一、核心论点：AI将使用工具，而非取代软件 黄仁勋在访谈中驳斥了“AI将取代现有软件”的市场恐慌，提出核心判断：AI不会从零再造工具，而是会像人类一样直接使用成熟软件。他用螺丝刀、锤子等物理工具做类比，指出数字世界的逻辑完全一致——通用人工智能（AGI）会优先调用ServiceNow、SAP、Cadence等现成工具，而非重新发明计算器。 这一观点的底层逻辑在于：现有软件经过数十年验证，具备确定性的结果输出能力（如F=ma、V=IR等物理定律的精准实现），AI无需在已有标准答案的领域重复劳动。他强调，当前AI的核心突破正是“工具使用”（Tool Use）能力，即通过API接口调用、功能组合完成复杂任务。 二、软件生态的价值重构
使用者的转变：软件的本质功能并未改变，但核心使用者从人类转向AI。传统软件是为人类交互设计的界面，未来将演变为AI可调用的功能模块。英伟达正与Synopsys、Cadence、SAP等企业深化合作，将AI能力嵌入传统工程软件，而非另起炉灶。 从工具到学习载体：黄仁勋提出“AI-in-the-loop”的全新组织模型，未来企业将以AI为核心运转，软件需承载AI的持续学习能力。这要求软件实现两大转变： 运行方式从预录制到实时生成：AI根据意图动态调用模块，而非执行固定流程 记录每一次使用经验：企业最宝贵的知识产权不是答案，而是问题本身，这些对话记录将成为企业的知识资产
三、技术范式的60年重塑
从显式编程到隐式编程：黄仁勋宣告计算行业正在经历60年来的首次根本性变革。传统显式编程需要人类精确指令，而AI时代只需描述意图，系统将自动完成任务拆解与工具调用。 算力增长的新摩尔定律：他认为当前AI算力的增长速度远超摩尔定律，正以十年一百万倍的速度发展。过去需要一年完成的芯片设计工作，现在通过AI辅助可在数小时内完成。 物理AI的崛起：下一代AI将具备理解物理世界因果关系的能力，突破当前大语言模型“懂语法不懂重力”的局限。英伟达正在研发能模拟多米诺骨牌效应等物理规律的AI系统，为机器人、自动驾驶等领域奠定基础。
四、企业AI转型的实战指南
先行动，再算账：黄仁勋反对企业在AI转型初期过度纠结ROI（投资回报率），认为新技术的价值无法在电子表格中精确计算。他建议企业先让AI项目“百花齐放”，允许员工自由探索，再在适当阶段集中资源优化方向。 优先改造核心业务：企业应将AI投入最核心、最具影响力的工作，而非边缘任务。他警告：“你可以不是第一个用AI的，但千万不要成为最后一个”，落后者将面临成本与效率的双重碾压。 数字劳动力的价值超越硬件：黄仁勋提出“增强型劳动力”的概念，认为AI创造的数字劳动力经济价值将首次超过硬件本身。以自动驾驶为例，数字司机的终身经济价值远超汽车硬件成本。
五、产业格局的深远影响
传统软件公司的新机遇：黄仁勋认为软件行业并未衰落，反而因AI的工具使用需求变得更重要。软件企业需将产品改造为可被AI调用的模块，通过API接口吸引AI接入，战场从争夺用户转向争夺AI调用。 从原子经济到电子经济：他建议传统企业向科技公司转型，指出技术公司处理的是无限的电子，而传统公司受限于原子的物理限制。从CD光盘到电子下载的转型证明，电子经济的市值增长潜力可达原子经济的1000倍。 编程的商品化：黄仁勋直言“编程就是打字”，未来写代码将不再是高门槛技能。真正的价值在于理解行业需求，而非代码本身。任何人都可通过自然语言指挥AI完成编程任务，领域知识成为核心竞争力。
六、个人与组织的适应策略
学会与AI交互的新技能：黄仁勋强调，未来十年“与AI协作”将成为人类的基本技能，如同上一代人学习使用电脑。他建议个人将AI视为导师而非代写，采用“生成后理解”的模式提升能力。 去中心化的创新模式：英伟达内部允许AI项目“失控式”发展，鼓励员工先行动后解释。黄仁勋认为创新无法被自上而下控制，需在混乱中涌现，再适时筛选优化。 富足心态的思维转变：当智能变得廉价且丰富时，企业应像亿万富翁挥霍金钱一样“挥霍智能”，例如进行全量测试而非抽样测试，为每个客户生成专属方案，从而发现稀缺时代被掩盖的机会。
此次访谈正值市场对AI取代软件的恐慌情绪达到顶点，黄仁勋的观点为行业提供了清晰的方向指引，既驳斥了极端观点，也明确了AI与软件生态的共生关系。他提出的“工具使用”、“AI-in-the-loop”等概念，正在成为下一代AI系统的核心设计原则。
