AI 究竟是什么？在 NVIDIA CEO 黃仁勛看來，它早已不只是聊天機(jī)器人或某個大模型，而是一種正在迅速成形的“新型基礎(chǔ)設(shè)施”。

近日，黃仁勛在英偉達(dá)官網(wǎng)發(fā)布了一篇長文，提出一個頗具形象的比喻——AI 就像一塊“五層蛋糕”。從最底層的能源，到芯片、基礎(chǔ)設(shè)施、模型，再到最上層的應(yīng)用，人工智能正在形成一整套完整的產(chǎn)業(yè)技術(shù)棧，并像電力和互聯(lián)網(wǎng)一樣，逐漸成為現(xiàn)代社會的底層能力。

這也是黃仁勛自 2016 年以來公開發(fā)表的第七篇長文。在這篇文章中，他從計(jì)算機(jī)發(fā)展史與第一性原理出發(fā)，試圖解釋 AI 技術(shù)棧為何會演化成如今的形態(tài)，以及為什么全球正在掀起一場規(guī)�？涨暗� AI 基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。

在他看來，過去幾十年的軟件大多是預(yù)先編寫好的程序：人類設(shè)計(jì)好算法，計(jì)算機(jī)按指令執(zhí)行，數(shù)據(jù)被結(jié)構(gòu)化存儲在數(shù)據(jù)庫中，通過精確查詢調(diào)用。而 AI 的出現(xiàn)打破了這一模式——計(jì)算機(jī)開始能夠理解圖像、文本和聲音，并根據(jù)上下文實(shí)時生成答案、推理結(jié)果甚至新的內(nèi)容。

正因?yàn)橹悄懿辉偈穷A(yù)先寫好的代碼，而是實(shí)時生成的能力，支撐它運(yùn)行的整個計(jì)算體系也必須被重新設(shè)計(jì)。從能源供應(yīng)、芯片架構(gòu)到數(shù)據(jù)中心建設(shè)，AI 正在推動一輪規(guī)模空前的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。

不過，黃仁勛也提醒，這場變革仍處于早期階段：大量基礎(chǔ)設(shè)施尚未建成，大量人才尚未完成培訓(xùn)，大量機(jī)會也尚未被真正釋放。

來源：https://blogs.nvidia.cn/blog/ai-5-layer-cake/

編譯 | 蘇宓

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

以下為黃仁勛分享全文：

AI 是當(dāng)今塑造世界最強(qiáng)大的力量之一。它并非僅僅是一款巧妙的應(yīng)用程序，也不是某個單一的模型，而是一種就像電力和互聯(lián)網(wǎng)一樣的基礎(chǔ)設(shè)施。

AI 依賴真實(shí)的硬件、真實(shí)的能源以及真實(shí)的經(jīng)濟(jì)體系運(yùn)行。它可以把原材料大規(guī)模地轉(zhuǎn)化為智能。未來，每家公司都會使用 AI，每個國家/地區(qū)都會建設(shè) AI。

要理解 AI 為什么會以這樣的方式發(fā)展，最好的方法是從第一性原理出發(fā)，看看計(jì)算領(lǐng)域究竟發(fā)生了哪些根本性的變化。

從預(yù)先編寫的軟件，到實(shí)時生成的智能

在計(jì)算機(jī)發(fā)展的絕大多數(shù)歷史中，軟件都是預(yù)先寫好的。人類先描述算法，然后由計(jì)算機(jī)執(zhí)行。數(shù)據(jù)必須被精心組織與設(shè)計(jì)，存儲在表格中，再通過精確的查詢進(jìn)行檢索。

因此，SQL 成為不可或缺的工具，因?yàn)樗屵@種計(jì)算模式變得可行。

而 AI 打破了這一模式。

我們首次擁有了一臺能夠理解非結(jié)構(gòu)化信息的計(jì)算機(jī)。它可以識別圖像、閱讀文本、理解聲音，并理解其中的含義。它能夠根據(jù)上下文和意圖進(jìn)行推理。更重要的是，它能夠?qū)崟r生成智能。

