3月10日，英偉達CEO黃仁勛罕見在個人署名文章中系統(tǒng)闡述AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展邏輯，這是他自2016年以來發(fā)表的第七篇公開長文。

他指出，AI不應(yīng)被理解為單一模型或應(yīng)用，而是一個正在形成的基礎(chǔ)設(shè)施體系。

人工智能（AI）是當今塑造世界的最強大力量之一。它不僅是一個聰明的應(yīng)用程序或單一的模型；它是如同電力和互聯(lián)網(wǎng)一樣不可或缺的基礎(chǔ)設(shè)施。

在他看來，AI產(chǎn)業(yè)正在經(jīng)歷一次類似工業(yè)革命級別的技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。當前全球已投入數(shù)千億美元，但整體建設(shè)仍處早期階段。

黃仁勛表示，AI是“五層蛋糕”基礎(chǔ)設(shè)施——能源、芯片、基礎(chǔ)設(shè)施、模型、應(yīng)用，還需數(shù)萬億美元建設(shè)。

他預(yù)判，未來幾年，傳統(tǒng)的軟件和APP形態(tài)或?qū)⑾В环N全新的軟件范式AI Agent（智能體）極有可能成為主流。

針對AI發(fā)展帶來的就業(yè)擔憂，黃仁勛認為，AI非但不會削減崗位，反而會創(chuàng)造大量新的就業(yè)機會，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。

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2、一個基于真實業(yè)務(wù)場景的可運行Agent Demo

3、一份量身定制的落地推進計劃

4、在線陪跑與生態(tài)資源對接支持

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01

AI正在從“軟件”變成實時生成智能

黃仁勛首先解釋了AI與傳統(tǒng)軟件的根本差異。

過去幾十年，軟件基本是“預(yù)先寫好的程序”。開發(fā)者編寫算法，計算機按規(guī)則執(zhí)行。數(shù)據(jù)必須結(jié)構(gòu)化，并通過數(shù)據(jù)庫查詢調(diào)用。而AI改變了這一模式。

黃仁勛寫道：“這是計算機歷史上第一次，機器可以理解非結(jié)構(gòu)化信息——圖像、文本、聲音，并理解其中的意義。”

更重要的是，AI并不是從數(shù)據(jù)庫中讀取答案，而是實時生成智能。

他解釋：“每一個回答都是新生成的，每一次輸出都取決于上下文。計算機不再只是執(zhí)行指令，而是在推理。”

由于智能是在實時生成，這迫使整個計算架構(gòu)重新設(shè)計。

02

AI產(chǎn)業(yè)的“五層結(jié)構(gòu)”

在文章中，黃仁勛提出了一個AI產(chǎn)業(yè)的結(jié)構(gòu)框架：五層技術(shù)棧——能源、芯片、基礎(chǔ)設(shè)施、模型、應(yīng)用。

他強調(diào)，這五層之間是強耦合關(guān)系。

能源最基礎(chǔ)的一層是能源。實時生成的智能需要實時產(chǎn)生的電力。每一個生成的 token（標記），都是電子移動、熱量管理以及能源轉(zhuǎn)化為計算力的結(jié)果。在這一層之下，沒有任何抽象層。能源是 AI 基礎(chǔ)設(shè)施的第一性原理，也是決定系統(tǒng)能產(chǎn)生多少智能的硬性約束條件。

芯片在能源之上是芯片。這些處理器旨在將能源大規(guī)模且高效地轉(zhuǎn)化為計算力。AI 工作負載需要龐大的并行計算能力、高帶寬內(nèi)存以及快速的互連技術(shù)。芯片層的進步，決定了 AI 擴展的速度，以及智能變得可負擔的程度。

基礎(chǔ)設(shè)施在芯片之上是基礎(chǔ)設(shè)施。這包括土地、電力輸送、冷卻系統(tǒng)、建筑施工、網(wǎng)絡(luò)，以及將成千上萬個處理器協(xié)同運作組成一臺機器的系統(tǒng)。這些系統(tǒng)就是“AI 工廠”。它們的設(shè)計初衷不是為了存儲信息，而是為了制造智能。

