达沃斯英伟达黄仁勋演讲时间

家人们，出大事了！就在刚刚，达沃斯论坛上上演了一场世纪同框。一边是控制着全球十万亿美元资产的华尔街之王贝莱德 ceo 拉里芬克 larry fink， 另一边是手握 ai 和按钮让全世界疯狂的皮衣刀客英伟达 ceo 黄仁勋 jenson 黄，你知道拉里芬克怎么介绍黄仁勋的吗？他直接说，这是我的老师，是他在教我怎么看未来。 been a teacher to me on the journey of learning about technology and ai。 在 这个访谈里，黄仁勋不再聊什么显卡参数了，他直接对着全球精英摊牌了，兄弟们，我们正在经历人类历史上规模最大的基础设施建设。 everybody seeing it right now has started the largest in infrastructure build。 这不仅仅是造几个工厂，这是在重塑地球的数字地基。如果你错过了互联网，错过了房地产，那你绝对不能再错过这次 ai 大 基建。很多人都在问， ai 是 不是泡沫？是不是炒作？黄仁勋在这个访谈里直接回怼，泡沫个鬼， 我们现在连入场券都抢疯了！他透露，光是过去一年就有几千亿美金砸进了 ai 基础个鬼，我们现在连入场券都抢疯了！他透露，光是过去一年就有几千亿美金砸疯了！ larry， and i we get the up！ 未来几年，我们要建的不仅仅是芯片厂，还有能源厂、电网、数据中心、台、机电要建二十座新厂，富士康要建三十座 ai 工厂。黄仁勋说，这就像当年的工业革命， 我们再给地球装上一个新的大脑。而且他提到了一个最让普通人兴奋的点，物理 ai， physical ai。 以后 ai 不 仅仅在你的手机里，它会进入机器人，进入工厂，进入你的车里。 the physical intelligence of physical ai， ai that understands not just language， but ai understands you know if you will nature， and it could be ai that understands the physical world here ai， 这意味着什么？这意味着，如果你是做电工的、做管道的、搞建筑的，你的好日子来了。因为 ai 需要电，需要水，需要房子。 这些蓝领工作的工资正在翻倍，那我们白领咋办？等着失业吗？黄仁勋给出了一个极其反直觉的答案，他说， i 不 会让你失业，它会让你变得更像人。举个例子， result of that the nurses could spend more time visiting patients。 十年前，大家都说放射科医生要完蛋，因为 ai 看片子比人准。结果呢？现在的放射科医生比十年前还多。为什么 radiologists have gone up is that because a lack of trust？ 因为 ai 帮他们干了看片子这种累活。他们终于有时间去跟病人沟通，去诊断病情，去搞研究了，效率提高了，需求反而更大了。黄仁勋的终极建议是，别去学怎么写代码了， ai 会写，去学怎么用 ai 解决问题。未来每个人都是程序员，你只需要对着 ai 说话，就能让他帮你写网 网站，做 a p p 搞设计访谈。看完我只觉得遍地都是黄金。这场 ai 大 基建才刚刚跑了几百亿，后面还有几万亿的空间。兄弟们，面对这个人类历史上最大的造富机会，你会选择站在路边看热闹，还是想办法跳上这辆高速列车？ 哪怕是去给数据中心拧螺丝？评论区告诉我你的选择，这里是 ai 风向标，关注我，下期带你硬啃更多这帮华尔街大佬绝对不敢公开的秘密！

