英伟达CEO黄仁勋发文：AI五层架构揭秘，传统软件APP或被智能体取代

界面新闻

当地时间周二，英伟达CEO黄仁勋发布了一篇罕见的关于人工智能的长篇博客，这是自2016年以来他的第七篇公开长文。文中系统阐述了AI产业的底层逻辑，并首次定义了AI的“五层架构”。黄仁勋认为，当前AI产业仍处于极早期阶段，尽管已投入数千亿美元，但真正潜力尚未完全释放，未来仍需数万亿美元持续投资以完善底层基础设施。

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黄仁勋指出，AI已成为当今塑造世界的最强力量之一，它并非单一的智能应用或模型，而是如同电力和互联网一样关键的基础设施，运行在真实的硬件、能源和经济基础之上，能吸收原材料并转化为规模化的智能。未来每家公司都将使用AI，每个国家都将建设AI基础设施。

为了厘清AI产业的底层结构，黄仁勋系统定义了AI“五层架构”，比喻为“五层蛋糕”：自下而上依次为能源、芯片、基础设施、模型和应用。每一层相互支撑、相互拉动，任何成功的上层应用都依赖底层设施直至发电厂的持续支撑。

在AI五层架构中，最底层的能源层被定义为AI基础设施的第一性原理，是系统产出智能的绝对约束条件。他强调，实时生成的智能需要实时电力，每个Token（词元）都是电子移动、热量管理与能源转化的结果，不存在抽象层。当前能源供给已成为AI规模化发展的紧迫瓶颈。

能源层之上是芯片层，即算力的物理基础，也是英伟达的核心领地。黄仁勋指出，AI工作负载需要庞大的并行计算能力、高带宽内存和快速互连，芯片层的进步直接决定AI扩展速度和智能成本下降程度。当前芯片技术迭代速度仍难以完全匹配AI算力需求的爆发式增长。

芯片层之上是基础设施层，黄仁勋将其定义为“AI工厂”，涵盖土地、电力输送、冷却系统、建筑施工、网络以及协同编排处理器的系统，设计初衷并非存储信息，而是制造智能。他强调，全球正大规模建设芯片制造厂、超级计算机工厂和AI工厂，这将成为人类历史上最大规模的基础设施建设，但目前仅是起步。

基础设施层之上是模型层，黄仁勋指出，AI模型可理解多种信息类型，包括语言、生物学、化学、物理、金融、医学及物理世界本身，ChatGPT等大语言模型仅是其中一类。行业对模型的应用仍局限于表面，深层潜力未被挖掘。他特别强调开源模型的关键角色，以DeepSeek-R1为例，指出强大推理模型广泛可用时，会改变软件本身，激活整个架构需求，加速应用层技术采用，并增加对底层训练、基础设施、芯片和能源的需求。

最顶层的应用层是AI创造经济价值的核心领域，涵盖药物发现平台、工业机器人、法律助手、自动驾驶汽车等。同样的底层架构可支撑不同应用输出，当前应用层创新空间广阔。他预判，未来几年传统软件和APP形态或将消失，一种全新软件范式——AI Agent（智能体）极有可能成为主流。每一个成功应用都会向上拉动其下方每一层，从模型、基础设施、芯片一直延伸到发电厂，形成强大的产业拉动效应。

针对AI发展带来的就业担忧，黄仁勋认为AI非但不会削减岗位，反而会创造大量新就业机会，尤其是在基础设施和熟练技术工种领域。支持AI基础设施建设所需的劳动力极其庞大，AI工厂需要电工、水管工、钢铁工人、网络技术人员、安装工和操作员等，这些都是高技能、高薪酬岗位，目前供不应求。AI正在填补全球范围内卡车司机、护士、会计等岗位的巨大劳动力缺口，而非制造失业。

本期资深编辑 周玉华