模型在基礎(chǔ)設(shè)施之上是模型。AI 模型能夠理解多種類型的信息：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。語言模型僅僅是其中的一個類別。目前一些最具顛覆性的工作正發(fā)生在蛋白質(zhì) AI、化學(xué) AI、物理模擬、機器人技術(shù)以及自主系統(tǒng)領(lǐng)域。

應(yīng)用最頂層是應(yīng)用，這也是創(chuàng)造經(jīng)濟價值的地方。藥物發(fā)現(xiàn)平臺、工業(yè)機器人、法律助手、自動駕駛汽車均屬此類。自動駕駛汽車是具身于機器中的 AI 應(yīng)用；人形機器人則是具身于軀體中的 AI 應(yīng)用。它們使用的是同一個技術(shù)棧，卻帶來了不同的成果。

03

AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)仍處早期

在產(chǎn)業(yè)規(guī)模上，黃仁勛給出了一個清晰判斷。

他說：“我們目前只投入了幾千億美元，而未來還需要建設(shè)數(shù)萬億美元規(guī)模的基礎(chǔ)設(shè)施。”

全球范圍內(nèi)，芯片工廠、服務(wù)器組裝廠和AI數(shù)據(jù)中心正在加速建設(shè)。黃仁勛稱這一趨勢可能成為“人類歷史上最大規(guī)模的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)之一”。

與此同時，這也帶來新的勞動力需求。AI數(shù)據(jù)中心建設(shè)需要大量技術(shù)工人，包括：電工、管道工、網(wǎng)絡(luò)工程師、設(shè)備安裝人員。

他強調(diào)：“參與這場變革并不一定需要計算機博士學(xué)位。”

04

開源模型推動AI產(chǎn)業(yè)擴張

黃仁勛還特別提到開源模型在AI生態(tài)中的作用。

他指出，全球大量AI模型是開放的，企業(yè)、研究機構(gòu)以及國家都依賴這些模型參與AI發(fā)展。當開源模型達到先進水平時，會帶動整個產(chǎn)業(yè)鏈需求。

他舉例稱：“DeepSeek-R1就是一個典型案例。”

該模型公開后，推動了應(yīng)用開發(fā)，同時也增加了對訓(xùn)練算力、基礎(chǔ)設(shè)施、芯片和能源的需求。換句話說，一個模型的突破，會向下拉動整個產(chǎn)業(yè)鏈。

05

AI的影響不止軟件產(chǎn)業(yè)

在文章最后，黃仁勛強調(diào)，AI不僅改變軟件行業(yè)，還會影響能源、制造、勞動力結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟增長方式。

他說：“AI是一場工業(yè)級轉(zhuǎn)型，它會改變能源生產(chǎn)方式、工廠建設(shè)方式、工作組織方式以及經(jīng)濟增長模式。”

他認為，目前AI仍處早期階段。大量基礎(chǔ)設(shè)施尚未建成，大量人才仍未培訓(xùn)完成。

但趨勢已經(jīng)非常明確：“AI正在成為現(xiàn)代世界的基礎(chǔ)設(shè)施。”

以下為文章全文翻譯版：

《AI是“五層蛋糕”基礎(chǔ)設(shè)施》

2026年3月10日，作者：黃仁勛 (Jensen Huang)

人工智能（AI）是當今塑造世界的最強大力量之一。它不僅是一個聰明的應(yīng)用程序或單一的模型；它是如同電力和互聯(lián)網(wǎng)一樣不可或缺的基礎(chǔ)設(shè)施。

AI 運行在真實的硬件、真實的能源和真實的經(jīng)濟基礎(chǔ)之上。它獲取原材料，并將其大規(guī)模地轉(zhuǎn)化為智能。每一家公司都將使用它，每一個國家都將建設(shè)它。

為了理解為什么 AI 會以這種方式發(fā)展，我們需要從第一性原理出發(fā)進行推演，并審視計算領(lǐng)域究竟發(fā)生了哪些根本性的變化。

從預(yù)錄制軟件到實時智能 在計算技術(shù)發(fā)展的大部分歷史中，軟件都是“預(yù)錄制”的。人類編寫算法，計算機負責執(zhí)行。數(shù)據(jù)必須經(jīng)過精心的結(jié)構(gòu)化處理，存儲在表格中，并通過精確的查詢語句進行檢索。SQL之所以變得不可或缺，正是因為它讓那個世界得以正常運轉(zhuǎn)。

