本地功夫周二 ，英伟达CEO黄仁勋颁发了一篇罕见的关于人为智能的长篇博客文章 ，这是他自2016年以来颁发的第七篇公开长文 ，文章系统阐释了AI产业的底层逻辑 ，黄仁勋在文中界说了AI的“五层架构”。他暗示 ，当前AI产业仍处于极早期发展阶段 ，只管行业已投入数千亿美元 ，但AI的真正潜力尚未被齐全挖掘 ，将来仍需数万亿美元的持续投资来美满底层基础设施。
黄仁勋指出 ，AI已成为当今塑造世界的最强大力量之一 ，它并非单一的聪明利用法式或模型 ，而是如同电力和互联网一样至关沉要的基础设施 ，运行在真实的硬件、能源和经济基础之上 ，可能吸收原资料并转化为规�；闹悄� ，将来每家公司都将使用AI ，每个国度都将建设AI基础设施。
为了厘清AI产业的底层结构 ，黄仁勋系统界说了AI“五层架构” ，将其形象地迸作为“五层蛋糕” ，自下而上顺次由能源、芯片、基础设施、模型和利用组成 ，每一层相互支持、相互拉动 ，任何成功的上层利用 ，都必须齐全依赖底层设施甚至发电厂的持续支持。
在AI“五层架构”中 ，最底层的能源层 ，被黄仁勋界说为AI基础设施的第一性道理 ，也是系统能产生几多智能的绝对约束前提 ，他强调 ，实时天生的智能必要实时产生的电力 ，天生的每一个Token（词元）都是电子移动、热量治理以及能源转化为推算能力的了局 ，不存在职何抽象层 ，而当前能源供给已成为AI规�；⒄沟慕羝绕烤�。
能源层之上是芯片层 ，作为算力的物理基础 ，这也是英伟达的主题领地 ，黄仁勋指出 ，AI工作负载必要极其重大的并行推算能力、高带宽内存以及急剧的互连 ，芯片层的进取直接决定了AI的扩大快率 ，以及智能成本的降落水平 ，当前芯片技术的迭代快率 ，仍难以齐全匹配AI算力需要的发作式增长。
芯片层之上是基础设施层 ，黄仁勋将其界说为“AI工厂” ，这一层涵盖地皮、电力输送、冷却系统、构筑施工、网络 ，以及将成千上万个处置器协同编排为一台机械的系统 ，其设计初衷不是为了存储信息 ，而是为了造作智能。他强调 ，当前全球正大规模兴建三类设施：芯片造作厂、超等推算机工厂以及AI工厂 ，这在成为人类汗青上最大规模的基础设施建设 ，而目前这一建设过程才刚刚起步。
基础设施层之上是模型层 ，黄仁勋指出 ，AI模型能够理解多种类型的信息 ，蕴含说话、生物学、化学、物理学、金融、医学以及物理世界自身 ，ChatGPT这类大说话模型仅仅是其中的一个类别 ，而行业对模型的利用仍局限于表表 ，其深层潜力尚未被挖掘。他出格强调了开源模型的关键角色 ，并以DeepSeek-R1为例 ，指出当壮大的推理模型被宽泛可用时 ，它不仅扭转了软件自身 ，更激活了整个架构栈的需要 ，加快了利用层的技术选取 ，并增长了对底层训练、基础设施、芯片和能源的需要。
最顶层的利用层 ，是AI创造经济价值的主题领域 ，涵盖药物发显旖台、工业机械人、司法副手、自动驾驶汽车等 ，同样的底层架构 ，能够支持分歧的利用输出 ，当前利用层的创新的空间仍极度辽阔。他预判 ，将来几年 ，传统的软件和APP状态或将隐没 ，一种全新的软件范式AI Agent（智能体）极有可能成为主流。每一个成功的利用城市向上拉动其下方的每一层 ，从模型、基础设施、芯片 ，一向延长到最底层的发电厂 ，形成壮大的产衣翻动效应。
针对AI发展带来的就业忧郁 ，黄仁勋以为 ，AI非但不会削减岗位 ，反而会创造大量新的就业机遇 ，尤其是在基础设施和纯熟技术工种领域 ，支持AI基础设施建设所需的劳动力极其重大 ，AI工厂必要电工、水管工、钢铁工人、网络技术人员、装置工和操作员等 ，这些都是高技术、高薪酬的岗位 ，且目前供不应求。AI在添补全球领域内卡车司机、护士、管帐等岗位的巨大劳动力缺口 ，而非造作失业。
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