解以及趋势判断： 至于个人，他的态度同样直接。 他 不信奉接班规划 ， 而 ...

资本主义的时间刻度通常是冰冷的：季度财报、年度指引、五年战略。 在这些数字构建的线性叙事里，企业家被期望成为永续经营的机器零件，而非有血有肉的个 体。但当一家公司的市值突破4万亿美元，当它的产品成为国家间博弈的战略筹码，创始人的 生物寿命便不再属于个人，而是成为了全球资本定价模型中的一个关键变量。 黄仁勋在这场长达 150 分钟的访谈中，真正罕见的不是他谈论死亡，而是他将"死亡"与"工 作"直接绑定——希望在岗位上瞬间离世，本质上是一种极端的控制欲表达。这种表达背后， 不是简单的个人价值观，而是一个掌握全球算力核心节点企业家的结构性焦虑。 【如需和我们交流可扫码添加进社群】 在商业史上，创始人谈论"死在岗位上"往往被视为敬业的典范。但在 2026 年的语境下，这句 话有了更复杂的意味。英伟达已经不再是一家传统意义上的芯片公司。它控制的不仅是 GPU 市场份额，更是 AI 时代最关键的"算力分配权"。在 2025 年前后，全球 AI 训练算力中，超 过 70% 依赖其架构生态，CUDA 几乎成为事实标准。 这意味着， 英伟达不只是参与竞争，而是在定义规则。 从微软的 Azure 云到谷歌的深度学习 框架，从主权 ...

计算机已从不赚钱的"存储仓库"升级为生产"Token商品"的创收工厂。黄仁勋推演，这一转变将使计算占全球GDP的比重暴增100倍，公司极大可能迈向10万亿美元市值。针对电力 瓶颈，他提出利用电网长期闲置冗余，构建可在高峰期主动降速的"优雅降级"数据中心破局。此外他认为，能自主创收的AGI已经实现，AI门槛的消除不仅不会引发失业，反而将使 全球"程序员"群体从3000万激增至10亿人。 硬·AI 近日，英伟达CEO黄仁勋做客知名科技播客Lex Fridman Podcast，围绕AI缩放定律（Scaling Laws）、算力与电力瓶颈、AI工厂、公司未来展望以及AI对人类社 会的影响等核心议题，进行了超两小时的深度对话。 更重要的是， 计算机在现实经济中的角色变了。 过去的计算机是检索系统，主要功能是文件存储。黄仁勋将其比喻为"仓库"，而仓库本身是不直接产生高额利润 的。 而现在的AI计算机变成了"工厂"，并直接与企业的收入创造挂钩。 他认为，AI代工厂正在制造一种名为"Token"的商品，且这种商品已经被细分和定价。 "我们不仅看到这家代工厂在生产人们想要消费的商品，而且这些代工厂制造的Token对许多不同受 ...

作者 | 允毅 2026 年 GTC 大会刚刚落幕，黄仁勋坐下来，接受了一场长达两个半小时的深度访谈。 访谈中，黄仁勋以真诚分享的态度与极强的前瞻性，拆解了他如何看待产业拐点、如何做出判断。 二十年前，黄仁勋顶着利润下滑甚至生死存亡的风险，坚持把 CUDA 生态押上 GeForce，推动公司从一家图形芯片厂商转向计算平台公司。今天回 看，这几乎是 NVIDIA 历史上最关键的一次转向。如今，他认为 AI 的核心竞争，正在从单颗芯片转向"AI 工厂"，而这将决定 NVIDIA 能否走向下一个 十万亿美元市值。 黄仁勋先就"扩展定律"给出了一个精彩判断：扩展定律远没有到尽头，将同时沿着预训练、后训练、测试，以及智能体系统四条路径继续推进。真正的 增长，正在转向推理、强化学习、智能体协作。而未来，大量数据将来自 AI 自身消化产生的合成数据，这会成为 AI 迭代的核心燃料。 未来决定智能上限的将是计算能力。 他认为在当下这个阶段，AI 能力的提升，已经无法靠单台计算机、甚至单颗 GPU 的升级来解决。模型性能的跃迁，越来越依赖系统级工程能力，最终 把整个系统推向极限。NVIDIA 现在做的，也不再只是芯片，而是把整 ...

No semiconductor company has been as successful as Nvidia (NASDAQ: NVDA) over the past three years or so, but recently, Advanced Micro Devices (NASDAQ: AMD) has been the better investment. AMD stock is trading up 88% over the last year, as of March 20. Nvidia trails it with a still-impressive return of 46%. After the recent market turmoil, both of these semiconductor stocks are cheaper than they were at the start of the year. But which one is the better buy? Will AI create the world's first trillionaire? ...

