英偉達Jensen Huang:批AI末日論
英偉達CEO黃仁勳(Jensen Huang)9月14日在"All-In"峯會接受採訪時,公開抨擊AI導致人類滅絕的預言是"編造的"(made up)且"不負責任的"(irresponsible),直指有研究人員提出的"未來十年內AI導致人類滅絕概率超過10%"這一說法"沒有科學依據",稱"這種預測本就不該被提出"。
黃仁勳隨即列舉了他眼中"過去被證明錯誤"的AI預言清單——放射科將完全由AI自動化、不再需要放射科醫生;6至12個月內90%的代碼將由AI生成;6至9個月內50%的入門級崗位將消失。他表示,"所有這些預測最終都被證明是錯的",並強調提出預測的人理應爲預測失準承擔責任。
黃仁勳此番言論的直接背景,是Anthropic年僅27歲的AI研究員雅各布·考克森(Jacob Coxon)9月9日深夜在X平臺發佈的辭職聲明——考克森曾在OpenAI參與GPT-4o研發三年,今年初加入Anthropic僅四個月即離職,甘願放棄尚未歸屬(vest)的股權,稱行業正"徑直衝向自我改進的超級智能,拿人類的生命做賭注",並斷言"研發AI的人真心相信,這項技術可能在本世紀末之前毀滅人類";Anthropic對齊科學負責人埃文·胡賓格(Evan Hubinger)隨後公開背書,披露自己評估"未來十年AI導致人類滅絕的概率超過10%",正是黃仁勳所指的"編造"預測的源頭。
爭論已迅速擴散至AI產業高層——Anthropic CEO達里奧·阿莫代伊(Dario Amodei)近期發表題爲《我們必須把握前沿節奏》("We Must Pace the Frontier")的文章,呼籲放緩AI研發速度,這一立場已獲得OpenAI、微軟、谷歌部分高管的呼應;黃仁勳9月10日接受Axios採訪時則將此事歸結爲商業動機,直言"網絡安全行業之所以現在到處都在談這個話題,是因爲這個行業正準備推出新產品……還有什麼辦法比製造一個問題更能創造需求?"當天他還同時駁斥了比爾·蓋茨此前關於AI將導致大規模失業的警告。
在9月15日Salesforce Dreamforce大會上,黃仁勳進一步闡述其監管立場,稱"安全是工程問題,不是法律問題……我們不需要新的法律,不需要新的監管",主張"創新、速度與安全產品"並非非此即彼的選擇;他同時提出以獨立第三方"評估機構"承擔類似財務審計師的角色——不必比企業本身更專業,但要能"問對問題",且應引入多家評估機構,以避免單一企業主導話語權。
這場爭論背後是明確的商業利益站位——黃仁勳作爲全球AI算力基礎設施最大供應商,核心商業利益在於AI研發與部署持續加速、資本開支不斷擴大,因此天然傾向於淡化滅絕級風險敘事、反對新增監管,以避免行業因"暫停"或合規成本上升而放緩對英偉達芯片的需求;他本人也承認英偉達對下游AI公司的投資"投入一塊錢、能收回一百塊",凸顯其在整條AI供應鏈上的利益綁定。相對地,Anthropic及其內部安全研究人員的警示,客觀上有利於強化"需要謹慎、需要評估、需要投入安全資源"的敘事,與提供AI安全審計、紅隊測試、護欄產品的網絡安全行業存在利益交集——這正是黃仁勳在Axios採訪中着重指出的動機質疑點。受益方是主張"加速優先"的算力與模型提供商;承壓方則是力推減速的安全研究陣營及相關安全服務提供商,其公信力正被置於聚光燈下接受市場檢驗。
值得注意的是,黃仁勳在採訪中並未全盤否定安全議題本身——他公開稱讚考克森"展現了巨大的勇氣",並表示若企業"認爲自身已失控",理應主動放慢研發節奏,同時承認"超級智能"這一技術路徑本身是"合理的",只是相關表述正被"武器化",企業仍需通過"控制、驗證與評估"確保產品發佈前的安全性。
來源:公開信息
ABAB AI 解讀
黃仁勳公開質疑技術恐慌敘事並非孤例——英偉達自2022年ChatGPT引爆生成式AI浪潮以來,曾多次在AI芯片"產能過剩"質疑聲中公開唱多,並持續通過股權投資、雲算力承購協議等方式向OpenAI、xAI、CoreWeave等下游AI公司注資,再由這些公司採購英偉達芯片,形成外界所稱的"循環融資"模式;黃仁勳本人此前已多次公開爲這種模式辯護,稱"投入一塊錢、能收回一百塊",這一次對"AI滅絕論"的駁斥,延續的正是他一貫"技術樂觀主義+捍衛資本支出敘事"的表態風格。
從資金鍊條看,英偉達的商業模式高度依賴AI資本開支的持續擴張——通過直接股權投資、雲算力承購協議等方式,英偉達向多家AI初創公司注入資金,這些資金又主要用於採購英偉達GPU,構成了黃仁勳所說的"投一收百"閉環;一旦"AI滅絕論"或大規模監管敘事佔據主流輿論,大概率將直接推高數據中心建設的合規與保險成本,並可能觸發資本市場對AI資本開支可持續性的重新定價——這正是黃仁勳不惜公開與Anthropic及部分安全研究人員站在對立面、堅持"不需要新監管"立場背後的資本動機。
這與歷史上"新技術從業者駁斥安全警示"的劇本高度相似——更直接的類比是核能行業:核電從業者長期以"切爾諾貝利、福島屬於極端個案"爲由淡化系統性風險敘事,而反對方則持續以"小概率、高破壞力"事件作爲監管依據;黃仁勳這次列舉的"放射科自動化失敗""編程自動化預測落空",本質上也是在用"過去預測失準"來對沖"這一次可能不一樣"的風險論證方式。當前AI行業正處於"資本開支爆發期與安全監管博弈"的關鍵窗口:一邊是英偉達等廠商力推"邊建設邊驗證",另一邊是Anthropic內部研究人員以離職方式發出預警,行業話語權正從單純技術競賽轉向安全治理主導權的爭奪。
這本質上是AI產業鏈內部因商業模式差異而導致的定價權爭奪——英偉達作爲"賣鏟人",營收直接與算力需求擴張掛鉤,天然傾向於將安全爭議定性爲"人爲製造的需求陷阱"而非真實工程風險;Anthropic等模型廠商及其內部安全團隊,則因直接掌握模型能力邊界的一手信息,具備將"減速"包裝爲行業共識的敘事主導權,一旦"需要謹慎評估"的敘事勝出,監管成本與評估流程本身也可能演變爲新的准入壁壘和商業機會(如黃仁勳自己提出的第三方"評估機構"模式)。機制層面看,只要AI能力的真實風險水平仍處於信息不對稱狀態——外部人難以獨立驗證模型是否真的具備"自我改進"或"欺騙測試"的能力,雙方就都有動機把不確定性詮釋成對自己商業模式最有利的版本,這場"滅絕論是否編造"的爭論,本質上是一場關於誰能定義AI安全標準、進而掌握准入與合規主導權的產業博弈。
ABAB News · 認知定律
賣鏟人從不相信淘金有風險
誰掌握恐慌的定義權,誰就掌握准入門檻
預測輸了不重要,只要生意贏了就行