<p>2025 年 7 月 13 日，一場專訪意外成為 “訪華前夜” 的前奏。</p>
<p>在 CNN《Fareed Zakaria GPS》的獨家專訪中，英偉達 CEO 黃仁勳，面對全球觀眾，拋出了一句冷靜卻刺耳的判斷：</p>
<blockquote>
<p>如果世界沒有了新創意，那麼（AI 帶來的）生產力提升就會轉化為失業。</p>
</blockquote>
<p>不是模型、不是芯片，也不是封鎖——他最擔心的，AI 時代我們人類是否還 “有想法”。</p>
<p>就在這句話説出的後，他即將踏上訪華行程——據 Reuters 報道，黃仁勳將於 7 月 16 日在北京出席媒體會。</p>
<p>這是他年內第二次來華，也是在英偉達歷史性市值突破 4 萬億美元后首次公開露面。</p>
<p>而這場對話，比任何財報數字都更具穿透力。 他談到了 AI 失業、提問能力、美國技術棧與中國開發者的關係，甚至直言：“未來計算機的編程語言是英語，或者您選擇的任何其他自然語言。”</p>
<p>這是 AI 工業化加速期，也是 “認知淘汰賽” 的開場時刻。</p>
<p>對開發者、創業者、打工人來説，一個真實而殘酷的問題浮現出來：</p>
<blockquote>
<p>誰將最先被 AI 淘汰？不是能力不夠，而是想法太少。</p>
</blockquote>
<p>本文將通過「紀實 × 拆解 × 洞察」的方式，梳理這場專訪的核心內容，理解一個超級 CEO 對未來的真實判斷。</p>
<p>讀完，你將獲得一個審視自身'創意能力'的參照框架，也能看清英偉達與中國 AI 生態互動的深層邏輯。</p>
<h2>第一節｜誰會被淘汰？黃仁勳警告 “創意荒”</h2>
<p>在這場 CNN 對話中，黃仁勳並沒有重複那些聽膩了的 AI 熱詞。他只用一句話，就把人類未來的焦點打了出來：</p>
<p>“如果世界沒有了新創意，生產率提升就會直接變成失業。”</p>
<p>主持人 Fareed Zakaria 當時問的是 AI 會不會帶來大規模白領失業，尤其是像會計、法律、諮詢這些按流程做事的崗位。</p>
<p>但黃仁勳沒有直接回答 “誰會丟飯碗”，他反問的是：“這個世界還有沒有人有新想法？”</p>
<p>這句話的分量比 “AI 奪走多少崗位” 更重。因為他説的不是職位消失，而是創意消失。</p>
<p><strong>核心不是失業，而是思路枯竭</strong></p>
<p>黃仁勳給出的邏輯很簡單：</p>
<ul>
<li>
<section>如果社會還有大量新的點子——比如更快的物流系統、更聰明的健康診斷、更高效的藥物發現——</section>
</li>
<li>
<section>那麼 AI 的到來就會幫我們把這些想法變成現實，工作也會更多、更豐富；</section>
</li>
<li>
<section>但如果大家只是不斷重複舊任務、抄別人路徑、等系統喂答案，那麼 AI 只需要幾秒鐘，就能把這些流程做完。</section>
</li>
</ul>
<p><strong>不是 AI 要不要取代你，而是你有沒有東西值得它來幫你做。</strong></p>
<p>黃仁勳沒有列出一張&#34;危險職業清單&#34;，但他給出了一個&#34;被淘汰者畫像&#34;：</p>
<ul>
<li>
<section>只會執行、不會設計任務的人；</section>
</li>
<li>
<section>不去思考目的，只等系統輸出結果的人；</section>
</li>
<li>
<section>一切工作都靠&#34;問別人&#34;而不是&#34;問自己&#34;的人。</section>
</li>
</ul>
<p>反過來，他説：&#34;AI 是技術的均衡器，它提升了那些不懂技術的普通人——前提是你有事讓它幫你做。&#34;</p>
<p><strong>AI 不是 “工具升級”，而是開始測試你有沒有獨立方向感。</strong></p>
<p>在今天，AI 已經可以快速寫文案、編代碼、做圖表、列計劃……它最不缺的是把事做出來的能力。</p>
<p>真正的分水嶺已經不在 “你會不會用”，而在你能不能告訴它你想做什麼、為什麼要做、什麼樣才算做好。</p>
