时长：
66分钟
播放：
1,201
发布：
1天前
主播...
简介...
📝 本期播客简介
本期我们克隆了：硅谷知名科技播客《No Priors》NVIDIA’s Jensen Huang on Reasoning Models, Robotics, and Refuting the “AI Bubble” Narrative
本期嘉宾是身处全球 AI 风暴中心的英伟达（NVIDIA）创始人兼 CEO 黄仁勋。在这场长达一小时的深度对话中，老黄不仅回顾了过去一年 AI 技术的惊人飞跃，还对当前最尖锐的争议——如 AI 泡沫论、就业取代危机、能源短缺以及中美技术竞争——给出了极其务实且具洞察力的解答。
你将听到老黄如何用“五层蛋糕”模型拆解 AI 产业，为什么他认为“末日论者在晚宴上聪明，而乐观主义者推动进步”，以及他为何坚信开源是 AI 生态不可或缺的基石。这不仅是一场关于技术的讨论，更是一堂关于如何理解未来十年全球经济范式转移的公开课。
👨⚕️ 本期嘉宾
黄仁勋（Jensen Huang），英伟达（NVIDIA）创始人兼 CEO。他带领英伟达从一家显卡公司转型为全球加速计算与 AI 基础设施的霸主。他是 AI 浪潮中最具影响力的领袖之一，以其对技术趋势的精准预判和对“第一性原理”的坚持而闻名。
⏱️ 时间戳
00:00 开场 & 播客简介
风暴中心的一年：从技术飞跃到 Token 经济
01:53 2025 回顾：推理能力与“接地气”的巨大突破
03:36 Token 经济学：为什么高质量 Token 正在产生 90% 的毛利
04:25 奔波的一年：地缘政治、出口管制与一万七千英尺的平均海拔
AI 与工作的真相：任务 vs. 目的
05:25 驳斥末日论：为什么最努力搞 AI 的人反而最悲观？
06:33 AI 基础设施催生的“三种工厂”：芯片厂、计算机厂与 AI 工厂
08:46 放射科医生的启示：AI 自动化了“任务”，但强化了“目的”
11:53 填补劳动力缺口：从卡车司机短缺到庞大的机器人维修业
AI 的五层蛋糕与开源的力量
14:15 拆解 AI 架构：能源、芯片、基础设施、模型、应用的五层模型
17:09 捍卫开源：如果没有开源，传统工业和初创公司将被扼杀
19:26 拒绝“上帝 AI”：为什么用极端科幻场景制定政策是有害的
22:35 监管俘获风险：公司不应利用政府规制来扼杀竞争
成本的坍缩与效率的奇迹
25:07 成本降幅：GPT-4 级别的推理成本一年下降了 100 倍
28:00 学习 DeepSeek：为什么美国的 AI 实验室也在向中国开源模型学习
29:30 护城河的真相：规模化与算法创新的复合收益
展望 2026：生物学、机器人与能源
32:40 软件工程的未来：当编码变成任务，解决问题才是目的
37:17 数字生物学的“ChatGPT 时刻”：蛋白质生成的突破
39:22 自动驾驶的四个时代：从数字轨道到具备推理能力的端到端模型
42:54 机器人垂直化：为什么未来五年是垂直 AI 应用的大爆发
46:08 能源危机解药：AI 需求正是可持续能源创新的最大驱动力
宏观视角：中美关系与泡沫论
49:49 务实的中美观：脱钩是天真的，深度耦合才是现实
54:11 驳斥 AI 泡沫论：从通用计算向加速计算的范式转移
57:32 研发范式的改变：两万亿美元的湿实验室投入正转向超级计算机
01:01:33 总结：用系统框架理解 AI，保持根植于现实的乐观
🌟 精彩内容
💡 任务（Task）与目的（Purpose）的辩证法
黄仁勋提出了一个深刻的职业观察：一份工作由“任务”组成，但由“目的”定义。AI 可能会取代看片子（任务），但无法取代诊断疾病（目的）。这种视角的转变解释了为什么技术进步往往带来更忙碌的医生和更多的就业机会。
🍰 AI 的“五层蛋糕”模型
为了理清复杂的 AI 生态，老黄将其比作五层蛋糕：底层是能源，往上依次是芯片、软硬结合的基础设施、多样化的模型系统，顶层则是垂直行业应用。他强调，美国和企业应该追求在每一层都赢，而不是只盯着某一个“万能模型”。
🚀 Token 经济学的崛起
他指出，2024 年是 Token 质量达到“可购买”门槛的一年。当 Cursor、Harvey 等工具能产生极高利润率时，证明了 AI 生成的内容已经具备了真正的商业价值，而不仅仅是实验性的玩具。
🛡️ 性能即安全
老黄认为，产品的首要安全是“性能符合预期”。与其担心 AI 变成导弹，不如投入技术让它在 99.99% 的时间里不产生幻觉、能够溯源。他提倡用“AI 监控 AI”的方式，利用边际成本的下降来构建更安全的社会防御体系。
📉 成本下降十亿倍的野心
他预测，在硬件架构（如 Blackwell, Rubin）、算法和模型架构的三重优化下，未来十年 Token 生成的成本可能会降低十亿倍。这将彻底改变人类处理信息和进行科学研发的成本结构。
🌐 播客信息补充
翻译克隆自：No Priors: NVIDIA’s Jensen Huang on Reasoning Models, Robotics, and Refuting the “AI Bubble” Narrative
本播客采用原有人声声线进行播客音频制作，也可能会有一些地方听起来怪怪的
使用 AI 进行翻译，因此可能会有一些地方不通顺；
如果有后续想要听中文版的其他外文播客，也欢迎联系微信：iEvenight
