黃仁勛罕見發長文：未來幾年傳統軟件和APP形態或將消失，AI智能體極可能成主流

當地時間周二，英偉達CEO黃仁勛發表了一篇罕見的關于人工智能的長篇博客文章，這是他自2016年以來發表的第七篇公開長文。

黃仁勛系統定義了AI“五層架構”，將其比喻為“五層蛋糕”，自下而上依次由能源、芯片、基礎設施、模型和應用構成。

據界面新聞，在AI“五層架構”中，最底層的能源層，被黃仁勛定義為AI基礎設施的第一性原理，也是系統能產生多少智能的絕對約束條件，他強調，實時生成的智能需要實時產生的電力，生成的每一個Token（詞元）都是電子移動、熱量管理以及能源轉化為計算能力的結果，不存在任何抽象層，而當前能源供給已成為AI規模化發展的緊迫瓶頸。

能源層之上是芯片層，作為算力的物理基礎，這也是英偉達的核心領地，黃仁勛指出，AI工作負載需要極其龐大的并行計算能力、高帶寬內存以及快速的互連，芯片層的進步直接決定了AI的擴展速度，以及智能成本的下降程度，當前芯片技術的迭代速度，仍難以完全匹配AI算力需求的爆發式增長。

芯片層之上是基礎設施層，黃仁勛將其定義為“AI工廠”，這一層涵蓋土地、電力輸送、冷卻系統、建筑施工、網絡，以及將成千上萬個處理器協同編排為一臺機器的系統，其設計初衷不是為了存儲信息，而是為了制造智能。他強調，當前全球正大規模興建三類設施：芯片制造廠、超級計算機工廠以及AI工廠，這正在成為人類歷史上最大規模的基礎設施建設。

基礎設施層之上是模型層，黃仁勛指出，AI模型可以理解多種類型的信息，包括語言、生物學、化學、物理學、金融、醫學以及物理世界本身，ChatGPT這類大語言模型僅僅是其中的一個類別，而行業對模型的應用仍局限于表面，其深層潛力尚未被挖掘。他特別強調了開源模型的關鍵角色，并以DeepSeek-R1為例，指出當強大的推理模型被廣泛可用時，它不僅改變了軟件本身，更激活了整個架構棧的需求，加速了應用層的技術采用，并增加了對底層訓練、基礎設施、芯片和能源的需求。

黃仁勛表示，AI最頂層的應用層是AI創造經濟價值的核心領域，涵蓋藥物發現平臺、工業機器人、法律助手、自動駕駛汽車等，同樣的底層架構，可以支撐不同的應用輸出，當前應用層的創新的空間仍十分廣闊。

他預判，未來幾年，傳統的軟件和APP形態或將消失，一種全新的軟件范式AI Agent（智能體）極有可能成為主流。每一個成功的應用都會向上拉動其下方的每一層，從模型、基礎設施、芯片，一直延伸到最底層的發電廠，形成強大的產業拉動效應。

針對AI發展帶來的就業擔憂，黃仁勛認為，AI非但不會削減崗位，反而會創造大量新的就業機會，尤其是在基礎設施和熟練技術工種領域，支持AI基礎設施建設所需的勞動力極其龐大，AI工廠需要電工、水管工、鋼鐵工人、網絡技術人員、安裝工和操作員等，這些都是高技能、高薪酬的崗位，且目前供不應求。AI正在填補全球范圍內卡車司機、護士、會計等崗位的巨大勞動力缺口，而非制造失業。

第一財經報道，黃仁勛強調了史上最大規模的AI基礎設施建設才剛剛開始。

“目前已投入數千億美元，但仍需建設價值數萬美元的基礎設施。”黃仁勛說，每一個成功的應用都會拉動其下的每一層，直至維持其運行的動力設備。放眼全球，芯片工廠、計算機組裝廠和AI工廠正在以前所未有的規模建設。

他表示，支撐這一建設進程所需的人力非常龐大，AI工廠需要電工、管道工、管件工、鋼鐵工人、網絡技術人員、安裝人員和操作員等。與此同時，AI正在提高整個知識經濟領域的生產力。生產力將提升創造產能，產能擴大則將推動增長。

回顧過去一年，黃仁勛總結稱，AI 跨越了一個重要的門檻。模型性能顯著提升，可以大規模投入使用。推理能力增強，幻覺現象減少，落地應用能力大幅提升。

當地時間2月25日，黃仁勛在接受外媒采訪時表示，市場誤判了AI對軟件公司的威脅。

他重申了自己的觀點，即AI助手不會取代這些軟件工具，而是會反過來使用它們，雖然這聽起來“有悖常理”，大批軟件公司將使用AI助手來開發軟件并提高效率。

黃仁勛表示：“我們今天所使用的所有這些工具，無論是Cadence、Synopsys、ServiceNow還是SAP，它們的存在都有一個根本且正當的理由。AI助手將成為智能軟件，能夠代表我們使用這些工具，幫助我們大幅提升生產力......歸根結底，我們需要工具來完成具體工作，并以我們能夠理解的方式把信息反饋給我們。”

當地時間2月25日，英偉達發布截至2026年1月25日的2026財年第四季度財報。該季度英偉達營收681億美元，同比增長73%，創歷史新高；GAAP凈利潤429.6億美元，同比增長94%；毛利率75%，同比增長2個百分點。

2026財年，英偉達營收2159億美元，同比增長65%，GAAP凈利潤1200.7億美元，同比增長65%。

編輯|張錦河 杜波

校對|金冥羽

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