黄延森谈如何利用第一原则思维推动决策

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黄延森：如果你寄给我一些东西，你想要我的意见，我可以为你服务，在我的评论中，与你分享我是如何推理的，我已经为你做出了贡献。我已经让它成为可能，看看我是如何推理的。正如你所知，通过推理，某人是如何通过某事推理来赋予你力量的。你会说，“哦，天哪。你就是这样推理的。”事情并不像看上去那么复杂。这就是你如何推理出一些非常模糊的东西。这就是你如何推理无法计算的事情。这就是你如何推理似乎很可怕的事情。你明白吗？所以，我总是向人们展示如何通过事物进行推理。

Shantam Jain：这是NVIDIA的首席执行官黄延森（Jensen Huang）。詹森参观了斯坦福大学商学院从顶部查看，这是一个系列演讲，学生们和我一样，坐下来采访来自世界各地的领导人。我是Shantam Jain，2024届MBA学生。在我们的对话中，我们讨论了延森领导力哲学的关键支柱，以及他如何利用第一原理思维分解生成性人工智能。

你在听从顶部查看，播客.

Shantam Jain：延森，这是我的荣幸。谢谢你来到这里。

黄延森：我很高兴来到这里。谢谢您。

Shantam Jain：为了纪念你回到斯坦福，我决定我们开始讨论你第一次离开的时间。您加入了LSI Logic，这是当时最令人兴奋的公司之一。你正在与一些科技界大牌人物建立非凡的声誉，但你决定离开，成为一名创始人。是什么激励了你？

Jensen Huang：克里斯和柯蒂斯。我是LSI Logic的工程师，Chris和Curtis在Sun。我一直在和计算机科学领域最聪明的人一起工作，包括[无法理解]和其他人建造工作站和图形工作站等等。有一天，克里斯和柯蒂斯说他们想离开太阳，他们想让我弄清楚他们要去哪里。

我有一份很棒的工作，但他们坚持要我和他们一起研究如何建立一家公司。所以，每当他们来访时，我们都会去丹尼家，顺便说一句，那是我的母校，也是我的第一家公司。我在首席执行官之前的第一份工作是洗碗机，我做得很好。

【笑声】

黄延森：所以，不管怎样，我们走到了一起，那是在微处理器革命期间。这是1993年和1992年我们在一起的时候。PC革命刚刚开始。你知道，Windows’95显然是Windows的革命性版本，它甚至还没有上市，奔腾甚至还没有发布。在PC革命之前，这一切都很好，很明显微处理器将非常重要。我们想，“为什么我们不建立一家公司来解决由通用计算支持的普通计算机无法解决的问题？”因此，这就成为了该公司的使命，去建造一台计算机，这种计算机可以解决普通计算机无法解决的问题。直到今天，我们都在关注这一点。

如果你看看我们打开的市场中解决的所有问题，那就是计算药物设计、天气模拟、材料设计。这些都是我们真正、真正引以为豪的东西——机器人、自动驾驶汽车、我们称之为人工智能的自动软件。然后，当然，我们非常努力地推动这项技术，最终计算成本几乎为零，它使开发软件成为一种全新的方式，即计算机自己编写软件，即我们今天所知的人工智能。所以，就是这样；这就是旅程。

Shantam Jain：是 啊。谢谢大家的光临。

好吧，这些应用程序现在都在我们的脑海中。当时，LSI Logic的首席执行官说服了他的最大投资者Don Valentine与您会面。他显然是红杉的创始人。现在我可以看到这里的许多创始人都在期待中向前迈进。但是，你是如何说服硅谷最受追捧的投资者投资于一个由首次创业者组成的团队，为一个甚至不存在的市场开发新产品的？

黄延森：我不知道如何写商业计划书。所以我去了一家书店，那时那里有书店。在商业书籍部分，有一本书。这是我认识的一个人写的，戈登·贝尔。这本书，我应该再去找一次，但它是一本非常大的书，书上写着“如何写商业计划书”。这是一个非常特殊的标题，适合一个非常利基的市场。看起来他是为14个人写的，而我就是其中之一。

所以，我买了这本书。我应该马上知道这是个坏主意，因为戈登非常聪明。超级聪明的人有很多话要说。我很确定戈登想教我如何完整地写商业计划书。所以，我拿起这本书，大概有450页长。

嗯，我从来没有经历过，甚至都没有接近。我翻了几页。然后我说，“你知道吗？等我读完这篇文章，我就要破产了。我也没钱了。劳里和我在银行只有大约六个月的时间。我们已经有了斯宾塞、麦迪逊和一条狗。所以，我们五个人不得不靠银行里的钱过日子，所以我没有多少时间。

所以，我没有写商业计划书，只是去和（威尔夫·科里）谈谈。有一天，他打电话给我，说：“嘿，你离开了公司。你甚至没有告诉我你在做什么。我希望你回来给我解释一下。”于是，我回去向威尔夫解释。最后威尔夫说：“我不知道你说了什么。这是我听过的最糟糕的电梯推销之一。”

