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黃仁勛罕見發(fā)長文:未來幾年傳統(tǒng)軟件和APP形態(tài)或?qū)⑾?,AI智能體極可能成主流

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當(dāng)?shù)貢r(shí)間周二,英偉達(dá)CEO黃仁勛發(fā)表了一篇罕見的關(guān)于人工智能的長篇博客文章,這是他自2016年以來發(fā)表的第七篇公開長文。

黃仁勛系統(tǒng)定義了AI“五層架構(gòu)”,將其比喻為“五層蛋糕”,自下而上依次由能源、芯片、基礎(chǔ)設(shè)施、模型和應(yīng)用構(gòu)成。


據(jù)界面新聞,在AI“五層架構(gòu)”中,最底層的能源層,被黃仁勛定義為AI基礎(chǔ)設(shè)施的第一性原理,也是系統(tǒng)能產(chǎn)生多少智能的絕對(duì)約束條件,他強(qiáng)調(diào),實(shí)時(shí)生成的智能需要實(shí)時(shí)產(chǎn)生的電力,生成的每一個(gè)Token(詞元)都是電子移動(dòng)、熱量管理以及能源轉(zhuǎn)化為計(jì)算能力的結(jié)果,不存在任何抽象層,而當(dāng)前能源供給已成為AI規(guī)?;l(fā)展的緊迫瓶頸。

能源層之上是芯片層,作為算力的物理基礎(chǔ),這也是英偉達(dá)的核心領(lǐng)地,黃仁勛指出,AI工作負(fù)載需要極其龐大的并行計(jì)算能力、高帶寬內(nèi)存以及快速的互連,芯片層的進(jìn)步直接決定了AI的擴(kuò)展速度,以及智能成本的下降程度,當(dāng)前芯片技術(shù)的迭代速度,仍難以完全匹配AI算力需求的爆發(fā)式增長。

芯片層之上是基礎(chǔ)設(shè)施層,黃仁勛將其定義為“AI工廠”,這一層涵蓋土地、電力輸送、冷卻系統(tǒng)、建筑施工、網(wǎng)絡(luò),以及將成千上萬個(gè)處理器協(xié)同編排為一臺(tái)機(jī)器的系統(tǒng),其設(shè)計(jì)初衷不是為了存儲(chǔ)信息,而是為了制造智能。他強(qiáng)調(diào),當(dāng)前全球正大規(guī)模興建三類設(shè)施:芯片制造廠、超級(jí)計(jì)算機(jī)工廠以及AI工廠,這正在成為人類歷史上最大規(guī)模的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。

基礎(chǔ)設(shè)施層之上是模型層,黃仁勛指出,AI模型可以理解多種類型的信息,包括語言、生物學(xué)、化學(xué)、物理學(xué)、金融、醫(yī)學(xué)以及物理世界本身,ChatGPT這類大語言模型僅僅是其中的一個(gè)類別,而行業(yè)對(duì)模型的應(yīng)用仍局限于表面,其深層潛力尚未被挖掘。他特別強(qiáng)調(diào)了開源模型的關(guān)鍵角色,并以DeepSeek-R1為例,指出當(dāng)強(qiáng)大的推理模型被廣泛可用時(shí),它不僅改變了軟件本身,更激活了整個(gè)架構(gòu)棧的需求,加速了應(yīng)用層的技術(shù)采用,并增加了對(duì)底層訓(xùn)練、基礎(chǔ)設(shè)施、芯片和能源的需求。

黃仁勛表示,AI最頂層的應(yīng)用層是AI創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)價(jià)值的核心領(lǐng)域,涵蓋藥物發(fā)現(xiàn)平臺(tái)、工業(yè)機(jī)器人、法律助手、自動(dòng)駕駛汽車等,同樣的底層架構(gòu),可以支撐不同的應(yīng)用輸出,當(dāng)前應(yīng)用層的創(chuàng)新的空間仍十分廣闊。

