英伟达CEO黄仁勋发表最新署名文章：AI 的“五层蛋糕”

英伟达官网03-10

AI 是塑造当今世界的强大力量之一。它并非仅仅是一款巧妙的应用程序，也不是单一的模型，而是如同电力和互联网一样必不可少的基础设施。会议内容和体验将涵盖代理式 AI、AI 工厂、面向科学的 AI、CUDA、高性能推理、开放模型、物理 AI、量子计算等诸多领域。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。每家公司都将应用 AI，每个国家或地区都将发展 AI。要理解 ...

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所以AI应该是一个长期的发展趋势，而不是一时的泡沫

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基础设施的首要原则，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高效转化为计算能力。AI 工作负载需要巨大的并行处理能力、高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性。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一台机器的系统。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。语言模型只是其中一个类别。一些最具变革性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领域。应用最上层是应用层，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。每一个成功的应用都会拉动其下的每一层，直至维持其运行的动力设备。我们才刚刚开始这一建设进程，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，我们看到芯片工厂、计算机组装厂和 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最大的基础设施建设。支撑这一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。这些都是技术性强、待遇优厚的工作岗位，且目前供不应求。参与这场变革无需拥有计算机科学博士学位。与此同时，AI 正在提高整个知识经济领域的生产力。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一个环节。当 AI 承担更多的常规工作时，放射科医生可以专注于判断、沟通和护理。医院的工作效率将越来越高，将能够为更多的患者提供服务，也会雇佣更多员工。生产力提升创造产能，产能扩大推动增长。过去一年的变化？在过去的一年里，AI 跨越了一个重要的门槛。模型性能显著提升，可以大规模投入使用。推理能力增强，幻觉现象减少，落地应用能力大幅提升。基于 AI 构建的应用首次开始创造真实的经济价值。药物研发、物流、客户服务、软件开发和制造领域的应用已经展现出强大的产品市场契合度。这些应用会对其下方的每一层架构都产生强劲的拉动效应。开源模型在这方面发挥着关键作用。全球大多数模型都是免费开放的。研究人员、初创公司、企业甚至国家都依靠开放模型来参与先进的 AI。当开放模型达到前沿水平时，它们改变的不仅仅是软件领域，而是激活了整个技术栈的需求。DeepSeek-R1 就是一个很好的例子。通过广泛开放强大的推理模型，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 视为必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。这是一场工业变革，重塑着能源的生产与消耗方式、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，因为效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。每一层都相互强化。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，并不会局限于单一国家、地区或单一领域。每家公司都将使用 AI，每个国家都将发展 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。但方向已然明确。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方。NVIDIA GTC 将于 2026 年 3 月 16 - 19 日在美国加州圣何塞及线上同步举行，欢迎与我们一同探索下一代 AI 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style=\"text-align: justify;\">在计算技术发展的历史中，软件通常都是预先制作好的。人类描述一种算法，计算机执行此操作。数据必须经过精心设计，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。</p><p style=\"text-align: justify;\">AI 打破了这种模式。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们首次拥有了一台能够理解非结构化信息的计算机。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推理。最重要的是，它能够实时生成智能。</p><p style=\"text-align: justify;\">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推理并生成智能。</p><p style=\"text-align: justify;\">由于智能是实时生成的，因此其背后的整个计算架构都必须重新设计。</p><h2 id=\"id_3660396765\" style=\"text-align: justify;\">AI 即基础设施</h2><p style=\"text-align: justify;\">从工业角度审视 AI，其架构可分解为五层。</p><h2 id=\"id_1341798990\" style=\"text-align: justify;\">能源</h2><p style=\"text-align: justify;\">最底层是能源。实时生成的智能需要实时产生的电力支持。每一个生成的 token，都是电子流动、热量管理以及能量转化为计算的结果。在这一层面之下，没有抽象层。能源是 AI 基础设施的首要原则，也是制约系统能产生多少智能的瓶颈因素。</p><h2 id=\"id_376055559\" style=\"text-align: justify;\">芯片</h2><p style=\"text-align: justify;\">能源层之上是芯片。这些处理器旨在大规模地将能源高效转化为计算能力。AI 工作负载需要巨大的并行处理能力、高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性。</p><h2 id=\"id_534687372\" style=\"text-align: justify;\">基础设施</h2><p style=\"text-align: justify;\">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一台机器的系统。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。</p><h2 id=\"id_3010887028\" style=\"text-align: justify;\">模型</h2><p style=\"text-align: justify;\">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。语言模型只是其中一个类别。一些最具变革性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领域。</p><h2 id=\"id_511608165\" style=\"text-align: justify;\">应用</h2><p style=\"text-align: justify;\">最上层是应用层，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。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>这就是五层蛋糕架构：</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>能源 → 芯片 → 基础设施 → 模型 → 应用。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">每一个成功的应用都会拉动其下的每一层，直至维持其运行的动力设备。