一月二十一日，黄仁勋在达沃斯世界经济论坛上与主持人对话。他们的交流是这样的， 主持人问，为什么你认为 ai 有 潜力成为如此重大的经济增长引擎？此刻的这项技术跟过去的技术周期相比，有什么本质不同？ 黄人勋达，首先，当我们使用 chat、 g、 p、 t、 gemini、 crowd 等各种 ai 时，感受到的魔法其实可以从计算站的第一性原理去理解。这是一次平台级变迁，就像当年 pc 的 出现催生了全新应用， 互联网的到来创造了另一类计算平台，移动加云又带来全新泛射。每一次平台转移都伴随着整个计算站的重构，并诞生大量新应用。 现在的 ai 也是如此，你今天用的 chat gpt 本身只是一个应用，但未来会在 chat gpt、 cloud、 gemini 等模型之上诞生更多更新的应用。这就是平台转移的本质。 过去软件是预先录制好的，人类把算法规则写出来，计算机按部就班执行，只能处理结构化数据，名字、地址、账号、年龄，靠 coco 查询数据库。 而现在，我们第一次拥有了能处理非结构化信息的计算机，它能看懂图片、理解文本、听懂声音、把握含义，并根据实时上下文，根据你的意图，用自然语言描述的提示去推理、去行动。 这就引出了 ai 的 工业结构，它其实是一个五层蛋糕，一、最底层能源，因为 ai 是 实时生成智能，需要海量能源。二、第二层，芯片与计算基础设施，我所在的一层。 三、第三层，云服务与云基础设施。四、第四层， ai 模型，大多数人认为这就是 ai 的 全部。五、最顶层应用层金融、医疗、制造、机器人真正的经济价值在这里产生。 因为整个站都需要下面所有层支撑，所以我们正在见证人类历史上最大规模的基础设施建设，已经投入几千亿美元，未来是数万亿美元级别。我们看到能源行业爆发式增长， 台积电宣布建二十座新京原厂，富士康、伟创、广达等再建三十座 ai 超级计算机工厂。美光在美国投资两千亿美元建内存厂， sk、 海力士、三星也在大规模扩产。 而去年最激动人心的是，应用层开始真正起飞，二零二五年创投资金创历史新高，大部分投向了 ai 原生公司，覆盖医疗、机器人、制造、金融等几乎所有传统大行业，因为模型已经好到可以大规模在其上构建应用了。 主持人问，你刚才提到 ai 将向物理世界扩散，能否在谈判？在交通、科学等领域有哪些变格性机会？尤其是去年，你认为 ai 发生了哪些关键突破？黄仁勋答，去年有三件大事。 一、 a 真题， ai 智能体 ai 模型从单纯有趣变得更可靠、更少幻觉，能做研究，逐步推理，制定计划，执行复杂任务。 二、开放模型的突破。 deepsea 等开源推理模型出现，让全球企业、研究者、大学、创业公司都能基于开源模型打造领域专属 ai。 三、物理、智能物理 ai ai 开始理解自然规律、蛋白质、化学、分子、流体力学、力自物理、量自物理， 他们把这些当成一种语言来学习，例如我们合理来的合作，他们发现 ai 在 理解蛋白质结构、分子结构方面取得了巨大进步。未来可能像我们跟 chat、 gpt 对 话一样，跟蛋白质对话，这将带来药物研发的巨大突破。 主持人问，这些突破也引发了对就业的担忧。你一直持相反观点，认为 ai 不 会消灭工作，反而会带来劳动力短缺。我们看到能源、芯片、基础设施建设正在创造大量工作。你如何看待 ai 对 劳动市场的长期影响？ 黄人勋达，首先，这是人类历史上最大规模的基础设施建设，将创造海量就业机会，而且很多是蓝领技术工种， 水管工、电工、建筑工、钢结构工人、网络技术员、设备安装调试人员。在美国，这些岗位薪资几乎翻倍，很多达到六位数。我们其实面临严重的这类人才短缺。其次，看真实案例。 十年前，大家担心放射科医生会被 ai 取代，因为计算机视觉是最早超人类的 ai 领域。现在 ai 已经深度融入放射科，但放射科医生数量反而增加了。 原因，放射科医生的目的是诊断疾病，帮助患者。任务之一是毒片。 ai 让毒片速度极快，他们就能把更多时间花在患者沟通、与其他医生协助上，最终服务更多患者。医院收入增加，于是雇佣更多放射科医生。 同样，美国有五百万护士，过去一半时间花在文书记录上。