特朗普来电黄仁勋：AI不能慢，不能让中国超

9月14日，英伟达CEO黄仁勋在洛杉矶All-In Summit上接到美国总统特朗普的电话，并将通话接入现场扩音。特朗普称针对AI和数据中心扩张的反对声音是“骗局”，认为美国若因此放慢AI建设，最终可能让中国受益。黄仁勋回应：“你说得对，我们不会让它发生。”近期Gallup调查显示，约七成美国受访者反对在本地建设数据中心，超过一半担忧能源、水资源和环境影响。

近50分钟对谈集中讨论了AI安全、RSI、开源与中美AI竞争，以及英伟达的模型和基础设施布局。

AI安全方面，黄仁勋接受Dario Amodei关于安全担忧的部分，但不认同安全与技术领先必须二选一。他认为前沿实验室正从Research向Engineering转型，模型事故应先回到工程体系处理：找到root cause，明确可改变之处，并将技术、方法和流程固化，避免重演。Sandbox、runtime、monitor和continuous monitoring均属控制体系。若事故分析后仍无法解释和控制，才需引入更多外部工程力量。他称“10%人类灭绝概率”是“编出来的”，认为缺乏科学依据的预测被以具体概率表达，容易让不确定判断显得像已验证科学。此前关于放射科医生被取代、90%代码由AI生成、50% Entry-level Jobs被淘汰等预测均未兑现。监管应围绕已出现问题建立，第三方evaluator可类似外部审计机构，并允许多家并存。RSI方面，Skills、Reflection、RL、Synthetic Data Generation及LoRA调整等都可视为其组成部分，AI帮助开发下一代AI本身是生产力工具进入研发流程。黄仁勋不接受RSI必然失控的推演，因为模型进入产品前仍需Evaluation、Regression Test、Verification和Evals。

开源方面，Closed Model和Open Model都有长期空间。黄仁勋将Closed Model类比瓶装水：水可免费获得，但用户仍会为特定体验付费。过去六个月约4000亿美元Venture Funding流入AI Native公司，其中约80%使用Open Model。美国若想保持领先，不能只依赖几家Frontier Lab，企业、行业、研究人员、教师、学生和Startup都需参与。中国在全球Open Source生态中贡献大量力量，拥有更大工程师数量和大规模理工科人才供给。中国团队发布的模型被下载后可Fork、改进和重新训练，“下载以后，它就是你的”。中美AI竞争关键是谁能把技术用得最好。上一轮工业革命中，Maxwell、Volta、Ampère等基础理论并非来自美国，但美国将其大规模转化为工业和社会应用。黄仁勋提到，中国围绕AI的公共叙事更聚焦经济和社会发展，很少强调文明终结或灾难性结局。英伟达对Open Source投入将继续增加，过去一年半NVIDIA Platform上可运行的Frontier Model数量明显增加。公司Open Model也将继续建设，自动驾驶领域可先提供底层模型和完整Stack，再由客户完成最后一公里适配；生物医药领域类似。英伟达边界是向上做到必要位置，但尽可能留在底层，生态缺少关键能力就做出来，基础设施形成后再让更多公司开发。

AI Boom也在改变英伟达资本配置和供应链方式。黄仁勋认为AI正创造大量新工作岗位，过去六个月约4000亿美元AI Venture Financing已带来新软件和AI岗位，并推高Compute与Data Center需求。AI被定义为生产Intelligence的工业体系，需建设物理基础设施，包括GPU、Data Center、Construction、Electricity和Power Generation。英伟达沿生态寻找Bottleneck，过去用于上游供应链，如台积电、Memory、Corning、Lumentum提前扩充能力，现在向下游延伸，Land、Power和Shell进入关注范围。NeoCloud也是环节之一，大型Hyperscaler通常一年完成一次基础设施规划，但AI市场变化太快，年度计划容易偏离实际算力需求；区域Cloud更熟悉本地土地、电力、审批和客户。