原文連結： Jensen Huang 於 Hill & Valley Forum 2025 的訪談逐字稿
引言
JACOB HELBERG：Jensen，歡迎來到 Hill & Valley Forum。很高興你能來。
JENSEN HUANG：非常感謝。很高興來到這裡。
JACOB HELBERG：您將 AI 定位為一場新的工業革命，而 AI 工廠是其核心。您能向我們解釋什麼是 AI 工廠，以及為何在 21 世紀經濟與 AI 的背景下理解它如此重要嗎？
理解 AI 工廠
JENSEN HUANG：哦，過去幾年我們談論了很多關於 AI 的話題。它是多面向的，我認為首先從這個角度來看會很有幫助。當然，AI 是一項新技術。說它是一項新技術，是因為它的建構方式與過去的軟體不同。而這種新軟體可以做到過去軟體無法做到的事情。所以這是一項令人難以置信的技術。它能做的所有事情，我們為了確保其安全所必須做的所有事情，以及它將實現的所有驚人事物。太棒了。
所以有技術層面，第二個層面，這是相當新的。在過去的技術產業中，軟體生產是由人類打字完成的。現在我們有了一個新的產業。而這種軟體是用機器生產的。所以你需要一台大型超級電腦，你對它施加電力，然後從中飛出來的是詞元 (tokens)。這些詞元可以被重新組合成數字、文字、蛋白質、圖像、影片和三維結構。而且，你知道，它可以，你可以將這些詞元重新組合成各種各樣的東西。我們稱之為智能。
因此，這種機器，這種機器看起來與過去的機器不同。我稱它為 AI 工廠，因為它每天只做一件事。它在生產詞元。而其上的層面是基礎設施層面。這就是我們現在內化了這一點的原因。AI 很可能將會是一場非同凡響的工業革命，因為這項新技術將催生一個我剛才提到的新產業，即 AI 工廠，智能的生產。但它將會回過頭來徹底改變和轉型所有其他產業。
因此，所有這些詞元都將進入醫療保健和教育領域。我最喜歡的其中之一是教育。我每天都用它來進行教育、金融服務、工程。我們每天都使用 AI 進行軟體編程和供應鏈管理。它即將進入製造業等等。諸如此類。因此，當你從這三個層面來思考時，很明顯這和以前的電力一樣具有變革性和影響力，它將徹底改變每個行業。所以這是一場工業革命。
JACOB HELBERG：所以您認為這是現代運算的一次典範轉移，而且每個在現實世界中製造實體物品的工廠，未來也都會配備一個 AI 工廠嗎？
JENSEN HUANG：是的，完全正確。絕對是。今天所有製造東西的公司，只要它們會移動，你知道，比方說你製造割草機，或者是 Caterpillar，或者他們製造建築機械。今天，它們主要是手動操作的。未來，它們將是自主的、高度自主的、半自主的或輔助的。當它變得自主時，它就會是軟體定義的。
所以你將必須生產那些詞元，那些驅動拖拉機的軟體。因此，未來，每家製造產品的公司都會有一個工廠來製造他們銷售的產品，然後他們還會有另一個工廠來製造和生產運行在他們銷售產品上的 AI。所以当你看汽车公司时，这点非常清楚，你知道，今天的汽车公司主要制造汽车。但很明显，在 10 年内，每家汽车公司也将生产运行在这些汽车中的词元。
實體 AI 的演進
JACOB HELBERG：過去一年，您曾向那些思考美國外交、美國政策未來的決策者們談到了一些關於實體 AI (physical AI) 的概念。您能向我們解釋一下什麼是實體 AI，以及我們應該如何思考它嗎？
JENSEN HUANG：退一步來看。AI 真正進入人們的意識，現代 AI 大約是在 12 到 14 年前，當 Alexnet 問世，電腦視覺取得了巨大突破時才真正進入人們的意識。那大概是 2012 年左右。當你退一步看，電腦視覺在最廣泛的背景下是什麼？是感知，感知世界，無論是什麼形式的資訊，當然可以是圖像、聲音、震動、溫度。我們現在已經開發出能夠理解所有這些資訊含義並且對此相當聰明的 AI 模型。
所以第一層，AI 的第一波浪潮是感知 AI。第二波，大約五年前大家開始談論的是生成式 AI。生成式 AI 是指 AI 模型學會了理解資訊的含義並進行轉換。例如，它可以理解英文並將其翻譯成法文，它可以理解英文並將其翻譯成圖像。所以你可以使用它，你可以提示它生成圖像。所以生成式 AI 本質上是一個通用翻譯器，如果你願意這麼說的話，一個理解人類語言的通用翻譯器。所以，這是下一波浪潮。
