王堅：你覺得AI領(lǐng)域基礎(chǔ)層面在過去幾年發(fā)生了什么樣的變化？
黃仁勛：這是一個很好的問題。首先，AI是一種全新的軟件開發(fā)方式。過去是人為編寫代碼、設計算法來預測結(jié)果，現(xiàn)在我們用算法學習如何預測結(jié)果。計算機通過現(xiàn)有數(shù)據(jù)進行學習，這種預測能力具有廣泛的普適性。
機器學習技術(shù)誕生已久，但2012年出現(xiàn)了技術(shù)大爆炸。深度學習成為非常有效的工具，其表現(xiàn)甚至超越科學家水平。從2012到2017年，我們見證了計算機視覺效果超越人類能力，語音識別技術(shù)同樣取得突破，語言理解能力也達到人類水平。這是AI發(fā)展的認知階段。
隨后是生成式AI的出現(xiàn)，它能夠?qū)崿F(xiàn)跨模態(tài)轉(zhuǎn)換——從中文到英文、從圖形到圖形、從中文到視頻。這種轉(zhuǎn)換不僅限于語言，還涵蓋不同媒介。生成式AI雖然7年前才問世，但發(fā)展勢頭強勁?，F(xiàn)在的AI不僅能理解信息，還能生成信息，推理能力尤為突出。AI能夠分解問題并解決前所未有的難題，這就是推理AI的威力。
下一波浪潮是物理AI，其能力將融入物理世界，比如機器人領(lǐng)域。大約每4-5年就會有一次重大突破，AI已能解決大部分認知性任務。雖然我們的目標是讓AI超越人類智慧，但在解決問題方面，AI即將達到這一里程碑，這是非常了不起的成就。
王堅：今年開源模型也改變了AI技術(shù)格局。
黃仁勛：你覺得哪一個技術(shù)變革讓你最興奮？
王堅：我最興奮的是計算技術(shù)的進步。計算是一切的基礎(chǔ)架構(gòu)，我們談論AI時本質(zhì)上是在討論計算。20年前我們講計算機，很少提及計算本身，所以與其說計算機改變世界，不如說是計算在改變世界。
黃仁勛：AI將計算帶到了新境界，這非常了不起。在模型訓練過程中，我們見證了巨大變化：第一個十年是預訓練階段，我們收集大量數(shù)據(jù)，甚至利用AI準備訓練數(shù)據(jù)；隨后進入人工強化訓練階段，加入人類反饋，實現(xiàn)人機協(xié)同；現(xiàn)在AI能夠自主思考和實踐，通過強化學習生成數(shù)據(jù)并完成任務。這一過程需要巨大的算力支撐。
王堅：這背后需要強大的算力支持。對我來說，AI不僅是模擬人類智慧，更是增強和擴展人類智慧的工具。AI激發(fā)創(chuàng)造力，提升我們的認知能力。
黃仁勛：飛機讓我們飛得更遠，而AI讓我們思考得更深入、更聰明。AI與人類大腦的運行機制非常相似。
王堅：回到開源AI話題，我們有DeepSeek、阿里云AI產(chǎn)品以及Kimi等顛覆性開源模型，它們正推動著AI的未來發(fā)展。
黃仁勛：AI進步速度驚人，英偉達的算力在過去十年提升了10萬倍，能夠處理更海量數(shù)據(jù)，使機器學習更高效。值得注意的是，大部分AI研究都是開源的，中國研究者發(fā)布的論文數(shù)量全球領(lǐng)先，這種開源協(xié)作推動了科學發(fā)展。
下一步不僅要開放研究，更要開放工程實踐。開源工程至關(guān)重要，因為它能匯聚全球智慧，加快創(chuàng)新速度。開源模型不僅惠及中國AI領(lǐng)域，也推動全球發(fā)展。像Kimi這樣的推理模型非常先進，醫(yī)療、金融、機器人等行業(yè)都能從中受益，開發(fā)自己的專屬模型。
開源創(chuàng)新能獲得全球?qū)彶椋拖馜eepSeek的論文堪稱A+水準，既包含科學價值也具備工程實用性，這種開放共享能顯著提升工作效率和質(zhì)量。
王堅：AI對科學發(fā)展和技術(shù)創(chuàng)新的長期影響是什么？它將如何改變科研方式？
黃仁勛：AI正在更大范圍地為人類和科學服務。在芯片制造領(lǐng)域，我們開發(fā)了設計工具和自制傳導器，實現(xiàn)了芯片制作流程的全程掌控。
生物學由自然創(chuàng)造，我們通過AI來解析蛋白質(zhì)、細胞和生命機制，甚至理解生物機能反應。運用AI設計藥物，有望延長人類壽命，這是巨大的機遇。
在算法領(lǐng)域，AI能幫助解決天氣預測、海洋物理等復雜問題。通過訓練AI理解自然法則，我們既能揭示自然真相，也能模擬自然規(guī)律，這將極大推動科學發(fā)展。
王堅：AI基于硅技術(shù)發(fā)展，未來十年二十年我們是否仍需依賴硅？
黃仁勛：現(xiàn)代"硅技術(shù)"已融合多種新元素，單純稱為"硅"已不準確。未來我們將從多個方向持續(xù)突破：
晶體管將采用三維"全環(huán)繞柵極"結(jié)構(gòu)。當前是"納米片"階段，下一代是"環(huán)繞柵"結(jié)構(gòu)，最終實現(xiàn)"晶體管堆疊"——如同疊羅漢般立體化，而非平面排列。
供電方式將轉(zhuǎn)向背面布線，封裝技術(shù)從單芯片轉(zhuǎn)向多芯片堆疊。英偉達最早大規(guī)模采用CoS（Chip on Substrate）技術(shù)，未來封裝將發(fā)展成"整塊面板"規(guī)模的芯片系統(tǒng)，甚至可能出現(xiàn)桌面大小的芯片。在此基礎(chǔ)上引入硅光子技術(shù)（Silicon Photonics），通過CPO（Co-Packaged Optics）實現(xiàn)光子與電子的緊密耦合，其綜合效能將超乎想象。
王堅：科技的本質(zhì)是連接人與人。AI對年輕人意味著什么？您對他們有何建議？
黃仁勛：有人認為AI能解決數(shù)學和編程問題，因此不需要學習這些技能，這是錯誤的。雖然未來編程需求可能減少，但第一性原理思維至關(guān)重要——我們需要建立深度思考的體系。
我建議年輕人：
1. 繼續(xù)學習科學、推理和編程等基礎(chǔ)知識；
2. 積極擁抱AI技術(shù)。AI正在重塑計算機形態(tài)，它理解人類交互方式甚至能自我教學，這種"增強版電腦"將成為最強大的平等工具，惠及農(nóng)民、老年人等所有群體；
3. 年輕一代將成為"AI原住民"，就像《星球大戰(zhàn)》中的角色那樣與科技共生。AI將成為終身伴侶，記錄人生旅程并提供指導。這令人驚嘆——我們這代人從未有過AI助手，而現(xiàn)在年輕人將擁有這樣的機會。（本文首發(fā)于鈦媒體APP，作者 | 張帥，編輯 | 蓋虹達）
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同期，2025年度「創(chuàng)新場景 TOP 50」榜單評選征集啟動，可掃碼提交案例。
備注說明：場景案例對應的產(chǎn)品或服務需已實際落地，并具有創(chuàng)新性和示范性。
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