全球最大市值公司CEO的秘诀：你必须不断地自我重塑

企业 2024-11-27 19:07 浙江

英伟达CEO黄仁勋港科大之行，备受关注。

他在现场与沈向洋展开对话，两位院士换上了同款纪念皮衣。台下座无虚席，全程一小时频频爆发掌声和笑声。

省流摘要：

过去开发软件的方式已经发生了根本性变化，我们不再依赖于传统的代码编写方式，而是利用机器学习和机器生成。
什么是人工智能？认知自动化和解决问题自动化：观察并感知环境，理解并推理环境，然后提出并执行计划。
AI依然在一定程度上保持着“黑箱”的特性，但已经比过去透明。
AI目前尚未能从第一性原理中直接得出答案，它是通过观察数据来学习和得出结论的。
对于大学，有机会从头开始，创建一个从一开始就与技术紧密相连的机构，哪怕是医学院项目，黄仁勋认为这是一个千载难逢的机遇。
黄仁勋鼓励大家尽可能多去学习，将你所做的任何事情都视为你毕生的事业，而不是你的工作。
做领导要学会从不确定性中汲取力量，视为前进的朋友，而非敌人。
三种机器人能真正实现大规模生产。
黄仁勋认为，人工智能、机器人技术和医疗保健是我们真正需要创新的三个领域。

当然，还有其他精彩的观点，下面是对话全文，敬请欣赏。

11月23日，在香港科技大学周六举行的博士学位授予仪式上，英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋被授予工程学荣誉博士学位。授予仪式结束后，黄仁勋与香港科技大学校董会主席沈向洋对话，探讨关于技术、领导力和创业的故事。

以下为对话：

作为硅谷任职时间最长的CEO

沈向洋：我想转换一下话题，问你一些关于领导力的问题。你是硅谷任职时间最长的CEO，可能遥遥领先，担任CEO已有31年，快32年了。你不觉得累吗？

黄仁勋：我超级累。我今天早上刚到这里，我超级累。

沈向洋：但你还在坚持。我记得你曾经说过，你从未上过商业课程，到现在也没有。

黄仁勋：是的。

沈向洋：你还说过，你从未完成过商业计划书。

黄仁勋：我从未写过商业计划书，我不知道如何写商业计划书。我指望你们（学生们）来帮我写商业计划书。

沈向洋：我们当然想向你学习，你是如何领导这样一个庞大的组织的，英伟达今天拥有成千上万的员工，令人惊叹的收入，大量的客户和影响力。你是如何做到以如此快的速度领导这样一个大型组织的？

黄仁勋：首先，我认为你们应该尽可能多地学习。

我一直在学习，学习是我的毕生工作。以毕生工作的方式思考你所做的事情，而不是你的职务，我认为在你的心态上有很大的不同。也许你是木匠，也许你是艺术家，也许你是神经外科医生，你认为这是你的毕生工作，这是你将投入一生去完善的手艺。

英伟达是我的毕生工作，我在这个过程中学到了很多东西。如果你想成为公司的CEO，你有很多东西要学，你必须不断地自我重塑，世界一直在变化，你的公司一直在变化，技术一直在变化，今天你知道的一切，将来都会有用，但还不够，甚至远远不够。因此，我基本上每天都在学习。

当我飞过来时，我在看YouTube，或者我与AI的对话。顺便说一下，去找一个AI作为你的导师。我问了很多问题，它给我答案，我会问：你为什么给我这个答案？一步一步地告诉我答案。用这种方式向我解释，将你的推理应用于其他事物，给我一些类比。学习有很多不同的方式，我反复折磨我的AI，让它来教我。学习有很多种方法，但我的重点是你要不断地学习。

我对担任CEO和领导力的理解是这样的。

首先，你是CEO、是领导者，但你不必知道所有的事情。你必须对你想做的事情充满信心，但你不必确定。自信和确定不是同一个概念。你可以完全自信地追求一个方向，同时允许不确定性的存在，这种不确定性给你继续学习的机会。

第二，我想说的是，领导者当然需要强大，因为很多人依靠你的力量，他们从你的力量中获得力量。然而，强大并不意味着你不能脆弱，如果你需要帮助，就去寻求帮助。因此，我不断地寻求帮助，我不知道我多少次来向你（沈向洋）寻求帮助。因此，脆弱并不是力量的缺失，不确定性也不是自信的缺失。

生活在这样的世界中，你可以既强大又自信，同时又脆弱和不确定。

我还有一个想法是，不要为自己做事，而是为他人做事。领导者在每一个决策中都应该以使命的利益为出发点，以他人的成功为出发点，无论是公司内部的同事、合作伙伴、生态系统，我们都在不断思考他人的成功，不断思考什么对他们最有利。就在昨晚，我飞过来时，有人问我，我们应该在与一个非常重要的合作伙伴的讨论中做什么？我说，我们应该建议什么对他们最有利？从他们的最佳利益出发，我们可以决定该做什么。我认为这些想法可能对你有帮助。

