两位科技界的显眼担当——“60后”的“技术大佬”，再次见面，能碰撞出什么？

7月17日上午，一场特殊的“炉边对话”在北京第三届链博会先进制造链会场展开：浙江之江实验室主任、阿里云创始人王坚对话全球AI芯片巨头英伟达创始人兼CEO黄仁勋。

这两位科技界的显眼担当——“60后”的“技术大佬”，第一次见面是在近十年前的北京中关村，而王坚上次见到黄仁勋还是很久之前在洛杉矶。再次见面，他们会碰撞出什么？

“我嫉妒年轻一代。”黄仁勋开玩笑地说，现在出生的这一代人，他们将在自己的生活中与自己的AI一起成长，这是他所羡慕的。

在这场对谈中，王坚也以“杭州人”身份向黄仁勋发出邀约：“DEEPSEEK和QWEN都来自杭州，而我是杭州人，我对杭州深感骄傲和自豪，欢迎你下次来杭州参观。”

黄仁勋则赞誉杭州为“中国硅谷”：“杭州是中国的硅谷，我可以这么说吗，因为很多科技从业者会做这样的比喻。”并表示一定会有机会到杭州。

以下为《浙商》记者根据对谈实录整理的全文：

王坚：黄先生，欢迎来到供应链博览会，很高兴时隔许久再次见到您。

黄仁勋：我们第一次在北京见面，已经是很久以前的事了。

王坚：大约是在2012年或是2013年，差不多是10年前了。当时我们在中国的硅谷——中关村见面，你对你们公司的技术侃侃而谈，谢谢你抽出时间向我介绍你的公司。我觉得，一家公司的创始人非常重要，我能看出你对你所从事的工作的热情。

黄仁勋：那是在2012年，当时我们在交流计算机图形学和移动设备。大家可能刚刚在视频里看到了，2007年，我第一次来中国介绍英伟达的CUDA。好久以前啊（中文）。

王坚：确实是很久之前。视频里应该是洛杉矶的SIGGRAPH图形学大会，你们推出了GPU图形学处理器，改变了整个行业的格局。现在我们又有了AI，这是一段不可思议的旅程。我的第一个问题是关于技术的。AI现在是个热门话题，人们对AI与AI计算有着不同的看法。在过去的几年里，AI究竟取得了哪些根本性的进展和变革？

黄仁勋：首先，AI是一种基于第一性原理的新的软件开发方式，不再由人类来编写代码、描述算法来预测结果，而是用算法去学习如何预测结果。我们从给出的示例信息、示例数据中学习，这种使用计算机学习预测的方法，已被证明具有极强的可扩展性。我们在机器学习领域已经研究很长时间了，而2012年是“大爆炸式发展”的一年。AlexNet神经网络的出现，证明了深度学习的有效性，能比计算机科学家在计算机视觉领域所能做的更好。

从那之后的五年时间，我们看到计算机视觉、语音识别、语言理解三个方面先后变得高效并超过人类。所有这些不同的模态实际是AI的第一波浪潮——感知AI。第二波浪潮则是生成式AI，我们可以在不同模态间进行转换，从英语到中文，从英语到图片，从图片到英语，从中文到视频。生成式人工智能的转换可以说是终极转换，生成式AI的发展差不多起步于7年之前，且现在风头正盛。现在，人工智能既能理解信息，也能生成信息。我们现在所处的AI浪潮让人为之叹服，我们称之为推理型AI。其之所以如此强大，是因为AI能够像人类一样，将之前未曾遇到的问题一步一步进行分解并最终解决它。下一波浪潮则是物理AI，所有的这些技术都能融入机器人等物理机器中。

过去的这差不多12年的时间，AI的发展迅速，似乎每3-5年，我们都能见证一次技术上的突破。我认为，我们现在正在接近一个人工智能可以解决认知任务，并在大多数测试中比人类表现要好的阶段。我们称这种为通用人工智能。这就是为什么现在每个人都在谈论超级人工智能。就像一开始，我们先证明了有效性，然后再是超越人类。在问题解决方面，应该在很短的时间内就能实现超越人类的水平。