然而，AI 打破了這種模式。

這是我們有史以來第一次，計算機能夠理解非結(jié)構(gòu)化的信息。它能夠看懂圖像、閱讀文本、聽懂聲音并理解其中的含義。它能夠?qū)ι舷挛暮鸵鈭D進行推理。最重要的是，它能夠?qū)崟r生成智能。

每一次響應(yīng)都是全新創(chuàng)造的。每一個答案都取決于你所提供的上下文。這不再是檢索預(yù)存指令的軟件，而是能夠根據(jù)需求進行推理并生成智能的軟件。

正因為智能是實時生成的，支撐它的整個底層計算技術(shù)棧都必須被重新發(fā)明。

作為基礎(chǔ)設(shè)施的 AI 當你從工業(yè)的角度審視 AI 時，它可以被拆解為一個五層的技術(shù)棧。

能源 最基礎(chǔ)的一層是能源。實時生成的智能需要實時產(chǎn)生的電力。每一個生成的 token（標記），都是電子移動、熱量管理以及能源轉(zhuǎn)化為計算力的結(jié)果。在這一層之下，沒有任何抽象層。能源是 AI 基礎(chǔ)設(shè)施的第一性原理，也是決定系統(tǒng)能產(chǎn)生多少智能的硬性約束條件。

芯片 在能源之上是芯片。這些處理器旨在將能源大規(guī)模且高效地轉(zhuǎn)化為計算力。AI 工作負載需要龐大的并行計算能力、高帶寬內(nèi)存以及快速的互連技術(shù)。芯片層的進步，決定了 AI 擴展的速度，以及智能變得可負擔的程度。

基礎(chǔ)設(shè)施 在芯片之上是基礎(chǔ)設(shè)施。這包括土地、電力輸送、冷卻系統(tǒng)、建筑施工、網(wǎng)絡(luò)，以及將成千上萬個處理器協(xié)同運作組成一臺機器的系統(tǒng)。這些系統(tǒng)就是“AI 工廠”。它們的設(shè)計初衷不是為了存儲信息，而是為了制造智能。

模型 在基礎(chǔ)設(shè)施之上是模型。AI 模型能夠理解多種類型的信息：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。語言模型僅僅是其中的一個類別。目前一些最具顛覆性的工作正發(fā)生在蛋白質(zhì) AI、化學(xué) AI、物理模擬、機器人技術(shù)以及自主系統(tǒng)領(lǐng)域。

應(yīng)用 最頂層是應(yīng)用，這也是創(chuàng)造經(jīng)濟價值的地方。藥物發(fā)現(xiàn)平臺、工業(yè)機器人、法律助手、自動駕駛汽車均屬此類。自動駕駛汽車是具身于機器中的 AI 應(yīng)用；人形機器人則是具身于軀體中的 AI 應(yīng)用。它們使用的是同一個技術(shù)棧，卻帶來了不同的成果。

這就是 AI 的“五層蛋糕”： 能源 → 芯片 → 基礎(chǔ)設(shè)施 → 模型 → 應(yīng)用。

每一個成功的應(yīng)用都在強有力地拉動它底部的每一層，一直延伸到維持其運轉(zhuǎn)的發(fā)電廠。

我們才剛剛開始這一建設(shè)進程。目前我們已經(jīng)投入了數(shù)千億美元，但仍有數(shù)萬億美元的基礎(chǔ)設(shè)施等待建設(shè)。

放眼全球，我們看到芯片工廠、計算機組裝廠和 AI 工廠正在以史無前例的規(guī)模拔地而起。這正在成為人類歷史上規(guī)模最大的一場基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。

支撐這一建設(shè)所需的勞動力是極其龐大的。AI 工廠需要電工、水管工、管道裝配工、鋼鐵工人、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)人員、安裝工以及操作員。這些都是高技能、高薪酬的崗位，且目前供不應(yīng)求。你不需要擁有計算機科學(xué)博士學(xué)位，也能參與到這場變革之中。