我們現在所處的浪潮是，你現在擁有的 AI 既能理解，也能生成。但正如你所知，智能要求我們解決問題並識別我們以前從未見過的情況。我們的方法是運用推理，我們應用過去學到的規則、定律和原則，然後一步一步地分解問題。即使我們以前從未解決過這個問題，通過推理，我們也能解決它。好嗎？所以這是智能的獨特能力之一，因此我們現在正處於這個稱為推理 AI 的時代。
而推理 AI 讓你能產生一種數位機器人。我們稱之為自主性 AI 代理 (agentic AI agents)。它具有自主性。所以這種 AI 能夠理解被賦予的任務，它可以去學習和閱讀，應用，使用像計算機、網頁瀏覽器和試算表這樣的工具，然後回來為你做一些事情。這可能與供應鏈有關，所以存取 SAP。這可能與人力資源有關，存取 Workday。所以這些自主性 AI 本質上是機器人，但它們是數位勞動力機器人。
所以在未來，我們將是管理生物勞動力和數位勞動力的 CEO 這一代，我們有人力資源部門負責生物勞動力。而我們的 IT 部門將成為自主性 AI 的人力資源部門。對吧。所以，所以我們有這個，這大概是我們今天所處的階段。
那麼，下一波浪潮。這將是世界上最大的產業受益的地方。下一波浪潮要求我們理解物理定律、摩擦力、慣性、因果關係等事物。我把那個東西推倒，它就會掉下來。你知道，當我把瓶子放下時，它不會穿過桌子。所以所有這些孩子們擁有的、我們的寵物擁有的常識性物理推理能力，大多數 AI 都沒有。你知道，我把一個球滾過廚房檯面，它滾到檯面頂部然後消失了。嗯，AI 認為它消失了，但你知道，你的狗知道它。它在另一邊。它理解這個叫做物體恆存性的概念。它並沒有進入另一個元宇宙。所以它繞著桌子跑過去把它撿回來。
你知道，一個機器人需要學習，如果你想從桌子的這一邊走到那一邊，你不能穿過桌子。你必須推理如何繞過桌子。所以所有這些類型的推理，物理推理，就是所謂的實體 AI。當你把實體 AI 放入一個稱為機器人的實體物體中，你就得到了機器人學。
這對我們現在來說真的非常非常重要，因為我們正在美國各地建造廠房和工廠。我們希望以利用最新技術的方式來建造它們。因此，希望在未來 10 年內，當我們建造出這一代新的廠房和工廠時，它們是高度機器人化的，並且它們正在幫助我們應對我們在世界各地面臨的嚴重勞動力短缺問題。
贏得全球 AI 競賽
JACOB HELBERG：很多人都談論過這個概念，關於我們正處於一場全球性的 AI 競賽之中。您認為美國政府需要做些什麼來贏得這場 AI 競賽？擁有最頂尖的 AI 技術。
JENSEN HUANG：首先，為了在一場競賽中表現出色，你必須了解這場競賽，並且必須了解你正在使用的資源、你擁有的資產、你沒有的資產、你的優勢和劣勢。需要意識到的一些事情是，AI 在其核心層面上是基礎性的。回到我們正在討論的三個層面，在每個層面上，我們都必須確保我們理解遊戲規則。
而這場遊戲並非如此。這件事沒有 60 分鐘的時限。這是一場無限的遊戲。所以大多數人並不擅長玩無限遊戲。你知道，Nvidia 現在已經 33 歲了。我們經歷了三次電腦革命，從個人電腦革命到網際網路、行動裝置，現在我們正處於 AI 時代。所以你必須，為了在所有這些環境變化中茁壯成長，你必須了解如何玩遊戲。
所以我剛才描述的那些事情，理解遊戲，理解你擁有的資產，在第一層，即技術層，非常重要。最重要的是要理解智慧資本，記住，世界上 50% 的 AI 研究人員是華人。首先，退一步認識到這個重要因素必須納入我們思考這場遊戲的方式。
接下來是 AI 工廠。為了在那裡做得好，你需要能源。因為基本上我們是將電力轉換成數位詞元。就像上一次工業革命通過能源將原子轉化為我們所知的鋼鐵製品和實體物品，如汽車、建築物等等。而在那之前的世代，我們將水輸入一種叫做發電機的機器，出來的是電力。所以現在我們是輸入電力，輸出詞元。所以下一個層次需要能源。
在那之上的層面現在才剛開始發生。我們理解這一點真的非常非常重要，那就是上一次工業革命的最終贏家並不是發明它的國家，而是應用它的國家。而美國應用了。比任何國家都更快地應用了鋼鐵，應用了能源。其他所有人都擔心勞工問題、馬匹被汽車取代等等諸如此類的事情。但美國就是。我們 просто взяли и побежали с этим. (註：此處原文為英文 "We just took it and ran with it."，俄文為筆者風格化添加，翻譯時應依循英文原文) 我們就勇往直前地去做了。