王坚：这太不可思议了。特别是在今年，开源模型正在改变AI技术的商业格局。

黄仁勋：哪一项技术突破最让你感到兴奋？

王坚：对我来说，最兴奋的技术突破是算力。算力是一切的基础，当我们讨论AI时，实际讨论的是它背后的算力。算力正在改变一切，AI是我们所能看到的表象。20年前，我们谈论计算机，但很少谈论算力本身。与其说计算机在改变世界，还不如说是算力在改变世界。AI则将算力带到了一个新的阶段。

黄仁勋：我们训练模型的方式也在飞速变化，对吧？最初的十年，主要是预训练阶段。我们收集了大量数据，甚至可能用AI来准备数据，然后进行预训练。之后则是带有人类反馈的人类强化学习，类似人类对人工智能进行指导。而现在，我们处于后训练时代，AI可以自主思考，进行可验证反馈的强化学习，进行大量数据合成，进行测试，学习推理。所以现在对算力的需求是惊人的。

王坚：我有心理学相关背景，在我看来，人工智能不是对人类智能的模仿，而是对人类智能的一种增强。更准确地说，人工智能是对人类创造力的一种延伸，而不是取代人类智能。

黄仁勋：就像汽车和飞机拓展了人类的移动能力一样，现在AI将会拓展人类的智能。它的工作方式和人类大脑不同，但它能执行一些与我们人类所做的类似的任务。

王坚：回到开源模型这个话题，这也是一个令人惊叹的时刻。我们有深度求索（DeepSeek），有阿里云的通义千问（Qwen)，这些只是其中的几个例子。

黄仁勋：还有月之暗面的Kimi。他们非常出色。

王坚：我想问的问题是：开源模型是不是AI未来发展的其中一个颠覆性的驱动力？

黄仁勋：我们刚才谈到AI发展非常迅速，当然，人们可能会说这是因为英伟达的技术进步很快，这确实是事实。在过去十年里，我们将AI算力提升了10万倍，这样就能处理更多数据并能更快地学习。不过，应该被提及却没有被提及的一点是，绝大多数人工智能研究都是在开源环境下进行的，全球范围内存档发表的论文数量是惊人的。事实上，我看到一项统计数据——中国研究人员存档发表的论文数量现在是全球最多的。

目前在很多方面，研究人员选择在开放中合作。他们发表科研成果，其他人则可以阅读并为之做出贡献。我们是在开放科学的框架下进行合作。在此基础上的下一步就是开源，也就是说，我们不仅进行开放研究，还进行开放工程。开放工程的力量非常强大，因为这样一来，你可以借鉴我的成果，再加入你的贡献。结果就是，创新的速度不再仅仅取决于每个公司或每个工程团队的贡献，而是整个科研生态系统的资源整合。

中国在开源工程方面做得非常明智，当然，开源也具有全球性的影响。开源模型不仅助力中国的科研生态系统，也在为全球各地的科研生态系统提供支持。DeepSeek的R1、通义千问Qwen和Kimi是当今世界上最优秀的多模态推理模型，非常先进。不管你是谁，不管你是一家医疗公司、金融服务公司还是机器人公司，都可以利用这些模型，并根据自身应用进行适配修改。

还有非常重要的一点，开源是推动发展的最安全的方式。正如阳光是最好的消毒剂，有了开源和开放创新，就会引来全球科学界的审视，而有了全球科学界的审视，研究工作的质量就会提高。DeepSeek的论文就写得非常出色，绝对是A+级的科学和工程水平。他们完全公开地开展研究，不仅为教育、学习和分享提供了机会，也让众人能够对其进行审视，这对安全性很有好处。

