芯片——能源之上是芯片。这些处置惩罚器旨在高效地将能量转化为大范围的较量争论能力。人工智能工作负(fu)载必要极高的并行性、高带宽内存和(he)高速互联。芯片层的进(jin)步决定了人工智能的扩展速率(lu)和(he)其成本的可蒙受水平。

基础办法——芯片之上是基础办法。这包含土地、电(dian)力供应、冷却、扶植、网络，和(he)将数万个处置惩罚器整(zheng)合到(dao)一台机器中的零碎(sui)。这些零碎(sui)是人工智能工场。它们的计划目(mu)标(biao)并非存储信(xin)息，而是制造智能。

模型(xing)——基础办法之上是模型(xing)。人工智能模型(xing)可以或许(xu)明白多种信(xin)息：语言、生物学(xue)、化学(xue)、物理(li)学(xue)、金融(rong)、医学(xue)和(he)物理(li)世界本身(shen)。语言模型(xing)只是其中一类。一些最具变革性的研究成果正(zheng)在卵白质人工智能、化学(xue)人工智能、物理(li)模拟(ni)、机器人技术和(he)自主零碎(sui)等(deng)范畴(chou)出现。

应用——顶层是可以或许(xu)创(chuang)造经济(ji)代价的应用范畴(chou)，例如药物研发平台、工业机器人、法律辅助零碎(sui)和(he)自动驾驶汽车。自动驾驶汽车是将人工智能应用融(rong)入机器之中，而人形机器人则是将人工智能应用融(rong)入人体之中。相(xiang)同的技术栈，没有同的结果。

“这就是五层蛋糕：能源→芯片→基础办法→模型(xing)→应用。每(mei)个成功的应用都市牵动其下的每(mei)层，直至维持其运转的动力源。”黄仁(ren)勋指出。

黄仁(ren)勋还强调，AI没有是泡沫，而是长(chang)周期增长(chang)出发点。

署理(li)式AI拐点已至，所有软件都将走向智能体化，物理(li) AI、行业智能应用将迎来(lai)迸(beng)发。英伟达将持续以全(quan)栈技术促进(jin)零碎(sui)级创(chuang)新，推动推理(li)成本大幅下降，让(rang)AI普惠化。

未来(lai)需数万亿美圆扶植

事实上，构建AI基础办法才刚刚开始，环球已投入了数千亿美圆，另有数万亿美圆的基础办法必要扶植。

世界各地正(zheng)在以亘古(gu)未有的范围扶植芯片工场、电(dian)脑组装(zhuang)厂(chang)和(he)人工智能工场。

这正(zheng)成为人类汗青上范围最大的基础办法扶植。

支持这项扶植所需的人力非常庞大，人工智能工场必要电(dian)工、水督工、管道安装(zhuang)工、钢铁工人、网络技术人员(yuan)、安装(zhuang)人员(yuan)和(he)操纵员(yuan)。

“这些都是技术含量高、薪酬优渥的工作，而且供没有应求。你没有必要拥有较量争论机迷信(xin)博士学(xue)位就可以参与到(dao)这场变革中来(lai)。”黄仁(ren)勋说。

与此同时，人工智能正(zheng)在推动学(xue)问经济(ji)各范畴(chou)的生产力提升(sheng)。

以放射学(xue)为例，人工智能现在可以辅助解读扫描图象，但对放射科大夫的需求仍在持续增长(chang)。

这并非自相(xiang)抵牾。

放射科大夫的职责是照(zhao)顾病人，解读影像只是其中一项工作。

当(dang)人工智能承担更多日常工作时，放射科大夫就可以专注于推断、相(xiang)同和(he)护(hu)理(li)。医院的效率(lu)也会(hui)提高，办事更多病人，并能雇用更多员(yuan)工。

以下为黄仁(ren)勋博客全(quan)文：

AI是一块五层蛋糕

AI是当(dang)今塑造世界的最强大气力之一。它没有仅是一个智慧的应用步伐或单一的模型(xing)；它更是犹如电(dian)力和(he)互联网一样至关紧张的基础办法。

AI运转在实在的硬件、实在的能源和(he)实在的经济(ji)基础之上。它汲取原质料，并将其转化为范围化的智能。每(mei)家公司都将利用它。每(mei)个国度(du)都将扶植它。