<p>這不是能力差，而是有沒有想法的問題。</p>
<p>換句話説：&#34;AI 不會裁掉你，AI 只是加快了'沒主意的人'被換下場的速度。&#34;</p>
<p>這就是&#34;創意荒&#34;的真實含義。</p>
<p>它不是説每個人都要變得很有創意，而是説——你有沒有辦法，讓 AI 為你所用，而不是被動等着被替代。</p>
<h2>第二節｜黃仁勳訪華：輸出技術觀，不只是帶芯片</h2>
<p>2025 年 7 月 16 日，黃仁勳即將在北京舉辦媒體見面會。</p>
<p>這是他年內第二次踏足中國，也是在英偉達登頂全球市值第一之後，第一次以 “訪華者” 身份出現。</p>
<p>外界普遍關注他是否會宣佈 “為中國市場定製的 AI 芯片”，但從他在 CNN 專訪中的表態來看，比芯片更重要的，是他想傳遞一種技術觀念：</p>
<blockquote>
<p>我們希望美國技術棧成為全球標準。</p>
<p>( We want the American tech stack to be the global standard)。</p>
</blockquote>
<p><strong>用&#34;開發者視角&#34;重新定義 AI 遊戲</strong></p>
<p>在 CNN 訪談裏，主持人直接拋出敏感問題：</p>
<blockquote>
<p>美國現在對中國的 AI 芯片設置了越來越多出口限制，</p>
<p>你説這策略是 ‘適得其反’，什麼意思？</p>
</blockquote>
<p>黃仁勳並沒有迴避，他説：</p>
<blockquote>
<p>剝奪某人的技術，不是目標，只是一種手段。</p>
<p>而且這種做法，並不會幫我們達成真正的目標。</p>
</blockquote>
<p>那真正的目標是什麼？</p>
<p>他給出的答案：</p>
<ul>
<li>
<section>美國應該成為 AI 技術的領導者；</section>
</li>
<li>
<section>像美元是全球通用貨幣一樣，美國的技術體系也應成為全球共識的 “通用語法”；</section>
</li>
<li>
<section>而這要靠的不是限制別人，而是吸引全世界最優秀的開發者。</section>
</li>
</ul>
<p>他提到一個極少被西方 CEO 正面承認的事實：<strong>世界上 50% 的 AI 開發者，在中國。</strong></p>
<p>這不是政治正確的表態，而是產業現實。</p>
<p>英偉達要的不是簡單的 “出貨” 或 “護城河”，而是一個更深層的戰略：</p>
<p>→ 讓全球開發者都在美國的 AI 技術平台上構建內容、創造價值。</p>
<p>→ 讓 “技術語言的標準”，優先在美國這套架構上運行。</p>
<p><strong>超越技術的&#34;平台外交&#34;</strong></p>
<p>從 CUDA、GPU 到 AI 框架，英偉達想建立的是一套全球統一的技術底座，而中國，是不可或缺的一部分。</p>
<p>他的邏輯是——</p>
<ul>
<li>
<section>如果中國開發者都在用美國的開發工具、依賴英偉達的計算生態，那無論模型在哪訓練、在哪部署，最終底層依賴仍然回到美國標準；</section>
</li>
<li>
<section>這比禁售更長期，也更有效。</section>
</li>
</ul>
<p>正如他所説：</p>
<p>“我們希望世界上最優秀的 AI 系統，能在美國的技術平台上運行得最好。”</p>
<p>他來中國，很大程度上是為了保住技術棧影響力最關鍵的一環。因為今天的 AI，不再是一場硬件之戰，而是一場'誰來定義下一代基礎設施'的比拼。</p>
<p>而中國，正是這場競爭中最重要的開發者聚集地、落地場景測試場，以及產業反饋最快速的市場。</p>
<p><strong>小結</strong></p>
<p>黃仁勳的這場訪華，與其説是單純的市場行為或象徵姿態，更多的是一次典型的'技術觀輸出'。</p>
<p>他説：</p>
<blockquote>
<p>我想讓 AI 跑在最好的技術平台上。</p>
<p>不是強迫別人接受，而是讓別人願意依賴。</p>
</blockquote>