王坚：顺便说一下，DeepSeek和通义千问Qwen都来自杭州，我作为杭州人为这座城市感到骄傲，我个人邀请你下次来中国的时候访问杭州。

黄仁勋：杭州是中国的硅谷，我可以这么说吗？

王坚：很多人会这么说，不过我认为杭州会成为世界的一个创新中心，它非常独特。我再次向你发出个人邀请，欢迎你下次来到杭州。

黄仁勋：会来的，一定会来的（中文）。

王坚：你刚才谈到了开放科学和开放工程。在去年的GDC游戏开发者大会上，你说这是人类历史上第一次有机会将生物学从一门科学转变为一门工程学，这太不可思议了。人工智能对科学发现和技术创新有什么长期影响？人工智能会改变科学家的研究方式吗？

黄仁勋：如今，我们只谈论面向人类的人工智能，但面向科学的人工智能才是会给我们带来最重大的影响的人工智能。面向人类的人工智能相对更容易，因为人类创造了语言，并能使用工具创造工具。比如我们长期以来的制造芯片，晶体管是我们设计的，所以我们可以用工具来操控晶体管进行芯片设计。但生物学是自然创造的，如果要想操控生物学，我们首先必须理解它。现在，我们拥有了人工智能这种新能力，我们可以去学习和理解蛋白质的意义、化学物质的意义、细胞的意义，还有人体代谢反应和活动的意义。如果我们能利用人工智能首先理解其结构和意义，那就可以进一步去配置、设计药物，帮助人们延长寿命。

另外，我们还可以用人工智能来模拟物理过程。现在我们用物理方程来模拟天气系统等非常复杂的相互作用。天气系统涉及多种物理学，比如云物理、高云物理、低云物理、大气物理、海洋物理、冰物理、陆地物理，热传导、对流等等。所有这些不同的物理过程都必须综合在一起才能进行完整建模。从极小尺度到极大尺度，我们称之为介观尺度物理学。在时间维度上，这些物理过程的变化可能从几秒钟到数年。对于模拟来说，这是非常复杂的。或许我们可以训练一个 AI，来帮助我们进行预测。AI 在预测方面远比现有的模拟快得多。所以我完全相信，无论是用AI去理解还是模拟自然法则，都可以借助AI推动科学进步，这是一件意义重大的事情。

王坚：今天的AI技术很大程度上高度依赖硅基技术，依赖于“硅”。我们利用硅不断提升算力，扩展内存容量，以及令人惊叹的通信带宽，都完全依赖于硅技术。所以我想问的是，在未来的十年或二十年里，我们还能继续依赖硅技术来推动 AI 的发展吗？

黄仁勋：当硅技术本身已经在不断加入各种其他不同的材料元素，现在几乎已经不再是纯粹的“硅”技术了。所以我认为，我们在以下几个方向上还会取得进展：晶体管将会变得三维化，我们称之为全环绕栅极晶体管。目前我们使用的是纳米片技术，下一代则是全环绕栅极晶体管。再之后，我们会把晶体管堆叠在晶体管之上，也就是所谓的堆叠鳍式场效应晶体管。以前我们是在硅片表面分布电力，现在我们开始在两面分布电力，也就是背面供电。过去一次只处理一颗芯片，现在则可以将多颗芯片进行堆叠，实现集成。因此，封装技术也变得非常先进。我们称这种技术为CoWoS，英伟达是一家大规模采用CoWoS技术生产的公司。未来，封装的单元将不仅限于当前的尺寸，而是将扩大为整块面板，单个芯片的尺寸可能会大到像这张桌子一样。

再进一步，我们将使用硅光子技术，通过极其紧密的耦合方式，实现光子与电子的直接连接。我们称之为共封装光学CPO。基于此，我们能够将高密度集成的模块进一步互联，从能力的维度上看，这种互联是极其惊人的。在这一领域，我们至少还有二十年的工作要做。之所以能得出这样的判断，是因为英伟达的技术路线蓝图已经画到了接近十年后。我们已经在构想十年后的架构系统，我们非常确定接下来会有很多的工作要做，你和我接下来20年还要辛勤工作。