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们才刚刚开始这一建设进程，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。</p><p style=\"text-align: justify;\">放眼全球，我们看到芯片工厂、计算机组装厂和 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最大的基础设施建设。</p><p style=\"text-align: justify;\">支撑这一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。这些都是技术性强、待遇优厚的工作岗位，且目前供不应求。参与这场变革无需拥有计算机科学博士学位。</p><p style=\"text-align: justify;\">与此同时，AI 正在提高整个知识经济领域的生产力。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。</p><p style=\"text-align: justify;\">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一个环节。当 AI 承担更多的常规工作时，放射科医生可以专注于判断、沟通和护理。医院的工作效率将越来越高，将能够为更多的患者提供服务，也会雇佣更多员工。</p><p style=\"text-align: justify;\">生产力提升创造产能，产能扩大推动增长。</p><h2 id=\"id_2910824960\" style=\"text-align: justify;\">过去一年的变化？</h2><p style=\"text-align: justify;\">在过去的一年里，AI 跨越了一个重要的门槛。模型性能显著提升，可以大规模投入使用。推理能力增强，幻觉现象减少，落地应用能力大幅提升。基于 AI 构建的应用首次开始创造真实的经济价值。</p><p style=\"text-align: justify;\">药物研发、物流、客户服务、软件开发和制造领域的应用已经展现出强大的产品市场契合度。这些应用会对其下方的每一层架构都产生强劲的拉动效应。</p><p style=\"text-align: justify;\">开源模型在这方面发挥着关键作用。全球大多数模型都是免费开放的。研究人员、初创公司、企业甚至国家都依靠开放模型来参与先进的 AI。当开放模型达到前沿水平时，它们改变的不仅仅是软件领域，而是激活了整个技术栈的需求。</p><p style=\"text-align: justify;\">DeepSeek-R1 就是一个很好的例子。通过广泛开放强大的推理模型，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。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ba13c49bfc1d160316f049e2f205ec79\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"512\"/></p><h2 id=\"id_3376366002\" style=\"text-align: justify;\">题中要义</h2><p style=\"text-align: justify;\">当你将 AI 视为必不可少的基础设施时，其影响便显而易见。</p><p style=\"text-align: justify;\">AI 始于 Transformer 大语言模型。但其意义远不止于此。这是一场工业变革，重塑着能源的生产与消耗方式、工厂的建造模式、工作的组织形式以及经济的增长路径。</p><p style=\"text-align: justify;\">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，因为效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。</p><p style=\"text-align: justify;\">每一层都相互强化。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/356ed840adf707ebd510799165eb55ac\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"912\" tg-height=\"607\"/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/cf43e855369304ee76bd3b0d99cc9d11\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"912\" tg-height=\"607\"/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d95f3c98c49ff1ca37b71c1996103872\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"912\" tg-height=\"607\"/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ebe4dafb2cadddfbe3780f3740c7ed37\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"912\" tg-height=\"607\"/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/acff1b2415fba82d0f4a2ab414241448\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"912\" tg-height=\"607\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">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，并不会局限于单一国家、地区或单一领域。每家公司都将使用 AI，每个国家都将发展 AI。</p><p style=\"text-align: justify;\">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。</p><p style=\"text-align: justify;\">但方向已然明确。</p><p style=\"text-align: justify;\">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方。</p><p style=\"text-align: justify;\">NVIDIA GTC 将于 2026 年 3 月 16 - 19 日在美国加州圣何塞及线上同步举行，欢迎与我们一同探索下一代 AI 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token，都是电子流动、热量管理以及能量转化为计算的结果。在这一层面之下，没有抽象层。能源是 AI 基础设施的首要原则，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高效转化为计算能力。AI 工作负载需要巨大的并行处理能力、高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性。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一台机器的系统。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。语言模型只是其中一个类别。一些最具变革性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领域。应用最上层是应用层，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。每一个成功的应用都会拉动其下的每一层，直至维持其运行的动力设备。我们才刚刚开始这一建设进程，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，我们看到芯片工厂、计算机组装厂和 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最大的基础设施建设。支撑这一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。这些都是技术性强、待遇优厚的工作岗位，且目前供不应求。参与这场变革无需拥有计算机科学博士学位。与此同时，AI 正在提高整个知识经济领域的生产力。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一个环节。当 AI 承担更多的常规工作时，放射科医生可以专注于判断、沟通和护理。医院的工作效率将越来越高，将能够为更多的患者提供服务，也会雇佣更多员工。