【笑声】

Jensen Huang：然后他拿起电话，打电话给唐·瓦伦丁。他打电话给唐，说：“唐，我要派一个孩子过来。我想你给他钱。”他是LSI Logic有史以来最好的员工之一。所以，我学到的是，你可以组成一个很棒的面试。你甚至可以有一个糟糕的面试。但你不能逃避过去，所以要有美好的过去。试着拥有美好的过去。

在很多方面，当我说我是一个优秀的洗碗机时，我是认真的。我可能是丹尼最好的洗碗机。我计划好了我的工作，我很有条理，我很吝啬，然后我把盘子里的活日光洗干净，然后他们把我提升为服务员。我确信我是丹尼有史以来最好的服务员。我从来没有空手离开过车站。我从来没有空手而归。我工作效率很高。

所以，无论如何，我最终成为了一名首席执行官。我仍在努力成为一名优秀的CEO。

Shantam Jain：说到做到最好，你需要成为89家其他公司中最好的，这些公司都是在你建造了同样的东西之后获得资助的。然后，在剩下六到九个月的时间里，你意识到最初的愿景行不通。当形势对你不利时，你是如何决定下一步该做什么来拯救公司的？

黄延森：嗯，我们创办了一家名为[难以理解]计算的公司。问题是，它是为了什么？杀手级应用程序是什么？这是我们的第一个重大决定。这是红杉投资的项目。第一个伟大的决定是第一个杀手级应用程序将是3D图形。这项技术将是3D图形。应用程序将是视频游戏。当时，3D图形是不可能廉价制作的。它是由硅图形产生的百万美元图像发生器。所以，这是一百万美元，很难便宜。视频游戏市场是[零亿美元]。所以，你有一项难以置信的技术，很难商品化和商业化。然后你就有了这个不存在的市场。那个十字路口就是我们公司的成立之地。我还记得唐在我演讲结束时对我说的一句话，这在当时很有意义；他说，这在今天很有道理，“初创公司不投资于初创公司，或者初创公司没有与初创公司合作。”他的观点是，为了让NVIDIA成功，我们需要另一家初创公司才能成功，而另一家新创公司则是电子艺术。

然后在离开的路上，他提醒我，电子艺术是首席技术官，今年14岁，必须由他妈妈开车去上班。他只是想提醒我，那就是我所依赖的人。

黄延森：然后，他说：“如果你失去了我的钱，我会杀了你。”这就是我对第一次见面的回忆。尽管如此，我们还是创造了一些东西。我们在接下来的几年里为PC创建了游戏市场。这花了很长时间。我们今天仍在这样做。我们意识到，你不仅要创造技术，发明一种新的计算机图形制作方法，这样以前的一百万美元现在就变成了适合计算机的3400500美元，你必须去创造这个新市场。所以，我们必须创造技术，创造市场。

公司将创造技术、创造市场的理念定义了NVIDIA的今天。几乎我们所做的一切，我们创造技术，我们创造市场。这就是人们把它称为堆栈、生态系统之类的词的原因，但基本上就是这样——30年来，NVIDIA意识到我们必须这样做，是为了创造条件，让人们可以购买我们的产品，我们必须去创造这个新市场，这也是我们很早就开始自主驾驶的原因。这就是我们早期深入学习的原因。这就是为什么我们在包括计算药物设计和发现在内的所有这些事情上都起步较早的原因。所有这些不同的领域，我们在创造技术的同时，也在努力创造市场。

可以。然后我们开始了，然后微软推出了一个名为Direct 3D的标准，这催生了数百家公司。几年后，我们发现自己与几乎所有人竞争。我们发明这家公司的东西，我们发明3D图形的技术，使3D消费化的技术，结果与Direct 3D不兼容。

所以，我们创办了这家公司。我们有这个3D图形的东西，一个百万美元的东西。我们正试图使其消费化，所以我们发明了所有这些技术。不久之后，它就变得不兼容了，所以我们不得不重新设置公司或停业。但我们不知道如何按照微软的定义来构建它。我记得一个周末的会议，当时的对话是：“我们现在有89个竞争对手。我理解我们这样做是不对的，但是我们不知道怎么做才是对的。”

谢天谢地，还有一家书店，这家书店名叫“Fry’s Electronics”。我不知道它是否还在这里。我想我周末开车带女儿麦迪逊去了Fry’s，它就在那里，是一本开放的GL手册，它定义了硅图形是如何实现计算机图形的。所以，它就在那里；这就像一本书68美元。我有几百美元。我买了三本书。我把它带回办公室，说：“伙计们，我找到了。我们的未来。”我有三个版本。我把它分发了出去。它有一个又大又漂亮的插页。插页是开放的GL管道，即计算机图形管道。我把它交给了和我一起创立公司的那些天才。我们实现了开放GL管道，就像没有人实现过开放GL管线一样，我们构建了世界上从未见过的东西。

