黃仁勳為何信望AI?解碼仁來瘋背後關鍵10年,3兆男口中的新工業革命長怎樣?
黃仁勳為何信望AI?解碼仁來瘋背後關鍵10年,3兆男口中的新工業革命長怎樣?

距離媒體問答開場還有20分鐘,黃仁勳卻提早邁出休息室,站在南港展覽館偌大的4樓長廊上,標誌性的皮衣格外受矚目,吸引大批媒體蜂擁,要求合照的人潮更是不曾間斷。社群擴散是絕佳的公關操作。連續2年,整個台灣幾乎都是輝達執行長黃仁勳的舞台。

他絕非傳統執行長,從不做1對1會議,而是領導60位高階主管向他直接報告,對表現欠佳的員工很少開除,「我寧可折磨他們,讓他們可以成就非凡。」對他而言,與熟悉的人一起共事、歷經苦難並成長,是輝達邁向卓越的關鍵。

AI為黃仁勳帶來無限風光,卻鮮少人檢視他走過的漫漫長路。究竟這位全球最有價值企業的男人,是抱持著怎樣的信仰,一路奮戰至今?

在OpenAI橫空出世前,黃仁勳拖著輝達走了近10年,背後支撐的,是對AI工業革命的深信不疑。

近期與金服務商Stripe執行長克里森(Patrick Collison)對談時,黃仁勳重申了對新工業革命的願景:「在上一次工業革命中,人類將水加熱後變成蒸氣,透過機器將蒸氣轉換成電子;而這次新的工業革命,則是輸入電子,最後產生符元(token)。」

AI模型是由各種符元組成的,黃仁勳既認為AI推動了新工業革命,那麼符元理應要被大量製造,「我們需要一種新工具來產生符元,那就是GPU(繪圖處理器)。」符元組成的AI模型催生了人工智慧,可應用於各種領域中,「這些符元被重新表示成如蛋白質、語言、化學物質、圖片、影片和機器人關節。」

而量產符元的資料中心,則被他喻為「AI工廠」。從這個角度來看,作為AI平台的輝達無疑是最強大的軍火商,從GPU、設計平台、開發軟體到生態系一應俱全。如同電力是人類上個世紀的重要資產,符元也將是下個10年有價的存在,「也許你現在聽起來很奇怪,幾年後一切都說得通了。」

即刻備戰未來!黃仁勳3金句帶著走

「強心臟」遊說金主,押寶AI十年告捷

除了發展技術,黃仁勳還必須全力說服作為頭號利害關係人的董事會,強調他的洞察,全都經過層層嚴謹的邏輯推論而得。

全球已建造數兆美元價值的資料中心,但隨著CPU(中央處理器)的算力逐漸走到盡頭,加速計算勢在必行。這成為他堅持多年、反覆檢驗過的核心理念,「董事會相信了這件事,因為他們看見我對這項趨勢如此深信不疑。」

換個角度,則不免讓人生疑:這是固執,抑或是強大決心?兩者僅有一線之隔,黃仁勳表示,為了避免剛愎自用,他經常檢驗自身的中心思想,確認問題仍未被解決,市場缺口依舊存在,「至今我還是會這麼做。」

《紐約客》引述一名深度學習學者卡坦察羅(Bryan Catanzaro)的比喻,將持續研究神經網路的學者稱之為「荒野中的先知」。可見得AI過去是多麽地被市場忽視,黃仁勳仍頂下來自華爾街投資者質疑的壓力。「10年過去了,他(黃仁勳)是對的。」 卡坦察羅說。他同時也是輝達早期實習生,目前則擔任應用深度學習研究部門副總裁。

如今,輝達掌握著全球95%生成式AI的市場,語言模型發展則是輝達市值能否邁向4兆美元的重點。「我認為ChatGPT讓計算(computing)民主化;但Llama 2民主化了生成式AI。」黃仁勳說。

即是如此,AI模型的發展仍處早期階段,黃仁勳提出2點佐證:第一、模型的準確度每年會提升1倍;第二、人類為運用模型達到更精準的結果,勢必需要迭代模型,「我認為還有很長的一段路要走。」

