黃仁勳談成功關鍵「期望要很低」!鼓勵學弟妹:我希望你們經歷大量痛苦和磨難
黃仁勳談成功關鍵「期望要很低」!鼓勵學弟妹:我希望你們經歷大量痛苦和磨難

Nvidia執行長黃仁勳(Jensen Huang)前陣子重返母校史丹佛大學,並在史丹佛商學院的《SIEPR經濟高峰會》上演講。

他談到了生成式AI的未來潛力,以及他對於成功的獨特見解——尤其是「受苦(suffer)」的重要性。

他向在場的聽眾傳達了一段令人印象深刻的訊息:「成功不是來自於智慧,而是來自於性格,而性格是經歷苦難塑造出來的。」

「不幸的是」高韌性才能帶來成功

當主持人問黃仁勳,關於成功,有沒有給史丹佛學生的建議?他回答: 「我希望各位有機會經歷大量的痛苦和磨難(ample doses of pain and suffering)。」

他提到自己最大的優點之一,就是「我的期望很低」。

黃仁勳表示,多數的史丹佛畢業生,對自己有很高的期望,但他們絕對值得擁有高期待,因為他們來自地表最好的學校之一,被同樣不可思議的同儕環繞,擁有高期待是非常自然的事。

「對自己期望非常高的人,往往韌性(resilience)也低,」黃仁勳說,「不幸的是,韌性對帶來成功至關重要。」

這位魅力四射的領導人對台下聽眾說:「所以如果我可以給你建議的話,我希望各位有機會經歷大量的痛苦和磨難。」

磨難造就偉大企業

黃仁勳表示,自己有過很多挫折與痛苦的機會;直到今天,黃仁勳仍經常在Nvidia內部使用痛苦和磨難這兩個字,但是是以「歡樂的方式」。

「如果你追求的是偉大,你就要完善、培養公司的企業性格。」黃仁勳認為,一間偉大的公司,不是出自智力,而是來自性格;性格不是靠聰明絕頂的人塑造出來的,而必須是經過磨難的人。

作為一家在AI和圖形處理器(GPU)領先的公司,Nvidia在科技產業中佔據著重要地位。然而,今天的成就並非一蹴可幾,而是來自於他與團隊的不懈努力和堅韌精神。

回顧Nvidia在創業初期,曾面臨幾乎破產的危機,黃仁勳不得不裁員,重新思考公司的發展方向。

他的成功並非來自於天賦和運氣,這段艱難的歷程讓他更加堅韌,也讓他更加明白成功背後的辛苦和付出。

團隊運作第一,不做1對1面談

談到Nvidia的企業文化, 他形容是「充滿主動」的團隊運作模式。

他對團隊成員賦權,鼓勵員工不要只是聽命行事,要熱衷思考、勇於提出問題,讓公司成員願意為團隊,做出更有效的決策。

他打造了一個資訊透明的企業文化,在他底下有55位高管,大家領的薪水幾乎一樣,而他不斷給這些主管意見回饋,大家也會給他評論,但他從不主動與員工進行一對一會談。

「我從來沒有單獨和他們開會,除非他們需要我。」他認為,公司應該要盡可能地讓所有資訊快速流動,企業就需要這樣的敏捷性。

主持人問黃仁勳:當你的員工一個一個因為Nvidia的成功,變得更有錢,你怎麼激勵他們?

黃仁勳:「答案是,我的行為。」包括:

我如何慶祝成功?我如何慶祝失敗?
我如何談論成功?我如何設定挫折的程度?
什麼重要?什麼不重要?
「好」的定義是什麼?你怎麼把自己跟「好」做比較?
你怎麼思考「好」這件事?
你怎麼思考過程?你怎麼思考結果?

「我每天都在找機會向團隊灌輸自己對每一件事的價值觀」黃仁勳説。

顛覆產業的加速運算

他也提及對於運算發展軌跡的深刻見解,強調「加速運算」為AI奠定的基礎。

他說:「過去這30年來,Nvidia致力於開發加速運算的運算模式,」他解釋,只有加速運算,才能解決更多「一般運算」無法解決的問題。

黃仁勳提到,過去十年中,深度學習的成本降低了百萬倍,他依此提出了一個引人深思的概念,即運算成本正在接近零,而這開啟了AI創新的大門。

他預測在未來十年內,運算能力將增加百萬倍。

「如果我們能夠將運算的邊際成本,降低到逼近於零,就能用『加速運算』來推動那些令人驚嘆的大型語言模型。」

未來AI將從靜態學習模型,轉向一個動態、持續學習的過程,這個過程會不斷從人機的數位互動中發展演化。

這意味著AI模型將從影音、文字中學習,並依此建立它自己的世界模型。他希望人工智慧不僅紮根於人類價值觀,而是有自行推理判斷的能力。

展望未來五年,AI將能夠理解基因生物學的複雜語言,像研究論文一樣,來解讀蛋白質的功能,將加速現代醫療保健領域的發展。

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本文授權轉載自:商業周刊

責任編輯:錢玉紘

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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