[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"article-jensen-huang-ai-more-jobs-than-it-cuts-zh":3,"tags-jensen-huang-ai-more-jobs-than-it-cuts-zh":33,"related-lang-jensen-huang-ai-more-jobs-than-it-cuts-zh":48,"related-posts-jensen-huang-ai-more-jobs-than-it-cuts-zh":52,"series-industry-c5feb6d7-a993-4c37-a5d5-f59a231fddeb":89},{"id":4,"title":5,"content":6,"summary":7,"source":8,"source_url":9,"author":10,"image_url":11,"keywords":12,"language":21,"translated_content":10,"views":22,"is_premium":23,"created_at":24,"updated_at":24,"cover_image":11,"published_at":25,"rewrite_status":26,"rewrite_error":10,"rewritten_from_id":27,"slug":28,"category":29,"related_article_id":30,"status":31,"google_indexed_at":32,"x_posted_at":10,"tweet_text":10,"title_rewritten_at":10,"title_original":10,"key_takeaways":10,"topic_cluster_id":10,"embedding":10,"is_canonical_seed":23},"c5feb6d7-a993-4c37-a5d5-f59a231fddeb","黃仁勳：AI 會創造更多工作","\u003Cp>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.nvidia.com\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">NVIDIA\u003C\u002Fa> 執行長 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.nvidia.com\u002Fen-us\u002Fai-data-science\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Jensen Huang\u003C\u002Fa> 的說法很直接：\u003Ca href=\"\u002Fnews\u002Fopenai-anthropic-eye-historic-ipos-zh\">AI\u003C\u002Fa> 會創造比它拿走更多的工作。這句話聽起來很樂觀，但數字沒有那麼好敷衍。NVIDIA 員工數從 2024 會計年度末的 29,600 人，增加到 2026 年 3 月的 42,000 人。\u003C\u002Fp>\u003Cp>講白了，黃仁勳不是在喊口號。他是在拿自己公司當例子。AI 真的只會砍人嗎？如果答案是肯定的，那 NVIDIA 這種賣 GPU、軟體、雲端方案的公司，理論上不該還在大舉招人。\u003C\u002Fp>\u003Cp>他的核心論點很簡單。每一次電腦技術換代，都讓人做更多事。PC 讓文件處理變快，網路讓協\u003Ca href=\"\u002Fnews\u002Ftap-browser-automation-programs-zh\">作變\u003C\u002Fa>快，手機讓你隨時在線。AI 也一樣，只是速度更兇。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>為什麼黃仁勳不太怕裁員說\u003C\u002Fh2>\u003Cp>黃仁勳在 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002F@lexfridman\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Lex Fridman Podcast\u003C\u002Fa> 上講得很白。過去 34 年，他用來工作的工具一直在變。可是工作的目的沒變。設計師還是要設計，工程師還是要寫軟體，主管還是要協調資料和人。\u003C\u002Fp>\n\u003Cfigure class=\"my-6\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1775182909759-vmnb.png\" alt=\"黃仁勳：AI 會創造更多工作\" class=\"rounded-xl w-full\" loading=\"lazy\" \u002F>\u003C\u002Ffigure>\n\u003Cp>這句話很重要。因為很多人把「工具變了」直接等於「工作沒了」。其實沒那麼簡單。工具會改變流程，也會改變產能。產能一高，企業就會想做更多案子，開更多產品線，接更多客戶。\u003C\u002Fp>\u003Cp>外界的焦慮也是真的。文章提到，有 71% 的美國人擔心 AI 造成永久性失業。這不是小數字。代表多數人不是在討論效率，而是在擔心飯碗。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>NVIDIA 員工數從 29,600 人增至 42,000 人。\u003C\u002Fli>\u003Cli>黃仁勳說 AI 會讓工作速度變快。\u003C\u002Fli>\u003Cli>文章引用 71% 美國人擔心 AI 造成永久失業。