近期，美联储加息预期急剧升温，叠加海外科技巨头缩减开支的消息持续扰动市场，AI赛道的后续增长动力与发展前景，成为不少投资者心中的疑虑。

就在市场对AI产业走向普遍存疑的节点，英伟达CEO黄仁勋在昨夜All-In峰会访谈中重磅发声，围绕AI末日论争议、行业监管边界、开源生态价值、算力基建定位、产业格局定位等核心市场关切，以工程师视角给出了清晰且务实的判断。

对此，证星研究院概括了本次访谈核心观点，大家辨证参考。

以下为概括内容：

一、驳斥AI末日论：工程问题不应被泛化

主持人：我们先从达里奥(Anthropic CEO)最近发表的长篇博客聊起。

这篇文章发布后，多家头部前沿大模型实验室迅速表达了共鸣，引发了非常广泛的讨论。你怎么看待这篇长文的内容与各方的反应？

注：达里奥在该文中提出当前AI前沿能力迭代速度已快于安全研究节奏，预警未来6-12个月自主智能体或引发大规模风险，呼吁行业主动放缓模型能力提升速度。

黄仁勋：安全当然是必须严肃对待的前提。但必须强调，技术安全与发展领先绝不是对立的非此即彼。

(美国)完全可以在快速推进技术突破、高效工程落地的同时，把安全工作做好。把两者对立起来，在逻辑上是站不住脚的。

我认为文中所触及的许多痛点，本质上是企业“内部控制”的问题...至于是否要暂停或放慢研发节奏，如果某家实验室认为自身内部的研发和组织运转面临失控，他们完全可以自主做出阶段性放缓的决策...

这种情况往往出现在实验室从“学术科研型团队”向“工业级工程交付团队”转型的过程中。这些团队拥有全球顶尖的科研天才，但在工程规范、交付严谨度与科研自由度之间，存在着巨大的范式差异，这个转型期可能非常笨拙。

但如果问题出在自身的内部治理与工程管控上，应该由内向外解决管理缺陷，而不是迅速延伸到需要外部全面监管乃至全行业降速，这在逻辑链条上是断裂的。

二、澄清灾难概率：缺乏科学支撑，激进预言已被证伪

主持人：比如经常有普通人问：那些顶级学者给出的“10%人类毁灭概率”究竟是怎么计算出来的？为什么前沿科学家会得出这种结论？

黄仁勋：我们不需要强行去为这类数字做合理化解释，因为这些概念从源头上就是缺乏严谨科学推导的。

现在的现象是：高学历背景、顶尖实验室光环与极其耸人听闻的灾难词汇组合在一起，经过传播放大，制造了巨大的社会焦虑。这种做法不仅无助于解决问题，反而极其不负责任。

我们不妨回顾过去几年技术界出现过的确定性预言：

1.几年前有人断言，5年内AI将彻底取代放射科医生，未来不再需要该专业人才。事实恰恰相反，放射科医生的需求量比以往任何时候都大，只是AI在阅片分析的自动化上极大提升了医生的生产力。

2.去年还有预言称，6到12个月内全球90%的代码都将由AI生成；以及6到9个月内50%的初级岗位将被直接消灭。回过头看，这些激进的预言全部被事实证伪了。

我们需要对这类频繁落空的激进预言建立问责与复盘意识。如果我们任由这种缺乏事实根据的焦虑主导行业叙事，最终会严重挫伤产业界真正推进AI创新的根基。

三、监管边界：立足工程根因，建立多元评估

主持人：在监管机制的落地形式上，产业界有不同的声音。你认为当前阶段合理、务实的监管框架应当是什么样？

黄仁勋：任何监管政策的制定，核心目的都必须是解决实际暴露出的具体风险。那么问题在于，过去一段时间在产业中真实发生的风险究竟集中在哪里？

但客观事实是，目前所有引发行业争议的安全事件与边界失控，几乎无一例外全部源自这几家前沿实验室。

这在工程逻辑上是完全可以解释的，无需过度苛责。因为只有他们手里掌握着最顶级的超大规模算力集群，且他们正在探索人类从未触及的技术无人区...

解决问题的第一法则永远是严肃的工程学方法：深入进行根本原因分析，彻底搞清楚系统是在哪个节点突破了既定边界，然后通过引入更加严密的沙箱环境、运行时监控和持续测试流程，在系统层面建立防御机制。

从工程规律来看，这些具体问题100%是可以通过工程迭代逐步解决和管控的。

我们很难设想这样一种荒谬的结论——实验室分析完事故后宣布“我们完全无法理解系统为什么出错，人类已经对它失去控制，因此需要社会监管来全面叫停”...

