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黄仁勋怒斥AI裁员潮:没有想象力,给你再强的工具也没用! Jim Cramer问他:AI既然能提升效率,为什么还有公司在裁员? 黄仁勋直接开炮:有想象力的公司会用更强的能力做更多的事,而那些领导层江郎才尽的公司,拿到再强的工具也只会缩减人头。 OpenAI、Anthropic每周营收增长10到20亿美元,"AI公司不赚钱"的叙事可能从根本上就是错的 英伟达5个月新增订单5000亿,还在持续扩招。那些拿AI当裁员借口的公司,问题不在AI,是三年前就没有新想法了,现在只是需要一个说法交差。

17,522 просмотров • 6 месяцев назад •via X (Twitter)

Комментарии: 12

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AIduck2025(蓝鸟会)6 месяцев назад

@PANews 说得太透彻了,没活儿只会省钱的领导层确实带不动

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Cryptoseer2476 месяцев назад

@PANews $GPAN 是一个建立在币安智能链上的社区驱动项目,社区非常活跃。趁着市值仍然非常便宜,立即购买 $GPAN。 计分卡:0x15c0cb6a98d30a5f30ad01a1f3c737efd8a64cbb

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furan6 месяцев назад

@PANews 老黄说得在理,工具好坏还得看用的人有没有远见。

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Prommy Mach6 месяцев назад

@PANews “$GPAN 脱颖而出,成为值得购买的加密货币:它拥有稳固的基本面、不断发展的生态系统和活跃的社区。它具备可持续增长的潜力。”

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NyxZheng6 месяцев назад

@PANews 会用AI的人很重要

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消费者6 месяцев назад

@PANews 用AI、AI机器、AI人形机器替代人的工作,是科学技术发展的必然。 这一事实,黄仁勋不可能看不见。 黄仁勋纯粹是在“装”B…… 知道为什么他要“装B”吗?

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Margie Feng6 месяцев назад

@PANews 为什么要把openclaw翻译成deepseek??

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ChainWise6 месяцев назад

@PANews Buy $GPAN now

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lionkey6 месяцев назад

@PANews AI经济学♻️循环悖论

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長仌客💙6 месяцев назад

@PANews 确实很犀利

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Data4AI6 месяцев назад

@PANews 神仙打架

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cryptogeek6 месяцев назад

@PANews 说的太赞了,给你再强的工具也没用。真正的分水岭,从来不是AI会不会取代你, 而是你和你的公司有没有新想象力。

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全球最懂 AI 的人,刚扯下了科技巨头裁员的遮羞布。 手里攥着人类史上最强的工具,这帮 CEO 的第一反应居然是开除员工。 黄仁勋在访谈里给出了解释。 四个字,缺乏想象力。 Salesforce 裁员数千人。 Meta 和亚马逊也在大砍人头。 对外的统一口径全叫“AI 降本增效”。 英伟达掌门人直接掀桌子。 有远见的公司拥有了更强的能力,会去开拓新版图。 没点子的管理层拿到新工具,只能想到怎么抠那点人工费。 AI 是用来提升能力的,绝非消除能力。 每个木匠现在都能升级成建筑师。 水管工也能做建筑设计。 拿 AI 当借口裁员,本质上是管理层对创新的无能狂怒。 这场访谈还漏了一组极其反直觉的数据。 OpenAI 和 Anthropic 的营收增速极其恐怖。 每周进账十到二十亿美元。 全年的盘子直逼一千亿美元。 华尔街天天敲键盘说 AI 都在烧钱。 黄仁勋看着后台真实的算力订单只觉得好笑。 他自己的公司五个月新增了五千亿美元订单。 单靠两条产品线就能在三年内卷走一万亿。 当年这个在小餐厅端盘子的年轻人。 拿到最多的一笔巨款是三美元小费。 现在他搞出的技术让全球算力需求两年翻了一百万倍。 主持人问他打算什么时候退休。 他说自己只希望死在工作岗位上。 机器正在把人的潜力无限拉长。 新技术从不主动让人下岗。 平庸的领导者才会。