所以，有很多课程就在那里。对我们公司来说，那一刻给了我们很大的信心。原因是你可以成功地做某事，创造未来，即使你根本没有被告知。这就是我现在对一切的态度。当有人告诉我一些事情，而我以前从未听说过，或者如果我听说过，但根本不理解它是如何工作的，我的第一个想法总是，“这可能有多难？而且它可能只是一本教科书。你可能离弄明白这一点只有一份档案文件了。”

所以，我花了很多时间阅读档案文件。这是真的。当然，现在你不可能了解别人是如何做某事的，并且以完全相同的方式做，希望得到不同的结果。但你可以学习如何做一些事情，然后回到基本原则，问问自己，“考虑到今天的条件，考虑到我的动机，考虑到仪器和工具，考虑到事情的变化，我该如何重做这件事？我该如何重新创造这整件事情？我该怎么设计它？我今天该如何制造汽车？”？我会从1950年代和1900年代开始逐步建造它吗？我今天要怎么造电脑？今天我该如何编写软件“这有意义吗？

所以，即使在今天的公司里，我也会一直回到首要原则上来，重新调整自己，因为世界已经改变了。过去我们编写软件的方式是单片的，是为超级计算机设计的，但现在是这样聚合的，等等。我们今天对软件的看法，我们今天对计算机的看法，总是会让你的公司，总是让你自己回到最初的原则，这会创造很多很多机会。

Shantam Jain：你应用这项技术的方式往往是革命性的。你获得了IPO所需的所有动力，然后还有更多动力，因为你的收入在未来四年内增长了九倍。但在所有这些成功的过程中，你决定稍微放弃它，这是NVIDIA的创新重点，基于你与这位化学教授的电话。你能告诉我们关于那通电话的事吗？你是如何把你听到的信息和你去的地方联系起来的？

黄延森：我记得，公司的核心是开创了一种新的计算方式。计算机图形是第一个应用程序。但我们总是知道还会有其他应用，所以图像处理、粒子物理、流体等等，我们都想做各种有趣的事情。

我们使处理器更具可编程性，以便您可以表达更多算法。然后有一天，我们发明了可编程着色器，使所有形式的图像和计算机图形都可编程。这是一个巨大的突破，所以我们发明了它。

除此之外，我们试图寻找方法来表达更复杂的算法，这些算法可以在我们的处理器上计算，这与CPU有很大的不同。所以，我们创建了一个CG。我认为GPU是2003年左右。它比CUDA早了大约三年。

正是编写教科书拯救了公司的同一个人，马克[Kilgard]，编写了这本教科书。因此，CG非常酷。我们写了关于它的教科书。我们开始教人们如何使用它。我们开发了工具等等。然后几位研究人员发现了它。这里的许多研究人员，斯坦福大学的学生都在使用它。许多后来成为NVIDIA工程师的工程师都在玩它。

马萨诸塞州总医院的几位医生捡到了它，并将其用于CT重建。所以，我飞出来看到了他们，说：“你们在用这个东西做什么？”他们告诉了我这件事。然后，一位计算量子化学家用它来表达他的算法。

所以，我意识到有一些证据表明人们可能想使用这个。它给了我们越来越多的信心，我们应该这样做，这种形式的计算可以解决普通计算机确实无法解决的问题，增强了我们的信念，让我们继续前进。

Shantam Jain：每次你听到新的消息，你都会感受到这种惊喜，这似乎是贯穿你在NVIDIA领导层的主题。感觉就像你在技术变化之前就已经下了这些赌注，当苹果最终从树上掉下来时，你正穿着黑色皮夹克站在那里等着接住它。

[笑声]

Shantam Jain：你觉得[定罪]怎么样？

黄延森（Jensen Huang）：它看起来总是像一个跳水接球。你基于核心信念做事。我们深信，我们可以创造一台计算机来解决正常处理所不能解决的问题。CPU的功能是有限的。通用计算的功能是有限制的。然后，我们可以解决一些有趣的问题。问题总是——这些有趣的问题是唯一的，还是它们也能成为有趣的市场？因为如果它们不是有趣的市场，它就不可持续。NVIDIA经历了大约十年，我们对未来进行了投资，但市场并不存在。当时只有一个市场；这是计算机图形。

10、15年来，为NVIDIA提供燃料的市场根本不存在。那么，你如何继续与你周围的所有人，我们的公司和NVIDIA的管理团队，以及所有与我一起创造未来的杰出工程师——你们所有的股东，你们的董事会，你们的合作伙伴，你们带着所有人，没有市场的证据。这真的非常具有挑战性。这项技术可以解决问题，而且你有研究论文，因为它而成为可能，这一事实很有趣。但你总是在寻找那个市场。然而，在市场存在之前，你仍然需要未来成功的早期指标。

我们公司有这个短语。有一个短语叫做“关键绩效指标”。不幸的是，KPI很难理解。我发现KPI很难理解。什么是好的KPI？很多人，当我们寻找KPI时，他们会说“毛利润”。这不是KPI；这就是结果。你正在寻找一些能尽早反映未来积极成果的早期指标。这是因为你想要一个早期的信号，表明你正在朝着正确的方向前进。