四、开源生态：是全球AI产业创新的底层底座

主持人：从第一性原理出发，你如何梳理闭源商业模型、开源社区以及开放权重(Open Weights)之间的生态关系？

黄仁勋：技术生态必须同时存在高质量的闭源模型与生机勃勃的开源模型。

闭源商业模型如同高品质的瓶装水，提供开箱即用、极致优化的高水准体验，我自己平时也重度使用几款顶级闭源模型。

但开源模型解决的是技术普及与生态多样性的问题。开源关乎数据主权、隐私控制以及企业对于自身核心业务逻辑的自主把控。

在过去6个月内，全球有大约4000亿美元的风险资本流向了AI原生初创企业。而这其中，有近80%的公司在技术栈底层选择基于开源模型进行研发构建。

如果没有开源生态的存在，这80%的初创企业将完全丧失构建差异化产品的基础。一家垂直领域的初创公司，其商业目标与通用前沿大模型实验室截然不同。

科技创新的核心力量，恰恰在于让无数细分领域的想法能够自由涌现。要赢得整个人工智能时代的产业竞争力，绝对不能仅仅寄托于少数几家掌握超级算力的云巨头。

而是要让各行各业的实体企业、科研机构与教育体系都能深度参与其中。开源是支撑这一繁荣景象的底座。

五、算力基建：未来20-25年最重要的基础设施(特朗普观点)

(采访期间，美国总统特朗普给黄仁勋拨来私人电话，这部分特朗普也就算力重要性表达了看法)

黄仁勋：总统先生。请稍候，我们正在拿麦克风过来。总统先生，您现在正在向全世界发声。

特朗普：你看，生活就是这么奇妙：黄能研发出全世界最复杂的计算机芯片，哪怕过上十年也没人能仿造，但他却搞不明白怎么在手机上开免提...

所以...谈谈对AI看法——我只是觉得关于AI的这些说法几乎就是一场阴谋。

我甚至可以说，在全美各地，许多原本分不到任何产业红利的州现在都喜出望外，因为大批希望落户的人正涌向那里。

但现在你突然看到他们跑到芬兰去建厂了。谷歌想在芬兰建一个大型数据中心，对此我非常不高兴，因为他们在美国拿不到审批许可。我告诉你们，这全都是一场骗局。

数据中心非常棒，它们能让人民富裕，能让各个州富裕起来。这是未来20到25年的新石油。它比互联网更庞大，AI的发展潜力更是远超以往。而现在的某些做法正好落入了那些不想看到这一切发生的人的圈套。

我对AI有着常识性的判断。机器人不会统治世界，AI也不会接管世界的其余部分，整件事就是一场骗局。

当然，在此基础上我们必须保持谨慎，我们必须把事情做好，必须审慎行事；但这并不意味着我们要因为在未来十年里研究怎么毁掉一个行业，就去把这个行业彻底扼杀掉...

我有一句话：谁赢得了AI，谁就赢得了未来。它的分量就是这么重，它比互联网更加庞大。谁赢得了AI，谁就赢得了一切。

我们绝不能让那种阻碍发展的荒唐事发生，这其中非常明确地包括数据中心建设...我对这件事态度非常坚决，而且我身处能够对此采取行动的职位。我们绝不会允许那种事情发生。

六、产业定位：做生态赋能者，不挤压上下游利润

主持人：随着算力规模的爆炸式增长，英伟达在产业中的角色愈发深入...英伟达在资本和生态协同上的核心逻辑是什么？

黄仁勋：上一代互联网的核心诉求是“信息的索引与检索”，而AI时代正在演进为“在网络边缘实时计算并生产智能”。智能的生成必须依托物理实体的制造工厂，而AI时代的制造工厂，其核心生产要素就是土地资源、高密度能源网络与特种工程架构。

因此，如果整个产业链的上下游出现了制约技术普及的硬性瓶颈，英伟达必须主动协同生态去化解。

我们在上游很早就与台积电、康宁光纤、高带宽内存厂商进行跨周期的产能联合规划；而在下游，我们同样需要确保数据中心和电力基础设施能够匹配计算集群的部署节奏。

主持人：英伟达未来是否会逐步挤压上层模型公司和软件平台的利润空间？

黄仁勋：一年半以前，我们的加速计算平台上的大模型几乎被OpenAI一家主导。但现在Meta开源了Llama系列，xAI推出了Grok，谷歌的Gemini、Anthropic的全系模型都高效运行在我们的架构上，还有大量垂直领域的创新实验室在快速涌现。

几乎所有顶尖研发团队都愿意构建在英伟达的生态之上，核心原因是我们从始至终坚持“做赋能者，而非掠食者”。

我们致力于帮助所有生态伙伴取得商业成功，绝不会轻易越界去剥夺客户的核心价值。

我们的战略原则非常清晰：在技术栈上“尽可能向上探索解决硬核问题”，但在商业层面上“尽可能保持克制(Go up as far as we need to, but as low as possible)”。

PS:本文内容仅为观点分享，不做投资建议。