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從英偉達CEO黃仁勛“AI五層蛋糕”理論看:為什么每家公司都需要建設(shè)AI基礎(chǔ)設(shè)施?

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AI基礎(chǔ)設(shè)施正在成為現(xiàn)代世界的基礎(chǔ)性設(shè)施,就像電力和互聯(lián)網(wǎng)一樣。數(shù)字經(jīng)濟應(yīng)用實踐專家駱仁童博士指出,AI的實時生成,逼著我們重新思考工作的意義——不是對抗機器,而是與機器共舞,把重復(fù)交給算法,把判斷留給人類。

一、AI的本質(zhì):從軟件工具到基礎(chǔ)設(shè)施

人工智能正在迅速改變世界,但很多人仍把它理解為一種軟件工具或聊天機器人。事實上,AI的本質(zhì)遠不止于此。在英偉達創(chuàng)始人兼CEO黃仁勛看來,AI是一種基礎(chǔ)設(shè)施,就像電力和互聯(lián)網(wǎng)一樣。

AI運行在真實的硬件、真實的能源以及真實的經(jīng)濟體系之上。它把原材料轉(zhuǎn)化為規(guī)?;闹悄?。每一家公司都會使用它,每一個國家都會建設(shè)它。

在計算機發(fā)展的絕大部分歷史中,軟件都是預(yù)先編寫好的。人類先設(shè)計出算法,計算機再去執(zhí)行。數(shù)據(jù)必須被精心地結(jié)構(gòu)化,存儲進表格,然后通過精確的查詢進行調(diào)用。

AI打破了這一模式。第一次我們擁有了一種能夠理解非結(jié)構(gòu)化信息的計算機。它可以看圖像、讀文本、聽聲音,并理解其中的含義。它能夠根據(jù)上下文和意圖進行推理,最重要的是它能夠?qū)崟r生成智能。

每一次回答都是新生成的。每一個結(jié)果都依賴于你提供的上下文。因為智能是在實時產(chǎn)生的,支撐它的整個計算技術(shù)棧都必須被重新發(fā)明。



二、AI五層技術(shù)棧全景解析

如果從產(chǎn)業(yè)的角度觀察AI,它可以被理解為一個五層結(jié)構(gòu)的技術(shù)棧。

第一層:能源——智能產(chǎn)出的根本約束

最底層是能源。實時生成智能需要實時提供的電力。每生成一個詞元(token),本質(zhì)上都是電子在流動、熱量在被管理、能量在被轉(zhuǎn)化為計算。

第二層:芯片——效率決定擴展速度

能源之上是芯片。這些處理器被設(shè)計用來以極高效率把能源轉(zhuǎn)化為計算能力,并在大規(guī)模并行的環(huán)境下運行。

AI工作負載需要巨大的并行計算能力、高帶寬內(nèi)存和高速互連網(wǎng)絡(luò)。芯片層的進步,決定了AI能擴展得多快,以及智能能變得多便宜。

第三層:基礎(chǔ)設(shè)施——AI工廠正在崛起

再往上是基礎(chǔ)設(shè)施。這包括土地、電力輸送、冷卻系統(tǒng)、建設(shè)工程、網(wǎng)絡(luò)連接,以及將成千上萬個處理器編排為一臺機器的系統(tǒng)。

這些系統(tǒng)本質(zhì)上是AI工廠。它們并不是為了存儲信息而設(shè)計的,而是為了制造智能。

第四層:模型——理解世界的智能引擎

在基礎(chǔ)設(shè)施之上是模型。語言模型只是其中的一類。一些最具變革性的進展正在發(fā)生在蛋白質(zhì)AI、化學AI、物理仿真、機器人技術(shù)和自動化系統(tǒng)。

模型是理解世界的智能引擎,它將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可用的知識和能力。AI技術(shù)棧包括什么?就是這五層結(jié)構(gòu)的完整組合。

第五層:應(yīng)用——經(jīng)濟價值的真正發(fā)生地

最上層是應(yīng)用,也是經(jīng)濟價值真正產(chǎn)生的地方。一輛自動駕駛汽車,是具象化在機器中的AI應(yīng)用。一個人形機器人,是具象化在身體中的AI應(yīng)用。技術(shù)棧相同,結(jié)果不同。



三、AI基建帶來的就業(yè)新機遇

支撐這場建設(shè)所需的勞動力規(guī)模巨大。AI工廠需要哪些崗位?電工、水管工、管道安裝工、鋼結(jié)構(gòu)工人、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)人員、安裝人員、運維人員。

