🎯 科技 · AI

🔥 黄仁勋G20发声：算力已成国家级基建，最坏结果是被AI甩在后面

一、G20舞台上的"AI经济学"

9月2日，英伟达CEO黄仁勋亮相G20创新部长级会议，与美国商务部长卢特尼克展开炉边对话。他将AI从一种软件技术重新定义为类似电力、互联网一样的国家级经济基础设施，并向各国官员系统阐述了自己的"AI经济学"。在黄仁勋的叙事中，算力正在以Token（词元）计价，与过去几百年人类用千瓦时计量能量一样自然。

"对一个国家来说，这场技术工业革命最坏的结果是什么？"黄仁勋说道，"最坏的结果就是你没有利用它，被甩在后面。这就是唯一的最坏结果。"这番话掷地有声，也道出了当前全球AI竞赛的底层逻辑——不是AI会不会取代人类，而是哪个国家能率先用好AI。

二、1吉瓦算力=500亿至600亿美元

黄仁勋给出了一个惊人的数字：建设1吉瓦规模的AI基础设施，大约需要500亿至600亿美元投资。相比之下，过去人们觉得建设一座耗资250亿美元的晶圆厂已经是巨额投资，而现在1吉瓦AI基建的门槛直接翻倍。

他预计到本十年末，全球AI基础设施建设规模将达到约100吉瓦，以满足全球对智能的需求。面对G20国家官员，黄仁勋的建议十分直接："每个国家都需要建设AI基础设施"，以支持本国经济、企业和科研体系发展。

他还引用了"五层蛋糕"模型——能源、芯片、基础设施、模型、应用——并强调各国不必在每一层都成为领导者，但必须决定自身希望参与哪些环节。"你不必在每一个领域都获胜，最重要是推动人工智能的普及。"

三、AGI不远，但企业别指望"接个模型就升级"

黄仁勋同时预计，未来几年AI将基本实现AGI（通用人工智能）。但他话锋一转，警告企业不要以为接入一个通用模型就能自动完成所有业务升级。即使AI具备很强的通用能力，仍需要向其提供业务所需的上下文、目标、知识和访问权限。

在他看来，AI的下一阶段将从大语言模型走向智能体和实体智能。大语言模型只是基础能力，真正让AI具备实际生产力的是智能体系统——包括知识检索、工作记忆、工具调用和协同能力。当智能体嵌入汽车、机械臂等物理设备时，就会演变为自动驾驶、工业机器人、手术机器人等应用。AGI不是终点，而是智能体全面落地的起点。

综合科创板日报、财联社、金融界报道 | 2026年9月3日