這是黃仁勛自 2016 年以來發(fā)表的第七篇公開長文，寫于 2026 年 3 月 10 日。

黃仁勛很少寫這類文章。每一次動(dòng)筆，基本上都意味著他認(rèn)為某件事足夠重要、需要親自說清楚。

這篇文章的核心論點(diǎn)很簡單：AI 不是一個(gè)應(yīng)用，不是一個(gè)模型，它是基礎(chǔ)設(shè)施——就像電力和互聯(lián)網(wǎng)一樣。他用"五層蛋糕"的結(jié)構(gòu)把整個(gè) AI 產(chǎn)業(yè)拆解清楚：能源、芯片、基礎(chǔ)設(shè)施、模型、應(yīng)用，每一層都在強(qiáng)化其他層，缺一不可。

這位全球 AI 產(chǎn)業(yè)的核心推動(dòng)者，不僅拆解了人工智能運(yùn)轉(zhuǎn)的底層邏輯，更直面行業(yè)對(duì) “AI 取代人類工作” 的普遍焦慮。他指出這場由 AI 驅(qū)動(dòng)的新基建浪潮，正成為人類歷史上規(guī)模最大的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)行動(dòng)，在重構(gòu)全球經(jīng)濟(jì)增長邏輯的同時(shí)，創(chuàng)造出海量高薪技術(shù)崗位，為各行各業(yè)的參與者打開全新機(jī)遇之門。

黃仁勛認(rèn)為，AI不僅是軟件的變革，更是一場重塑能源消耗、工廠建造和經(jīng)濟(jì)增長路徑的工業(yè)變革。這個(gè)影響力究竟如何？我們當(dāng)前處于哪一階段？以下，Enjoy：

原文鏈接： https://blogs.nvidia.cn/blog/ai-5-layer-cake/

人工智能是塑造當(dāng)今世界最強(qiáng)大的力量之一。它并非一款精巧的應(yīng)用程序或單一模型，而是如同電力和互聯(lián)網(wǎng)一般的核心基礎(chǔ)設(shè)施。

人工智能的運(yùn)行依托實(shí)體硬件、實(shí)際能源和現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)規(guī)律。它將原材料規(guī)模化轉(zhuǎn)化為智能能力，未來所有企業(yè)都會(huì)運(yùn)用人工智能，所有國家都會(huì)布局人工智能建設(shè)。

要理解人工智能的發(fā)展邏輯，我們可以從基本原理出發(fā)，審視計(jì)算機(jī)領(lǐng)域發(fā)生的根本性變革。

從預(yù)制軟件到實(shí)時(shí)智能

在計(jì)算機(jī)發(fā)展的絕大部分歷史中，軟件都是預(yù)制好的：人類編寫算法，計(jì)算機(jī)執(zhí)行算法。數(shù)據(jù)必須經(jīng)過精細(xì)結(jié)構(gòu)化處理，存入表格并通過精準(zhǔn)查詢調(diào)取，結(jié)構(gòu)化查詢語言也因此成為不可或缺的工具，支撐著這一體系的運(yùn)轉(zhuǎn)。

而人工智能打破了這一模式。

人類首次擁有了能理解非結(jié)構(gòu)化信息的計(jì)算機(jī)：它能識(shí)別圖像、讀取文本、聆聽聲音并理解語義，能結(jié)合語境和意圖進(jìn)行推理，最重要的是，它能實(shí)時(shí)生成智能結(jié)果。

人工智能的每一次回應(yīng)都是全新生成的，每一個(gè)答案都取決于用戶提供的語境。這并非軟件調(diào)取預(yù)制指令，而是軟件根據(jù)需求進(jìn)行推理、生成智能結(jié)果的過程。