要明白为何AI会(hui)以这种体式格局进(jin)展，我(wo)们必要从第一性原理(li)动身(shen)，去看看较量争论范畴(chou)到(dao)底(di)发生了哪些根本性的变化。

从预编软件到(dao)及时智能

在较量争论汗青的大部分时间里，软件都是预先(xian)编写好的。人类编写算法，较量争论机实行算法。数据必须被经心布(bu)局化，存储在表格中，并通过精确的查询进(jin)行检索。SQL之所以没有可或缺，是因为它让(rang)那个世界的运转成为可能。

AI打破了这一形式。

我(wo)们第一次拥有了可以或许(xu)明白非布(bu)局化信(xin)息的较量争论机。它能看懂图象、阅读文本、聆听(ting)声音并明白意义。它能对高低文和(he)意图进(jin)行推理(li)。最紧张的是，它可以或许(xu)及时天生智能。

每(mei)个响(xiang)应都是全(quan)重天生的。每(mei)个答案都取决于你供应的高低文。这没有再是检索存储指令的软件，而是可以或许(xu)按需推理(li)和(he)天生智能的软件。

正(zheng)因为智能是及时生产出来(lai)的，其底(di)层的整(zheng)个较量争论架(jia)构栈都必须被从新发现。

作为基础办法的AI

当(dang)你从工业角度(du)审视AI时，它呈现为一个五层架(jia)构。

第一层：能源

位于最底(di)层的是能源。及时天生的智能必要及时发生的电(dian)力。天生的每(mei)个Token（词元）都是电(dian)子挪动、热量管理(li)和(he)能源转化为较量争论能力的结果。在此之下没有任何笼统层。能源是AI基础办法的第一性原理(li)，也是零碎(sui)能发生若干智能的绝对约束条件。

第二层：芯片

在能源之上是芯片。这些处置惩罚器旨在以大范围、高效的体式格局将能源转化为较量争论能力。AI工作负(fu)载必要极其庞大的并行较量争论能力、高带宽内存和(he)疾速的互连(lian)。芯片层的进(jin)步决定了AI的扩展速率(lu)，和(he)智能成本的下降水平。

第三层：基础办法

芯片之上是基础办法。这包含土地、电(dian)力输送、冷却零碎(sui)、修建施工、网络，和(he)将不计其数个处置惩罚器协同编排(pai)为一台机器的零碎(sui)。这些零碎(sui)就是“AI工场”。它们的计划初志没有是为了存储信(xin)息，而是为了制造智能。

第四层：模型(xing)

基础办法之上是模型(xing)。AI模型(xing)可以明白多品种型(xing)的信(xin)息：语言、生物学(xue)、化学(xue)、物理(li)学(xue)、金融(rong)、医学(xue)和(he)物理(li)世界本身(shen)。语言模型(xing)仅仅是其中的一个类别。一些最具变革性的工作正(zheng)发生在卵白质AI、化学(xue)AI、物理(li)模拟(ni)、机器人技术和(he)自主零碎(sui)等(deng)范畴(chou)。

第五层：应用

位于最顶层的是应用，这里也是创(chuang)造经济(ji)代价的地方。药物发现平台、工业机器人、法律助手、自动驾驶汽车。一辆自动驾驶汽车就是具身(shen)于机器中的AI应用，而一个类人机器人则是具身(shen)于躯体中的AI应用。同样的底(di)层架(jia)构，没有同的应用输出。

这就是“五层蛋糕”架(jia)构：能源 → 芯片 → 基础办法 → 模型(xing) → 应用。

每(mei)个成功的应用都市向上拉动其下方的每(mei)层，一直延长(chang)到(dao)维持其运转的发电(dian)厂(chang)。

我(wo)们的扶植才刚刚开始。目(mu)前(qian)我(wo)们仅仅投入了数千亿美圆，仍有代价数万亿美圆的基础办法等(deng)待扶植。

在世界各地，我(wo)们看到(dao)芯片工场、较量争论机组装(zhuang)厂(chang)和(he)AI工场正(zheng)在以史无前(qian)例的范围拔地而起。这正(zheng)在成为人类汗青上最大范围的基础办法扶植。