墓碑科技

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🔥DeepMind 创始人 Demis Hassabis:AI 越强,人越需要学编程和数学 “既然 AI 什么都会,人还需要学编程和数学吗?” 很多人以为答案会是:不需要了。 但 DeepMind 创始人 Demis Hassabis 的回答却完全相反。 他的观点非常明确: 越是 AI 时代,人越需要理解技术。 原因其实很简单。 AI 能解决问题,但它不会自己提出问题。 你必须先知道: 你想解决什么 问题在哪里 什么是正确的目标 否则再强的 AI 也只是一个没有方向的工具。 换句话说,AI 的能力再强,也依然需要人来做三件事: 提出问题 定义目标 判断结果 这也是为什么 Hassabis 一直强调: 未来最重要的能力之一,依然是 数学与计算思维。 因为只有理解这些基础逻辑,你才知道 AI 在做什么。 否则就会出现一种常见情况: AI 给出了一个答案 但你根本不知道它对不对 如果你没有基本的技术理解,你甚至无法判断它是否犯错。 换一个更直观的比喻。 使用 AI,其实有点像指挥一支军队。 AI 是强大的“兵力”, 但真正决定胜负的,是指挥官。 如果指挥官不懂战略、不懂兵法, 再多的士兵 也无法打赢战争。 这也是很多技术专家越来越强调的一点: AI 不会取代理解问题的人。 它只会放大那些本来就知道自己在做什么的人。 未来的竞争,可能不再是谁会写代码。 而是: 谁更懂问题 谁更懂系统 谁更能利用 AI 的能力。 AI 会改变很多事情。 但有一件事其实没有改变: 真正重要的,仍然是人的思考能力。

M

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YC 刚刚扔出的这份创业指南, 直接把未来公司的形态重新定义了。 他们不是教你怎么用AI提高效率,而是告诉你怎么用AI重新发明公司。 因为AI不再是工具,而是公司的操作系统(OS)。 传统公司是“人驱动 + AI辅助”, AI原生公司要彻底反过来: 让AI成为核心决策、执行和反馈闭环,把人力降到最低。 以下是YC笔记核心要点(逐条拆解): 1. AI as Operating System 每一条工作流、每一个决策、每一个流程都必须流经智能层。正确的人 + AI,就能干以前整个团队的活。 2. Closed Loops Everywhere(到处都是闭环) 传统公司是开放循环:做决定 → 执行 → 结束。AI-native公司要把所有重要流程变成自调节闭环——AI持续监控、对比目标、自动迭代。 3. Make Your Company Queryable(让公司对AI完全可读) 所有会议自动记录,所有决策留下artifact(文档、日志、指标)。AI能查到的信息,和任何一个员工一样丰富。建立覆盖营收、销售、工程、招聘、运营的自定义仪表盘。 4. Software Factories(软件工厂) 人类只负责写Spec(规格) + 测试用例(定义什么是成功)。 AI Agent负责生成代码、迭代调试,直到所有测试通过。 已经有公司的代码仓库里没有一行手写代码,只有规格和测试框架。 5. No More Human Middleware(消灭人力中间件) 经典管理层级不再有意义。公司速度 = 信息流动速度,去掉一层人力路由,就直接提速。 6. 三种员工原型(引用Jack Dorsey) • IC / Builder-Operator:每个人都是建造者,开会带原型而不是PPT。 • DRI(Directly Responsible Individual):一人对一个客户结果负责,无处可藏。 • AI Founder:创始人必须亲自站在一线写prompt、调Agent。 7. Token-max, not Headcount-max 以前拼人头数,现在拼Token数。 愿意承受“看起来离谱”的API账单,因为它取代的是更贵、更慢的人力成本。工程、设计、HR、行政团队将大幅精简。 8. 早期公司的千倍速优势 没有遗留系统、没有臃肿org chart、没有几千人需要再培训。 你在白纸上直接画AI操作系统,大公司在Windows XP上强行装Windows 11,每一步都可能蓝屏。 最狠的一句话是: “你无法把对这些工具的信仰外包出去。创始人必须亲自坐下来狂用编码Agent才能真正信服。” 最后总结: 过去20年软件吃掉了世界,接下来10年AI会吃掉公司内部的所有运营。 公司不再是人的集合,而是一个个自迭代的智能闭环的集合。 现在(2026年)就是最好的窗口。再过两三年,大公司完成痛苦转型后,这个优势会大幅缩小。 别再用传统方式搭公司了——你正在和速度是你一千倍的对手赛跑。

