Jensen Huang 走上台的時候，整排人先站起來。All-In 的四位主持人 Jason Calacanis、Chamath Palihapitiya、David Sacks、David Friedberg 把週更節目整集讓給他，Jason 在開場說，能讓他們這樣做的只有三種人：川普、耶穌，還有台上這位。節目的介紹詞把規格講到滿：NVIDIA 是這個市場上最重要的一檔股票，營收年增 97%，需求不只在，還在加速，而且是唯一一個全端的 AI 工廠級運算平台。Jensen 自己的說法是，GPU 像時光機，它讓你早一點看見未來，而如果你能看見、能預測，就更有機會把未來做成最好的那個版本。
那天真正的主戲不是財報，是週末的一篇文章。節目本來就要從 Dario 那篇談 AI 安全的文章開場，讓 Jensen 講他的讀法；讓幾個人意外的是，幾家前沿實驗室罕見地在同一篇文章上集結。還有人開玩笑問，那篇文不知道有沒有先跑過 AI 文字偵測。
「這是編的」
Jensen 先把兩件事切開。吹哨本身是嚴肅的事，任何時候有人出來說內部控制有問題，都要當真，他認為那位吹哨者 Coxton 有勇氣把自己的擔心寫出來。但同一篇文裡，把預測講成科學結論的那一部分他不能接受；講的人是科學家，講出來的東西明顯不科學，這是不負責任。
接下來他對帳。五年內 AI 會完全接手放射科，世界上不會再有放射科醫師，結果剛好相反，放射科醫師比以往任何時候都需要，而 AI 確實在放射科裡全面接手了掃描判讀，他覺得這很好。六到十二個月內，九成的程式碼會由 AI 寫出來，這是去年講的，錯了。六到九個月內，一半的入門工作會消失，錯了。明年一半的白領工作會不見，錯了。GPT-2 太危險不能放、Llama 3 太危險不能放，也都過去了。
他的判斷是，這些預測得有人負責，因為它們跟「美國贏下 AI」互相矛盾。Chamath 把這條線接到「相信專家」的爭論上：有人拿 COVID 當類比，說那群受過教育、比一般人早知道的研究者講的話，後來未必成立，現在的戰場就在「相信專家」跟「把預測的歷史紀錄攤開來看」之間。他問 Jensen，這些話是從正在做這件事的人嘴裡講出來的，背後是什麼樣的心理結構或動機，商業的，還是政治的。
Jensen 沒有猜動機。他說這些是歷史上數一數二重要的公司，工程師跟研究員非常強，他跟他們是公司對公司的密切合作，要在公開場合講這些其實很為難。他認為這些公司應該用以前蓋公司的方式來蓋：安靜地蓋。
公司要在安靜裡蓋起來
Jason 追問：所以你不准組織裡的人代表整個組織講話，尤其是週末心情不好、或氣到離職的時候，更不准用公司的名義發文。Jensen 的答案很直：那是他們來上班時就講好的。NVIDIA 要的是穩定、一致，核心價值是照顧員工的家庭，讓人有條件做一輩子想做的事，做的事要有意義，然後盡可能安靜地做，讓別人的成功裡有自己的貢獻。他也講得很白：公司不歡迎內部的政治討論，種族、宗教、政治都帶回家講。公司是無黨派的，兩邊都幫，誰執政都希望美國成功。
先把工程做對，再談監管
同一天稍早，Satya 來過節目，他講的是在談會卡住產業的監管之前，先把基本功做好：量測、標準化。Jensen 對「把工程做對」的落點是，把研究用更可預測的方式轉成工程，不要用恐懼推銷，東西還沒準備好就留在裡面。Demis 提過一個類似 FINRA 的組織，Chamath 說沒人清楚 Dario 要的是什麼，聽起來像一個帶著某種控制權的跨國變體。
Jensen 的原則是監管要解決真實問題，所以他先問真實問題長什麼樣。到目前為止，實際出事的都在實驗室裡。他幫實驗室講了一句公道話：它們的算力最多，因為它們在解前沿問題，最危險的地方在它們那裡是合理的。高中生不會出事，因為算力不夠；新創也不會，理由一樣；整個地球上，除了前沿實驗室，沒有人有足夠的算力。
