当前位置: 首页 » 资讯 » 新科技 » 正文

突发!黄仁勋2026首度来华

IP属地 中国·北京 编辑:刘敏 新智元 时间:2026-01-24 08:08:40

新智元报道

编辑:KingHZ 定慧

AI不是泡沫,而是人类史上最大基建狂潮!黄仁勋直言:已投数千亿,仅是开端,未来需数万亿美元打造「五层蛋糕」,从电厂到应用层全产业链爆发,就业机会前所未有。

突发!

腾讯科技独家新闻报道,2026年黄仁勋首度来华, 首站到访了英伟达在上海的新办公室,与员工交流,回顾公司2025年主要事件。

据报道,这次来华行程与2025年初基本一致,主要参加上海、北京和深圳分公司的新年晚会以及供应商答谢会。

腾讯科技:独家丨黄仁勋2026年首度来华,未提及H200

根据知情人士,黄仁勋和员工的诸多问题中,主要聚焦在2026年重点芯片相关的话题。

根据英伟达真实路线图,继Blackwell之后,2026年的重点大概率是Rubin架构

而就在中国行前夕,黄仁勋在达沃斯世界经济论坛上的一番发言,正在全球科技界引发震动,让全场脊背发凉:我们正在犯一个历史性错误——

把AI当作技术,而不是电和路。

这句话背后,是一场数万亿美元的财富转移:

水管工、电工、建筑工人的收入未来或突破「六位数」,

而坐在办公室里的白领,可能面临第一波AI冲击。

这不仅是科技革命,这是人类工作价值的重新定价。

人工智能(AI)爆发,已拉开「史上最大规模基础设施建设」的序幕。

规模到底有多大?

黄仁勋表示,尽管各大企业已为这项技术投入数千亿美元,但未来仍需持续投入巨额资金。「我们需要建设价值万亿美元级的基础设施。」

他认为,ASI基建新工种将涌现,预测未来美国的建筑工有机会实现「六位数」收入。

人类历史上最大规模基础设施建设

2026年1月21日,瑞士达沃斯,世界经济论坛(WEF)。

在一场挤得水泄不通的主论坛上,黄仁勋(下图右)与Larry Fink(下图左)展开了一场关于AI未来的深度对话,豪言AI是「人类历史上最大规模基础设施建设」的基石。

众所周知,黄仁勋是NVIDIA创始人兼CEO,是AI时代「算力之王」;而后者Larry Fink,也不简单,是华尔街的两枚定海神针之一贝莱德(BlackRock)共同创办人、董事长、CEO。

黄仁勋提到,2025年是有记录以来风险投资规模最大的年份之一,大部分资金流向他所称的「原生AI公司」。

这些企业遍布医疗、机器人、制造与金融服务领域。黄仁勋指出:「这是首次出现足够成熟的模型,能够支撑这些行业的深度开发。」

相关投资正直接转化为就业岗位。

他特别列举了当前紧缺的技术工种:水管工、电工、建筑工人、钢铁工人、网络技术员,以及负责安装运营高端设备的专业团队。

从熟练技工到初创企业,AI正开启下一次平台级变革。

对全球打工人来说,这场变革将推动工作重心从执行任务转向实现价值。

AI 之下,工作要有目的

面对大家对AI取代人类的担忧,黄仁勋给出了反直觉的有力反击:AI不会摧毁工作,它正在让工作从「完成任务」转向「实现人生价值」 。

他以放射科医生为例。

2016年,「AI教父」辛顿曾表示:「我们现在就应该停止培训放射科医生了」,因为AI很快就能比他们做得更好。

他说得没错:近十年来,模型在各项基准测试中的表现已超越放射科医生。

然而,放射科医生的岗位数量正处于历史最高水平,平均薪资高达52万美元。

为什么?

因为医生的使命是诊断疾病和救治病人,看片子只是任务之一 。

AI处理了看片子的任务,让医生能花更多时间与病人互动,从而能接诊更多病人,从而医院效益好了,自然需要更多放射科医生。

同样的逻辑也适用于护士

美国正面临500万护士的短缺,部分原因是护士们近一半的时间都花在填表和记录上 。

AI接管了图表记录和转录工作后,护士的工作效率提高了,医院效益变好了,反而需要招募更多护士。

作为CEO,黄仁勋幽默比喻:「若有人观察我和Fink的工作,大概会觉得我俩是打字员。」

但自动化打字不会取代他们的CEO工作,因为打字并非核心价值。

再比如,黄仁勋盛赞Claude「不可思议」,宣称「所有软件公司都需要使用它」。

黄仁勋并非突然认同Anthropic的AI安全理念,而是折服于他们的工程能力。Claude Code正在以惊人速度吞噬企业软件开发市场,以至于英伟达这家硬件公司竟公开点名推荐特定模型。

这说明AI已跨越「新奇事物」的门槛,蜕变为软件行业基础设施。

AI通过协助事务性工作,让人更能聚焦核心使命,提升效能,从而创造更大价值。

「所以关键在于:你工作的本质价值是什么?」黄仁勋最后发问。

英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋与贝莱德董事长兼首席执行官Larry Fink在2026年瑞士达沃斯世界经济论坛年会对话

