<p><strong>黄仁勋希望为工程师提供一种新的福利，除了薪水外，还有一笔可能价值数万美元的人工智能代币预算。</strong></p>
<p>NVIDIA 的首席执行官在公司的年度 GPU 技术大会上提出了这一建议，他将代币描述为人工智能系统执行任务的基本单位，并称其为硅谷新兴的招聘工具。</p>
<p>这个想法融入了黄仁勋描绘的现代职场的更大图景。在他看来，工人们将很快管理大量的人工智能代理，这些软件程序能够独立完成复杂的多步骤工作。</p>
<p>黄仁勋表示，尽管 NVIDIA 目前雇佣了 42,000 名员工，但他预计这一数字很快将被 “数十万” 名 “数字员工” 所超越。在这种情况下，数据中心成为黄仁勋所称的 “人工智能工厂”，这些机构以与工厂生产物品相同的方式生产代币。</p>
<p>黄仁勋认为，代币已成为科技行业的核心货币。</p>
<p>“如果将计算能力比作印钞机，那么代币就是人工智能时代的真正货币，” 他说。他补充道，计算能力现在的功能类似于收入：没有它，就无法生成代币，而没有代币，增长就会停滞。</p>
<h3>新芯片，更大的数字</h3>
<p>NVIDIA 引用了他们的新 Grace Blackwell 芯片架构来支持这一说法。该公司表示，它每秒可以处理 5,000 个代币，而 Hopper 配置大约只能处理 700 个，并且提供了旧 Hopper 平台 50 倍的吞吐量。</p>
<p>根据黄仁勋的说法，这一跃升是在 Hopper 仍然表现良好时做出的经过计算的赌博。他称 Grace Blackwell 是企业可以放心扩展的唯一基础设施，无论是在私有云还是国际上。</p>
<p>黄仁勋表示，效率的提升非常重要，因为一旦公司建造了千兆瓦级的数据中心，其电力容量几乎是固定的。</p>
<p>“你的工作负载是推理，你的代币是你的商品，而计算就是你的收入，” 他说。“每家公司都会考虑代币的有效性。”</p>
<p>NVIDIA 已经在开发其下一个平台，名为 Vera Rubin，旨在训练大型人工智能模型并持续运行它们。</p>
<p>黄仁勋建议，未来人工智能服务可能会朝着分级定价的方向发展，一端是免费的入门级访问，另一端是每百万个代币高达 150 美元的高级层级。</p>
<p>其他大公司也在朝着同一方向发展。阿里巴巴最近重组了其部分业务，成立了阿里巴巴代币中心业务集团，由 CEO 吴泳铭领导。该单位旨在将阿里巴巴的所有人工智能产品整合在一个共同目标下：构建、交付和使用代币。</p>
<h3>工作、成本和人才短缺</h3>
<p>但这一转变并非没有复杂性。</p>
<p>最近的一项调查发现，98% 的 C-suite 高管认为人工智能最终会减少员工人数，但 54% 的人表示寻找合格人才仍然是他们面临的最大挑战。</p>
<p>高盛估计，人工智能可能会自动化占美国所有工作时间 25% 的工作。高盛高级全球经济学家 Joseph Briggs 承认，过渡不会顺利，但历史表明，新技术最终会创造出以前不存在的工作。</p>
<p>对于小公司来说，成本已经开始显现。</p>
<p>初创公司的创始人表示，人工智能完成的每一项任务都伴随着代币的价格标签。几家主要的人工智能提供商最近将价格提高了 5% 到 30%。</p>
<p>IT 公司 CI&amp;T 的总裁 Bruno Guicardi 将这一转变描述为工程师现在用简单英语指示计算机，而不是编写代码。</p>
<p>在这种环境中，知道何时以及如何使用人工智能，并从每个代币的支出中获得真正的价值，是明智判断与浪费金钱之间的区别。</p>
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<p>英伟达首席执行官黄仁勋提议引入人工智能代币作为新的员工福利，可能每年价值数万美元。在 GPU 技术大会上，他将这些代币描述为管理工作场所 AI 代理的关键。黄仁勋设想了一个未来，数据中心将作为 “AI 工厂” 运作，生产代币，他声称这些代币是科技行业的核心货币。他还强调了英伟达新款 Grace Blackwell 芯片架构的高效性，该架构处理代币的速度显著更快。然而，向 AI 驱动的工作场所过渡面临挑战，包括人才短缺和初创企业成本上升</p>

<p><strong>Jensen Huang wants to hand engineers a new kind of perk alongside their paychecks, a budget of AI tokens that could be worth tens of thousands of dollars a year.</strong></p>
<div class="lb-trans"><p><strong>黄仁勋希望为工程师提供一种新的福利，除了薪水外，还有一笔可能价值数万美元的人工智能代币预算。</strong></p>
</div><p>NVIDIA’s chief executive made the proposal at the company’s annual GPU Technology Conference, where he described tokens, the basic units AI systems use to carry out tasks, as an emerging recruitment tool in Silicon Valley.</p>
<div class="lb-trans"><p>NVIDIA 的首席执行官在公司的年度 GPU 技术大会上提出了这一建议，他将代币描述为人工智能系统执行任务的基本单位，并称其为硅谷新兴的招聘工具。</p>
</div><p>The idea fits into a larger picture Huang is painting of the modern workplace. In his view, workers will soon manage large teams of AI agents, software programs that can complete complicated, multi-step jobs on their own.</p>
<div class="lb-trans"><p>这个想法融入了黄仁勋描绘的现代职场的更大图景。在他看来，工人们将很快管理大量的人工智能代理，这些软件程序能够独立完成复杂的多步骤工作。</p>
