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NextFin News - 黄仁勋（英伟达创始人兼首席执行官）在英伟达于加利福尼亚圣何塞召开的 GTC 大会上接受了 All‑In Podcast 主持人的一次广泛采访。该对话于 2026 年 3 月 19 日进行，黄仁勋与 All‑In 的主持人（Chamath Palihapitiya、Jason Calacanis、David Sacks 和 David Friedberg）讨论了英伟达的战略、推理经济学的变化、智能代理软件、物理 AI、开源模型以及构建 AI 基础设施的地缘政治供应链背景。
讨论围绕英伟达将下一次工业革命框定为 AI 工厂时代——一个关于芯片、网络、存储与软件的集成愿景——以及智能代理系统和解耦推理将如何重塑计算、产品与劳动力展开。
Dynamo 与 AI 工厂
黄仁勋一开始就描述了对 AI 基础设施的操作系统视角。他说他在两年半前提出了这一概念，并将其命名为“Dynamo”，把它比作推动上一次工业革命的机器。用他的话说，Dynamo 是“AI 工厂的操作系统”。他解释道，Dynamo 的核心思路是解耦推理：将推理流水线拆分，让不同部分在不同处理器上运行。“根本的技术是解耦推理，”他说，这促使英伟达从仅仅关注 GPU 扩展到包含 CPU、网络处理器、存储处理器和针对推理的专用芯片的异构栈。
“我们真的从一家 GPU 公司演变为一家 AI 工厂公司。”
解耦推理、Vera Rubin 与 Groq
黄仁勋描述了解耦如何改变数据中心架构，并以 Vera Rubin 为例，说明该基础设施是为多样化负载混合而设计的。他解释说，现代的智能代理负载结合了多种模型类型——大型模型、小型模型、扩散模型和自回归模型——这些负载对存储的压力很大，需要专门的组件。他表示，英伟达增加机架与新组件，是因为公司认识到推理需要完全不同的系统平衡。黄提到，加入 Groq 处理器和 BlueField 存储处理器扩大了英伟达在 AI 基础设施中的可寻址市场。
“我们创建 Vera Rubin，是为了能够运行这种极为多样的工作负载。”
推理爆发与工厂经济学
在被问及关于推理将会爆发的说法时，黄重申行业已从以训练为中心的经济学转向由推理约束的世界。他认为，在 AI 工厂上进行更大的前期投资可以通过吞吐量和效率提升实现最低的每令牌成本。“你不应把工厂的价格等同于令牌的价格，”他说，并指出即便工厂更昂贵，也能通过更高的吞吐量产生最低的令牌成本。
“我可以证明，那个 500 亿美元的工厂会为你产生最低成本的令牌。”
代理、OpenClaw 与新的计算模型
黄把智能代理系统置于 AI 下一阶段的核心位置。他把代理形容为具有记忆、技能、调度和输入/输出的软体——他称这四要素“从根本上定义了一台计算机”。他指出出现的一些框架（在访谈中被称为 OpenClaw），并认为代理软件实际上创造了一台新的个人 AI 计算机，它是开源的并可无处不在地运行。
“我们现在拥有什么？我们第一次拥有了一台个人化的人工智能计算机。”
他还强调了对智能代理软件进行治理和安全性的必要性，因为代理能访问敏感信息并在外部执行代码；英伟达正在构建治理层以保障该功能的安全。
开源与专有模型：两者兼顾
在开源与闭源模型的争论中，黄明确表示：行业需要两者共存。他说开源模型促进领域专业化与参与，而世界级的专有模型将继续成为对大多数用户有吸引力的产品与服务。“模型是技术，不是产品，”他说，并补充许多企业会先以开源为先，然后在专业化其产品时增加专有层。
“这两件事不是 A 或 B，而是 A 和 B。”
物理 AI、机器人与三类计算机
黄把“物理 AI”框定为一个重要市场：规模化将需要三类计算系统——（1）用于创建模型的训练计算机，（2）用于评估/仿真的计算机（遵循物理规律的 Omniverse 或虚拟训练场），以及（3）在汽车、机器人或小型设备中运行的边缘/机器人计算机。他称物理 AI 是一个十年旅程，已经开始转向数十亿甚至数万亿美元的业务，并预测机器人、自动驾驶以及农业、工厂、仓储和电信基站等应用将快速增长。
