在AI浪潮席卷全球的今天，英伟达作为全球市值最高科技公司之一，其掌门人黄仁勋的一段自白令人意外：“距离倒闭还有30天”的焦虑，他已持续了33年。这位带领英伟达从游戏显卡公司蜕变为AI芯片霸主的“铁腕CEO”，在近日与乔·罗根的2小时深度访谈中，罕见剖白了其对AI竞赛、企业经营与个人成长的底层思考——成功不是终点，而是“活下去”的持久战。  

AI竞赛没有终点线：渐进式进化才是常态

谈及当前全球关注的AI竞赛，黄仁勋抛出了与主流叙事截然不同的观点：这场竞赛没有明确的“终点线”，也不会出现某一方“碾压式胜利”。他认为，技术进步是渐进式的，所有参与者都将“站在AI的肩膀上共同进化”。  

他以英伟达的发展历程佐证：2005年推出CUDA（通用并行计算架构）时，公司股价暴跌80%，但坚持投入最终让CUDA成为AI革命的“基础设施”；过去10年，AI算力提升10万倍，但这些算力并未用于“危险的事”，而是让AI更谨慎思考、检验答案。真正的竞争力是“持续迭代能力”——基于第一性原理不断修正方向，而非追求一次性突破。  

“AI的发展像网络安全领域的‘免疫系统模型’。”黄仁勋比喻道，“我们每天都在进步，AI的威胁只会‘领先一步’，而非‘领先一个星系’。所谓‘AI失控’的科幻场景，本质是忽略了人类与AI共同进化的渐进性。”  

“人矿诅咒”的反面：从“开采人力”到“创造价值”

面对“AI是否会取代人类”的终极追问，黄仁勋用“放射科医生”的案例给出了独特视角：AI消灭的不是职业，而是“把手段当目的”的工作。  

他提到，AI先驱杰夫·辛顿曾预测“5年后放射科医生将消失”，但现实是，AI普及后放射科医生数量反而增加——因为“看片”只是诊断疾病的手段，AI让医生能更高效分析影像，从而服务更多患者，医院也因此扩张并招聘更多医生。工作的核心是“目的”，而非“任务”：若你的工作仅是完成任务（如切菜、录入），可能被取代；若任务是实现更高目的（如诊断、治疗），工作会升级。  

这一逻辑延伸至更广泛的职业领域：律师的价值不在“研究法律文件”，而在“帮助他人”；司机的意义不止“开车”，更可能是“旅程体验的一部分”。黄仁勋强调：“工作不能局限于任务本身，而要思考‘你工作的真正目的是什么’。”  

创业33年，每天“距离倒闭30天”的生存哲学

英伟达的崛起史，堪称“绝境求生”的教科书。黄仁勋回忆了三次濒死时刻：  
• 1995年技术路线错误：英伟达首款游戏主机芯片因架构设计失误（正向纹理映射而非反向）几乎夭折，靠世嘉500万美元“救命钱”续命；  

• 台积电的信任赌局：为赶在资金耗尽前流片，黄仁勋说服台积电张忠谋“先生产后测试”，后者冒险支持，最终芯片一炮而红；  

• CUDA的至暗时刻：2005年CUDA推出后股价暴跌80%，但坚持投入终成AI时代“水电煤”。  

这些经历塑造了黄仁勋的“危机基因”：“‘距离倒闭30天’的说法，我已用了33年。每天早上都是如此。我更大的驱动力是‘不想失败’，而非‘想要成功’。”在他看来，焦虑不是失败者的标签，而是持续成功的燃料——“成功来自艰难的工作、漫长的痛苦、孤独、不确定、恐惧、羞辱。人们常忽略这部分。”  

AI安全与能源：技术进步的“双翼”

谈及AI安全，黄仁勋强调“动力用于提升安全性”的底层逻辑：过去10年AI算力提升10万倍，但更多用于让AI“反思答案”“验证真实性”，减少“臆想”；类似汽车的“马力越大越安全”（如ABS、牵引力控制），AI的“强大”本质是更精细的思考与更周全的计划。  

对于能源瓶颈，他直言“没有特朗普政府的能源政策，就没有AI工厂、芯片工厂”。摩尔定律的本质是“计算成本与能耗的指数级下降”——过去10年计算性能提升10万倍，未来10年AI所需能源将“微乎其微”。他预测，小型核反应堆、分布式发电将成趋势，“每个国家都能参与AI革命，因为‘昨天的AI’已足够强大”。  

结语：保持“纠结”，证明“人”的不可替代性

访谈尾声，黄仁勋回归“人”的本质：“下一个三年、再下一个三年，我们会继续困在‘帮助与被帮助、交心与纠结’的关系里。而最‘人类’的事，是保留那点‘偶尔的纠结’——证明屏幕前的我们，依然是复杂、矛盾、无法被完全计算的。”  

从游戏显卡到AI芯片，从濒临破产到市值数万亿，黄仁勋的“30天倒闭焦虑”，恰是英伟达穿越周期的生存密码：永远把自己当“初创公司”，在迭代中进化，在危机中清醒。正如他所言：“成功不是终点，活下去，才是。”