所以，我们有一个短语，叫做“EOIFS”，EOIFS的早期指标，未来成功的早期指标。它帮助了人们，因为我一直在使用它，给公司带来了希望，“嘿，看，我们解决了这个问题，解决了那个问题，我们解决这个问题。”市场不存在，但有一些重要的问题，这就是公司解决这些问题的目的。我们希望可持续发展，因此，市场必须在某个时候存在。

但你想把结果与你正在做正确事情的证据分离开来，好吗？因此，这就是你如何解决这个问题的方法，即投资于一个非常非常遥远的领域，并且有坚定的信念继续前进，就是尽早找到你正在做正确事情的指标。因此，从一个核心信念开始。除非有什么改变你的想法，否则你会继续相信它。并寻找未来成功的早期指标。

Shantam Jain：NVIDIA产品团队使用了哪些早期指标？

黄延森（Jensen Huang）：各种各样。我看到一张纸。早在我看到这篇论文之前，我就遇到了一些人，他们需要我在深度学习方面的帮助。当时，我不知道什么是深度学习。他们需要我们创建一种特定于域的语言，这样他们的所有算法都可以在我们的处理器上轻松表达。我们创造了一个叫做[Ku-DNN]的东西。本质上是[SQL]。SQL是存储计算。这是神经网络计算，我们创造了一种语言，如果你愿意的话，从中可以找到特定领域的语言，有点像深度学习的开放GL。

所以，他们需要我们这样做，这样他们才能表达他们的数学。他们不理解库多，但他们理解深度学习。所以，我们在中间为他们创造了这个东西。我们这样做的原因是因为这些研究人员没有钱。这是我们公司的一项伟大技能，你愿意做一些事情，即使财务回报完全不存在，或者可能非常非常遥远，即使你相信它。

我们问自己，“这项工作值得做吗？这是否推动了一个重要的科学领域？”注意，这是我从一开始就一直在谈论的事情。我们不是从市场的规模中找到灵感，而是从工作的重要性中找到灵感，因为工作的重要性是未来市场的早期指标。没有人需要为它做商业案例。没有人需要给我看一个[PNL]。没有人需要给我看财务预测。唯一的问题是，“这项工作重要吗？”如果我们不做，没有我们会发生吗现在，如果我们不做一些事情，如果没有我们，事情就会发生，这实际上给了我巨大的快乐。

原因是——你能想象得到——世界变得更好了，你不需要动一根手指吗？这就是终极懒惰的定义。从很多方面来说，你希望养成这种习惯。原因是——你希望公司懒于做别人总是做的事情。如果别人能做，就让他们去做。我们应该选择那些如果我们不做，世界就会四分五裂的事情。你必须说服自己，“如果我不做这件事，它就不会完成。”如果这项工作很难，而且这项工作是有影响和重要的，那么它会给你一种目标感。这有意义吗？因此，我们公司一直在选择这些项目。深度学习只是其中之一。这项研究成功的第一个标志是安德鲁·安格（Andrew[Ang]）提出的这只模糊猫，然后亚历克斯·科尔切夫斯基（Alex[Korchevsky）发现了猫，并不是一直都是这样，但已经足够成功了，“这可能会把我们带到某处。”然后我们推理了深度学习的结构，我们是计算机科学家，我们了解事情的运作方式。因此，我们确信这会改变一切。无论如何，这就是一个例子。

Shantam Jain：所以，你做出的这些选择，无论是从字面上还是从形象上来说，都带来了巨大的回报。但你必须带领公司度过一些非常具有挑战性的时期，比如在金融危机中，由于华尔街不相信你对ML的押注，公司市值损失了80%。在这种时期，你如何管理公司，让员工在手头的任务中保持积极性？

黄延森：我在那段时间的反应和我本周的反应一样。今天早些时候，你问我这个星期的情况。我的脉搏完全一样。本周与上周或前一周没有什么不同。所以，与此相反，当你下跌80%时，别误会我，当你的股价下跌80%时会有点尴尬，好吗？你只想穿一件T恤，上面写着：“这不是我的错。”

但更重要的是，你不想下床，你不想离开房子。所有这些都是真的。但你又回到了做你的工作。我同时醒来。我以同样的方式优先安排我的一天。我回到“我相信什么？”；总是从内心深处检查&你相信什么？最重要的是什么？检查一下。有时会有帮助——家人爱我吗？好的，检查，再次检查，对吗？所以，你只需要检查一下，然后回到核心，然后再回去工作。然后每一次谈话都回到核心，让公司专注于核心。你相信吗？有什么变化吗？股价发生了变化，但其他事情发生了变化吗？物理变化了吗？重力变化了吗？我们认为导致我们做出决定的所有事情都发生了变化吗？因为如果这些事情改变了，你就必须改变一切。但如果这些都没有改变，你什么也没有改变，继续前进。你就是这样做的。