</div><p>Huang stated that although NVIDIA now employs 42,000 people, he anticipates that figure will soon be overshadowed by “hundreds of thousands” of “digital employees.” In that scenario, data centers become what Huang refers to as “AI factories,” establishments that produce tokens in the same manner as factories produce things.</p>
<div class="lb-trans"><p>黄仁勋表示，尽管 NVIDIA 目前雇佣了 42,000 名员工，但他预计这一数字很快将被 “数十万” 名 “数字员工” 所超越。在这种情况下，数据中心成为黄仁勋所称的 “人工智能工厂”，这些机构以与工厂生产物品相同的方式生产代币。</p>
</div><p>Huang argues that tokens have become the core currency of the technology industry.</p>
<div class="lb-trans"><p>黄仁勋认为，代币已成为科技行业的核心货币。</p>
</div><p>“If computing power is compared to a money-printing machine, tokens are the real currency of the AI era,” he said. Computing power, he added, now functions like revenue: without it, you cannot generate tokens, and without tokens, growth stalls.</p>
<div class="lb-trans"><p>“如果将计算能力比作印钞机，那么代币就是人工智能时代的真正货币，” 他说。他补充道，计算能力现在的功能类似于收入：没有它，就无法生成代币，而没有代币，增长就会停滞。</p>
</div><h3>New chips, bigger numbers</h3>
<div class="lb-trans"><h3>新芯片，更大的数字</h3>
</div><p>NVIDIA cited their new Grace Blackwell chip architecture to support such assertion. According to the business, it can process 5,000 tokens per second, compared to about 700 on a Hopper configuration, and provides 50 times the throughput of the old Hopper platform.</p>
<div class="lb-trans"><p>NVIDIA 引用了他们的新 Grace Blackwell 芯片架构来支持这一说法。该公司表示，它每秒可以处理 5,000 个代币，而 Hopper 配置大约只能处理 700 个，并且提供了旧 Hopper 平台 50 倍的吞吐量。</p>
</div><p>The jump, according to Huang, was a calculated gamble made while Hopper was still doing well. He referred to Grace Blackwell as the only infrastructure that businesses can confidently expand over, whether in a private cloud or internationally.</p>
<div class="lb-trans"><p>根据黄仁勋的说法，这一跃升是在 Hopper 仍然表现良好时做出的经过计算的赌博。他称 Grace Blackwell 是企业可以放心扩展的唯一基础设施，无论是在私有云还是国际上。</p>
</div><p>According to Huang, the efficiency increases are important because once a corporation constructs a gigawatt-scale data center, its power capacity is practically fixed.</p>
<div class="lb-trans"><p>黄仁勋表示，效率的提升非常重要，因为一旦公司建造了千兆瓦级的数据中心，其电力容量几乎是固定的。</p>
</div><p>“Your workload is inference, your tokens are your commodity, and that compute is your revenue,” he said. “Every company is going to be thinking about token effectiveness.”</p>
<div class="lb-trans"><p>“你的工作负载是推理，你的代币是你的商品，而计算就是你的收入，” 他说。“每家公司都会考虑代币的有效性。”</p>
</div><p>NVIDIA is already working on its next platform, called Vera Rubin, which is built for training large AI models and running them continuously.</p>
<div class="lb-trans"><p>NVIDIA 已经在开发其下一个平台，名为 Vera Rubin，旨在训练大型人工智能模型并持续运行它们。</p>
</div><p>Huang suggested that AI services will likely move toward tiered pricing in the future, with free entry-level access on one end and premium tiers costing up to $150 per million tokens on the other.</p>
