本文來自微信公眾號(hào)： 夕小瑤科技說 ，作者：丸美小沐

昨日，兩則令人震驚的消息引發(fā)廣泛關(guān)注。

一則是張雪峰離世，在國內(nèi)刷屏。

另一則是OnlyFans創(chuàng)始人去世，在海外引發(fā)熱議。

張雪峰年僅41歲，因心源性猝死離世。中午他在公司跑步機(jī)上跑步時(shí)突然倒下，送醫(yī)搶救三個(gè)多小時(shí)仍未能挽回生命。

OnlyFans老板Leonid Radvinsky，43歲，長期與癌癥抗?fàn)帲砑疫_(dá)47億美元，去世時(shí)公司正洽談55億美元的出售計(jì)劃。

恰在此時(shí)，黃仁勛在Lex Fridman的播客中被問及“是否害怕死亡”，他的回答引人深思。

他的回答分為三層：首先，他坦言不想死，因?yàn)閾碛行腋５募彝ズ椭匾墓ぷ?；其次，若不得不面?duì)死亡，他希望在工作中突然離世，避免長時(shí)間的痛苦；最后，他不相信繼任者計(jì)劃，每天都會(huì)將自己的想法傳遞給團(tuán)隊(duì)，確保公司不會(huì)因他的突然離開出現(xiàn)知識(shí)斷層。

這一回答冷靜且理性，黃仁勛理想的結(jié)局是在工作中瞬間逝去。

張雪峰2018年發(fā)布的一條微博，如今看來仿佛是一種預(yù)示。

他們都將在工作中離世視為一種理想狀態(tài)。不過，黃仁勛在這145分鐘的播客中，并非談?wù)摗斑^勞”，而是聚焦于在人類科技史的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，一位62歲的創(chuàng)始人如何看待自身角色、英偉達(dá)的未來以及AI對(duì)人類的影響。

這期播客信息量豐富，以下是幾個(gè)值得深入探討的要點(diǎn)。

不設(shè)接班人背后的獨(dú)特管理哲學(xué)

先從生命話題展開。黃仁勛表示不相信繼任者計(jì)劃。

他的邏輯是：“若真正關(guān)心公司在自己離開后的未來，當(dāng)下最應(yīng)做的并非物色接班人并培養(yǎng)三年，而是時(shí)刻將自己的想法傳遞給身邊所有人。”

他提到，自己獲取的任何新信息“在桌上停留不會(huì)超過一秒”。每次內(nèi)部會(huì)議，他都會(huì)在60多位直接匯報(bào)人面前現(xiàn)場(chǎng)演示整個(gè)推理過程，且不進(jìn)行一對(duì)一談話。

這在傳統(tǒng)管理學(xué)中堪稱離經(jīng)叛道。

但黃仁勛給出了實(shí)在的原因：“英偉達(dá)如今所做的已非傳統(tǒng)意義上的產(chǎn)品開發(fā)，而是極端復(fù)雜、高密度的協(xié)同設(shè)計(jì)?！?/p>

他以下一代機(jī)架系統(tǒng)為例，像Vera Rubin這樣的系統(tǒng)集成了多種芯片、不同類型的專用機(jī)架、近兩萬顆英偉達(dá)芯片以及數(shù)量龐大的晶體管，他直言這是“世界上有史以來最復(fù)雜的計(jì)算機(jī)”，且這類系統(tǒng)還在逐年迭代。

在這種復(fù)雜度下，提前培養(yǎng)接班人并在某天進(jìn)行交接儀式是行不通的。

黃仁勛認(rèn)為，知識(shí)傳遞需依靠每日、每小時(shí)、每次會(huì)議的持續(xù)灌輸。如此，當(dāng)他真的離開時(shí)，這些知識(shí)已融入4.3萬名英偉達(dá)員工的腦海。也就是說，傳統(tǒng)接班計(jì)劃是“找一個(gè)人替代自己”，而黃仁勛的方案是“讓更多人具備自己的部分能力”。

這也意味著，黃仁勛在英偉達(dá)內(nèi)部不僅是CEO，更像一個(gè)巨大的知識(shí)路由器：董事會(huì)信息、供應(yīng)鏈變化、客戶需求、內(nèi)部研究進(jìn)展、市場(chǎng)信號(hào)等都匯聚到他這里，再由他快速整合、校準(zhǔn)并分發(fā)。

