突发！
腾讯科技独家新闻报道，2026年黄仁勋首度来华， 首站到访了英伟达在上海的新办公室，与员工交流，回顾公司2025年主要事件。
据报道，这次来华行程与2025年初基本一致，主要参加上海、北京和深圳分公司的新年晚会以及供应商答谢会。
根据知情人士，黄仁勋和员工的诸多问题中，主要聚焦在2026年重点芯片相关的话题。
根据英伟达真实路线图，继Blackwell之后，2026年的重点大概率是Rubin架构。
而就在中国行前夕，黄仁勋在达沃斯世界经济论坛上的一番发言，正在全球科技界引发震动，让全场脊背发凉：我们正在犯一个历史性错误——
把AI当作技术，而不是电和路。
这句话背后，是一场数万亿美元的财富转移：
水管工、电工、建筑工人的收入未来或突破「六位数」， 而坐在办公室里的白领，可能面临第一波AI冲击。
这不仅是科技革命，这是人类工作价值的重新定价。
人工智能（AI）爆发，已拉开「史上最大规模基础设施建设」的序幕。
规模到底有多大？
黄仁勋表示，尽管各大企业已为这项技术投入数千亿美元，但未来仍需持续投入巨额资金。「我们需要建设价值万亿美元级的基础设施。」
他认为，ASI基建新工种将涌现，预测未来美国的建筑工有机会实现「六位数」收入。
2026年1月21日，瑞士达沃斯，世界经济论坛（WEF）。
在一场挤得水泄不通的主论坛上，黄仁勋（下图右）与Larry Fink（下图左）展开了一场关于AI未来的深度对话，豪言AI是「人类历史上最大规模基础设施建设」的基石。
众所周知，黄仁勋是NVIDIA创始人兼CEO，是AI时代「算力之王」；而后者Larry Fink，也不简单，是华尔街的两枚定海神针之一贝莱德（BlackRock）共同创办人、董事长、CEO。
黄仁勋提到，2025年是有记录以来风险投资规模最大的年份之一，大部分资金流向他所称的「原生AI公司」。
这些企业遍布医疗、机器人、制造与金融服务领域。黄仁勋指出：「这是首次出现足够成熟的模型，能够支撑这些行业的深度开发。」
相关投资正直接转化为就业岗位。
他特别列举了当前紧缺的技术工种：水管工、电工、建筑工人、钢铁工人、网络技术员，以及负责安装运营高端设备的专业团队。
从熟练技工到初创企业，AI正开启下一次平台级变革。
对全球打工人来说，这场变革将推动工作重心从执行任务转向实现价值。
面对大家对AI取代人类的担忧，黄仁勋给出了反直觉的有力反击：AI不会摧毁工作，它正在让工作从「完成任务」转向「实现人生价值」 。
他以放射科医生为例。
2016年，「AI教父」辛顿曾表示：「我们现在就应该停止培训放射科医生了」，因为AI很快就能比他们做得更好。
他说得没错：近十年来，模型在各项基准测试中的表现已超越放射科医生。
然而，放射科医生的岗位数量正处于历史最高水平，平均薪资高达52万美元。
为什么？
因为医生的使命是诊断疾病和救治病人，看片子只是任务之一 。
AI处理了看片子的任务，让医生能花更多时间与病人互动，从而能接诊更多病人，从而医院效益好了，自然需要更多放射科医生。
同样的逻辑也适用于护士。
美国正面临500万护士的短缺，部分原因是护士们近一半的时间都花在填表和记录上 。
AI接管了图表记录和转录工作后，护士的工作效率提高了，医院效益变好了，反而需要招募更多护士。
作为CEO，黄仁勋幽默比喻：「若有人观察我和Fink的工作，大概会觉得我俩是打字员。」
但自动化打字不会取代他们的CEO工作，因为打字并非核心价值。
再比如，黄仁勋盛赞Claude「不可思议」，宣称「所有软件公司都需要使用它」。
黄仁勋并非突然认同Anthropic的AI安全理念，而是折服于他们的工程能力。Claude Code正在以惊人速度吞噬企业软件开发市场，以至于英伟达这家硬件公司竟公开点名推荐特定模型。
这说明AI已跨越「新奇事物」的门槛，蜕变为软件行业基础设施。
AI通过协助事务性工作，让人更能聚焦核心使命，提升效能，从而创造更大价值。
「所以关键在于：你工作的本质价值是什么？」黄仁勋最后发问。
英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋与贝莱德董事长兼首席执行官Larry Fink在2026年瑞士达沃斯世界经济论坛年会对话
在对话中，他也淡化了外界对巨额支出承诺可能导致AI泡沫的担忧。
