黄仁勋还大谈管理经验，包括60位高管如何向他汇报、怎么安排日常工作、为何坚持不裁员，以及大家最关心的——这位兼具工作狂魔与魅力型领导者特质的创业者，当初如何做出卓有远见的判断，带领英伟达2.8万人走向伟大的成功？

在这次对谈中，黄仁勋畅所欲言，分享了很多个人喜恶，比如他“每天都不开心”、“每年都对公司不满意”，讨厌“报告会议”，讨厌“电子表格”，但他不认为“最好的工作是那些一直带给你快乐的事情”，反而相当有奋斗的觉悟。

黄仁勋热衷于挑战困难，连送出的祝福都是“我祝你们经历大量的痛苦和磨难”。

“我曾经是个扫厕所的，现在我是公司CEO。”他说自己不喜欢解雇员工、不愿放弃任何一名员工的原因，是觉得自己能帮助他们进步，而且相信好员工是可以“折磨”出来的。

黄仁勋相信产品、公司和组织需要“爱和呵护”，这是他在英伟达内部的常用表达。

他是个工作狂，每周工作7天，一醒来就开始工作，一直干到睡觉，就连不工作时也满脑子想着工作，无时无刻不在思考公司的未来，每天都在确认自己的核心信念、确认自己分析公司战略时使用的第一性原理是否正确。

他以前5点起床，现在改成6点起床，是因为家里小狗6点才醒，吵醒小狗会令他感到内疚。

他觉得不积极主动参与AI就是在犯错误，平时他遇到一个问题就会扔给AI搜索工具Perplexity问问答案，他不仅想要让英伟达所有人都大量使用AI工具，还想把整个公司都变成一个巨大的AI。

他还懊悔没在十多年前CUDA发布时买英伟达的股票。当时增加大量成本的CUDA引发一场灾难，摧毁了英伟达原本拥有的十亿美元市场，导致英伟达市值降到大约10亿美元左右。

帕特里克·克里森：CUDA这个想法一开始是怎么来的呢？

黄仁勋：CUDA源自于两个想法。其中一个叫作加速计算。英伟达开创了这个叫做加速计算的概念。加速计算就像是一个I/O（输入/输出）设备，如果你在计算机行业，它是一个你放在PCIe上的I/O设备，允许应用程序以加速计算的方式与I/O设备交互。

UDA（Unified Driver Architecture，统一驱动架构）是在1993年发明的，它是一个影响深远的发明。它允许软件程序员直接编程I/O设备，直接给I/O设备写应用程序。这是因为I/O设备是虚拟化的，并且多代之间在架构上是兼容的。

总之，我们发明了这个叫做加速计算的概念，我们称它为UDA。然后几年后，我们认为我们可以使我们的GPU对高级编程语言更具可编程性。所以我们发布了CG（C for Graphics），也就是为GPU编程设计的高级着色器语言。但由于种种问题，最终发布了CUDA（Compute with Unified Driver Architecture）。总之是个非常曲折的故事。

帕特里克·克里森：我想真正的问题是，CUDA有没有一夜爆火呢？

黄仁勋：不是的。CUDA的发布可以说是一场灾难。虽然我们追求的是一个“0亿美元市场”，但追求这个市场的成本太高了。它实际上摧毁了我们原本拥有的十亿美元市场。原因是因为我们的芯片中加入了CUDA，增加了大量成本，但是没有应用。没有应用，客户就不会重视这个产品，他们不会为此支付溢价。如果人们不愿支付，而你的成本上升了，那么你的毛利率就会受到挤压，我们的市值就会下降，然后真的变得非常低。我想我们的市值降到了大约10亿美元左右。我真希望我当时买了自家的股票。

帕特里克·克里森：所以你们需要取消CUDA，然后回到原来的战略吗？

黄仁勋：不是的，我一直相信CUDA。因为我已经推理过了。我们真的相信加速计算能够解决普通计算机无法解决的问题。如果我们想将架构扩展得更加通用，我们就必须做出这个牺牲。

