英伟达（NVIDIA）CEO 黄仁勋在 Axios 一场 70 分钟专访中表示，华尔街对中国 AI 模型 DeepSeek 与 Kimi 的反应出现了两次误判。他说，更好的模型不会压低芯片需求，反而会推动更多应用落地、更多数据中心建设和更多算力采购。按他的判断，半导体产业未来 10 年需要扩大 5 到 10 倍，而未来 5 年内不太可能出现泡沫。
黄仁勋在采访中还直接反驳了围绕 AI 的灾难叙事，称“说 AI 会毁灭人类，完全是胡扯。说 AI 会消灭一半的美国工作岗位，完全是胡扯。所有事实和证据都指向反面。”他同时谈到中国 AI 研究实力、英伟达在中国的销售情况、AI 代币经济学、Agent 发展，以及美国监管与制造业政策。
黄仁勋称华尔街两次看错 DeepSeek 与 Kimi
主持人 Mike Allen 在采访开场提到，英国《金融时报》报道称中国正考虑收紧 AI 模型和半导体出口管制，而中国模型 Kimi 推出后，英伟达股价一度大跌，芯片股一个月跌了 18%。在这一背景下，Allen 追问华尔街到底哪里看错了。
黄仁勋的回应很直接。他说，市场在 DeepSeek 出现时就已经判断错误，现在又在 Kimi 身上犯了同样的错。“好模型带来更多使用，更多使用意味着要卖出更多 Nvidia 计算机。需要建更多数据中心，提供更多服务，技术会渗透到更多产业。”这是他整场采访反复强调的一条链条：好模型带来好应用，好应用带来增长，增长需要更多算力。
对于是否应该停止使用 Kimi 等中国模型，黄仁勋的回答同样明确：“当然应该用，这很聪明。”他解释说，模型下载后可以进行微调、增强和加护栏，模型运行在所谓的 harness（框架）里，框架又运行在 sandbox（沙箱）里，而沙箱本身具备隐私保护、安全控制和访问控制。他将其类比为 Linux：正因为 Linux 是开源的，全球数百万人持续审查、测试和加固它，人们才会信任它；开源 AI 模型在他看来也是类似逻辑。
他还强调，开放模型与封闭模型并不是零和关系。按他的说法，最可能升级到 Anthropic 或 OpenAI 这类高端封闭模型服务的，正是已经开始使用 AI 的用户。免费模型降低了尝试门槛，用户熟悉 AI 后，会进一步为更强的服务付费。因此，开放模型越多，封闭模型公司的商业机会未必更小。
称英伟达中国销售额“约等于零”
被问到英伟达在中国的销售额时，黄仁勋给出的说法是：“我们今天在中国的销售额大约是零。”他说，自己已经告诉投资者，不要期待任何来自中国的收入；如果未来中国政府和市场欢迎英伟达回去，那将是“极大的荣誉”，在此之前就把中国销售视作零。
输入内容同时提到，这里的“approximately zero”是黄仁勋本人的表述。根据公开财报，美国出口管制已将英伟达在中国的高端芯片销售限制到极低水平，但实际数字仍需以公司财报为准。
批评 AI 末日论，称相关说法“完全是胡扯”
采访中火药味最重的一段，集中在 AI 风险叙事上。面对主持人关于科技圈是否夸大 AI 风险的提问，黄仁勋说，提醒外界注意风险并没有问题，带着解决方案去提醒更好，但“编造事实是绝对不行的”。
他随后连续点名几种常见说法：“说 AI 会终结人类，完全是胡扯。说 AI 会消灭一半美国工作岗位，完全是胡扯。所有事实和证据都指向反面。”
为支持这一判断，他在采访中举了几组口述数据：放射科医生数量增加了约 20%，因为 AI 自动化扫描分析后，医生可以接诊更多病人；律师助理人数增加了约 10%；制造业岗位在过去几年增长了约 50%，因为 AI 数据中心需要建设，芯片需要生产。
黄仁勋的结论是，AI 提高生产力，而生产力提升会创造新的机会。从历史经验看，技术进步带来的岗位通常不是更少，而是更多。他还把矛头指向“末日论者”，称这些人把太多时间花在推演科幻式结局上。如果目的是提醒世界注意这项技术的能力，这个目的已经达到，接下来更该做的是确保技术安全，这是技术领导者应承担的责任。
主持人提到，亚洲社会对 AI 的态度与美国明显不同，黄仁勋在亚洲会被粉丝围住索要签名。黄仁勋的解释是，在亚洲，人们更倾向于把 AI 当作工具和机会，而不是把它首先当成威胁。
输入内容也指出，放射科医生增加 20%、律师助理增加 10%、制造业增加 50% 这些数字，均为黄仁勋在对话中的口述引用，采访中未标注具体来源。