现在用 ai， 例如我们投资的 abridge 公司产品做自动转录，自动记录后，护士能把时间还给患者。服务更多病人，医院收入提升，也雇佣更多护士。 核心判断框架区分一份工作的目的和任务。如果只看表面，我们俩好像都在打字，但我们的目的不是打字，而是创造价值，解决问题。 当任务被 ai 极大提效后，目的反而能被更好的实现，生产力提升，需求扩大，最终创造更多就业。 主持人问，那如何让发展中国家让全球更多人受益？有人担心， ai 目前主要被高教育群体适用，如何避免家具不平等，让 ai 像 wifi、 五 g 那 样成为普惠技术？ 黄人熏打？第一， ai 就是 基础设施。每个国家都有电力，公路，也应该有 ai 基础设施。 过去可能只能进口 ai， 但现在开源模型非常强大，每个国家都可以结合自己的语言文化、专业知识，训练出属于自己的国家智能。 第二， ai 是 历史上最容易使用的软件，它的采用速度前所未有，短短两三年接近十亿用户。 cloud 的 推理和编码能力非常强， chatgpt 则是消费者历史上最成功的 ai 产品之一。 最重要的是，你不需要计算机科学学位，也能编程了。你可以直接问 ai， 我 不知道怎么用，你教我怎么用。我想建一个网站，你能帮我写代码吗？ 他会一步步问你需求，然后直接生成代码，这对发展中国家意义重大。他有可能大幅缩小技术鸿沟，让普通人也能快速创造价值。 主持人问最后一个问题，我们在欧洲，大家很关心欧洲在 ai 时代的位置，你怎么看？欧洲的机会，以及英伟达在其中能扮演什么角色？ 黄仁勋达，英伟达的独特优势是，我们服务全球几乎所有 ai 公司，覆盖语言模型、生物物理、世界、模型制造、机器人等各个领域。 对欧洲来说，你们拥有非常强大的工业制造基础，现在是把制造业与 ai 深度融合，进入物理、 ai、 机器人时代的绝佳机会。美国主导了软件时代，但 ai 是 不用写代码的软件，你不是写它，而是教它。 欧洲如果现在就行动把工业实力与 ai 结合，有望在下一代实体经济中重新领先。同时，欧洲在深层科学、物理、化学、材料等仍有很强积累， ai 正好可以极大加速这些领域的发现。 前提是，欧洲必须认真解决能源供应问题，加大 ai 基础设施投资，建立丰富的 ai 生态。这里的技工产业、工人基础其实比美国更强，这是巨大优势。 主持人总结到，所以我们离 ai 泡沫还很远，真正的问题是我们是否投资的够多。黄仁勋接着说， 目前注用英伟达 gpu， 包括老一代仍然非常困难，现货价格持续上涨，李来等公司研发预算正快速向 ai 转移。这不是泡沫，而是人类历史上最大基础设施建设所必须的投入。

welcome to the stage， nvidia founder and ceo jensen wong hello， las vegas！ happy new year！ welcome to ces！ 当地时间一月五日， ces 二零二六现场那叫一个热闹非凡。英伟达掌门人黄仁勋一登场，就像往科技圈扔了一颗超级炸弹， 带来一系列让人惊掉下巴的新玩意儿，仿佛在喊，都看过来，英伟达要开启 ai 新纪元呐！ 芯片狂飙性能起飞成本跳水黄仁勋这次掏出了 vr 入便超级芯片平台，这简直就是 ai 界的超级工厂，它把 cpu、 gpu、 网络、交换机等六大部件一股脑儿全整合在一起， 携同工作起来那叫一个丝滑。跟上一代比起来，性能直接飙升五倍，成本却像坐了滑梯一样降了十倍，组装时间也从两小时缩短到五分钟，而且百分之八十的部件都用上了液冷散热， 这省电程度简直能让电费账单瘦身成功。这芯片就是为训练 ai 大 模型量身打造的，以后 chat、 gpt 这类工具运行起来，那速度估计得像火箭一样嗖的一下。 自动驾驶从小跟班到独行侠自动驾驶领域，英伟达也搞出了大动静，奥帕没有自动驾驶模型闪亮登场，这模型可不得了， 能像人类一样思考推理，还能自己开车，而且每一步决策都有记录可查， 安全系数直接拉满，为 l 四级完全无人驾驶提供了超实用的方案。