沈向洋：关于与你人合作的观点，我忍不住要问这个问题，我在五月份在我家问过你。我在某处读到你实际上有55个直接下属，你说，不是50个，实际上是60个。所以你确实有60个直接下属。

黄仁勋：所以员工会议就像现在（指向观众）一样有好几排人。

沈向洋：你是怎么做到这点的，看起来像是一种独特的领导风格。

黄仁勋：透明度。

我在所有人面前推理，我们需要做什么，我们共同制定公司的战略，无论是什么战略，所有人都同时听到。因为他们都参与了我们的战略制定过程，因此当公司有了方向、战略、决策时，大家都一起推理得出答案。这不是我进入森林，带着答案回来，然后大家等待我告诉他们该做什么。我们一起推理，得出了答案。因此，我唯一需要做的就是确保我们都听到了同样的东西。

我通常是最后一个发言的人，根据我们所做的一切，这是方向，这些是优先事项，以确保没有歧义。我一旦消除了歧义，我们就都达成了一致，我们都理解了战略。我相信每个人都是成年人，如果他们不知道什么，我需要他们表达出来，如果他们需要帮助，我需要他们请求帮助，没有人会孤独地失败。

当他们看到同样的行为，看到我作为CEO可以脆弱，可以寻求帮助，可以不确定，可以犯错，他们也都可以这样做。

创业是黄仁勋追求妻子的手段

沈向洋：你在非常年轻的时候创立了自己的公司，一直领导公司取得了令人难以置信的成功。你对我们的学生和教师成员有什么建议，关于他们何时以及为什么应该开始自己的事业？除了你向你的妻子承诺30岁之前要创业之外，还有什么建议？

黄仁勋：那是我的搭讪手段，我并不是认真说这句话的。

（观众大笑）

黄仁勋：我16岁上大学，17岁认识了我妻子，她19岁。我是班上最小的学生，一共有250名学生，只有三个女生。我是唯一看起来像小孩的学生。

沈向洋：所以你学会了如何竞争力。

黄仁勋：不，你必须学会如何有一个好的搭讪台词。我知道我看起来像个小孩，因此我确信她对我的第一印象是我很聪明，一定是这样，否则（不会这么小就上大学）

我走到她面前，我说，你想看看我的作业吗？

（观众大笑和鼓掌）

黄仁勋：然后我向她做了一个承诺，我说，如果你每个星期天都和我一起做作业，我保证你会得到全A的成绩。之后我每个星期天都有约会，内容是一整天做作业。

然后，为了确保她最终嫁给我，我告诉她我现在只有20岁，但到我30岁时，我将成为CEO。我当时不知道自己在说什么。

（观众大笑和鼓掌）

黄仁勋：然后我们结婚了。这就是我给所有创业者的全部建议。

沈向洋：这实际上是我从学生哪里收集的问题之一。一位学生问道，他在学校表现很好，但他需要专注。他读到了你的爱情故事，想问你如果把时间花在约会上，是否会对学习有害？你的答案是绝对不会。

黄仁勋：绝对不会。当时我想让她知道我很聪明，因此在她来之前我就完成了作业。到她来的时候，我已经知道了所有的答案。她可能一直以为我是个天才。

沈向洋：你确实是个天才。

大学应该如何应对算力问题

沈向洋：你给了我们的学生一些好的建议。我需要代表我们的教授问一个问题。我实际上有九页的问题，我很抱歉不能全部问出来。

其中一个问题，作为大学里的助理教授，现在做AI研究需要大量的算力。有趣的是，一位华盛顿大学的教授几年前发推特说，在深度学习革命中明显缺席的是麻省理工学院，但他并不只是指麻省理工学院，实际上是美国的顶尖大学在过去十年中并未贡献太多开创性的论文，而是像你们公司、微软、OpenAI、谷歌DeepMind等顶尖公司做了令人惊叹的工作，部分原因是他们拥有足够的计算能力。

这位教授的问题是，我们应该怎么做？我们应该加入英伟达，这是一个办法，或者我们能否与你们合作？你是我们的新校友，能否请你帮忙？

黄仁勋：当然可以。

但你问题的核心实际上是大学的一个非常严肃的结构性问题。正如你所知，在未来，没有机器学习就无法以我们谈论的规模推进科学。而机器学习没有机器是无法实现的。这与用射电望远镜研究宇宙、用粒子加速器研究世界的基本构成是一样的。你需要科学的仪器，超级计算机、AI超级计算机是当今的科学仪器。

大学的结构性问题在于，每个研究人员、每个研究者都在自行筹集资金。一旦他们筹集到了资金，他们就不想与其他人分享。

然而，机器学习的工作方式是，你只需要在很短的时间内使用全部的机器。没有人永远需要全部的机器，但他们在短时间内需要非常大的计算能力。因此，事实证明，为了推进大学的研究，必须将大家的资金集中起来，这在像斯坦福或哈佛这样的大学里是非常困难的，那里的计算机科学研究人员可以筹集到大量资金，但气候科学、海洋科学等领域的研究人员则非常困难。

