「策听」黄仁勋最新专访：开源模型激活了整个市场，真香
总字数约3000字，阅读时长为8分钟
内容目录 Table of Content：
「本期内容简介」
「精选5条核心问答」
人工智能技术能像电力普及般推动全社会进步吗？
什么是国家主权AI？
开源还是闭源AI?
英伟达如何做到不裁员？
如何跟上AI革命浪潮？
「本期问题列表」
「本期内容简介」
节目日期：2025年3月20日
本期A16Z的播客节目邀请到了英伟达创始人兼CEO黄仁勋（Jensen Huang）和欧洲最大的AI独角兽公司Mistral的创始人兼CEO 亚瑟·门施（Arthur Mensch，法国口音的那位）， 探讨了人工智能作为国家战略的重要性，是应该选择开源还是闭源模式，并分享了他们对未来AI发展方向的深刻见解。
「本期嘉宾」
主持人：阿尼西尼·麦塔，A16Z的合伙人。 嘉宾：黄仁勋，英伟达的CEO。 嘉宾：亚瑟·门施，Mistral的CEO。
「以下是我精选的5条核心问答」
人工智能技术能像电力普及般推动全社会进步吗？
"Nobody's going to care more about the Swedish culture and the Swedish language and the Swedish people and the Swedish ecosystem more than Sweden." - Jensen Huang
黄仁勋认为"智能技术只能由几家大公司主导"是片面的。他指出人工智能其实有两面性：它既是大众化的，又需要专业化定制。
这点让人工智能和其他通用技术不太一样。想想看，电力和印刷机一旦建好了基础设施，大家用起来基本都差不多。但人工智能不是这样的，它必须根据不同领域和文化背景来调整。
黄仁勋用了很接地气的例子——瑞典人最懂瑞典文化，沙特人最了解沙特的生态系统，以色列人对以色列的需求最清楚。这些例子告诉我们，人工智能必须本地化才能真正有用。
医疗这种专业领域更是如此。黄仁勋说他可不会等着一个大众聊天机器人变成某种疾病的专家，他更相信专业人士训练出来的专门模型。
所以，人工智能确实是通用技术，但不同于以往的是，它的价值不在于谁能做一个适用所有场景的版本，而在于让各行各业、各个国家和文化都能参与进来，根据自己的需求定制。黄仁勋其实是在说：未来不该是少数几家科技巨头的独角戏，而应该是一场全民参与的盛宴。
「策听」观点：中国AI企业的出海启示很简单 - 别照搬中国模式。就像黄仁勋说"沙特人最了解沙特"，中国企业应该和当地专家合作，用中国的技术经验，做出符合当地特色的AI产品。这种"技术+本地化"思路，可能是最靠谱的出海路径。
什么是国家主权AI？
"Sovereign AI, it's your responsibility." - Jensen Huang
黄仁勋把AI比作国家的"数字劳动力"，就像公司雇人一样。从学校招毕业生，有些人比较普通，有些人特别聪明，但一旦成为员工，我们就会培训他们、设立规则、不断评估和改进他们。同样，国家也需要投资培养AI，将A I变成对国家有利的"超级智能"。
关于数据主权，黄仁勋强调：你国家的数据就是你的。国家图书馆、历史记录，这些都属于你们。你可以决定向全世界开放，也可以只给本国机构用。虽然这些概念很抽象，但数据确实属于各国，怎么用是你们的事。
尽管AI是通用技术，但黄仁勋说各国必须自己决定如何塑造它。无论是对经济、社会还是文化，AI都能做出贡献，国家需要积极参与其中。
简言之，"主权AI"就是：别把你国家的AI发展完全交给别人，这是你自己的责任。你得主动参与，按照自己国家的需求去塑造它，而不是被动等待别人定义你的AI未来。
开源还是闭源AI?