Shantam Jain：在与员工交谈时，他们会说-

黄延森：尽量避开公众。

Shantam Jain：[笑]在与员工交谈时，他们说你的领导能力-

黄延森：包括员工。我只是开玩笑。

【笑声】

黄延森：不幸的是，必须看到领导人。这是最难的部分。我是一名电气工程专业的学生，上学时我很年轻。当我上大学的时候，我还是16岁，所以当我做每件事的时候我都很年轻。所以我有点内向。我很害羞。我不喜欢公开演讲。我很高兴来到这里。我不是在暗示这一点。但这不是我天生做的事。所以，当事情充满挑战时，要面对你最关心的人并不容易。原因是因为你能想象一家公司的股价下跌了80%吗？作为首席执行官，我必须做的最重要的事情是，来面对你，解释一下。部分原因是，你不知道为什么。部分原因是，你不知道多久了，情况有多糟糕。你只是不知道这些事情。但你仍然需要解释，面对所有这些人，你知道他们在想什么。他们中的一些人可能会想，“我们注定要失败。”一些人可能在想，“你是个白痴。”还有一些人可能正在想别的事情。所以，人们在思考很多事情，你知道他们在思考这些事情，但你仍然必须走在他们前面，努力工作。

Shantam Jain：也许你可以给予这些东西，但在这种时候，你的领导团队中没有一个人离开。

Jensen Huang：无法就业。

这就是我一直提醒他们的。

我只是在开玩笑。我周围都是天才，十足的天才，难以置信。NVIDIA以拥有全球最优秀的管理团队而闻名。这是世界上最深入的技术管理团队。我被一群人包围着，他们都是天才——商业团队、营销团队、销售团队，这简直难以置信——工程团队、研究团队，简直难以置信。

Shantam Jain：你的员工说你的领导风格很投入。你有50个直接下属。你鼓励公司所有部门的人向你发送他们心中最重要的五件事。你不断提醒人们，“没有任何任务比你低。”你能告诉我们为什么你有目的地设计这样一个扁平的组织吗？我们应该如何考虑我们未来设计的组织？

黄延森：对我来说，没有什么任务比我低，因为记住，我曾经是一名洗碗工，我是认真的。我过去经常打扫厕所。我打扫了很多厕所。我打扫过的厕所比你们所有人加起来的还要多，其中一些你就是看不到。

我不知道该告诉你什么。这就是生活。所以，你不能给我看一件有损我身份的任务。我做这件事并不是因为它是否有损我的身份。如果你给我寄来一些东西，你想让我对它发表意见，我可以为你服务，在我对它的评论中，与你分享我是如何推理的，我已经为你做出了贡献。我让我有可能看到我是如何推理的。正如你所知，通过推理，某人是如何通过某事推理来赋予你力量的。你会说，“哦，天哪。你就是这样推理的。”事情并不像看上去那么复杂。这就是你通过一些超级模棱两可的事情进行推理的方式。这就是你如何推理无法计算的事情。这就是你如何推理似乎很可怕的事情。你明白吗？

因此，我向人们展示了如何通过各种时间策略进行推理，如何预测，如何解决问题，你只是在给各地的人们赋权。我就是这么看的。如果你给我寄了什么东西，你想让我帮你复习一下，我会尽力的，我会告诉你我会怎么做。

当然，在这样做的过程中，我从你那里学到了很多。是这样吗？你给了我很多信息。我学到了很多，所以我觉得这个过程给了我回报。

有时确实需要耗费大量精力，因为为了给某人增加价值，他们作为起点非常聪明，我周围都是非常聪明的人，你知道吗？你必须进入他们的顶空。这真的很难，而且这只需要大量的情感和智力能量，所以我在做这样的事情后感到筋疲力尽。

我周围有很多很棒的人。按照定义，首席执行官应该拥有最多的报告，因为向首席执行官报告的人需要最少的管理。对我来说，首席执行官向他们报告的人如此之少毫无意义，除了一个我知道是真的事实。首席执行官的知识和信息据说是如此宝贵，如此隐秘，你只能与两三个人分享。

他们的信息是如此宝贵，如此神秘，以至于他们只能与更多的人分享。嗯，我不相信一种文化，一种你拥有的信息就是你拥有权力的原因的环境。我希望我们都能为公司做出贡献。我们在公司中的地位应该与我们通过复杂事物进行推理、领导他人实现伟大、激励他人、授权他人、支持他人的能力有关。这就是为什么管理团队存在的原因，为公司所有其他员工服务，创造条件，让所有这些优秀的员工自愿来为您工作，而不是为世界上所有其他优秀的高科技公司工作。他们选择了，他们自愿为你工作。因此，你应该创造条件，让他们能够完成一生的工作，这是我的使命。

