文章核心观点 文章记录了NVIDIA创始人黄仁勋在思科AI峰会上的对谈，核心观点是计算范式正在发生60年来的根本性重塑，从“显式编程”转向“隐式编程”，人工智能将彻底改变企业运营、创新方式和价值创造[10][31]。企业应拥抱这一变革，将AI深度融入核心流程，利用其“丰饶”的智能来重塑最具影响力的工作，并在此过程中构建以领域专业知识为核心的、可持续的竞争优势[6][24][44]。 计算范式重构 - 从“显式编程”到“隐式编程”：计算范式正经历60年来首次根本性重塑，从编写具体指令的“显式编程”转向向计算机传达意图、由其自动解决问题的“隐式编程”[6][10] - 从“预录制”到“生成式”：传统软件是“预录制”的、静态的，而未来的软件将是“生成式”的，根据不同的上下文、用户和提示实时生成，每一次交互都是独特的[33] - 软件栈全面革新：整个计算堆栈（Computing Stack）正在被重新发明，以支持新的人工智能范式[10] 人工智能的发展与影响 - 性能提升速度：摩尔定律在10年内带来100倍的性能提升，而人工智能在10年内带来了100万倍的提升，创造了智能的“丰饶”[6][25] - 智能的核心要素：智能由感知、推理和计划三部分组成，当前AI的突破在于从仅依赖记忆和泛化，发展到能够使用工具、进行调研和制定计划来解决问题[11][12][29] - Physical AI的机遇：下一代“物理AI”将能理解物理世界、因果关系和工具使用，其潜在市场（TAM）将远超万亿美元规模的IT行业，触及百万亿美元规模的全球经济[42][43] 企业AI转型策略 - 超越早期ROI论证：在技术部署初期，很难用传统电子表格精确计算投资回报率，企业不应过度纠结于此而错失机遇[6][21] - “让百花齐放”的创新文化：鼓励员工在安全环境下广泛实验各种AI模型和应用，允许一定程度的“失控”，以激发创新，之后再适时进行整合与聚焦[6][21][22] - 聚焦核心，应用“丰饶”思维：企业应识别并聚焦于内部最有影响力、最困难的核心工作，并假设算力是无限且光速的，以此心态去重新思考和解决这些问题[6][25][26] - 从“Human in the loop”到“AI in the loop”：不应仅将AI视为工具，而应将其深度融入业务流程。AI将捕捉员工的经验，使公司日益智能化，并最终将这些经验沉淀为公司永久的知识产权[6][49] 未来的价值与护城河 - 领域专业知识是终极价值：写代码（编程）将变成一种可被AI替代的“商品”，企业真正的护城河在于理解客户、理解问题的“领域专业知识”，这是AI无法凭空产生的最高价值[6][44] - 问题比答案更珍贵：对公司而言，最宝贵的知识产权往往不是答案，而是所提出的问题，这代表了公司的思考方向和关注的优先级[48] - 数据主权与部署策略：出于隐私和主权考虑，公司的专有信息和对话应保持私密。企业应采用混合策略，结合云端和本地（On-prem）部署，尤其对于敏感核心部分，应考虑构建自有AI能力[47][48] - 成为“电子公司”：各行各业都应利用AI技术成为技术公司，将技术作为超级能力，而原本的业务领域作为应用场景。摆脱“原子”（物理）的限制，拥抱“电子”（数字）的无限性，能带来价值的大幅跃升[43][44]