英伟达还和梅赛德斯奔驰搞起了合作，二零二六年首款搭载 a 的 车型就要在美国闪亮登场， 之后还会陆续开到欧洲和亚洲，以后说不定满大街都是无人驾驶的车，网约车司机和物流司机们可得提前想想新出路啦！ 物理 ai 让 ai 脚踏实地黄仁勋这次还把 ai 从虚拟世界拉到了现实世界，提出了物理 ai 战略， 简单来说就是让 ai 能理解并操控现实世界。像机器人、工业自动化这些领域都要被它拿下，市场规模那可是万亿级别的。 英伟达还拿出了三大秘密武器， newton 物理引擎能模拟现实世界的物理规律，让机器人更懂环境。 cosmo 基础模型用合成数据训练 ai， 不 用再满世界采集数据，开发成本大大降低。 gpu 加 lpu 混合算力，让机器人反应速度像闪电一样快。 英伟达还和波士顿动力、特斯拉、 optimus 等一众大佬合作，一起推动机器人技术落地。看来机器人走进千家万户的日子不远了。 机器人迎来 chat gpt 式爆发，黄仁勋在演讲里放话，机器人领域正像二零二零年的 ai 语言模型一样，要迎来爆发前夜了。 英伟达打算当机器人开发的幕后大老板，提供硬件芯片和软件 ai 模型支持。它和特斯拉 optimus 合作开发的 ai for physics 系统，能让机器人适应各种复杂环境， 不管是崎岖山路还是突发障碍都不在话下。以后家里有个机器人保姆帮忙做家务，照顾老人小孩，那画面想想都美！ 黄仁勋这次在 c e s 二零二六年上的演讲，就像给科技圈打了一针兴奋剂，英伟达这是要成为 ai 时代的全能王，从芯片到模型再到行业应用，全都要拿下， 看来未来的世界真要被 ai 和英伟达承包啦！

一月二十一日，黄仁勋在达沃斯世界经济论坛上与主持人对话。他们的交流是这样的， 主持人问，为什么你认为 ai 有 潜力成为如此重大的经济增长引擎？此刻的这项技术跟过去的技术周期相比，有什么本质不同？ 黄人勋达，首先，当我们使用 chat、 g、 p、 t、 gemini、 crowd 等各种 ai 时，感受到的魔法其实可以从计算站的第一性原理去理解。这是一次平台级变迁， 就像当年 pc 的 出现催生了全新应用，互联网的到来创造了另一类计算平台，移动加云又带来全新泛射。每一次平台转移都伴随着整个计算站的重构，并诞生大量新应用。 现在的 ai 也是如此，你今天用的 chatgpt 本身只是一个应用，但未来会在 chatgptcloud、 gemini 等模型之上诞生更多更新的应用。这就是平台转移的本质。 过去软件是预先录制好的，人类把算法规则写出来，计算机按部就班执行，只能处理结构化数据，名字、地址、账号、年龄考、 sql 查询数据库。 而现在，我们第一次拥有了能处理非结构化信息的计算机，它能看懂图片、理解文本、听懂声音、把握含义，并根据实时上下文，根据你的意图，用自然语言描述的提示去推理、去行动。 这就引出了 ai 的 工业结构。它其实是一个五层蛋糕。一、最底层能源，因为 ai 是 实时生成智能，需要海量能源。二、第二层，芯片与计算基础设施，我所在的一层。 三、第三层，云服务与云基础设施。四、第四层， ai 模型，大多数人认为这就是 ai 的 全部。五、最顶层应用层金融、医疗、制造、机器人，真正的经济价值在这里产生， 因为整个站都需要下面所有层支撑，所以我们正在见证人类历史上最大规模的基础设施建设，已经投入几千亿美元，未来是数万亿美元级别。我们看到能源行业爆发式增长， 台积电宣布建二十座新京原厂，富士康、伟创、广达等再建三十座 ai 超级计算机工厂。美光在美国投资两千亿美元建内存厂， sk、 海力士、三星也在大规模扩产。而去年最激动人心的是，应用层开始真正起飞， 二零二五年创投资金创历史新高，大部分投向了 ai 原生公司，覆盖医疗、机器人、制造、金融等几乎所有传统大行业，因为模型已经好到可以大规模在企上构建应用了。 