<p>在中美技術關係變得複雜的當下，這是少數仍在搭橋而非拆橋的 CEO 之一。</p>
<p>而他所搭的這座橋，通向的不是哪家廠商，而是一羣還在夜裏調模型、白天改代碼的開發者。</p>
<h2>第三節｜ AI 時代的硬通貨：你會提問嗎？</h2>
<p>在這場專訪的中段，黃仁勳被問到一個非常現實的問題：</p>
<p>“現在有很多研究指出，使用 AI 太多的人，反而會變 ‘懶’——他們動腦變少了，做事越來越依賴系統，你怎麼看？”</p>
<p>黃仁勳沒有直接否定研究結論，但他換了一個角度回答：</p>
<p>“我每天都在用 AI。我不覺得我的思維能力變差，反而更強了。 因為我不是讓它替我思考，而是讓它教我我不知道的東西。”</p>
<p>他説，真正的關鍵不是你用了 AI，而是你怎麼和它打交道。</p>
<p><strong>他提到了一個被嚴重低估的能力：提問的能力。</strong></p>
<p>當你和 AI 互動時，不是隨便丟一句話。你會問它問題，然後繼續追問，像醫生開第二輪、第三輪化驗單一樣。</p>
<p>你甚至會把一個 AI 的回答交給另一個 AI，讓它來指出錯誤，然後再回去問第一個 AI：‘你確定這是你能給出的最好答案嗎？’</p>
<p>聽上去像是 “在為難 AI”，但其實他説的是一種未來工作習慣的轉變：不是輸入一個問題，等一個答案，而是通過連續提問，不斷把問題問深、問清、問出道理來。</p>
<p>他還講了一個細節：CEO 最重要的工作，其實就是問問題。</p>
<p>——“我 90% 的工作，其實都是在提問。我的很多指令和判斷，其實都藏在一個個問題裏。”</p>
<p>這句話看起來輕描淡寫，但其實是這場對話中最有力量的一句。</p>
<p>AI 時代真正被拉開的差距，不在技術，不在學歷，而在一個人是否具備提出高質量問題的能力。</p>
<p><strong>為什麼 “會提問” 比 “會操作” 更重要？</strong></p>
<p>因為今天的 AI 工具，已經不缺執行力——你説 “寫個會議紀要”“畫個流程圖”“列一個招聘啓事”，它就能快速完成。</p>
<p>但它不擅長的，是分辨哪種做法更適合你，哪種目標更優，哪種表達更打動人。</p>
<p>也就是説，AI 很強，但它不知道該做哪一件事。</p>
<p>所以，如果你自己也不知道你在找什麼答案、解決什麼問題，那 AI 幫不上你。這時候，提問能力就成了連接你和 AI 之間的橋樑。</p>
<p>過去，一個人聰不聰明，往往看他會不會答題。</p>
<p>現在，一個人有沒有能力，反而要看他能不能把題目問對、問透。</p>
<p>比如——</p>
<ul>
<li>
<section>不是問：這項目能不能做，而是問：做了它，我們能不能降低 30% 的人工投入？</section>
</li>
<li>
<section>不是問：“這內容寫得怎麼樣”，而是問：“有沒有另一種角度，更能打動對方的情緒？”</section>
</li>
</ul>
<p>AI 可以給你答案，但真正高級的問題，只能靠你自己問出來。</p>
<p>在這裏，黃仁勳説得很明確：與 AI 的互動，本質上是一個'問答過程'。你問得越深，AI 回答得越準。</p>
<p><strong>這意味着，</strong> “提問” 已經成為未來工作的核心能力。</p>
<h2><strong>第四節｜編程不靠代碼：未來語言是英語</strong></h2>
<p>第三節我們學會提問之後，接下來的問題是——你要怎麼讓 AI 把它做出來？</p>
<p>很多人以為，AI 是程序員的事情。但黃仁勳在訪談中説了一句出人意料的話：</p>
<blockquote>
<p>未來的編程語言，是英語。或者是你選擇的任何自然語言。</p>
</blockquote>
<p>換句話説——</p>
<p>你不需要懂代碼，才有資格用 AI 做事；</p>
<p>你只需要把事情説清楚，就能把 AI 調動起來。</p>
<p><strong>一個真實場景：英偉達已經在內部 “全員用 AI”。</strong></p>
<p>在 CNN 的鏡頭下，黃仁勳淡淡地説出一句話，但信息量極大：我鼓勵所有員工使用 AI，甚至到了強制的程度。</p>
