圖為英偉達(dá)CEO黃仁勛

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(zhǎng)篇博客文章，這是他自2016年以來發(fā)表的第七篇公開長(zhǎng)文，文章系統(tǒng)闡釋了AI產(chǎn)業(yè)的底層邏輯，黃仁勛在文中定義了AI的“五層架構(gòu)”。他表示，當(dāng)前AI產(chǎn)業(yè)仍處于極早期發(fā)展階段，盡管行業(yè)已投入數(shù)千億美元，但AI的真正潛力尚未被完全發(fā)掘，未來仍需數(shù)萬(wàn)億美元的持續(xù)投資來完善底層基礎(chǔ)設(shè)施。

黃仁勛指出，AI已成為當(dāng)今塑造世界的最強(qiáng)大力量之一，它并非單一的聰明應(yīng)用程序或模型，而是如同電力和互聯(lián)網(wǎng)一樣至關(guān)重要的基礎(chǔ)設(shè)施，運(yùn)行在真實(shí)的硬件、能源和經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)之上，能夠吸收原材料并轉(zhuǎn)化為規(guī)?；闹悄?，未來每家公司都將使用AI，每個(gè)國(guó)家都將建設(shè)AI基礎(chǔ)設(shè)施。

黃仁勛在文中定義了AI的“五層架構(gòu)”

為了厘清AI產(chǎn)業(yè)的底層結(jié)構(gòu)，黃仁勛系統(tǒng)定義了AI“五層架構(gòu)”，將其形象地比喻為“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，每一層相互支撐、相互拉動(dòng)，任何成功的上層應(yīng)用，都必須完全依賴底層設(shè)施乃至發(fā)電廠的持續(xù)支撐。

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(zhǎng)。

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(wàn)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)，而目前這一建設(shè)進(jìn)程才剛剛起步。

開源模型的開發(fā)者采用情況

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(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，ChatGPT這類大語(yǔ)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。

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)。