黃仁勳給企業的 AI 導入建議：別算 ROI，先讓百花齊放

本文整理自 Cisco AI Summit 2026 年 2 月的特別直播活動。本文為系列文第一篇，另見五層蛋糕框架篇與豐裕宣言篇。

別算 ROI，那是錯的起手式

2026 年 2 月，黃仁勳（Jensen Huang）剛結束兩週的亞洲行程，前一天還在台灣，昨晚在休斯頓，深夜出現在 Cisco AI Summit 的舞台上。思科董事長暨執行長羅賓斯（Chuck Robbins）遞給他一杯紅酒，兩人坐下來聊天。羅賓斯開門見山問了一個所有企業領導者都想知道的問題：導入 AI 的第一步、第二步、第三步該怎麼走？

黃仁勳的回答出乎意料地直接。很多人問他 ROI 的問題，但他不從那裡切入。所有新技術在導入初期，都很難用試算表算出投資報酬率。你沒辦法在 Excel 裡精確預測一個全新技術會帶來多少回報。如果堅持要先看到明確的 ROI 才肯動手，你就永遠不會開始。

這個觀點其實和他對待公司內部的態度完全一致。在 NVIDIA 內部，AI 專案的數量多到「完全失控」，而黃仁勳認為這是好事。他們用 Anthropic，用 Codex，用 Gemini，什麼都用。當團隊裡有人說想嘗試某個 AI 工具，他的第一個回答永遠是「好」。

先說 Yes，再問 Why

黃仁勳提出了一個很有意思的管理哲學翻轉：多數公司的預設模式是「先問 Why，確認有道理了才說 Yes」。但他的做法剛好相反，先說 Yes，然後才問 Why。

他用養小孩來類比。孩子說想試某件事情，你會怎麼回答？你不會叫他先寫一份企劃書，證明這件事能帶來人生的財務成功或某種快樂，驗證過了才放行。你會說好，去探索吧。但奇怪的是，我們在家裡從不這樣要求小孩，到了公司卻變成另一套邏輯，什麼都要先證明價值才願意放手。

這不代表毫無方向的亂撞。黃仁勳強調，在讓百花齊放的同時，他非常清楚什麼對 NVIDIA 最重要。公司的核心是晶片設計、軟體工程、系統工程。他確保在這些核心領域投入最強的人才和最多的資源，用 AI 重新改造這些工作。NVIDIA 和 Synopsys、Cadence、Siemens 的合作就是這個邏輯的延伸，把最強的 AI 技術灌進設計工具裡，讓下一代產品的研發速度再往上跳一個量級。

百花齊放之後，什麼時候該收割

羅賓斯聽完追問了一個關鍵問題：百花齊放聽起來很好，但一千朵花同時開會讓花園變得很亂，什麼時候該開始「策展」，把資源集中到最有效的方向？

黃仁勳承認這是個判斷題，沒有標準答案。他自己的公司到現在都還沒開始策展，仍然讓各種 AI 專案自由生長。但他提供了一個思考框架：你不會想太早把所有木頭都綁在同一支箭上，因為萬一選錯了方向，損失更大。所以先讓各種實驗跑一段時間，等到趨勢開始浮現，再逐步把資源集中到最有潛力的方向。

這裡有個微妙但重要的區別。放手讓人實驗，不代表對核心問題漫不經心。黃仁勳的邏輯是兩軌並行：一軌是開放式的廣泛探索，什麼 AI 工具都可以試；另一軌是針對公司最核心的問題，集中最強的火力。前者搜索可能性，後者打關鍵戰役。兩件事同時做，互不衝突。

用三個極端值重新想像你的核心問題

黃仁勳給了一個很具體的思考框架：找到你公司最重要的工作，然後對它套用三個極端假設。

第一，假設速度是光速。過去需要一年才能完成的事情，現在能即時完成，你會怎麼做不一樣的事？第二，假設成本是零。過去很貴的東西現在不用錢了，你的策略會怎麼改變？第三，假設容量是無限。過去受限於規模的問題，現在完全沒有限制，你會怎麼重新設計？

他舉了一個圖分析的例子。過去處理關係圖譜，因為節點和邊的數量太龐大，你只能切成小塊來處理。但在 AI 豐裕的時代，你的態度應該是：把整張圖給我，多大我不在乎。如果你還在用過去的方式切割問題，分批處理，你就是在用舊世界的思維去做新世界的事。

更重要的是競爭壓力。如果你自己沒有這樣想，想像一下你的競爭對手正在這樣想。如果你的競爭對手也沒有這樣想，想像一下一家即將成立的新創公司正在這樣想。這種思維方式一旦被某個玩家採用，它就會改變整個產業的遊戲規則。

最有價值的智慧財產是你的問題，不是答案

對話接近尾聲時，黃仁勳丟出了一個讓在場觀眾都安靜下來的洞見。有人問他，企業應該租用雲端還是自建 AI 基礎設施？他的回答是：自己動手建。

他說，就像他建議自己的孩子去組一台電腦一樣。即使 PC 已經到處都是、技術已經成熟，你還是應該自己動手。掀開引擎蓋，換機油，搞懂每個零件的作用。這項技術對未來太重要了，你必須要有「動手做」的理解，不能只是當一個消費者。

但更深層的理由跟隱私有關。NVIDIA 自己在公司內部建了一套超級 AI 系統，沒有全部放在雲端。黃仁勳說他對把 NVIDIA 所有的對話都放在雲上不太放心。原因不是答案有多機密，而是問題本身就是最有價值的智慧財產。

你在想什麼、你在問什麼問題、你認為什麼事情重要，這些資訊比任何答案都更敏感。答案是一種商品，只要你知道該問什麼，答案通常不難找到。但「知道該問什麼」本身，就是企業最核心的競爭力。就像你去看心理治療師，你不會希望你問的那些問題被公開在網路上。公司也是一樣。

把「人在迴路中」翻轉過來

黃仁勳最後分享了一個他認為業界搞反了的觀念。很多人說 AI 應該有「人在迴路中」（human in the loop），意思是人類要監督 AI 的每個動作。但黃仁勳認為正確的思路應該翻轉過來，是「AI 在迴路中」（AI in the loop）。

邏輯是這樣的：你希望你的公司每天都比昨天更好、更有價值、更有知識。你不想倒退，不想停滯，不想每次都從頭開始。如果你的工作流程中有 AI 在旁邊持續記錄、學習、累積，它就能捕捉住員工的工作經驗和決策智慧。未來每個員工的工作流程中都會有大量的 AI 參與，而這些 AI 累積起來的知識和判斷力，會成為公司真正的智慧財產。

這個觀點讓 AI 不再只是「需要被監督的工具」，而是「組織知識的載體」。AI 在你的迴路中，就是你的一部分，跟著你成長、跟著你學習。未來的公司不再只靠人的記憶和經驗運作，而是人加上 AI 的持續學習一起構成的。