黄仁勋：AI纪元是一场超越摩尔定律的文明跃迁

摘要

黄仁勋在访谈中指出，我们正经历从通用计算向加速计算与AI计算的范式转变。通过预训练、后训练和推理三项扩展法则，AI系统正在从简单指令执行进化为具备"思考"能力的智能体。英伟达采用"极致协同设计" philosophy，在芯片、系统、软件和算法层面同步创新，实现指数级性能增长。AI催生的"令牌经济"将重塑全球50万亿美元的人类智能市场，而各国围绕"主权AI"的博弈已成为国家战略核心。

内容框架与概述

文章开篇即点明当前历史转折点：摩尔定律渐行渐远，加速计算与人工智能正在成为更宏大的驱动力。这并非简单的技术迭代，而是类似燃油灯被电力取代的底层逻辑颠覆。作者指出，传统观点担忧的短期波动忽略了从CPU旧范式向GPU新纪元的根本性迁徙，这种转变的力量远超任何短期估值模型所能捕捉。

接着，文章深入阐述了AI计算模式的质变。过去依赖单一的预训练扩展法则，现在则演变为预训练、后训练和推理三项法则并行的系统。最具颠覆性的是"推理扩展法则"——AI学会在回答前进行"思考"和"研究"，这种能力将推理算力需求推向十亿倍的指数级增长。当客户数量和单次AI使用量双双指数增长，构成了对算力的无止境需求。

文章进一步解析了英伟达的"极致协同设计"创新哲学。在摩尔定律失效的背景下，英伟达突破单一芯片优化边界，将整个AI系统视为整体，在模型算法、系统架构、软件栈和芯片层面同步创新。通过革命性重塑CPU、网络芯片、互联技术乃至数据中心交换机，Blackwell架构在一年内实现30倍性能提升。这种设计构建了高昂晶圆成本、兆瓦级部署复杂度和年度发布周期三重竞争护城河。

最后，文章展望了AI对全球经济和地缘政治的深远影响。“令牌经济"有望增强占据全球GDP 55-65%的人类智能市场，催生数万亿美元的AI基础设施需求。各国围绕"主权AI"的博弈已成为国家战略核心，而顶尖AI人才的流动正成为衡量竞争力的关键指标。黄仁勋呼吁以开放竞争心态拥抱变革，通过重振制造业、投资技能培训和完善社会契约，确保这场文明跃迁惠及每一个人。

核心概念及解读

三项扩展法则：AI时代推动智能涌现的三大法则——预训练扩展法则（通过海量数据训练模型）、后训练扩展法则（通过试错与强化学习优化表现）和推理扩展法则（AI学会"思考"而非直接给出答案），三者共同推动AI从简单语言模型进化为多模型协同的智能系统。

极致协同设计：英伟达超越传统芯片设计边界的创新哲学，将整个AI系统视为整体，在模型算法、系统架构、软件栈和芯片层面同时进行创新与优化。这种交响乐团式的协同设计使Blackwell架构在一年内实现30倍性能提升。

令牌经济：AI时代的新经济形态，AI超级计算机和AI工厂生成"令牌"来增强人类智能。人类智能占据全球GDP约50万亿美元的55-65%，而AI将成为这个巨大市场的增强器，催生比现有计算市场大数倍的万亿级新市场。

主权AI：各国为确保数据主权、文化价值观和国家安全，构建和发展自己AI能力的国家战略。如同能源和互联网，AI基础设施正成为每个国家的必需品，围绕"主权AI"的博弈已成为大国竞争的核心。

推理扩展法则：最具颠覆性的AI进化方向，AI从"一蹴而就"给出答案，进化为在回答前进行"研究”、验证"基本事实"、不断思考的模式。思考越久，答案质量越高，这种能力将推理算力需求从百倍、千倍直接推向十亿倍的指数级增长。

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