他說這些實驗室正在從研究過渡到工程，同一時間在建公司、建文化、建技術、建工程、建產品，確實有點火燒頭髮，但一邊是一家實驗室的四起事件，另一邊是另一家實驗室的一起大事件，第一件該做的事就是從工程角度做根因分析：發生什麼、當初能怎麼做、接下來要把什麼制度化，不管是技術、方法還是流程，確保不再發生。他願意賭錢，這些案例未來再發生的話，都在他們自己的控制範圍內防得住。另一種可能是他們出來說，分析完了，不知道發生什麼，也不知道怎麼控制，請社會幫忙；他認為不太可能，真要是這樣，就送一批工程師進去。他相信那些人自己處理得來。
他的標準也沒打折：這些公司等級不同，就該用同等級的標準要求，而他們自己也想要被這樣要求。
RSI 是最性感的詞，底下是一組工程手法
Jason 提到前一晚從 David 那裡聽到的消息：GLM 團隊所在的中國實驗室智譜，要把三十億美元押進一條遞迴自我改進（RSI）的訓練路線。節目上補的細節是，這家公司的創辦人剛募到五十億美元，公開說要把「讓 AI 訓練下一個 AI」、把流程自動化列為優先事項。
Jensen 先把它從神壇上拿下來。他說這是現在最性感的說法，底下卻是一整套很合理的東西：脈絡內的學習、技能、反思、強化學習、合成資料生成，這些都會讓 AI 隨著時間更會解問題。再往下一層是不動權重的改進，用 LoRA 調權重，用合成資料跟強化學習加強，累積一段時間之後，再拿這些經驗回去重訓基礎模型。用這套技術提升各種工作的生產力，包括拿來做 AI 本身，他認為非常合邏輯，而且他確定每一家都在某個程度上這樣做。問題出在這個詞被拿去當武器。Jason 把話補完：那種講法給人的印象，是它會失控螺旋。
Jensen 說當然不會。理由很工程：你可以在公司裡 RSI 一整天，但當你要把產品放出去，還是得評估它、再測一次、確認沒有回歸。控制的基本流程就是這樣。實驗室從研究走向工程之後，控制會好得多，因為控制來自方法、知識、實務、工具、技術，還有驗證跟評估；有了這些，RSI 可以在公司裡面做，好產品可以在外面放出來。
開源跟閉源都要，水龍頭打開就有水
Chamath 把題轉到開源，順帶提到 Hugging Face 那筆交易，說那可能是最關鍵的收購之一。Jensen 從第一原理講起：這個世界兩種模型都需要。他自己能用閉源就用閉源，那個週末他用了四個，體驗很好，前沿、一直在變好。閉源在他的腦中像瓶裝水：水是免費的，他當天早上洗澡用掉很多免費的水，重點是在對的地方用對的水。電也一樣，世界上的各種原物料都一樣，兩種都要。
開源之所以必要，理由包括主權、隱私、專有技術。他拿數字出來：過去六個月，四千億美元的創投資金進了 AI 原生公司，其中八成用開源模型；如果沒有開源，這些人要怎麼蓋他們想蓋的東西？他們的夢不會跟前沿實驗室一樣，而美國的強項就是有很多條創新的路。要贏這場 AI 競賽，不是幾家科技公司贏，是每一家公司、每一個產業、每一個研究者、每一個老師、每一個學生、每一家新創都贏。有人會用閉源，很多人會用開源。
這場比賽比的是誰用得最好
Sacks 問，開源模型從中國來還是從美國來，有差嗎？Jensen 說他們自己也在盡力貢獻，但得面對現實：今天全世界對開源的貢獻，絕大多數來自中國，因為他們的工程師多，科學跟數學人才以量取勝，清華這類學校大量製造這種人。我們下載 Linux、下載 Kubernetes，裡面很多東西被中國人碰過；下載下來就是你的，fork 過來、改進、變成自己的。下載一個中國模型也一樣，它剛好是幾個很強的中國研究者做的，但下載之後，它就是你的。
比賽的重點，他說，是誰把技術用得好。上一次工業革命的發明者是馬克士威、伏特、安培，沒有一個是美國人，工業革命從歐洲來，但美國把它在社會層面上發揮得比誰都好，結果就擺在那裡。他希望這一代照這個樣子發生。
