黃仁勛重磅發(fā)文！AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)仍處于早期

黃仁勛釋放重磅利好信號。

當(dāng)?shù)貢r間3月10日，英偉達CEO黃仁勛罕見以個人名義發(fā)表長篇博文“AI is a five layer cake”，系統(tǒng)闡述了人工智能（AI）產(chǎn)業(yè)的發(fā)展邏輯。

黃仁勛認(rèn)為，AI產(chǎn)業(yè)正在經(jīng)歷一次類似工業(yè)革命級別的技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。當(dāng)前AI產(chǎn)業(yè)仍處于很早期的發(fā)展階段，盡管行業(yè)已投入數(shù)千億美元，但AI的真正潛力尚未被完全發(fā)掘，未來仍需數(shù)萬億美元的持續(xù)投資來完善底層基礎(chǔ)設(shè)施。

他在文中預(yù)判，未來幾年，傳統(tǒng)的軟件和APP形態(tài)或?qū)⑾В环N全新的軟件范式AI Agent（智能體）極有可能成為主流。

在此之前，麥肯錫也估計，到2030年，全球數(shù)據(jù)中心累計投資額可能達到6.7萬億美元，以滿足蓬勃發(fā)展的AI需求。這一飆升的資本支出預(yù)測是推動當(dāng)今美國經(jīng)濟增長的關(guān)鍵因素之一。

能源是AI基礎(chǔ)設(shè)施的第一性原理

黃仁勛指出，AI已成為當(dāng)今塑造世界的最強大力量之一，它并非單一的聰明應(yīng)用程序或模型，而是如同電力和互聯(lián)網(wǎng)一樣至關(guān)重要的基礎(chǔ)設(shè)施，運行在真實的硬件、能源和經(jīng)濟基礎(chǔ)之上，能夠吸收原材料并轉(zhuǎn)化為規(guī)模化的智能，未來每家公司都將使用AI，每個國家都將建設(shè)AI基礎(chǔ)設(shè)施。

在文章中，黃仁勛提出了一個AI產(chǎn)業(yè)的結(jié)構(gòu)框架：五層技術(shù)棧——能源、芯片、基礎(chǔ)設(shè)施、模型、應(yīng)用。他強調(diào)，這五層之間是強耦合關(guān)系。

其中，最基礎(chǔ)的一層是能源。實時生成的智能需要實時產(chǎn)生的電力。每一個生成的token（標(biāo)記），都是電子移動、熱量管理以及能源轉(zhuǎn)化為計算力的結(jié)果。在這一層之下，沒有任何抽象層。能源是AI基礎(chǔ)設(shè)施的第一性原理，也是決定系統(tǒng)能產(chǎn)生多少智能的硬性約束條件。

黃仁勛在文章中指出，在能源之上是芯片。這些處理器旨在將能源大規(guī)模且高效地轉(zhuǎn)化為計算力。AI工作負(fù)載需要龐大的并行計算能力、高帶寬內(nèi)存以及快速的互連技術(shù)。芯片層的進步，決定了AI擴展的速度，以及智能變得可負(fù)擔(dān)的程度。

在芯片之上則是基礎(chǔ)設(shè)施，包括土地、電力輸送、冷卻系統(tǒng)、建筑施工、網(wǎng)絡(luò)，以及將成千上萬個處理器協(xié)同運作組成一臺機器的系統(tǒng)。這些系統(tǒng)就是“AI工廠”。它們的設(shè)計初衷不是存儲信息，而是為了制造智能。

而在基礎(chǔ)設(shè)施之上是模型。AI模型能夠理解多種類型的信息：語言、生物學(xué)、化學(xué)、物理學(xué)、金融、醫(yī)學(xué)以及物理世界本身。語言模型僅僅是其中的一個類別。目前一些最具顛覆性的工作正發(fā)生在蛋白質(zhì)AI、化學(xué)AI、物理模擬、機器人技術(shù)以及自主系統(tǒng)等領(lǐng)域。

黃仁勛表示，最頂層的應(yīng)用層，是AI創(chuàng)造經(jīng)濟價值的核心領(lǐng)域，涵蓋藥物發(fā)現(xiàn)平臺、工業(yè)機器人、法律助手、自動駕駛汽車等，同樣的底層架構(gòu)，可以支撐不同的應(yīng)用輸出，當(dāng)前應(yīng)用層的創(chuàng)新空間仍十分廣闊。他預(yù)判，未來幾年，傳統(tǒng)的軟件和APP形態(tài)或?qū)⑾В环N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(yīng)用都會向上拉動其下方的每一層，從模型、基礎(chǔ)設(shè)施、芯片，一直延伸到最底層的發(fā)電廠，形成強大的產(chǎn)業(yè)拉動效應(yīng)。

黃仁勛還指出，人工智能工廠正在興建，因為智能現(xiàn)在可以實時生成。芯片正在重新設(shè)計，因為效率決定了智能擴展的速度。能源變得至關(guān)重要，因為它限制了智能的總量。應(yīng)用程序加速發(fā)展，因為它們背后的模型已經(jīng)突破了閾值，終于可以大規(guī)模應(yīng)用。

“每一層都加強了其他層。”他寫道。

AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)仍處于早期

黃仁勛寫道：“我們目前只投入了幾千億美元，而未來還需要建設(shè)數(shù)萬億美元規(guī)模的基礎(chǔ)設(shè)施。”

全球范圍內(nèi)，芯片工廠、服務(wù)器組裝廠和AI數(shù)據(jù)中心正在加速建設(shè)。黃仁勛稱這一趨勢可能成為“人類歷史上最大規(guī)模的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)之一”。

針對AI發(fā)展帶來的就業(yè)擔(dān)憂，黃仁勛認(rèn)為，AI非但不會削減崗位，反而會創(chuàng)造大量新的就業(yè)機會，尤其是在基礎(chǔ)設(shè)施和熟練技術(shù)工種領(lǐng)域，支持AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)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(wǎng)絡(luò)技術(shù)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(yīng)求。AI正在填補全球范圍內(nèi)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(yè)。

他強調(diào)：“參與這場變革并不一定需要計算機博士學(xué)位。”

黃仁勛還特別提到開源模型在AI生態(tài)中的作用。全球大量AI模型是開放的，企業(yè)、研究機構(gòu)以及國家都依賴這些模型參與AI發(fā)展。當(dāng)開源模型達到先進水平時，會帶動整個產(chǎn)業(yè)鏈需求。他舉例稱：“DeepSeek-R1就是一個典型案例。”

該模型公開后，推動了應(yīng)用開發(fā)，同時也增加了對訓(xùn)練算力、基礎(chǔ)設(shè)施、芯片和能源的需求。換句話說，一個模型的突破，會向下拉動整個產(chǎn)業(yè)鏈。

在文章最后，黃仁勛強調(diào)，AI不僅改變軟件行業(yè)，還會影響能源、制造、勞動力結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟增長方式。

黃仁勛說：“AI是一場工業(yè)級轉(zhuǎn)型，它會改變能源生產(chǎn)方式、工廠建設(shè)方式、工作組織方式以及經(jīng)濟增長模式。”

他認(rèn)為，目前AI仍處于早期階段。大量基礎(chǔ)設(shè)施尚未建成，大量人才仍未培訓(xùn)完成。“AI正在成為現(xiàn)代世界的基礎(chǔ)設(shè)施。”

來源：券商中國