黃仁勛：“人工智能是五層蛋糕”

整理：Web3天空之城

老黃最近在NVIDIA官方最新發(fā)表了一篇署名文章，這是他罕見到以個人名義的署名博文：AI is a five layer cake。預計這是老黃要為即將開始的GTC 2026造勢了。

全文不算太長， 本城直接整理和大家分享中文版：

作者：黃仁勛

人工智能是當今塑造世界最強大的力量之一。它不是一個巧妙的應用或單一模型;它是電力和互聯(lián)網(wǎng)等關鍵基礎設施。

人工智能運行在真實的硬件、真實的能源和真實的經(jīng)濟上。它將原材料大規(guī)模轉化為智能。每家公司都會用它。每個國家都會建造它。

要理解人工智能為何會以這種方式發(fā)展，有必要從基本原理出發(fā)推理，看看計算領域發(fā)生了哪些根本性的變化。

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01 從預錄軟件到實時智能

在計算機歷史的大部分時間里，軟件都是預錄的。人類描述了一個算法。電腦執(zhí)行了它。數(shù)據(jù)必須被精心結構化，存儲在表格中，并通過精確查詢檢索。SQL 變得不可或缺，因為它讓這個世界變得可行。

人工智能打破了這種模式。

我們首次擁有能夠理解非結構化信息的計算機。它能看到圖像、閱讀文字、聽聲音并理解意義。它能根據(jù)上下文和意圖進行推理。最重要的是，它能實時生成智能。

每一個回應都是全新創(chuàng)建的。每個答案都取決于你提供的背景。這不是軟件檢索存儲指令。這就是軟件推理和按需生成智能。

由于智能是實時產生的，整個計算棧必須重新發(fā)明。

02人工智能作為基礎設施

從工業(yè)角度看人工智能，它歸結為五層疊加。

能源

根基是能量。實時生成的情報需要實時產生的電力。每一個token都是電子運動、熱量管理以及能量轉化為計算的結果。這層面紗沒有抽象層。能源是人工智能基礎設施的第一原則，也是系統(tǒng)能夠產生多少智能的約束。

芯片

能量之上是芯片。這些處理器設計用于大規(guī)模高效地將能量轉化為計算。AI工作負載需要巨大的并行性、高帶寬內存和快速互聯(lián)。芯片層的進步?jīng)Q定了人工智能的擴展速度以及智能化的可負擔性。

基礎設施

芯片之上是基礎設施。這包括陸地、電力傳輸、冷卻、施工、網(wǎng)絡以及將數(shù)萬個處理器整合到一臺機器上的系統(tǒng)。這些系統(tǒng)是人工智能工廠。它們并不是用來存儲信息的。它們被設計用來制造智能。

模型

基礎設施之上是模型。人工智能模型理解多種信息：語言、生物學、化學、物理、金融、醫(yī)學以及物理世界本身。語言模型只是其中一類。蛋白質人工智能、化學人工智能、物理仿真、機器人和自主系統(tǒng)等領域正在進行一些最具變革性的工作。

應用

最前面是應用，創(chuàng)造經(jīng)濟價值。藥物發(fā)現(xiàn)平臺。工業(yè)機器人。法律副駕駛。自動駕駛汽車。自動駕駛汽車是一種集成在機器中的人工智能應用。類人機器人是一種具備在身體中的人工智能應用。同樣的堆棧。不同的結果。

這就是五層蛋糕：

能源→芯片→基礎設施→模型→應用。

每一次成功的應用都牽動著其底層的一切，一直延伸到維持其運轉的發(fā)電廠。

我們才剛剛開始建設。我們已經(jīng)投入了幾千億美元。數(shù)萬億美元的基礎設施仍需建設。

在全球范圍內，我們看到芯片工廠、計算機組裝廠和人工智能工廠以前所未有的規(guī)模建設。這將成為人類歷史上最大規(guī)模的基礎設施建設。

支持這次建設所需的勞動力巨大。人工智能工廠需要電工、水管工、管道工、鋼鐵工人、網(wǎng)絡技術員、安裝工。

這些都是技術高、高薪的工作，但卻非常稀缺。參與這一轉型不需要計算機科學博士學位。

與此同時，人工智能正在推動知識經(jīng)濟的生產力。以放射學為例。人工智能現(xiàn)在協(xié)助讀取掃描，但對放射科醫(yī)生的需求仍在增長。這并不矛盾。

放射科醫(yī)生的職責是照顧患者。讀取掃描是其中一項任務。當人工智能承擔更多常規(guī)工作時，放射科醫(yī)生可以專注于判斷、溝通和護理。醫(yī)院變得更高效。他們服務更多患者。他們雇傭更多人手。

生產力創(chuàng)造產能。產能產能帶來增長。

03 過去一年發(fā)生了什么變化？

在過去一年里，人工智能跨越了一個重要的門檻。模型變得足夠優(yōu)秀，能夠大規(guī)模使用。推理能力提升。幻覺減少。接地能力顯著改善。基于人工智能的應用首次開始產生真正的經(jīng)濟價值。

藥物發(fā)現(xiàn)、物流、客戶服務、軟件開發(fā)和制造領域的應用已經(jīng)展現(xiàn)出強烈的產品與市場契合度。這些應用在每一層都極具吸引力。

開源模型在這里起著關鍵作用。世界上大多數(shù)模型都是免費的。研究人員、初創(chuàng)企業(yè)、企業(yè)乃至整個國家都依賴開放模型參與先進人工智能。當開放模型進入前沿時，他們不僅僅是更換軟件。它們會在整個堆棧中激活需求。

DeepSeek-R1就是一個強有力的例子。通過廣泛提供強有力的推理模型，加速了應用層的采用，并增加了對訓練、基礎設施、芯片和其底層能源的需求。

05 這意味著什么

當你將人工智能視為關鍵基礎設施時，其影響就變得清晰。

AI始于Transformer大型語言模型。但這遠不止于此。這是一場工業(yè)轉型，重塑了能源的生產和消費方式、工廠的建設方式、工作組織方式以及經(jīng)濟增長的方式。

人工智能工廠正在建設，因為智能現(xiàn)在是實時生成的。芯片正在重新設計，因為效率決定了智能的擴展速度。能量之所以成為核心，是因為它設定了智能的產生上限。應用加速是因為它們底下的模型已經(jīng)跨過了一個門檻，最終在大規(guī)模中變得有用。

每一層都相互強化。

這就是為什么建筑規(guī)模如此龐大。這就是為什么它能同時影響這么多個行業(yè)。這也是為什么它不會局限于單一國家或單一行業(yè)。每家公司都會用AI。每個國家都會建造它。

我們還早。許多基礎設施尚未建成。許多勞動力尚未接受培訓。許多機會尚未被充分利用。

但方向很明確。

人工智能正成為現(xiàn)代世界的基礎基礎設施。我們現(xiàn)在所做的選擇，建設的速度、參與的范圍以及負責任的部署，將塑造這個時代的未來。

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