你可能听到了。我说得很清楚，我相信。我的工作很简单，就是创造条件，让你做你一生的工作。那么，我该怎么做呢？这种情况看起来怎么样？好吧，这种情况应该会带来很大的授权。只有了解情况，你才能获得授权；对吗？你必须了解你所处的环境，才能想出好主意。因此，我必须创造一个环境，让你了解背景，这意味着你必须被告知。获得信息的最佳方式是我们之间有尽可能少的信息残缺层。这就是为什么我经常在这样的观众中进行推理的原因。我说，首先，这些是开始的事实。这些是我们掌握的数据。这就是我们推理的方式。这些是一些假设。这些是一些未知数。这些是一些已知的。所以，你可以推理。

现在您已经创建了一个高度授权的组织。NVIDIA有30000人。我们是世界上最小的大公司。我们是一家小公司。但每一位员工都是如此强大，他们每天都在代表我做出明智的决定。原因是他们了解我的情况。我对人很透明。我相信我可以信任你的信息。

通常情况下，信息很难听到，情况也很复杂，但我相信你能处理好。很多人听到我说，“你在这里是成年人。你能处理这个。”有时他们并不是真正的成年人，他们刚刚毕业。我只是在开玩笑。我知道，当我第一次毕业时，我还只是一个成年人。但我很幸运，我得到了重要信息的信任。所以，我想这么做。我想为人们创造这样做的条件。

Shantam Jain：我现在想谈谈每个人都在考虑的话题，人工智能。上周，你说生成性人工智能和加速计算已经达到了临界点。因此，随着这项技术越来越主流，您个人最感兴趣的应用是什么。

黄延森：好吧，你必须回到基本原则，问问自己，“什么是生成性人工智能？发生了什么？”发生了什么，我们现在有能力拥有能够理解某些东西的软件。首先，我们数字化了一切。例如，基因测序-数字化基因。但这意味着什么？基因序列是什么意思？我们已经将氨基酸数字化了，但这意味着什么？

所以，我们现在有了数字化单词的能力。我们将声音数字化。我们将图像和视频数字化。我们把很多东西数字化。但这意味着什么？通过大量研究和大量数据，以及从关系模式中，我们现在有了能力，我们现在理解了它们的含义。我们不仅理解它们的意思，而且可以在它们之间进行翻译，因为我们了解了这些事物在同一个世界中的含义；我们没有单独了解他们。所以，我们在相同的上下文中学习了演讲、单词、段落和词汇。所以，我们发现了它们之间的相关性，如果你愿意的话，它们都是相互注册的。

所以现在我们不仅能理解每种情态的含义，还能理解如何在它们之间进行翻译。因此，对于显而易见的事情，您可以将视频字幕转换为文本；这就是字幕，两张图片的文字[中途]，文字对文字，聊天GPT，令人惊叹的事情。所以我们现在知道我们理解了意义，我们可以翻译。某物的翻译是信息的生成。突然间，你不得不后退一步，问问自己，“我们所做的每一件事的每一层都意味着什么？”所以，我在你面前锻炼，我在你们面前推理，就像我15年前第一次见到亚历克斯时做的一样。

我是如何推理的，我看到了什么？真有趣。它能做什么？非常酷。但最重要的是，这意味着什么？它对每一层计算意味着什么，因为我们身处一个计算的世界。因此，这意味着我们处理信息的方式在未来将发生根本性的变化。这就是NVIDIA构建芯片和系统的时候。未来，我们编写软件的方式将发生根本性的变化。我们将来能够编写的软件类型将是不同的、新的应用程序。然后，这些应用程序的处理也会有所不同。从历史上看，这是一个基于检索的模型，信息是预先录制的，如果你愿意的话，几乎是这样。我们编写文本，预先录制，并基于一些推荐系统算法检索它。在未来，一些信息的种子将是起点。正如你们所知，我们称之为提示，然后我们生成其余部分。因此，计算的未来将高度生成。

好吧，让我给你举一个例子。例如，我们现在正在进行对话。我传递给你的信息很少被检索到。其中大部分是生成的。这叫做智慧。因此，在未来，我们将拥有更多的创造力——我们的计算机将以这种方式运行。它将是高度生成的，而不是高度基于检索的。

然后你回去问自己——现在对于企业家来说，你要问自己什么行业会被打乱？因此，我们会以同样的方式考虑联网吗？我们会以同样的方式考虑存储吗？我们会像今天一样滥用互联网流量吗？可能不会。请注意，我们现在正在进行对话，我不必每个问题都上车。因此，我们不必像过去那样滥用转换/信息/传输。

还有什么呢？什么会更少？什么样的应用程序等等？所以，你可以浏览整个工业传播过程，问问自己什么会被破坏，什么会不同，什么会[新]，等等。

这种推理是从正在发生的事情开始的？什么是生成性人工智能？从根本上讲，发生了什么？一切都要回到首要原则。我本来打算告诉你一些关于组织的事情。你问了这个问题，我忘了回答。总有一天，你用这种方式创建一个组织，不用担心其他公司的组织结构图。你从基本原则开始。记住组织的设计目标。

