黃仁勛罕見(jiàn)發(fā)長(zhǎng)文

3月10日，英偉達(dá)CEO黃仁勛罕見(jiàn)在個(gè)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(lái)發(fā)表的第七篇公開(kāi)長(zhǎng)文。

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

人工智能（AI）是當(dāng)今塑造世界的最強(qiáng)大力量之一。它不僅是一個(gè)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(lái)，AI產(chǎn)業(yè)正在經(jīng)歷一次類似工業(yè)革命級(jí)別的技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。當(dāng)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(wàn)億美元建設(shè)。

他預(yù)判，未來(lái)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(duì)AI發(fā)展帶來(lái)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。

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01

AI正在從“軟件”變成實(shí)時(shí)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(guò)去幾十年，軟件基本是“預(yù)先寫(xiě)好的程序”。開(kāi)發(fā)者編寫(xiě)算法，計(jì)算機(jī)按規(guī)則執(zhí)行。數(shù)據(jù)必須結(jié)構(gòu)化，并通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)查詢調(diào)用。而AI改變了這一模式。

黃仁勛寫(xiě)道：“這是計(jì)算機(jī)歷史上第一次，機(jī)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(kù)中讀取答案，而是實(shí)時(shí)生成智能。

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

由于智能是在實(shí)時(shí)生成，這迫使整個(gè)計(jì)算架構(gòu)重新設(shè)計(jì)。

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(gè)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(qiáng)調(diào)，這五層之間是強(qiáng)耦合關(guān)系。

能源最基礎(chǔ)的一層是能源。實(shí)時(shí)生成的智能需要實(shí)時(shí)產(chǎn)生的電力。每一個(gè)生成的 token（標(biāo)記），都是電子移動(dòng)、熱量管理以及能源轉(zhuǎn)化為計(jì)算力的結(jié)果。在這一層之下，沒(méi)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(jì)算力。AI 工作負(fù)載需要龐大的并行計(jì)算能力、高帶寬內(nèi)存以及快速的互連技術(shù)。芯片層的進(jìn)步，決定了 AI 擴(kuò)展的速度，以及智能變得可負(fù)擔(dān)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(wàn)個(gè)處理器協(xié)同運(yùn)作組成一臺(tái)機(jī)器的系統(tǒng)。這些系統(tǒng)就是“AI 工廠”。它們的設(shè)計(jì)初衷不是為了存儲(chǔ)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(yǔ)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(yǔ)言模型僅僅是其中的一個(gè)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(jī)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(jì)價(jià)值的地方。藥物發(fā)現(xiàn)平臺(tái)、工業(yè)機(jī)器人、法律助手、自動(dòng)駕駛汽車均屬此類。自動(dòng)駕駛汽車是具身于機(jī)器中的 AI 應(yīng)用；人形機(jī)器人則是具身于軀體中的 AI 應(yīng)用。它們使用的是同一個(gè)技術(shù)棧，卻帶來(lái)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(gè)清晰判斷。

他說(shuō)：“我們目前只投入了幾千億美元，而未來(lái)還需要建設(shè)數(shù)萬(wàn)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(shì)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(shí)，這也帶來(lái)新的勞動(dòng)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(qiáng)調(diào)：“參與這場(chǎng)變革并不一定需要計(jì)算機(jī)博士學(xué)位。”

04

開(kāi)源模型推動(dòng)AI產(chǎn)業(yè)擴(kuò)張

黃仁勛還特別提到開(kāi)源模型在AI生態(tài)中的作用。

他指出，全球大量AI模型是開(kāi)放的，企業(yè)、研究機(jī)構(gòu)以及國(guó)家都依賴這些模型參與AI發(fā)展。當(dāng)開(kāi)源模型達(dá)到先進(jìn)水平時(shí)，會(huì)帶動(dòng)整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈需求。

他舉例稱：“DeepSeek-R1就是一個(gè)典型案例。”

