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钛媒体 2小时前

从厨师到高管,黄仁勋女儿四年薪资暴涨 670%

文 | 融中财经

8 月 18 日,韩国首尔良才。

LG 电子正在建设的一座 " 机器人数据工厂 ",迎来了一位访客——英伟达创始人兼 CEO 黄仁勋的女儿、现任英伟达物理 AI 平台产品与技术营销高级总监 Madison Huang(黄敏珊)。

该数据工厂可以模拟出家庭、工厂等真实环境,让机器人一边干活,一边积累动作数据,用于后续训练。按照 LG 最新披露的目标,这座工厂将在今年底前积累 10 万小时机器人训练数据,相当于连续运行近 12 年。

就在今天上午,Madison 在这座数据工厂停留了两个半小时,与 LG 电子 CEO 柳在哲、LG CNS CEO 玄信均等高管进行闭门会谈,重点讨论机器人合作事宜。离开时,记者问她本次参观的感受,她摇下车窗,只说了一个词:"Incredible。"(不可思议)

5 天前,黄仁勋刚刚在英伟达加州圣克拉拉总部见了 LG 集团会长具光谟。8 月 13 日,双方签署新的合作备忘录,合作范围一举覆盖机器人、AI 工厂和移动出行;LG 还宣布,基于英伟达 Isaac GR00T 打造的下一代双足人形机器人,计划在 2027 年第一季度公开亮相。

老板刚把战略谈完,女儿紧接着去了项目一线。

Madison 并非突然出现在 LG 的合作名单里。4 月,她已经在首尔与 LG 电子 CEO 柳在哲见面,讨论 Physical AI 合作;6 月,她又陪同黄仁勋访问韩国。6 月 7 日英伟达官网那篇宣布与 LG 共建 AI 工厂的文章,署名作者恰恰就是 Madison Huang。

一个学做菜,一个开酒吧

Madison Huang 人生的第一次大转弯,是黄仁勋帮她扳的方向盘。

高中毕业申请大学时,她原本准备沿着父母的路读电机工程。但今年她在首尔大学活动演讲时回忆,当时父亲对她说:" 我觉得你对工程并没有真正的热情,为什么不去追求那些你真正热爱的事物呢?"

她听从了父亲的建议,最终转向餐饮。高中毕业后,Madison 学习餐厅运营与酒店管理,并于 2012 年获得烹饪艺术工商管理学士学位。毕业后,她在纽约和旧金山湾区做过厨师,随后赴巴黎学习糕点,又到迈阿密文华东方酒店工作。2015 年 3 月,她在伦敦蓝带国际学院完成了为期六个月的 " 葡萄酒、美食与管理 " 文凭课程。同年,Madison 跨界加入了奢侈品集团 LVMH,担任市场营销与开发经理,任职近四年。

她的哥哥 Spencer Huang 则毕业于芝加哥哥伦比亚学院市场营销与文化研究专业,大学毕业后赴台湾学习中文,2015 年初在台北创立鸡尾酒吧 R&D Cocktail Lab,主打无酒单定制特调,调酒师根据客人的口味现场设计酒款,门店 2016 年入选 " 亚洲 50 佳酒吧 ",经营至 2021 年歇业。

经营酒吧期间,他还自学 IT 工具,用来管理库存、分析顾客偏好,同时将父亲在英伟达推行多年的 " 每周五件要事 "(top five things)汇报制度直接引入了门店管理。

一个在厨房、葡萄酒和奢侈品之间辗转,一个在台北吧台后调酒。二十多岁时,兄妹俩的人生和 " 英伟达接班人 " 几乎没有什么关系。

故事的转折出现在 2019 年前后。

据《The Information》此前对黄仁勋一双儿女的报道,Madison 和 Spencer 一起参加了 MIT 一个为期六周的人工智能课程,之后两人先后进入商学院:Madison 去了伦敦商学院,Spencer 则在纽约大学 Stern 商学院攻读 MBA,并重点学习人工智能。

2020 年前后,Madison 以市场部实习生身份加入英伟达;2022 年,Spencer 加入英伟达,最初担任 Isaac Sim Cloud 产品经理。兄妹俩都没有直接进入英伟达最核心、最成熟的 GPU 芯片业务。

Madison 现在是英伟达 Physical AI Platforms 产品与技术营销高级总监,负责 Omniverse、OpenUSD 开发平台、Cosmos 世界基础模型以及 Isaac 机器人平台,包括 Isaac GR00T;其团队负责市场项目、Go-to-Market 策略和开发者赋能。据《The Information》报道,她还加入了英伟达内部一个被称为 "The Band" 的小型高管团队,随黄仁勋参加重要演讲和行业活动,并参与相关幕后筹备。