每一次回答都是全新的。每一次回應(yīng)都取決于你提供的上下文。這不再是軟件從數(shù)據(jù)庫中取出預(yù)先存儲的指令。而是軟件在實(shí)時推理，并按需生成智能。

正因?yàn)橹悄苁菍?shí)時產(chǎn)生的，支撐它的整個計(jì)算技術(shù)棧也必須被重新設(shè)計(jì)。

AI 即基礎(chǔ)設(shè)施

如果從工業(yè)視角看 AI，它可以被拆分為一個五層技術(shù)棧。

第一層：能源

最底層是能源。實(shí)時生成智能需要實(shí)時提供電力。每一個生成的 token，本質(zhì)上都是電子在流動、熱量被管理、能源被轉(zhuǎn)化為計(jì)算能力的結(jié)果。

在這一層之下，沒有任何抽象。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。

第二層：芯片

能源之上是芯片。芯片是專門設(shè)計(jì)的處理器，用于高效地把能源轉(zhuǎn)化為計(jì)算能力，并且能夠在極大規(guī)模下運(yùn)行。AI 工作負(fù)載需要極高的并行度、高帶寬內(nèi)存以及高速互聯(lián)。芯片層的進(jìn)步，決定了 AI 擴(kuò)展的速度，也決定了智能的成本能降低到什么程度。

第三層：基礎(chǔ)設(shè)施

芯片之上是基礎(chǔ)設(shè)施。這一層包括土地、電力輸送、散熱系統(tǒng)、建筑、網(wǎng)絡(luò)，以及能夠把數(shù)萬顆處理器組織成一臺機(jī)器的系統(tǒng)。這些系統(tǒng)本質(zhì)上是AI 工廠。

它們的設(shè)計(jì)目標(biāo)不是存儲信息，而是制造智能。

第四層：模型

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、化學(xué)、物理、金融、醫(yī)學(xué)，以及現(xiàn)實(shí)世界本身。語言模型只是其中的一類。目前最具變革性的進(jìn)展，很多發(fā)生在以下領(lǐng)域，包括蛋白質(zhì) AI、化學(xué) AI、物理仿真、機(jī)器人、自動駕駛系統(tǒng)。

第五層：應(yīng)用

最頂層是應(yīng)用，也是創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)價值的地方。例如：藥物研發(fā)平臺、工業(yè)機(jī)器人、法律助手、自動駕駛汽車。一輛自動駕駛汽車，本質(zhì)上是嵌入在機(jī)器中的 AI 應(yīng)用。一臺人形機(jī)器人，則是嵌入在身體中的 AI 應(yīng)用。底層技術(shù)棧相同，但最終形態(tài)不同。

這就是 AI 的五層蛋糕結(jié)構(gòu)：能源 → 芯片 → 基礎(chǔ)設(shè)施 → 模型 → 應(yīng)用。

每一個成功的應(yīng)用，都會拉動下方的每一層需求，一直延伸到為整個系統(tǒng)提供電力的發(fā)電廠。

AI 的建設(shè)才剛剛開始。目前的投入規(guī)模只有幾千億美元，而未來仍需要建設(shè)數(shù)萬億美元的基礎(chǔ)設(shè)施。

在全球范圍內(nèi)，我們正在看到，芯片工廠、計(jì)算機(jī)組裝工廠和 AI 工廠以前所未有的規(guī)模建設(shè)。這正在成為人類歷史上最大的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)之一。

支撐這場建設(shè)所需要的勞動力規(guī)模非常龐大。AI 工廠需要電工、管道工、管線安裝工、鋼結(jié)構(gòu)工人、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)人員、安裝人員和運(yùn)維人員等。

