<p><strong>黃仁勳希望為工程師提供一種新的福利，除了薪水外，還有一筆可能價值數萬美元的人工智能代幣預算。</strong></p>
<p>NVIDIA 的首席執行官在公司的年度 GPU 技術大會上提出了這一建議，他將代幣描述為人工智能系統執行任務的基本單位，並稱其為硅谷新興的招聘工具。</p>
<p>這個想法融入了黃仁勳描繪的現代職場的更大圖景。在他看來，工人們將很快管理大量的人工智能代理，這些軟件程序能夠獨立完成複雜的多步驟工作。</p>
<p>黃仁勳表示，儘管 NVIDIA 目前僱傭了 42,000 名員工，但他預計這一數字很快將被 “數十萬” 名 “數字員工” 所超越。在這種情況下，數據中心成為黃仁勳所稱的 “人工智能工廠”，這些機構以與工廠生產物品相同的方式生產代幣。</p>
<p>黃仁勳認為，代幣已成為科技行業的核心貨幣。</p>
<p>“如果將計算能力比作印鈔機，那麼代幣就是人工智能時代的真正貨幣，” 他説。他補充道，計算能力現在的功能類似於收入：沒有它，就無法生成代幣，而沒有代幣，增長就會停滯。</p>
<h3>新芯片，更大的數字</h3>
<p>NVIDIA 引用了他們的新 Grace Blackwell 芯片架構來支持這一説法。該公司表示，它每秒可以處理 5,000 個代幣，而 Hopper 配置大約只能處理 700 個，並且提供了舊 Hopper 平台 50 倍的吞吐量。</p>
<p>根據黃仁勳的説法，這一躍升是在 Hopper 仍然表現良好時做出的經過計算的賭博。他稱 Grace Blackwell 是企業可以放心擴展的唯一基礎設施，無論是在私有云還是國際上。</p>
<p>黃仁勳表示，效率的提升非常重要，因為一旦公司建造了千兆瓦級的數據中心，其電力容量幾乎是固定的。</p>
<p>“你的工作負載是推理，你的代幣是你的商品，而計算就是你的收入，” 他説。“每家公司都會考慮代幣的有效性。”</p>
<p>NVIDIA 已經在開發其下一個平台，名為 Vera Rubin，旨在訓練大型人工智能模型並持續運行它們。</p>
<p>黃仁勳建議，未來人工智能服務可能會朝着分級定價的方向發展，一端是免費的入門級訪問，另一端是每百萬個代幣高達 150 美元的高級層級。</p>
<p>其他大公司也在朝着同一方向發展。阿里巴巴最近重組了其部分業務，成立了阿里巴巴代幣中心業務集團，由 CEO 吳泳銘領導。該單位旨在將阿里巴巴的所有人工智能產品整合在一個共同目標下：構建、交付和使用代幣。</p>
<h3>工作、成本和人才短缺</h3>
<p>但這一轉變並非沒有複雜性。</p>
<p>最近的一項調查發現，98% 的 C-suite 高管認為人工智能最終會減少員工人數，但 54% 的人表示尋找合格人才仍然是他們面臨的最大挑戰。</p>
<p>高盛估計，人工智能可能會自動化佔美國所有工作時間 25% 的工作。高盛高級全球經濟學家 Joseph Briggs 承認，過渡不會順利，但歷史表明，新技術最終會創造出以前不存在的工作。</p>
<p>對於小公司來説，成本已經開始顯現。</p>
<p>初創公司的創始人表示，人工智能完成的每一項任務都伴隨着代幣的價格標籤。幾家主要的人工智能提供商最近將價格提高了 5% 到 30%。</p>
<p>IT 公司 CI&amp;T 的總裁 Bruno Guicardi 將這一轉變描述為工程師現在用簡單英語指示計算機，而不是編寫代碼。</p>
<p>在這種環境中，知道何時以及如何使用人工智能，並從每個代幣的支出中獲得真正的價值，是明智判斷與浪費金錢之間的區別。</p>
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<p>英偉達首席執行官黃仁勳提議引入人工智能代幣作為新的員工福利，可能每年價值數萬美元。在 GPU 技術大會上，他將這些代幣描述為管理工作場所 AI 代理的關鍵。黃仁勳設想了一個未來，數據中心將作為 “AI 工廠” 運作，生產代幣，他聲稱這些代幣是科技行業的核心貨幣。他還強調了英偉達新款 Grace Blackwell 芯片架構的高效性，該架構處理代幣的速度顯著更快。然而，向 AI 驅動的工作場所過渡面臨挑戰，包括人才短缺和初創企業成本上升</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>黃仁勳希望為工程師提供一種新的福利，除了薪水外，還有一筆可能價值數萬美元的人工智能代幣預算。</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 的首席執行官在公司的年度 GPU 技術大會上提出了這一建議，他將代幣描述為人工智能系統執行任務的基本單位，並稱其為硅谷新興的招聘工具。</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>這個想法融入了黃仁勳描繪的現代職場的更大圖景。在他看來，工人們將很快管理大量的人工智能代理，這些軟件程序能夠獨立完成複雜的多步驟工作。</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>黃仁勳表示，儘管 NVIDIA 目前僱傭了 42,000 名員工，但他預計這一數字很快將被 “數十萬” 名 “數字員工” 所超越。在這種情況下，數據中心成為黃仁勳所稱的 “人工智能工廠”，這些機構以與工廠生產物品相同的方式生產代幣。</p>