他預(yù)判,未來幾年,傳統(tǒng)的軟件和APP形態(tài)或?qū)⑾?,一種全新的軟件范式AI Agent(智能體)極有可能成為主流。每一個(gè)成功的應(yīng)用都會(huì)向上拉動(dòng)其下方的每一層,從模型、基礎(chǔ)設(shè)施、芯片,一直延伸到最底層的發(fā)電廠,形成強(qiáng)大的產(chǎn)業(yè)拉動(dòng)效應(yīng)。

針對(duì)AI發(fā)展帶來的就業(yè)擔(dān)憂,黃仁勛認(rèn)為,AI非但不會(huì)削減崗位,反而會(huì)創(chuàng)造大量新的就業(yè)機(jī)會(huì),尤其是在基礎(chǔ)設(shè)施和熟練技術(shù)工種領(lǐng)域,支持AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)所需的勞動(dòng)力極其龐大,AI工廠需要電工、水管工、鋼鐵工人、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)人員、安裝工和操作員等,這些都是高技能、高薪酬的崗位,且目前供不應(yīng)求。AI正在填補(bǔ)全球范圍內(nèi)卡車司機(jī)、護(hù)士、會(huì)計(jì)等崗位的巨大勞動(dòng)力缺口,而非制造失業(yè)。

第一財(cái)經(jīng)報(bào)道,黃仁勛強(qiáng)調(diào)了史上最大規(guī)模的AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)才剛剛開始。

“目前已投入數(shù)千億美元,但仍需建設(shè)價(jià)值數(shù)萬美元的基礎(chǔ)設(shè)施。”黃仁勛說,每一個(gè)成功的應(yīng)用都會(huì)拉動(dòng)其下的每一層,直至維持其運(yùn)行的動(dòng)力設(shè)備。放眼全球,芯片工廠、計(jì)算機(jī)組裝廠和AI工廠正在以前所未有的規(guī)模建設(shè)。

他表示,支撐這一建設(shè)進(jìn)程所需的人力非常龐大,AI工廠需要電工、管道工、管件工、鋼鐵工人、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)人員、安裝人員和操作員等。與此同時(shí),AI正在提高整個(gè)知識(shí)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的生產(chǎn)力。生產(chǎn)力將提升創(chuàng)造產(chǎn)能,產(chǎn)能擴(kuò)大則將推動(dòng)增長。

回顧過去一年,黃仁勛總結(jié)稱,AI 跨越了一個(gè)重要的門檻。模型性能顯著提升,可以大規(guī)模投入使用。推理能力增強(qiáng),幻覺現(xiàn)象減少,落地應(yīng)用能力大幅提升。

當(dāng)?shù)貢r(shí)間2月25日,黃仁勛在接受外媒采訪時(shí)表示,市場誤判了AI對(duì)軟件公司的威脅。

他重申了自己的觀點(diǎn),即AI助手不會(huì)取代這些軟件工具,而是會(huì)反過來使用它們,雖然這聽起來“有悖常理”,大批軟件公司將使用AI助手來開發(fā)軟件并提高效率。

黃仁勛表示:“我們今天所使用的所有這些工具,無論是Cadence、Synopsys、ServiceNow還是SAP,它們的存在都有一個(gè)根本且正當(dāng)?shù)睦碛?。AI助手將成為智能軟件,能夠代表我們使用這些工具,幫助我們大幅提升生產(chǎn)力......歸根結(jié)底,我們需要工具來完成具體工作,并以我們能夠理解的方式把信息反饋給我們?!?/p>

當(dāng)?shù)貢r(shí)間2月25日,英偉達(dá)發(fā)布截至2026年1月25日的2026財(cái)年第四季度財(cái)報(bào)。該季度英偉達(dá)營收681億美元,同比增長73%,創(chuàng)歷史新高;GAAP凈利潤429.6億美元,同比增長94%;毛利率75%,同比增長2個(gè)百分點(diǎn)。

2026財(cái)年,英偉達(dá)營收2159億美元,同比增長65%,GAAP凈利潤1200.7億美元,同比增長65%。

編輯|張錦河 杜波

校對(duì)|金冥羽

每日經(jīng)濟(jì)新聞綜合自界面新聞、第一財(cái)經(jīng)、公開信息

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