判断 5 年内不太会有泡沫，半导体产业需扩张 5 到 10 倍
当主持人追问这一代 AI 是否也会像历次工业革命一样经历泡沫时，黄仁勋给出的回答是：“泡沫总有一天会来，但不是今天。”他说，行业目前仍处在建设的最开端。按他的时间判断，5 年内不太可能出现泡沫，5 到 10 年之间则要视情况而定。
他解释称，眼下限制行业扩张的不是需求不足，而是供给侧在多个维度同时受限。按他的说法，芯片不够，内存不够，土地不够，电力不够，连建筑工人也不够。“今天一切都短缺，芯片短缺，内存短缺，土地、电力、建筑工人都短缺。”
黄仁勋认为，这种全面短缺反而是好事，因为它给了产业建设基础设施的时间。需求虽然强，但真正把需求转化为可投入生产的超级计算机，还要受到各种物理条件约束，因此供过于求的时点会被推迟。
在更长期的判断上，他表示“我相信半导体产业需要扩大 5 到 10 倍”，对应时间跨度是未来 10 年。在他看来，这一轮并非由消费电子、季节性需求或传统周期驱动，而是由工业基础设施建设驱动。世界已经有能源、互联网、公路和铁路，而现在还要再叠加一层 AI 智能基础设施，这一层同样需要大量芯片。
谈到客户通过举债采购英伟达产品的风险时，黄仁勋表示自己并不太担心。他称，这些客户本身就是“卓越的公司”，能够持续产生大量现金流。他还提到，AI 盈利飞轮已经启动，因为 AI 已经开始“有用”，也开始赚钱。以编码 Agent 为例，这类系统在高薪岗位上执行实际工作，许多公司愿意每年支付数亿美元来强化自身编码能力。
黄仁勋谈 Token 经济学：AI 越聪明，Token 越值钱
在采访中技术含量较高的一部分，是黄仁勋对 token 价值的解释。他说，token 本质上是一种 embedding（嵌入），嵌入的是知识和智慧。这个数字并不是静态值，不像圆周率 π 那样固定不变；随着模型能力提升，其中编码的智慧也会变得更聪明。
他的逻辑是，智慧越强，实用性越高；实用性越高，价值就越高；价值越高，用户愿意支付的价格也会更高。基于这一判断，他认为 token 会越来越赚钱。
黄仁勋还把 AI 时代的软件产业，与过去的软件产业做了对比。传统软件行业相对“轻资产”，因此软件公司毛利率往往很高；但 AI 时代的软件会变得更“重资产”，因为生产现代软件，需要依赖超级计算机来生成智慧。按他的说法，这会让各行各业都更资本密集，但换来的是更高的智慧水平、生产力与增长。
他说：“我们正在打基础、建设基础设施，这是人类历史上最大规模的工业基础设施建设。”
对于“AI 是否已经见顶”的质疑，黄仁勋表示“不可能见顶”，原因是 AI 向社会和产业渗透才刚刚开始。他还提到，过去 6 个月仅美国就有 3000 亿美元投向风险投资和初创企业，这些投入正在创造新公司和新岗位。
谈特朗普、监管和 AI 竞赛：反对过度监管
采访中，黄仁勋还谈到美国前总统特朗普。他说，特朗普“聪明，什么都记得。天哪，他确实懂数字。”黄仁勋提到，特朗普能记住 H20、H200、Blackwell 等英伟达芯片型号，甚至知道下一代产品名为 Rubin。
他回忆，自己第一次与特朗普见面时，对方谈到想恢复美国制造能力、推动美国再工业化、建立安全而有韧性的供应链，并把半导体制造带回美国。黄仁勋表示，他们接受采访时所在的沃斯堡工厂，就是那次对话的直接结果。
当被问及政府应该避免犯什么错时，黄仁勋说，自己担心的是“过度监管，过度纠正”。他表示，一些公司希望政府帮助制定更有利于自身的法规，但他的看法是“我们应该公开竞争”。
他还反对把 AI 竞争描述成一场百米冲刺，称“谁先跑到终点谁就永远赢了？这是胡扯”。在他看来，终局胜负取决于一个社会是否真正采用这项技术，而不是取决于谁最早发明它。他举例称，美国并没有发明电力，也没有发明制造业，但美国采用这些技术更快、热情更高，这才形成今天的产业优势。
主持人进一步追问，如果特朗普要求拿英伟达股权，他会怎么回应。黄仁勋回答说“没必要”，因为美国已经通过税收和就业分享了英伟达创造的价值。他说，英伟达去年缴纳了 100 亿美元税款，今年还会缴纳更多，而且创造了大量就业和税收。
支持更广泛开放模型，也谈蒸馏争议
