黃仁勳演講：AI時代「問題」比答案值錢一萬倍、別用 Excel 算報酬率、Physical AI 將打破限制

NVIDIA 執行長黃仁勳在 Cisco AI 大會上提出多項顛覆性觀點：企業不應以傳統 ROI 公式衡量 AI 投資、「問題」比答案更具商業價值且攸關核心 IP 安全，而 Physical AI 的崛起將首度創造「數位勞動力」，從根本翻轉產業估值邏輯。 （前情提要：NVIDIA GTC 2025總結：黃仁勳預見「AI Agent革命」進入家庭消費級） （背景補充：黃仁勳：我都這樣用 AI 讓自己變更聰明，不擔心 AI 搶人類飯碗）   NVIDIA 執行長黃仁勳近日在 Cisco AI 大會上與 Cisco 執行長 Chuck Robbins 進行了一場深度對談，針對企業如何迎戰 AI 浪潮拋出了一系列引人深思的觀點。從投資策略到數據主權，再到 Physical AI 的願景，黃仁勳的論述觸及了企業在 AI 時代面臨的核心議題。 別用 Excel 算 AI 的回報 黃仁勳直言，企業在 AI 部署初期不應試圖以傳統的投資報酬率（ROI）公式來衡量成效。他表示：「所有技術部署在初期都很難放入電子表格中計算。」 他以 1995 年的網際網路為類比，指出當時無人能透過 Excel 預測互聯網將如何徹底顛覆零售業。AI 帶來的是指數級變革，以線性思維框定其價值，注定會錯失良機。 黃仁勳更透露，NVIDIA 內部的 AI 專案數量已處於「失控」（out of control）狀態，但他認為這正是創新該有的樣貌。他主張企業應借鏡風險投資（VC）的管理思路——投入十個專案，接受其中七個失敗，只要有一個突圍而出，報酬便可能高達千倍。 「你不必是第一家善用 AI 的公司，但千萬別成為最後一個。」 你的「提問」才是最值錢的 IP 在數據主權議題上，黃仁勳提出了一項耐人尋味的洞見：在 AI 時代，企業最有價值的知識產權（IP）並非答案，而是「提問」。 他解釋，AI 產出答案的成本趨近於零，且不同模型給出的回覆大同小異。然而，企業向 AI 提出的問題，卻直接映射出其戰略思維、技術瓶頸與資源配置方向。若競爭對手掌握了一家公司近三個月的 AI 提問紀錄，便足以拼湊出完整的戰略版圖。 正因如此，黃仁勳強調核心 AI 系統必須在地化部署。他建議企業採行混合雲策略：將涉及戰略、財務與核心技術的 AI 系統自建於本地，而翻譯、文案生成等通用功能則可交由公有雲服務處理。 我對於將 NVIDIA 所有的對話都放上雲端感到不安，這就是我們選擇在本地建置的原因。 Physical AI：從創造工具到創造勞動力 黃仁勳將目光投向更遠的未來，描繪了 Physical AI（實體 AI）的藍圖。他指出，過去 40 年科技產業專注於處理電子（Electrons）與數據，但全球經濟的 99% 由原子（Atoms）構成的實體世界所驅動。Physical AI 將打破這道藩籬。黃仁勳如此定義這場變革的核心意涵： 這是人類史上首次在創造勞動力本身，而不僅僅是工具。 他以 Tesla 的自駕車為例，點出其估值邏輯的關鍵不在於車輛本身，而在於「數位司機」——一個能全天候運作並持續產出經濟價值的數位資產。同理，Physical AI 的機器人將學會操作現有工具（如菜刀、掃把），AI Agent 也將學習駕馭既有的企業軟體（如 SAP、Salesforce），而非從零打造全套 IT 系統。 給企業的三項務實建議 黃仁勳也為企業領導者列出了具體的行動指引： 建立技術「體感」：親手搭建小規模 AI 系統，理解訓練與推理的成本結構。「為了上帝的緣故，親手組裝一台電腦」，藉此避免在與供應商談判時遭到誤導。 進行問題審計：記錄團隊一週內向 AI 提出的所有問題，依敏感度分為 A（戰略核心）、B（敏感可控）、C（通用資訊）三級。若 A 類佔比超過 20%，應認真評估建設私有 AI 的必要性。 啟動「AI in the Loop」試點：選擇核心崗位讓 AI 觀察並記錄決策模式，三個月後形成公司專屬的經驗數據庫，打造未來的競爭護城河。 相關報導 AI 是如何把全世界裝到泡沫裡的？ NVIDIA在人工智慧一戰封神！黃仁勳重壓AI，建立數兆美元GPU帝國 速覽定義當前 AI 革命的 10 家 AI 公司與模型 2025 DePIN 報告：AI時代的機會與挑戰〈黃仁勳演講：AI時代「問題」比答案值錢一萬倍、別用 Excel 算報酬率、Physical AI 將打破限制〉這篇文章最早發佈於動區BlockTempo《動區動趨-最具影響力的區塊鏈新聞媒體》。