正是由于智能的實(shí)時(shí)生成特性，其底層的整個(gè)計(jì)算體系都不得不被重新打造。

作為基礎(chǔ)設(shè)施的人工智能

從產(chǎn)業(yè)視角看，人工智能體系可拆解為五層架構(gòu)。

• 能源層

能源是整個(gè)體系的根基。實(shí)時(shí)生成的智能，需要實(shí)時(shí)供給的電力支撐。人工智能生成的每一個(gè)答案，背后都是電子的流動(dòng)、熱量的調(diào)控，以及能源向計(jì)算能力的轉(zhuǎn)化。這一層不存在任何抽象化的中間環(huán)節(jié)，能源是人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的基本前提，也是決定系統(tǒng)智能產(chǎn)出上限的核心約束條件。

• 芯片層

能源層之上是芯片層。這類處理器專為將能源高效、規(guī)模化轉(zhuǎn)化為計(jì)算能力而設(shè)計(jì)。人工智能的工作負(fù)載需要極強(qiáng)的并行處理能力、高帶寬內(nèi)存和高速互聯(lián)技術(shù)。芯片層的技術(shù)突破，決定著人工智能的規(guī)?；l(fā)展速度，以及智能服務(wù)的成本可及性。

• 基礎(chǔ)設(shè)施層

芯片層之上是基礎(chǔ)設(shè)施層，黃仁勛將其定義為“AI工廠”。涵蓋土地、電力輸送、冷卻系統(tǒng)、建筑工程、網(wǎng)絡(luò)通信，以及能將數(shù)萬臺(tái)處理器整合為一個(gè)整體的協(xié)同調(diào)度系統(tǒng)。這些系統(tǒng)就是人工智能工廠，其設(shè)計(jì)目的并非存儲(chǔ)信息，而是“制造” 智能。

• 模型層

基礎(chǔ)設(shè)施層之上是模型層。人工智能模型能理解多類信息，涵蓋語言、生物學(xué)、化學(xué)、物理學(xué)、金融、醫(yī)學(xué)乃至物理世界本身。大語言模型只是其中一個(gè)類別，蛋白質(zhì)人工智能、化學(xué)人工智能、物理模擬、機(jī)器人技術(shù)和自主系統(tǒng)等領(lǐng)域，正誕生著最具變革性的研究成果。

• 應(yīng)用層

最頂層是創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)價(jià)值的應(yīng)用層，包括藥物研發(fā)平臺(tái)、工業(yè)機(jī)器人、法律輔助系統(tǒng)、自動(dòng)駕駛汽車等。自動(dòng)駕駛汽車是具象化在機(jī)械中的人工智能應(yīng)用，人形機(jī)器人則是具象化在軀體中的人工智能應(yīng)用—— 二者依托相同的五層架構(gòu)，最終產(chǎn)生不同的應(yīng)用成果。

這便是人工智能的五層架構(gòu)體系：能源→芯片→基礎(chǔ)設(shè)施→模型→應(yīng)用

每一個(gè)成功的人工智能應(yīng)用，都需要調(diào)動(dòng)其下所有層級(jí)的支撐，直至為其供能的發(fā)電站。因此，黃仁勛認(rèn)為，AI正在創(chuàng)造未來整個(gè)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的就業(yè)崗位——從能源和建筑到先進(jìn)制造、云運(yùn)維和應(yīng)用開發(fā)。

目前，人工智能的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)才剛剛起步，全球投入已達(dá)數(shù)千億美元，但仍有數(shù)萬億美元的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)需求待滿足。

如今，全球范圍內(nèi)的芯片工廠、計(jì)算機(jī)組裝廠和人工智能工廠正以前所未有的規(guī)模落地建設(shè)，這正成為人類歷史上規(guī)模最大的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)浪潮。

這場建設(shè)浪潮需要海量的勞動(dòng)力支撐：人工智能工廠需要電工、水管工、管道安裝工、鋼鐵工人、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)人員、設(shè)備安裝人員和運(yùn)維人員。這段內(nèi)容回應(yīng)了“公眾普遍擔(dān)心AI 會(huì)取代人類工作”的焦慮。

