黄仁勋台北 GTC，2个小时，他反复在讲一个词：Useful AI，有用的 AI。过去我们总说 AI 有幻觉、会胡说，但当你给 AI 装上手脚，它就有了真实的生产力。 而所谓”装上手脚”，他拆解成AI Agent 由四样东西构成：Harness（把 AI 放进一个框架里）、Skills（你的技能文档，告诉 AI 怎么调用工具的使用说明书）、Tools（工具本身）、Runtime（运行时）。LLM 负责思考，但思考要落地成生产力，得靠这套框架把它框住、给它能力、让它跑起来。 顺着这套框架往下，他把整个计算栈按瓶颈拆开：GPU 解决算力问题，CPU 解决调度问题，“Agent 是没有耐心的，它们活在纳秒的世界里，而过去所有 CPU 都是为活在秒级世界的人造的”，所以 CPU 成了”指挥家”，负责编排工具、调度资源；记忆体解决上下文（KV cache、工作记忆与长期记忆）；再往外是光，处理通信与链接的问题。 【机器人】在他2小时里大概占了1/4。为什么机器人现在看起来还这么笨？最大的问题不是算法，而是现在没有足够的数据去训练，世界上绝大多数视频都是第三人称的，机器人需要的是第一人称视角的数据。所以它还非常早期。一个有意思的信号：他把女儿放在市场部，儿子在机器人部门，他把孩子放在他认为最有潜力的位置上（我猜的） 而这一切的暗线只有一个词：Agent。Token 是收入单位，算力直接🟰收入（Compute is Revenue）。这是 Agent 的时代。 但说实话，这条路区块链走得更早。我们早就在聊分布式计算，把计算和存储分开、用网络链接，这不就是区块链最早做的事吗？如果AI 的轨迹和区块链高度相似：早期都是极客在想，怎么让每个人用上更好更快的基础设施，于是先堆基建，所以我们有大量 Layer1、以太坊，然后开始扩容。为什么扩容？因为不够快。AI 要更大的记忆体、更高的吞吐，本质也是要更快的”交易速度”。区块链后来从基建走进应用，我们才有了 DEX、借贷、GameFi、DeFi、NFT。AI 现在还在很早的基建期，如果复刻同样的路，我们会先看到大量资本涌入基建，然后才是应用的时代。 这么多新东西，知识根本学不完。那就别想着学完，用老罗的话说：直面挑战，躬身入局，皆我辈中人。 最后一个特别可爱的细节：他把自己爱吃的台北馆子，花娘小馆、肉粽、富霸王猪脚当成”最喜欢的供应商”放进了 Logo 墙，还特地谢了夜市卖水果的摊主。 我也觉得台湾的猪脚和肉粽非常好吃！！