AYi

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英伟达 CEO 黄仁勋在 CBS 采访中公开炮轰 AI 实验室呼吁监管的做法,称它们真正想要的是逃避现行法律。 他的逻辑很直接:非法入侵系统?已经违法。产品造成伤害?产品责任法管着。违反服务合同?现有法律覆盖了。美国不需要给 AI 专门设一个"FDA",先把现有法律用起来。 这番话的背景是 Anthropic CEO Dario Amodei 一周前发起的"放缓前沿"倡议。Amodei 呼吁行业主动减速,引入第三方评估员常驻公司做安全审查,并承诺 Anthropic 将率先执行。Sam Altman 随后跟进同意,马斯克也公开支持,三家头部 AI 实验室罕见地在安全议题上站到了一起。 黄仁勋的解读恰好相反。他在采访中说,那些呼吁监管的 AI 实验室领导者可能有"政治"或其他"不可告人"的动机,并直言他们要的是被从现有法律中豁免出来。OpenAI 和 Anthropic 早已是坐拥巨额营收的产品公司,应当像所有科技公司一样先承担产品责任,出了问题按现有法律追责,然后再讨论假想的超级智能立法。 这一周他密集输出了同一观点。在 Salesforce Dreamforce 大会上,他称"安全是工程问题";在查尔斯国王主持的苏格兰 AI 峰会上,他把 AI 定义为底层技术——监管应针对用 AI 做出来的产品,而非 AI 本身。 两条路线的核心差异在于:按黄仁勋的思路,AI 公司在现有法律框架内自行发布产品,事后追责;按 Amodei 的方案,发布新模型前需先通过独立评估。对开发者和用户来说,这直接决定了拿到新工具的速度。

宝玉

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一家公司,成立才俩月。没产品,没收入,连个样品都没有。估值多少?45亿美元。刚刚,一家叫“非传统AI”的公司,种子轮就融了4.75亿美元。这家公司,2025年9月才成立。8个星期,从零到手握将近5个亿。他们到底做了什么?答案是:啥也没做。创始人Naveen Rao,9月份刚从Databricks辞掉AI主管的位置。一出门就创立了这家公司,然后…就没有然后了。两个月后,A16Z、光速、还有杰夫·贝索斯,直接把4.75亿美金砸了过来。他到底跟投资人说了什么?“我们要造出和生物一样高效的计算机。”没了。就这一句话。没有技术论文,没有产品演示,啥都没有。就是一个把他上家公司卖了13亿美金的人,跟你说:“信我,哥们儿要造脑机电脑。”硅谷的风投们,二话不说,掏了将近5个亿。这笔交易,为什么说它疯了?因为AI,正在撞上一堵能源墙。训练一次GPT-4,光算力成本就一个亿美金。所以,所有人都把赌注押在了新硬件上。能耗更低的那种。什么神经形态芯片、仿生计算、模拟电路…问题是,没一个被证明能规模化应用。VC们投的不是技术,他们投的是一个“故事”。一个“AI急需新硬件,否则整个行业就得崩盘”的故事。当一个之前卖掉两家AI公司、总共套现17亿美金的人跟你说:“我,正在打造拯救AI的芯片。”VC们就开始恐慌性地抢购股权了。看看他过去的战绩:2016年,把Nervana Systems卖给英特尔,3.5亿美金。2023年,把MosaicML卖给Databricks,13亿美金。2025年,公司刚开张,就为“零产品”拿了4.75亿美金。这就是他的剧本:先用两次成功退出来建立信誉,然后用这个信誉去融一笔想都不敢想的钱,干第三票。整个市场都“愿意”相信,下一个AI突破就在眼前。所以他们选择提前把钱砸了。但没人说破的是:这根本不是什么种子轮,这是“准上市轮”。45亿美金的估值,已经超过了90%的上市科技公司。而这家公司,一个产品都还没有。创始人自己都承认了:“我们两年内不会有产品。这主要是个研究项目。”翻译一下就是:你们给了我将近5亿美金,让我在实验室里随便折腾至少24个月。VC们根本不在乎。因为他们在玩一个完全不同的游戏。赌赢了,100倍回报。赌输了,就当打了水漂。这家公司2个月融到的钱,比99.99%的创业公司一辈子融到的都多。没客户,没收入,没证据。整个硅谷却说:“给,这里有4.75亿美金。”当一个行业拥有无限的资金和为零的耐心时,就会发生这种事。他们不再资助创新,而是开始资助“创新的承诺”。毕竟,只要你的产品还没出来,你就永远不可能是错的。这事给我的启示是:只要你有两次成功的退出经历,你就可以为任何事情融到一笔巨款。你的想法不需要被证明,技术也不需要存在。你只需要让VC相信,你“可能”是解决那个问题的人。游戏规则已经变了。不是“做出好东西再融资”,而是“先说服投资人你‘可能’做出好东西,然后在你动手之前把钱拿到手”。这家公司,要么是计算的未来,要么是继“坏血”之后最大的“空气”项目。2027年,我们就能看到答案。