Spencer 已经成为了英伟达机器人产品线经理。他负责的工作集中在机器人软件方面,包括机器人学习的开源仿真框架、合成数据生成,以及提升从工业移动操作机器人到通用人形机器人的自主能力。

一个走向了 Physical AI 的平台和生态,一个扎进了机器人软件。兄妹俩绕了一大圈,最后都落在了黄仁勋正在为英伟达寻找的下一块增长边界上。

根据英伟达向 SEC 提交的文件,Madison 2026 财年总薪酬约 123.2 万美元(830 万元人民币),上一财年薪酬约 113 万美元;Spencer 2026 财年总薪酬约 132 万美元,上一财年约 53 万美元,薪资同比增长了约 149%。要知道,2022 财年,Madison 的总薪酬不超过 16 万美元;以 16 万美元的上限计算,到 2026 财年,其总薪酬四年间至少增长了 670%。

《The Information》2025 年的报道曾把焦点对准英伟达内部的 " 裙带关系 "。黄仁勋在公司内部谈到这一问题时并没有回避:英伟达确实雇用了不少员工的子女,而他的判断是,父母通常不会主动推荐一个可能让自己难堪的孩子,且很多 " 英二代 " 的最终表现比父母更出色。

黄仁勋谈完战略,女儿来盯落地

8 月 18 日,Madison Huang 再次来到 LG。这次访问离双方高层刚刚敲定新一轮合作,只有几天。

8 月 13 日,LG 集团会长具光谟到访英伟达位于美国圣克拉拉的总部,与黄仁勋签署战略业务合作备忘录。双方将合作进一步聚焦到三条主线:机器人、AI 工厂和移动出行。

所以 Madison 这趟韩国行,是英伟达负责 Physical AI 产品与技术营销的高级总监来韩国推动项目落地。

事实上,这也不是她第一次介入 LG 合作。

今年 4 月,Madison 访韩后,LG 电子就公开表示正与英伟达讨论机器人、AI 数据中心和移动出行领域的合作。6 月 7 日,英伟达正式公布与 LG 集团建设 AI Factory 的合作,而这篇官方文章的署名作者正是 Madison Huang。

6 月 8 日,黄仁勋又与具光谟在首尔会面。LG 随后公布,双方将围绕 Physical AI、AI 基础设施和 Mobility 进一步扩大合作:共同开发基于 Isaac GR00T 生态的参考机器人,把 LG 的制造数据与英伟达 AI 计算、数字孪生技术结合起来,同时推进基于 NVIDIA DSX 的 AI Factory。

双方将组建由技术和业务专家组成的联合团队,把合作从研发延伸到现场验证和商业化;今年内,LG 还计划将 CLOiD 部署到美国田纳西州的洗衣机生产线进行实地验证。

到了 8 月,这张版图已经越来越具体。

LG 准备在 2027 年第一季度展示下一代双足人形机器人,并计划使用英伟达的 Jetson Thor 机器人计算平台和 Isaac GR00T 基础模型。

总的来说,LG 更多负责机器人 " 身体 " 和制造能力,英伟达则不断向机器人内部提供计算平台、模型和开发工具。

英伟达的 Jetson Thor 是装在机器人上的计算平台,用来处理感知、推理和控制;Isaac GR00T 则是它为人形机器人开发的一套开放模型与开发平台,从数据采集、仿真训练到模型评估和部署,试图把机器人开发流程串在一起。

训练机器人所需的 " 数据工厂 "LG 在同时建设。

英伟达 6 月公布的信息显示,LG 电子正在建设 Physical AI Data Factory,通过真实数据和 Cosmos 世界基础模型生成、扩充机器人训练数据;LG CNS 则计划把 Isaac、Cosmos 和 GR00T 接入自己的 PhysicalWorks 工业机器人平台,用于制造和物流场景。

这也是 Madison 8 月 18 日到良才研发园区重点查看的地方。

机器人行业现在的一道难题,是现实世界的机器人数据有限、采集成本高,而且劳动密集,很难规模化获得。

机器人可以造出来,机械臂可以动起来,但要让一台机器真正理解厨房、工厂和仓库里千变万化的环境,需要海量动作数据,以及持续训练、验证和重新部署的闭环。

数据工厂解决的就是这件事。再往上,还有更大的 AI 基础设施。

LG 计划在 2027 年上半年建设采用 NVIDIA Vera Rubin 平台的 AI Factory 参考站点,并在 2028 年上半年于韩国天安建设约 80MW 规模的 AI Factory,用于 Physical AI 和机器人基础模型等任务。

而英伟达甚至已经把手伸到了 AI 基础设施的融资端。8 月 10 日,英伟达宣布与 Apollo、BlackRock、Blackstone、Brookfield、Goldman Sachs 和 KKR 六家金融机构合作,建立 AI 算力基础设施融资平台,计划撬动超过 5000 亿美元第三方资本,将英伟达算力和全栈 AI 基础设施进一步变成可投资的资产类别。