生产力提升创造产能，产能扩大推动增长。过去一年的变化？在过去的一年里，AI 跨越了一个重要的门槛。模型性能显著提升，可以大规模投入使用。推理能力增强，幻觉现象减少，落地应用能力大幅提升。基于 AI 构建的应用首次开始创造真实的经济价值。药物研发、物流、客户服务、软件开发和制造领域的应用已经展现出强大的产品市场契合度。这些应用会对其下方的每一层架构都产生强劲的拉动效应。开源模型在这方面发挥着关键作用。全球大多数模型都是免费开放的。研究人员、初创公司、企业甚至国家都依靠开放模型来参与先进的 AI。当开放模型达到前沿水平时，它们改变的不仅仅是软件领域，而是激活了整个技术栈的需求。DeepSeek-R1 就是一个很好的例子。通过广泛开放强大的推理模型，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 视为必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。这是一场工业变革，重塑着能源的生产与消耗方式、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，因为效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。每一层都相互强化。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，并不会局限于单一国家、地区或单一领域。每家公司都将使用 AI，每个国家都将发展 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。但方向已然明确。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方。NVIDIA GTC 将于 2026 年 3 月 16 - 19 日在美国加州圣何塞及线上同步举行，欢迎与我们一同探索下一代 AI 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style=\"text-align: justify;\">在计算技术发展的历史中，软件通常都是预先制作好的。人类描述一种算法，计算机执行此操作。数据必须经过精心设计，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。</p><p style=\"text-align: justify;\">AI 打破了这种模式。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们首次拥有了一台能够理解非结构化信息的计算机。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推理。最重要的是，它能够实时生成智能。</p><p style=\"text-align: justify;\">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推理并生成智能。</p><p style=\"text-align: justify;\">由于智能是实时生成的，因此其背后的整个计算架构都必须重新设计。</p><h2 id=\"id_3660396765\" style=\"text-align: justify;\">AI 即基础设施</h2><p style=\"text-align: justify;\">从工业角度审视 AI，其架构可分解为五层。</p><h2 id=\"id_1341798990\" style=\"text-align: justify;\">能源</h2><p style=\"text-align: justify;\">最底层是能源。实时生成的智能需要实时产生的电力支持。每一个生成的 token，都是电子流动、热量管理以及能量转化为计算的结果。在这一层面之下，没有抽象层。能源是 AI 基础设施的首要原则，也是制约系统能产生多少智能的瓶颈因素。</p><h2 id=\"id_376055559\" style=\"text-align: justify;\">芯片</h2><p style=\"text-align: justify;\">能源层之上是芯片。这些处理器旨在大规模地将能源高效转化为计算能力。AI 工作负载需要巨大的并行处理能力、高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性。</p><h2 id=\"id_534687372\" style=\"text-align: justify;\">基础设施</h2><p style=\"text-align: justify;\">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一台机器的系统。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。</p><h2 id=\"id_3010887028\" style=\"text-align: justify;\">模型</h2><p style=\"text-align: justify;\">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。语言模型只是其中一个类别。一些最具变革性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领域。</p><h2 id=\"id_511608165\" style=\"text-align: justify;\">应用</h2><p style=\"text-align: justify;\">最上层是应用层，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。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>这就是五层蛋糕架构：</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>能源 → 芯片 → 基础设施 → 模型 → 应用。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">每一个成功的应用都会拉动其下的每一层，直至维持其运行的动力设备。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们才刚刚开始这一建设进程，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。</p><p style=\"text-align: justify;\">放眼全球，我们看到芯片工厂、计算机组装厂和 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最大的基础设施建设。</p><p style=\"text-align: justify;\">支撑这一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。这些都是技术性强、待遇优厚的工作岗位，且目前供不应求。参与这场变革无需拥有计算机科学博士学位。</p><p style=\"text-align: justify;\">与此同时，AI 正在提高整个知识经济领域的生产力。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。</p><p style=\"text-align: justify;\">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一个环节。当 AI 承担更多的常规工作时，放射科医生可以专注于判断、沟通和护理。医院的工作效率将越来越高，将能够为更多的患者提供服务，也会雇佣更多员工。</p><p style=\"text-align: justify;\">生产力提升创造产能，产能扩大推动增长。</p><h2 id=\"id_2910824960\" style=\"text-align: justify;\">过去一年的变化？</h2><p style=\"text-align: justify;\">在过去的一年里，AI 跨越了一个重要的门槛。模型性能显著提升，可以大规模投入使用。推理能力增强，幻觉现象减少，落地应用能力大幅提升。基于 AI 构建的应用首次开始创造真实的经济价值。</p><p style=\"text-align: justify;\">药物研发、物流、客户服务、软件开发和制造领域的应用已经展现出强大的产品市场契合度。这些应用会对其下方的每一层架构都产生强劲的拉动效应。</p><p style=\"text-align: justify;\">开源模型在这方面发挥着关键作用。全球大多数模型都是免费开放的。研究人员、初创公司、企业甚至国家都依靠开放模型来参与先进的 AI。当开放模型达到前沿水平时，它们改变的不仅仅是软件领域，而是激活了整个技术栈的需求。</p><p style=\"text-align: justify;\">DeepSeek-R1 就是一个很好的例子。通过广泛开放强大的推理模型，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。