在刚落幕的英伟达GPU全球技术大会上，首席执行官黄仁勋再次站在科技风暴的风口浪尖。他认为应该加快推进人工智能（AI）晶片算力的提升，以支持更大规模AI模型的推理需求。这助长机器很快达到通用人工智能，变得比人类更聪明，并将开启全球进步的新领域，也求证硅谷数千亿美元的AI投资是必要的。与此同时，阿里巴巴集团董事长蔡崇信则从另一个角度，理性提醒我们AI的终极目标未必只是更强大的算力或更大的模型，疯狂追求AI技术极限，而是AI应该开发以人为本的真正解决问题的能力。
过去几年，AI的发展就像一场豪赌。谁拥有更多GPU（即AI的运算核心）、更大模型、更多参数，谁就能在这场技术战争中抢占高地。黄仁勋坚信“推理“，即AI做出判断和行动的阶段，才刚刚开始；AI的下一个爆发点是“思考”能力——这需要更密集的算力支撑。他甚至预测，到2028年，AI产业将迈入一个规模达1万亿美元（约1万3100亿新元）的时代。
蔡崇信的观点则更接地气。他形象地比喻大规模投资AI前沿模型的科技巨头，就好像现在全球只有五六个“很富有的父母”，能负担得起培养出“一位能获得诺贝尔奖的孩子”的费用，但我们真的需要这样“完美的孩子”吗？相较之下，他更看重像中国初创公司DeepSeek那样，通过工程创新降低成本，让更多企业也能用上AI的普惠模型，来解决世界面对的各种实际问题。两种路径，一种强调技术顶峰， 一种强调实际落地。两者并非水火不容，而是对AI价值定义的差异。一方相信“更大即更好”，另一方认为“够用且好用”才是关键。这是一场“更大”与“更有用”的较量。