The Most-Covered Stock on Earth Is Unstoppable — NVIDIA's $68.13 Billion Quarter Is Just the Beginning - 24/7 Wall St. Dow Jones46,415.60 +0.30% Nasdaq 10024,163.00 -0.26% Russell 20002,514.39 +0.77% FTSE 1009,974.80 +0.17% Nikkei 22552,883.00 -0.75% Stock Market Live March 24, 2026: S&P 500 (SPY) Under Pressure Again Investing The Most-Covered Stock on Earth Is Unstoppable — NVIDIA's $68.13 Billion Quarter Is Just the Beginning By Joel SouthPublished Mar 24, 11:36AM EDT S&P 5006,597.50 +0.09% Quick Read Nv ...

The forward driver here is structural, not cyclical. AI inference token generation surged tenfold in just one year, and enterprise adoption of AI agents is accelerating rapidly. CEO Jensen Huang has been direct: "The agentic AI inflection point has arrived. Grace Blackwell with NVLink is the king of inference today -- delivering an order-of-magnitude lower cost per token -- and Vera Rubin will extend that leadership even further." With the Vera Rubin platform promising up to 10x reduction in inference token ...

在主持人惊叹黄仁勋的思考力时，他坦言，这来自于"集体的智慧"。在日常工作中，有 60 人会直接向 他汇报，包括内存专家、CPU 专家、光学专家、GPU 专家、系统架构专家等等，几乎覆盖 NVIDIA 最 核心的技术维度。他会广泛吸收信息，再在高维度上做决策。 2026 年 GTC 大会刚刚落幕，黄仁勋坐下来，接受了一场长达两个半小时的深度访谈。 访谈中，黄仁勋以真诚分享的态度与极强的前瞻性，拆解了他如何看待产业拐点、如何做出判断。 二十年前，黄仁勋顶着利润下滑甚至生死存亡的风险，坚持把 CUDA 生态押上 GeForce，推动公司从 一家图形芯片厂商转向计算平台公司。今天回看，这几乎是 NVIDIA 历史上最关键的一次转向。如 今，他认为 AI 的核心竞争，正在从单颗芯片转向"AI 工厂"，而这将决定 NVIDIA 能否走向下一个十万 亿美元市值。 黄仁勋先就"扩展定律"给出了一个精彩判断：扩展定律远没有到尽头，将同时沿着预训练、后训练、测 试，以及智能体系统四条路径继续推进。真正的增长，正在转向推理、强化学习、智能体协作。而未 来，大量数据将来自 AI 自身消化产生的合成数据，这会成为 AI 迭代的核心燃料 ...

（原标题：黄仁勋深度访谈："Token经济"爆发 AI计算占GDP比重将翻百倍 英伟达(NVDA.US)10万亿是必然） 近日，英伟达(NVDA.US)CEO黄仁勋做客知名科技播客Lex Fridman Podcast，围绕AI缩放定律(Scaling Laws)、算力与电力瓶颈、AI工厂、公司未 来展望以及AI对人类社会的影响等核心议题，进行了超两小时的深度对话。 Token已成全新商品，计算占全球GDP比重将翻百倍 黄仁勋的一个核心观点是，计算的本质已经发生了根本性的跃迁——从过去人类预先录制、计算机负责检索的"存储系统"，转变为具备上下文感 知能力的"生成系统"。 更重要的是，计算机在现实经济中的角色变了。过去的计算机是检索系统，主要功能是文件存储。黄仁勋将其比喻为"仓库"，而仓库本身是不直 接产生高额利润的。 而现在的AI计算机变成了"工厂"，并直接与企业的收入创造挂钩。他认为，AI代工厂正在制造一种名为"Token"的商品，且这种商品已经被细分 和定价。 "我们不仅看到这家代工厂在生产人们想要消费的商品，而且这些代工厂制造的Token对许多不同受众都极其有价值，甚至开始像iPhone一样出现 分层： ...

不是随口感慨的空谈，老黄这次从技术、社会、人性各个维度分别探讨了这件事，明显最近对此有不少思考。 但这还不是全部，在 Lex Fridman的最新专访 中，黄仁勋还讲了更多… 暴论频出 ，火力全 开： Ilya错了，预训练远未触顶，合成数据将进一步推动数据规模扩张。 随后更进一步，驳斥了同行对 " 推理时Scaling " 这条路线的低估。 推理绝非轻量级计算。若说预训练是阅读，那推理就是思考，而思考远比阅读难。 而整场访谈最有趣的，无疑是在老黄所谓"AGI已经实现后"，他基于这个第一性原理，对未来所做出的展望。 Jay 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 我们已经实现了AGI。 老黄最新的暴论，震惊了所有人。 OpenClaw就是Token时代的iPhone。来最常跟你聊天，或许是你的龙虾。 智能将成为一种可按需定价的商品，以Token的形式大规模流通。 程序员不会被AI取代。写代码其实并不是核心能力，这个群体将从3000万激增至10亿。 为了实现太空旅行，我可能会做个人形机器人，再通过模型的形式把我的意识上传进去。 智能这个词被过度神化了。人性、品格、同情心与慷慨，这些才是最宝贵的特质。 这是 ...