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      黃仁勛斯坦福課堂直言:學(xué)校教科書根本追不上AI的速度!事業(yè)成功不光靠熱愛更要有韌性,全力以赴做到最好

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      來源:市場資訊

      (來源:陸向謙)

      作者:趙老師

      2026年春天,斯坦福大學(xué)CS153課堂——這門課叫「前沿系統(tǒng)」(Frontier Systems),是斯坦福計算機(jī)系最熱的課之一。

      黃仁勛第二次來這間教室做客。教授開場時說了一句:「過去12個月是我人生中最瘋狂的12個月,而這一切才剛剛開始。」然后他把話筒遞給了黃仁勛。

      黃仁勛接過話筒,沒有先講AI,沒有先講芯片,而是說了一句讓全場學(xué)生愣住的話:

      這是做計算機(jī)科學(xué)最好的時代。計算這件事正在被60年來第一次從根本上重新發(fā)明。

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      這句話本身不算意外——黃仁勛講過很多次「AI正在改變一切」。

      但讓這堂課變成全網(wǎng)傳播的,是后面那段關(guān)于「痛苦」的話。

      作為一個學(xué)生,我接下來幾年應(yīng)該把精力放在哪里?

      黃仁勛停了一下,然后說出了一段和所有「成功學(xué)雞湯」完全相反的話——

      有一種流行的建議說:『你應(yīng)該選擇你熱愛的事,選擇讓你有激情的事,那就是你的職業(yè)方向。』我覺得這個建議挺好的——如果你碰巧知道自己熱愛什么的話。
      但問題是,很多人不知道自己熱愛什么。很多人不知道自己的激情在哪。原因很簡單——沒有人什么都知道。你怎么知道你不知道的東西?

      全場安靜了幾秒。然后他說了一段讓我反復(fù)聽了三遍的話:

      所以,『你只應(yīng)該選擇讓你有激情的事業(yè)』這個標(biāo)準(zhǔn),我覺得定得太高了。原因是——不管你做什么工作,不管是你主動選的還是被安排的,你都應(yīng)該全力以赴去做到最好。
      在我的人生里,以前是洗廁所、收桌子——那就是我的工作。不管給我什么工作,我都會做到最好。 今天做CEO也一樣。
      現(xiàn)在有一種誤解,以為CEO們都熱愛自己的工作。有些CEO會說『我對我的工作充滿激情、我熱愛我的工作』——他們在說謊。沒有一個CEO能說,從早到晚每一分鐘都是開開心心的。

      事實(shí)是——我真正熱愛的,只占我工作的10%。剩下90%很痛苦,但我依然咬著牙全力以赴地做完。我就是這樣度過每一天的。

      臺下沒人出聲。然后他給出了那個讓所有中國家長都該認(rèn)真聽的結(jié)論——

      當(dāng)你經(jīng)歷痛苦,當(dāng)你從掙扎中獲益,當(dāng)你被反復(fù)推到那些讓你不舒服的境地里——它在教你一樣?xùn)|西:韌性(resilience)。


      當(dāng)有一天,這個世界、你的家人、你的公司、你的同事需要你扛得住的時候——你扛不扛得住,取決于你之前有沒有反復(fù)練過那塊肌肉。

      所以我給你的建議是——不要只追求快樂。你也應(yīng)該主動去找一些痛苦、一些磨難。因?yàn)橛幸惶欤阋欢〞枰欠N韌性。

      黃仁勛講的這個東西,恰恰是中國教育最缺的一課。中國家長現(xiàn)在兩個極端——要么把孩子逼到死、要么完全放養(yǎng)講「快樂教育」。但黃仁勛說的是第三條路:你得有熱愛,但光有熱愛遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。你還得能在不熱愛的90%里扛得住。

      你怎么知道你不知道的東西?對「追隨激情」最深的一刀

      黃仁勛在CS153課堂上對「追隨激情」(follow your passion)這套理論的解構(gòu),是我聽過的所有成功人士發(fā)言里最誠實(shí)、也最有破壞力的一段。

      絕大多數(shù)成功人士在被問到「你怎么成功的」時,答案都是某種版本的「我找到了我熱愛的事,然后全力以赴」。這個敘事聽起來很美,但黃仁勛直接指出了它的邏輯漏洞——

      很多人不知道自己熱愛什么。你怎么知道你不知道的東西?(How could you know what you don't know?)

