輝達（Nvidia）執行長黃仁勳近日接受《All-In Podcast》節目專訪時直言，未來頂級人才的關鍵能力，在於誰能把 AI 技術應用得最透徹。他在訪談中深入剖析 AI 代理（AI Agents）將如何徹底顛覆傳統的電腦程式設計模式，未來的工程師不再是單純地埋頭撰寫程式碼，而是負責構築想法與架構，帶領並指導著上百個 AI 代理協同作戰。
黃仁勳：年薪 50 萬美元的工程師一年用太少 Token，會讓我極度擔憂！
在 AI 時代，人類的工作模式已被徹底改變。黃仁勳在專訪中提出一項假設：如果公司聘請一位年薪高達 50 萬美元的軟體工程師或 AI 研究員，但在年底考核時，這位工程師表示自己一整年只花費了 5000 美元的 Token，黃仁勳直言自己會「極度擔憂甚至抓狂」。
黃仁勳期望這樣的高薪頂尖人才，每年應該要消耗至少價值 25 萬美元的 Token。對此，主持人也巧妙比喻，這就像是美國職籃 NBA 球星勒布朗．詹姆斯（LeBron James）每年願意花費上百萬美元來保養身體以維持巔峰狀態一樣。黃仁勳也強調，如果不使用這些工具，就像是晶片設計師拒絕使用電腦輔助設計（CAD）軟體，堅持用紙筆畫圖一樣不合理。
既然知識型工作者是企業內最具價值的資產，企業自然應該賦予他們「超人類」的能力。當員工不再依賴純手工打造代碼，過去認為「太困難、需要太多人、花費太長時間」的限制都將消失，人類將能專注於發揮創造力，工作產值也將大幅躍升。
未來每一位工程師，背後都有上百個 AI 代理撐腰
許多上班族目前對 AI 的認知，仍停留在與單一聊天機器人的一問一答階段，但黃仁勳指出，產業已經從單純的語言模型處理，跨入「代理運算」（Agentic Processing）階段。未來，當人們在螢幕前下達指令時，背後其實是一整組 AI 團隊在奔波。
這些 AI 代理具備短期與長期記憶，能自主使用工具、互相溝通協作。其中有些是負責大架構的大型模型，有些是專注特定任務的小型模型，還有負責影像的擴散模型（Diffusion Models）與自我回歸模型。黃仁勳預測：「未來每一位工程師，手下都將擁有上百個 AI Agents。」
主持人在專訪中舉例分享，他個人僅花 90 分鐘，就靠著雲端 AI 代理系統替換掉一整套企業軟體架構；甚至利用 AI 自動化研究系統搭配大量數據，只在桌上型電腦運行了 30 分鐘，就跑出過去需要花費 7 年、足以登上《科學》（Science）期刊的重量級博士論文結果。將數年工時濃縮至半小時，正是未來 AI 代理普及後，人類可掌握的超級生產力。
文學院的好日子來了！黃仁勳點名「語言」將是含金量最高的技能
當 AI 具備如此強大的自動化能力時，人類的價值究竟在哪裡？黃仁勳強調，過去的工程師負責寫程式碼，但在未來，工程師將轉變為撰寫想法、架構與規格的「指揮官」。
他也特別給予年輕人建議，除了深厚的科學與數學基礎依然重要外，「語言技能」將是一大關鍵，因為「語言就是 AI 的程式語言」，甚至英文系學生未來都可能是最成功的一群人。總結黃仁勳在訪談中的觀點，未來職場真正值錢的技能，將轉變為以下 3 大核心能力：
1. 清楚規畫架構並組織團隊
面對龐大的專案，未來的人才需要具備構築想法與架構的能力，並像組織團隊一樣，將任務交派給合適的 AI 代理去執行。
2. 精準說出需求
如何精確地下達指令是一門藝術。必須懂得如何給出明確指引，但又「不過度限制」，保留足夠的空間讓 AI 去創新並產出你期望的結果。
3. 判斷 AI 產出的正確性
AI 產出後，人類必須負責定義什麼是「好」與「壞」的標準。具備深刻的專業領域知識，來反覆迭代、引導腦力激盪，並審查驗證 AI 的產出，是人類無法被取代的重要能力。
資料來源：Jensen Huang: Nvidia's Future, Physical AI, Rise of the Agent, Inference Explosion, AI PR Crisis；本文初稿由 AI 協助整理，編輯：支琬清
