想必大家都关注了黄仁勋在GTC的演讲，各大平台都纷纷发布了演讲原文。然而在当下这个信息爆炸的时代，仅仅浏览原文而不提炼关键要点，就如同走马观花，难以获取真正有价值的信息。

仔细研读原文后，我提炼出其中最为核心的观点：在未来，token极有可能成为一种全新的资产形式。拥有大量token的人，就如同过去十年拥有多套房产的人一样，将成为真正意义上的富有者。

回顾过去上百年，人类对于“资源”或者资产的定义，一直相对稳定。

在工业时代，土地、能源和机器是至关重要的资产。土地是生产的基础，能源为各种生产活动提供动力，机器则大大提高了生产效率。而在互联网时代，流量、带宽和连接成为了关键资源。流量意味着用户关注度，带宽决定了信息传输的速度，连接则让全球的信息交流变得更加便捷。

随着时间推移，房子和股权等能持续升值并带来回报的资产，逐渐成为人们追求的目标。拥有多套房产可以享受房产增值带来的收益，持有优质股权则能分享企业发展的红利。

但黄仁勋却提出了一个大胆的预测，未来最重要的资源或许不再局限于土地、房产、股票，甚至算力也不再是唯一的关键，token将占据重要地位。

在未来，人与人之间的差距可能不再取决于个人是否具备完成某项任务的能力，而是手中拥有多少token，能够雇佣多少AI来为自己工作。

如今，我们早已习惯将电、水、网络视为社会运转的基础设施，它们的重要性不言而喻。没有电，各种电器设备无法运行；没有水，生活将陷入困境；没有网络，信息交流和业务开展都会受到极大阻碍。token看似与电有相似之处，但本质上却有着巨大差异，它并非对每个人都均等分配。

以电为例，能力强的人可以直接连接高压电，利用其强大的能量带动巨轮运转；而能力较弱的人可能只能使用电来吹风扇。这就如同不同人对token的利用程度不同。

所以，token与电、网最大的区别在于，电和网更像是公共的支撑平台，而token则是一种能够直接参与生产过程、显著放大个人能力，并且按照不同层次进行定价的资源。

未来极有可能出现这样一种场景：同样是上班族，有的人只能使用最基础的AI服务，完成一些简单的任务；而有的人却能够调用高推理模型、长上下文模型、研究级代理系统，还能同时并发调用多个智能体，高效地完成复杂的项目。

表面上，大家都在使用AI，但实际上，所调用到的智能生产力却有着天壤之别。

在当今职场，我们评价一个人仍然沿用着旧时代的标准，主要看学历高低、证书数量、技能掌握程度以及能否独立完成工作等。

然而在未来，这套评价标准将会发生改变。因为未来最重要的不再是“你自己是否具备完成某项任务的能力”，而是“你是否能够组织起一支AI劳动力队伍，将任务顺利完成”。这正是黄仁勋这场演讲中最值得普通人关注的地方。

这意味着未来一个人的工作产出，不再仅仅取决于个人的思维速度和勤奋程度，而是取决于以下两个方面：

其一，能够调动多少token。拥有更多的token，就意味着能够调用更强大的AI资源，从而完成更复杂的任务。

其二，能否高效地使用这些token。即使拥有大量的token，如果不懂得合理利用，也无法充分发挥其价值。

也就是说，未来的职场竞争可能会越来越侧重于“管理杠杆”的竞争，而非单纯的“体力和技能储备”竞争。

有的人手中token数量有限，只能零零散散地向AI提问，无法充分发挥AI的潜力；而有的人手中token充足，能够同时调动多个模型、多个代理和多个流程，像带领团队一样有条不紊地推进工作。这两者之间的差距将会非常巨大。

但更为关键的是，即使token数量相同，不同的人也会因为使用方式的不同而产生巨大差距。因为未来不仅要比拼“是否拥有token”，还要比拼“是否会使用token”。

例如，对于同一个问题，有的人可能需要反复尝试十次，浪费大量的token，最终却得不到理想的结果；而有的人能够精准地定义任务，一次就将目标阐述清楚，用较少的token就能调出高质量的答案。

