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黄仁勋:AI不会抢饭碗,反而会导致劳动力短缺


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在2026年世界经济论坛上,英伟达CEO黄仁勋与贝莱德(BlackRock)CEO拉里·芬克(Larry Fink)进行了一场对话。


对话主题是AI的技术演进、基础设施建设规模、AI对就业市场的影响以及全球经济。

黄仁勋将AI定位为一次深刻的、重塑全球经济与社会结构的基础性变革。它是一场人类历史上规模空前的基础设施建设浪潮,AI将重塑劳动力的价值,并为全球经济的均衡发展提供前所未有的机遇。


黄仁勋的核心论点是,我们正处在一场根本性的“平台转移”(platform shift)之中。

他将当前AI的崛起与个人电脑互联网以及移动云计算的诞生相提并论,认为每一次这样的转移都彻底重塑了计算堆栈,并催生了全新的应用生态。

在他看来,AI并非仅仅是如ChatGPT或Claude之类的单个应用,而是一个全新的、可供万物生长其上的基础平台。这次转移的根本性突破在于,计算机首次获得了理解“非结构化信息”的能力。

过去的软件,如基于SQL的数据库系统,只能处理被预先定义和结构化的数据。而AI则能实时地理解图像、声音、自然语言等纷繁复杂、充满上下文的非结构化信息,并基于对人类意图的推理来执行任务。

这种从“预先录制”到“实时生成”的转变,是AI区别于以往所有技术的本质特征。

为了让听众更清晰地理解这一庞大产业的构成,黄仁勋提出了一个“五层蛋糕”模型。

1. 能源(Energy):最底层是能源。因为AI是实时处理并生成智能的,它需要能量来完成。

2. 芯片与计算基础设施(Chips and computing infrastructure):第二层是我所在的领域,芯片和计算基础设施。

3. 云基础设施(Cloud infrastructure):再上一层是云服务。

4. AI模型(AI models):再往上是AI模型。这是大多数人认为的AI所在之处。但别忘了,为了让这些模型得以实现,你必须拥有其下的所有层。


5. 应用层(Application layer):但最重要的,也是当下正在发生的,是应用层。去年之所以对AI来说是不可思议的一年,坦白说,是因为AI模型取得了巨大进步,使得其上的应用层——我们所有人都需要其成功的最终层面——得以蓬勃发展。这个应用层可以是在金融服务、医疗健康、制造业等领域。最终,经济效益将在这里产生。

这个模型的提出,旨在强调AI产业的深度和广度,并引出他关于基础设施建设的关键判断。

基于此,黄仁勋断言,我们正在见证“人类历史上最大规模的基础设施建设”。他认为,目前已投入的数千亿美元仅仅是个开始,未来将有数万亿美元的资金涌入这个领域。

这并非夸张的预测,而是基于AI平台运作原理的逻辑必然。


为了让AI能够处理海量的上下文信息并生成智能,全球范围内对能源、数据中心、芯片工厂、电脑工厂乃至AI工厂的需求将呈指数级增长。

他列举了台积电、富士康等合作伙伴的大规模建厂计划,以及美光、三星等在存储芯片领域的巨额投资,以此来佐证这一建设浪潮的真实性与紧迫性。

当被问及是否存在“AI泡沫”时,黄仁勋给出了一个基于市场供需的回答:当前英伟达GPU在云端的租赁价格,无论是最新一代还是前几代产品,都在持续上涨,这表明真实的需求远未被满足。

因此,当前的巨额投资并非非理性的投机,而是为了填补巨大供需缺口而进行的必要建设。

关于AI对就业市场的冲击,黄仁勋提出了一个与主流忧虑截然相反的观点。他认为,AI非但不会造成大规模失业,反而可能导致部分领域的劳动力短缺。他通过区分工作的“目的”(purpose)与“任务”(task)来阐释这一逻辑。

黄仁勋以放射科医生为例,十年前,人们普遍预测这个职业会因AI的计算机视觉能力而被淘汰。然而十年后,放射科医生的数量反而增加了。

黄仁勋解释说,AI自动化了阅片这项“任务”,使得医生能更高效地完成工作,从而将更多精力投入到诊断、与病人及其他临床医生沟通等更能体现其“目的”的活动上。

工作效率的提升使得医院能够接诊更多病人,收入增加,进而需要聘请更多的医生。同理,护士通过AI将自己从繁琐的病历记录任务中解放出来,能花更多时间提供人性化关怀,医院的接诊能力和效益也随之提升。
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