主持人问，你刚才提到 ai 将向物理世界扩散，能否在谈判？在交通、科学等领域有哪些变格性机会？尤其是去年，你认为 ai 发生了哪些关键突破？黄仁勋答，去年有三件大事。 一、 a 真题， ai 智能体 ai 模型从单纯有趣变得更可靠、更少幻觉，能做研究，逐步推理，制定计划，执行复杂任务。 二、开放模型的突破。 deepsea 等开源推理模型出现，让全球企业、研究者、大学、创业公司都能基于开源模型打造领域专属 ai。 三、物理、智能物理 ai ai 开始理解自然规律、蛋白质、化学、分子流体力学、力自物理、量自物理， 他们把这些当成一种语言来学习，例如我们合理来的合作，他们发现 ai 在 理解蛋白质结构、分子结构方面取得了巨大进步，未来可能像我们跟 chat、 gpt 对 话一样，跟蛋白质对话，这将带来药物研发的巨大突破。 主持人问，这些突破也引发了对就业的担忧。你一直持相反观点，认为 ai 不 会消灭工作，反而会带来劳动力短缺。我们看到能源、芯片、基础设施建设正在创造大量工作。你如何看待 ai 对 劳动市场的长期影响？ 黄人勋达，首先，这是人类历史上最大规模的基础设施建设，将创造海量就业机会，而且很多是蓝领技术工种， 水管工、电工、建筑工、钢结构工人、网络技术员、设备安装调试人员。在美国，这些岗位薪资几乎翻倍，很多达到六位数。我们其实面临严重的这类人才短缺。其次，看真实案例。 十年前，大家担心放射科医生会被 ai 取代，因为计算机视觉是最早超人类的 ai 领域。现在 ai 已经深度融入放射科，但放射科医生数量反而增加了。 原因，放射科医生的目的是诊断疾病，帮助患者，任务之一是毒片。 ai 让毒片速度极快，他们就能把更多时间花在患者沟通、与其他医生协助上，最终服务更多患者。医院收入增加，于是雇佣更多放射科医生。 同样，美国有五百万护士，过去一半时间花在文书记录上。现在用 ai， 例如我们投资的 abridge 公司产品做自动转录，自动记录后，护士能把时间还给患者。服务更多病人，医院收入提升，也雇佣更多护士。 核心判断框架区分一份工作的目的和任务如果只看表面，我们俩好像都在打字，但我们的目的不是打字，而是创造价值，解决问题。 当任务被 ai 极大提效后，目的反而能被更好地实现，生产力提升、需求扩大，最终创造更多就业。 主持人问，那如何让发展中国家让全球更多人受益？有人担心， ai 目前主要被高教育群体适用，如何避免家具不平等，让 ai 像 wifi、 五 g 那 样成为普惠技术？ 黄人熏打？第一， ai 就是 基础设施。每个国家都有电力，公路，也应该有 ai 基础设施。 过去可能只能进口 ai， 但现在开源模型非常强大，每个国家都可以结合自己的语言文化、专业知识，训练出属于自己的国家智能。 第二， ai 是 历史上最容易使用的软件，它的采用速度前所未有，短短两三年接近十亿用户。 cloud 的 推理和编码能力非常强。 chatgpt 则是消费者历史上最成功的 ai 产品之一。 最重要的是，你不需要计算机科学学位，也能编程了。你可以直接问 ai， 我 不知道怎么用，你教我怎么用。我想建一个网站，你能帮我写代码吗？ 他会一步步问你需求，然后直接生成代码。这对发展中国家意义重大。他有可能大幅缩小技术鸿沟，让普通人也能快速创造价值。 主持人问最后一个问题，我们在欧洲，大家很关心欧洲在 ai 时代的位置，你怎么看欧洲的机会，以及英伟达在其中能扮演什么角色？ 黄仁勋达，英伟达的独特优势是，我们服务全球几乎所有 ai 公司，覆盖语言模型、生物物理、世界模型制造、机器人等各个领域。 对欧洲来说，你们拥有非常强大的工业制造基础，现在是把制造业与 ai 深度融合，进入物理、 ai、 机器人时代的绝佳机会。美国主导了软件时代，但 ai 是 不用写代码的软件，你不是写它，而是教它。 欧洲如果现在就行动把工业实力与 ai 结合，有望在下一代实体经济中重新领先。同时，欧洲在深层科学、物理、化学、材料等仍有很强积累， ai 正好可以极大加速这些领域的发现。 前提是欧洲必须认真解决能源供应问题，加大 ai 基础设施投资，建立丰富的 ai 生态。这里的技工产业、工人基础其实比美国更强，这是巨大优势。 主持人总结到，所以我们离 ai 泡沫还很远，真正的问题是我们是否投资的够多。黄仁勋接着说， 目前注用英伟达 gpu， 包括老一代仍然非常困难，现货价格持续上涨，李来等公司研发预算正快速向 ai 转移。这不是泡沫，而是人类历史上最大基础设施建设所必须的投入。