过去的组织，有一个国王/首席执行官，然后你有所有的王室臣民，王室宫廷，然后是东方。然后你继续往下走。最终，他们是员工。之所以这样设计，是因为他们希望员工掌握尽可能少的信息，因为士兵们的根本目的是在战场上牺牲，不问问题地死去。你们知道这一点。

我只有30000名员工。我不希望他们中的任何人死亡。我希望他们质疑一切。这有意义吗？所以你过去的组织方式和今天的组织方式是非常不同的。

其次，问题是NVIDIA建造了什么？一个组织的设计是为了让我们能够更好地构建我们所构建的任何东西。那么，如果我们都建造不同的东西，为什么我们的组织方式是一样的？为什么无论您构建什么，这个组织机构都是完全相同的？这没有任何意义。你建造电脑，你就是这样组织的。你建造医疗服务，你建造的方式完全一样。这毫无意义。所以你不得不回到基本原理，问问自己，“什么样的机器？输入是什么？输出是什么？这个环境的特性是什么？这种动物必须生活在什么样的森林里？它的特点是什么？它大部分时间都是稳定的吗？”？你是想挤出最后一滴水，还是它一直在变化，被每个人攻击？”

所以你必须明白，你是首席执行官。你的工作是设计这家公司。这是我的第一份工作，创造条件，让你可以做你一生的工作，而建筑必须是正确的，所以你必须回到基本原则并思考这些事情。

幸运的是，当我29岁的时候，我退后了一步，问自己：“我该如何为未来打造这家公司，它会是什么样子？什么是操作系统，也就是所谓的文化？”？我们鼓励、增强什么样的行为，我们劝阻和不增强什么行为，等等？无论如何。

Shantam Jain：我想为观众提问节省时间。但今年的主题是“重新定义明天”。我们向所有嘉宾提出的一个问题是，作为NVIDIA的联合创始人兼首席执行官，詹森，如果你闭上眼睛，神奇地改变明天的一件事，你会怎么想？

黄延森：我们应该提前考虑这件事吗？

【笑声】

黄延森（Jensen Huang）：我会给你一个可怕的答案。我不知道这是一回事。看，有很多事情我们无法控制。有很多事情我们无法控制。你的工作是做出独特的贡献。过一种有目标的生活，做世界上其他人都不会做或能做的事情，做出独特的贡献，这样在你做了之后，每个人都会说世界因为你而变得更好。所以，我想，对我来说，我的生活就是这样。我向前看，向前看。所以，你问了我一个问题，这个问题完全是从计算机视觉姿势的角度来看的，与我的想法正好相反。我从不从现在的位置向前看。我向前看，向后看。原因是它更容易。我会回顾过去，阅读我的历史。我们做到了这一点，我们做到了那一点，然后我们（无法理解）解决了那个问题。这有意义吗？

所以，这有点像你们解决问题的方式。你已经找到了你想要的最终结果，并通过逆向工作来实现它。我认为NVIDIA为推动计算的未来做出了独特的贡献，而计算是全人类最重要的工具。现在，这与我们的自我重要性无关，但这正是我们擅长的，而且很难做到。我们相信我们可以做出绝对独特的贡献。我们花了31年的时间才来到这里，我们的旅程才刚刚开始，所以这真的很难做到。

当我回头看时，我相信我们会被人们记住，我们是一家改变了一切的公司，不是因为我们走出去，通过我们所说的所有事情改变了一切，而是因为我们做了一件非常难做的事情，我们非常擅长做我们喜欢做的事，我们做了很长一段时间。

女声：我是GSB领导的一部分。我于2023年毕业。所以，我的问题是，你如何看待你的公司在未来十年将面临哪些挑战，以及你如何定位？

黄延森：首先，我能告诉你我脑子里在想什么吗？正如你所说的挑战，我脑海中浮现的清单太大了，我正试图找出应该选择什么。老实说，当你问这个问题时，我遇到的大多数挑战都是技术挑战。原因是那是我的早晨。如果你昨天选择了，这可能是创造市场的挑战。天哪，我非常想创造一些市场。我们不能就这么做吗？但我们不能单独做到这一点。NVIDIA是一家技术平台公司。我们在这里为其他公司服务，这样他们就可以实现我们的希望和梦想，如果你愿意的话。

所以，一些我喜欢的事情，我喜欢生物世界，就像40年前的芯片设计世界，计算机辅助和设计，EDA，整个行业为我们今天创造了可能。我相信明天我们将为他们创造条件。计算机辅助药物设计——因为我们现在能够表示基因和蛋白质，甚至细胞，现在非常非常接近能够表示和理解细胞的意义，一整串基因的组合。细胞是什么意思？有点像，一段是什么意思？如果我们能像理解段落一样理解单元格，想象一下我们能做什么。

所以，我很担心这种情况会发生。对此我有点兴奋。有一些我只是感到兴奋，我知道我们即将推出人形机器人。他们在拐角处非常非常近。原因是，如果你能标记化并理解言语，为什么你不能标记化并了解操纵？所以这些计算机科学技术，一旦你弄明白了，你会问自己，“如果我这样做，为什么我不能这样做？”所以我对这些事情感到兴奋。所以这个挑战是一个愉快的挑战。