      這句話的殺傷力非常大。它在說:

      一個14歲的孩子不知道自己熱愛AI,可能只是因?yàn)樗麖膩頉]碰過AI一個17歲的高中生不知道自己熱愛生物學(xué),可能只是因?yàn)樗辉谡n本上見過生物一個22歲的大學(xué)畢業(yè)生說「我不知道自己想做什么」,可能不是因?yàn)樗麤]有激情,是因?yàn)樗娜松?jīng)歷太窄了,窄到他根本不知道外面有什么可以激發(fā)他的激情的東西

      黃仁勛自己的人生就是這個道理的最好證明——他不是一開始就「熱愛芯片」的。他9歲被送到肯塔基Coal Country一個幾百人的小鎮(zhèn),在Denny's洗碗,在AMD打工設(shè)計微處理器。他的「熱愛」不是從天上掉下來的,是在做事的過程中長出來的。

      我在斯坦福讀書的時候,同時在AMD設(shè)計微處理器。一只腳踩在理論這邊,一只腳踩在實(shí)踐那邊,兩邊同時進(jìn)行。結(jié)果我學(xué)到了多得多的東西。

      理論+實(shí)踐同步,不是先學(xué)完再做——這和陸向謙教授30年堅持的理念完全吻合。

      陸教授常說:「學(xué)理論不如學(xué)案例,學(xué)案例不如做案例,做案例不如玩案例。」黃仁勛當(dāng)年在斯坦福的做法,就是這句話最早的版本——邊上課邊在AMD做真事,兩邊的知識互相打通。

      對家長來說,這段話的啟示非常明確:不要等孩子「想清楚自己熱愛什么」再行動。讓他先去做、先去試、先去碰——熱愛是在做事的過程中發(fā)現(xiàn)的,不是在教室里想出來的。

      黃仁勛在洗廁所的時候不知道自己會做CEO。但他洗廁所也全力以赴——正是這種「不管干什么都全力以赴」的態(tài)度,而不是「追隨激情」的雞湯,讓他走到了今天。

      我學(xué)習(xí)已經(jīng)離不開AI了:黃仁勛的個人學(xué)習(xí)方法

      講完「痛苦哲學(xué)」之后,課堂進(jìn)入了AI部分。有學(xué)生問:「教育應(yīng)該怎么跟上AI時代的變化?」

      黃仁勛的回答從一句讓全場斯坦福學(xué)生都坐直了的自白開始——

      我學(xué)習(xí)已經(jīng)離不開AI了(I can't learn anymore without AI)。

      然后他講了自己現(xiàn)在怎么學(xué)習(xí)——

      我不是讓AI幫我總結(jié)論文就完了。我讓AI先讀一篇論文,然后讓它去讀和這篇論文相關(guān)的一大堆其他論文。這樣它就變成了一個超級研究員(super researcher)。然后我可以和它像跟一個專門為我服務(wù)的研究者一樣交互——先問基礎(chǔ)問題,再深入追問。

      大部分人還以為AI只能幫你總結(jié)文檔。但事實(shí)上,AI在幫你總結(jié)文檔的過程中,它自己也學(xué)到了很多。你應(yīng)該把它當(dāng)成一個活的研究伙伴來用。

      這段話的含義極其深遠(yuǎn)——

      全球市值最高科技公司的CEO,親口說自己「學(xué)習(xí)已經(jīng)離不開AI了」。他不是把AI當(dāng)搜索引擎,是把AI當(dāng)成自己的「私人研究員」——讓AI幫他讀論文、關(guān)聯(lián)論文、變成領(lǐng)域?qū)<摇⑷缓蠛退疃葘υ挕?/p>

      如果黃仁勛——一個在芯片和AI領(lǐng)域干了33年的人——都說自己離不開AI,那一個正在上學(xué)的孩子呢?