支持这一扶植所需的劳动力是极其庞大的。AI工场必要电(dian)工、水督工、管道工、钢铁工人、网络技术人员(yuan)、安装(zhuang)工和(he)操纵员(yuan)。

这些都是高技能、高薪酬的岗亭，而且目(mu)前(qian)供没有应求。你没有必要拥有较量争论机迷信(xin)的博士学(xue)位就可以参与到(dao)这场变革中来(lai)。

同时，AI正(zheng)在推动整(zheng)个学(xue)问经济(ji)的生产力提升(sheng)。以放射科为例，AI现在可以辅助读取扫描影像，但对放射科大夫的需求仍在持续增长(chang)。这并非悖论。

放射科大夫的焦(jiao)点职责是照(zhao)顾患者，读取扫描影像只是这历程中的一项任务。当(dang)AI承担了更多通例工作时，放射科大夫便(bian)可以把精力集中在临床推断、医患相(xiang)同和(he)患者护(hu)理(li)上。医院的生产力随之提高，他(ta)们能办事更多的患者，也就会(hui)雇佣更多的人员(yuan)。

生产力创(chuang)造了办事容(rong)量，而容(rong)量创(chuang)造了经济(ji)增长(chang)。

过去一年发生了什么转变

在过去的一年里，AI跨越了一个紧张的门坎(kan)。模型(xing)变得充足良好，可以或许(xu)在范围化应用中施展实质作用。推理(li)能力获(huo)得提升(sheng)，幻(huan)觉(jue)大幅减少，基础事实的准确性（Grounding）显(xian)著改进(jin)。基于AI构建的应用步伐初次开始发生真正(zheng)的经济(ji)代价。

在药物发现、物流、客户办事、软件开辟和(he)制造业等(deng)范畴(chou)的应用，已展现出强劲的产品市场契(qi)合度(du)（Product-Market Fit）。这些应用正(zheng)强力拉动着它们下方的每(mei)层布(bu)局。

开源模型(xing)在其中饰演了关键角色。世界上大多半模型(xing)都是免费的。研究人员(yuan)、初创(chuang)公司、大型(xing)企业乃至整(zheng)个国度(du)，都依赖开源模型(xing)来(lai)参与高级AI的研发。当(dang)开源模型(xing)到(dao)达前(qian)沿水日常平凡，它们没有仅转变了软件本身(shen)，更激活了整(zheng)个架(jia)构栈的需求。

DeepSeek-R1 就是最好的例证(zheng)。通过让(rang)强大的推理(li)模型(xing)被遍及可用，它加速了应用层的技术采纳，并相(xiang)应添(tian)加了其底(di)层对锻炼、基础办法、芯片和(he)能源的需求。

这意味着什么

当(dang)你将AI视为必没有可少的基础办法时，其深远(yuan)影响(xiang)便(bian)清楚可见。

AI始于Transformer大语言模型(xing)。但它远(yuan)没有止于此。它是一场工业转型(xing)，将重塑能源的生产和(he)消耗体式格局、工场的建造体式格局、工作的组织体式格局和(he)经济(ji)的增长(chang)体式格局。

之所以要扶植AI工场，是因为智能现在是及时天生的；之所以要从新计划芯片，是因为效率(lu)决定了智能扩展的速率(lu)；能源之所以成为焦(jiao)点，是因为它设定了智能生产的总量下限；应用之所以加速迸(beng)发，是因为底(di)层的模型(xing)已跨过了门坎(kan)，终于可以或许(xu)在范围化层面真正(zheng)施展效用。

每(mei)层都在相(xiang)互强化。

这就是为何这场基础办法扶植如此庞大，为何它同时触及了这么多行业，也是为何它没有会(hui)局限于单一国度(du)或单一范畴(chou)。每(mei)家公司都将利用AI。每(mei)个国度(du)都将扶植它。

我(wo)们仍处于早期阶段。很多基础办法尚未建成。大批劳动力尚未接受培训。很多时机还未被充足挖掘。

但方向已非常清楚。

AI正(zheng)在成为现代世界的基础性基础办法。而我(wo)们现在所做的挑选——我(wo)们扶植的速率(lu)有多快、参与的范围有多广、部署的体式格局有多负(fu)责任——将最终塑造这个时代的未来(lai)。