廖秀蘭

夢晨發(fā)自凹非寺量子位|公眾號QbitAI

黃仁勛親口承認(rèn)：他隨身帶著“秘密期權(quán)池”，隨時(shí)獎(jiǎng)勵(lì)表現(xiàn)出色的員工。

在最新采訪的結(jié)尾，主持人問起這個(gè)傳聞，老黃開玩笑式的回答“現(xiàn)在就裝在我的口袋里”。

這位掌管著全球市值最高科技公司之一的CEO，把獎(jiǎng)勵(lì)員工這件事做得如此隨性又直接。

不需要冗長的審批流程，不需要等到年終評估，只要你做得好，老板可能隨時(shí)會給你一個(gè)驚喜，這種方式在大公司中幾乎聞所未聞。

這場火爆的對話發(fā)生在全球排名第一的商業(yè)播客節(jié)目All-inPodcast上，黃仁勛不僅確認(rèn)了這個(gè)傳聞，還透露他會用機(jī)器學(xué)習(xí)和各種技術(shù)手段來親自審核全公司42000名員工的薪酬方案。

每一次，我都會增加公司的運(yùn)營支出*（這里主要指薪酬支出）原因很簡單，照顧好員工，其他一切都會水到渠成。

黃仁勛在節(jié)目中還自豪地提到：我團(tuán)隊(duì)的億萬富翁數(shù)量，比世界上任何CEO都多。

這話聽起來霸氣，也反映出英偉達(dá)在AI浪潮中的驚人增長，以及黃仁勛對員工慷慨分享成功果實(shí)的態(tài)度。

收購公司不如直接付給一個(gè)人10億

黃仁勛的這種管理方式，放在當(dāng)下的AI人才爭奪戰(zhàn)背景下看，顯得格外有先見之明。

節(jié)目中提到，現(xiàn)在頂尖AI研究員的身價(jià)已經(jīng)飆升到令人咋舌的地步——有傳言稱Meta向某位研究員開出了4年10億美元的天價(jià)合同。

面對這樣的人才市場，黃仁勛指出一個(gè)關(guān)鍵事實(shí)：

150名頂尖AI研究員，如果有足夠的資金支持，就能創(chuàng)建一個(gè)類似OpenAI的公司。

DeepSeek約150人，月之暗面約150人，當(dāng)初的OpenAI和DeepMind也都是這個(gè)規(guī)模。

如果你愿意花200-300億美元收購一家只有150名AI研究員的初創(chuàng)公司，為什么不愿意直接付給一個(gè)人10億美元呢？

談到DeepSeek，老黃認(rèn)為開源非常重要，如果沒有開源，初創(chuàng)公司根本無法生存。而未來的產(chǎn)業(yè)很可能由現(xiàn)在的初創(chuàng)公司主導(dǎo)，他們需要開源模型。

他還特別興奮地談到了DeepSeekR1等推理模型的意義：舊模型是一次性的，所有東西都是預(yù)先記憶的。但現(xiàn)在有了推理模型，它們能夠真正地思考。如果每一步思考都是能源高效的，那么你就可以思考很長時(shí)間。

GPU分配簡單粗暴：先到先得

面對扎克伯格、馬斯克、薩姆·奧特曼這些大佬的需求，英偉達(dá)如何分配那些供不應(yīng)求的H100和其他芯片？

黃仁勛的回答出人意料地簡單：下訂單（PlaceaPO），就這樣，就像你去收銀臺，先付錢，先下單。

他用最樸素的比喻解釋著這個(gè)看似復(fù)雜的分配機(jī)制。

早期Hopper芯片的需求增長實(shí)在太快，產(chǎn)能根本跟不上。但現(xiàn)在情況已經(jīng)大為改善，英偉達(dá)會提前一年向所有合作伙伴披露產(chǎn)品路線圖，讓大家有充足時(shí)間一起規(guī)劃。

買方?jīng)Q定要分配多少電力、多少數(shù)據(jù)中心空間、多少資本支出，我們一起制定計(jì)劃，合作進(jìn)行產(chǎn)品迭代。現(xiàn)在整個(gè)流程已相當(dāng)順暢。

黃仁勛還透露，手上現(xiàn)在還有5000億美元的Hopper芯片庫存，如果誰想要一些額外的，給我打個(gè)電話就行。

其實(shí)更有意思的是他對芯片價(jià)值的解釋。

當(dāng)被問到這些動輒數(shù)十萬美元的芯片能用多久時(shí)，黃仁勛算了一筆賬：每一代產(chǎn)品性能提升X倍，意味著性能功耗比提升X倍，這就等同于客戶收入提升X倍。