      他緊接著說了另一句讓所有家長都該記筆記的話:

      教科書沒法跟上AI時代實(shí)時產(chǎn)生的知識了。Hennessy教授(斯坦福前校長)當(dāng)年每周手寫一章——一本教科書要花好幾年。但現(xiàn)在知識在以AI的速度生成,教科書根本追不上。未來的課程體系一定得是教科書和AI的某種結(jié)合。

      但我也要為教科書說一句話——第一原理(first principles)不變。底層的方法論、底層的思維模式,60年前和今天是一樣的。變的是知識的形態(tài)和更新速度,不變的是思考問題的根本方法。

      黃仁勛說的這兩層意思合在一起,就是陸老師說的——底層的童子功不能丟,但學(xué)習(xí)的方式必須變。

      英語是童子功,邏輯思維是童子功,提問能力是童子功——這些東西100年不變。

      但你用什么工具去學(xué)、怎么學(xué)、學(xué)什么,必須跟著AI走。

      讓孩子變成AI時代的原住民,就是讓他用AI的方式學(xué)那些不變的東西。

      100%的英偉達(dá)工程師都在用AI Agent

      黃仁勛在課堂上還透露了一個讓所有企業(yè)家都該重視的數(shù)據(jù)——

      英偉達(dá)使用的Anthropic和OpenAI的token量,比幾乎所有公司都多。原因很簡單——我們做大量編程、大量設(shè)計,100%的工程師現(xiàn)在都有AI Agent的支持。我希望他們用最前沿的Agent工具,徹底改變英偉達(dá)的工作方式。

      100%。不是「鼓勵使用」,不是「部分試點(diǎn)」——是全員覆蓋。

      這段話和王興興說的「99%代碼AI寫」、Boris Cherny說的「100%代碼AI寫」、馬克·安德森說的「20倍生產(chǎn)力提升」——指向同一個結(jié)論:AI編程已經(jīng)不是「趨勢」或「實(shí)驗(yàn)」了,是行業(yè)標(biāo)配。

      但黃仁勛比其他人多說了一層——

      我強(qiáng)烈建議你們?nèi)ビ肅laude Code和OpenAI的現(xiàn)成產(chǎn)品。因?yàn)樗苡谩⑺糜谩⑺谧兊迷絹碓胶谩2惶赡苡惺裁撮_源的替代品能做到一樣好。

      這是NVIDIA CEO在斯坦福課堂上公開給Claude Code和OpenAI做背書——他不是在賣自家產(chǎn)品,他是在告訴學(xué)生「別自己折騰了,用最好的現(xiàn)成工具」。

      陸教授在直播里提到過一個非常貼切的比喻:「開發(fā)者就是一個包工頭。以前瓦匠、管匠、電工這些活都雇人做。現(xiàn)在都是AI做。包工頭需要的不是會砌墻,是知道該蓋什么樓。」

      黃仁勛這堂課上說的和陸教授的「包工頭論」完全一致——NVIDIA 4.5萬工程師不是不寫代碼了,他們是在用AI Agent協(xié)作式地完成以前需要10倍人力才能做的事。

      黃仁勛這堂課真正在教的,不是AI,是「品格」

      講到這里,我想把整堂課的內(nèi)容拉遠(yuǎn)一步來看。

      表面上看,黃仁勛在CS153課堂上講了三件事:AI正在重新發(fā)明計算、教育需要跟上AI、英偉達(dá)100%用Agent。

      但他真正花了最多時間講的,不是這三件事。他花了最多時間講的是——你作為一個人,應(yīng)該怎么面對你的工作和人生。

      他說「我只愛10%的工作」——是在教學(xué)生認(rèn)識真實(shí)。真實(shí)的工作不是每天都開心的,真實(shí)的創(chuàng)業(yè)不是每天都有成就感的。

      他說「主動去找痛苦」——是在教學(xué)生培養(yǎng)韌性。韌性不是天生的,是被反復(fù)錘出來的。你越早開始被錘,這塊肌肉就越壯。

      他說「你不知道你熱愛什么」——是在教學(xué)生放下執(zhí)念。不是非得「想清楚了」才能行動,有時候行動本身就是「想清楚」的過程。

      他說「洗廁所我也全力以赴」——是在教學(xué)生什么叫職業(yè)態(tài)度。這種態(tài)度跟行業(yè)無關(guān)、跟薪水無關(guān)、跟學(xué)歷無關(guān)——跟你是什么樣的人有關(guān)。

      這和前面梅耶·馬斯克講的「我從不檢查孩子作業(yè)、及格就好」并不矛盾。梅耶講的是方向上給孩子自由,不要覆蓋孩子的選擇。黃仁勛講的是態(tài)度上對自己嚴(yán)格,不管做什么都全力以赴。

      AI時代的原住民不是溫室花朵。原住民是在真實(shí)世界的風(fēng)浪里泡大的,既能駕馭AI的力量,也能承受做真事的代價。

      這堂課對中國家長的真正啟示

      講了這么多,回到家長最關(guān)心的問題——這堂課跟我家孩子有什么關(guān)系?

