黃仁勛在斯坦福對話中明確指出："今天99%的知識由人類創造，10年后，這個比例可能變成1%。AI生成的合成知識將成為下一個AI學習的主要素材。"這一大膽預測引發了學術界和產業界的廣泛討論，反映出信息世界即將經歷"再生產方式變革"的深刻洞察。[1]
黃仁勛強調，AI不再僅僅是人類知識的消費者，而是即將成為知識的主要生產者。隨著AI模型能力的指數級提升，它們將能夠創造大量高質量、高價值的合成知識，這些知識將反過來成為訓練下一代AI系統的主要數據源，形成自我強化的知識生產循環。[1]
1天前
黃仁勛預測：未來兩三年90%新知識將由AI合成
英偉達CEO黃仁勛在近期演講中作出重大預測：當前99%的知識由人類創造，但10年后這一比例將發生顛覆性逆轉，AI生成的合成知識將占據主導地位，成為下一個AI學習的主要素材。這一預測揭示了知識生產方式即將迎來的根本性變革，標志著人類文明進入AI主導的知識創造新紀元。
7 來源
知識生產方式的革命性轉變
算力革命與技術基礎
支撐這一知識革命的是前所未有的算力躍遷。黃仁勛指出，傳統摩爾定律在過去十年帶來約100倍的提升，而AI技術則實現了超過50萬倍的增長。這一驚人進步源于算法、芯片架構、系統設計、硅工藝和并行計算模型的指數級疊加演進，而非單一變量的線性進步。[1]
黃仁勛表示："我們不是在優化，是在’重做’整個計算體系。"英偉達通過Blackwell架構GPU等創新，將真實世界1:1搬進虛擬環境，使物理AI的模擬性能暴漲45倍，為AI生成高質量合成知識提供了堅實的技術基礎。[1][2]
AI工廠：知識生產的新型基礎設施
黃仁勛在Computex 2025上提出了"AI工廠"的革命性概念，重新定義AI的本質：AI不是輔助人類的"工具"，而是能夠自主行動的"工作者"。他解釋道：“當我們注入能源，就能產出珍貴的數位產物，這些產出物就是詞元（tokens）。”[1][2]
未來企業甚至會開始討論"季度詞元產量"，就像傳統工廠計算產量一樣。黃仁勛預測，這一AI基礎設施產業的規模將達到數萬億美元，遠超過去的芯片或數據中心市場。AI工廠將實現"計算機自主生成有價值的token，再將token重構成音樂、文本、視頻、化學配方甚至蛋白質"的全新生產模式。[1][2]
物理AI與合成數據生態
為加速AI知識生成能力，黃仁勛宣布英偉達將開源Newton物理引擎（預計7月發布），這是與DeepMind、谷歌DeepMind及迪士尼研究院合作開發的"世界上最先進的物理引擎"。該引擎由GPU加速，能通過微分從經驗中學習，實現高保真度、實時的物理模擬，為AI生成真實世界知識提供基礎。[1][2][3]
在解決機器人訓練數據不足問題上，英偉達開發了Cosmos和Groot Dreams架構，能通過少量人類示范，由AI大規模生成合成的訓練數據。黃仁勛表示：“GR00T項目用Cosmos基礎模型生成大量合成數據，從人類演示中學習，讓機器人掌握新動作。這解決了機器人數據難題，讓少量人類演示者完成大量工作?！?span id="lflbr9h" class="number js-hx-markdown-number" data-number="1" style="cursor: pointer;">[1][4]
黃仁勛強調，物理AI的發展將使AI不僅能理解數字世界，還能理解慣性、摩擦力、因果關系等物理規律，從而生成更加真實、有用的知識內容，推動AI從仿真走向實際應用落地。[1][2]
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