145 · 2025 年的 AI 敘事之爭
NVIDIA’s Jensen Huang on Reasoning Models, Robotics, and Refuting the “AI Bubble” Narrative
Jensen Huang 回顧 2025 年,從就業、開源、成本談到機器人與能源,並正面回應中國與 AI 泡沫的說法。
145 講了什麼
- 任務不等於目的Jensen Huang 用放射科醫師的例子說明,AI 全面進入放射科後醫師人數反而增加,因為看片是任務、診斷疾病才是目的;也把同一個框架套到律師、軟體工程師與服務生。
- AI 是五層蛋糕Jensen 把 AI 拆成能源、晶片、基礎設施、模型、應用五層,主張 AI 不只是 chatbot,所以開源、能源與贏法都該用整個 stack 來看。
- 開源與反對單一贏家Jensen 說沒有開源,新創與傳統產業會被悶死,並認為 God AI 離現在非常遙遠,不應為了它改變政策方向;也批評末日敘事對產業與政府都沒幫助。
- 成本一路掉、架構要彈性Jensen 說硬體加演算法讓成本每年大幅下降,所以 NVIDIA 堅持可程式化、相容的架構,才能跟上 transformer 的快速變化。
- 2026 年看好的方向Jensen 預期數位生物學出現 ChatGPT 時刻、自駕車加入 reasoning、機器人在各垂直領域落地,並認為未來五年的重點是垂直領域。
- 對泡沫說法的回應Jensen 說加速運算的轉移本身就很大,OpenAI 缺的是產能,還舉出各產業對算力的需求,認為「泡沫」的說法太表面。
從哪一段開始看24 段
- 00:05開場與年度回顧Jensen Huang 說 2025 年不意外的是 scaling laws 與技術進展,滿意的是 grounding、reasoning 與模型前面加上 router;也提到聽說 OpenEvidence 的毛利率有九成,token 現在賺得到錢。
- 02:552025 年的主題Jensen 說這一年花很多時間在與中國的對話、地緣政治與出口管制上,也談到工作、能源與勞動力短缺,感嘆「一切都是 AI」。
- 04:58AI 工廠與新工作Jensen 把 AI 描述成每個 token 都是當下才生成的軟體,所以需要 AI factories;晶片廠、電腦廠、AI 工廠三種新廠在美國同時蓋,技工需求很大,還提到電工薪水翻倍。
- 08:10放射科的任務與目的以 Hinton 當年對放射科的預測為例:放射科應用現在全是 AI,放射科醫師人數卻增加,因為任務是看片、目的是診斷疾病。
- 11:05生產力、缺工與律師生產力提高會讓公司做更多事而不是裁員;並舉工廠工人與卡車司機的缺口、機器人需要維修產業,並用律師的「目的」不只是讀寫合約來呼應。
- 15:15中國、開源與五層蛋糕主持人問中國開源模型崛起與美國該怎麼做,Jensen Huang 先用能源、晶片、基礎設施、模型、應用五層來定義 AI,強調 AI 不只是 chatbot。
- 18:43開源為什麼重要Jensen 說沒有開源,新創與製造、運輸、醫療等產業會被「悶死」,提醒政策制定者不要傷到開源這個創新飛輪。
- 21:22God AI 與單一贏家針對「一個模型通吃」的說法,Jensen 認為 God AI 離現在非常遙遠,AI 就是下一個運算產業,不必等它出現才前進。
- 24:20末日論與監管Jensen 批評末日敘事對產業與社會都沒幫助,並談到監管俘虜的疑慮;也主張產品安全的第一步是照宣稱運作,並且會有許多 AI 互相監看。
- 29:18成本下降與 DeepSeek討論 token 成本與訓練成本;Jensen 說硬體加演算法每年進步 5 到 10 倍,也認為 DeepSeek 的論文對美國新創與實驗室幫助很大。
- 35:08研究時代與模型分化主持人提到 Ilya 說的「回到研究時代」;Jensen Huang 認為模型會往不同專長分化,新創可以拿開源模型找一個小利基做到很強。
- 39:02軟體工程師的目的Jensen 說 NVIDIA 工程師的目的是解決問題,寫程式只是其中一項任務;再以服務生為例,把「目的對任務」的框架套到各行各業。
- 40:22堅持可程式化架構回應「專用晶片會取代 NVIDIA」的說法:架構要能跟著 transformer 的快速變化調整,並保持相容、維持龐大的安裝基礎,也說 NVLink72 是成本最低的 token 生成機器。
- 43:352026 年的突破領域Jensen 預期數位生物學會迎來 ChatGPT 時刻,自駕車也會因為 reasoning 而能處理沒見過的狀況,並看好人形與多形態機器人。
- 47:00自駕車的演進談自駕車從人工設計的演算法、模組化系統走到端到端模型;Jensen 說 NVIDIA 的自駕技術棧剛拿到最高安全評級,第二名是 Tesla。