\u003C\u002Fli>\u003Cli>他看過 34 年的軟體與硬體變化。\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>我覺得他的反駁有一點狠，但合理。PC、網際網路、行動裝置都沒有讓工作消失。它們只是把工作變得更密、更快、更難躲。AI 很可能也是這樣。只是這次，速度快到很多人還沒反應過來。\u003C\u002Fp>\u003Cp>你可以把它想成一個很現實的問題。當一個 LLM 能在 30 秒內整理完會議紀錄，老闆第一個想的通常不是「那我們少開會」。老闆更常想的是「那我們是不是可以多開兩個專案」。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>NVIDIA 自己的招人數字很誠實\u003C\u002Fh2>\u003Cp>NVIDIA 的人力成長，是黃仁勳論點裡最硬的證據。假如 AI 真的只是全面壓縮人力需求，那賣 AI 基礎建設的公司應該先縮編才對。但現實剛好相反。需求一上來，工程、產品、業務、客服、部署都要人。\u003C\u002Fp>\u003Cp>這也符合 AI 產業現在的樣子。大家嘴上都在談自動化，實際上卻在拼整合。模型要跑得穩，得有伺服器、散熱、網路、資安、監控、資料管線。每一項都要人處理。AI 不是一鍵結束，它是把工作切得更細。\u003C\u002Fp>\u003Cp>黃仁勳在 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.nvidia.com\u002Fen-us\u002Fgtc\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">NVIDIA GTC\u003C\u002Fa> 上還提到，AI 相關訂單到 2027 年可能衝到 1 兆美元。這種規模不是靠一兩個工程師就能撐起來。你要人去做系統整合，也要人去做部署，還要人去維運。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>2024 會計年度末，NVIDIA 有 29,600 名員工。\u003C\u002Fli>\u003Cli>到 2026 年 3 月，員工數變成 42,000 人。\u003C\u002Fli>\u003Cli>中間增加了 12,400 人。\u003C\u002Fli>\u003Cli>黃仁勳預估 2027 年 AI 訂單可達 1 兆美元。\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>這組數字很有意思。它表示 AI 不只是在省成本，也在製造新的成本結構。公司要買更多 GPU，要請更多架構師，要找更多懂 API、模型、資料平台的人。說得白一點，AI 不是讓企業少花錢，而是把錢花到另一種地方。\u003C\u002Fp>\u003Cp>所以問題不是「AI 會不會讓工作消失」。問題是「哪些工作會先變少，哪些工作會先變多」。這兩件事差很多。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>黃仁勳怎麼看待 AI 與過去技術\u003C\u002Fh2>\u003Cp>黃仁勳一直把 AI 放進同一條歷史線裡看。PC、網路、手機，都讓人更有效率。效率一提高，工作量通常不會下降，反而會上升。因為企業會要求你做更多，客戶也會期待你更快回應。\u003C\u002Fp>\n\u003Cfigure class=\"my-6\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1775182922377-ka4o.png\" alt=\"黃仁勳：AI 會創造更多工作\" class=\"rounded-xl w-full\" loading=\"lazy\" \u002F>\u003C\u002Ffigure>\n\u003Cp>這個現象你應該很熟。以前寄 Email，大家覺得很快。後來變成 5 分鐘內回覆才正常。以前有網站就夠了，後來變成要有即時客服。工具越強，標準就越高。這很煩，但很真實。\u003C\u002Fp>\u003Cp>AI 的情況更明顯。它不只幫你搜尋資料，還能寫程式、做摘要、產圖、產測試案例。也就是說，它直接碰到知識工作最貴的那一段。那企業當然會想把這些能力塞進更多流程。\u003C\u002Fp>\u003Cblockquote>“The tools that I've used to do my job have changed continuously in the last 34 years, and sometimes quite dramatically,” Huang said on the Lex Fridman podcast.\u003C\u002Fblockquote>\u003Cp>這句話很值得慢慢看。工具一直變，不代表工作本身就消失。工作常常只是換一套做法。以前要手動整理的東西，現在交給軟體。以前要人跑的流程，現在交給 API 串接。人還在，只是重心變了。\u003C\u002Fp>\u003Cp>如果你在做產品、前端、後端、資料工程，這件事應該很有感。AI 先吃掉的是重複性高的部分。剩下來的部分，通常更需要判斷力、溝通力、整合力。這些能力短期內還很難完全自動化。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>跟 Copilot、ChatGPT、Claude 比一下\u003C\u002Fh2>\u003Cp>要看黃仁勳的說法準不準，不能只看 NVIDIA。還要看整個 AI 工具市場怎麼長。現在主流工具不是只做聊天，而是往工作流裡面塞。這才是重點。\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.microsoft.com\u002Fen-us\u002Fmicrosoft-365\u002Fcopilot\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Microsoft Copilot\u003C\u002Fa> 直接進 Office 生態。