黄仁勋（Jensen Huang），NVIDIA 的创始人兼 CEO，在 2026 年 2 月 3 日举行的思科（Cisco）AI 峰会的一场炉边式对话中与思科董事长兼 CEO 查克·罗宾斯（Chuck Robbins）展开交谈。该线上峰会的对话主题为“AI 工厂：智能的基础设施”。会议安排在太平洋时间晚间 7:30–8:00，并汇聚行业领导者讨论将 AI 扩展到企业所需的技术与组织变革。(ciscoaisummit.com)
重塑计算：从显式编程到隐式智能
黄仁勋一开始就描述了计算方式的根本性转变。他将显式编程时代——工程师使用 Fortran、C++ 或 COBOL 等语言编写确定性程序——与一个新的隐式编程时代进行对比，在新的时代中，用户表达意图，模型负责找出解决问题的方法。他认为，智能不再主要是关于计算，而是关于能够“知道你不知道的事、部分地进行推理、如何解决你从未见过的问题”，并能“将问题拆分成你知道如何解决的要素”的系统。
“我们在 60 年来首次重塑计算……现在你告诉计算机你的意图，它就会去找出如何解决你的问题。”
AI 工厂意味着什么：完整的工业级栈
黄仁勋认为，AI 正成为一套新的工业级栈，不仅需要新的处理硬件，还要求在存储、网络和安全方面进行重塑。他将“AI 工厂”定义为模型、芯片、软件和系统的组合，共同“以行星级规模制造智能”。他强调，尽管处理层（NVIDIA 所处的位置）至关重要，但企业级的价值来自于将 AI 性能与可控性、安全性和可管理性集成，这些通常由像思科这样的合作伙伴提供。
“有计算，有处理，但还有存储、网络和安全。所有这些都在被重新发明。”
从聊天机器人到解决问题的智能
黄仁勋区分了早期主要重复记忆模式的生成式系统与下一代能够规划、使用工具、检索有依据的知识并寻求帮助的 AI。他将检索增强生成（retrieval-augmented generation）、工具使用和规划描述为推动 AI 从好奇心阶段走向真正有用性的核心能力。
“到目前为止，给出提示的聊天机器人……有趣也引人好奇，但并不实用……智能是关于解决问题的。”
企业的实操步骤：广泛试验，然后策展
在被问及企业应首先做什么时，黄仁勋建议不要指望立即获得可放入电子表格的投资回报。相反，他敦促领导者识别组织中最重要的单项工作并用 AI 去变革它。他的操作性建议是允许广泛试验——“百花齐放”——然后用判断去策展并在最有前景的平台上投入资源。
“让百花齐放。让人们试验，让人们在安全的环境中试验……到某个时候你必须开始进行策展，找出最佳的方法。”
AI 敏感性：假定算力与数据丰富并无重力约束
黄仁勋鼓励公司采用一种“AI 敏感性”，即假定算力与数据充足：以大规模、实时响应和无限制图谱分析的思路来思考。他表示，这种敏感性应促使团队去解决最难、影响最大的难题，因为 AI 能显著压缩时间线和成本——“过去需要一年的事情现在可能只需一小时”。
“想想 AI 能做什么。它将智能的成本降低或将智能的丰度按数量级提升。”
工具、应用与领域专长的持久价值
黄仁勋警告不要认为 AI 会抹去对软件工具的需求。相反，他认为高级 AI 会使用现有工具而不是重新发明它们。他指出，关键的机会在于应用：将 AI 应用于领域专长的公司将获得巨大的杠杆，因为领域知识和意图依然是最有价值的资产。
“认为 AI 会取代工具是最不合逻辑的想法……AI 最重要的部分是应用。把技术应用起来。”
自建 vs 租用基础设施：了解系统如何工作并保护你的问题
黄仁勋建议组织要对 AI 系统有触觉式的理解：“掀开引擎盖，换油，做点东西。”他还表示，有些 AI 工作负载和问题对第三方云来说过于敏感，不宜完全托付。对 NVIDIA 而言，保护内部问题和工作流程的隐私促使其进行本地部署投资。“我的问题对我来说是最有价值的知识产权，”他解释了为何某些系统应保持在公司直接控制之下。
“你必须对它有某种触觉上的理解……我对把所有 NVIDIA 的对话都放到云端不够有信心……我的问题对我来说是最有价值的知识产权。”
AI in the loop：未来公司作为机构智能的存储库
在总结发言时，黄仁勋将常见的“human-in-the-loop（人类在环）”表述反过来，提出每家公司都应有“AI in the loop”。他预测，分布在组织各处的 AI 代理将捕捉经验、提升集体能力，并成为不断改进业务的核心知识产权。
“每家公司都应该有 AI in the loop……未来每一位员工都会拥有 AI……那些 AI 将成为公司的知识产权。”
参考资料：Cisco AI Summit — AI 经济的建设者（活动页面）。(ciscoaisummit.com)
延伸阅读：Cisco 新闻室 — 如您错过：思科 AI 峰会，以及 NVIDIA 在 LinkedIn 上的公告。(newsroom.cisco.com)
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