對(duì)他而言，路由器中斷才是真正的風(fēng)險(xiǎn)。但路由器中流動(dòng)的信息究竟是什么？為何復(fù)雜到必須由他親自轉(zhuǎn)發(fā)？這就涉及到他在播客中最大膽的判斷。

AGI已實(shí)現(xiàn)

播客中的第二個(gè)重磅觀點(diǎn)：黃仁勛直接表示“我認(rèn)為我們已實(shí)現(xiàn)AGI”，并補(bǔ)充道這取決于對(duì)AGI的定義。

從播客上下文來看，他更傾向于將AGI理解為：若一個(gè)AI系統(tǒng)能自主理解任務(wù)、拆解任務(wù)、調(diào)用工具、解決問題并最終完成任務(wù)，那么在許多現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中，它已足夠接近AGI。

這一定義與學(xué)術(shù)界的定義存在較大差距，但按此標(biāo)準(zhǔn)，AGI確實(shí)已接近實(shí)現(xiàn)。

然而，若僅關(guān)注“AGI已實(shí)現(xiàn)”這句話，容易忽略更重要的層面：黃仁勛提出這一判斷，實(shí)則是在回答另一個(gè)問題——既然AI已如此強(qiáng)大，為何還需要更大、更貴、更多的算力？

他的回答是：“思考”遠(yuǎn)比“記憶”昂貴。

黃仁勛做了一個(gè)類比：預(yù)訓(xùn)練更像“閱讀”，而推理更像“思考”，思考比閱讀難得多。

預(yù)訓(xùn)練固然昂貴，但其本質(zhì)是讓模型“讀取”海量知識(shí)，完成參數(shù)化的記憶與泛化。而推理發(fā)生在每個(gè)用戶請(qǐng)求到來的瞬間，是實(shí)時(shí)、一次性且無法提前緩存的消耗。

當(dāng)用戶提問時(shí)，模型需現(xiàn)場(chǎng)拆解問題、調(diào)用工具、規(guī)劃路徑、驗(yàn)證答案、糾錯(cuò)，必要時(shí)還需分解出多個(gè)子任務(wù)；尤其當(dāng)Agent開始工作時(shí)，情況會(huì)更復(fù)雜。每個(gè)復(fù)雜任務(wù)背后，都是一組Agent在協(xié)作，每一步都額外消耗算力。

這些消耗與過去“訓(xùn)練一次、服務(wù)多次”的互聯(lián)網(wǎng)邏輯不同，更像是在每次交互中重新啟動(dòng)一座工廠。

因此，黃仁勛不認(rèn)同“推理會(huì)越來越輕、推理芯片會(huì)越來越小”的判斷。在他看來，這一方向邏輯上站不住腳。因?yàn)橹灰狝I真正開始承擔(dān)任務(wù)，推理就不可能成為邊緣需求，而會(huì)成為最核心、最昂貴且最持續(xù)的需求。

如今無論是代碼Agent，還是更復(fù)雜的工具型AI，本質(zhì)上都在驗(yàn)證這一點(diǎn)：訓(xùn)練塑造能力，推理兌現(xiàn)能力，而用戶往往為后者付費(fèi)。

3萬億美元營收并非不可能

基于這一邏輯，黃仁勛在播客中進(jìn)一步提出了更宏大的框架。

他將AI的算力需求分為四層：預(yù)訓(xùn)練→后訓(xùn)練→測(cè)試時(shí)推理→Agent scaling。

目前很多人主要討論前兩層，或剛意識(shí)到第三層的重要性。但在黃仁勛看來，第四層**Agent scaling**才是未來真正關(guān)鍵的部分。

因?yàn)橐坏〢gent開始像“團(tuán)隊(duì)”一樣分工協(xié)作，算力需求會(huì)出現(xiàn)明顯的放大效應(yīng)。一個(gè)Agent分裂出多個(gè)子Agent，子Agent再調(diào)用工具、生成中間結(jié)果、相互校驗(yàn)，背后消耗的是一整套動(dòng)態(tài)計(jì)算網(wǎng)絡(luò)。

更重要的是，這四層會(huì)形成自我強(qiáng)化的閉環(huán)：

• Agent在真實(shí)世界執(zhí)行任務(wù)，產(chǎn)生新數(shù)據(jù)；

  
  

  
  

• 新數(shù)據(jù)反哺預(yù)訓(xùn)練和后訓(xùn)練；

  
  

