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黃仁勳自曝皮衣口袋藏"秘密期權池" 隨時准備獎勵員工

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黃仁勳親口承認:他隨身帶著“秘密期權池”,隨時獎勵表現出色的員工。


在最新采訪的結尾,主持人問起這個傳聞,老黃開玩笑式的回答“現在就裝在我的口袋裡”。




這位掌管著全球市值最高科技公司之一的CEO,把獎勵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,老板可能隨時會給你一個驚喜,這種方式在大公司中幾乎聞所未聞。

這場火爆的對話發生在全球排名第一的商業播客節目All-in Podcast上,黃仁勳不僅確認了這個傳聞,還透露他會用機器學習和各種技術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營支出*(這裡主要指薪酬支出)

原因很簡單,照顧好員工,其他一切都會水到渠成。

黃仁勳在節目中還自豪地提到:我團隊的億萬富翁數量,比世界上任何CEO都多。

這話聽起來霸氣,也反映出英偉達在AI浪潮中的驚人增長,以及黃仁勳對員工慷慨分享成功果實的態度。

收購公司不如直接付給一個人10億黃仁勳的這種管理方式,放在當下的AI人才爭奪戰背景下看,顯得格外有先見之明。

節目中提到,現在頂尖AI研究員的身價已經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10億美元的天價合同。

面對這樣的人才市場,黃仁勳指出一個關鍵事實:

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

DeepSeek約150人,月之暗面約150人,當初的OpenAI和DeepMind也都是這個規模。

如果你願意花200-300億美元收購一家只有150名AI研究員的初創公司,為什麼不願意直接付給一個人10億美元呢?



談到DeepSeek,老黃認為開源非常重要,如果沒有開源,初創公司根本無法生存。而未來的產業很可能由現在的初創公司主導,他們需要開源模型。

他還特別興奮地談到了DeepSeek R1等推理模型的意義:舊模型是一次性的,所有東西都是預先記憶的。但現在有了推理模型,它們能夠真正地思考。如果每一步思考都是能源高效的,那麼你就可以思考很長時間。

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,英偉達如何分配那些供不應求的H100和其他芯片?

黃仁勳的回答出人意料地簡單:下訂單(Place a PO),就這樣,就像你去收銀台,先付錢,先下單。



他用最樸素的比喻解釋著這個看似復雜的分配機制。

早期Hopper芯片的需求增長實在太快,產能根本跟不上。但現在情況已經大為改善,英偉達會提前一年向所有合作伙伴披露產品路線圖,讓大家有充足時間一起規劃。

買方決定要分配多少電力、多少數據中心空間、多少資本支出,我們一起制定計劃,合作進行產品迭代。現在整個流程已相當順暢。

黃仁勳還透露,手上現在還有5000億美元的Hopper芯片庫存,如果誰想要一些額外的,給我打個電話就行。




其實更有意思的是他對芯片價值的解釋。

當被問到這些動輒數十萬美元的芯片能用多久時,黃仁勳算了一筆賬:每一代產品性能提升X倍,意味著性能功耗比提升X倍,這就等同於客戶收入提升X倍。

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

他透露了一個驚人的數據:Hopper芯片一年後仍能保持約80%的價值,兩年後約65%,三年後還有50%。而且由於CUDA平台的可編程性,全世界的開發者都在不斷優化它的性能。

Hopper出貨後,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。

AI不會搶飯碗,創造崗位的速度還不夠快當被問及AI對就業市場的影響時,黃仁勳給出了一個頗具洞察力的觀點:我們現在比以往任何時候都更忙碌。

他以英偉達為例,現在公司100%的軟件工程師都在使用AI,100%的芯片設計師也都在用AI輔助工作。但這並沒有導致裁員,反而讓公司能夠追求更多的創新想法。

所以我認為,只要公司有足夠多的想法,生產力越高,就越能去追逐這些想法。


對我來說,AI其實是在創造就業,它讓我們能做出客戶願意購買的產品,推動增長,進而創造更多崗位,這都是連鎖反應。

黃仁勳認為AI是“有史以來最偉大的技術均衡器”:

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

每個人現在都是藝術家,每個人都是作家,每個人都是程序員。

但他也發出了警告:

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斗,”你不能再不借助工具裸奔(raw dog)了,得找個Copilot才行。





每個工業公司都會變成AI公司最後,黃仁勳分享了AI對整個經濟活動的影響。

他認為AI和傳統軟件最大的不同是需要持續生產。

就像兩三百年前能源生產在經濟中占比峰值時達到30%一樣,未來也會有一整個產業專門負責生成tokens,這會成為新的基礎設施

我感覺現在在AI基礎設施上的投入大概是幾百億美元,但未來每年的投入會達到數萬億美元。

黃仁勳提到未來所有能移動的東西都會實現自主化,這一天不遠了。

每個生產機器的公司都會有兩個工廠:一個生產機器(比如汽車),另一個是 “AI 工廠”,專門為這些機器開發AI。

比如生產人形機器人,就需要一個AI工廠來為機器人打造 “大腦”。未來每個公司其實都會有兩個工廠,這就是產業的未來。特斯拉已經有兩個工廠了,埃隆很早就意識到需要一個大型AI工廠來支撐他的汽車業務

現在汽車裡已經有AI了,未來空中交通管制可能不再需要大量人員遠程監控,而是由一個巨型AI負責,只有在AI處理不了的時候,人才會介入。

所以未來每個工業公司都會變成 AI 公司,否則就無法立足。
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