2026黄仁勋最新深度对话:别盯着Excel算AI回报率了
发生在旧金山举办的第二届思科人工智能峰会（Cisco AI Summit）上，地点是Cisco Live的舞台，时间已经接近2月3日的深夜11点。英伟达（NVIDIA）掌门人黄仁勋（Jensen Huang）刚刚结束为期两周的亚洲旋风访问，在飞往四个城市后，他带着一身疲惫和“四杯红酒”的微醺状态，坐在了思科CEO罗卓克（Chuck Robbins）的对面。没有照本宣科的PPT，没有字斟句酌的公关辞令。在这场被黄仁勋称为“把工作喝进肚子里”的对话中，两位科技巨头聊透了AI的本质、企业转型的焦虑、以及未来计算的终极形态。黄仁勋借着酒劲，说出了许多在财报会议上听不到的“大实话”。以下是我们为你整理的这场深度对话的精华实录与解读。
重塑计算：从“显式”到“隐式”
对话的一开始，Chuck就抛出了关于“AI工厂”的问题。黄仁勋并没有直接谈硬件，而是先定义了我们所处的时代坐标：这是计算领域60年来第一次彻底的重塑。过去60年，我们做的是显式编程（Explicit Programming）。如果你是程序员，你写C++，你写Python，你必须精确地告诉计算机每一行代码该做什么，变量如何传递。这是一条确定的、机械的指令链。而现在，我们进入了**隐式编程（Implicit Programming）**的时代。你不再告诉计算机“怎么做”，你只告诉它“你的意图是什么”。计算机通过学习海量数据，自己推理出达成目标的路径。这是一个根本性的范式转移。这也意味着，从底层处理芯片，到中间的网络传输，再到上层的安全架构，整个计算堆栈（Computing Stack）都要被推倒重来。这也是为什么英伟达需要和思科联手——因为在AI时代，网络不仅是传输数据的管道，更是计算的一部分。黄仁勋特别提到了**Agentic AI（代理AI）**的概念。目前的Chatbot大多是基于记忆和泛化的文本生成，有趣但不够“有用”。真正的未来在于AI能够像人类一样：l拆解问题：遇到未见过的问题，知道如何将其拆解为已知的子任务。l使用工具：懂得去检索信息、调用API、使用外部工具。当AI学会了这些，它就不再是一个聊天框，而是一个能解决复杂问题的“智能体”。给企业家的建议：让一千朵花盛开
现在所有企业的CEO都在焦虑：我该怎么部署AI？ROI（投资回报率）怎么算？黄仁勋的回答非常“反直觉”：别一开始就盯着Excel表格算ROI。在技术爆发的初期，试图用旧有的财务模型去衡量颠覆性技术的价值是徒劳的。如果你非要向他证明这件事能赚钱才肯做，那你就像是一个如果不确定孩子未来能发财就不让他去探索世界的家长。他的建议简单粗暴：“让一千朵花盛开（Let a thousand flowers bloom）。”在英伟达内部，黄仁勋鼓励所有部门尝试各种AI模型——无论是Anthropic、OpenAI还是Google的模型。哪怕现在看起来“失控”也没关系，创新本身就是失控的。如果想要完全控制，那就扼杀了创新的可能。但是，这不代表盲目。在“百花齐放”之后，领导者需要动用判断力进行修剪（Curating）。黄仁勋强调，你必须找到你公司最核心、最无可替代的业务是什么。对于英伟达来说，那是芯片设计、软件工程和系统工程。因此，他会不计成本地引入Synopsys、Cadence和西门子的AI工具，把这些核心业务的效率提升到极致。不要在边缘业务上浪费太多精力，要用AI去攻击你最核心的堡垒。光速思维：当边际成本趋近于零
