Jensen Huang: The Key to Using AI Is Your Judgment, Not Prompts
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NVIDIA CEO Jensen Huang said in a recent interview that what sets people apart is not writing longer prompts, but using AI with your own cognition rather than letting AI think for you. He believes AI cannot replace your definition of the endgame; before asking questions, you should first clarify the skeleton of the business logic, the pitfalls to avoid, and the acceptance criteria, then treat AI as a pathfinding engineer to exhaustively map out blind spots. He also cautioned that NVIDIA has its own position in selling computing power, but for creators and engineers, the most valuable ability in the future is breaking down real problems.
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英伟达CEO黄仁勋在最近的访谈里,把很多人用 AI 的根本误区一句话点破了,
老黄说真正拉开差距的不是谁抄的提示词更长,而是你到底是在让 AI 替你思考,还是带着自己的认知去让它叩开未知的边界。
很多人用 AI,习惯把一个空白的任务直接甩给对话框,指望大模型从零给自己一个惊艳的方案。
这种用法就像把空白考卷丢给实习生,你连自己要什么都没想清楚,AI 吐出来的也只能是一堆四平八稳的正确废话。
老黄点破的本质在于,AI 永远无法替代你对终局的定义。
真正的高手提问,是在敲下第一行字之前,就已经想清楚了业务的逻辑骨架、要绕开的坑、以及验收的标准,然后把 AI 当成不知疲倦的探路工兵,去帮你暴力穷举那些你算力不够、时间不及的盲区。
AI 是超跑的发动机,你的判断力才是方向盘。
你自己没有清晰的目的地,把油门踩到底,也只是在原地疯狂烧胎。
留个清醒来看,老黄说这话自然有英伟达卖算力的立场,他恨不得所有人每秒钟都把显卡跑满,但对普通创作者和工程师来说,这个提醒极其关键。
以后最值钱的竞争力,再也不是背诵了多少个提示词模板,而是你拆解一个真实问题的锋利程度。
工具负责扩大你的执行半径,你的定义能力决定了这个圆的圆心在哪。 https://t.co/17KGH01Kz9