过去两年，AI 行业最响亮的口号之一，是效率暴涨，是一个人顶几个人，是白领岗位要被大规模改写。可到了 2026 年，连站在这场浪潮中心的黄仁勋都在公开提醒科技高管，别把话说得太吓人，别一边高喊 AI 革命，一边大规模裁员，把整个社会吓到对 AI 产生反感。
他担心的，是人们越来越不想要 AI 了。
这种反感不是凭空出现的。过去一年，AI 带来的争议迅速堆高，从成瘾风险，到被用于战争，再到各地对数据中心扩张的抵制 —— 丹佛甚至直接颁布了暂停令。抵制 AI 聊天机器人的行动也已经出现。最近一项民调的结论更直白：美国人对 AI 的厌恶程度，甚至超过了对移民执法局的厌恶。换句话说，AI 如今面对的不只是技术问题，也是形象问题。它越来越像一种闯进现实生活的新力量，速度很快，监管却跟不上，普通人先感受到的往往不是便利，而是不安。
黄仁勋这几天反复在公开场合讲同一个意思：不要让末日论和极端说法影响政策制定者。他承认，提醒公众注意 AI 风险是必要的，但他不希望社会走到另一个极端，变成普遍的恐惧。他甚至把这件事上升到了国家竞争层面：如果别的国家在积极部署 AI，美国自己却因为愤怒、害怕和怀疑而迟迟不用，这会变成真正的战略风险。
这套说法不难理解。英伟达市值已经突破三万亿美元，卖的是 AI 时代最关键的基础设施 —— 高性能芯片。AI 用得越广，对算力的需求越大，对英伟达越有利。所以当黄仁勋呼吁社会更平衡、更温和地看待 AI 时，里面当然有立场。但这不妨碍他说中一个现实：AI 最先遇到的瓶颈，可能不是模型能力，而是社会接受度。
真正扎心的部分，在就业。
AI 刚兴起时，很多人听到的是另一套承诺：它会替你处理枯燥工作，帮你省时间，甚至让四天工作制成为可能。听上去像是一次劳动解放。几年过去，结果远没有这么整齐。一些公司发现，AI 工具确实能加快部分流程，但也经常胡说八道，需要人反复核查。所谓幻觉，就是模型一本正经地生成错误内容，把根本不存在的事实、代码、数据和引用编出来。这样一来，效率未必真的大幅上升，有时反而多出了一层审稿工作。
但在另一些场景里，AI 确实提高了产出。问题也就随之而来：当一个部门能用更少的人完成更多工作，管理层最直接的反应，常常不是让员工轻松一点，而是裁员。就在近日，加密货币平台 Crypto.com 宣布裁掉 12% 的员工，理由是 AI 已经能接手他们的工作。
黄仁勋对这类做法的评价是：缺乏想象力。
这里的背景是，越来越多的公司开始部署所谓的 AI 代理。它不只是回答问题，还能按目标去执行一串任务，比如整理资料、生成代码、写报告、预约会议，像一个可调用的软件助手。一些 CEO 看到代理能跑起来，第一反应就是砍人。黄仁勋希望企业把它们用来重组工作，而不是替换工人。他说，每个人都应该学会把 AI 当工具，成为会用 AI 的专家。
他举了个很硅谷的例子：如果一个年薪 50 万美元的软件工程师或 AI 研究员，一年连 25 万美元的 token 都不消耗，他会非常警觉。token 可以理解成模型处理文本时的基本单位，很多 AI 服务也据此计费，模型读入和生成内容都要消耗它，消耗越多，通常意味着调用越频繁、任务越复杂。
这个数字值得品味。在黄仁勋的理想模型里，一个人类员工的价值，有一半要通过购买 AI 算力来兑现。而这些算力跑在什么硬件上，不用多说。
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