NVIDIA 執行長 Jensen Huang 在 Morgan Stanley 年度TMT科技大會上，進行了一場涵蓋AI 產業經濟學、以及未來十年科技願景的深度對話。
#AI的三次拐點：從生成到推理再到 Agent
Jensen Huang 將過去兩年 AI 的發展歸納為三個關鍵拐點。第一個拐點是生成式 AI。「GPT-3 在眾人眼前放了好幾個月，直到有人寫了一個外殼把它變成 ChatGPT，變成 API，讓每個人都能輕鬆使用。」
第二個拐點是推理能力的出現。「生成式 AI 容易產生幻覺，不是因為技術本身有什麼根本性的問題，而是因為它沒有建立在相關資訊的基礎上。」o1 的出現帶來了自我反思和自我修正的能力，讓輸出的資訊更加可靠。「o1 相比 ChatGPT，大概需要 1000 倍的運算量。因為它太實用了，使用量可能又多了 100 萬倍。」
第三個拐點，也就是當前正在發生的，是 AI agent。「現在你可以給它一個問題描述，提示詞從『查詢』變成了『行動』：創造、執行、建構、撰寫。」
Jensen Huang 特別提到了 OpenClaw 這個開源專案。「OpenClaw 可能是有史以來最重要的軟體發行。Linux 花了大約 30 年才達到的普及程度，OpenClaw 在 3 週內就超越了。它現在是史上下載量最大的開源軟體。」
從運算需求的角度來看，agent 代表了又一次數量級的跳躍。Jensen Huang 回顧了這個演進：第一代生成式 AI 是一個提示詞產生一個回應；到了 o1 推理模型，token 消耗量增加了約 1000 倍；而 agent 的 token 消耗量又再跳升到 100 萬倍。
「這些 agent，我們在公司內部叫它們 claw。這些 claw 正在持續不斷地在背景運行，為我們做事:寫作、開發工具、開發軟體。」Jensen Huang 直言，這對運算需求的影響是立竿見影的：「我們公司需要的運算量暴增。每一家公司需要的運算量都在暴增。」
#運算量等於營收：AI 工廠的經濟學
Jensen Huang 用「工廠」來定義新一代的資料中心，並闡述了其背後的經濟邏輯。「幾年前我提出這些資料中心其實是 AI 工廠，當時大家覺得這個說法太土了。但它們就是在生產 token，而 token 是可以變現的。」
他進一步指出，運算能力與營收之間存在直接的因果關係。「我們現在確定知道，企業的營收與運算能力直接相關。如果 Anthropic 有 3 倍的運算能力，他們的營收就會是 3 倍。我們知道 Anthropic 是受限於運算能力的」
在效能方面，Jensen Huang 強調 NVIDIA 的領先幅度。「NVIDIA 的每瓦 token 產出量領先替代方案一個數量級。你的工廠有 1GW 的電力，如果你的每瓦 token 是替代方案的 10 倍，你的營收就是 10 倍。」他引用了 SemiAnalysis 的基準測試結果：「他們宣布 NVIDIA 是推論之王。」
更進一步，他提出了一個大膽的預測：「運算等於 GDP。每個國家都會需要它，因為沒有任何國家會在未來說『我們決定不需要智慧了。』」
面對記憶體、電力、許可證等各種供應限制的問題，Jensen Huang 表現出樂觀態度。「我喜歡限制。在資源受限的世界裡，你別無選擇，只能選最好的。你不會隨便把東西塞進去試試看，你會選擇你確定能交付最佳每瓦 token 的方案。」
他強調 NVIDIA 的供應鏈已經做好充分準備。「當 Satya 請我幫他建置幾個 GW 的運算能力時，答案是『沒問題』。因為我已經備齊了所有的記憶體、晶圓、CoWoS、封裝、系統、連接器、線材：從銅到多層陶瓷電容器，全部到位。」他指出，NVIDIA 強大的資產負債表在今天不僅是有幫助的，更是具有戰略意義的。
Jensen Huang 分享了近期 NVIDIA 在客戶端的重要進展。「我們把 OpenAI 的運算能力從 Azure 擴展到 OCI，現在又擴展到 AWS。我們正在全力加速 AWS 的建置，讓 OpenAI 能夠獲得更多運算能力。」
第二個突破是與 Anthropic 的合作。「在 Anthropic 的案例中，我們正在 AWS 和 Azure 兩端同時積極擴展他們的運算能力。他們的營收品質非常好，我們只需要為他們提供更多的運算能力。」
第三個則是全新的 AI 實驗室 MSL（Elon Musk 的 xAI）。「一個全新的實驗室突然出現在世界上，他們需要幾百萬顆 GPU。MSL 是在 Meta 之上的全新需求。」Jensen Huang 總結：「我們的需求從極高，變成了比極高還要更高。」
此外，他也透露了 NVIDIA 的投資動態。「我們已經敲定協議，將投資 300 億美元在 OpenAI。他們預計在年底前上市，這可能是我們最後一次有機會投資這樣一家具有重大影響力的公司。我們在 Anthropic 的 100 億美元投資可能也是最後一次了。」
Jensen Huang 預測整個 IT 產業將經歷根本性的轉變。「未來不會有任何軟體不是 agentic 的。每家軟體公司都會同時使用開源模型和閉源模型，就像我們既有全職員工，也有外包人員和專業顧問一樣。」
他認為軟體產業的商業模式將徹底改變。「今天這些軟體公司是工具出租商。未來，他們不只會出租工具，還會出租使用工具的專家：也就是 agent。Cadence 會變得更大，Synopsys 會變得更大，Siemens 會變得更大，但他們的業務型態會改變，從軟體授權公司變成同時出租專業 token 的公司。」
他指出，目前約 2 兆美元的 IT 產業幾乎沒有 token 消耗，「但在未來將成為巨大的 token 消費者。資金就是從這裡來的。」
#物理AI：下一個十年的前沿
Jensen Huang 將對話帶向了 AI 的下一個前沿：物理 AI。「AI 需要具備物理感知和物理理解。因果關係、重力、碰撞、慣性、物體恆存性——這些都會深刻影響物理行為和物理智慧。」
他列舉了 NVIDIA 在這個領域的多個領先模型：Cosmos 是全球下載量最大的物理 AI 模型；自動駕駛領域的 Alpaca-Mayo 排名第一；人形機器人模型 GR00T 是全球下載量最大的人形機器人模型；數位生物學領域的 La Proteina 也取得了巨大成功。
「兩年後，我們大概不會再討論 agentic AI 了，因為大家都已經在用了。到時候我們會開始討論物理 AI，而且會持續談論十年。」他也提到了與 Eli Lilly 共同成立創新實驗室的合作案。「除非你擁有 NVIDIA 這樣的完整軟體堆疊和數位生物學領域的專業能力，否則你要怎麼建置 Lilly 的 AI 工廠？」
被問到如何看待 NVIDIA 的股票表現時，Jensen Huang 直言：「你沒辦法壓住這支股票。原因很簡單：運算等於企業的營收。未來每一家公司都需要運算來創造營收，因為運算轉化為智慧，智慧轉化為數位勞動力，數位勞動力轉化為營收。」
他觀察到所有雲端服務商已經將全部資本支出轉向 AI 系統。「Meta 已經證明了這更好，Google 已經證明了這更好，AWS 也已經證明了這更好。整個網路產業可以把 100% 的資本支出投入 AI，因為它確實更好。」
Jensen Huang 最後預測，整個 IT 產業都將由運算驅動，規模將達到數兆美元。「我們還在這段旅程的起點。」
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