黄仁勋警示，AI浪潮冲击下，编程未来价值或令人担忧
黄仁勋“言论炸弹”：打破传统壁垒
美国时间2月3日晚，英伟达CEO黄仁勋与思科CEO查克·罗宾斯的对话，宛如一场思想风暴，在这场交流中，黄仁勋抛出一系列“惊人之论”，将传统认知彻底颠覆，强势引领AI革命的新方向。
他对程序员有着“犀利”看法，认为编程如今不过是打字，而打字已失去往昔价值，过去，程序员凭借编写代码创造了无数软件和程序，编程被视为一项极具价值的技能，如今在AI浪潮冲击下，其价值面临挑战，就像在一些简单的编程任务中，AI能够快速且准确地生成代码，效率远超人类程序员。
对于控制欲，黄仁勋直言想掌控创新的人该看心理医生，在科技快速发展的当下，创新如同脱缰野马，难以被完全掌控，例如互联网行业发展初期，许多创新成果是在不经意间诞生的，并非靠严格控制就能实现。
谈及摩尔定律，他指出过去10年算力提升100万倍，相比之下，摩尔定律的发展速度就像蜗牛爬行，摩尔定律曾是计算机行业发展的重要准则，规定集成电路上可容纳的晶体管数目约每隔18个月便会增加一倍，性能也将提升一倍，但如今，AI技术推动下的算力增长远远超过这一速度。
他还以传统巨头为例，提到迪士尼或许更想成为Netflix，梅赛德斯更想成为特斯拉，这反映出传统企业在新时代面临的转型压力，若不跟上变革步伐，很可能被新兴企业超越。
对于AI进化，黄仁勋提出让AI学会使用工具，创造真正的“数字劳动力”，而非让人去适应工具，自动驾驶汽车就是“数字劳动力”的典型代表，它能替代人类司机完成驾驶任务，且在某些方面具有更好的安全性和效率。
黄仁勋的这些观点无疑给各行业的掌舵者敲响警钟：在指数级进化的时代,过去的经验可能成为阻碍发展的绊脚石。
企业迈向AI：摒弃功利，大胆放手
当被问及企业迈向AI的第一步时，黄仁勋避开了常规的商业考量，特别是投资回报率（ROI），在他看来，技术爆发初期用常规的财务指标衡量AI价值是不恰当的，甚至可能会阻碍创新。
英伟达内部的做法是让AI项目“百花齐放”，项目数量多到几乎失控，但黄仁勋认为这是好事，创新并非能被完全掌控，如同自然界的生命繁衍，若过度干预，可能扼杀新的可能性，谷歌内部鼓励员工利用20%的工作时间进行自主创新项目，许多著名产品如Gmail就是在这种宽松的创新环境中诞生的。
黄仁勋的管理逻辑简单而深刻，像对待孩子的好奇心一样对待团队的创新热情，给予团队充分的自由去探索，才能激发他们的创造力,发现更多潜在的机会。
AI工厂：从工具制造到劳动力创造
企业开启AI探索后，方向在哪里？黄仁勋提出“AI工厂”概念，为企业描绘了宏伟蓝图，过去几十年，科技行业主要制造工具，如软件、芯片和网络设备，这些工具是提升原子世界效率的手段。
但AI，尤其是物理AI的出现改变了这一局面，物理AI能够理解物理世界，具备因果推理能力，将创造出“劳动力”或“增强型劳动力”，以自动驾驶汽车为例，它本质上是数字司机，其生命周期经济价值远超汽车硬件本身。“AI工厂”不再是简单存放服务器的地方，而是持续产出“数字劳动力”的新型价值创造中心,为企业带来新的利润增长点。
以AI思维破解难题：建立新认知基准
要抓住AI带来的百万亿级机遇，企业领导者需转变思维方式，黄仁勋提出用“丰盈”假设思考问题，他嘲笑昔日的摩尔定律在如今的算力提升面前如同蜗牛，过去10年，算力提升100万倍，企业领导者必须建立新的认知。
当思考工程问题时，应假设技术、工具无限快，如同去纽约只需一秒钟，将这种无限快、零重力的假设应用到公司核心难题上，打破传统思维的束缚，在物流行业，运用AI优化配送路线时，可以假设物流车辆能够瞬间到达目的地,以此为基础探索更高效的配送方案。
数据主权与知识产权：问题比答案更珍贵
在畅享数字劳动力的美好未来时，黄仁勋也提醒企业关注数据主权与核心知识产权，对于企业是依赖公有云还是自建AI能力，他建议企业自己动手实践，就像教孩子学骑车，要亲自体验才能掌握技术掌控力。
黄仁勋尖锐地指出，公司最宝贵的知识产权可能不是数据库中的答案，而是员工与AI交互产生的“问题”，以科研团队为例，科研人员提出的问题往往反映了他们的思考方向和研究重点，而得到答案只是解决问题的一个环节，在AI时代，提问能力将成为企业的核心竞争力之一，因为知道该问什么，就能锁定重点,避免资源浪费。
软件范式变革：从检索到生成的飞跃
在具体实施路径上，黄仁勋回顾了15年的认知革命，从AlexNet开始，人们意识到世界上大多数难题没有精确物理定律，答案依赖具体情境，这正是AI发挥优势的领域。
自监督学习的突破是关键拐点，使参数数量从数亿增长到数万亿，黄仁勋断言计算将从显式编程转向通过模型学习软件的新范式，如同从“预录制”时代进入“生成式”时代，过去软件像装在CD-ROM里的预录制内容，用户交互主要是检索；未来软件将高度场景化，根据实时上下文、意图和背景动态生成响应、界面和功能，现在一些智能客服系统能够根据用户的问题和历史对话记录，生成个性化的解决方案,而不是按照预设的程序回答问题。
编程革命：专长成为核心竞争力
随着AI发展，编程行业也在经历深刻变革，从显式编程到隐式编程，只需告诉计算机需求，它就能自动写代码，写代码变得像普通打字一样，技术能力门槛降低。
这意味着深谙业务但不懂技术的领域专家将迎来机遇，刚毕业的计算机专业高材生虽然代码能力强，但可能不了解客户需求，而那些在特定领域有深入了解的专家，能更好地提出问题和需求，让AI完成具体代码编写，例如在医疗行业，懂医学知识的专家结合AI技术，能够开发出更符合临床需求的医疗软件。
黄仁勋与罗宾斯的对话虽在烤串和薯片的调侃中结束，但他的观点如同种子，已开始在各行业生根发芽，重塑我们熟知的商业逻辑和行业格局，AI革命不是简单的IT部门升级，而是整个商业模式的彻底“重置”。
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