“物理 AI 作为一个大类……这是科技行业第一次有机会去服务一个 50 万亿美元的产业。”
在时间线上，他预测机器人将在大约三到五年内从高功能的存在证明转向相对成熟的产品，并强调全球供应链的作用——特别是中国在电机、磁体和微电子方面的优势——在推动机器人发展中的重要性。
医疗与数字生物学
黄表示，数字生物学正接近生物学领域的“ChatGPT 时刻”：对基因、蛋白质与细胞的更好表征将使药物发现与医疗取得快速进展。他预计在未来几年出现拐点，并强调他眼中 AI 在医疗中的三类用途：对生物动力学建模的 AI、协助诊断与工作流程的智能代理助手，以及诸如机器人手术和 AI 驱动仪器等物理 AI 工具。
“我们实际上已经接近数字生物学的 ChatGPT 时刻。”
桌面、爱好者与边缘代理
黄肯定了爱好者和桌面计算的重要性，指出强大的本地工作站与开放代理框架的文化意义。他描绘了一个个人代理在本地和任何地方运行的未来，能够激发创造力与个人生产力，并表示开发者将从逐行编码转向撰写规范、架构与让代理执行的想法。
“过去我们编写代码。未来我们将写想法、架构与规范。”
令牌、工程师与生产力
访谈中被广泛报道的一句台词涉及工程组织内部的令牌消耗。黄通过一个思想实验表示，顶级工程师应大量消耗推理令牌，因为这些令牌能放大生产力。他把令牌预算视为现代知识型工作运营的一部分，并强调为工程师提供强大的智能代理工具相当于投资他们的“健康”或生产力。
“如果那位年薪 50 万美元的工程师一年没有消费至少 25 万美元的令牌，我会深感震惊。”
政策、安全与行业沟通
黄呼吁与政策制定者保持沟通，但警告不要危言耸听。他表示 AI 是软件，而非有意识的存在，政策制定者应了解技术是什么以及不是什么。他认为过度恐惧会减缓国家层面的扩散并损害美国的竞争力，而需要平衡且有信息支持的政策来管理风险。
“它不是一种生物体。它不是外星人。它没有意识。它只是计算机软件。”
地缘政治、供应链与主权基础设施
黄谈及供应链风险与国家安全，呼吁再工业化、制造多元化以及与台湾、韩国、日本和欧洲的战略合作。他强调失去对关键部件——稀土、磁体、电机或电信基础设施——的控制将削弱国家安全，主张采取审慎的参与而非政策瘫痪。
汽车战略与自动驾驶
关于自动驾驶，黄表示英伟达旨在赋能汽车公司而非造车。他解释说，英伟达提供训练、仿真（Omniverse）与车载计算，并表示公司既可以提供完整栈，也可以根据合作伙伴需求提供特定组件。他将未来比作多家车厂之间的“Android 式”开放性，而其他垂直整合的参与者可能选择不同路径。
“我们不想造出自动驾驶汽车，但我们希望让世界上的每一家车企都能造出自动驾驶汽车。”
机器人、工作与经济流动性
黄预测机器人将带来广泛的社会收益：他说机器人将开启新的经济流动性形式、增强人类生产力并缓解劳动力短缺。他认为工厂、家庭和偏远环境中的机器人将变得普及，并可能催生新的小型商业机会与虚拟在场体验。
结束思考
在整个访谈中，黄反复将英伟达的角色定位为一家构建从芯片到系统再到软件的全栈 AI 基础设施与平台公司。他强调工程难度是战略选择的核心——“如果不是极其艰难，就退后一步”——并督促创业者在垂直领域深度专业化，然后将代理连接到客户。他以呼吁就 AI 的承诺与风险进行平衡的公共讨论并要求行业领袖在公开预测时保持谨慎来结束访谈。
参考资料
访谈录制于英伟达 GTC，2026 年 3 月 16–19 日；对话录制于 2026 年 3 月 19 日。更多背景与大会报道：
- 英伟达 GTC 2026（官方活动页面）
- Tom's Hardware — 关于黄仁勋出席 All‑In 及其令牌言论的报道
- 英伟达新闻稿：GTC 2026 日期与主题演讲详情
- All‑In Podcast（剧集存档）
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