那么怎么办？

我认为大学可以通过为整个学校建立基础设施，但大学存在资金结构的挑战，这也是为什么许多研究人员来我们这样的公司实习，在谷歌和微软实习。

他们在我们的系统上进行研究，然后回到学校一段时间，要求我们在系统上保持他们的研究，以便他们回来时可以继续。许多教授也兼职做研究，同时还在教学。我们有几位这样的教授。因此，有很多方法可以解决这个问题，但最好的方法是大学必须重新思考如何筹集资金。

GPU的能源消耗会过大吗？

沈向洋：我想问一个挑战性的问题，一方面我们非常高兴计算能力继续大幅提高，价格下降，这更好。但同时，GPU将消耗大量能源。有一些预测称，到2030年，全球能源消耗将增加30%。你是否担心，世界由于GPU会消耗更多的能源？

黄仁勋：首先我要说的是，如果世界使用更多的能源来为全球的AI工厂供电，我们的世界将会更好，让我为你推理这样几件事。

第一，AI的目标不是训练模型，AI的目标是使用模型。对于许多人来说，他们仅仅为了上学而上学，这没有错，为了学习而学习是高尚的，也是非常明智的。然而，大多数学生来到这里，投入了大量的金钱和时间，你们的目标是将来应用学到的知识取得成功。

因此，AI的目的不是训练，而是推理，推理非常高效，它可以发现储存二氧化碳的新方法，或者可以发现新的风力涡轮机设计，或发现新的储存电力的材料，更有效的太阳能电池板材料，等等。我们的目标最终是创建AI，而不是训练AI。

第二，请记住，AI并不在乎它在哪里学习。我们无需将超级计算机置于校园内，紧邻电网。我们应当开始思考将 AI 超级计算机安放在电网之外，稍偏离电网，使其利用可持续能源，而非在人口密集区域。

我们所有的发电厂都是为家中的电器所建，灯泡在我们家周边，洗碗机在家周边，如今电动车也在家周边。然而超级计算机不必在我们的家附近，它能够在其他地方学习。

最后，我期望AI能够极为高效地发现新的科学，从而避免我们的浪费，比如电的浪费。电网多数时候是过度供应的，仅有一小部分时间供应不足。

我们应当在众多不同的领域运用AI从我们的浪费中节约20%到30%的能源。这是我的希望与梦想，最终我们都会看到，使用能源来获取智能是我们能够想象的能源的最佳用途。

沈向洋：我当然同意，将能源用于智能是最佳的使用方式。说到智能，我想回到智能的话题。

粤港澳大湾区包括香港、深圳、广东，我们都生活在这个地区。多年来，这里已经成为一个巨大的硬件生态系统。如果你现在要制造任何有趣的设备，如果不在大湾区制造，就会效率较低，因为你无法找到所有的组件。当然，一个很好的例子是大疆，商用无人机公司，他们的技术令人难以置信。

我的问题是，当我们考虑智能时，物理层面将变得越来越重要，机器人技术会越来越多地出现在我们的生活中。当然，一种特殊类型的机器人就是自动驾驶汽车。你对这些物理智能实体在我们的生活和工作中出现的速度有何看法？我们应该如何思考，并利用大湾区的硬件生态系统？

黄仁勋：这对中国和这个地区来说是一个非凡的机会。大湾区以及整个地方在机电一体化方面已经非常出色，即机械技术和电子技术的交叉点。对于机器人技术来说，缺少的是理解物理世界的人工智能。

ChatGPT或当前的大型语言模型理解认知智能，但它们并不理解物理智能，它们不一定理解当我把杯子放在桌子上时，它不会穿过桌子。因此，我们需要教会AI如何理解物理智能。

让我展示一下我们的进展。你们可能都看过从文本生成视频。我可以生成一段以我自己为开头的视频，你可以提示“Jensen，拿起咖啡杯，喝一口”。如果我可以提示AI去拿起咖啡杯，为什么我不能生成指令，让机械臂去拿起它呢？

因此，从我们现在的生成式AI到通用机器人之间的差距非常小。所以我对这个领域非常兴奋。

有三种类型的机器人可以大规模生产，基本上只有三种：

汽车，因为在过去的150-200年里，我们为汽车创造了这个世界。

其次是无人机，因为天空几乎是无限的。

但产量最高的当然是人形机器人，因为我们为自己创造了这个世界。

其他我们在历史上见过的机器人，已经存在很长时间了，但很难实现大规模生产。实现大规模生产很重要，因为你需要技术飞轮。高产量可以让你产生高研发投入，从而实现伟大的技术突破，制造出更好的产品，进而使产量更高。这个研发飞轮对任何行业都至关重要。

通过这三种机器人，我们基本上可以将机器人技术规模化到极高的产量。这就是像这里这样的制造生态系统的优势之一。

如果你想一想，这个大湾区是世界上唯一同时拥有机电技术和人工智能技术的地区，对吧？其他两个大型机电产业区域，日本和德国，不幸的是，它们在人工智能方面落后很多，需要努力追赶。但这里不是这样，所以这确实是一个独特的机会，我会非常重视它。

杰克•韦尔奇说：“你可以拒绝学习，但你的竞争对手不会！”

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