<div class="lb-trans"><p>黄仁勋建议，未来人工智能服务可能会朝着分级定价的方向发展，一端是免费的入门级访问，另一端是每百万个代币高达 150 美元的高级层级。</p>
</div><p>Other big players are moving in the same direction. Alibaba recently reorganized parts of its business to create the Alibaba Token Hub Business Group, led by CEO Eddie Wu Yongming. The unit is meant to pull together all of Alibaba’s AI products under a single goal: building, delivering, and using tokens.</p>
<div class="lb-trans"><p>其他大公司也在朝着同一方向发展。阿里巴巴最近重组了其部分业务，成立了阿里巴巴代币中心业务集团，由 CEO 吴泳铭领导。该单位旨在将阿里巴巴的所有人工智能产品整合在一个共同目标下：构建、交付和使用代币。</p>
</div><h3>Jobs, costs, and the talent crunch</h3>
<div class="lb-trans"><h3>工作、成本和人才短缺</h3>
</div><p>But the shift is not without complications.</p>
<div class="lb-trans"><p>但这一转变并非没有复杂性。</p>
</div><p>A recent survey found that 98% of C-suite executives believe AI will eventually reduce headcount, yet 54% say finding qualified talent is still their biggest challenge.</p>
<div class="lb-trans"><p>最近的一项调查发现，98% 的 C-suite 高管认为人工智能最终会减少员工人数，但 54% 的人表示寻找合格人才仍然是他们面临的最大挑战。</p>
</div><p>Goldman Sachs has estimated that AI could automate work accounting for 25% of all working hours in the United States. Goldman senior global economist Joseph Briggs acknowledged the transition will not be smooth, but said history shows that new technology eventually creates jobs that did not previously exist.</p>
<div class="lb-trans"><p>高盛估计，人工智能可能会自动化占美国所有工作时间 25% 的工作。高盛高级全球经济学家 Joseph Briggs 承认，过渡不会顺利，但历史表明，新技术最终会创造出以前不存在的工作。</p>
</div><p>For smaller companies, the costs are already biting.</p>
<div class="lb-trans"><p>对于小公司来说，成本已经开始显现。</p>
</div><p>Startup founders say that every task an AI completes comes with a price tag in tokens. Several major AI providers have recently raised prices by 5% to 30%.</p>
<div class="lb-trans"><p>初创公司的创始人表示，人工智能完成的每一项任务都伴随着代币的价格标签。几家主要的人工智能提供商最近将价格提高了 5% 到 30%。</p>
</div><p>Bruno Guicardi, president of IT firm CI&amp;T, described the shift as one where engineers now instruct computers in plain English rather than writing code.</p>
<div class="lb-trans"><p>IT 公司 CI&amp;T 的总裁 Bruno Guicardi 将这一转变描述为工程师现在用简单英语指示计算机，而不是编写代码。</p>
</div><p>In that environment, knowing when and how to use AI and getting real value out of every token spent is what separates good judgment from wasted money.</p>
<div class="lb-trans"><p>在这种环境中，知道何时以及如何使用人工智能，并从每个代币的支出中获得真正的价值，是明智判断与浪费金钱之间的区别。</p>
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</div>

Nvidia CEO Jensen Huang proposes AI tokens as workplace currency and new employee perk

- NVIDIA CEO 黄仁勋提出向工程师发放 AI 代币作为新福利。  
- 他指出，代币将成为技术行业的核心货币，与计算能力密切相关。  
- 尽管 AI 将减少人力，但寻找合格人才仍是企业面临的主要挑战。

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英伟达首席执行官黄仁勋提议将 AI 代币作为工作场所的货币以及新的员工福利