这套玩法也开始引发争议。有 " 债王 " 之称的 DoubleLine Capital CEO 兼 CIO Jeffrey Gundlach 警告,用技术迭代迅速、使用寿命难以判断的 AI 芯片等资产为长期债务提供抵押,存在明显的期限错配风险。他随后又表示,当市场开始把这类 " 金融创新 " 包装成新的资产类别时,可能正是风险市场接近顶部时值得警惕的信号。

从数据采集、合成数据、模型训练,到 Omniverse 和 Isaac 的虚拟仿真,再到机器人本体上的 Jetson Thor,背后再接一座训练模型的 AI Factory ——英伟达试图把机器人开发的整条基础设施链连起来。

这也解释了为什么 Madison 这个 " 产品与技术营销 " 负责人会频繁出现在合作一线。

在英伟达,所谓产品营销早已不是传统意义上的广告推广。Physical AI 要真正进入汽车厂、机器人公司和大型工业集团,需要有人把技术平台、开发工具、合作伙伴、客户场景和商业落地串在一起。Madison 负责的,正是这一层。

值得注意的是,LG 并没有把所有 " 机器人大脑 " 交给英伟达。

LG 一边接入 Isaac GR00T 等英伟达工具,一边继续开发自己的 Robot Foundation Model(RFM);双方合作获得的机器人数据和制造现场验证经验,也将用于强化 LG 的自研模型。

这或许也是大型制造集团面对英伟达时最现实的姿态:

平台可以借,算力可以用,生态可以接,但真正与自己的产品、数据和场景绑定的能力,还要握在自己手里。

英伟达真正想拿下的是机器人时代的 " 底座 "

过去二十多年,GPU 一直是英伟达最核心的业务。

但到了生成式 AI 时代,它与其他芯片公司拉开的差距,已经不只是 GPU 本身。

CUDA、网络、服务器、训练软件、推理工具和开发者生态逐渐叠在一起,英伟达卖的是一整套 AI 基础设施。

一台真正能够进入工厂和家庭的人形机器人,需要至少解决几层问题:训练模型需要算力;理解现实世界需要数据;真机数据不够,就需要仿真和合成数据;模型训练完成后,还要在机器人本体上进行实时推理;最后,还要解决部署、安全和持续迭代。

英伟达正在把这些东西一层层拼起来。

按照它提出的 " 三台计算机 " 架构,DGX 负责训练 AI 模型;运行 Omniverse 仿真平台和 Cosmos 世界基础模型的 RTX PRO 服务器,相当于机器人的 " 虚拟训练场 ",负责仿真和生成合成数据;Jetson AGX Thor 则装进机器人本体,负责实时推理和控制。再加上 Isaac 机器人开发平台和 GR00T 人形机器人基础模型,英伟达试图把数据、训练、仿真到真机部署全部接进自己的体系。

英伟达未必需要自己造出最后那台机器人。它真正希望占据的,是不同机器人都要经过的开发入口。

说到这儿就不得不提马上要上市的宇树。2026 年 8 月 17 日,宇树发布了一款被称为 "Superman"(超人)的高速人形机器人。从公开演示看,这台机器人最高速度达到 12.66 米 / 秒,并完成了 2 米原地跳跃。8 月 19 日,宇树即将正式登陆科创板,发行价 150.8 元 / 股,发行市值约 609 亿元,认购倍数超 8000 倍,创下了科创板开板以来的纪录。截至 2026 年 7 月,宇树双足人形机器人累计生产下线约 1.8 万台。

今年 5 月底,英伟达公布首款 Isaac GR00T 开放式人形机器人参考设计:机器人的本体采用宇树科技 Unitree H2 Plus,配备 Sharpa Wave 五指触觉灵巧手,机载计算使用 Jetson Thor,开放软件、模型和开发工作流则来自 Isaac GR00T。

其实对英伟达来说,机器人的身体可以来自中国企业,手可以来自新加坡公司,未来也可以换成美国、欧洲或韩国厂商。

但只要研发人员仍然通过英伟达的计算平台、仿真框架和软件工具来训练、验证和部署机器人,英伟达就在产业链里拥有一个很难被绕过的位置。

结语

十几年前,Madison Huang 的人生还在厨房、糕点、葡萄酒和奢侈品之间打转;哥哥 Spencer Huang 则在台北的吧台后调酒。如今,一个在英伟达负责 Physical AI 平台的产品、市场和开发者生态,一个负责机器人软件产品。

他们进入的,恰好也是黄仁勋正在为英伟达寻找的新边界。

从 LG 的人形机器人,到宇树的本体,从机器人数据工厂到背后的 AI Factory,英伟达正在把自己过去在生成式 AI 里建立的优势,一点点搬进现实世界。

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