对于 Anthropic 的 Mythos 模型是否应该向所有人开放，黄仁勋的立场很明确：“当然应该向所有人开放。”他认为，确保技术安全是 Anthropic 自己的责任，就像软件发布后发现漏洞需要尽快修复一样。他提到 Mythos 的越狱事件时说，“一切都没事，你我还在这里聊天呢”。
至于开放模型公司蒸馏封闭模型后再转售的问题，他的回答相对克制。他说，这取决于服务条款；如果服务提供商不满意，应该直接联系相关公司，现有法律体系已经提供了许多传统救济路径。
但黄仁勋同时强调，从别处学习本来就是智能系统的基本属性。按他的说法，最初的 AI 就是从互联网上抓取已有知识进行学习，而现在 AI 生成的内容已经多于人类内容。再过几年，互联网上 99% 的内容都可能由 AI 生成。在这种情况下，AI 不断从其他 AI 的输出中提炼能力，本身并不令人意外。
机器人“ChatGPT 时刻”已到，实用化还要 3 到 4 年
当主持人问到“机器人的 ChatGPT 时刻”何时到来时，黄仁勋给出了一个明确回答：这个时刻已经到了。
他解释说，所谓 ChatGPT 时刻，并不是 AI 第一次真正有用，而是让外界第一次觉得“有趣、惊讶”的时刻。2022 年 ChatGPT 刚发布时，更多是让人感到新奇，距离大规模实用又过了 4 年。黄仁勋认为，机器人现在正处在类似阶段。
他举例说，如果你告诉机器人“把苹果放进抽屉里”，它已经能推理出整个任务序列，包括先打开抽屉，再完成放置动作。他说，当人们第一次看到机械机器人真的完成这些任务时，对机器人未来的想象空间就被打开了。
至于机器人何时会从“有趣、惊讶”走向真正有用，黄仁勋给出的时间框架是 3 到 4 年，并表示如果在这一时间内出现实质进展，他不会感到惊讶。
兆级 Agent 时代：未来会有 1000 亿到兆个 Agent 持续运行
在谈及 Agent 时，黄仁勋描绘的画面更加激进。他说，今天大约有 10 亿人在使用计算机，但绝大多数时候计算机并没有被持续利用。未来，每个人都会被大量 Agent 辅助，而这些 Agent 将 24 小时持续使用计算资源。
按他的表述，未来会有“1000 亿、兆个 Agent”全天候运行，其中包括智能 Agent、不太智能的 Agent、专业化 Agent 和超级 Agent。正因为这些系统会持续调用计算资源，所需计算机数量也将大幅上升。
他还把这一趋势延伸到企业组织形态，认为每家企业都会需要 AI 员工。
谈英伟达规模、CEO 角色与个人经历
采访尾声回到黄仁勋本人。主持人提到，黄仁勋 30 岁创办英伟达，如今公司市值达到 5 兆美元，但员工只有 5 万人。他说，10 年后公司规模可能也只有 7.5 万人，希望“尽可能小”。
他将 CEO 的工作定义为“战略”，即用有限资源尽可能高效地实现未来愿景。他说自己从 30 岁开始担任 CEO，可能已经是科技史上任职时间最长的 CEO 之一，“这是我的手艺，这是我的功夫”。
对于“痛苦和磨砺是伟大的关键”这一说法，黄仁勋补充说，这并不指向某一个特定痛苦事件，而更像一种持续状态。就像没有哪个伟大运动员是偶然变得伟大一样，长期练习、反复失败、承受痛苦和磨砺，会提升手艺，也会塑造性格、信心和韧性。他说，自己在高压时刻也会感到“时间仿佛变慢”，这种感觉来自长时间训练和反复实践。
被问到如果能对 9 岁刚到美国的自己说一句话，他给出的回答是一段对美国制度的赞赏。他称美国是世界上最伟大的国家，尽管存在挑战和分歧，但正是开放对话、自由发声、自由创新、自由创业和自由合作，构成了这个国家的活力。他最后还说，美国是移民建设的国家，未来仍需要优秀移民。
谈到自己为什么不戴手表，黄仁勋的回答是：“因为现在是最重要的时间。”他说，自己不愿让日程表或手表管理生活；如果迟到了，自然会有人提醒，在那之前，他会百分之百专注于当下。
输入内容附带的利益冲突与数据说明
输入内容还附有利益冲突说明：黄仁勋持有英伟达约 3.5% 股份，约 8.6 亿股；其个人财富约为 1810 亿美元，数据来源标注为 Bloomberg 2026 年 6 月资料。该说明指出，本次讨论涉及 AI 产业扩张、芯片需求增长和减少监管等议题，均与其个人财务利益直接相关，因此其“好模型带来更多芯片需求”的论点，本质上也是中国 AI 模型利多英伟达的判断，读者需自行评估。
同样根据输入内容说明，关于中国销售额“约等于零”、以及 AI 创造就业的相关数字，均需结合财报或第三方数据交叉核实。