所以，未来职场中真正优秀的人，未必是最辛苦工作的人，也未必是证书最多的人，更未必是每件事都亲力亲为的人。

而是那种具备明确目标意识、善于拆解任务、能够准确判断、懂得调用AI并且能够有效控制成本的人。

简单来说，未来打工人的核心竞争力可能会从传统的“个人技能包”转变为“智能劳动力调度能力”。过去，一个人的厉害之处在于自身能力出众；而未来，一个人的厉害之处在于能够让一群AI高效地为自己工作。

因此，黄仁勋想要表达的核心观点是，未来最有价值的资产可能不再是传统意义上的房子，而是能否持续掌握、合理配置并高效转化token这种新型生产资源。

未来，顶级智能资源、顶级模型能力、顶级代理系统以及顶级token配额，将会形成新的分层结构。

尤其是当AI成为通用劳动力之后，谁能够持续购买、调用并优化这种劳动力，谁就更有可能接近未来真正的财富入口。

说到这里，很多人可能会感到担忧。如今失业潮已经如此严重，未来普通人岂不是更加没有生存空间？

是不是不会编程、没有技术背景的人就会被彻底淘汰？

其实也并非如此。

因为未来真正稀缺的，很可能不是“是否掌握一点技术”，而是以下几种能力：

1. 判断力

AI虽然能够提供大量的答案，但它无法替我们做出判断。它可以生成多个方案，但哪个方案更适合特定的行业、客户和项目阶段，仍然需要我们自己去选择。在未来，机械执行的工作将变得不值钱，而具备“知道什么值得做”的判断力将成为宝贵的财富。

2. 目标定义能力

很多人认为自己不会使用AI，是因为提示词（Prompt）写得不够精彩。

实际上并非如此。

根本问题往往在于没有清晰地表达自己的需求。未来，谁能够准确地说清楚自己的目标，谁就更容易将AI运用得得心应手。

这一点取决于个人的理解能力和逻辑能力。

3. 任务拆解能力

复杂任务往往不是一句话就能完成的。善于使用AI的人，实际上是在进行“流程设计”。他们能够将一个模糊的目标拆分成多个阶段、多个动作和多个可执行的模块，这是未来每个人都必须掌握的能力。

4. 领域知识

随着AI能力的不断增强，通用能力将变得越来越廉价。而真正具有价值的，反而是行业理解、现实经验和场景判断。因为AI可以完成通用劳动，但它无法凭空获得行业经验、客户直觉和现场感。

所以对于普通人来说，已有的资源仍然具有一定的价值，尤其是那些一手的、难以用文字描述的经验。

因此，黄仁勋这场演讲最值得我们重视的，并非技术细节，而是其背后所体现的资源观念的转变。过去，我们认为财富的核心在于拥有土地、房子、股票和现金流。

在未来，这些固然仍然重要，但它们可能不再是唯一重要的因素。越来越重要的，可能是另一种能力：是否具备持续调用智能的能力。而token，恰恰是这种能力的一种计量单位。

所以未来人与人之间最本质的差距，可能不再体现在居住的房子大小、驾驶的车辆价格或者拥有的证书数量上。

而是体现在：

手中拥有多少token，

能够雇佣多少AI为自己服务，

是否能够将这些token转化为真正的生产力。

哦，差点忘了补充一点，为什么我们应该重视黄仁勋的预判。因为他之前的预判都已经成为了现实。

如今，大家都知道CUDA的重要性，也明白英伟达为何会成为AI时代的“卖铲人”，更清楚GPU为何从显卡演变成了整个大模型时代的核心动力。

然而在二十年前，这些并非是大家的共识，那时人们只将英伟达视为一家显卡公司。
GPU在大多数人眼中，仅仅是用于打游戏和进行图形处理的工具。

黄仁勋却做出了一个大胆的赌注：他认为GPU的并行计算能力将在未来成为一种更底层、更普适的基础设施。

事实证明，他赌对了……

那么，就让我们跟着黄仁勋一起下注，迎接未来的挑战与机遇。