人工智慧（AI）產業對安全風險與監管的爭論持續升溫之際，輝達(NVDA-US) 創辦人暨執行長黃仁勳近日在All-In Summit 2026上，公開抨擊近年愈演愈烈的「AI末日論」，直指部分關於AI可能造成災難性後果的預測缺乏科學依據，甚至可能製造不必要的社會恐慌。會中，美國總統川普也致電支持黃仁勳的說法，引發關注。
黃仁勳的批評，主要針對近期由Anthropic執行長Dario Amodei等人引發的AI安全討論。
Amodei近期曾發表文章，與多家尖端AI實驗室共同對AI安全風險提出警告，甚至對可能出現的「文明級滅絕」風險進行機率估算。
對此，黃仁勳強調：「這是編造的。這些人受過良好教育，被稱為研究員，在實驗室工作。這些詞彙的疊加加上這種預測，令人恐慌，不應該這樣做，這是不負責任的。 」
黃仁勳：過去多項AI預測已被現實推翻
黃仁勳在峰會上列舉過去幾年流傳的多項AI預測，認為不少說法最終都未成真。
他指出，過去曾有人預測，AI將在5年內完全取代放射科醫師，但實際情況卻相反，市場對放射科醫師的需求反而比過去更高。
此外，也有人預測未來6至12個月內，90%的程式碼將由AI生成，以及50%的初階職位將在6至9個月內消失，黃仁勳認為這些預測同樣沒有實現。
他也提及，GPT-2與Llama 3過去曾被認為「危險到不能發布」，以及「隔年將有一半白領工作消失」等說法，認為這些預測均未如預期發生。
黃仁勳因此認為，許多AI末日預測並非建立在科學或研究證據之上。他表示，現有以科學與研究為基礎的證據，反而指向不同方向，相關恐慌更多源自人們對未知事物的恐懼。
不過，黃仁勳也強調，Amodei文章中有關AI安全的部分仍值得認真看待，但對於未來發展的「科學預測」，他認為明顯缺乏科學基礎。
他表示，這類說法即使出自科學家之口，也不代表其本身就是科學。
黃仁勳談遞歸自我改進：基本工程控管仍在
針對近期AI產業高度關注的遞歸自我改進（RSI），黃仁勳也提出不同於「失控論」的看法。
他認為，RSI並不是某種難以理解的「黑魔法」，而是由多項既有技術與方法組合而成，包括上下文學習、技能累積、反思機制、強化學習及合成資料生成等，這些方法都能協助AI持續提升解決問題的能力。
黃仁勳進一步指出，透過LoRA等低秩適配技術，開發者可以在不重新訓練基礎模型的情況下提升模型能力；隨著模型累積更多經驗，再將相關成果用於重新訓練基礎模型，整體流程在工程層面仍處於可控範圍。
他認為，「RSI」一詞目前被部分人士刻意賦予令人恐慌的色彩「武器化」，讓外界產生AI能力可能不斷自我強化、最終失控的印象。
黃仁勳表示，企業可以在內部進行RSI，但產品真正發布前，仍必須經過評估與測試，並確認不存在回歸問題，相關基本工程控制流程始終存在。
川普突襲致電：AI是未來20至25年的「石油」
峰會進行期間，川普突然致電黃仁勳，並透過現場擴音系統向數千名與會者發表談話。
川普形容目前圍繞AI及資料中心的部分爭議「整件事就是個騙局」，並力挺資料中心建設。他表示，資料中心能帶來財富，也能讓各州受益，更形容AI將成為未來20至25年的「石油」，規模甚至可能超越網際網路。
川普同時批評部分反對資料中心建設的聲音，認為相關人士正在協助那些不希望美國成功的人，並強調「機器人不會統治世界，AI不會接管世界」。
川普還提到，目前約有20兆美元投資正在流入，並將這項規模與前一屆政府時期不到1兆美元的投資進行比較。
通話結束後，黃仁勳表示，川普能夠「看穿這場騙局」，即使民調顯示反對聲音占據優勢，仍選擇支持AI及資料中心發展，需要相當大的勇氣。
黃仁勳揭示輝達策略：建立技術後讓生態系百花齊放
談到輝達自身的AI布局，黃仁勳表示，公司核心策略是「盡可能往上走，但盡量保持在低層」。
他解釋，輝達的目標並非從AI生態系中搶走市場，而是提供整個產業所需要的基礎技術，讓不同企業與開發者在此基礎上發展。
黃仁勳以cuDNN與Megatron Core為例，指出輝達建立必要的技術後，讓不同AI框架與大規模訓練技術得以發展，進而形成更廣泛的生態系。
隨著收購Hugging Face，輝達在開源AI領域的布局也更加明確。黃仁勳透露，目前公司在自動駕駛、生物醫藥等5個垂直領域擁有尖端開源模型，包括自動駕駛模型Alpamayo，以及蛋白質合成模型Proteina Complexa。
他表示，輝達進入這些領域主要是因為客戶有需求，而相關客戶尚未具備自行開發的能力，而不是為了主動顛覆競爭對手。
在AI基礎建設融資方面，黃仁勳表示，輝達正與黑石、高盛等金融機構合作，透過Cloverleaf等計畫為AI基礎建設提供融資支持，並持續擴大澳洲、東南亞等地的區域雲端合作夥伴網路。
黃仁勳：部分領域「超級智慧」已經到來
談及AI目前的發展階段，黃仁勳甚至認為，在特定領域，「超級智慧」已經出現。
針對主持人提出的「是否已經進入通用人工智慧（AGI）時代」，黃仁勳回答「我認為我們也到了」。
不過，他隨後以自動駕駛為例說明自己的定義。他指出，對自動駕駛汽車而言，人們並不需要它完成與駕駛無關的工作，只要它能在駕駛這個特定領域展現超越人類的能力，就可以稱為「超級智慧」。
黃仁勳表示，在自動駕駛領域，AI的事故率已達到人類的十分之一；而在蛋白質合成、虛擬篩選等領域，也已經出現類似情況。
面對AI安全、監管與產業發展之間日益激烈的爭論，黃仁勳最後呼籲降低相關討論的「戲劇性」，並認為更重要的是讓整個美國共同推動AI發展。