本期我们克隆了：硅谷知名科技播客《No Priors》NVIDIA’s Jensen Huang on Reasoning Models, Robotics, and Refuting the “AI Bubble” Narrative
本期嘉宾是身处全球 AI 风暴中心的英伟达（NVIDIA）创始人兼 CEO 黄仁勋。在这场长达一小时的深度对话中，老黄不仅回顾了过去一年 AI 技术的惊人飞跃，还对当前最尖锐的争议——如 AI 泡沫论、就业取代危机、能源短缺以及中美技术竞争——给出了极其务实且具洞察力的解答。
你将听到老黄如何用“五层蛋糕”模型拆解 AI 产业，为什么他认为“末日论者在晚宴上聪明，而乐观主义者推动进步”，以及他为何坚信开源是 AI 生态不可或缺的基石。这不仅是一场关于技术的讨论，更是一堂关于如何理解未来十年全球经济范式转移的公开课。
👨⚕️ 本期嘉宾
黄仁勋（Jensen Huang），英伟达（NVIDIA）创始人兼 CEO。他带领英伟达从一家显卡公司转型为全球加速计算与 AI 基础设施的霸主。他是 AI 浪潮中最具影响力的领袖之一，以其对技术趋势的精准预判和对“第一性原理”的坚持而闻名。
⏱️ 时间戳
00:00 开场 & 播客简介
风暴中心的一年：从技术飞跃到 Token 经济
01:53 2025 回顾：推理能力与“接地气”的巨大突破
03:36 Token 经济学：为什么高质量 Token 正在产生 90% 的毛利
04:25 奔波的一年：地缘政治、出口管制与一万七千英尺的平均海拔
AI 与工作的真相：任务 vs. 目的
05:25 驳斥末日论：为什么最努力搞 AI 的人反而最悲观？
06:33 AI 基础设施催生的“三种工厂”：芯片厂、计算机厂与 AI 工厂
08:46 放射科医生的启示：AI 自动化了“任务”，但强化了“目的”
11:53 填补劳动力缺口：从卡车司机短缺到庞大的机器人维修业
AI 的五层蛋糕与开源的力量
14:15 拆解 AI 架构：能源、芯片、基础设施、模型、应用的五层模型
17:09 捍卫开源：如果没有开源，传统工业和初创公司将被扼杀
19:26 拒绝“上帝 AI”：为什么用极端科幻场景制定政策是有害的
22:35 监管俘获风险：公司不应利用政府规制来扼杀竞争
成本的坍缩与效率的奇迹
25:07 成本降幅：GPT-4 级别的推理成本一年下降了 100 倍
28:00 学习 DeepSeek：为什么美国的 AI 实验室也在向中国开源模型学习
29:30 护城河的真相：规模化与算法创新的复合收益
展望 2026：生物学、机器人与能源
32:40 软件工程的未来：当编码变成任务，解决问题才是目的
37:17 数字生物学的“ChatGPT 时刻”：蛋白质生成的突破
39:22 自动驾驶的四个时代：从数字轨道到具备推理能力的端到端模型
42:54 机器人垂直化：为什么未来五年是垂直 AI 应用的大爆发
46:08 能源危机解药：AI 需求正是可持续能源创新的最大驱动力
宏观视角：中美关系与泡沫论
49:49 务实的中美观：脱钩是天真的，深度耦合才是现实
54:11 驳斥 AI 泡沫论：从通用计算向加速计算的范式转移
57:32 研发范式的改变：两万亿美元的湿实验室投入正转向超级计算机
01:01:33 总结：用系统框架理解 AI，保持根植于现实的乐观
🌟 精彩内容
💡 任务（Task）与目的（Purpose）的辩证法
黄仁勋提出了一个深刻的职业观察：一份工作由“任务”组成，但由“目的”定义。AI 可能会取代看片子（任务），但无法取代诊断疾病（目的）。这种视角的转变解释了为什么技术进步往往带来更忙碌的医生和更多的就业机会。
🍰 AI 的“五层蛋糕”模型
为了理清复杂的 AI 生态，老黄将其比作五层蛋糕：底层是能源，往上依次是芯片、软硬结合的基础设施、多样化的模型系统，顶层则是垂直行业应用。他强调，美国和企业应该追求在每一层都赢，而不是只盯着某一个“万能模型”。
🚀 Token 经济学的崛起
他指出，2024 年是 Token 质量达到“可购买”门槛的一年。当 Cursor、Harvey 等工具能产生极高利润率时，证明了 AI 生成的内容已经具备了真正的商业价值，而不仅仅是实验性的玩具。
🛡️ 性能即安全
老黄认为，产品的首要安全是“性能符合预期”。与其担心 AI 变成导弹，不如投入技术让它在 99.99% 的时间里不产生幻觉、能够溯源。他提倡用“AI 监控 AI”的方式，利用边际成本的下降来构建更安全的社会防御体系。
📉 成本下降十亿倍的野心
他预测，在硬件架构（如 Blackwell, Rubin）、算法和模型架构的三重优化下，未来十年 Token 生成的成本可能会降低十亿倍。这将彻底改变人类处理信息和进行科学研发的成本结构。
🌐 播客信息补充
翻译克隆自：No Priors: NVIDIA’s Jensen Huang on Reasoning Models, Robotics, and Refuting the “AI Bubble” Narrative
本播客采用原有人声声线进行播客音频制作，也可能会有一些地方听起来怪怪的
使用 AI 进行翻译，因此可能会有一些地方不通顺；
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