王坚：当你拥有一个出色的架构，尤其是一个硅基架构，就能让他做更多的事情。我最后一个问题是关于人的，特别是关于年轻人。你问过我最近几年都在做什么这个问题，每一年我们会召集很多的志愿者以及年轻人参与一个“2050大会”的活动。初衷很简单，科学、技术能把人们特别是年轻人聚集在一起。科技不只是科技，科技能让人与人之间互相连接。

黄仁勋：你一直把自己的时间精力花在培养、推动年轻一代上面。

王坚：是的，这也是我的热情所在。当我年轻的时候，我得到了很多帮助。所以我觉得和人们交谈是令人兴奋的。在“2050大会”上，会看见很多年轻人，很多人并不确定自己的未来会是什么样，但他们非常关心这个世界的未来。这些年轻人非常了不起。

黄仁勋：王坚，你就是他们心中的英雄，一个令人敬佩的超级英雄。

王坚：所以我想问的问题是：你对年轻人有什么具体的建议？对大多数人来说，尤其是对年轻人来说，AI是一个千载难逢的机遇。或者你有什么专门为他们做的计划吗？

黄仁勋：大家常说，AI可以解决数学问题、逻辑推理问题，可以自己写代码编程，所以我们可以不用学这些了。恰恰相反，这是完全错误的。随着我们职业生涯的发展，所做的具体工作任务可能会越来越少，但仍然要从第一性原理出发去思考问题。面对一个未曾见过的复杂问题，需要以第一性原理一步一步地将其拆解。要有扎实的基础知识，从第一性原理解决问题，不能过度依赖常识或经验主义。因此，我们必须教会人们如何进行第一性原理的思考，否则就无法具备批判性思维。如果没有批判性思维，就无法判断一个答案——无论是别人给出的，还是 AI 给出的——是否是合乎逻辑的。你需要具备与AI进行有效互动的能力：必须清晰地描述问题并判断AI给出的答案是否是恰当的。批判性思维始终是至关重要的。无论它是基于物理、数学还是逻辑的。批判性思维几乎是我们所有工作的基础。我建议当代年轻人仍然应该继续学习数学、推理能力、逻辑思维以及编程。即使未来你不需要亲自去做，你也应该理解它的原理。这是第一点。

第二点是，现在几乎每一个年轻人，都应该尽可能快地开始接触AI。AI就是新一代的计算机，它让计算机的能力变得异常强大。更重要的是，它也非常易于使用，因为我们无论以何种方式与它互动，它都能理解。即使你不知道如何使用AI，你只需要对AI说：“我不知道怎么用，请教我怎么使用AI。”它就会一步一步教你。搭载 AI 的计算机，已经成为有史以来最强大的能力平权机器，不管你是农民还是老年人，还是那些不懂电脑的人。年轻人必须要尽快的使用AI。我认为它一定会给你赋能的。

最后我想说，我对今天的年轻一代感到羡慕嫉妒。因为他们从出生起，就与伴随自己的AI一起成长，就像是与《星球大战》里的R2-D2一起长大一样。他们将拥有一个AI伴侣，能记住你一生中的一切，能够为你提供建议、教育你、陪伴你。让我羡慕嫉妒的是，我小的时候没有这样的AI来提醒我、帮助我、记录我人生中的点滴。想象一下，如果有一个 AI，你可以问它：“我一岁、两岁、三岁的时候在做什么？说过什么？写过什么？和你说过什么话？”而它真的能记住这些，把这段人生旅程完整地记录下来。我真希望我也能有这样的机会。

王坚：谢谢你对年轻人的鼓励和建议。当我第一次见到你时，你对技术的热情深深地感染了我。直至今日，我依然能感到这份热情。同时，你也始终怀着耐心，思考谋划公司从初创直今天。这段旅程无疑是非凡的。对于年轻人而言，热情与耐心都是至关重要的品质。感谢你分享这些宝贵的建议。

来源：《浙商》杂志 记者 章一琛