該模型公開(kāi)后，推動(dòng)了應(yīng)用開(kāi)發(fā)，同時(shí)也增加了對(duì)訓(xùn)練算力、基礎(chǔ)設(shè)施、芯片和能源的需求。換句話說(shuō)，一個(gè)模型的突破，會(huì)向下拉動(dòng)整個(gè)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(qiáng)調(diào)，AI不僅改變軟件行業(yè)，還會(huì)影響能源、制造、勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式。

他說(shuō)：“AI是一場(chǎng)工業(yè)級(jí)轉(zhuǎn)型，它會(huì)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(jì)增長(zhǎng)模式。”

他認(rèn)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(shì)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(dāng)今塑造世界的最強(qiáng)大力量之一。它不僅是一個(gè)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(yùn)行在真實(shí)的硬件、真實(shí)的能源和真實(shí)的經(jīng)濟(jì)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(gè)國(guó)家都將建設(shè)它。

為了理解為什么 AI 會(huì)以這種方式發(fā)展，我們需要從第一性原理出發(fā)進(jìn)行推演，并審視計(jì)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(shí)時(shí)智能 在計(jì)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(xiě)算法，計(jì)算機(jī)負(fù)責(zé)執(zhí)行。數(shù)據(jù)必須經(jīng)過(guò)精心的結(jié)構(gòu)化處理，存儲(chǔ)在表格中，并通過(guò)精確的查詢語(yǔ)句進(jìn)行檢索。SQL之所以變得不可或缺，正是因?yàn)樗屇莻€(gè)世界得以正常運(yùn)轉(zhuǎn)。

然而，AI 打破了這種模式。

這是我們有史以來(lái)第一次，計(jì)算機(jī)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(tīng)懂聲音并理解其中的含義。它能夠?qū)ι舷挛暮鸵鈭D進(jìn)行推理。最重要的是，它能夠?qū)崟r(shí)生成智能。

每一次響應(yīng)都是全新創(chuàng)造的。每一個(gè)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(jìn)行推理并生成智能的軟件。

正因?yàn)橹悄苁菍?shí)時(shí)生成的，支撐它的整個(gè)底層計(jì)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(dāng)你從工業(yè)的角度審視 AI 時(shí)，它可以被拆解為一個(gè)五層的技術(shù)棧。

能源 最基礎(chǔ)的一層是能源。實(shí)時(shí)生成的智能需要實(shí)時(shí)產(chǎn)生的電力。每一個(gè)生成的 token（標(biāo)記），都是電子移動(dòng)、熱量管理以及能源轉(zhuǎn)化為計(jì)算力的結(jié)果。在這一層之下，沒(méi)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(jì)算力。AI 工作負(fù)載需要龐大的并行計(jì)算能力、高帶寬內(nèi)存以及快速的互連技術(shù)。芯片層的進(jìn)步，決定了 AI 擴(kuò)展的速度，以及智能變得可負(fù)擔(dān)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(wàn)個(gè)處理器協(xié)同運(yùn)作組成一臺(tái)機(jī)器的系統(tǒng)。這些系統(tǒng)就是“AI 工廠”。它們的設(shè)計(jì)初衷不是為了存儲(chǔ)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(yǔ)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(yǔ)言模型僅僅是其中的一個(gè)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(jī)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(jì)價(jià)值的地方。藥物發(fā)現(xiàn)平臺(tái)、工業(yè)機(jī)器人、法律助手、自動(dòng)駕駛汽車均屬此類。自動(dòng)駕駛汽車是具身于機(jī)器中的 AI 應(yīng)用；人形機(jī)器人則是具身于軀體中的 AI 應(yīng)用。它們使用的是同一個(gè)技術(shù)棧，卻帶來(lái)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(gè)成功的應(yīng)用都在強(qiáng)有力地拉動(dòng)它底部的每一層，一直延伸到維持其運(yùn)轉(zhuǎn)的發(fā)電廠。

我們才剛剛開(kāi)始這一建設(shè)進(jìn)程。目前我們已經(jīng)投入了數(shù)千億美元，但仍有數(shù)萬(wàn)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(jì)算機(jī)組裝廠和 AI 工廠正在以史無(wú)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(chǎng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。

支撐這一建設(shè)所需的勞動(dòng)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(jì)算機(jī)科學(xué)博士學(xué)位，也能參與到這場(chǎng)變革之中。