- 49:06機器人的路Jensen 對機器人比自駕樂觀,認為凡是會動的東西都會機器人化,AI 會是 multi-embodiment,人形機器人的技術也可用在其他機器人。
- 51:43垂直整合與解決方案商消費者用 AI 九成準確就滿意,工業應用卻要求極高,需要垂直解決方案商把核心技術做到可靠;並預測未來五年的興奮點是各垂直領域,並認為 wrapper 公司不會被淘汰。
- 54:16能源與 AI沒有能源就沒有新產業,美國仍受電力限制,什麼能源都需要;主持人補充 AI 需求正推動電池、太陽能等新創,Jensen 則認為 AI 可能是永續能源最大的推手。
- 57:24敘事之爭Jensen 說不能把末日派說的一概當成無關,也不能把樂觀者都當成天真;但訊息九成是末日,會嚇得大家不敢投資讓 AI 更安全的技術。
- 58:402026 年的中美關係Jensen 樂觀地期待與中國的關係改善,認為全面脫鉤不切實際,並說明出口管制應以國家安全、技術領導與國家繁榮為基礎。
- 1:02:35整個 stack 的角度Jensen 提醒要看整個 stack:中國網路的成長讓 Intel、AMD、Micron 等賣出大量產品,中國也對開源貢獻最多。
- 1:04:39AI 泡沫嗎Jensen 先講加速運算的轉移,即使沒有 chatbot,NVIDIA 也會是很大的公司;再談 OpenAI 缺的是產能,以及 100 兆美元 GDP 中 2% 的研發預算移向 AI。
- 1:10:39企業採用與答案主持人提到 MIT 的研究與企業採用速度;Jensen Huang 說要看創新就去找新創,不要去找企業,並說研究者與使用者要的是答案而不是搜尋。
- 1:13:30收尾Jensen 回到五層蛋糕的框架,認為有了共同框架,各種敘事會更務實,也說加速推進技術是讓人安全的方法之一,並對未來五年樂觀。
值得記的話5 句
A job has tasks and has purpose.
Jensen Huang 說,一份工作有任務,也有目的08:56God AI is not showing up next week.
Jensen Huang 說,God AI 不會下週就出現22:59The first part of the car is it works as advertised.
Jensen Huang 拿車子比喻:安全的第一步是照宣稱的方式運作27:42Security takes technology. Safety takes technology.
Jensen Huang 說,安全與資安都要靠技術58:10Everybody is dying for capacity.
Jensen Huang 說,每個人都在搶運算產能1:10:08
名詞與人物11 個
- AI factories
- Jensen Huang 對產生 token 的運算設施的稱呼,說這類設施像能源與網路一樣是基礎建設
- 五層蛋糕
- Jensen 用來說明 AI 的框架:能源、晶片、基礎設施、模型、應用
- task versus purpose
- Jensen 用來談工作的框架:任務是做的事,目的是這份工作真正要達成的事
- God AI
- Jensen 用來指單一個無所不能的 AI,認為它離現在非常遙遠
- accelerated computing
- Jensen 說 NVIDIA 發明的運算方式,用在圖形、資料處理、分子動力學等 AI 做不到的工作
- programmable architecture
- NVIDIA 堅持的可程式化、相容的架構,說這樣各種演算法都能在同一批硬體上跑
- NVLink72
- Jensen 提到的 NVIDIA 最新創新,說它是成本最低的 token 生成機器
- hybrid SSM
- Jensen 舉為新架構的例子,說 NVIDIA 剛發表新的 hybrid SSM
- multi-embodiment
- Jensen 說每個 AI 都能像人一樣進入不同的身體,如車、機械手臂、挖土機
- digital biology
- Jensen 預期會迎來 ChatGPT 時刻的領域,包含蛋白質與化學的理解與生成
- OpenEvidence
- 醫療資訊 AI 公司,Jensen 聽說它的毛利率有九成;主持人也多次提到
提到但沒有展開
- Jensen 說量化交易正從人工設計特徵的 classical machine learning 轉向 AI,金融服務是 NVIDIA 成長最快的業務之一。
- 談中美關係時,Jensen 說全世界最強的軍事靠最強的經濟支撐,所以出口管制的策略需要細緻。