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ba13c49bfc1d160316f049e2f205ec79\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"512\"/></p><h2 id=\"id_3376366002\" style=\"text-align: justify;\">题中要义</h2><p style=\"text-align: justify;\">当你将 AI 视为必不可少的基础设施时，其影响便显而易见。</p><p style=\"text-align: justify;\">AI 始于 Transformer 大语言模型。但其意义远不止于此。这是一场工业变革，重塑着能源的生产与消耗方式、工厂的建造模式、工作的组织形式以及经济的增长路径。</p><p style=\"text-align: justify;\">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，因为效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。</p><p style=\"text-align: justify;\">每一层都相互强化。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/356ed840adf707ebd510799165eb55ac\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"912\" tg-height=\"607\"/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/cf43e855369304ee76bd3b0d99cc9d11\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"912\" tg-height=\"607\"/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d95f3c98c49ff1ca37b71c1996103872\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"912\" tg-height=\"607\"/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ebe4dafb2cadddfbe3780f3740c7ed37\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"912\" tg-height=\"607\"/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/acff1b2415fba82d0f4a2ab414241448\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"912\" tg-height=\"607\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">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，并不会局限于单一国家、地区或单一领域。每家公司都将使用 AI，每个国家都将发展 AI。</p><p style=\"text-align: justify;\">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。</p><p style=\"text-align: justify;\">但方向已然明确。</p><p style=\"text-align: justify;\">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方。</p><p style=\"text-align: justify;\">NVIDIA GTC 将于 2026 年 3 月 16 - 19 日在美国加州圣何塞及线上同步举行，欢迎与我们一同探索下一代 AI 的无限可能。</p></body></html>","source":"lsy1760396584822","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>英伟达CEO黄仁勋发表最新署名文章：AI 的“五层蛋糕”</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ font:inherit;margin:0;padding:0;vertical-align:baseline;border:0 }\nbody{ font-size:16px; line-height:1.5; color:#999; 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token，都是电子流动、热量管理以及能量转化为计算的结果。在这一层面之下，没有抽象层。能源是 AI 基础设施的首要原则，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高效转化为计算能力。AI 工作负载需要巨大的并行处理能力、高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性。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一台机器的系统。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。语言模型只是其中一个类别。一些最具变革性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领域。应用最上层是应用层，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。每一个成功的应用都会拉动其下的每一层，直至维持其运行的动力设备。我们才刚刚开始这一建设进程，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，我们看到芯片工厂、计算机组装厂和 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最大的基础设施建设。支撑这一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。这些都是技术性强、待遇优厚的工作岗位，且目前供不应求。参与这场变革无需拥有计算机科学博士学位。与此同时，AI 正在提高整个知识经济领域的生产力。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一个环节。当 AI 承担更多的常规工作时，放射科医生可以专注于判断、沟通和护理。医院的工作效率将越来越高，将能够为更多的患者提供服务，也会雇佣更多员工。生产力提升创造产能，产能扩大推动增长。过去一年的变化？在过去的一年里，AI 跨越了一个重要的门槛。模型性能显著提升，可以大规模投入使用。推理能力增强，幻觉现象减少，落地应用能力大幅提升。基于 AI 构建的应用首次开始创造真实的经济价值。药物研发、物流、客户服务、软件开发和制造领域的应用已经展现出强大的产品市场契合度。这些应用会对其下方的每一层架构都产生强劲的拉动效应。开源模型在这方面发挥着关键作用。全球大多数模型都是免费开放的。研究人员、初创公司、企业甚至国家都依靠开放模型来参与先进的 AI。当开放模型达到前沿水平时，它们改变的不仅仅是软件领域，而是激活了整个技术栈的需求。DeepSeek-R1 就是一个很好的例子。通过广泛开放强大的推理模型，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 视为必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。这是一场工业变革，重塑着能源的生产与消耗方式、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，因为效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。每一层都相互强化。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，并不会局限于单一国家、地区或单一领域。每家公司都将使用 AI，每个国家都将发展 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。但方向已然明确。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方。NVIDIA GTC 将于 2026 年 3 月 16 - 19 日在美国加州圣何塞及线上同步举行，欢迎与我们一同探索下一代 AI 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