9月26日消息，英伟达首席执行官黄仁勋（Jensen Huang）日前做客播客节目《BG2》，接受了主持人布拉德.格斯特纳（Brad Gerstner）与金融投资从业者克拉克·唐（Clark Tang）的专访。

此次访谈围绕人工智能时代展开，涵盖OpenAI“星际之门”（Stargate）项目与英伟达1000亿美元投资合作、人工智能三大规模法则（Scaling Laws，即预训练规模法则、后训练规模法则和推理阶段规模法则）、英伟达加速计算市场潜力、年度芯片发布节奏与极致协同设计等。

黄仁勋在访谈中特别强调，他认为OpenAI有可能成为下一个市值达到数万亿美元的超大规模公司（Hyperscale Company），而英伟达将成为全球首家市值突破10万亿美元的公司。

访谈还谈及全球AI竞争格局、中国AI芯片发展、美国改革H-1B签证项目对吸引人才的影响，以及人工智能未来影响等核心议题，深度剖析了AI对全球经济与产业的重塑。

以下为访谈内容精简版：

01. 三大规模法则让黄仁勋信心更坚定

格斯特纳：过去一年，人工智能领域发生了翻天覆地的变化。如今，英伟达超过40%的营收来自推理业务。随着推理链的兴起，推理需求即将迎来爆发式增长，有人甚至预测增幅可能达到百万倍，甚至十亿倍。情况真的如此吗？

黄仁勋：确实如此。这也是很多人尚未完全理解的关键所在。我们现在所讨论的，本质上是一场工业革命的到来。过去这一年，感觉仿佛我们每天都在延续去年的播客对话。在人工智能的时间维度里，这一年几乎相当于跨越了一个世纪。

格斯特纳：我最近重温了去年的播客，其中最让我印象深刻的是你当时强调的观点：当时市场对预训练（Pre-training）持悲观态度，认为预训练已接近饱和，还担心人工智能基础设施会过剩。但你却指出，推理需求的增长幅度不会是100倍、1000倍，而是10亿倍。

黄仁勋：确实如此。

格斯特纳：当时你的预测非常大胆。这也引出了我们今天的主题。你最近宣布了一项重大合作交易，我们不妨从这个话题开始。我必须坦白，当初我确实低估了这一趋势。现在我们面临三大规模法则，对吗？分别是预训练规模法则、后训练规模法则和推理阶段规模法则。

黄仁勋：没错。后训练阶段就像人工智能在不断练习技能，直到能够熟练掌握。它会尝试多种方法，这个过程需要大量推理计算的支持。

如今，在强化学习中，训练和推理已经深度融合，变得极为复杂，这正是后训练的本质。第三种法则是推理。过去，推理是“一次性”（one-shot）操作，但现在，它更像是一个“思考”的过程——人工智能在生成答案之前，会先进行思考、验证事实、学习新知识，然后才输出答案，而不是直接给出结果。因此，我们现在拥有三种规模法则：预训练规模法则、后训练规模法则和推理规模法则。

格斯特纳：相比去年，你的信心是否更足了？原因是什么？