Jensen Huang · 2025-09-29

AI纪元：一场超越摩尔定律的文明跃迁

摘要

本文整理自Bg2播客对英伟达CEO黄仁勋的深度访谈。黄仁勋系统阐述了一个超越摩尔定律的全新时代正在到来：加速计算与人工智能正在取代传统通用计算，成为推动文明跃迁的核心力量。文章从算力扩展法则的质变、极致协同设计的创新哲学、令牌经济的崛起、主权AI的地缘博弈等多个维度，揭示了一个万亿级市场正在形成，并探讨了这对美国梦、全球竞争和人类未来的深远意义。

内容框架与概述

访谈开篇即点明历史转折点的本质：我们正从通用计算时代向加速计算与AI计算时代迁移。这种转变不是简单的技术升级，而是如同电力取代燃油灯、喷气式客机取代螺旋桨飞机一样的范式革命。传统观点担忧短期波动和估值泡沫，但远见者看到的是底层逻辑的根本性颠覆。

核心论述围绕三条扩展法则展开。预训练扩展法则只是基础，后训练扩展法则通过试错与强化学习不断优化，而最具颠覆性的是推理扩展法则——AI开始学会"思考"，在回答前进行研究、验证基本事实。思考时间越长，答案质量越高，推理算力需求从百倍千倍推向十亿倍的指数级增长。当客户数量和每次AI使用所需的计算量都呈指数级增长时，两股力量叠加形成对算力的无止境需求。

在摩尔定律失效的背景下，英伟达提出"极致协同设计"理念，将整个AI系统视为整体进行优化，从芯片、网络到数据中心全方位协同。这种系统性创新构建了深厚护城河：高昂的晶圆成本、兆瓦级AI工厂的系统复杂度、年度发布周期的规模优势，共同构成新进入者难以逾越的壁垒。

文章进一步展望AI对全球经济的影响。人类智能占据全球GDP的55-65%，约50万亿美元市场。AI生成"令牌"增强人类智能，如果一个年薪10万美元员工通过1万美元AI助理使生产力提升两到三倍，将创造天文数字的增量价值。更重要的是，AI需要"工厂"持续运行和思考，这种"总是在线"模式催生数万亿美元的年度资本支出需求。

访谈最后探讨AI时代的大国博弈与人才战略。各国致力发展"主权AI"，但全球AI人才流动正成为竞争关键。曾经中国顶尖AI人才90%赴美，如今比例急剧下降。美国需制定开放竞争的移民政策，而非"小院高墙"。黄仁勋以"立即上车"比喻拥抱变革的重要性，并展望未来五年AI与机电一体化深度融合，30年后世界将因AI而面目全非。

核心概念及解读

三条扩展法则：这是AI智能涌现的底层逻辑。预训练扩展法则通过海量数据训练模型奠定基础；后训练扩展法则通过试错与强化学习优化表现；推理扩展法则最具颠覆性，AI学会"思考"而非直接给出答案，推理算力需求从百倍千倍推向十亿倍。三法则共同推动AI从语言模型演进为多模型并行运行的复杂智能系统。

极致协同设计：在摩尔定律失效时代的创新哲学。传统芯片设计局限于单一组件优化，而极致协同设计将模型算法、系统架构、软件栈、芯片视为整体同步创新。英伟达不仅设计GPU，还重塑CPU、网络芯片、互联技术乃至数据中心交换机。Blackwell架构一年内实现30倍性能提升，这种系统性创新构建了新进入者难以逾越的护城河。

令牌经济：AI重构全球GDP的核心机制。工业革命用电机替代体力劳动，AI时代用超级计算机生成"令牌"增强人类智能。人类智能占据全球GDP一半以上约50万亿美元，AI成为这个巨大市场的增强器。更重要是AI的"总是在线"思考模式与传统软件一次编写按需运行截然不同，催生数万亿美元年度资本支出需求。

主权AI：AI时代的国家战略博弈核心。AI成为现代软件基石和国家经济安全基础设施，如同能源和互联网成为国家必需品。各国致力于在确保数据主权、文化价值观和国家安全前提下构建自主AI能力。但全球AI人才流动成为关键竞争维度，美国需制定开放战略吸引全球顶尖人才。

美国梦的阶梯：拥抱变革的行动哲学。面对指数级增长未来，最关键是"立即上车"而非预判终点。AI普及正在弥合技术鸿沟，从编程语言门槛降至人类语言交互，AI成为终极"均衡器"。社会契约需同步进化，重振制造业、投资技能培训、让民众共享增长红利，确保文明跃迁惠及每个人而非少数精英。