据估计，仅2025年一年，全行业就将在AI研发上投入约1.5万亿美元——
这个数字超过了几乎所有其他领域任何企业集团的名义支出。
然而，黄仁勋坚持认为，这并不是过度投资。他说，这代表着人类历史上规模最大的基础设施建设，而这还只是刚刚开始。
他进一步解释称，在芯片领域，「台积电已宣布计划新建20座芯片工厂；富士康正与我们合作，还有纬创和广达，将新建30座计算机工厂，这些工厂后续将转化为AI工厂（数据中心）。」
「美光已开始在美国投资2000亿美元，SK海力士表现非常出色，三星也做得非常出色。你们可以看到，整个芯片行业正以惊人的速度增长，」黄仁勋补充说。
而且不止单一的芯片突破。
黄仁勋将AI产业精辟地拆解为五个核心层级，重申了他的「AI五层蛋糕论」：
能源（Energy）：为AI提供动力的电力基础。
芯片与计算基础设施（Chips and Computing Infrastructure）：硬件算力的基石。
云数据中心（Cloud Data Centers）：承载计算的枢纽。
AI模型（AI Models）：智能的大脑。
应用层（Application Layer）：最终创造经济效益的顶端。
他特别指出，最大的经济效益将来自应用层——
AI正在重塑医疗、制造、金融服务等行业，并改变整体经济中的工作性质。
从能源发电、芯片制造到数据中心建设与云端运维，黄仁勋表示AI建设已催生大量技术工种需求。
更关键的是，他用「价格」来反证泡沫论：
如果这是泡沫，算力应该不缺、租GPU应该越来越便宜；但现实相反——GPU 很难租到，算力现货租赁价格在上涨，不只是最新一代，连两代以前的GPU也在涨。
这意味着需求来自真实业务，而不只是投机资本烧钱。
黄仁勋还举了企业调整研发预算的例子：比如制药公司把一部分投入从湿实验室转向AI超算。
黄仁勋将AI定位为国家关键基础设施。
「AI即基础设施，」他强调，各国应像对待电力或公路那样重视AI，「必须将AI纳入国家基础设施体系」。
他呼吁各国基于本土语言文化构建自主AI能力：「开发属于自己的AI，持续优化迭代，让国家智慧融入生态系统。」
Fink质疑是否只有高学历人群才能使用或受益于AI。
黄仁勋驳斥了这一观点。
「AI超级易用——这是历史上最简单的软件，」他表示，AI工具仅用两三年已触达近十亿用户。
因此，掌握AI素养正成为必备技能：「学习如何使用AI、引导它、管理它、设立防护栏、评估结果，这些能力与领导力和团队管理同等重要。」
回到「放射科医生」，RSNA（北美放射学会）主席、 斯坦福大学医学教授Curt Langlotz之前表达过类似的观点：
AI不会取代放射科医生，但会使用AI的放射科医生将取代不会使用 AI 的放射科医生。
对于发展中国家，黄仁勋认为AI带来了缩小长期技术差距的契机：「AI很可能弥合技术鸿沟，普惠性与资源丰沛性将发挥关键作用。」
谈到欧洲时，他特别指出制造业与工业实力是巨大优势：AI不是写出来的，是教出来的。
「机器人是世代难逢的机遇，」黄仁勋强调，这对工业基础雄厚的国家尤为关键。
「如今我们可以将工业能力、制造能力与人工智能相融合，由此迈入实体AI即机器人技术的世界，」他补充说，这为欧洲带来了「跨越」由美国主导的软件时代的机遇。
「我认为，为了在欧洲构建繁荣的AI生态系统，我们必须认真对待能源供给的增长，加大对基础设施层的投资，这一点是确定无疑的，」 黄仁勋说道
Fink总结讨论时表示，这场对话说明世界远未形成AI泡沫，真正的问题在于：「我们的投资够吗？」
黄仁勋赞同这一判断，指出庞大投资势在必行：我们必须为AI技术栈的所有上层建筑构建必要基础设施。
他形容这一机遇「非同寻常，每个人都应参与其中」。
他重申2025年全球风投规模创历史新高，超千亿美元资金流向全球，其中大部分注入AI原生初创企业。「这些公司正在构建上层的应用生态，」黄仁勋说，「而它们需要基础设施与投资来筑造未来。」
Fink补充道，确保增长红利被广泛共享至关重要：
我相信全球养老基金参与这场变革将是绝佳投资机遇，能与AI世界共同成长。 我们必须让普通养老金领取者和储蓄者分享这份增长。若只能作壁上观，他们将被时代抛在后面。
（新智元）
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