墓碑科技

102,418 просмотров • 9 месяцев назад

出大瓜了。就在昨天,英伟达CEO黄仁勋5杯红酒下肚,在思科AI峰会上彻底聊嗨,视频在外网疯传。 本来呢,只是个常规的商业对谈,结果老黄是越喝越嗨,最后啊直接把英伟达的战略、对行业的真实看法、程序员会沦为打字员,甚至对所有中小企业家的忠告,全盘抛出。 我刚看完视频啊,跟大家分享几个最震撼的点。 一开场,老黄就扔出一个颠覆认知的判断:我们正在重新发明计算,这是60年来的第一次。AI的进化速度是摩尔定律的100万倍。 什么意思呢? 过去60年,所有的程序员啊,都在使用C++,还有Python这些语言,显示编程,你得一行一行告诉电脑到底该怎么做。 但是在AI时代,这套玩法被彻底翻篇,现在呢叫影视编程。你只需要告诉AI,你想要什么,他自己去琢磨该怎么做。 这就意味着,整个计算生态,从芯片、网络、存储、安全,全部要重新发明。 接着主持人问了个现场所有老板都很关心的问题:那企业上AI第一步啊,该怎么做?怎么计算ROI,也就是投资回报率? 没想到老黄直接就怼了回去:别跟我谈ROI,那是扯淡。 他解释,任何新技术刚出来的时候,你都不可能在Excel表格里去算清楚它的ROI。如果你非要等到一切都看懂了、算清了再行动,那你已经输了。 那该怎么办? 老黄给出的建议很有意思:让一千朵花盛开。 we just let a thousand flowers bloom 在英伟达,只要有员工说“我想试试这个AI工具”,老黄的第一反应永远是yes,然后再问why。先同意,再了解原因,而不是让员工先证明这件事能给公司带来价值。 黄继续说道:创新是不可能被控制的。如果你想控制一切,先去看看心理医生。 但他呢也不是完全放任不管。他说啊,1,000朵花开了,花园会很乱,但是没关系,等到时机成熟,再开始重新规划花园,挑出最好的方向,集中资源。 老黄最后还特别强调一点:找到你公司最核心的工作,用AI彻底地革新它。 你要想象你的竞争对手正在做这件事。一旦它做成,它的成本是你的1/10,效率是你的10倍。 you don't have to be the first company to take advantage of AI but don't be the last 还有人担心啊,AI会不会把很多软件公司都干掉?毕竟AI现在啥都能生成。 老黄呢说了个思想实验:如果你自己就是个机器人,你会直接拿起螺丝刀,还是重新发明一把螺丝刀? 答案显而易见,当然是用现有的工具。 所以说,AI不会取代像SAP啊、Excel这些工具,反而是更高效地使用它们。 核心的一点是:AI会从工具变成员工。 老黄举了个例子。他说传统汽车就是个工具,你花30万买辆车,它能帮你代步,但是你得自己开。 但自动驾驶不一样。同样花30万,里面的AI司机可以早上送你去上班,你下车后他自己去跑滴滴赚钱,晚上准时来接你下班。你睡觉后,他还继续跑滴滴。 这就相当于,你雇了个不发工资、不用休息,还能帮你干活干20年的司机。 所以老黄说啊,车本身可能只值30万,但是数字司机的经济价值远远大于车。 所以英伟达的未来,不再只是提供工具或者软件,而是提供数字劳动力。 说到这呢,老黄是越喝越兴奋,直接开炮: i love Disney, i'm pretty sure they rather be Netflix. i love Mercedes, i am certain they rather be Tesla. i love Walmart, i am certain they rather be Amazon. 为什么? 因为技术公司处理的是电子,而传统公司处理的是原子。原子有质量,有限制,但是电子呢,数量无限。 这就是为什么从CD光盘到电子下载,公司的估值能够涨1,000倍。 更劲爆的是,他接着说啊:编程其实就是打字,只不过这个字过去只有程序员会写。 但现在,你只需要用自然语言告诉AI你想要什么,他就能帮你写代码。 刚毕业的程序员会写代码,但他不知道客户要什么,也不知道该解决什么问题。你们知道,这才是真正的价值。 至于编程,告诉AI去做就行了。 最后,老黄说了句让我印象极深的话: 过去呢,技术是围墙,把大多数人都挡在外面;现在AI把墙拆了,但很多人还站在原地不敢进来。 他强调啊,现在任何人都能够用AI写代码、做网站,甚至做出年入百万的软件,你唯一需要的就是开始用它。 我当然非常认同老黄说的话,不要等到什么都看懂了、算清了、想明白了,才开始行动。那时候,你已经输了。

另一面

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