家人们， one good test on the ai bubble is to recognize that nvidia has now， has now。 刷到这条视频的你，赶紧把抓住机遇狠狠打在公屏上！ 是不是天天刷到 ai 要取代人类工作？越看越焦虑，心都揪着！昨天达沃斯论坛上，英伟达 ceo 黄仁勋直接把这个焦虑炸得稀碎，他说的每一句话，全是未来五年的赚钱风口，普通人只要听懂，立马就能跟上节奏。我的天呐，你们敢信吗？ 黄仁勋直接把 ai 定义成人类历史上最大的基础设施建设浪潮。这根本不是什么简单的工具升级，是堪比 pc 互联网的颠覆性革命，就像当年你死活没看懂互联网一样，现在看不懂 ai， 那 可就要再错过一个黄金时代。 他有个比喻太绝了，家人们，赶紧记死， ai 就是 个五层大蛋糕，每一层都藏着大把商机。 最底层是能源网上是芯片、云服务、 ai 模型，最顶层就是医疗、金融、制造业这些应用层。 你们平时就只看到 chad、 gpt 这些表面的东西，殊不知，下面的基建正在疯狂砸钱，全球已经投了几千亿，未来还要砸几万亿美元建芯片厂、 ai 工厂、三星台机电全在玩命加码，这波红利，谁错过谁亏大！ 重点来了，你们最关心的事， ai 会不会抢我饭碗？黄仁勋直接拍板，不但不抢，还倒送高新岗位。现在建 ai 数据中心、芯片工厂急缺水管工、电工、建筑工人、网络技术员。在美国，这些岗位年薪都快六位数了，还根本招不到人。 看到没？不用博士学位，普通人照样能分 ai 的 大蛋糕！再给你们举个真实案例，彻底打消所有顾虑。十年前都说 ai 会取代放射科医生，结果呢？现在放射科医生比以前还多。因为 ai 帮他们快速分析影像，医生能多看更多病人，医院效率一高，直接招更多人。 护士也是一样，以前一半时间全耗在写病例上，现在 ai 全搞定，护士专心照顾病人，美国护士短缺的问题都直接缓解了。 黄仁勋这句话太戳心了，工作的目的是关怀，是创造，不是重复劳动。 ai 解放的是你的双手，从来不是你的价值。更炸裂的是， 黄仁勋说， ai 能直接缩小贫富差距，给发展中国家弯道超车的绝佳机会。现在 ai 是 史上最好用的软件，不用懂编程，靠提示词就能当自己领域的程序员。发展中国家不用从零开始，拿开源模型，结合本土语言文化，就能做出自己的 ai 应用， 直接跳过传统发展阶段，学生、普通人都能学。这才是真正的全民机遇，人人都能沾光。还有人嘴硬说 ai 是 泡沫，黄仁勋直接甩出现实，狠狠打脸全球。几百万块英伟达 gpu 供不应求，租都租不到，租金还在疯涨， 企业的钱都疯狂砸向 ai 超级计算机，这是实打实的真实需求，根本不是什么泡沫。他还呼吁养老基金、普通储蓄者都参与进来，这是扩大全球经济的超级大工程，错过这次，可能真要等一辈子。 最后给家人们狠狠划重点， ai 不是 敌人，是战友，不是泡沫，是实打实的时代风口。不管你是打工人、创业者还是学生，现在最该做的就是立刻学用 ai， 学会指导 ai， 不 用怕，学不会，他比你想的简单一万倍，零基础都能上手！ 觉得这条视频有用的家人赶紧点赞、收藏、转发给你最关心的人！关注我，后续直接给你们拆解怎么用提示词，快速入门 ai， 手把手教你抓住这波时代红利！ 评论区，告诉我，你最想靠 ai 解决什么问题，是提升工作效率，还是找创业方向？咱们评论区好好唠，不见不散，记得点赞关注哦！