這些都是高技能、高收入的工作崗位,而且目前嚴重短缺。參與這場變革,并不需要計算機科學博士學位。

AI如何創(chuàng)造就業(yè)?通過創(chuàng)造新的基礎(chǔ)設(shè)施需求。就像電力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)創(chuàng)造了大量就業(yè)一樣,AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)也在創(chuàng)造新的高技能崗位。

與此同時,AI正在推動知識經(jīng)濟的生產(chǎn)力提升。以放射科為例。AI已經(jīng)能夠幫助醫(yī)生讀取影像掃描,但放射科醫(yī)生的需求仍然在增長。這并不是悖論。

放射科醫(yī)生的真正使命是照顧病人。閱讀影像只是其中的一個環(huán)節(jié)。當AI接管更多重復(fù)性工作時,醫(yī)生可以把更多時間用于判斷、溝通、醫(yī)療決策。

醫(yī)院的生產(chǎn)力因此提高,可以服務(wù)更多患者,也會雇傭更多人。生產(chǎn)力創(chuàng)造能力,能力帶來增長。

當然,AI時代的工作變化也會帶來陣痛。一些重復(fù)性強的崗位確實會被替代,但新的崗位也在不斷涌現(xiàn)。關(guān)鍵是要主動學習新技能,完成從"操作者"到"決策者"的轉(zhuǎn)型。



四、開源模型如何激活整個生態(tài)

開源模型在其中扮演了關(guān)鍵角色。世界上絕大多數(shù)模型都是免費的。研究人員、創(chuàng)業(yè)公司、大型企業(yè)甚至整個國家,都依賴開源模型參與先進AI發(fā)展。

開源AI模型的作用是什么?降低創(chuàng)新門檻,讓更多人能夠參與AI開發(fā),從而拉動整個產(chǎn)業(yè)鏈的需求。

DeepSeek-R1就是一個典型例子。通過讓一個強大的推理模型廣泛可用,它加速了應(yīng)用層的創(chuàng)新,同時增加了對訓練、基礎(chǔ)設(shè)施、芯片和能源的需求。

數(shù)字經(jīng)濟應(yīng)用實踐專家駱仁童博士表示,AI的價值不是壟斷,而是共享——當開源模型降低創(chuàng)新門檻,整個技術(shù)棧的需求反而被放大,形成"越開放越強大"的正循環(huán)。



五、企業(yè)如何布局AI基礎(chǔ)設(shè)施

在過去一年里,AI跨越了一個重要門檻:模型已經(jīng)足夠好,可以在規(guī)?;瘧?yīng)用中發(fā)揮價值。推理能力顯著提升,幻覺問題減少,事實錨定能力大幅改善。

第一次基于AI的應(yīng)用開始產(chǎn)生真實的經(jīng)濟價值。例如藥物研發(fā)、物流、客戶服務(wù)、軟件開發(fā)、制造業(yè),這些領(lǐng)域的AI應(yīng)用已經(jīng)表現(xiàn)出明顯的產(chǎn)品—市場匹配(PMF)。

AI產(chǎn)業(yè)投資機會在哪里?就在這五層技術(shù)棧的每一個環(huán)節(jié)。企業(yè)需要從五個層面思考布局:能源保障、算力規(guī)劃、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、模型選擇和應(yīng)用場景。

不要把AI僅僅看作一個工具,而要把它視為必須建設(shè)的基礎(chǔ)設(shè)施。每一家公司都會使用AI,問題是你是否準備好參與這場基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。

企業(yè)布局AI可以分三個階段:第一階段是試點應(yīng)用,選擇具體場景驗證AI價值;第二階段是基礎(chǔ)設(shè)施搭建,包括算力、數(shù)據(jù)、人才;第三階段是全面融合,將AI嵌入業(yè)務(wù)流程。

AI對企業(yè)的影響是深遠的。它不僅改變生產(chǎn)方式,也改變組織結(jié)構(gòu)和管理模式。那些能夠快速布局AI基礎(chǔ)設(shè)施的企業(yè),將在未來競爭中占據(jù)優(yōu)勢。

我們?nèi)匀惶幵谠缙陔A段:許多基礎(chǔ)設(shè)施尚未存在,許多勞動力尚未完成培訓,許多機會尚未被實現(xiàn)。但方向已經(jīng)非常清晰。

AI正在成為現(xiàn)代世界的基礎(chǔ)性設(shè)施。而我們今天所做的選擇,建設(shè)速度有多快、參與范圍有多廣、部署方式有多負責任,將決定這個時代最終會成為什么樣子。

開放式提問:

你的企業(yè)已經(jīng)開始布局AI基礎(chǔ)設(shè)施了嗎?是從哪個層面入手的?歡迎在評論區(qū)分享你的實踐。

黃仁勛相關(guān)演講:

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