英偉達CEO黃仁勛：人類歷史上規模最大的基礎設施建設即將到來

3月10日，英偉達CEO黃仁勛極為罕見地發表了一篇長篇博客文章《》，這是他自2016年以來發表的第七篇公開長文。

黃仁勛在文中系統闡釋了AI產業的底層邏輯，指出AI具有“五層架構”，整個系統仍處于極早期發展階段，未來仍需投入數萬億美元以完善基礎設施建設，這也將成為“人類歷史上規模最大的基礎設施建設”。他指出，在過去的一年里，基于 AI 構建的應用首次開始創造真實的經濟價值，而能源將成為AI變革進程中的核心要素，從根本上決定了智能的生產規模上限。

以下是這篇長文的內容精編。

黃仁勛

黃仁勛在文中開門見山地指出，在傳統計算時代，軟件是預先編制好的，計算機只是執行指令的工具。而AI的出現，徹底打破了這一模式。我們首次擁有了一臺能夠理解非結構化信息的計算機：它看得懂圖像，讀得懂文本，聽得懂聲音，甚至能根據上下文進行推理。“每個回應都是全新創建的，每個答案都取決于你提供的上下文。”

這種實時生成智能的能力，要求整個計算架構必須被重新設計。這也引出了他對AI產業結構的核心定義——一個完整的、不可分割的“五層蛋糕”。

黃仁勛提出的“五層架構”，自下而上依次為：能源、芯片、基礎設施、模型、應用。這不僅僅是一個技術棧的分層，更是未來數萬億美元價值的流向圖。

五層架構示意，圖/英偉達

首先是能源層。“實時生成的智能，需要實時產生的電力支持。”黃仁勛將能源定義為AI基礎設施的起點，也是制約系統能產生多少智能的物理瓶頸，從根本上決定了智能的生產規模上限。每一個生成的Token，背后都是電子的流動和熱量的管理。

這一觀點與當下的產業趨勢不謀而合。《麻省理工科技評論》指出，國際能源署預測全球數據中心電力消耗將在五年內翻番。在美國弗吉尼亞州這個數據中心最密集的地區，已有26%的電力喂給了數據中心。正如鈦媒體文章所言，黃仁勛的萬億AI藍圖，正面臨現實的“兆瓦”考驗。

能源之上，是旨在大規模將能源高效轉化為計算的芯片。AI工作負載需要極致的并行處理能力、高帶寬內存和快速互連。黃仁勛強調，“芯片層的進展決定了AI的擴展速度”。這正是英偉達的核心領地，也是其持續投入研發、用一年一代的速度迭代產品的根本原因。

在芯片之上，是基礎設施層，包括土地、供電、冷卻系統、網絡通信，以及將成千上萬處理器編排成一臺機器的系統工程。這一層是物理世界的重構，黃仁勛將其稱為“AI工廠”，它不再是存儲信息的倉庫，而是制造智能的生產線。

在基礎設施之上，是能夠理解語言、生物學、化學、物理乃至金融和醫學的AI模型，這也是通常意義上大眾對AI的直觀認知所在。黃仁勛特別指出，語言模型只是其中一類，更具變革性的工作正發生在蛋白質AI、物理模擬和機器人等領域。

他特別強調了開源模型的戰略價值：“當開放模型達到前沿水平時，它們改變的不僅僅是軟件，而是激活了整個技術棧的需求。”以DeepSeek-R1為例，開放強大的推理模型將加速應用層的普及，從而反向拉動對芯片和能源的需求。

最上層是應用層，經濟價值在此產生，包括藥物研發、工業機器人、法律助手和自動駕駛汽車等。黃仁勛預測，傳統的軟件和APP形態或將消失，取而代之的是無處不在的AI智能體（Agent）。他認為，“每一個成功的應用，都會拉動其下的每一層，直至維持其運行的發電廠。”

全球開發者對開源模型的采用趨勢，圖/英偉達

上述架構的建設進程已經啟動。放眼全球，芯片工廠、計算機組裝廠和 AI 工廠正在以前所未有的規模拔地而起，這正在成為人類歷史上規模最大的基礎設施建設。黃仁勛在文中指出，目前人類已投入數千億美元，但未來仍需建設價值數萬億美元的基礎設施。

值得注意的是，這場變革不僅需要頂尖的科學家，更需要大量的技術工種。黃仁勛寫道：“AI工廠需要電工、管道工、鋼鐵工人、網絡技術人員……這些都是技術性強、待遇優厚的工作，且目前供不應求。”這意味著，參與AI革命的門檻正在迅速降低。

“我們才剛剛開始。”黃仁勛寫道。

大部分基礎設施尚未建成，大部分勞動力尚未接受培訓，大部分機遇尚未得到發掘。但方向已經明確：AI正在成為現代世界的基礎設施。

從能源博弈到芯片競爭，從工廠建設到模型開源，再到應用爆發，這層層嵌套的“五層蛋糕”，正在重塑全球經濟的增長路徑。正如他在文末所言，此刻我們的選擇、構建速度和部署方式，將決定這個時代走向何方。

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2026.3.12

編輯：閃閃 | 審核：孫小悠