3月10日，英伟达CEO黄仁勋罕见地发表了一篇关于人工智能的长篇博客文章。

他指出，AI已经不再是一个简单孤立的应用程式或模型，而是一个完整的技术栈——能源、芯片、基础设施、模型、应用。

这也是推动历史上最大规模工业建设的五层结构，以及随之而来的就业机会、工厂和人工智能应用。

值得一提的是，这篇博客是黄仁勋自2016年以来发表的第七篇公开长文，阐述了他对AI发展速度、访问权限及治理模式的看法。

AI“五层架构”

在博客中，黄仁勋明确提出了AI五层架构，成为行业共识框架。

能源——AI的根基在于能源。实时生成的智能需要实时产生的电力，每一个生成的tokens都是电子运动、热量管理以及能量转化为计算的结果。能源是人工智能基础设施的首要原则，也是系统能够产生多少智能的根本约束。

芯片——能源之上是芯片。这些处理器旨在高效地将能量转化为大规模的计算能力。人工智能工作负载需要极高的并行性、高带宽内存和高速互联。芯片层的进步决定了人工智能的扩展速度及其成本的可承受程度。

基础设施——芯片之上是基础设施。这包括土地、电力供应、冷却、建设、网络，以及将数万个处理器整合到一台机器中的系统。这些系统是人工智能工厂。它们的设计目的并非存储信息，而是制造智能。

模型——基础设施之上是模型。人工智能模型能够理解多种信息：语言、生物学、化学、物理学、金融、医学以及物理世界本身。语言模型只是其中一类。一些最具变革性的研究成果正在蛋白质人工智能、化学人工智能、物理模拟、机器人技术和自主系统等领域涌现。

应用——顶层是能够创造经济价值的应用领域，例如药物研发平台、工业机器人、法律辅助系统和自动驾驶汽车。自动驾驶汽车是将人工智能应用融入机器之中，而人形机器人则是将人工智能应用融入人体之中。相同的技术栈，不同的结果。

“这就是五层蛋糕：能源→芯片→基础设施→模型→应用。每一个成功的应用都会牵引其下的每一层，直至维持其运行动力源。”黄仁勋指出。

黄仁勋还强调，AI不是泡沫，而是长周期增长起点。

代理AI拐点已至，所有软件都将走向智能体化，物理 AI、行业智能应用将迎来爆发。英伟达将继续以全栈技术推进系统级创新，推动推理成本大幅下降，让AI普惠化。

未来需数万亿美元建设

事实上，构建AI基础设施才刚刚开始，全球已经投入了数千亿美元，还有数万亿美元的基础设施需要建设。

世界各地正在以前所未有的规模建设芯片工厂、电脑组装厂和人工智能工厂。

这正成为人类历史上规模最大的基础设施建设。

支持这项建设所需的人力非常庞大，人工智能工厂需要电工、水管工、管道安装工、钢铁工人、网络技术人员、安装人员和操作员。

“这些都是技术含量高、薪酬优渥的工作，而且供不应求。你不需要拥有计算机科学博士学位就能参与到这场变革中来。”黄仁勋说。

与此同时，人工智能正在推动知识经济各领域的生产力提升。

以放射学为例，人工智能现在可以辅助解读扫描图像，但对放射科医生的需求仍在持续增长。

这并非自相矛盾。

放射科医生的职责是照顾病人，解读影像只是其中一项工作。

当人工智能承担更多日常工作时，放射科医生就能专注于判断、沟通和护理。医院的效率也会提高，服务更多病人，并能雇用更多员工。

以下为黄仁勋博客全文：

AI是一块五层蛋糕