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當(dāng)?shù)貢r(shí)間周二，英偉達(dá)CEO黃仁勛發(fā)表了一篇罕見(jiàn)的關(guān)于人工智能的長(zhǎng)篇博客文章，這是他自2016年以來(lái)發(fā)表的第七篇公開(kāi)長(zhǎng)文。

黃仁勛系統(tǒng)定義了AI“五層架構(gòu)”，將其比喻為“五層蛋糕”，自下而上依次由能源、芯片、基礎(chǔ)設(shè)施、模型和應(yīng)用構(gòu)成。

據(jù)界面新聞，在AI“五層架構(gòu)”中，最底層的能源層，被黃仁勛定義為AI基礎(chǔ)設(shè)施的第一性原理，也是系統(tǒng)能產(chǎn)生多少智能的絕對(duì)約束條件，他強(qiáng)調(diào)，實(shí)時(shí)生成的智能需要實(shí)時(shí)產(chǎn)生的電力，生成的每一個(gè)Token（詞元）都是電子移動(dòng)、熱量管理以及能源轉(zhuǎn)化為計(jì)算能力的結(jié)果，不存在任何抽象層，而當(dāng)前能源供給已成為AI規(guī)?；l(fā)展的緊迫瓶頸。

能源層之上是芯片層，作為算力的物理基礎(chǔ)，這也是英偉達(dá)的核心領(lǐng)地，黃仁勛指出，AI工作負(fù)載需要極其龐大的并行計(jì)算能力、高帶寬內(nèi)存以及快速的互連，芯片層的進(jìn)步直接決定了AI的擴(kuò)展速度，以及智能成本的下降程度，當(dāng)前芯片技術(shù)的迭代速度，仍難以完全匹配AI算力需求的爆發(fā)式增長(zhǎng)。

芯片層之上是基礎(chǔ)設(shè)施層，黃仁勛將其定義為“AI工廠(chǎng)”，這一層涵蓋土地、電力輸送、冷卻系統(tǒng)、建筑施工、網(wǎng)絡(luò)，以及將成千上萬(wàn)個(gè)處理器協(xié)同編排為一臺(tái)機(jī)器的系統(tǒng)，其設(shè)計(jì)初衷不是為了存儲(chǔ)信息，而是為了制造智能。他強(qiáng)調(diào)，當(dāng)前全球正大規(guī)模興建三類(lèi)設(shè)施：芯片制造廠(chǎng)、超級(jí)計(jì)算機(jī)工廠(chǎng)以及AI工廠(chǎng)，這正在成為人類(lèi)歷史上最大規(guī)模的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。

基礎(chǔ)設(shè)施層之上是模型層，黃仁勛指出，AI模型可以理解多種類(lèi)型的信息，包括語(yǔ)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，ChatGPT這類(lèi)大語(yǔ)言模型僅僅是其中的一個(gè)類(lèi)別，而行業(yè)對(duì)模型的應(yīng)用仍局限于表面，其深層潛力尚未被挖掘。他特別強(qiáng)調(diào)了開(kāi)源模型的關(guān)鍵角色，并以DeepSeek-R1為例，指出當(dāng)強(qiáng)大的推理模型被廣泛可用時(shí)，它不僅改變了軟件本身，更激活了整個(gè)架構(gòu)棧的需求，加速了應(yīng)用層的技術(shù)采用，并增加了對(duì)底層訓(xùn)練、基礎(chǔ)設(shè)施、芯片和能源的需求。

黃仁勛表示，AI最頂層的應(yīng)用層是AI創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)價(jià)值的核心領(lǐng)域，涵蓋藥物發(fā)現(xiàn)平臺(tái)、工業(yè)機(jī)器人、法律助手、自動(dòng)駕駛汽車(chē)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)新的空間仍十分廣闊。

他預(yù)判，未來(lái)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(gè)成功的應(yīng)用都會(huì)向上拉動(dòng)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(chǎng)，形成強(qiáng)大的產(chǎn)業(yè)拉動(dòng)效應(yīng)。

針對(duì)AI發(fā)展帶來(lái)的就業(yè)擔(dān)憂(yōu)，黃仁勛認(rèn)為，AI非但不會(huì)削減崗位，反而會(huì)創(chuàng)造大量新的就業(yè)機(jī)會(huì)，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(dòng)力極其龐大，AI工廠(chǎng)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(bǔ)全球范圍內(nèi)卡車(chē)司機(jī)、護(hù)士、會(huì)計(jì)等崗位的巨大勞動(dòng)力缺口，而非制造失業(yè)。

第一財(cái)經(jīng)報(bào)道，黃仁勛強(qiáng)調(diào)了史上最大規(guī)模的AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)才剛剛開(kāi)始。

“目前已投入數(shù)千億美元，但仍需建設(shè)價(jià)值數(shù)萬(wàn)美元的基礎(chǔ)設(shè)施?！秉S仁勛說(shuō)，每一個(gè)成功的應(yīng)用都會(huì)拉動(dòng)其下的每一層，直至維持其運(yùn)行的動(dòng)力設(shè)備。放眼全球，芯片工廠(chǎng)、計(jì)算機(jī)組裝廠(chǎng)和AI工廠(chǎng)正在以前所未有的規(guī)模建設(shè)。

他表示，支撐這一建設(shè)進(jìn)程所需的人力非常龐大，AI工廠(chǎng)需要電工、管道工、管件工、鋼鐵工人、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)人員、安裝人員和操作員等。與此同時(shí)，AI正在提高整個(gè)知識(shí)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的生產(chǎn)力。生產(chǎn)力將提升創(chuàng)造產(chǎn)能，產(chǎn)能擴(kuò)大則將推動(dòng)增長(zhǎng)。

回顧過(guò)去一年，黃仁勛總結(jié)稱(chēng)，AI 跨越了一個(gè)重要的門(mén)檻。模型性能顯著提升，可以大規(guī)模投入使用。推理能力增強(qiáng)，幻覺(jué)現(xiàn)象減少，落地應(yīng)用能力大幅提升。

當(dāng)?shù)貢r(shí)間2月25日，黃仁勛在接受外媒采訪(fǎng)時(shí)表示，市場(chǎng)誤判了AI對(duì)軟件公司的威脅。

他重申了自己的觀點(diǎn)，即AI助手不會(huì)取代這些軟件工具，而是會(huì)反過(guò)來(lái)使用它們，雖然這聽(tīng)起來(lái)“有悖常理”，大批軟件公司將使用AI助手來(lái)開(kāi)發(fā)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(wú)論是Cadence、Synopsys、ServiceNow還是SAP，它們的存在都有一個(gè)根本且正當(dāng)?shù)睦碛?。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(chǎn)力......歸根結(jié)底，我們需要工具來(lái)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?！?/span>

當(dāng)?shù)貢r(shí)間2月25日，英偉達(dá)發(fā)布截至2026年1月25日的2026財(cái)年第四季度財(cái)報(bào)。該季度英偉達(dá)營(yíng)收681億美元，同比增長(zhǎng)73%，創(chuàng)歷史新高；GAAP凈利潤(rùn)429.6億美元，同比增長(zhǎng)94%；毛利率75%，同比增長(zhǎng)2個(gè)百分點(diǎn)。

2026財(cái)年，英偉達(dá)營(yíng)收2159億美元，同比增長(zhǎng)65%，GAAP凈利潤(rùn)1200.7億美元，同比增長(zhǎng)65%。