可以看到，這場變革需要的是廣泛的勞動(dòng)力支撐，從基礎(chǔ)建設(shè)到日常運(yùn)維，各行各業(yè)的勞動(dòng)者都能參與其中。生產(chǎn)力提升創(chuàng)造了能力，能力擴(kuò)大進(jìn)而推動(dòng)整體經(jīng)濟(jì)增長，這是一種正向的強(qiáng)化循環(huán)。

這意味著，AI 正在創(chuàng)造大量技術(shù)性強(qiáng)、待遇優(yōu)厚且供不應(yīng)求的新崗位。而且，這些都是技術(shù)型高薪崗位，且目前供給嚴(yán)重短缺。

與此同時(shí)，人工智能也在推動(dòng)知識(shí)經(jīng)濟(jì)全領(lǐng)域的生產(chǎn)效率提升。以放射科為例，如今人工智能已能輔助讀取醫(yī)學(xué)影像，但放射科醫(yī)生的需求仍在持續(xù)增長，這并非悖論。

放射科醫(yī)生的核心使命是為患者提供醫(yī)療服務(wù)，讀取影像只是其中一項(xiàng)工作。當(dāng)人工智能承擔(dān)更多常規(guī)影像解讀工作后，醫(yī)生能將精力更多投入到診斷判斷、醫(yī)患溝通和臨床診療中。醫(yī)院的診療效率隨之提升，能服務(wù)更多患者，進(jìn)而需要招聘更多醫(yī)護(hù)人員。

效率的提升創(chuàng)造了服務(wù)容量，而容量的擴(kuò)大又推動(dòng)了行業(yè)發(fā)展。換句話說，AI的出現(xiàn)不是為了替代人，而是為了通過降本增效，做大蛋糕、做大市場增量。聽起來反直覺，但生產(chǎn)力的每一次躍遷，最終都是通過釋放人的潛力和擴(kuò)大服務(wù)邊界，來開啟更大規(guī)模的經(jīng)濟(jì)增長。

過去一年發(fā)生了哪些變化？

在過去一年，人工智能跨越了一個(gè)關(guān)鍵門檻：模型的性能已足以支撐規(guī)?；膶?shí)際應(yīng)用。其推理能力大幅提升，幻覺問題顯著減少，落地實(shí)用性實(shí)現(xiàn)質(zhì)的飛躍，基于人工智能的應(yīng)用首次開始創(chuàng)造真實(shí)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

藥物研發(fā)、物流、客戶服務(wù)、軟件開發(fā)和制造業(yè)等領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用，已展現(xiàn)出強(qiáng)勁的產(chǎn)品市場契合度，這些應(yīng)用也對(duì)底層所有層級(jí)的能力提出了更高要求。

開源模型在這一過程中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。全球絕大部分人工智能模型都是免費(fèi)開放的，科研人員、初創(chuàng)企業(yè)、大型企業(yè)乃至各個(gè)國家，都依托開源模型參與先進(jìn)人工智能的研發(fā)與應(yīng)用。當(dāng)開源模型達(dá)到行業(yè)前沿水平時(shí)，改變的不僅是軟件領(lǐng)域，更會(huì)激活整個(gè)五層架構(gòu)的全鏈路需求。

DeepSeek-R1就是一個(gè)強(qiáng)有力的例子。通過廣泛提供強(qiáng)有力的推理模型，加速了應(yīng)用層的采用，并增加了對(duì)訓(xùn)練、基礎(chǔ)設(shè)施、芯片和其底層能源的需求。

具體而言，DeepSeek-R1 在該架構(gòu)中發(fā)揮了以下作用：

• 作為“模型層”的突破口：DeepSeek-R1 作為開源推理大模型，其在數(shù)學(xué)、代碼等推理任務(wù)上的性能比肩 OpenAI o1 等國際頂尖模型，是開源模型能力的重要突破。

• 向上加速“應(yīng)用層”普及：通過廣泛開放強(qiáng)大的推理能力，它大大降低了開發(fā)門檻，加速了各種 AI 應(yīng)用在頂層的普及與采納。