所以，在那之上的基礎設施層面，關乎技術的應用。關鍵在於不畏懼它，願意參與其中，進行技能再培訓。對我們的勞動力進行再培訓，使我們能夠應用它，鼓勵人們採用它。因此，當你從我剛才描述的視角，我剛才描述的框架來看待 AI 時，每一層都有其自身的，可以說是挑戰和機遇，而且每一層的遊戲規則都略有不同。
JACOB HELBERG：關於勞動力的問題，媒體一直非常關注編織這樣一種說法：AI 可能會導致大規模的勞動力替代和大規模失業。您能否稍微描繪一下您對 AI 對就業市場影響的預測，以及更具體地，您認為有哪些我們今天可能甚至沒有想到的潛在新工作類別實際上可能會出現？
AI 時代的未來工作
JENSEN HUANG：一些工作，新的工作將被創造出來，一些工作將會消失。每一份工作都將被改變。好吧，讓我們把它分解一下。從一個極端跳到另一個極端總是很容易的，但我總覺得當你分解問題，從第一性原理進行推理時會更有幫助，再次，在我剛才描述的框架中，在最底層，你知道的，Jacob，你深度參與了創業投資。你知道 AI 領域正在發生什麼，在基礎層面，正是因為 AI，San Francisco 才得以復甦。好嗎？任何住在 San Francisco 的人都會明白我的意思。幾乎所有人都撤離了 San Francisco，現在它又繁榮起來了。這一切都歸功於 AI。而 AI 創造了一種新型的工作。
根本原因是因為這是軟體開發，但方式不同。由於 AI，我們改變了技術的每一層。過去由人類編碼在 CPU 上運行的軟體，現在變成了由機器學習生成並在 GPU 上運行的軟體。因此，每一層，它的工具、編譯器、方法論、你收集數據、整理數據的方式、使用 AI 設置防護欄、使用 AI 教導你、使用 AI 保護 AI 安全。所有這些技術現在都正在被發明出來，並且在下一層創造了大量的工作機會。
AI 工廠：新的工業革命
這就是巨大的機會所在。還記得我剛才說過我們將創建一種新型工廠，這種工廠輸入電力，然後產生詞元嗎？一個十億瓦 (gigawatt) 的工廠，讓我這麼說吧，一個十億瓦的工廠。而我們，你知道，在可預見的未來，將建造大約 7、8、10 個十億瓦的 AI 工廠。一個十億瓦的工廠價值 600 億美元。一個十億瓦的工廠就要 600 億美元。一百兆瓦 (megawatt) 的工廠現在已經很普遍了。所以你只要除以 10。但 600 億美元是 Boeing 的年收入。
要建造它，你必須為它融資。這創造了很多工作機會。你必須建造場地。外殼創造了一堆工作機會。建築，你知道，你需要木匠、鋼鐵工人、泥水匠，你知道，你必須建造那個工廠。600 億美元的工廠。這東西非常巨大。你需要機械工程師、電機工程師、水管工。然後是所有低壓電力設備、所有的 IT 和網路。之後是營運，整個週期大約是三年。
必須創造一大批新的技職工作。這些技職工作，在上一個電腦產業，上一個運算平台轉移中，大多數公司成長最關鍵的路徑是軟體工程師。我們的，下一個層次，AI 工廠。最重要的將是技職，專業技藝。我認為這太棒了。我們的國家需要承認專業技藝是值得尊敬的工作，是關鍵的工作，也是建設我們國家所必需的。所以我們要鼓勵專業技藝。電工、水管工、你知道的，木匠、鋼鐵工人。整個範圍。我們將需要一大批。
然後，現在在這之上，我們就可以開始討論這些 AI 代理將如何改變醫生、金融服務專業人士、客戶服務人員的工作，或者在我們公司，僅作為一個起點，每一位軟體工程師現在都有 AI 助理協助，結果是，我們提交到公司的程式碼數量令人難以置信。因此，我們的生產力突飛猛進，而且我們正在招聘更多的人，因為它使我們能夠創造更多世界渴望的東西，增加了我們的收入，也增強了我們的招聘能力。
所以我認為，更高層次的人們確實希望盡早接觸 AI。記住，並不是 AI 會搶走你的工作。也不是 AI 會摧毀你的公司。而是使用 AI 的公司和個人會搶走你的工作。所以這是需要內化的事情。