<p>不是鼓勵工程師試用、不是內部開小灶，而是整個英偉達，從軟件工程師到芯片設計師，所有人都必須把 AI 融入到工作流程中。</p>
<p>他這樣説：</p>
<p>“我們 100% 的軟件工程師，100% 的芯片設計師，都已經在用 AI。”</p>
<p>這不是概念上的 “賦能”，而是公司制度層面的 “基本動作”。</p>
<ul>
<li>
<section>想寫代碼？先問 AI；</section>
</li>
<li>
<section>要查設計規範？問 AI；</section>
</li>
<li>
<section>方案做完第一版？扔給 AI 優化；</section>
</li>
</ul>
<p>所有員工都必須先讓 AI 給出參考、結構、驗證和替代方案，然後才往下推進。這不是用不用 AI 的問題，而是如果你不熟練用 AI，你在這個崗位上就沒法推進工作。</p>
<p><strong>為什麼 “會用 AI”，不是程序員的特權？</strong></p>
<p>因為今天的 AI，已經能聽懂人話了。</p>
<p>你不需要寫複雜的函數，只要你能準確描述目標、約束條件、期望結果，AI 就能自動生成代碼、改圖紙、查漏洞、寫文案。</p>
<p>這背後變化的，不是技術，而是人與技術的連接方式：</p>
<ul>
<li>
<section>從 “代碼翻譯器”，變成 “協作夥伴”；</section>
</li>
<li>
<section>從 “操作系統”，變成 “對話接口”。</section>
</li>
</ul>
<p>這也意味着：你的思路越清晰，AI 越有用；你越會描述，它越能替你落地。</p>
<p>英偉達的這些真實做法説明了一個趨勢：未來職場中'技術崗'和'非技術崗'的界限會越來越模糊</p>
<ul>
<li>
<section>懂產品的人，只要能把需求説清楚，就能通過 AI 快速生成 demo；</section>
</li>
<li>
<section>做銷售的人，只要能列出客户關注點，AI 就能自動寫出定製方案；</section>
</li>
<li>
<section>做內容的人，不需要寫 prompt 教程，只要表達到位，就能生成結構化內容。</section>
</li>
</ul>
<p>AI 正在變成每個人的 “第二大腦”，而你要做的，就是掌握如何調動它。</p>
<p>因為未來的計算機語言，就是你説的話。</p>
<h2>第五節｜AI 開始 “動手”：從視頻到現實抓杯子</h2>
<p>AI 給人的印象是隻會説話、寫字、畫圖，是一個 “屏幕裏的工具”。</p>
<p>但黃仁勳在 CNN 專訪中，提到了一件看起來很小、但本質很大的事：</p>
<blockquote>
<p>如果你能生成一個人拿起杯子的視頻，</p>
<p>那你也就能生成一個機器人拿起杯子的動作。</p>
</blockquote>
<p>這不是隨便説説，而是一種技術判斷：</p>
<p>→ AI 不只會 “生成內容”，</p>
<p>→ 它正在開始 “執行動作”。</p>
<p><strong>全新的模型能力：從語言到動作的閉環。</strong></p>
<p>今天你可以對 AI 説：“幫我寫一封道歉信”、“生成一個辦公室的 3D 圖像”、“給我一段視頻：一個人拿起杯子”。</p>
<p>接下來呢？</p>
<p>如果你能生成視頻，説明 AI 能理解空間、動作和時序關係。 那麼，它也就能把這個動作 “交給機器人” 去實際執行。</p>
<p>這就是黃仁勳講的：“AI 正在進入物理世界。”</p>
<p>換句話説： 以前，AI 是 “能説”，不能 “動”； 現在，它開始 “説出來的事，自己也能做”。</p>
<p>他説：我們現在看到的，是一種可能性的藝術。你能描述動作，就能生成動作。</p>
<p>這不是設想，而是進展中的現實。谷歌發佈的 Veo 3，就已經可以根據文字描述，生成非常逼真的 “人類動作視頻”。</p>
<p>你説：“一個人在廚房拿起一個透明的水杯”，Veo 會還原出手的角度、水的波動、燈光的反射。</p>
<p>這類模型理解的不只是畫面，而是動作背後的規律。</p>
<p>而這種能力，一旦和機器人結合，下一步就不是 “生成視頻”，而是 “控制機械臂”。</p>
