7月17日消息，在第三届中国国际供应链促进博览会论坛上，英伟达公司总裁兼首席执行官黄仁勋与阿里云创始人王坚，开展了一场持续20分钟的"炉边谈话"。
从AI基础技术的变革（如深度学习、生成式AI到物理AI）、开源模型的生态价值，到算力革命的十年万倍跃升，两人探讨了AI如何重塑科学创新与人类创造力。
黄仁勋强调开源协作的重要性。他表示："开源工程非常重要。创新的速度不仅取决于每个公司或组织的贡献，而是能够汇集所有资源，造福整个生态系统。开源模型不仅能帮助中国AI发展，也能推动全球AI领域进步，是安全的发展方式。"
他还指出，以硅技术为基础的算力会继续进化。比如晶体管将走向三维结构，称为"全环绕栅极"（Gate-All-Around）。现在是"纳米片"阶段，下一代是"环绕栅"结构，之后甚至会实现"晶体管堆叠晶体管"——就像叠罗汉一样，而非平铺在硅片表面。"未来的封装也不会局限于芯片大小，而是会形成'整块面板'一样的芯片系统。"
此外，黄仁勋特别寄语年轻人：要掌握第一性原理思维，继续学习科学、推理以及电脑编程等知识。这一代人将成为"AI原住民"，与科技共生共进。
以下为对话实录，略经编辑：
王坚：你觉得AI领域基础层面在过去几年发生了什么样的变化？
黄仁勋：这是一个很好的问题。首先，AI是一种全新的软件开发方式。过去是人为编写代码、设计算法来预测结果，现在我们用算法学习如何预测结果。计算机通过现有数据进行学习，这种预测能力具有广泛的普适性。
机器学习技术诞生已久，但2012年出现了技术大爆炸。深度学习成为非常有效的工具，其表现甚至超越科学家水平。从2012到2017年，我们见证了计算机视觉效果超越人类能力，语音识别技术同样取得突破，语言理解能力也达到人类水平。这是AI发展的认知阶段。
随后是生成式AI的出现，它能够实现跨模态转换——从中文到英文、从图形到图形、从中文到视频。这种转换不仅限于语言，还涵盖不同媒介。生成式AI虽然7年前才问世，但发展势头强劲。现在的AI不仅能理解信息，还能生成信息，推理能力尤为突出。AI能够分解问题并解决前所未有的难题，这就是推理AI的威力。
下一波浪潮是物理AI，其能力将融入物理世界，比如机器人领域。大约每4-5年就会有一次重大突破，AI已能解决大部分认知性任务。虽然我们的目标是让AI超越人类智慧，但在解决问题方面，AI即将达到这一里程碑，这是非常了不起的成就。
王坚：今年开源模型也改变了AI技术格局。
黄仁勋：你觉得哪一个技术变革让你最兴奋？
王坚：我最兴奋的是计算技术的进步。计算是一切的基础架构，我们谈论AI时本质上是在讨论计算。20年前我们讲计算机，很少提及计算本身，所以与其说计算机改变世界，不如说是计算在改变世界。
黄仁勋：AI将计算带到了新境界，这非常了不起。在模型训练过程中，我们见证了巨大变化：第一个十年是预训练阶段，我们收集大量数据，甚至利用AI准备训练数据；随后进入人工强化训练阶段，加入人类反馈，实现人机协同；现在AI能够自主思考和实践，通过强化学习生成数据并完成任务。这一过程需要巨大的算力支撑。
王坚：这背后需要强大的算力支持。对我来说，AI不仅是模拟人类智慧，更是增强和扩展人类智慧的工具。AI激发创造力，提升我们的认知能力。
黄仁勋：飞机让我们飞得更远，而AI让我们思考得更深入、更聪明。AI与人类大脑的运行机制非常相似。
王坚：回到开源AI话题，我们有DeepSeek、阿里云AI产品以及Kimi等颠覆性开源模型，它们正推动着AI的未来发展。
黄仁勋：AI进步速度惊人，英伟达的算力在过去十年提升了10万倍，能够处理更海量数据，使机器学习更高效。值得注意的是，大部分AI研究都是开源的，中国研究者发布的论文数量全球领先，这种开源协作推动了科学发展。
下一步不仅要开放研究，更要开放工程实践。开源工程至关重要，因为它能汇聚全球智慧，加快创新速度。开源模型不仅惠及中国AI领域，也推动全球发展。像Kimi这样的推理模型非常先进，医疗、金融、机器人等行业都能从中受益，开发自己的专属模型。
开源创新能获得全球审查，就像DeepSeek的论文堪称A+水准，既包含科学价值也具备工程实用性，这种开放共享能显著提升工作效率和质量。
王坚：AI对科学发展和技术创新的长期影响是什么？它将如何改变科研方式？
黄仁勋：AI正在更大范围地为人类和科学服务。在芯片制造领域，我们开发了设计工具和自制传导器，实现了芯片制作流程的全程掌控。
生物学由自然创造，我们通过AI来解析蛋白质、细胞和生命机制，甚至理解生物机能反应。运用AI设计药物，有望延长人类寿命，这是巨大的机遇。
在算法领域，AI能帮助解决天气预测、海洋物理等复杂问题。通过训练AI理解自然法则，我们既能揭示自然真相，也能模拟自然规律，这将极大推动科学发展。
王坚：AI基于硅技术发展，未来十年二十年我们是否仍需依赖硅？
黄仁勋：现代"硅技术"已融合多种新元素，单纯称为"硅"已不准确。未来我们将从多个方向持续突破：
晶体管将采用三维"全环绕栅极"结构。当前是"纳米片"阶段，下一代是"环绕栅"结构，最终实现"晶体管堆叠"——如同叠罗汉般立体化，而非平面排列。
供电方式将转向背面布线，封装技术从单芯片转向多芯片堆叠。英伟达最早大规模采用CoS（ChiponSubstrate）技术，未来封装将发展成"整块面板"规模的芯片系统，甚至可能出现桌面大小的芯片。在此基础上引入硅光子技术（SiliconPhotonics），通过CPO（Co-PackagedOptics）实现光子与电子的紧密耦合，其综合效能将超乎想象。
王坚：科技的本质是连接人与人。AI对年轻人意味着什么？您对他们有何建议？
黄仁勋：有人认为AI能解决数学和编程问题，因此不需要学习这些技能，这是错误的。虽然未来编程需求可能减少，但第一性原理思维至关重要——我们需要建立深度思考的体系。
我建议年轻人：
1.继续学习科学、推理和编程等基础知识；
2.积极拥抱AI技术。AI正在重塑计算机形态，它理解人类交互方式甚至能自我教学，这种"增强版电脑"将成为最强大的平等工具，惠及农民、老年人等所有群体；
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