当然，其他一些挑战是工业和地缘政治方面的，它们是社会性的，但你以前听过这些东西。这些都是真的，你知道吗？世界上的社会问题，世界上的地缘政治问题，为什么我们不能和睦相处，世界上发生的事情，为什么我要说世界上的那些事情？为什么我们必须说出这些话，然后在世界上加以放大？为什么我们要对世界上的人进行如此多的评判？所有这些，你们都知道。我不必再重复那些话了。

何塞：我叫何塞。我是GSB 2023届毕业生。我的问题是，你对我们发展人工智能的速度感到担忧吗？你认为可能需要任何监管吗？谢谢您。

黄延森：答案是肯定的和否定的。你知道现代人工智能的最大突破，当然，深度学习，它带来了巨大的进步。但另一个令人难以置信的突破是人类知道并且我们一直在实践的东西，我们刚刚为语言模型发明了它，称为基础强化学习到人类反馈。我每天提供强化学习人类反馈。这是我的工作。对于房间里的父母，你一直在提供强化学习的人类反馈，好吗？现在我们才知道如何在人工智能的系统水平上做到这一点。

还有一大堆其他技术需要用于护栏、微调、地面，例如，我如何生成符合物理定律的标记？现在，物体在太空中漂浮并在做着事情，它们不遵守物理定律。这需要技术。护栏需要技术。微调需要技术。校准需要技术。安全需要技术。飞机之所以如此安全，是因为所有的自动驾驶系统都被多样性和冗余以及各种不同的功能安全和主动安全系统所包围。

我需要更快地发明所有这些。你们也知道，网络安全和人工智能之间的边界将变得越来越模糊，我们需要在网络安全领域非常、非常迅速地推进技术，以保护我们免受人工智能的影响。因此，在很多方面，我们需要技术更快、更快地发展。

监管——有两种监管。有社会规定；我不知道该怎么办。但有产品和服务监管；我知道该怎么办。联邦航空管理局、美国食品药品监督管理局（FDA）、[NTSA]、所有F、N和FCC都有针对特定使用案例、律师考试和医生等产品和服务的规定。你们都有资格考试。你们都有必须达到的标准。你们都必须不断获得认证，会计师等等。无论是产品还是服务，都有很多规定。请不要添加一个跨越范围的超级监管。监管会计的监管者不应该是监管医生的监管员。

我喜欢会计，但如果我需要做心脏直视手术，他们可以结账这一事实很有趣，但这还不够。因此，我希望所有已经拥有产品和服务的领域也能在人工智能的背景下加强其监管。但我遗漏了一个非常大的领域，那就是人工智能的社会含义，你是如何处理的？对此我没有很好的答案。但有足够多的人在谈论它。

重要的是要将所有这些细分为块；这有道理吗，这样我们就不会以牺牲我们本可以做的一大堆常规事情为代价，变得超级专注于这件事，结果，人们正被汽车和飞机所杀害。这没有任何意义。我们应该确保在那里做正确的事情，非常实际的事情。我可以再问一个问题吗？

Shantam Jain：好吧，作为[难以理解的][临床医生]，我们有一组快速回答问题。

黄延森：可以。我试图避免这样。

【笑声】

黄延森：好吧。开火吧。

Shantam Jain：嗯，你的第一份工作是在丹尼家。他们现在有一个专门为你服务的展位。你在那里工作时最美好的回忆是什么？

黄延森：顺便说一句，我的第二份工作是AMD。那里有专门给我的展位吗？我只是在开玩笑。

我喜欢我在那里的工作；我做到了。我喜欢它。这是一家很棒的公司。

Shantam Jain：如果全世界都缺少黑色皮夹克，我们会看到你穿什么？

Jensen Huang：不，我有大量的黑色夹克。

我将是唯一不在乎的人。

Shantam Jain：你说了很多关于教科书的事。如果你必须写一本，它会叫什么？

黄延森：我不会写。

你在问我一个假设性的问题，不可能…

Shantam Jain：这很公平。最后，如果你能分享一条临别的建议，在斯坦福大学广播，那会是什么？

黄延森：这不是一个词，但有一个核心信念。每天检查一下。竭尽全力追求它。追求它很长时间。让你身边的人都是你爱的人，然后带他们去兜风。这就是NVIDIA的故事。

Shantam Jain：延森，这最后一个小时真是一场盛宴。谢谢你和我们一起花。

黄延森：非常感谢。

Shantam Jain：你一直在听从顶部查看，播客斯坦福商学院的作品。这次采访是由我，Shantam Jain主持的，他是2024年MBA班的学生。莉莉·斯隆为我们创作了主题音乐。迈克尔·雷利和珍妮·卢娜制作了这一集。在我们的YouTube频道或网站上查找此系列gsb.stanford.edu公司。在社交媒体@stanfordgsb上关注我们。