它不是要你換工作，而是要你在 W\u003Ca href=\"\u002Fnews\u002Fcursor-3-parallel-agents-design-mode-zh\">or\u003C\u002Fa>d、Excel、Outlook 裡面更快做完事。這種設計很聰明，因為它碰的是既有工作流程，不是叫你重學一套。\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fopenai.com\u002Fchatgpt\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">ChatGPT\u003C\u002Fa> 則是從聊天工具一路往程式、搜尋、企業應用擴張。它讓很多人第一次感受到，LLM 不只是玩具。它可以變成寫作助手、研究助手、客服助手，甚至是初階程式助手。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>Copilot 主要切入 Office 知識工作。\u003C\u002Fli>\u003Cli>ChatGPT 已經跨到寫作、程式、搜尋。\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.anthropic.com\u002Fclaude\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Claude\u003C\u002Fa> 在長文分析與企業使用上很強。\u003C\u002Fli>\u003Cli>NVIDIA 人數增加 12,400 人，顯示整體需求還在擴張。\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>再看 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.anthropic.com\u002Fclaude\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Claude\u003C\u002Fa>。它在長上下文、文字整理、文件分析上很受歡迎。這代表市場不是只想要一個聊天機器人，而是想要能進工作場景的助手。誰能進流程，誰就有機會拉高使用頻率。\u003C\u002Fp>\u003Cp>所以黃仁勳的判斷，不是單靠樂觀。他看到的是整個生態系都在長。當工具開始進到企業流程，新的職位就會冒出來。像是 AI 產品經理、模型治理、資料標註、提示設計、AI 安全、部署維運。這些職位 5 年前很多公司根本沒編制。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>這波變化其實更像換工法\u003C\u002Fh2>\u003Cp>很多人以為 AI 是在跟人搶工作。其實更像是在改工法。以前一個團隊要 10 個人做的事，現在可能 6 個人就能跑完。但公司不一定只留 6 個人。它可能讓同樣的 10 個人去接 2 倍案子。\u003C\u002Fp>\u003Cp>這就是為什麼「AI 會不會裁員」這題很難用一句話回答。短期內，重複性高的工作一定會先被壓縮。可是中期來看，產能提高後，需求也會跟著長。尤其是軟體、廣告、客服、內容、資料分析這些領域，變化會更快。\u003C\u002Fp>\u003Cp>黃仁勳自己也不是只談理想。他還提到自己管理約 60 位直接下屬時，偏好群體會議，不愛一對一。這種做法很像 NVIDIA 的工作文化：少一點資訊落差，多一點同步處理。這對 AI 時代很合理，因為速度比形式更重要。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>接下來 12 到 24 個月才是重點\u003C\u002Fh2>\u003Cp>我覺得真正的觀察點，不是 AI 會不會取代某些職務。這件事已經在發生。真正要看的是，企業會不會因為 AI 而把更多工作往外擴。只要需求擴張速度大於裁員速度，總工作量就不會縮太快。\u003C\u002Fp>\u003Cp>接下來 12 到 24 個月，最值得注意的是三件事。第一，企業是否持續招 AI 整合與維運人才。第二，軟體公司是否把 AI 直接塞進核心產品。第三，台灣的工程師和 PM 是否開始把 AI 當成日常工具，而不是展示用玩具。\u003C\u002Fp>\u003Cp>如果你在公司裡想問一個有用的問題，我會建議問這句：哪些任務會在 3 個月內變快？變快之後，會冒出哪些新工作？這比空談裁員有用多了。因為真正會改變你職涯的，通常不是技術名稱，而是工作拆法。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我的判斷很直接：AI 會先改工作內容，再改職稱。等大家發現這點時，很多流程已經默默重寫了。\u003C\u002Fp>","NVIDIA 執行長黃仁勳認為，AI 會創造比它消滅更多工作。從 NVIDIA 人數成長與產品需求來看，這個說法不是空話。","www.technobezz.com","https:\u002F\u002Fwww.technobezz.com\u002Fnews\u002Fnvidia-ceo-jensen-huang-says-ai-will-create-more-jobs-than-it-eliminates",null,"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1775182909759-vmnb.png",[13,14,15,16,17,18,19,20],"黃仁勳","NVIDIA","AI 工作","AI 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