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CES现场对话黄仁勋:中国工程师顶尖,机器人先补劳动力缺口

本文章由注册用户 皮丘看热点 上传提供 2026-11-05 ☆ 评论 发布 纠错/删除 版权声明 0
摘要:CES开幕首日,英伟达 CEO 黄仁勋在拉斯维加斯举办媒体沟通会,围绕H200芯片、中国市场、人形机器人、自动驾驶、大模型等热点展开交流。他评价国内工程师与创业者实力顶尖,看好国内AI生态,同时提出机器人首要作用是填补全球巨大劳动力缺口,还聊到芯片许可、供应链布局以及AI创新和安全之间的关系。

2026 年国际消费电子展(CES 2026)开幕首日,英伟达 CEO 黄仁勋没有守在主场馆,而是在附近酒店开启一场媒体沟通会。美国当地时间 1 月 6 日中午,在前一日完成 CES 主题演讲之后,他和包括《每日经济新闻》在内的一众媒体面对面交流,整场对话持续近一个半小时。

交流的时候,黄仁勋依旧保持大家熟悉的状态,坐在椅子边缘,一条腿撑在地面,不时转身回应记者提问。这场沟通覆盖 H200 芯片、中国市场、汽车、大模型、GPU、机器人等多个热门方向,他还笑着提到自己可以接受 “亿万富豪税”。被问到作为任职时间最长的科技公司 CEO 有什么秘诀,他用幽默的方式回应,第一不要被解雇,第二不要觉得无聊。也有现场媒体评价,整场提问氛围偏温和,不少尖锐问题没有得到直接回应。

一、H200 芯片推进许可落地,期待可观订单

聊到 H200 芯片出口许可,黄仁勋透露,供应链已经启动,这款芯片已经上线产线,团队正在和美国政府敲定许可最后的细节,会尽最大努力向前推进。在他看来,如果采购订单放出,就意味着可以正常下单,他期待订单落地,并且预估订单规模相当可观。

二、看好中国技术生态,评价本土工程师顶尖

谈及全球竞争与国内科创力量,黄仁勋提出,这是历史上第一次,AI 软件不只是工具,还能够充当劳动力,自动驾驶系统、智能编程与芯片设计智能体,都在扩充人力边界。全球劳动力市场体量达到 100 万亿美元,AI 技术面向整个全球经济,赛道空间巨大,涌入大量创业者也在情理之中,他期待行业竞争,同时提醒参与者需要加倍投入。

对于国内创业公司,黄仁勋给出很高评价。他认为大量初创企业以及已经上市的科技公司,足以证明国内产业活力,国内企业家、工程师、技术专家和 AI 研究者属于世界顶尖水平。国内技术生态迭代速度快,工程师投入度高,创意充足,市场会持续繁荣。英伟达想要在国内创造价值,就必须参与竞争,持续迭代自身技术。

三、机器人优先选择垂直赛道,弥补劳动力缺口

在机器人产业上,黄仁勋表示,想要做成一家成功的机器人企业,要掌握三套计算平台,分别是模型训练电脑、仿真安全评估电脑、作为机器人大脑的实时推理电脑,还要打通整套技术栈,同时解决大量机电工程难题,门槛极高。

他更倾向优先挖掘垂直领域机会,深耕制造、手术机器人这类专业场景,场景深耕本身就是壁垒;横向平台路线虽然上限高,但竞争来源更广,难度更大。在技术难度上,行走能力有望率先突破,其次是大范围抓取,精细手部操作最难成熟,机器人想要拥有媲美人类的触觉,还有很长一段路要走。

针对大家关心的就业冲击,他给出不一样的判断。全球正面临数千万级别的劳动力缺口,人口下滑还会加剧这一现状,仅凭现有人力很难维持预期的经济规模。他提出需要更多 “AI 移民”,承接人类不愿意或者不适合承担的工作,机器人最先用来补齐人力缺口,而不是大规模取代岗位。缺口补齐之后经济扩容,还会催生更多新岗位,不少工作长期内都无法被 AI 替代。

四、算力需求持续走高,全链路布局技术生态

沟通中黄仁勋也回应了市场对算力规模的预期。去年开源大模型爆发,DeepSeek R1、Qwen、Kimi 等模型快速出圈,叠加多家头部大模型企业选择在英伟达平台上运行,这些变化都有望推高此前五千亿美元的数据中心销售预期。同时他也提到,存储紧缺是当下的现实问题,英伟达本身也是全球存储芯片的大宗采购方。

在投资思路上,英伟达沿着整条供应链布局,向上扶持内存、硬件合作伙伴,向下覆盖全球云厂商,还会投资具备潜力的初创公司,开辟新客户赛道。布局范围覆盖基础设施、芯片、系统、模型与应用,还和联发科等芯片厂商开展合作,目标是加速整个 AI 产业成长。

他还提到,半导体工艺正在逼近物理极限,但大模型对算力的需求还在暴涨,想要匹配增长,需要依靠极端协同设计。创新、速度和安全本身相辅相成,持续迭代模型,降低幻觉、强化事实推理,本身就是提升安全性,如果停滞创新,AI 的安全水平很难进步。

五、自动驾驶长期看好,重视能源效率

自动驾驶也是本次对话的重点。英伟达并不造车,而是输出完整技术栈,给到车企自主选用。按照他的判断,当下全球大约十亿辆汽车,十年之后,数亿辆车会搭载高度自动驾驶能力,自动驾驶有望成为未来十年增长最快的赛道之一。英伟达坚持开源,目标是赋能整个自动驾驶行业,最终让所有可移动设备实现自主运行。

面向新工业革命,能源同样不容忽视。AI 产业发展需要多元电力供给,而能源效率的重要性空前突出,更高的每瓦吞吐能力,能够直接帮助数据中心提升产出,转化成客户收益,所以能效提升会是长期发力的重点。

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