在对话中,他也淡化了外界对巨额支出承诺可能导致AI泡沫的担忧。

五层蛋糕论

AI没有泡沫

据估计,仅2025年一年,全行业就将在AI研发上投入约1.5万亿美元——

这个数字超过了几乎所有其他领域任何企业集团的名义支出。

然而,黄仁勋坚持认为,这并不是过度投资。他说,这代表着人类历史上规模最大的基础设施建设,而这还只是刚刚开始。

他进一步解释称,在芯片领域,「台积电已宣布计划新建20座芯片工厂;富士康正与我们合作,还有纬创和广达,将新建30座计算机工厂,这些工厂后续将转化为AI工厂(数据中心)。」

「美光已开始在美国投资2000亿美元,SK海力士表现非常出色,三星也做得非常出色。你们可以看到,整个芯片行业正以惊人的速度增长,」黄仁勋补充说。

而且不止单一的芯片突破。

黄仁勋将AI产业精辟地拆解为五个核心层级,重申了他的「AI五层蛋糕论」:

1.能源(Energy):为AI提供动力的电力基础。

2.芯片与计算基础设施(Chips and Computing Infrastructure:硬件算力的基石。

3.云数据中心(Cloud Data Centers):承载计算的枢纽。

4.AI模型(AI Models):智能的大脑。

5.应用层(Application Layer):最终创造经济效益的顶端。

他特别指出,最大的经济效益将来自应用层——

AI正在重塑医疗、制造、金融服务等行业,并改变整体经济中的工作性质

从能源发电、芯片制造到数据中心建设与云端运维,黄仁勋表示AI建设已催生大量技术工种需求。

更关键的是,他用「价格」来反证泡沫论:

如果这是泡沫,算力应该不缺、租GPU应该越来越便宜;但现实相反——GPU 很难租到,算力现货租赁价格在上涨,不只是最新一代,连两代以前的GPU也在涨。

这意味着需求来自真实业务,而不只是投机资本烧钱。

黄仁勋还举了企业调整研发预算的例子:比如制药公司把一部分投入从湿实验室转向AI超算。

AI是电,是路,是生产力

黄仁勋将AI定位为国家关键基础设施。

「AI即基础设施,」他强调,各国应像对待电力或公路那样重视AI,「必须将AI纳入国家基础设施体系」。

他呼吁各国基于本土语言文化构建自主AI能力:「开发属于自己的AI,持续优化迭代,让国家智慧融入生态系统。」

Fink质疑是否只有高学历人群才能使用或受益于AI。

黄仁勋驳斥了这一观点。

「AI超级易用——这是历史上最简单的软件,」他表示,AI工具仅用两三年已触达近十亿用户。

因此,掌握AI素养正成为必备技能:「学习如何使用AI、引导它、管理它、设立防护栏、评估结果,这些能力与领导力和团队管理同等重要。」

回到「放射科医生」,RSNA(北美放射学会)主席、 斯坦福大学医学教授Curt Langlotz之前表达过类似的观点:

AI不会取代放射科医生,但会使用AI的放射科医生将取代不会使用 AI 的放射科医生。

欧洲的AI超车机会:物理AI

对于发展中国家,黄仁勋认为AI带来了缩小长期技术差距的契机:「AI很可能弥合技术鸿沟,普惠性与资源丰沛性将发挥关键作用。」

谈到欧洲时,他特别指出制造业与工业实力是巨大优势:AI不是写出来的,是教出来的。

「机器人是世代难逢的机遇,」黄仁勋强调,这对工业基础雄厚的国家尤为关键。

「如今我们可以将工业能力、制造能力与人工智能相融合,由此迈入实体AI即机器人技术的世界,」他补充说,这为欧洲带来了「跨越」由美国主导的软件时代的机遇

「我认为,为了在欧洲构建繁荣的AI生态系统,我们必须认真对待能源供给的增长,加大对基础设施层的投资,这一点是确定无疑的,」 黄仁勋说道

Fink总结讨论时表示,这场对话说明世界远未形成AI泡沫,真正的问题在于:「我们的投资够吗?」

黄仁勋赞同这一判断,指出庞大投资势在必行:我们必须为AI技术栈的所有上层建筑构建必要基础设施。

他形容这一机遇「非同寻常,每个人都应参与其中」。

他重申2025年全球风投规模创历史新高,超千亿美元资金流向全球,其中大部分注入AI原生初创企业。「这些公司正在构建上层的应用生态,」黄仁勋说,「而它们需要基础设施与投资来筑造未来。」

Fink补充道,确保增长红利被广泛共享至关重要:

我相信全球养老基金参与这场变革将是绝佳投资机遇,能与AI世界共同成长。

我们必须让普通养老金领取者和储蓄者分享这份增长。若只能作壁上观,他们将被时代抛在后面。

标签: 黄仁勋 芯片 企业 基础设施 能力 医生 公司 历史 经济 全球 技术 世界 放射科 人类 价值 国家 论坛 工厂 工业 首度 护士 腾讯 软件 达沃斯 规模 算力 泡沫 应用层 员工 科技 团队

免责声明:本网信息来自于互联网,目的在于传递更多信息,并不代表本网赞同其观点。其内容真实性、完整性不作任何保证或承诺。如若本网有任何内容侵犯您的权益,请及时联系我们,本站将会在24小时内处理完毕。