未來已來!黃仁勳詳解驅動AI革命的"三大規模法則"

2025-09-26 | 來源: 騰訊新聞 | 轉到微信 | 有0人參與評論 | 字體: 放大縮小 | 收藏 | 打印

9月26日消息，英偉達首席執行官黃仁勳（Jensen Huang）日前做客播客節目《BG2》，接受了主持人布拉德.格斯特納（Brad Gerstner）與金融投資從業者克拉克·唐（Clark Tang）的專訪。

此次訪談圍繞人工智能時代展開，涵蓋OpenAI“星際之門”（Stargate）項目與英偉達1000億美元投資合作、人工智能三大規模法則（Scaling Laws，即預訓練規模法則、後訓練規模法則和推理階段規模法則）、英偉達加速計算市場潛力、年度芯片發布節奏與極致協同設計等。

黃仁勳在訪談中特別強調，他認為OpenAI有可能成為下一個市值達到數萬億美元的超大規模公司（Hyperscale Company），而英偉達將成為全球首家市值突破10萬億美元的公司。

訪談還談及全球AI競爭格局、中國AI芯片發展、美國改革H-1B簽證項目對吸引人才的影響，以及人工智能未來影響等核心議題，深度剖析了AI對全球經濟與產業的重塑。

以下為訪談內容精簡版：

01. 三大規模法則讓黃仁勳信心更堅定

格斯特納：過去一年，人工智能領域發生了翻天覆地的變化。如今，英偉達超過40%的營收來自推理業務。隨著推理鏈的興起，推理需求即將迎來爆發式增長，有人甚至預測增幅可能達到百萬倍，甚至十億倍。情況真的如此嗎？

黃仁勳：確實如此。這也是很多人尚未完全理解的關鍵所在。我們現在所討論的，本質上是一場工業革命的到來。過去這一年，感覺仿佛我們每天都在延續去年的播客對話。在人工智能的時間維度裡，這一年幾乎相當於跨越了一個世紀。

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格斯特納：我最近重溫了去年的播客，其中最讓我印象深刻的是你當時強調的觀點：當時市場對預訓練（Pre-training）持悲觀態度，認為預訓練已接近飽和，還擔心人工智能基礎設施會過剩。但你卻指出，推理需求的增長幅度不會是100倍、1000倍，而是10億倍。

黃仁勳：確實如此。

格斯特納：當時你的預測非常大膽。這也引出了我們今天的主題。你最近宣布了一項重大合作交易，我們不妨從這個話題開始。我必須坦白，當初我確實低估了這一趨勢。現在我們面臨三大規模法則，對嗎？分別是預訓練規模法則、後訓練規模法則和推理階段規模法則。

黃仁勳：沒錯。後訓練階段就像人工智能在不斷練習技能，直到能夠熟練掌握。它會嘗試多種方法，這個過程需要大量推理計算的支持。

如今，在強化學習中，訓練和推理已經深度融合，變得極為復雜，這正是後訓練的本質。第三種法則是推理。過去，推理是“一次性”（one-shot）操作，但現在，它更像是一個“思考”的過程——人工智能在生成答案之前，會先進行思考、驗證事實、學習新知識，然後才輸出答案，而不是直接給出結果。因此，我們現在擁有三種規模法則：預訓練規模法則、後訓練規模法則和推理規模法則。

格斯特納：相比去年，你的信心是否更足了？原因是什麼？

黃仁勳：我的信心確實更堅定了。原因在於，如今的人工智能已不再是單一的語言模型，而是由多個語言模型組成的復雜系統。這些模型會同時運行，可能會調用各類工具，有的還會進行研究工作，涉及多模態技術，並生成大量視頻內容。正是這些智能體系統（Agent Systems）和多模態技術的進步，讓我更加確信，推理需求的增長將推動人工智能邁向新的高度。

02.OpenAI“星際之門”項目與英偉達的投資

格斯特納：最近有一則重大新聞，也就是備受關注的OpenAI “星際之門”項目。英偉達日前也宣布將成為OpenAI的優先合作伙伴，計劃在未來一段時間內向後者投資1000億美元。OpenAI打算建設10吉瓦（GW）的人工智能基礎設施，如果全部采用英偉達的芯片，這可能會為英偉達帶來高達4000億美元的收入。請闡述一下這一合作關系對英偉達的意義，以及為什麼這是一筆明智的投資。