</div><p>Huang argues that tokens have become the core currency of the technology industry.</p>
<div class="lb-trans"><p>黃仁勳認為，代幣已成為科技行業的核心貨幣。</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>“如果將計算能力比作印鈔機，那麼代幣就是人工智能時代的真正貨幣，” 他説。他補充道，計算能力現在的功能類似於收入：沒有它，就無法生成代幣，而沒有代幣，增長就會停滯。</p>
</div><h3>New chips, bigger numbers</h3>
<div class="lb-trans"><h3>新芯片，更大的數字</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 引用了他們的新 Grace Blackwell 芯片架構來支持這一説法。該公司表示，它每秒可以處理 5,000 個代幣，而 Hopper 配置大約只能處理 700 個，並且提供了舊 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>根據黃仁勳的説法，這一躍升是在 Hopper 仍然表現良好時做出的經過計算的賭博。他稱 Grace Blackwell 是企業可以放心擴展的唯一基礎設施，無論是在私有云還是國際上。</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>黃仁勳表示，效率的提升非常重要，因為一旦公司建造了千兆瓦級的數據中心，其電力容量幾乎是固定的。</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>“你的工作負載是推理，你的代幣是你的商品，而計算就是你的收入，” 他説。“每家公司都會考慮代幣的有效性。”</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 已經在開發其下一個平台，名為 Vera Rubin，旨在訓練大型人工智能模型並持續運行它們。</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>黃仁勳建議，未來人工智能服務可能會朝着分級定價的方向發展，一端是免費的入門級訪問，另一端是每百萬個代幣高達 150 美元的高級層級。</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發展。阿里巴巴最近重組了其部分業務，成立了阿里巴巴代幣中心業務集團，由 CEO 吳泳銘領導。該單位旨在將阿里巴巴的所有人工智能產品整合在一個共同目標下：構建、交付和使用代幣。</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>但這一轉變並非沒有複雜性。</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>最近的一項調查發現，98% 的 C-suite 高管認為人工智能最終會減少員工人數，但 54% 的人表示尋找合格人才仍然是他們面臨的最大挑戰。</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>高盛估計，人工智能可能會自動化佔美國所有工作時間 25% 的工作。高盛高級全球經濟學家 Joseph Briggs 承認，過渡不會順利，但歷史表明，新技術最終會創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>對於小公司來説，成本已經開始顯現。</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>初創公司的創始人表示，人工智能完成的每一項任務都伴隨着代幣的價格標籤。幾家主要的人工智能提供商最近將價格提高了 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 的總裁 Bruno Guicardi 將這一轉變描述為工程師現在用簡單英語指示計算機，而不是編寫代碼。</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>在這種環境中，知道何時以及如何使用人工智能，並從每個代幣的支出中獲得真正的價值，是明智判斷與浪費金錢之間的區別。</p>
</div><p>The smartest crypto minds already read our newsletter. Want in? Join them.</p>
<div class="lb-trans"><p>最聰明的加密思維已經在閲讀我們的通訊。想加入他們嗎？快來吧。</p>
</div>

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

- NVIDIA CEO 黃仁勳提出向工程師發放 AI 代幣作為新福利。  
- 他指出，代幣將成為技術行業的核心貨幣，與計算能力密切相關。  
- 儘管 AI 將減少人力，但尋找合格人才仍是企業面臨的主要挑戰。

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英偉達首席執行官黃仁勳提議將 AI 代幣作為工作場所的貨幣以及新的員工福利