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

2025 年 7 月 13 日，一場專訪意外成為 “訪華前夜” 的前奏。

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：

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。

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”。

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。

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。

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。”

這是 AI 工業化加速期，也是 “認知淘汰賽” 的開場時刻。

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：

誰將最先被 AI 淘汰？不是能力不夠，而是想法太少。

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。

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。

第一節｜誰會被淘汰？黃仁勳警告 “創意荒”

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：

“如果世界沒有了新創意，生產率提升就會直接變成失業。”

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。

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？”

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。

核心不是失業，而是思路枯竭

黃仁勳給出的邏輯很簡單：

• 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——
• 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；
• 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。

不是 AI 要不要取代你，而是你有沒有東西值得它來幫你做。

黃仁勳沒有列出一張"危險職業清單"，但他給出了一個"被淘汰者畫像"：

• 只會執行、不會設計任務的人；
• 不去思考目的，只等系統輸出結果的人；
• 一切工作都靠"問別人"而不是"問自己"的人。

反過來，他説："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。"

AI 不是 “工具升級”，而是開始測試你有沒有獨立方向感。

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。

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。

這不是能力差，而是有沒有想法的問題。

換句話説："AI 不會裁掉你，AI 只是加快了'沒主意的人'被換下場的速度。"

這就是"創意荒"的真實含義。

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。

第二節｜黃仁勳訪華：輸出技術觀，不只是帶芯片

2025 年 7 月 16 日，黃仁勳即將在北京舉辦媒體見面會。

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。

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：

我們希望美國技術棧成為全球標準。

( We want the American tech stack to be the global standard)。

用"開發者視角"重新定義 AI 遊戲

在 CNN 訪談裏，主持人直接拋出敏感問題：

美國現在對中國的 AI 芯片設置了越來越多出口限制，

你説這策略是 ‘適得其反’，什麼意思？

黃仁勳並沒有迴避，他説：

剝奪某人的技術，不是目標，只是一種手段。

而且這種做法，並不會幫我們達成真正的目標。

那真正的目標是什麼？

他給出的答案：

• 美國應該成為 AI 技術的領導者；
• 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”；
• 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。

他提到一個極少被西方 CEO 正面承認的事實：世界上 50% 的 AI 開發者，在中國。

這不是政治正確的表態，而是產業現實。

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：

→ 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。

→ 讓 “技術語言的標準”，優先在美國這套架構上運行。

超越技術的"平台外交"

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。

他的邏輯是——

• 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；
• 這比禁售更長期，也更有效。

正如他所説：

“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。”

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。

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。

小結

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'。

他説：

我想讓 AI 跑在最好的技術平台上。

不是強迫別人接受，而是讓別人願意依賴。

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。

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。

第三節｜ AI 時代的硬通貨：你會提問嗎？

在這場專訪的中段，黃仁勳被問到一個非常現實的問題：

“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？”

黃仁勳沒有直接否定研究結論，但他換了一個角度回答：

“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。”

他説，真正的關鍵不是你用了 AI，而是你怎麼和它打交道。

他提到了一個被嚴重低估的能力：提問的能力。

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。

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？’

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。

他還講了一個細節：CEO 最重要的工作，其實就是問問題。

——“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。”

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。

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。

為什麼 “會提問” 比 “會操作” 更重要？

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。

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。

也就是説，AI 很強，但它不知道該做哪一件事。

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。

過去，一個人聰不聰明，往往看他會不會答題。

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。

比如——

• 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？
• 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？”

AI 可以給你答案，但真正高級的問題，只能靠你自己問出來。

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。

這意味着， “提問” 已經成為未來工作的核心能力。

第四節｜編程不靠代碼：未來語言是英語

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？

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：

未來的編程語言，是英語。或者是你選擇的任何自然語言。

換句話説——

你不需要懂代碼，才有資格用 AI 做事；

你只需要把事情説清楚，就能把 AI 調動起來。

一個真實場景：英偉達已經在內部 “全員用 AI”。

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。

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。

他這樣説：

“我們 100% 的軟件工程師，100% 的芯片設計師，都已經在用 AI。”

這不是概念上的 “賦能”，而是公司制度層面的 “基本動作”。

• 想寫代碼？先問 AI；
• 要查設計規範？問 AI；
• 方案做完第一版？扔給 AI 優化；

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。

為什麼 “會用 AI”，不是程序員的特權？

因為今天的 AI，已經能聽懂人話了。

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。

這背後變化的，不是技術，而是人與技術的連接方式：

• 從 “代碼翻譯器”，變成 “協作夥伴”；
• 從 “操作系統”，變成 “對話接口”。

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。

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

• 懂產品的人，只要能把需求説清楚，就能通過 AI 快速生成 demo；
• 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；
• 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。

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。

因為未來的計算機語言，就是你説的話。

第五節｜AI 開始 “動手”：從視頻到現實抓杯子

AI 給人的印象是隻會説話、寫字、畫圖，是一個 “屏幕裏的工具”。

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：

如果你能生成一個人拿起杯子的視頻，

那你也就能生成一個機器人拿起杯子的動作。

這不是隨便説説，而是一種技術判斷：

→ AI 不只會 “生成內容”，

→ 它正在開始 “執行動作”。

全新的模型能力：從語言到動作的閉環。

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”。

接下來呢？

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。

這就是黃仁勳講的：“AI 正在進入物理世界。”

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”。

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。

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”。

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。

這類模型理解的不只是畫面，而是動作背後的規律。

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”。

AI 的 “下一跳”——從信息世界，走進真實世界。

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。

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。

應用遠比我們想象得近。

• 在醫療實驗室，AI 能控制儀器完成細胞掃描；
• 在工廠，AI 驅動的機器人開始完成精密擰螺絲；
• 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。

這不再是理解問題，而是執行問題。

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。

小結

黃仁勳説：

“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。”

AI 不再只是 “生成工具”，而是正在變成 “現實的合作者”。

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。

而這正是黃仁勳所説的——AI 的下一階段，是 “物理智能”：它不再只是給你建議，而是開始替你完成任務。

結語｜誰會被淘汰？不是 AI

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：

有想法的人，用 AI 做事；

沒想法的人，被 AI 淘汰。

他避開了具體的職業建議，而是重點談了三個問題：

• 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；
• 學會把問題問對：真正拉開差距的，是提問的質量；
• 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。

“AI 是技術的均衡器。”

“它不會拉開差距，但它會暴露誰從不思考。”

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。

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。

現在，就是起點。

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？》