黄仁勋近日指出，全球在人工智能（AI）的规模扩展问题上普遍存在误解。他认为，“几乎整个世界”都未能正确理解AI发展的核心逻辑与潜在风险。这一观点引发了业界广泛关注，也促使我们重新审视AI技术的未来走向。

黄仁勋强调，当前许多企业和机构倾向于盲目追求模型参数数量的增长，认为更大的规模必然带来更强的能力。然而，这种单一化的思路忽略了实际应用中的效率与价值平衡。他指出，AI的发展不应仅以规模为唯一衡量标准，而应更加注重算法优化、数据质量以及应用场景的适配性。过度关注参数膨胀不仅可能导致资源浪费，还可能加剧训练成本和能耗问题，进一步拉大技术鸿沟。

此外，黄仁勋提醒，规模扩展带来的并非全是积极效应。随着模型复杂度提升，其可解释性和安全性也可能随之下降，这对用户信任构成了挑战。同时，过于依赖超大规模模型可能抑制创新活力，限制了中小型企业参与AI竞争的机会。因此，他呼吁行业回归理性，将更多精力投入到如何让AI更好地服务于社会需求上来。

综上所述，黄仁勋的警示提醒我们，在推动AI进步的同时，必须保持清醒头脑，避免陷入盲目追求“更大更复杂”的误区。唯有兼顾技术创新与社会责任，才能确保人工智能真正造福人类。