不需要冗长的审批流程，不需要等到年终评估，只要你做得好，老板可能随时会给你一个惊喜，这种方式在大公司中几乎闻所未闻。 这场火爆的对话发生在全球排名第一的商业播客节目All-in Podcast上，黄仁勋不仅确认了这个传闻，还透露他会用机器学习和各种技术手段来亲自审核全公司42000名员工的薪酬方案。 谈到DeepSeek，老黄认为开源非常重要，如果没有开源，初创公司根本无法生存。而未来的产业很可能由现在的初创公司主导，他们需要开源模型。 他还特别兴奋地谈到了DeepSeek R1等推理模型的意义：旧模型是一次性的，所有东西都是预先记忆的。但现在有了推理模型，它们能够真正地思考。如果每一步思考都是能源高效的，那么你就可以思考很长时间。 早期Hopper芯片的需求增长实在太快，产能根本跟不上。但现在情况已经大为改善，英伟达会提前一年向所有合作伙伴披露产物路线图，让大家有充足时间一起规划。 买方决定要分配多少电力、多少数据中心空间、多少资本支出，我们一起制定计划，合作进行产物迭代。现在整个流程已相当顺畅。 当被问到这些动辄数十万美元的芯片能用多久时，黄仁勋算了一笔账：每一代产物性能提升X倍，意味着性能功耗比提升X倍，这就等同于客户收入提升X倍。 他透露了一个惊人的数据：Hopper芯片一年后仍能保持约80%的价值，两年后约65%，三年后还有50%。而且由于CUDA平台的可编程性，全世界的开发者都在不断优化它的性能。 他以英伟达为例，现在公司100%的软件工程师都在使用AI，100%的芯片设计师也都在用AI辅助工作。但这并没有导致裁员，反而让公司能够追求更多的创新想法。 现在每个人都是程序员了。过去你需要掌握C语言、C++或Python，但现在你只需要用自然语言和AI对话就行。即使你不知道怎么提问，你可以让AI帮你写个更好的问题，AI就会帮你重新组织语言。 有一件事我们可以确定，如果你不使用AI，你会输给那些使用AI的人。他断言，未来不会有程序员能够单打独斗，”你不能再不借助工具裸奔（raw dog）了，得找个Copilot才行。 就像两三百年前能源生产在经济中占比峰值时达到30%一样，未来也会有一整个产业专门负责生成tokens，这会成为新的基础设施我感觉现在在AI基础设施上的投入大概是几百亿美元，但未来每年的投入会达到数万亿美元。 比如生产人形机器人，就需要一个AI工厂来为机器人打造 “大脑”。未来每个公司其实都会有两个工厂，这就是产业的未来。特斯拉已经有两个工厂了，埃隆很早就意识到需要一个大型AI工厂来支撑他的汽车业务 现在汽车里已经有AI了，未来空中交通管制可能不再需要大量人员远程监控，而是由一个巨型AI负责，只有在AI处理不了的时候，人才会介入。