這些都是技能型、高收入的工作崗位，而且目前供不應(yīng)求。參與這場變革，并不需要計(jì)算機(jī)科學(xué)博士學(xué)位。

與此同時，AI 也在推動知識經(jīng)濟(jì)的生產(chǎn)力提升。以放射學(xué)為例。AI 現(xiàn)在已經(jīng)可以幫助醫(yī)生讀取醫(yī)學(xué)影像，但放射科醫(yī)生的需求仍在持續(xù)增長。這并非矛盾現(xiàn)象。

放射科醫(yī)生的使命是照顧患者，而解讀掃描影像只是其中的一項(xiàng)任務(wù)。

當(dāng) AI 承擔(dān)更多重復(fù)性工作時，醫(yī)生可以把時間用于判斷、溝通和患者護(hù)理。醫(yī)院的效率因此提升，能夠服務(wù)更多患者，也需要雇傭更多人員。

生產(chǎn)力提升會帶來更多能力，而能力會帶來增長。

過去一年發(fā)生了什么變化

在過去一年里，AI 跨越了一個重要門檻——模型性能顯著提升，可以在大規(guī)模場景中真正發(fā)揮作用。推理能力提高了，幻覺顯著減少，落地應(yīng)用能力大幅提升�；� AI 構(gòu)建的應(yīng)用首次開始創(chuàng)造真實(shí)的經(jīng)濟(jì)價值。

藥物研發(fā)、物流、客戶服務(wù)、軟件開發(fā)和制造業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)展現(xiàn)出強(qiáng)大的產(chǎn)品市場契合度。這些應(yīng)用正在強(qiáng)烈拉動底層技術(shù)棧的需求。

開源模型在這一過程中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。全球絕大多數(shù)模型都是免費(fèi)開放的。研究人員、初創(chuàng)公司、企業(yè)，甚至整個國家，都依賴開源模型參與先進(jìn) AI 的發(fā)展。

當(dāng)開源模型達(dá)到前沿水平時，它們帶來的變化不僅發(fā)生在軟件領(lǐng)域，還會激活整個技術(shù)棧的需求。

DeepSeek-R1 就是一個很好例子。當(dāng)一個強(qiáng)大的推理模型被廣泛開放時，它會加速應(yīng)用層的采用，并帶動了底層對訓(xùn)練、基礎(chǔ)設(shè)施、芯片和能源的需求增長。

這意味著什么

如果把 AI 看作一種基礎(chǔ)設(shè)施，其影響就會變得非常清晰。

AI 始于 Transformer 架構(gòu)的 LLM，但其意義遠(yuǎn)不止于此。這是一場工業(yè)級的變革，正在重塑能源生產(chǎn)與消費(fèi)方式、工廠的建造模式、工作的組織形式以及經(jīng)濟(jì)的增長路徑。

如今，AI 工廠正在興建，是因?yàn)橹悄墁F(xiàn)在是實(shí)時生成的。芯片之所以被重新設(shè)計(jì)，是因?yàn)樾蕸Q定了智能擴(kuò)展的速度。能源變得至關(guān)重要，因?yàn)樗鼪Q定了智能產(chǎn)出的上限。而應(yīng)用層正在加速發(fā)展，是因?yàn)榈讓幽Ｐ鸵呀?jīng)跨越了真正可用的門檻。

每一層都會強(qiáng)化其他層的發(fā)展。

這就是為什么 AI 基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)規(guī)模如此龐大，這也是為什么它會同時影響如此多的行業(yè)。AI 不會局限于某個國家或某個行業(yè)。每家公司都會使用 AI。每個國家都會建設(shè) AI。

我們?nèi)匀惶幱谠缙陔A段。大量基礎(chǔ)設(shè)施尚未建設(shè)、大量人才尚未培訓(xùn)、大量機(jī)會尚未被實(shí)現(xiàn)。

但方向已經(jīng)非常清晰。

人工智能正在成為現(xiàn)代世界的基礎(chǔ)性基礎(chǔ)設(shè)施。而我們現(xiàn)在做出的選擇、構(gòu)建速度、參與廣度以及如何負(fù)責(zé)任地部署 AI，都將決定這個時代最終會變成什么樣子。

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