JACOB HELBERG：最近大家非常關注將製造業帶回美國。AI 領域的許多人談論過數位分身以及製造廠採用數位分身如何實際上有助於重啟美國製造業的概念。與此同時，Apple 的 CEO Tim Cook 最近表示，將 iPhone 生產遷回美國的主要瓶頸之一是缺乏良好且精密的機器人手臂技術。因此，從這兩方面來看，AI 似乎確實可以成為製造業和產業回流的賦能技術。您能多告訴我們一些您對此的預測嗎？
AI 與製造業的未來
JENSEN HUANG：是的，嗯，首先，製造業並非關乎低成本勞動力。現今的先進製造業是軟體。整個工廠都是由軟體驅動的。整個工廠就是一個巨大的機器人。而且它是一個協調內部大量機器人的機器人。因此，這些先進工廠裡有很多人，但它主要還是技術。
所以我認為第一部分是，在我們的行業，我就只談論我的行業。我們在岸上端到端製造的能力，從晶片到 AI 超級電腦，是一個絕佳的機會，我很高興政府正在真正鼓勵和支持這個行業。在岸製造，這是高品質的工作。這是先進技術的工作。在岸進行對國家來說是一個絕佳的機會，我對此非常熱衷。我們是它的巨大支持者，而且我們很幸運，世界各地都有合作夥伴支持我們這樣做。這是第一點。
第二，如果我們不擅長製造業，我們將會拋棄一個巨大的產業，而這個產業將會因能源的可用性而得到推動。哪個國家不想參與這個名為 AI 的新興產業呢？你為什麼不想生產 AI？你為什麼不想參與最先進的製造業之一呢？你知道，它是製造業，只是完成時碰巧是數字。就像上一次工業革命時是電子一樣，你知道，大多數人無法理解你可以通過一種叫做發電機的機器創造出這個東西。
現在我們稱它為，你知道的，Nvidia AI 超級電腦。但當時的發電機，它產生的東西，從中出來的東西是看不見的。它是電力。別碰它，但它是電力，是電子。而現在，你知道，這是一種新形式的電子，是數字。所以我們當然想參與這個新興產業。為了做到這一點，我們必須在國內擁有製造能力。
數位分身：設計與製造的未來
現在，絕對正確的一點是，由於製造業技術如此密集，我們應該先在數位分身中進行。我們應該先在虛擬實境中進行。Nvidia 設計世界上最複雜的系統。我們每一代產品的研發費用，稱之為 200 億美元，現在可能更多，但就稱之為 200 億美元的研發費用，僅僅是為了生產一個晶片系列。我們完全在它們的數位分身中設計這些晶片。在我們真正生產出來之前，它們已經存在了好幾個月。在我生產出來的那一刻，我就知道它是完美的。
我知道是因為我們已經對它進行了詳盡的模擬和仿真，並且讓它經歷了各種測試。我們應該對數位工廠也這樣做。這些工廠，大型工廠。我們應該完全創建數位分身。利用人工智慧來創建這些數位分身。良好地操作它。虛擬整合。完全以數位方式整合這些眾多宏偉的結構。操作它，優化它，並用它來完全以數位方式規劃你的產出。
未來，每個工廠都會有一個數位分身版本，我希望每個人都會有一個數位分身版本。每輛汽車都有一個數位分身版本。每棟建築都有一個數位分身版本。每個城市都有一個數位分身版本。所以數位分身這個想法現在正在發生，而且這一切都是因為人工智慧。
JACOB HELBERG：Jensen，我的最後一個問題是，您預計我們何時會生活在一個 AI 賦能的機器人成為日常生活中無處不在的世界？
AI 賦能機器人的時間表
JENSEN HUANG：首先，讓我說一下，自動駕駛汽車就是一個機器人。現在，我們花了大約 10 年時間，現在 Waymo 已經遍布全國各個城市，並且表現出色。看到 Waymo 在 San Francisco 和其他城市行駛真是太棒了。這大約花了 10 年。
機器人所需的時間會更短，原因在於我們可以限制機器人運作的環境，因此機器人不必像汽車那樣具有通用性。你知道，一旦你在 San Francisco，你就必須在每條街道和每種情況下都能運作。而在機器人的情況下，我們可以更加受限，從某個東西可以原型化、功能相當完善到它成為大批量產品，大約需要五年時間。
所以我們今天已經擁有功能相當強大的機器人了。因此，在大約五年後，我們將看到機器人從這些工廠大量生產出來，而今天製造汽車的每家汽車公司都將非常擅長製造機器人。他們只是必須，他們必須在軟體部分，AI 部分做得更好。但那項技術其實相當普及。
JACOB HELBERG：Jensen，非常感謝您的參與。
JENSEN HUANG：是的，謝謝大家。