3月10日，英伟达CEO黄仁勋罕见在个人署名文章中系统阐述AI产业的发展逻辑。

他指出，AI不应被理解为单一模型或应用，而是一个正在形成的基础设施体系。

人工智能（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；它是如同电力和互联网一样不可或缺的基础设施。

在他看来，AI产业正在经历一次类似工业革命级别的技术基础设施建设。当前全球已投入数千亿美元，但整体建设仍处早期阶段。

黄仁勋表示，AI是五层蛋糕基础设施能源、芯片、基础设施、模型、应用，还需数万亿美元建设。

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AI正在从软件变成实时生成智能

黄仁勋首先解释了AI与传统软件的根本差异。

过去几十年，软件基本是预先写好的程序。开发者编写算法，计算机按规则执行。数据必须结构化，并通过数据库查询调用。而AI改变了这一模式。

黄仁勋写道：这是计算机历史上第一次，机器可以理解非结构化信息图像、文本、声音，并理解其中的意义。

更重要的是，AI并不是从数据库中读取答案，而是实时生成智能。

他解释：每一个回答都是新生成的，每一次输出都取决于上下文。计算机不再只是执行指令，而是在推理。

由于智能是在实时生成，这迫使整个计算架构重新设计。

02

AI产业的五层结构

在文章中，黄仁勋提出了一个AI产业的结构框架：五层技术栈能源、芯片、基础设施、模型、应用。他强调，这五层之间是强耦合关系。

能源最基础的一层是能源。实时生成的智能需要实时产生的电力。每一个生成的 token（标记），都是电子移动、热量管理以及能源转化为计算力的结果。在这一层之下，没有任何抽象层。能源是 AI 基础设施的第一性原理，也是决定系统能产生多少智能的硬性约束条件。

芯片在能源之上是芯片。这些处理器旨在将能源大规模且高效地转化为计算力。AI 工作负载需要庞大的并行计算能力、高带宽内存以及快速的互连技术。芯片层的进步，决定了 AI 扩展的速度，以及智能变得可负担的程度。

基础设施在芯片之上是基础设施。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运作组成一台机器的系统。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。

模型在基础设施之上是模型。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、医学以及物理世界本身。语言模型仅仅是其中的一个类别。目前一些最具颠覆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领域。

应用最顶层是应用，这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、自动驾驶汽车均属此类。自动驾驶汽车是具身于机器中的 AI 应用；人形机器人则是具身于躯体中的 AI 应用。它们使用的是同一个技术栈，却带来了不同的成果。

03

AI基础设施建设仍处早期

在产业规模上，黄仁勋给出了一个清晰判断。

他说：我们目前只投入了几千亿美元，而未来还需要建设数万亿美元规模的基础设施。

全球范围内，芯片工厂、服务器组装厂和AI数据中心正在加速建设。黄仁勋称这一趋势可能成为人类历史上最大规模的基础设施建设之一。

与此同时，这也带来新的劳动力需求。AI数据中心建设需要大量技术工人，包括：电工、管道工、网络工程师、设备安装人员。

他强调：参与这场变革并不一定需要计算机博士学位。

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开源模型推动AI产业扩张

黄仁勋还特别提到开源模型在AI生态中的作用。

他指出，全球大量AI模型是开放的，企业、研究机构以及国家都依赖这些模型参与AI发展。当开源模型达到先进水平时，会带动整个产业链需求。

他举例称：DeepSeek-R1就是一个典型案例。

该模型公开后，推动了应用开发，同时也增加了对训练算力、基础设施、芯片和能源的需求。换句话说，一个模型的突破，会向下拉动整个产业链。

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AI的影响不止软件产业

在文章最后，黄仁勋强调，AI不仅改变软件行业，还会影响能源、制造、劳动力结构和经济增长方式。

他说：AI是一场工业级转型，它会改变能源生产方式、工厂建设方式、工作组织方式以及经济增长模式。

他认为，目前AI仍处早期阶段。大量基础设施尚未建成，大量人才仍未培训完成。

但趋势已经非常明确：AI正在成为现代世界的基础设施。

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