與此同時(shí)，AI 正在推動(dòng)整個(gè)知識(shí)經(jīng)濟(jì)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(duì)放射科醫(yī)生的需求卻仍在持續(xù)增長(zhǎng)。這并不是一個(gè)悖論。

放射科醫(yī)生的核心職責(zé)是關(guān)懷患者，而讀取影像只是這過(guò)程中的一項(xiàng)任務(wù)。當(dāng) AI 承擔(dān)了更多日常的重復(fù)性工作時(shí)，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(hù)理上。這樣一來(lái)，醫(yī)院的效率提高了，能夠服務(wù)更多的患者，進(jìn)而也會(huì)雇傭更多的員工。

生產(chǎn)力創(chuàng)造了容量，容量帶來(lái)了增長(zhǎng)。

過(guò)去一年發(fā)生了什么改變？ 在過(guò)去的一年里，AI 跨過(guò)了一個(gè)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(shí)用價(jià)值。推理能力提升了，幻覺(jué)減少了，事實(shí)依據(jù)的準(zhǔn)確性（Grounding）有了顯著提高。這是有史以來(lái)第一次，基于 AI 構(gòu)建的應(yīng)用開(kāi)始產(chǎn)生真正的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

在藥物發(fā)現(xiàn)、物流、客戶服務(wù)、軟件開(kāi)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(qiáng)的產(chǎn)品市場(chǎng)契合度。這些應(yīng)用有力地拉動(dòng)著它們底下的每一個(gè)技術(shù)層。

在這里，開(kāi)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(fèi)的。研究人員、初創(chuàng)公司、大型企業(yè)乃至整個(gè)國(guó)家，都依賴開(kāi)源模型來(lái)參與到先進(jìn)的 AI 浪潮中。當(dāng)開(kāi)源模型達(dá)到最前沿水平時(shí)，它們改變的不僅僅是軟件，它們更是激活了跨越整個(gè)技術(shù)棧的需求。

DeepSeek-R1 就是一個(gè)強(qiáng)有力的例子。通過(guò)讓一個(gè)強(qiáng)大的推理模型被廣泛使用，它加速了應(yīng)用層的落地，同時(shí)也增加了對(duì)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(dāng)你將 AI 視為不可或缺的基礎(chǔ)設(shè)施時(shí)，其深遠(yuǎn)的影響便清晰可見(jiàn)。

AI 始于 Transformer 架構(gòu)的大語(yǔ)言模型。但它遠(yuǎn)不止于此。這是一場(chǎng)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(jì)的增長(zhǎng)方式。

之所以要建設(shè) AI 工廠，是因?yàn)楝F(xiàn)在智能是實(shí)時(shí)生成的； 之所以要重新設(shè)計(jì)芯片，是因?yàn)樾蕸Q定了智能擴(kuò)展的速度； 能源之所以成為核心，是因?yàn)樗O(shè)定了智能產(chǎn)能的絕對(duì)上限； 應(yīng)用之所以在加速落地，是因?yàn)樗鼈兊讓拥哪Ｐ鸵呀?jīng)跨過(guò)了分水嶺，最終能夠在大規(guī)模場(chǎng)景中發(fā)揮實(shí)用價(jià)值。

每一個(gè)層級(jí)都在與其他層級(jí)相互促進(jìn)。

這就是為什么這場(chǎng)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(shí)觸及如此多的行業(yè)。這也是為什么它不會(huì)局限于單一的國(guó)家或單一的領(lǐng)域。每一家公司都將使用 AI，每一個(gè)國(guó)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(dòng)力尚未得到培訓(xùn)，大部分的機(jī)會(huì)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(fù)責(zé)任——將最終塑造這個(gè)時(shí)代未來(lái)的模樣。

（來(lái)源：華爾街見(jiàn)聞 英文原文：https://blogs.nvidia.com/blog/ai-5-layer-cake/）

*免責(zé)聲明：本文章為作者獨(dú)立觀點(diǎn)，不代表創(chuàng)業(yè)家立場(chǎng)。

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