黄振兴昨天在达沃斯二零二六的这场对话，直接把 ai 的 底牌露了出来，这个把市值干到全球前三，过去二十六年年化回报百分之三十七的男人，用最平静的语气抛出了他对未来的真实判断。错过了这场，你就错过了二零二六年最清醒的财富与产业重构密码。我抽取了三条能够跟创业沾边的核心逻辑。 第一层，别再把 ai 当成工具，它是全新的平台，像 pc、 互联网、手机一样重写了规则，过去的软件是代码写死的规则。而如今的 ai 是 prom 的 工程，它理解你的意图，它能看懂你的图像，听懂你的声音，而你不需要再写代码，直接用人话来指挥机器思考。 未来十年，所有伟大的应用都应该建立在 ai 模型之上，就像当年 app 爆发式一样，这意味着所有的应用都有可能重新做一遍，而且是谁都可以做。第二，很多人认为 ai 只有模型，但老黄一语道破，给出了一个五层蛋糕的架构，看看你能参与到哪一层。 底层是能源，因为没有电， ai 就是 一堆废铁。第二层是芯片以及基建，这个是英伟达的护城河。第三层是云服务，这个是算力的分发渠道。第四层是 ai 模型，比如像 gbt cloud， 最顶层是应用层，就是我们所了解的那些大领域，金融、医疗、制造。谁能够先把 ai 真正的跑进业务流程，谁就能够吃到最大的蛋糕。真正明白的公司是可以用 ai 把产值翻十倍的。他清醒地指出，二零二五年是风险投资疯狂砸向 ai 原生应用的一年， 为什么要砸？因为模型已经成熟到可以支撑起实际业务了。第三， ai 马上就要从会聊天进化到会干活加上会造物。 这不是科幻，这是二零二六年已经在实验室和早期商业里面发生的事。 agent 可以 自己规划，自己执行多步推理，外加上可以理解物理规律以及机器人的控制。所以这波并不是软件的革命，而是物理世界被重新编辑的机会。真正拉开距离的，就是看谁能够先把 agent 加上 physical ai， 跑进自己的业务核心流程。

朋友们太炸裂了！英伟达黄仁勋再次把 ai 拉进了下一个时代，六大核弹组成新王炸！人类计算体系又迎来一次换代，这就是市值五万亿美元的魅力，观众比明星演唱会还挤，我现在就在 c e s 现场飞了半个地球，排队几小时看老黄演讲，为你带来英伟达最炸的发布解读。 首先，老黄开启疯狂撒钱模式，一口气丢出六大领域的全开放模型，可以直接使用训练和部署。 ai 的 创新门槛被彻底打开，医学模型 clara、 地球软身 earth two a 卷的推理大脑直接拿去用，而 cosmos 和 g r 零零 t 直接给机器人装上世界模型和大脑现场演示桌面机器人瞬间活了，仓库、人形、家用工厂等机器人都将加速进化到真实世界干活。 接着，阿 farme 登场，全球首个会思考的自动驾驶推理模型已经落地到奔驰上。其他自动驾驶是看见到反应，而阿 farme 是 看见推理预测决策，像人一样思考，如果那个人冲出来，我该怎么办？ 实现真正的 l 四级自动驾驶。黄承勋说， ai 不 只是看世界，而是要理解世界是怎么运转的。接下来全场都疯了，老黄掏出一大堆东西说，这就是六位一体极致协同设计的 ai 平台，用 vr、 c p u 机、 p u 等六大神器组成超级计算机，作为一个平台运行， 全面投产。今年交付 vivo， 比 nv link 七十二巨无霸机贵，每秒三百六十亿亿次计算内部贷款超过了整个互联网流量总和。与 blackberry 相比， ai 退利成本直接砍掉百分之九十。 训练超复杂模型， gpu 只要四分之一，让全世界都用得起。老黄的 p 更亮了，每次发布都在改写算类的规则，加速 ai 的 进化。我是赛博奇，让我们一起奔向 agi 世界。

