黄仁勋：定义“AI五层蛋糕”，预示万亿级基建投资黄强调，AI不是泡沫，而是继电力与互联网之后人类历史上最大规模的基础设施建设浪潮。他预判未来几年传统软件和APP形态或将消失，AI Agent（智能体）将成为主流软件范式。
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AI是一块五层蛋糕
作者：黄仁勋（Jensen Huang）英伟达CEO
AI是当今塑造世界的最强大力量之一。它不仅是一个聪明的应用程序或单一的模型；它更是如同电力和互联网一样至关重要的基础设施。AI运行在真实的硬件、真实的能源和真实的经济基础之上。它吸收原材料，并将其转化为规模化的智能。每家公司都将使用它。每个国家都将建设它。要理解为什么AI会以这种方式发展，我们需要从第一性原理出发，去看看计算领域到底发生了哪些根本性的变化。从预编软件到实时智能在计算历史的大部分时间里，软件都是预先编写好的。人类编写算法，计算机执行算法。数据必须被精心结构化，存储在表格中，并通过精确的查询进行检索。SQL之所以不可或缺，是因为它让那个世界的运转成为可能。AI打破了这一模式。我们第一次拥有了能够理解非结构化信息的计算机。它们可以解释图像、阅读文本、聆听声音、理解含义。它们可以推理上下文和意图。最重要的是，它们能够实时生成智能。每一个回应都是新生成的。每一个答案都取决于你提供的上下文。这不再是检索存储指令的软件，而是能够按需推理和生成智能的软件。正因为智能是实时生成的，其底层的整个计算架构栈都必须被重新发明。作为基础设施的AI当你从工业角度审视AI时，它呈现为一个五层架构。
第一层：能源位于最底层的是能源。实时生成的智能需要实时产生的电力。每一个生成的Token（词元）都是电子移动、热量管理以及能源转化为计算能力的结果。在此之下没有任何抽象层。能源是AI基础设施的第一性原理，也是系统能产生多少智能的绝对约束条件。
第二层：芯片在能源之上是芯片层。这些处理器旨在以大规模、高效的方式将能源转化为计算能力。AI工作负载需要极其庞大的并行计算能力、高带宽内存以及快速的互连。芯片层的进步决定了AI的扩展速度，以及智能成本的下降程度。
第三层：基础设施芯片之上是基础设施层。这包括土地、电力输送、冷却系统、建筑施工、网络，以及将成千上万个处理器协同编排为一台机器的系统。这些系统就是"AI工厂"。它们的设计初衷不是为了存储信息，而是为了制造智能。
第四层：模型基础设施之上是模型层。AI模型可以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。语言模型仅仅是其中的一个类别。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、机器人技术以及自主系统等领域。
第五层：应用位于最顶层的是应用层，这里也是创造经济价值的地方。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于机器中的AI应用，而一个人形机器人则是具身于躯体中的AI应用。同样的底层架构，不同的应用输出。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向上拉动其下方的每一层，一直延伸到维持其运转的发电厂。
我们才刚刚开始
我们的建设才刚刚起步。目前我们仅仅投入了数千亿美元，仍有价值数万亿美元的基础设施等待建设。在世界各地，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拔地而起。这正在成为人类历史上最大规模的基础设施建设。支持这一建设所需的劳动力是极其庞大的。AI工厂需要电工、水管工、管道安装工、钢铁工人、网络技术人员、安装工和操作员。这些都是高技能、高薪酬的岗位，而且目前供不应求。你不需要拥有计算机科学的博士学位就能参与到这场变革中来。与此同时，AI正在推动整个知识经济的生产力提升。以放射学为例：AI现在可以辅助解读扫描影像，但对放射科医生的需求仍在持续增长。这并非悖论。放射科医生的职责是照顾病人，解读影像只是其工作中的一部分。当AI承担更多的常规工作时，放射科医生就能专注于判断、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。
开源与加速普及
开源模型正在加速AI的普及。DeepSeek-R1的发布展示了开源模型如何迅速获得广泛采用，并推动对训练、基础设施、芯片和能源的需求增长。开放权重模型与闭源模型的竞争推动了创新，降低了准入门槛，扩大了AI生态系统。开放与封闭模式的共存，正在以健康的速度推动整个行业发展。
关于治理与安全的思考
随着AI能力的增强，我们必须负责任地开发它。这需要在整个技术栈中采取多层次的安全措施——从数据中心安全到模型对齐，再到应用层面的防护。AI安全需要持续的研究、行业协作以及深思熟虑的治理。我们做出的关于AI发展速度、准入权限以及治理模式的选择，将塑造这个时代的未来面貌。AI正成为现代世界的基石性基础设施。我们当下所做的选择——建设速度、参与广度以及部署责任——将决定这个时代的未来面貌。
