黄仁勋：过去十年AI进步了百万倍，与中美相比英国缺少算力基础设施

● AI既是技术也是新型基础设施，能全域重构医疗、制造等行业，如同电力和互联网，英国需战略投资AI基础设施以释放潜力。

● 传统计算机技术门槛高，仅少数人受益；如今AI以自然语言为“编程语言”，交互普适性强，将推动各行业向科技化转型。

● 英国拥有顶尖高校、初创企业及全球第三的AI风投规模，但缺乏自主算力基础设施；构建AI超级计算设施可吸引更多企业，释放科研潜力。

● 过去十年AI进步达100万倍，远超摩尔定律的百倍增速，唯有深度且迅速拥抱AI，才能在高速迭代的全球市场中生存与发展。

6月9日消息，英伟达首席执行官今日出席了在英国举行的伦敦科技周开幕式，并同英国首相斯塔默进行了对话。黄仁勋表示，英国既拥有出色的AI研究人才，又是除美国和中国之外全球私人AI投资规模最大的国家，但该国缺乏利用其AI潜力所需的数字基础设施。

就在黄仁勋做出这一表态前不久，斯塔默宣布将“大幅提升英国AI引擎规模和算力”，承诺追加10亿英镑资金，将英国的算力提升20倍。斯塔默称：“我们要成为AI的创造者，而不是接受者。”他还补充说，数字基础设施将帮助英国利用AI改善公共服务。

英伟达周一还宣布将在布里斯托设立一个新的AI技术中心，用于培训开发者构建AI模型、机器人技术及其他相关技能。此外，英伟达还将与英国本土企业共同成立一个名为“英国主权AI产业论坛”的新组织，成员包括英国宇航系统公司、英国电信以及渣打银行，以推动AI的加速普及。

以下为黄仁勋与英国首相斯塔默对话的精选版：

黄仁勋：首先，请允许我表达对昨日（6月8日）活动的诚挚赞赏。特别令我欣喜的是，能与戴密斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）、谷歌前首席执行官埃里克・施密特（Eric Schmidt）等业界领袖，以及Wave、Synthesia、11 Labs、River Lane等创新企业的代表共聚一堂。这些扎根英国的科技企业集群，正是推动行业变革的核心力量。

当前无疑是一个具有里程碑意义的时刻。人工智能作为突破性技术已展现出多维度的变革潜力：其不仅具备跨模态信息处理与生成能力，更实现了逻辑推理、问题解决及工具应用等认知功能的突破。实证研究表明，该技术将显著提升社会生产效率，并通过智能网络安全防护系统、自动驾驶安全算法等应用，系统性增强社会安全指数。

值得强调的是，人工智能的独特价值在于其双重属性——既是前沿技术，更是新型基础设施。这种基础设施特性体现在其对医疗健康、公共治理、教育体系、先进制造、金融服务等关键领域的全域渗透与重构能力。

正如电力网络与互联网分别定义了前两次工业革命的基础架构，人工智能正在成为第三次工业革命的核心基础设施。因此，加大对英国本土人工智能基础设施的战略投资具有迫切必要性，而政府层面的持续支持将是实现这一愿景的关键保障。

主持人：刚才我们讨论了基础设施投资及英国的发展机遇，但能否请你阐述在技能培养方面的投资规划？我们将如何培育人工智能时代所需的新型人才？

斯塔默：关于人才培养，英国需要多层次布局：一是解决产业即时需求，今日宣布的“750万跨行业人才培训计划”正是关键举措；二是深耕教育体系改革，尤为重视从中小学到高等教育阶段的AI教育普及；三是破除认知壁垒，教育投入不仅是为产业输送人才，更是让每个年轻人都能成为驱动未来的卓越新生力量。

黄仁勋：首相所言极是。事实上，我认为有一个概念至关重要——人工智能堪称“伟大的均衡器”。容我就此阐释缘由：在过去的五六十年间，计算机科学虽已发展为一门学科，然而在全球数十亿人口中，仅有数千万人得以触及这一领域。究其根本，在于该技术的使用壁垒较高：人们不仅需要学习编程语言，还需掌握复杂的计算机架构设计。正因如此，仅有少数人能够从这一领域中获益。

而如今，一种全新的“编程语言”已然问世，它便是“人类语言”。众所周知，多数人对C++语言不甚了解，精通Python的人亦属少数，但人类的自然语言却是几乎所有人都能掌握的沟通工具。

当下，若想让计算机执行任务—无论是编写程序、生成图像，还是创作诗歌—只需以自然语言向其发出指令即可。尤为值得关注的是，与人工智能交互的过程，恰似与人沟通：当你对其说：“你是一位卓越的诗人，对莎士比亚的作品领悟颇深，请为今日的主题演讲创作一首诗歌”，人工智能无需复杂操作，便能为你生成精彩的诗篇。若你对生成的内容提出“能否进一步完善”的指令，它还会进一步思考优化，最终呈现更为出色的成果。

在我看来，这种与计算机交互的模式具有极强的普适性，几乎人人都能轻松掌握。在此，我诚挚呼吁所有人都能积极尝试—正如首相此前所言，当下的孩童已在无意识中自然地运用这种交互方式。可以预见，这一趋势必将引发深远的革命性变革。

主持人：当我们思考人工智能，以及构建支持下一代人工智能企业所需的所有基础设施时，这些设施不能仅仅停留在建设层面，更需要被实际运用。我们该如何打造人工智能生态系统？又该如何从人工智能带来的机遇中实现最大效益？