历时间一月二十一日，在达沃斯论坛上，英伟大 ceo 黄仁轩罕见的用一句话总结了过去一年 ai 发生的变化。 他说，去年 ai 模型层发生了三件大事，注意是模型层 ai 开始具备代理能力了。早期的 ai， 它存在一个很严重的问题，就是幻觉 严重。但是去年开始，模型能力出现了一个质的变化，它在没有接受特定行业训练的情况下，开始具备推理、规划、拆解、提问的能力。换句话说， ai 不 再只是回答问题的工具，而是开始可以变成一个 代理人，你不用一步一步教他去怎么做，他知道怎么去做，你只需要告诉他目标就可以了，这就是 agency ai。 第二件事是开源模型的爆发。黄仁勋提到了一个名字， deepsea， 这是第一个真正意义上的开源推理模型，它的出现对绝大多数行业来说都是一个分水岭。 以前推理能力是巨头专属，现在推理能力开始平权了，研究机构、创业公司、学校、个体开发者都在开源模型的基础上做出自己的东西。 这件事情的本质不是技术开源，而是 ai 的 生产资料开始下沉。当生产资料下沉的时候，真正发生变化的一定在应用端、行业端、本地化端。第三件事很多人都听过，但是严重低估了 物理 ai 的 崛起。 ai 不 再只是理解语言、文字、图片，它开始理解这个世界的本身，生物蛋白、化学、反应、材料结构、流体动力学、粒子 物理、量子物理什么意思？以前 ai 是 认识世界的工具，现在 ai 正在变成重构现实世界的引擎。这一步一旦跨过去，医疗制造、能源材料都会被整体改写。人徐说，过去一年是不可思议的一年， 二零二五年的风险投资规模的大部分资金都流向了 ai 的 原生公司，投资资金达到了历史新高。接下来最震撼的一部分，黄仁勋说，人类历史上最大规模的 ai 基础设施已经开始了，据已经投入的消息说是 几千亿美金，还没有投入的是数万亿美金级别的。很多人说这是泡沫，但它 给工程一个非常标准的判断，就是看 gpu 能不能用得上。现实是，英伟达的 gpu 全球现在租不到，不只是最新款，连老款都在涨价， 不是没人用，是算力根本不够用。所以你会看到，台积电要建二十座芯片厂，富士康、伟创广大要建三十座计算机工厂。美光内内存场上全面加码，这不是情绪，这是产业链在集体下注。 最后，黄仁勋特别提到了一句话，每个国家都应该参与 ai 的 基础设施建设，因为 ai 的 门槛正在快速下降。现在没有计算机学位的人也可以成为程序员，发展中国家学生、普通人都可以学会 使用 ai， 指导 ai。 苹果 ai， 这不是精英工具，这是下一代通用的基础能力。

we saw the advance of dixie on one the first open model that's a reasoning system it cut the world by surprise and it activated literally this entire movement now we have opening open model systems all over the world of all different kinds and we now know that open models have also reached the frontier still solidly six months behind the frontier models， but every single six months a new model is emerging and these models are getting smarter's point because of that you can see the number of downloads has exploded the number of download is growing so fast because starters want to participate in the ai revolution large companies want to researchers want to students want to just about every single country wants to。