黄仁勋提到，摩尔定律曾经是每5年10倍、每10年100倍的增长，这在今天看来“慢得像蜗牛”。AI时代的算力增长是每10年100万倍。这意味着什么？这意味着我们可以把在这个星球上所有的数据都拿来训练模型。这代表了一种“富足（Abundance）”。当智能变得极其廉价，当推理的速度快如光速，你解决问题的逻辑必须改变。黄仁勋举了一个生动的例子：“如果去纽约只需要一秒钟，你会改变你的生活方式吗？当然会。如果以前需要一年才能算完的数据，现在只要实时就能出结果，你会怎么做生意？”很多企业还在用旧时代的“重力”思维在思考，担心计算成本、担心复杂的关系图谱。但在黄仁勋眼里，面对几万亿个节点的图谱分析，以前需要切片处理，现在直接“Give me the whole graph（把整个图给我）”。如果你不把你的业务逻辑建立在“无限快、零成本”的假设上，你的竞争对手会。这不仅是技术的竞争，更是想象力的竞争。物理AI：机器人不应该发明锤子
作为“穿皮衣的预言家”，黄仁勋对未来的预测指向了物理AI（Physical AI），也就是机器人。但他提出了一个非常有趣的观点：通用的机器人不应该去重新发明工具，而应该学会使用工具。如果你是一个全能的人形机器人，你会为了拧螺丝去重新发明一把“智能螺丝刀”吗？不，你会直接拿起一把现成的螺丝刀。同理，在数字世界里，通用人工智能（AGI）也不应该去重新发明SAP、ServiceNow或者EDA软件，它们应该直接学会操作这些现有的、已经非常完美的软件工具。人类社会已经积累了数万种精妙的工具，AI的下一阶段，就是学会像人类一样熟练地使用它们，连接物理世界与数字世界。这也是为什么英伟达如此看重与思科、SAP等巨头的合作——让AI掌握现有的企业级工具，比从头造轮子要快得多，也实用得多。数据主权：你的“问题”比“答案”更值钱
在云时代，大家习惯了把所有数据传到公有云。但在AI时代，黄仁勋给出了一个逆向的建议：对于核心知识产权，你必须要有自己的“私有AI”。黄仁勋打了个比方：你去看心理医生，你绝对不希望你的咨询记录被公开在网上。企业也是一样。在这个时代，最有价值的知识产权（IP）不再是“答案”，而是“问题”。答案正在变成大宗商品（Commodity），只要有算力，谁都能生成答案。但是，知道该问什么问题、知道什么问题是重要的、知道公司的战略思考方向，这才是企业的灵魂。黄仁勋直言，他不想让别人知道他在思考什么问题，所以英伟达在内部建立了自己的超级AI系统，把最核心的对话和思考留在本地。这也引出了他对企业转型的终极建议：不要追求“Human in the loop（人在回路中）”，而要追求“AI in the loop（AI在回路中）”。让AI参与到员工的每一次决策、每一次操作中，记录下人类的经验与智慧，将其转化为公司的永久资产。这样，公司就在不断地变聪明，而不是随着老员工的离职而导致知识流失。写在最后：成为一家科技公司
在红酒的微醺中，黄仁勋对在座的所有企业发出了最后的呼吁：无论你是做零售的沃尔玛，还是做汽车的奔驰，你必须成为一家科技公司。因为传统的业务是基于原子（Atoms）的，受限于物理质量；而科技业务是基于电子（Electrons）的，可以无限复制，边际成本为零。现在，即使是不懂代码的行业专家，也迎来了最好的时代。因为编程的门槛已经降到了零——只要你会说话，只要你懂业务逻辑，你就能通过自然语言指挥AI写出代码。“Coding is just typing（写代码只是打字），而打字是大宗商品。”黄仁勋说道，“你们拥有的领域知识（Domain Expertise），才是最昂贵的资产。”在这场深夜的对话结束时，黄仁勋留给我们的是一种紧迫感，也是一种巨大的希望。AI不是来替代你的，它是来放大你的。唯一的风险，是你还在用旧地图，寻找新大陆。Call Chuck, or Call Jensen.但最重要的是，现在就开始。
本文基于NVIDIA CEO黄仁勋与Cisco CEO Chuck Robbins在Cisco Live上的对话实录整理。
