延边家具封边胶厂 英伟达CEO黄仁勋撰文：还需要投资数万亿美元建设AI基础设施

　　3月11日消息，英伟达CEO黄仁勋发表了篇以《AI是个五层蛋糕》为题的，关于人工智能的长篇博客文章，文章系统阐释了AI产业的底层逻辑，黄仁勋在文中定义了AI的“五层架构”。他表示延边家具封边胶厂 ，当前AI产业仍处于早期发展阶段，尽管行业已投入数千亿美元，但AI的真正潜力尚未被发掘，未来仍需数万亿美元的持续投资来完善底层基础设施。

　　黄仁勋指出，AI已成为当今塑造世界的强大力量之，它并非单的聪明应用程序或模型，而是如同电力和互联网样至关重要的基础设施，运行在真实的硬件、能源和经济基础之上，能够吸收原材料并转化为规模化的智能，未来每公司都将使用AI，每个国都将建设AI基础设施。

　　以下为全文：

　　AI是个五层蛋糕

　　2026 年 3 月 10 日 作者 黄仁勋

　　AI 是塑造当今世界的强大力量之。它并非仅仅是款巧妙的应用程序，也不是单的模型，而是如同电力和互联网样不可少的基础设施。

　　AI 依托真实的硬件、能源和经济体系运行。它可以将原材料大规模地转化为智能。每公司都将应用 AI， 每个国/地区都将发展 AI。

　　要理解 AI 为何以这种式发展，我们需要从基本原理进行理，并了解计域发生了哪些根本变化。

　　从预制软件到实时智能

　　在计技术发展的历史中，软件通常都是预先制作好的。人类描述种法，计机执行此操作。数据须经过精心设计，存储在表格中，并通过精确查询进行检索。SQL 变得不可或缺，因为过去的世界因此得以运转。

　　AI 破了这种模式。

　　我们次拥有了台能够理解非结构化信息的计机。它能够识别图像、阅读文本、聆听声音并理解其含义。它可以根据上下文和意图进行理。重要的是，它能够实时生成智能。

　　每个回应都是全新创建的。每个答案都取决于你提供的上下文。这并非软件检索存储的指令，而是软件根据需求进行理并生成智能。

　　由于智能是实时生成的，因此其背后的整个计架构都须重新设计。

　　AI 即基础设施

　　从工业角度审视 AI，其架构可分解为五层。

　　能源

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　　底层是能源。实时生成的智能需要实时产生的电力支持。每个生成的 token，都是电子流动、热量管理以及能量转化为计的结果。在这层面之下，没有抽象层。能源是 AI 基础设施的要原则，也是制约系统能产生多少智能的瓶颈因素。

　　芯片

　　能源层之上是芯片。这些处理器旨在大规模地将能源转化为计能力。AI 工作负载需要巨大的并行处理能力、带宽内存和快速互连。芯片层的进展决定了 AI 的扩展速度以及智能的可适用。

　　基础设施

　　芯片之上是基础设施层。这包括土地、供电、冷却系统、建筑工程、网络通信，以及将成千上万处理器编排到台机器的系统。这些系统就是 AI 工厂。它们的设计目的并非存储信息，而是制造智能。

　　模型

　　基础设施层之上是模型层。AI 模型能够理解多种类型的信息：语言、生物学、化学、物理学、金融学、医学以及物理世界本身。语言模型只是其中个类别。些具变革的工作正发生在蛋白质 AI、化学 AI、物理模拟、机器人技术和自主系统等域。

　　应用

　　上层是应用层，经济价值在此产生，比如药物研发平台、工业机器人、法律助手、自动驾驶汽车等。自动驾驶汽车是 AI 机器应用的具体表现。人形机器人则是 AI 具身应用的具体表现。同样的架构，能带来不同的成果。

　　这就是五层蛋糕架构：

　　能源 → 芯片 → 基础设施 → 模型 → 应用

　　每个成功的应用都会拉动其下的每层，直至维持其运行的动力设备。

　　我们才刚刚开始这建设进程，目前已投入数千亿美元，但仍需建设价值数万亿美元的基础设施。

　　放眼全球，泡沫板橡塑板专用胶我们看到芯片工厂、计机组装厂和 AI 工厂正在以前所未有的规模建设。这正在成为人类历史上规模大的基础设施建设。

　　支撑这建设进程所需的人力非常庞大。AI 工厂需要电工、管道工、管件工、钢铁工人、网络技术人员、安装人员和操作员等。

　　这些都是技术强、待遇优厚的工作岗位，且目前供不应求。参与这场变革需拥有计机科学博士学位。

　　与此同时，AI 正在提整个知识经济域的生产力。以放射学为例，AI 已经能够辅助解读扫描影像，但对放射科医生的需求仍在持续增长。这并非矛盾现象。

　　放射科医生的职责就是照顾患者，而解读扫描影像只是其工作中的个环节。当 AI 承担多的常规工作时，放射科医生可以注于判断、沟通和护理。医院的工作率将越来越，将能够为多的患者提供服务，也会雇佣多员工。

　　生产力提升创造产能，产能扩大动增长。

　　过去年的变化

　　在过去的年里，AI 跨越了个重要的门槛。模型能显著提升，可以大规模投入使用。理能力增强，幻觉现象减少，落地应用能力大幅提升。基于 AI 构建的应用次开始创造真实的经济价值。

　　药物研发、物流、客户服务、软件开发和制造域的应用已经展现出强大的产品市场契度。这些应用会对其下的每层架构都产生强劲的拉动应。

　　开源模型在这面发挥着关键作用。全球大多数模型都是费开放的。研究人员、初创公司、企业甚至国都依靠开放模型来参与的 AI。当开放模型达到前沿水平时，它们改变的不仅仅是软件域，而是激活了整个技术栈的需求。

　　DeepSeek-R1 就是个很好的例子。通过广泛开放强大的理模型，它加速了应用层的普及，并带动了底层对训练、基础设施、芯片和能源的需求增长。

　　题中要义

　　当你将 AI 视为不可少的基础设施时，其影响便显而易见。

　　AI 始于 Transformer 大语言模型。但其意义远不止于此。这是场工业变革，重塑着能源的生产与消耗式、工厂的建造模式、工作的组织形式以及经济的增长路径。

　　如今，AI 工厂正在兴建，因为智能已实现实时生成。芯片正在被重新设计，因为率决定了智能的扩展速度。能源成为核心要素，因为它从根本上决定了智能的生产规模上限。应用加速发展，因为底层模型已跨越门槛，得以大规模投入使用。

　　每层都相互强化。

　　正因如此，AI 建设规模才如此庞大，它才能够同时触及众多行业，并不会局限于单国/地区或单域。每公司都将使用 AI，每个国都将发展 AI。

　　我们仍处于早期阶段。大部分基础设施尚未建成，大部分劳动力尚未接受培训，大部分机遇尚未得到发掘。

　　但向已然明确。

　　AI 正在成为现代世界的基础设施。而我们此刻的选择、构建速度、参与广度以及如何负责任地部署它将决定这个时代走向何。

　　声明：所有会议实录均为现场速记整理，未经演讲者审阅，网登载此文出于传递多信息之目的，并不意味着赞同其观点或证实其描述。

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责任编辑：李思阳

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