  
  

• 更強(qiáng)的模型帶來更強(qiáng)的推理能力；

  
  

  
  

• 更強(qiáng)的推理能力催生更復(fù)雜的Agent系統(tǒng)；

  
  

  
  

• 更復(fù)雜的Agent系統(tǒng)生成更多高質(zhì)量數(shù)據(jù)。

  
  

  
  

這個(gè)循環(huán)一旦啟動(dòng)，需求就不會(huì)輕易停止。也正因如此，黃仁勛才敢說出“英偉達(dá)未來實(shí)現(xiàn)3萬億美元營收并非完全不可能”這一看似夸張的話。

這句話自然會(huì)讓很多人質(zhì)疑。以當(dāng)前體量來看，這個(gè)數(shù)字確實(shí)巨大。2025年英偉達(dá)全年?duì)I收約1300億美元，3萬億意味著需再增長23倍。

但黃仁勛的推理鏈條也很清晰：過去的計(jì)算機(jī)更像倉庫，用于存儲(chǔ)、調(diào)用和檢索信息；未來的AI計(jì)算機(jī)更像工廠，持續(xù)生產(chǎn)token、完成任務(wù)并直接產(chǎn)生收入。一旦“token”像商品一樣分層定價(jià)，高智能系統(tǒng)的商業(yè)空間確實(shí)會(huì)被重新打開。

在黃仁勛眼中，未來售賣的是智能生產(chǎn)力的基礎(chǔ)設(shè)施。

中國的重要性

播客中還有一段關(guān)于中國的有趣討論。

黃仁勛提到，全球相當(dāng)比例的AI研究者是中國人。他進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)，中國創(chuàng)新速度快，不僅因?yàn)楣こ處煻?、市?chǎng)大、競(jìng)爭(zhēng)激烈，更因其獨(dú)特的知識(shí)流動(dòng)結(jié)構(gòu)。

在中國社會(huì)，很多人的關(guān)系鏈并非孤立的職業(yè)關(guān)系，而是疊加了同學(xué)、朋友、家人、同鄉(xiāng)等多重聯(lián)系。工程師之間不是完全割裂的個(gè)體，他們有著深厚的社會(huì)連接，這使得知識(shí)傳播更自然，技術(shù)擴(kuò)散更快。

在高密度的人際網(wǎng)絡(luò)中，很多“我知你不知”的信息壁壘難以長期維持。人們?cè)谕?a href="http://m.tbpl000603.cn/news/zhikubaogao">行業(yè)、同一城市、同一賽道高強(qiáng)度競(jìng)爭(zhēng)，最終形成了極快的學(xué)習(xí)速度和極強(qiáng)的迭代能力。

他的潛臺(tái)詞是：中國天然擁有高頻知識(shí)交換的生態(tài)結(jié)構(gòu)，這在某種程度上與他管理英偉達(dá)的方法相通——無論是國家還是公司，真正決定上限的可能不是個(gè)別天才，而是知識(shí)能否快速流動(dòng)、能否高密度協(xié)同、能否在復(fù)雜系統(tǒng)中形成集體智能。

智能可商品化，人性不可替代

聽完整個(gè)播客，最打動(dòng)我的并非3萬億美元營收或AGI定義，而是黃仁勛最后回歸到“人”的話題。

他說，身邊有很多比自己聰明的人，每個(gè)領(lǐng)域都有真正的專家，而自己只是從底層一路走來的普通人，身處一群“超人”之中。

隨后他說了一句分量很重的話：“智能是一種商品。”如今人們都在焦慮：若AI比自己更聰明，自身還有何價(jià)值？

但黃仁勛的回答是，真正決定一個(gè)人不可替代性的未必是聰明本身。

品格、韌性、判斷力、同理心、責(zé)任感、慷慨、領(lǐng)導(dǎo)力——這些品質(zhì)不會(huì)因智能的大規(guī)模生產(chǎn)而失去價(jià)值。相反，當(dāng)“聰明”越來越普遍，這些難以商品化的品質(zhì)會(huì)變得更稀缺。

未來，AI將讓更多人有能力進(jìn)入過去無法涉足的工作領(lǐng)域。木匠可能用AI寫程序，程序員或許借助AI設(shè)計(jì)產(chǎn)品……工具提高了下限，也拓展了上限。

當(dāng)然，前提仍是那句老話——先照顧好自己，活著才能看到未來。