Sacks 追問，那為什麼共產黨那套說法在這裡傳得這麼順？Jensen 的觀察是它比較實用。中國沒有人在講這個要結束、那個要終結、什麼大災難；Friedberg 補的那句是，他們很務實，把 AI 看成會推進經濟跟社會的技術，沒有那種「它會終結文明」的團體。Jensen 接著講得很重：我們在把這件事編出來。讓他受不了的地方是，如果那是真的，就該好好談、去做點事；就算那是真的，也該把時間花在處理它，而不是嚇一群什麼都做不了的人。把東西做對，是我們的工作。
Sacks 問他，歷史上什麼時候有這麼多人，這麼激烈地說一件這麼不真的事？Jensen 說那些說法可以被量測、可以被證明是錯的，既不基於科學，也不基於研究，所有基於科學跟研究的東西都指向相反的方向。Sacks 給的解釋是對前沿的恐懼：人類沒去過，沒看過，所以怕，很容易被講。Jensen 說也可能是生命經驗。
他舉自己的例子。他剛出社會時是工程師，不太打字，因為他是軟體普及之前的那一代，那時得先把電腦做出來，軟體才可能流行。這個世代的工程師不一樣，進公司拿到一台筆電、一張椅子，就開始打字，從早打到晚。可是打字之前就有工程。世界還有一座山的工程要做，而其中大部分已經不是打字了。他說以前有忙的工程師，之後也會有；他平常跟 NVIDIA 的軟體工程師開玩笑說你們只是在打字，他最喜歡的鍵是 backspace，因為最好的軟體是最小的軟體。
總統打進來，說這是場騙局
Chamath 正要開始拆解 NVIDIA，話才講到「從最底層開始」，台上的手機響了。Jensen 接起來，喊了一聲總統先生，說自己正跟幾位主持人一起在台上，Jason、Chamath、兩個 David 都在，前面坐了幾千人，而且他們剛剛正在聊他。他說，你當初看穿了那一整套複雜的東西，我們都很感謝。
Trump 被接上麥克風之後，先拿這件事開玩笑：Jensen 能做出全世界最複雜、十年內沒人抄得走的晶片，卻不會把他接上擴音。接著是他的判斷：這一切是一場騙局，中國是最高興的那一方；有些州本來什麼都拿不到，現在因為資料中心進來，反而被想進去的人塞滿。他提到芬蘭，說 Google 想去芬蘭蓋一座大的，他不高興，因為在美國拿不到許可。他說，資料中心很好，它們讓人變有錢、讓州變有錢，是未來二十、二十五年的石油，比網路跟 AI 都大。他認為這些反對聲浪正好幫了不想看到這件事發生的人，可能是政治人物，也可能是中國，而「我們不會讓它發生」。
他補一句：機器人不會接管世界，AI 不會接管世界；要小心、要謹慎做，但那不代表要讓產業停下來。他的總結是「誰贏了 AI，誰就贏了」，這件事比網路更大。他提到自己有位在 MIT 教了四十一、四十二年的教授叔叔，說如果相信基因，他有一點點優勢。他也報了數字：這個國家從來沒有這麼好，二十兆美元的投資正在進來，對照拜登那四年不到一兆美元，而這是「一年」。最後他說，他不知道在場有誰，也不知道自己在跟誰講話，但他會到。
電話掛掉之後，台上有人問這是不是安排好的。Jensen 說沒有，是真的；有人一開始以為是橋段。Sacks 補了背景：這位總統不分時間打來，有一次在橢圓辦公室，他們在睡覺，總統一個一個問晚餐名單，問到 Jensen，Sacks 說他在放假，這趟假他已經延了五年，總統說把他弄上電話，還反問「什麼是放假」。
Sacks 接著問 Jensen，他為什麼看穿？民調是負八十，換成別人坐在橢圓辦公室，就會去做當下受歡迎的事，因為大家要的就是關掉資料中心、結束 AI，而他說這是騙局。Jensen 說他不確定，因為很多人真的信了。他觀察那套故事一開始錨在國家安全，那個錨最近被拆掉，就改錨在安全。