我們拼命加快迭代速度，是為了增加每個(gè)人的收入，降低每個(gè)人的成本，讓AI的成本盡可能降低。

他透露了一個(gè)驚人的數(shù)據(jù)：Hopper芯片一年后仍能保持約80%的價(jià)值，兩年后約65%，三年后還有50%。而且由于CUDA平臺的可編程性，全世界的開發(fā)者都在不斷優(yōu)化它的性能。

Hopper出貨后，我們和其他人一起把它的性能提升了4倍。你從CPU上可得不到這樣的回報(bào)。

AI不會搶飯碗，創(chuàng)造崗位的速度還不夠快

當(dāng)被問及AI對就業(yè)市場的影響時(shí)，黃仁勛給出了一個(gè)頗具洞察力的觀點(diǎn)：我們現(xiàn)在比以往任何時(shí)候都更忙碌。

他以英偉達(dá)為例，現(xiàn)在公司100%的軟件工程師都在使用AI，100%的芯片設(shè)計(jì)師也都在用AI輔助工作。但這并沒有導(dǎo)致裁員，反而讓公司能夠追求更多的創(chuàng)新想法。

所以我認(rèn)為，只要公司有足夠多的想法，生產(chǎn)力越高，就越能去追逐這些想法。

對我來說，AI其實(shí)是在創(chuàng)造就業(yè)，它讓我們能做出客戶愿意購買的產(chǎn)品，推動增長，進(jìn)而創(chuàng)造更多崗位，這都是連鎖反應(yīng)。

黃仁勛認(rèn)為AI是“有史以來最偉大的技術(shù)均衡器”:

現(xiàn)在每個(gè)人都是程序員了。過去你需要掌握C語言、C++或Python，但現(xiàn)在你只需要用自然語言和AI對話就行。即使你不知道怎么提問，你可以讓AI幫你寫個(gè)更好的問題，AI就會幫你重新組織語言。

每個(gè)人現(xiàn)在都是藝術(shù)家，每個(gè)人都是作家，每個(gè)人都是程序員。

但他也發(fā)出了警告：

有一件事我們可以確定，如果你不使用AI，你會輸給那些使用AI的人。他斷言，未來不會有程序員能夠單打獨(dú)斗，”你不能再不借助工具裸奔（rawdog）了，得找個(gè)Copilot才行。

每個(gè)工業(yè)公司都會變成AI公司

最后，黃仁勛分享了AI對整個(gè)經(jīng)濟(jì)活動的影響。

他認(rèn)為AI和傳統(tǒng)軟件最大的不同是需要持續(xù)生產(chǎn)。

就像兩三百年前能源生產(chǎn)在經(jīng)濟(jì)中占比峰值時(shí)達(dá)到30%一樣，未來也會有一整個(gè)產(chǎn)業(yè)專門負(fù)責(zé)生成tokens，這會成為新的基礎(chǔ)設(shè)施我感覺現(xiàn)在在AI基礎(chǔ)設(shè)施上的投入大概是幾百億美元，但未來每年的投入會達(dá)到數(shù)萬億美元。

黃仁勛提到未來所有能移動的東西都會實(shí)現(xiàn)自主化，這一天不遠(yuǎn)了。

每個(gè)生產(chǎn)機(jī)器的公司都會有兩個(gè)工廠：一個(gè)生產(chǎn)機(jī)器（比如汽車），另一個(gè)是“AI工廠”，專門為這些機(jī)器開發(fā)AI。

比如生產(chǎn)人形機(jī)器人，就需要一個(gè)AI工廠來為機(jī)器人打造“大腦”。未來每個(gè)公司其實(shí)都會有兩個(gè)工廠，這就是產(chǎn)業(yè)的未來。特斯拉已經(jīng)有兩個(gè)工廠了，埃隆很早就意識到需要一個(gè)大型AI工廠來支撐他的汽車業(yè)務(wù)

現(xiàn)在汽車?yán)镆呀?jīng)有AI了，未來空中交通管制可能不再需要大量人員遠(yuǎn)程監(jiān)控，而是由一個(gè)巨型AI負(fù)責(zé)，只有在AI處理不了的時(shí)候，人才會介入。

所以未來每個(gè)工業(yè)公司都會變成AI公司，否則就無法立足。

視頻回放：https://www.youtube.com/watch?v=9WkGNe27r_Q

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