在與 Cisco 執行長 Chuck Robbins 的深度對談中，NVIDIA 執行長黃仁勳（Jensen Huang）以輕鬆卻深刻的方式，剖析了企業在 AI 浪潮下的焦慮與機會。從「AI 工廠」的定義到對年輕工程師的職涯建議，黃仁勳金句連發。以下是本次對談的 6 大關鍵 Q&A 精華整理：
Q1：大家都說要建立「AI 工廠」，這到底意味著什麼？與傳統運算有何不同？
黃仁勳： 我們正在經歷過去 60 年來第一次的運算重塑。 過去是「顯式編程」（Explicit Programming），我們寫 C++、寫指令，告訴電腦每一步該怎麼做；現在是「隱式編程」（Implicit Programming），你告訴電腦你的「意圖」（Intent），由它來找出解決方案。
這不僅僅是處理器（CPU/GPU）的改變，而是整個運算堆疊——包含網路、儲存、安全——都在被重新發明。我們正在從單純的「計算」走向「人工智慧生成」。
Q2：許多企業想導入 AI 但不知從何下手，你會建議他們先看 ROI（投資報酬率）嗎？
黃仁勳： 千萬不要一開始就執著於 ROI，那會扼殺創新。 如果你問我為什麼要讓員工嘗試某個 AI 工具，我的回答通常是「Yes」，而不是「證明給我看這會賺錢」。就像你教養孩子，你不會要求孩子先證明學這項才藝未來會賺大錢，才讓他去學。
我的建議是：「讓千花齊放」（Let a thousand flowers bloom）。 在 NVIDIA，我們讓員工嘗試各種 AI 工具（Anthropic、Copilot、Gemini 等）。創新在本質上是「失控」的，如果你想完全控制，就無法創新。當然，到了某個階段你需要修剪花園、集中資源，但在初期，請鼓勵員工安全地大量實驗。
Q3：除了實驗，企業該如何將 AI 應用在核心業務上？
黃仁勳： 去找出你們公司「最本質、最重要」的工作是什麼，然後對它應用「無限」與「歸零」的邏輯。
什麼是 AI 的本質？就是「智慧的邊際成本趨近於零」。 以前需要一年做完的事，現在可能只要一小時。你必須問自己：如果執行這項任務的速度變成光速、成本變成零，你會怎麼改變你的工作方式？如果你沒有用這種「豐饒」（Abundance）的思維去重新想像你的核心業務，你的競爭對手或是新創公司就會這樣做，然後顛覆你。
Q4：你是技術出身，但現在 AI 可以自己寫程式了，這對未來的工程師或「領域專家」意味著什麼？
黃仁勳： 這是一個巨大的機會翻轉。 過去，寫程式（Coding）是一個門檻，如果你不懂 C++ 或 Python，你就無法指揮電腦。但現在，寫程式將變得像「打字」一樣，成為一種大宗商品（Commodity）。
這意味著什麼？意味著「領域知識」（Domain Expertise）才是真正的超能力。剛畢業的資工系學生可能很會寫 Code，但他們不懂製造、不懂醫療、不懂供應鏈。而你們——在座的各位企業領袖和資深員工，你們懂客戶、懂痛點。現在你們可以用「自然語言」指揮 AI 來解決問題。所有的企業都有機會轉型為科技公司，因為技術的門檻被 AI 剷平了，剩下的決勝點是你們對產業的理解。
Q5：關於「物理 AI」（Physical AI）與機器人，你的看法是？
黃仁勳： AI 的下一波浪潮是理解物理世界。 現在的大語言模型懂莎士比亞，但它可能不懂「骨牌效應」——推倒一個骨牌會壓倒下一個。未來的 AI 需要理解因果律、重力、質量。
而在應用上，我認為 AI 不該去「重新發明工具」，而是要「使用工具」。 如果我們打造一個通用機器人，我不會讓它把手變成槌子，我會讓它去拿槌子來用。同理，AI 軟體不該試圖取代 SAP 或 ServiceNow，而是應該去學會操作這些軟體。Agentic AI（代理人 AI） 的核心能力就是：使用工具、進行研究、解決問題。
Q6：企業應該將資料全部放上雲端，還是該建立自己的地端（On-prem）AI？
黃仁勳： 我建議要保留一部分在地端，尤其是關於你的「問題」。 這是一個很重要的觀念：答案是大宗商品，但「問題」是你的核心機密。
就像你去看心理醫生，你不會希望你的諮詢過程被公開直播。企業也是一樣，你在思考什麼問題、你在探索什麼方向，這才是你最有價值的智慧財產權（IP）。我不希望 NVIDIA 內部在問 AI 的問題被雲端廠商知道，因為那代表了我們的戰略意圖。所以，建立屬於自己的 AI，把「提問」留在內部，是非常合理的策略。
此外，不要只是租用技術（Rent），要試著自己建造（Build）。 就像我建議孩子要去組一台電腦、去打開汽車引擎蓋看看一樣，在這個 AI 時代，你必須對技術有「手感」（Tactile understanding），你不能只當個使用者。
總結：從「Human in the loop」到「AI in the loop」
在訪談最後，黃仁勳提出了一個觀念的翻轉： 過去我們常說 AI 需要 “Human in the loop”（人類在迴路中監控 AI）； 但未來應該是 “AI in the loop”（AI 在人類的迴路中）。
這意味著 AI 應該隨時在旁觀察、學習人類的決策與經驗，將員工的隱性知識轉化為公司的永久資產。這樣一來，公司就不會因為人員流動而倒退，而是隨著時間累積，變得越來越聰明。
【資料來源】
【本篇文章由 AI 協助產出】
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