      關(guān)系非常大。因?yàn)辄S仁勛在CS153課堂上回答的那個學(xué)生提問——「我接下來幾年應(yīng)該把精力放在哪」,本質(zhì)上就是每個中國家長每天替孩子焦慮的問題。

      而黃仁勛的回答拆穿了中國家長最常陷入的兩個誤區(qū):

      誤區(qū)一:「幫孩子找到熱愛的事,他就能成功。」

      黃仁勛說:你怎么知道他熱愛什么?他怎么知道他不知道的東西?

      更重要的是——即使找到了熱愛的事,90%的日常依然是痛苦的。如果孩子只會在「快樂」的時候努力,在「痛苦」的時候放棄,他走不遠(yuǎn)。

      真正的做法是什么?不是「幫孩子找到熱愛」,是讓孩子從小建立「不管做什么都全力以赴」的態(tài)度,同時給他足夠多的機(jī)會去碰各種各樣的事情,在這個過程中,熱愛自然會浮現(xiàn)出來。

      黃仁勛在斯坦福讀書時同時在AMD設(shè)計芯片——不是因?yàn)樗笩釔坌酒梗且驗(yàn)樗谧龅倪^程中發(fā)現(xiàn)自己對這件事越來越深入。熱愛是做出來的,不是想出來的。

      誤區(qū)二:「讓孩子學(xué)會用AI就夠了。」

      黃仁勛說得很清楚:他自己學(xué)習(xí)都離不開AI了,100%的英偉達(dá)工程師都在用Agent。AI不是「加分項(xiàng)」——是基礎(chǔ)設(shè)施。

      但他同時也說了:「第一原理不變。」

      這意味著什么?意味著「會用AI」和「有底層思維能力」缺一不可。

      一個只會用AI但缺乏底層邏輯能力的孩子——AI幫他做出的東西是100分還是30分,他自己判斷不了。

      一個底層邏輯很強(qiáng)但拒絕用AI的孩子——他的效率會被用AI的同齡人碾壓。

      兩者都有,才是黃仁勛說的那種「兩只腳踩在兩邊」的狀態(tài)——理論和實(shí)踐同步,底層能力和AI工具同步。

      陸向謙教授的「原住民」概念在這里又有了新的一層含義——

      原住民不是只會用AI的孩子。原住民是從小用AI做真事、在做真事的過程中練出了底層能力和韌性的孩子。AI是水,但魚不只是會游泳,魚還得能在水里捕食、躲避天敵、穿越激流。光會『泡在水里』不夠,得能在水里活下來。

      這和黃仁勛的「痛苦論」完美吻合——原住民不是在AI的溫室里長大的,是在AI的真實(shí)世界里摔打出來的。

      最后的話

      黃仁勛在CS153課堂上說了很多話,但有一句我會記很久。

      有學(xué)生問他最后有什么建議,他說:

      不管給你什么工作,你都做到最好。這就是我的全部建議。

      這句話簡單到有點(diǎn)無聊。但放在他的人生里——從肯塔基小鎮(zhèn)的寄宿學(xué)校,到Denny's的洗碗池,到AMD的微處理器實(shí)驗(yàn)室,到NVIDIA差點(diǎn)死掉的那一年,到飛去日本求Sega CEO繼續(xù)付錢,到今天站在斯坦福CS153的講臺上——33年,每一步都是「不管干什么都做到最好」的結(jié)果。

      他沒有從一開始就「追隨激情」。他的激情是在做事的過程中一點(diǎn)一點(diǎn)長出來的。

      他沒有從一開始就「熱愛自己的工作」。他今天依然有90%的工作是痛苦的。

      但他有一樣?xùn)|西從來沒變過——不管面前擺的是什么,他都會全力以赴做到最好。然后在這個過程中,韌性長出來了,能力長出來了,方向也長出來了。

      不是想清楚了再做。不是找到熱愛了再做。不是準(zhǔn)備好了再做。

      是先做。做的過程中摔跤、吃苦、咬牙、再來。

      然后有一天你回頭看——原來這一路的苦,就是那個讓你扛得住未來的韌性。

      中國教育的雞湯說「找到熱愛就成功了」。

      黃仁勛說:找不到也沒關(guān)系。先做。做到最好。然后在苦里找到你的韌性。

      熱愛是奢侈品,韌性是必需品。

      前者是運(yùn)氣,后者是選擇。

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