黃仁勳的AI長征,印證著矽谷流傳的「Fake it till you make it.(假裝它直到你成功)。」他也仍不忘化身最佳傳教士,呼籲大眾應該更積極地使用AI,「你不會因為AI失去工作,而是因為使用AI的人而失去工作;公司不會因為AI而倒閉,而是因為其他使用AI的公司而倒閉。」

黃仁勳

輝達共同創辦人,1963年出生於台南、1972年移居美國,擁奧勒岡州立大學電機工程學士及史丹佛大學碩士學位。擔任執行長已30年,是科技產業在位時間最長的執行長,也是當今最成功的華裔創業家,目前身價新台幣3.6兆元。

美國加州理工學院畢業典禮邀請輝達執行長黃仁勳演講
美國加州理工學院第130屆畢業典禮上,邀請到輝達執行長黃仁勳演講。
圖/ Caltech(Jon Nalick)

責任編輯:謝宗穎

關鍵字: #AI #黃仁勳 #GPU
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決策桌上的虛擬團員:臺大 EiMBA 如何將 AI 從「工具」升級為「共創夥伴」?
決策桌上的虛擬團員:臺大 EiMBA 如何將 AI 從「工具」升級為「共創夥伴」?
2025.12.09 | 創新創業

「過去我們教育教導學生如何從數據中找出標準答案,但在生成式AI的時代,標準答案往往是最廉價的。」臺大EiMBA執行長李家岩一語道破了這波商業典範轉移的核心。他認為,當資訊獲取邊際成本趨近於零,企業的競爭優勢已不再是單純的「掌握資訊」,而是「如何設計讓 AI 與人共同創造價值的流程」。這不只是一句口號,而是一場正在被驅動的轉型。從課程設計的邏輯重組,到學生創業專題的實戰演練,臺大EiMBA正將校園打造成一個允許失敗、快速驗證的「人機共創實驗場」。

告別標準答案,當教授變成「學習架構師」

「我們不再只是教導知識,而是設計學習。」李家岩指出,臺大EiMBA的課程正在經歷結構性的轉變。現在的教授角色更像是一位「學習架構師(Learning Architect)」,他們的任務不是單向輸出,而是設計出高強度的挑戰與情境,讓學生在解決問題的過程中,自然地將 AI 納入決策迴路 。

以今年新開設的「雙軸轉型與人工智慧」課程為例,這並非傳統的技術概論課,而是場關於商業邏輯的壓力測試。學生不再只是繳交一份靜態的商業計畫書,反而被要求運用生成式 AI 輔助設計商業模式畫布(Business Model Canvas),甚至利用Vibe Coding技術讓不懂程式語言的商管學生,也能透過自然語言與提示工程,快速生成互動式的原型與操作介面來模擬市場反應 。這項技術打破了傳統「文組企劃、理組執行」的藩籬,讓創意能即時轉化為可執行的程式碼。在這個過程中,AI 扮演的角色並非代筆的秘書,而是將概念具現化的加速器,以及最嚴厲的邏輯質疑者。

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寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕
圖/ 數位時代

「這是我在課程中學到最深刻的一課,」臺大EiMBA二年級生、寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕分享道。身處近200人新創組織的高階主管,她坦言最初員工對 AI 充滿敬畏,甚至恐懼被取代。但在 EiMBA 的課堂上,她發現 AI 真正的價值在於「攻防」與「鏡像」。「老師設計了一種『沙漏式』的提問邏輯,迫使我們把策略餵給AI後,必須面對它無情的反問。」鐘紫瀕回憶,「這個市場假設有數據支持嗎?」、「你的競爭壁壘在哪裡?」這種高強度的追問,都是AI在對學員提出的挑戰,迫使她必須思考得比AI更深、更遠。「以前我們忙著找答案,現在我們學會如何設計出『連 AI 都沒想過的好問題』。AI就像一面鏡子,映照出我們思考邏輯上的盲點。」

數位孿生實戰,將「感覺」轉化為「數據決策」

除了策略層面的思維激盪,AI 在營運端的落地應用,更是讓許多直覺型創業者經歷了一場痛苦卻必要的轉型。臺大EiMBA一年級生、赤赤子設計師林宏諭對此感觸良多。

身處傳統服裝產業,過去他的經營模式多仰賴美感與經驗,「以前做決策就是憑感覺,甚至忙不過來時,連縫扣子這種小事我都自己跳下去做。」但在李家岩講授的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上,他被迫面對冰冷的數據與流程,而這正是李家岩強調的「數位孿生(Digital Twin)」素養 。