我深深地相信我们公司的使命，相信公司未来的机会。我也坚信其他人都错了，他们只是不懂得欣赏我们所建立的东西。我深深地相信这些东西。

七、如何判断技术的前景？关键要做好决心与固执间的平衡

帕特里克·克里森：在场的各位都是企业家，也许每个人自己心中都有和CUDA一样类似的愿景。他们认为这对他们的领域或他们的技术非常有意义，但市场还没有看到它的潜力。你认为有没有可能从中提取一些通用的原则呢？什么时候应该坚定地相信你的愿景，什么时候又需要重新考虑呢？

黄仁勋：是的，问题的关键是决心与固执之间的界限。那条界限是模糊的。我每天都在确认我的核心信念。我现在仍然这样做。我需要确认我分析公司战略时使用的第一性原理是否正确。这不是一个很长的列表，很容易记住。

问题的关键是，这些原则现在是否有了根本性的改变呢？外部条件的变化是否使它们不再像以前那样重要？是不是有人解决了这个问题？这个问题现在已经消失了吗？是不是还会有需求？你必须不断检查。这是其一，不断自省。你必须非常小心地提炼基本原则，而不是说我就想这么做。这种想法就是固执了。我们不是5岁的孩子，所以你必须做好推理分析。

第二，必须要聪明一些。我们找到了一些方法将CUDA变现。我们到处寻找应用场景，找到了CT重建的应用，找到了地震信号处理的应用，找到了分子动力学的应用。我们不断地寻找应用场景。这些应用没有让我们大获成功，但至少足以让我们维持公司运转，为我们赢得了时间，让我们能撑到成功的时刻。

八、未来大约2万亿美元的计算机要换用GPU

帕特里克·克里森：让我们来谈谈AI。假设今天世界上所有GPU的总计算能力是X。你认为，5年后我们的总算力会是X的多少倍？

黄仁勋：我要是说出来我肯定会后悔的。我们可是一个上市公司。你这个“疯子”，你们这种私有公司可真是自由自在。好的，让我们来分析一下。首先，世界已经安装了大约1万亿美元的数据中心。这些数据中心使用通用计算。通用计算已经没有未来了，所以我们不能再这样处理数据。世界需要加速计算，需要将加速计算应用到所有领域。当我们加速一切时，每一个数据中心、每一台计算机都将是一个加速服务器。假设市场不增长，未来4年我们要替换大约1万亿美元的计算机。

但如果计算机行业继续以大约20%的速度增长，我们可能需要在未来几年将大约2万亿美元的计算机替换成GPU。这是第一点。

第二点，这也是为什么我认为你们的行业潜力无限。这是一场工业革命，让我告诉你为什么。我们正在大量生产一些以前从未生产过的东西。生产这些东西需要一种以前从未存在过的设备，也就是GPU。我们现在首次大量生产的东西就是token和浮点数。这些东西的价值就在于它们代表着智能。这就是人工智能。

你可以将这些浮点数以某种方式重新组合，它就能变成英语、法语、蛋白质结构、化学物质、图形、图像、视频、机器人的动作、方向盘的动作。我们正在以极大的规模生产token。我们在人工智能方面不断努力，最终发现了一种生产几乎所有类型的token的方法。世界将生产大量的token。这些token将在新型数据中心中生产。我们称它们为AI工厂。

回到上一次工业革命。水进入一台机器，把水烧开变成蒸汽，然后驱动发电机产生电力。原子进，电子出。而在这场新的工业革命中，是电子进，浮点出。上一次工业革命中，没有人明白为什么电这么有价值。而现在电力被出售、市场化。每千瓦时的电力被标上价格。现在token也被这么标上价格了，每1美元对应着多少token数。

就像上一次工业革命那样，这些事情对很多人来说都很难理解。但在未来10年这会变成人们司空见惯的事情。这些token将创造出新产品、新服务，提高整个行业的生产力。建立在我们产品基础上的产业，价值可能有100万亿美元。这个行业的前景是很广阔的。