黄仁勋G20布道“AI经济学”：算力已成国家级基建 未来几年迈向AGI

万亿规模大基建

　　在与卢特尼克的谈话中，黄仁勋表示，现在已经不能再简单把芯片和计算机理解为PC、手机这样的终端产品。随着AI快速发展，算力设施本身正在成为一种能够持续创造经济价值的生产资料。

　　黄仁勋表示，过去几百年里人类发明了能量概念，并按照千瓦时计价，如今智能正在以词元（Token）计价，道理是一样的。

　　与此同时，这类基础设施本身也正在进入极度重资产化阶段。

　　黄仁勋表示，目前建设1吉瓦规模的AI基础设施，大约需要500亿至600亿美元投资。

　　他说道：“过去人们觉得，建设一座耗资250亿美元的晶圆厂已经是一笔巨额投资；而现在，仅1吉瓦规模的基础设施，就大约需要这个数字的两倍。”

　　黄仁勋还称，从现在到本十年末，相关AI基础设施建设规模将达到约100吉瓦，以满足全球对智能的需求。

　　面对G20国家官员，黄仁勋给出的建议十分直接：“每个国家都需要建设（AI）基础设施”，以支持本国经济、企业和科研体系发展。

　　他还引用了“五层蛋糕”模型（能源→ 芯片→ 基础设施→ 模型→ 应用），并表示每个国家都需要决定想投资“哪一层蛋糕”。

　　在他看来，一个国家并不需要在每一层都成为全球领导者，但必须决定自身希望参与哪些环节，并至少拥有足够的本土AI基础设施和应用能力。

“你不必在每一个领域都获胜，也不必发展所有领域。”黄仁勋说道，“最重要的是，每个国家都应该推动人工智能的普及，并将人工智能应用到各自的产业之中。”

　　他也借着这个场合推销英伟达的通用算力芯片，强调现在投资AI很贵，所以得确保算力基建不能过于“专门化”，否则大模型技术一发生变化，这些投资就过时了。

AI的下一阶段：智能体、物理AI和AGI

　　在黄仁勋看来，AI的下一阶段将从大语言模型走向智能体和实体智能。

　　他表示，大语言模型本身只是基础能力，真正让AI具备实际生产力的是围绕模型构建的智能体系统，包括知识检索、工作记忆、工具调用和协同能力。当这种智能体能够操作数字工具时，它可以成为数字员工；当其进一步嵌入汽车、机械臂等物理设备中时，就会演变为自动驾驶、工业机器人、物流机器人和手术机器人等应用。

　　黄仁勋同时预计，未来几年AI将基本实现AGI（通用人工智能），但这并不意味着企业可以简单接入一个通用模型，就自动完成所有业务升级。即使AI具备很强的通用能力，仍需要向其提供业务所需的上下文、目标、知识和访问权限。

“每个国家，每家公司，你不能把所有的智慧都外包给别人。”

　　对于AI带来的就业影响，黄仁勋认为，AI更可能替代任务，而不是彻底替代工作。

　　他指出，写作、信息处理等操作类任务可能会逐步自动化，但一份工作的核心目的和意义并不会随之消失。在这一过程中，AI更像是放大人的能力，而不是简单取代人。