黄仁勋：我与首相交流时曾提及一个观点，我想在此再次强调：英国正处于“黄金平衡状态”的理想发展态势中。事实上，英国在这一领域的优势具有独特性。

首先，英国拥有全球顶尖的人工智能生态体系：这里汇聚了前沿思考者，坐拥牛津、剑桥、帝国理工等世界一流高校，培育了DeepMind等卓越初创企业，还有Wave、Synthesia、11 Labs等创新机构，更不乏计算机科学领域的顶尖学者。特别值得一提的是，英国在数字生物学领域根基深厚—DNA双螺旋结构的发现即源于此，整个研究社群的实力堪称国际领先。

其次，英国的人工智能风险投资规模位居全球第三。显然，美国与中国在该领域的投资体量处于第一梯队，但英国已是全球其他国家和地区中AI资本注入量最高的国家。综合这两大优势来看：一方面，英国具备顶尖的计算机科学人才储备；另一方面，这里成为风投机构的理想投资目的地—这样的生态系统已完全具备腾飞的条件，唯独缺少一个关键要素。

令人关注的是，作为全球最大的AI生态体系之一，英国至今尚未构建自主可控的基础设施，这也是我们频繁探讨该议题的核心原因。

英国首相宣布将算力投资提升20倍，这一举措具有战略意义：正如粒子物理学家依赖直线加速器、天文学家需要射电望远镜，每个科学领域都需要专属的研究工具。在人工智能领域，机器学习研究离不开算力支撑—若英国能在此建成AI超级计算设施，必将自然吸引更多初创企业落地，同时让本土丰厚的研究资源得以充分释放，推动科研人员开展突破性工作。

正如我此前所言，英国凭借上述综合优势，无疑是极具战略价值的投资目的地。我们将依照首相提出的规划，在英国设立AI实验室，与英方合作提升开发者群体的AI专业技能，同时注资建设AI基础设施生态。一旦形成“研究驱动初创企业发展，企业拉动基础设施需求，基础设施反哺研究突破" 的良性循环，飞轮效应将全面启动。尽管英国的AI生态已具备相当规模，但我们需要进一步推动这一发展飞轮加速运转，释放更大潜能。

斯塔默：英国政府高度珍视产业界给予的政策信任。需特别指出，今年1月发布的《人工智能行动计划》全部内容均源自与在座诸位及更广泛产业代表的深度磋商，绝非脱离实际的空中楼阁。这体现了我们核心执政理念—政策制定必须是双向对话的结晶‌。

关于科技创新生态建设，英国政府拒绝单边决策模式。我们主张构建‌互补型伙伴关系‌：各主体通过专业分工与能力协同，共同实现超越个体极限的战略目标。为此，本届伦敦科技周特设产业咨询通道，聚焦四大关键领域：国家创新生态体系优化；数据中心战略布局；产业资本配置机制；数字技能攻坚计划。

我们呼吁所有与会者积极提交建设性方案。我们视本届活动为‌持续性政策对话的关键节点‌。昨日与业界的实质磋商再次证明：一线洞察是修正政策轨迹的核心依据。政府内阁将持续通过此类对话，精准识别优势强化方向与缺口填补策略，确保英国始终占据科技革命前沿阵地。

黄仁勋：我对伦敦科技周满怀期待。在此谨作一预测：受益于人工智能，英国所有行业都将向科技行业转型。这一判断基于我们此前探讨的多重因素，而让英国企业认知到人工智能与技术对其业务的核心意义，更是至关重要。

英国拥有全球最为珍贵的资源禀赋—人工智能领域的科研人才与创业群体，其富集程度令世界瞩目。令人欣喜的是，首相昨日对这些人才的认可，以及政府对创业者的支持与投入，为行业发展筑牢根基。在此背景下，英国科技发展将拥有无限可能，这无疑是一个伟大时代的开端。

主持人：在推动创新步伐、引领自主创新的同时，如何平衡发展节奏，确保能够适应瞬息万变的全球市场需求？

黄仁勋：我有幸执掌一家企业—作为全球唯一与所有AI企业开展合作的AI公司，亦是唯一在全球各区域均设有业务布局的AI机构。这种独特定位使我得以与不同行业、不同国家的众多主体建立合作关系。

正如我们所见，技术变革的速度令人惊叹—而推动技术演进的核心驱动力，实则有一个广为人知的称谓：摩尔定律。摩尔定律揭示，算力约每一年半实现翻倍，这意味着每5年增长10倍，每10年增长100倍。然而过去10 年间，人工智能的进步幅度竟达100万倍—这是何等惊人的差距：摩尔定律代表百倍的增长，而AI的发展速度竟达到前者的万倍之巨。

这正是我们齐聚于此探讨AI的根源—我们都已认知到这项技术的颠覆性力量，理解其战略价值与变革潜能，更明晰深度参与的必要性。当一个领域以每10年100万倍的速度迭代时，存续的唯一路径便是登上这趟 “科技飞船”。一旦置身其中，便会与它同频共进。在我看来，AI的发展节奏恰是其内在创新动能的体现——一种由技术突破驱动的前进速率。当你搭乘这架“创新火箭”，会发现周遭的传统节奏仿佛都在放缓。

因此，我强烈建议所有人都应投身AI——从学童到教师，从医生到会计师、律师，概莫能外。当然，年轻创业者早已踊跃参与，科研群体亦不甘落后：从数字生物学到金融领域的量化分析与风险评估，几乎所有科学分支都已深度融入AI。我认为，关键在于以深度且迅捷的姿态拥抱AI。（文/腾讯科技特约编译 无忌）