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

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CS153課堂——這門課叫「前沿系統」（Frontier Systems），是斯坦福計算機系最熱的課之一。

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?！谷缓笏言捦策f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生愣住的話：

這是做計算機科學最好的時代。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傳播的，是后面那段關于「痛苦」的話。

作為一個學生，我接下來幾年應該把精力放在哪里？

黃仁勛停了一下，然后說出了一段和所有「成功學雞湯」完全相反的話——

有一種流行的建議說：『你應該選擇你熱愛的事，選擇讓你有激情的事，那就是你的職業方向?！晃矣X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聽了三遍的話：

所以，『你只應該選擇讓你有激情的事業』這個標準，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真聽的結論——

當你經歷痛苦，當你從掙扎中獲益，當你被反復推到那些讓你不舒服的境地里——它在教你一樣東西：韌性（resilience）。

當有一天，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。你也應該主動去找一些痛苦、一些磨難。因為有一天，你一定會需要那種韌性。

黃仁勛講的這個東西，恰恰是中國教育最缺的一課。中國家長現在兩個極端——要么把孩子逼到死、要么完全放養講「快樂教育」。但黃仁勛說的是第三條路：你得有熱愛，但光有熱愛遠遠不夠。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，是我聽過的所有成功人士發言里最誠實、也最有破壞力的一段。

絕大多數成功人士在被問到「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，可能只是因為他從來沒碰過AI一個17歲的高中生不知道自己熱愛生物學，可能只是因為他只在課本上見過生物一個22歲的大學畢業生說「我不知道自己想做什么」，可能不是因為他沒有激情，是因為他的人生經歷太窄了，窄到他根本不知道外面有什么可以激發他的激情的東西

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，在Denny's洗碗，在AMD打工設計微處理器。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設計微處理器。一只腳踩在理論這邊，一只腳踩在實踐那邊，兩邊同時進行。結果我學到了多得多的東西。

理論+實踐同步，不是先學完再做——這和陸向謙教授30年堅持的理念完全吻合。

陸教授常說：「學理論不如學案例，學案例不如做案例，做案例不如玩案例?！裹S仁勛當年在斯坦福的做法，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現的，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」的態度，而不是「追隨激情」的雞湯，讓他走到了今天。

我學習已經離不開AI了：黃仁勛的個人學習方法

講完「痛苦哲學」之后，課堂進入了AI部分。有學生問：「教育應該怎么跟上AI時代的變化？」

黃仁勛的回答從一句讓全場斯坦福學生都坐直了的自白開始——

我學習已經離不開AI了（I can't learn anymore without AI）。

然后他講了自己現在怎么學習——

我不是讓AI幫我總結論文就完了。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的研究者一樣交互——先問基礎問題，再深入追問。

大部分人還以為AI只能幫你總結文檔。但事實上，AI在幫你總結文檔的過程中，它自己也學到了很多。你應該把它當成一個活的研究伙伴來用。

這段話的含義極其深遠——

全球市值最高科技公司的CEO，親口說自己「學習已經離不開AI了」。他不是把AI當搜索引擎，是把AI當成自己的「私人研究員」——讓AI幫他讀論文、關聯論文、變成領域專家、然后和他深度對話。

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

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時代實時產生的知識了。Hennessy教授（斯坦福前校長）當年每周手寫一章——一本教科書要花好幾年。但現在知識在以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，但學習的方式必須變。

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、怎么學、學什么，必須跟著AI走。

讓孩子變成AI時代的原住民，就是讓他用AI的方式學那些不變的東西。

100%的英偉達工程師都在用AI Agent

黃仁勛在課堂上還透露了一個讓所有企業家都該重視的數據——

英偉達使用的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、大量設計，100%的工程師現在都有AI Agent的支持。我希望他們用最前沿的Agent工具，徹底改變英偉達的工作方式。

100%。不是「鼓勵使用」，不是「部分試點」——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倍生產力提升」——指向同一個結論：AI編程已經不是「趨勢」或「實驗」了，是行業標配。

但黃仁勛比其他人多說了一層——

我強烈建議你們去用Claude Code和OpenAI的現成產品。因為它管用、它好用、它在變得越來越好。不太可能有什么開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——他不是在賣自家產品，他是在告訴學生「別自己折騰了，用最好的現成工具」。

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

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，我想把整堂課的內容拉遠一步來看。

表面上看，黃仁勛在CS153課堂上講了三件事：AI正在重新發明計算、教育需要跟上AI、英偉達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」——是在教學生認識真實。真實的工作不是每天都開心的，真實的創業不是每天都有成就感的。

他說「主動去找痛苦」——是在教學生培養韌性。韌性不是天生的，是被反復錘出來的。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」——是在教學生放下執念。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」——是在教學生什么叫職業態度。這種態度跟行業無關、跟薪水無關、跟學歷無關——跟你是什么樣的人有關。

這和前面梅耶·馬斯克講的「我從不檢查孩子作業、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。黃仁勛講的是態度上對自己嚴格，不管做什么都全力以赴。

AI時代的原住民不是溫室花朵。原住民是在真實世界的風浪里泡大的，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，回到家長最關心的問題——這堂課跟我家孩子有什么關系？

關系非常大。因為黃仁勛在CS153課堂上回答的那個學生提問——「我接下來幾年應該把精力放在哪」，本質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：

誤區一：「幫孩子找到熱愛的事，他就能成功?！?/p>

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。

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」的態度，同時給他足夠多的機會去碰各種各樣的事情，在這個過程中，熱愛自然會浮現出來。

黃仁勛在斯坦福讀書時同時在AMD設計芯片——不是因為他「熱愛芯片」，是因為他在做的過程中發現自己對這件事越來越深入。熱愛是做出來的，不是想出來的。

誤區二：「讓孩子學會用AI就夠了?！?/p>

黃仁勛說得很清楚：他自己學習都離不開AI了，100%的英偉達工程師都在用Agent。AI不是「加分項」——是基礎設施。

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——理論和實踐同步，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。

這句話簡單到有點無聊。但放在他的人生里——從肯塔基小鎮的寄宿學校，到Denny's的洗碗池，到AMD的微處理器實驗室，到NVIDIA差點死掉的那一年，到飛去日本求Sega CEO繼續付錢，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一點長出來的。

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。

但他有一樣東西從來沒變過——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。

前者是運氣，后者是選擇。