與此同時，AI 正在推動整個知識經(jīng)濟的生產(chǎn)力提升。以放射學(xué)為例，現(xiàn)在 AI 已經(jīng)可以輔助讀取掃描影像，但對放射科醫(yī)生的需求卻仍在持續(xù)增長。這并不是一個悖論。

放射科醫(yī)生的核心職責是關(guān)懷患者，而讀取影像只是這過程中的一項任務(wù)。當 AI 承擔了更多日常的重復(fù)性工作時，放射科醫(yī)生就可以將精力集中在診斷判斷、溝通交流和患者護理上。這樣一來，醫(yī)院的效率提高了，能夠服務(wù)更多的患者，進而也會雇傭更多的員工。

生產(chǎn)力創(chuàng)造了容量，容量帶來了增長。

過去一年發(fā)生了什么改變？ 在過去的一年里，AI 跨過了一個重要的分水嶺。模型變得足夠優(yōu)秀，能夠在宏觀規(guī)模上發(fā)揮實用價值。推理能力提升了，幻覺減少了，事實依據(jù)的準確性（Grounding）有了顯著提高。這是有史以來第一次，基于 AI 構(gòu)建的應(yīng)用開始產(chǎn)生真正的經(jīng)濟價值。

在藥物發(fā)現(xiàn)、物流、客戶服務(wù)、軟件開發(fā)以及制造業(yè)等領(lǐng)域的應(yīng)用，已經(jīng)展現(xiàn)出了極強的產(chǎn)品市場契合度。這些應(yīng)用有力地拉動著它們底下的每一個技術(shù)層。

在這里，開源模型發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。世界上大部分的模型都是免費的。研究人員、初創(chuàng)公司、大型企業(yè)乃至整個國家，都依賴開源模型來參與到先進的 AI 浪潮中。當開源模型達到最前沿水平時，它們改變的不僅僅是軟件，它們更是激活了跨越整個技術(shù)棧的需求。

DeepSeek-R1 就是一個強有力的例子。通過讓一個強大的推理模型被廣泛使用，它加速了應(yīng)用層的落地，同時也增加了對其底層的訓(xùn)練、基礎(chǔ)設(shè)施、芯片和能源的需求。

這意味著什么 當你將 AI 視為不可或缺的基礎(chǔ)設(shè)施時，其深遠的影響便清晰可見。

AI 始于 Transformer 架構(gòu)的大語言模型。但它遠不止于此。這是一場工業(yè)變革，它重塑了能源的生產(chǎn)與消耗方式、工廠的建造方式、工作的組織方式，以及經(jīng)濟的增長方式。

之所以要建設(shè) AI 工廠，是因為現(xiàn)在智能是實時生成的； 之所以要重新設(shè)計芯片，是因為效率決定了智能擴展的速度； 能源之所以成為核心，是因為它設(shè)定了智能產(chǎn)能的絕對上限； 應(yīng)用之所以在加速落地，是因為它們底層的模型已經(jīng)跨過了分水嶺，最終能夠在大規(guī)模場景中發(fā)揮實用價值。

每一個層級都在與其他層級相互促進。

這就是為什么這場基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的規(guī)模如此宏大。這就是為什么它能同時觸及如此多的行業(yè)。這也是為什么它不會局限于單一的國家或單一的領(lǐng)域。每一家公司都將使用 AI，每一個國家都將建設(shè)它。

我們?nèi)蕴幱谠缙陔A段。大部分的基礎(chǔ)設(shè)施尚未建成，大部分的勞動力尚未得到培訓(xùn)，大部分的機會尚未被發(fā)掘。

但是，方向已經(jīng)十分明確。

AI 正在成為現(xiàn)代世界的底層基礎(chǔ)設(shè)施。而我們現(xiàn)在所做出的選擇——我們建設(shè)的速度有多快，我們參與的范圍有多廣，我們部署 AI 的態(tài)度有多負責任——將最終塑造這個時代未來的模樣。

（來源：華爾街見聞 英文原文：https://blogs.nvidia.com/blog/ai-5-layer-cake/）

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