安全要怎麼做，他講得很具體：讓實驗室自己抓住控制、有好的測試，有第三方評估者，而且要好幾組；這跟財務稽核沒兩樣，稽核員不必比公司更懂生意，只要會問對的問題，多組獨立評估可以避免一家公司被單一來源影響。要蓋得安全、測得安全，這是他的順序。
沒有電，就沒有下一場工業革命
他在電話上本來想跟總統講的事，也對全場講了一遍：AI 正在創造大量的工作。總統從這任政府第一天就要的是在美國創造工作、把美國再工業化、確保美國有支撐下一場工業革命的能源。沒有能源就沒有工業成長，所以他要能源成長、工作成長、供應鏈再工業化。Jensen 說這一切此刻都在發生，工作比以往更多，包括軟體工作；四千億美元的創投資金過去六個月進到 AI 產業，創造了大量工作，也創造了對算力的巨大需求，而算力需求又變成對資料中心的需求。
他提到德州州長 Abbott 跟他說的事：資料中心正在全美各地蓋起來，產業要對小社區有同理心，要更會聽。
再往下一層是資本。Chamath 說 NVIDIA 等於是被迫變成 AI 的銀行，才能把生態系推起來；他們跟 Cloverleaf 這種公司做土地、電力、殼體，又跟 BlackRock、Goldman Sachs 這些機構把融資能力做出來。Jensen 的講法是，這是一場新的工業革命，每個環節都要製造；電力、網路之後是 AI，以前我們能供電、能找東西，現在我們能問、能知道。他說人類像是接上了那個無形的場，什麼都能問，它還能解釋給你聽。要能做到這件事就得生產智慧，而那是生產過程，這就是基礎建設必須先蓋的原因。
基礎蓋好之後，他看的是整條生態系的其他層：這個產業不是只有模型，也不是只有晶片，重點在上面那些應用，還有基礎建設那一層，資料中心、施工、電力、發電。他從整條生態系裡找瓶頸，哪裡有公司在被蓋起來、哪裡有卡點，就讓供應鏈先放大，等到要部署算力的時候，人家已經準備好。土地、電力、殼體，他說這跟往上游看供應鏈沒兩樣。他比大多數人更早想長期供應鏈，因為公司太大，要成功得靠一票公司支撐：Corning、Lumentum、TSMC、記憶體公司，這些都是革命還沒來就先一起做的，這樣成長來的時候才長得出來。
往上做到需要的地方，往下盡量低
Chamath 問的是另一個方向：利潤長期會往應用層移動，在那裡可以賺得久一點；你買了 Hugging Face，等於進了模型服務的生意，OpenRouter 這種東西看起來很合理，Bedrock 也該有更好的版本；上面這些人不怕往下走，你有最好的資產負債表、最好的工程師、被驗證過的經驗，你怎麼看這件事？
Jensen 的回答是，NVIDIA 跑全世界每一個模型。一年半前，他們跑的只有 OpenAI；現在 Meta 的 Llama、Grok、Gemini 都在上面，Anthropic 也在他們的平台上放大；前沿模型一個一個開出來，模型跟實驗室的數量都在長。這些實驗室全都建在 NVIDIA 上，理由是他寧願幫每一個人成功，而不是從裡面切一塊走。他的策略是往上做到需要的地方，往下盡量低。如果沒有 NVIDIA 做出 CUDA，那些框架不會存在；如果沒有 Megatron、Megatron Core，大規模訓練不會發生。他們把必要的技術發明到需要的深度，然後讓一千朵花開。
Chamath 的質疑是，超大規模那一層需要更多競爭，你已經很幫 neo cloud，你介紹我認識 Nebius，但這種公司我們需要五十家、一百家、一千家。Jensen 說他其實出奇地不好競爭，那不是他的個性，他很樂意有五家超大規模業者。不過他也指出一個現象：所有 neo cloud 最早的客戶都是超大規模業者，因為超大規模業者一年只規劃一次，而市場波動太大，他們的規劃幾乎總是錯的；區域型雲端反應快，知道自己那個州、那個國家、那個地區的狀況，拿土地、電力、殼體的方式，是坐在西雅圖或帕羅奧圖的人看不到的。於是現在有一大群分散在各國的公司，在幫大家拿土地、電力、殼體；各國也開始把這件事當戰略，想把自己的電力只留給自己的公司。NVIDIA 也在那個國家裡，可以幫當地的 neo cloud 長起來。他點名澳洲的 Firmus 又加了兩 GW，東南亞的 IOH 和其他業者加了幾 GW。