"You can't do it without open source." - Jensen Huang
黄仁勋在谈到开源AI时直言：它不仅推动了技术的迭代进步，更激活了大量小众市场。医疗、生命科学、机器人、交通等行业因开源AI焕发新生。
他特别强调开源在"边缘领域"的价值，尤其是数据敏感的关键任务场景。比如采矿业，虽然很重要但属于细分领域，大公司不会专门为此造AI，而开源让这类小众领域也能用上AI。
亚瑟和黄仁勋提到开源在落地应用角度有几大关键优势：
设备：允许自主部署，包括便携设备部署
合规：支持严格审计和彻底评估
可控性：能够访问模型权重
数据飞轮: 大模型能与本地的使用数据结合，用得越多越好用，形成良性循环。
至于OpenAI这种闭源模型，他直白表示：需要100%准确性的系统不该用闭源模型。
「策听」补充：模型权重是AI系统的"记忆和知识"，就像大脑中的神经连接强度。
以DeepSeek在医疗中的应用为例：面对具体的任务，不需要从零训练模型，而是利用开源模型的权重作为基础，然后针对特定医疗数据集通过给正确答案的方式调整关键层的权重。
调整权重除了有正确答案的监督微调(SFT)，开源模型还支持多种调整方式： • 无监督微调（适用于无标注数据） • 半监督微调（结合有限标注与大量无标注数据） • 在线学习（实时调整以适应新数据）
这种灵活性正是黄仁勋所说的"边缘领域价值"的体现，让各行业能快速构建专业AI应用而无需投入天文数字的训练资源。
英伟达为什么不裁员？
"All of our strategies, all of our actions, all of our priorities, all of our focus, all of our investments, 100% of it is aligned with the attitude that is developer first.”
黄仁勋揭示了英伟达的两个核心理念：
英伟达是计算公司，不是GPU公司。所有战略和投资都以开发者为先，从开发者大会到内部计划都体现这点。
坚持寻找颠覆性技术。虽然加速计算最初"显得非常另类"，但公司一直在探索"没有加速计算就不可能完成的事情"，并投资未知的杰出人才。
这种"开发者优先+持续创新"的策略让英伟达从显卡厂商转型为AI行业核心。黄仁勋则像个敏锐的猎手，靠着"创造新事物的自然直觉"带领团队持续找到新的人才和应用。
「策听」事实校验 Fact Check：
数据一定程度上印证了黄仁勋的理念。2025年初，当大多数科技巨头都在进行大规模裁员时（亚马逊14,000人、Meta 3,600人、微软2,280人、特斯拉6,020人），英伟达顶住股价的压力，并没有公布裁员。
如何跟上AI革命浪潮？
"The US economy is very heavily weighted on knowledge workers, many other countries are very heavily weighted on manufacturing. So I think for leaders of countries to realize [...] that they need to transform and to revolutionize their industries that are so vital to them, whether it's energy focused or manufacturing focused."
黄仁勋认为AI不只是生成式聊天机器人，更重要的是几个新兴方向，比如：
模拟型AI专注模拟物理、原子和化学规律，将改变工业和科研；实体AI则学习现实世界的基本常识（摩擦、惯性、物体恒存性），将推动制造业机器人革命。
他指出了关键现实：美国经济靠知识工作者，其他国家靠制造业。这种差异会导致AI在全球产生不同影响。对依赖制造业的国家，AI革命已近在眼前，必须警觉。
最重要的是黄仁勋的态度建议：不要"神化"AI。过度敬畏反而阻碍参与。他直言：AI能缩小技术鸿沟，这关乎国家利益，各国有责任主动参与而非观望。
这番话其实在说：别把AI当作遥不可及的神秘技术，而要把它视为必须掌握的实用工具。特别是对那些传统制造业国家，不参与AI发展就会被甩在后面。未来属于那些积极拥抱而非畏惧技术的国家和企业。
「本期列表」
01:20 AI是否是通用目的技术？
06:45 与历史上其他通用技术的区别
10:05 AI作为文化载体
12:40 国家如何思考AI基础设施堆栈
20:05 如何构建数字劳动力
26:18 打开和关闭AI的风险
33:45 为什么开源模型对主权AI很重要
39:05 公司建设经验与挑战
44:16 与竞争对手合作的策略
49:12 对国家领导人的建议与未来趋势