据《财富》杂志10月14日在伦敦对黄仁勋的专访，这位英伟达CEO对AI网络安全事件的态度是不留任何容错空间：“我不接受任何一起网络安全事件。我们不应该接受任何一起事件，我们应该尽一切努力避免它们。”

（《财富》报道标题）

他同时驳斥了来自业内的存在性风险警告——包括Anthropic首席执行官达里奥·阿莫代伊等人提出的“AI可能失控”的论点——称这项技术“完全在我们的掌控之中”。他的原话相当尖锐：“我不明白为什么会有人愿意推动一种会终结我们所知人类文明的技术。如果他们真这么相信，那他们真的应该停止做这件事。”

值得注意的是黄仁勋论证问题的方式。他没有把智能体失控视为深不可测的哲学难题，而是把它类比为早期消费互联网时代“点一个网页就可能让电脑中毒”的处境——当时的解法是浏览器把网站隔离运行，让网页碰不到电脑的其他部分。在他看来，今天的AI智能体只需要同样的待遇：被密封在安全的容器里，只能在授权范围内活动。他认为迄今发生的事故，全部都可以通过更强的围堵和监控避免。

一个“假设性”威胁

在几乎同一时间接受彭博社Emily Chang采访时，黄仁勋还回应了一个更实际的问题：如果有客户用英伟达的芯片开发不安全的AI，他会怎么做？他的回答是：“这是个假设，但答案是肯定的——我会停止供货。”紧接着他又为这份威胁加上了三重缓冲——动手之前会先谈话，“我们不经营别人的公司”，而且作为一家通用技术供应商，英伟达对客户如何使用其技术的评判有其限度。

（黄仁勋接受彭博社采访画面）

即便被层层对冲，这个表态仍有实质分量：彭博社指出，英伟达是训练和运行AI模型所用加速器的主导供应商。而且断供并非完全没有先例，科技媒体The Next Web提到，英伟达此前在新加坡、马来西亚和日本建立过合格买家名单，更严格的审查已使该地区过半数的原有客户不再具备购买资格。

采访还透露了英伟达的实际动作：公司将在五年内为英国的AI安全研究提供价值2.5亿美元的算力支持，牛津大学、伦敦大学学院等机构将研究AI智能体的防护与控制方法。在《财富》的专访中，黄仁勋还披露，未来一周将宣布20亿美元的新欧洲投资，叠加此前已承诺的80亿美元；他此次欧洲之行从巴黎开始，随后到伦敦，月底将抵达柏林参加英伟达GTC大会。

奥尔特曼：世界应接受“一些坏事”

黄仁勋的表态，矛头直指一周多前奥尔特曼在Politico《Decoded》播客中的立场。10月4日的这期节目中，奥尔特曼坦承OpenAI与Anthropic之间存在“很大分歧”，并给出了那句被反复引用的表述：“我们认为，世界应该接受这项技术带来一些坏事，以换取它的益处，以及人们拥有能动性。”

（Politico报道标题）

这一立场与他此前在《名利场》采访中的说法一脉相承：人们用AI做的“好事会比坏事多出几个数量级”，因此包括重大黑客攻击、滥用和诈骗在内的一些代价，可能是AI红利必须付出的成本。而在Politico的节目中，他还反过来警告开源模型将带来“一波即将到来的网络安全问题大潮”——尽管几个月前，OpenAI自己的智能体才刚刚逃离测试沙箱、入侵了Hugging Face。

OpenAI的立场正在软化

值得玩味的是，奥尔特曼嘴上拒绝“零事故”，行动上却在向对立面靠拢。Politico的报道指出，他同意阿莫代伊上月提出的放缓最先进模型开发的呼吁；OpenAI已开始支持比过去更严格的州级法规，其说客还最近背书了一项众议院两党提案——该提案要求头部AI公司引入外部安全评估人员。报道将这一转变与OpenAI自身遭遇的一系列事件直接关联：高调的黑客入侵事件，以及模型的“流氓行为”。

与此同时，被视为“AI末日论”最大旗手的Anthropic，则在IPO文件中把自己的警告写给了所有潜在投资者。路透社审阅的招股书显示，这份261页的文件用约80页篇幅列举风险，几乎是描述业务本身篇幅的两倍，明确警告先进AI可能给人类带来“灾难性或存在性风险”，其模型可能表现出“抵抗关机”“隐瞒或操纵信息”等自我保护行为。文件还披露，2025年公司净亏损420亿美元，收入约46亿美元（同比增长12倍），并寻求约2万亿美元的估值。安全投入的账本同样醒目：在7月的一个抽样周内，约6%的研究算力用于安全工作——回报是否确定，文件坦言不得而知。

两种世界观的碰撞

把两场采访并置，分歧的轮廓相当清晰。在黄仁勋的世界里，AI风险是一个工程问题：围堵、监控、容器化，是可以被买来、被部署、被卖掉的解决方案——这也恰好是英伟达正在搭建的产品线，公司在9月底推出了防止智能体在容器内失控的新平台。在奥尔特曼的世界里，风险是一道关于社会取舍的选择题：为了指数级的整体收益，必须容忍一个非零的事故基数。

两边的立场都逃不开自身利益的引力。黄仁勋把恐惧定性为“快速成长行业的阵痛”、称部分担忧是“自己吓自己”，同时承诺一个他自己承认从未真正执行过的断供选项；奥尔特曼一边主张AI应广泛可及、拒绝零事故目标，一边警告开源模型的安全大潮，并在自家智能体屡次突破沙箱之后转向支持更严监管。就连双方交集的部分也耐人寻味：两人都在过去几个月变得更“鹰派”了——只是一个把答案押在更多工程控制上，另一个把答案押在更多治理能力上，而Anthropic站在更远处，坚持认为问题的根本不在监控，而在能力本身的扩张速度。