台大EiMBA圖說一
赤赤子設計師林宏諭
圖/ 數位時代

在虛擬世界中建立一個與真實工廠或商業流程一模一樣的模型,利用AI進行模擬與預測,是現代智慧製造的核心。對林宏諭而言這意味著必須將腦中抽象的「職人經驗」轉化為AI讀得懂的 SOP。「那段過程就像是被老師架著刀子往前走,非常痛苦,」林宏諭形容,為了讓 AI 能協助優化流程,他必須把每一個步驟定義清楚,無法再用「大概」、「憑感覺」含糊帶過 。

雖然煎熬但成果是豐碩的。當感性的創意被裝進理性的數據框架後,林宏諭發現自己的決策不再是賭博,而是可被驗證的科學。「現在AI不僅幫我理清思緒,更像是團隊的外掛大腦。我開始能鼓勵員工使用AI釋放重複性勞動,讓大家能準時下班,去做更有價值的事。」這正是課程希望帶給學員的轉變,從「事必躬親的管理者」進化為「善用工具的跨域系統設計者」。

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臺大EiMBA執行長李家岩
圖/ 數位時代

跨域共創,打破同溫層的「破壁效應」

如果說AI是另一位虛擬組團員那麼課堂上原本的同學們,就是來自多重宇宙的戰友。這裡匯聚了醫師、網紅、工程師、律師與傳產二代,如此多元的背景在AI的催化下,產生奇妙的化學反應。

李家岩特別提到了榮獲霍特獎(Hult Prize)肯定的「RiiVERSE」團隊。這個由臺大管院 EiMBA 與 GMBA 學生組成的團隊,成員涵蓋了時尚、行銷與創新創業等不同領域。他們利用舊衣回收再製技術,打造出循環經濟的生態圈。「這就是我們強調的跨域共創。」李家岩解釋,在過去,不同領域的專業人士溝通成本極高,但現在,AI成為了通用的翻譯機與黏著劑。

「AI不僅降低了技術門檻,讓文組生也能做Prototype,更讓理組生也能懂得商業敘事。」在這樣的環境下,創新不再是單打獨鬥,而是像RiiVERSE團隊一樣,結合理性與感性,共同回應全球永續(ESG)的艱鉅挑戰。

為了內心的狂熱,動手去做

然而,隨著AI涉入決策越來越深,一個核心問題浮現:在演算法能預測趨勢、生成文案甚至編寫程式的時代,人類領導者的價值還剩下什麼?「我們教的不是被AI取代,而是擴增智慧。」李家岩眼神堅定地說。他強調,未來的領導者必須具備三項關鍵特質:AI素養、跨域系統設計能力,以及科技人文的反思力 。

其中最關鍵的,是懂得界定「自主邊界(Autonomous Boundary)」。領導者必須清楚判斷:哪些決策該放手讓 AI 自動化?哪些時刻必須保留人類的溫度與價值判斷?「例如在智慧工廠中,AI 可以預測機台何時需要維修保養,但『什麼樣的風險可以接受』、『我們要解決什麼社會問題』,這些涉及價值觀的決策,永遠需要人類來定奪。」李家岩補充道 。

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寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕(左)/臺大EiMBA執行長李家岩(右)
圖/ 數位時代

在李家岩眼中,真正的創新往往不是來自同類型人才的討論,而是從不同背景、不同世界觀的碰撞中誕生。「一個人能看到的只是片段,跨域合作才能讓問題完整。」他再次提到。對他而言,EiMBA 想培養的不是知道最多的人,而是能讓「各種智慧」一起工作的人。在AI與人類智慧並存的年代,領導者最重要的能力,不是掌握所有答案,而是打造一個能讓答案自然生成的組織環境。「未來需要的領導者是能整合技術與人、懂得跨域系統思考、也能『擇人(含機器人)而任勢』的人。」李家岩說,而這群充滿創業創新的管理者也將在未來商業戰場上奏出人機協作的新樂章。

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