<p><strong>AI 的 “下一跳”——從信息世界，走進真實世界。</strong></p>
<p>他説：如果 AI 能看懂圖像、聽懂語言，那它就能懂蛋白質，懂化學，懂操作。我們可以教 AI 不只是名詞，還要教它這些詞彙的意義和交互方式。</p>
<p>這意味着，AI 不只是個助手，而是正在成為一名初級研究員、技術員，甚至一名工程合作者。</p>
<p>應用遠比我們想象得近。</p>
<ul>
<li>
<section>在醫療實驗室，AI 能控制儀器完成細胞掃描；</section>
</li>
<li>
<section>在工廠，AI 驅動的機器人開始完成精密擰螺絲；</section>
</li>
<li>
<section>在物流倉庫，AI 不只是調度路線，而是親自 “走進貨架” 執行抓取任務。</section>
</li>
</ul>
<p>這不再是理解問題，而是執行問題。</p>
<p>從輸入一句話 → 生成動作步驟 → 指揮機器執行， 整個鏈路已經基本可用，只差幾個工業接口和大量場景訓練。</p>
<p><strong>小結</strong></p>
<p>黃仁勳説：</p>
<p>“今天，這項技術已經存在，也已經在工作。三到五年內，你會看到大量這樣的機器人走入現實。”</p>
<p>AI 不再只是 “生成工具”，而是正在變成 “現實的合作者”。</p>
<p>它正在從屏幕上跳下來，拿起杯子，打開門，接手真實世界裏的重複動作。</p>
<p>而這正是黃仁勳所説的——AI 的下一階段，是 <strong>“物理智能”</strong>：它不再只是給你建議，而是開始替你完成任務。</p>
<h2>結語｜誰會被淘汰？不是 AI</h2>
<p>黃仁勳這次專訪既沒有拋出技術數據，也沒有展示產品藍圖。 他説的每句話，其實都在劃出一個清晰的界線：</p>
<blockquote>
<p>有想法的人，用 AI 做事；</p>
<p>沒想法的人，被 AI 淘汰。</p>
</blockquote>
<p>他避開了具體的職業建議，而是重點談了三個問題：</p>
<ul>
<li>
<section>想清楚你要幹什麼：AI 不判斷方向，它只是放大你已有的目標；</section>
</li>
<li>
<section>學會把問題問對：真正拉開差距的，是提問的質量；</section>
</li>
<li>
<section>現在就開始用：不管你是工程師、設計師、銷售還是學生，AI 已經在等你給它任務。</section>
</li>
</ul>
<p>“AI 是技術的均衡器。”</p>
<p>“它不會拉開差距，但它會暴露誰從不思考。”</p>
<p>這是黃仁勳給出的回答，也是留給我們每個人的思考：別等行業變了、崗位沒了、淘汰發生了，還在問怎麼學 AI。</p>
<p>它不是你掌握了什麼，而是你有沒有在用它——參與未來的建設。</p>
<p>現在，就是起點。</p>
<p><span style="color: #808080">本文來源：AI 深度研究院，原文標題：《4 萬億 CEO 黃仁勳 CNN 警告 “創意荒”：哪些人最先被 AI 淘汰？》</span></p><div>風險提示及免責條款</div>
          <div>
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          </div>

英偉達

<p>在 CNN 的專訪中，英偉達 CEO 黃仁勳警告稱，缺乏新創意將導致 AI 帶來的生產力提升轉化為失業。他強調，未來的編程語言將是英語或其他自然語言，並指出，創意能力的缺乏可能是人們被 AI 淘汰的主要原因。黃仁勳即將於 7 月 16 日在北京出席媒體會，這是他年內第二次訪華，也是英偉達市值突破 4 萬億美元后的首次公開露面。</p>

- 黃仁勳在 CNN 專訪中警告 AI 時代的 “創意荒” 可能導致失業。  
- 他強調，缺乏新想法的人將被 AI 淘汰，而非僅僅是職位消失。  
- 黃仁勳將於 7 月 16 日訪華，傳遞美國技術觀念，推動全球開發者依賴美國技術。

訪華前黃仁勳最新專訪：你是否被 AI 淘汰取決於一件事，英偉達要求全員用 AI