五個領域的前沿模型，跟銀牌的問題
Jason 注意到另一條線：你不只往上走，還很用力做開源，Nemotron 做得很好，Hugging Face、Poolside、Laguna 這些也都被你收進來或合作，自駕的開源堆疊也很有破壞力。他的說法是，你們在五個領域都是前沿模型；你不像在拿銀牌的人，你是要拿金牌的。他問兩個問題：你會做出最強的開源模型嗎？開源追得上前沿模型嗎？
Jensen 說他們會做，一是因為他們有能力，二是因為客戶需要。他拿自駕當例子：他們的推理型自駕系統是世界上第一個「會思考」的自駕車。因為會推理，就不需要那麼多資料，不必先練幾十億小時的道路資料，它可以把問題拆開：這個我看過，不完全一樣，但大致一樣。為什麼這件事非做不可？因為全世界的車都會自駕，不只是車，還有農機、卡車、廂型車，而大多數業者規模不夠大，養不起整套堆疊。NVIDIA 做一套很不尋常的堆疊給他們，他們只要做最後一哩的調校。未來會動的東西，都可能是自駕的。
生物那邊也一樣。ESM2 這個蛋白質語言模型、ESMFold、OpenFold、AlphaFold2，這些如果 NVIDIA 沒做，就不會存在；他特別喜歡的 Protein Complex，做的是下一代蛋白質的合成跟結合，是開創性的東西。他做這些是因為禮來需要、Mark 需要、其他人也需要，而他們自己還沒有能力做。他說他做每一件事都是出於需要，不是想去顛覆誰，「我們不是早上醒來想著要顛覆誰，我們是早上醒來想著要幫大家」。
Terafab、2030 年的微影，跟「快跑」
Sacks 問他對核心業務的競爭威脅怎麼看，他先開玩笑說「我們就是人太好」。談到 Elon 宣布的 Terafab，那個一億平方英尺的廠，Jensen 說如果這件事有人做得成，那就是他；兩個人曾經同一班飛機去一個國家，飛機很好，Elon 喜歡聊這些，他們聊了很久。Friedberg 問的是，你設計晶片、不自己製造，你的晶片可以在那裡製造嗎？Jensen 說他們對製程懂很多，因為他們一直在推極限，規模又大，公司內部的記憶體技術很強，他們是全世界最好的半導體公司之一。他也說，你沒辦法勸 Elon 不要做，那是他的超能力，他一旦決定要做，很難擋。
Sacks 再問中國自己長出來的高階微影設備走到哪了。Jensen 說他們 2030 年會到，而 2030 就在轉角。中國很擅長大量生產，這是時間問題；他說自己看的是十年、二十年，對 NVIDIA 要想下一個十年、再下一個十年，所以兩三年只是一眨眼，什麼都不是；「對他們來說，他們已經到了」。
Jensen 催了一句「得快跑」，台上把話收在「放慢絕對是錯的策略」。
超智慧已經來了，只是形狀很窄
Jason 把最後一段拉回定義。他說產業裡大部分人都覺得我們正在 AGI 的時刻，定義是跟任何人類一樣聰明；有人直接說我們已經到了。他問下一個路標，超智慧，Jensen 怎麼看。Jensen 說他覺得超智慧也到了，前提是把範圍縮窄：他的自駕車不需要會做蛋捲，只要會開車，那樣就是超智慧。它比人類好，事故率大約是人類的十分之一。合成蛋白質、做蛋白質的虛擬篩選，也已經到了。
Sacks 問他，站在人類的前沿好不好玩。他說喜歡。他的收尾是，未來很好，大家都要到；很多人不必工作，但這件事好到不做可惜；他希望所有人都在那裡，人類一起大成功；實驗室的人在做真正重要的工作，他希望他們成功。他也希望這齣戲的戲劇性可以調小一點，而且最後一件事是：美國要整隊跟上。