• 向下產(chǎn)生強(qiáng)勁的拉動(dòng)效應(yīng)：DeepSeek-R1 不僅僅改變了軟件領(lǐng)域，它作為一個(gè)核心引擎，激活了對(duì)其下方每一層架構(gòu)的需求。隨著應(yīng)用層的普及，它直接帶動(dòng)了對(duì)底層訓(xùn)練（Training）、基礎(chǔ)設(shè)施、芯片和能源的需求增長。

• 帶動(dòng)行業(yè)熱潮：DeepSeek-R1 的出現(xiàn)令世界感到驚訝，讓研究人員、初創(chuàng)公司乃至整個(gè)國家都能依靠此類開放模型參與到先進(jìn) AI 的建設(shè)中。

總的來說，DeepSeek-R1 就像一個(gè)催化劑，位于模型層（第四層），通過其強(qiáng)大的開源推理能力拉動(dòng)了從應(yīng)用到能源的完整五層架構(gòu)。

這一切意味著什么？

當(dāng)我們將人工智能視為核心基礎(chǔ)設(shè)施，其背后的深層意義便清晰可見。

人工智能始于基于Transformer 架構(gòu)的大語言模型，但它的內(nèi)涵遠(yuǎn)不止于此：這是一場產(chǎn)業(yè)變革，將重塑能源的生產(chǎn)與消費(fèi)模式、工廠的建設(shè)方式、工作的組織形式，以及經(jīng)濟(jì)的增長邏輯。

人工智能工廠的建設(shè)，源于智能的實(shí)時(shí)生成需求；芯片的重新設(shè)計(jì)，源于效率對(duì)人工智能規(guī)模化發(fā)展的決定性作用；能源成為核心要素，源于它決定了智能產(chǎn)出的終極上限；應(yīng)用層的加速落地，源于底層模型終于跨越了規(guī)?；瘜?shí)用的門檻。

人工智能的五層架構(gòu)相互賦能、彼此強(qiáng)化。

這正是其基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)規(guī)模如此龐大、能同時(shí)影響眾多行業(yè)，且不會(huì)局限于單一國家或單一領(lǐng)域的原因。未來，所有企業(yè)都會(huì)運(yùn)用人工智能，所有國家都會(huì)布局人工智能建設(shè)。

此前，黃仁勛在瑞士達(dá)沃斯世界經(jīng)濟(jì)論壇年會(huì)上強(qiáng)調(diào)：“人工智能就是基礎(chǔ)設(shè)施。”他還主張每個(gè)國家都應(yīng)像對(duì)待電力或道路一樣對(duì)待人工智能，應(yīng)該把人工智能作為基礎(chǔ)設(shè)施的一部分。

并且，黃仁勛敦促各國建立自己的人工智能能力，借鑒當(dāng)?shù)卣Z言和文化。他說：“發(fā)展你的人工智能，繼續(xù)完善它，讓你的國家智能成為生態(tài)系統(tǒng)的一部分。人工智能非常易于使用——它是歷史上最易使用的軟件?！彼踔令A(yù)判，僅僅兩到三年，人工智能就覆蓋了近十億人。

因此，黃仁勛認(rèn)為，人工智能素養(yǎng)正變得不可或缺，“很明顯，學(xué)習(xí)如何使用人工智能——如何引導(dǎo)、管理、保護(hù)、評(píng)估人工智能是至關(guān)重要的?！?/p>

可以看到，我們?nèi)蕴幱谶@場變革的早期階段：大量基礎(chǔ)設(shè)施尚未建成，大批相關(guān)人才尚未培養(yǎng)，諸多潛在機(jī)遇尚未發(fā)掘。人類才剛剛推開這扇大門，機(jī)會(huì)始終屬于每一個(gè)被釋放了潛能、重新發(fā)現(xiàn)自我價(jià)值的人和公司。

杰克?韋爾奇說：“你可以拒絕學(xué)習(xí)，但你的競爭對(duì)手不會(huì)！”

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