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当地时间周二 ,英伟达CEO黄仁勋发表了一篇罕见的关于人工智能的长篇博客文章,这是他自2016年以来发表的第七篇公开长文 。
黄仁勋系统定义了AI“五层架构”,将其比喻为“五层蛋糕 ” ,自下而上依次由能源 、芯片、基础设施、模型和应用构成。
据界面新闻,在AI“五层架构”中,最底层的能源层,被黄仁勋定义为AI基础设施的第一性原理 ,也是系统能产生多少智能的绝对约束条件,他强调,实时生成的智能需要实时产生的电力 ,生成的每一个Token(词元)都是电子移动 、热量管理以及能源转化为计算能力的结果,不存在任何抽象层,而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 ,作为算力的物理基础,这也是英伟达的核心领地,黄仁勋指出 ,AI工作负载需要极其庞大的并行计算能力、高带宽内存以及快速的互连,芯片层的进步直接决定了AI的扩展速度,以及智能成本的下降程度 ,当前芯片技术的迭代速度,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”,这一层涵盖土地、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编排为一台机器的系统,其设计初衷不是为了存储信息,而是为了制造智能。他强调 ,当前全球正大规模兴建三类设施:芯片制造厂、超级计算机工厂以及AI工厂,这正在成为人类历史上最大规模的基础设施建设。
基础设施层之上是模型层,黄仁勋指出 ,AI模型可以理解多种类型的信息,包括语言 、生物学、化学、物理学 、金融、医学以及物理世界本身,ChatGPT这类大语言模型仅仅是其中的一个类别 ,而行业对模型的应用仍局限于表面,其深层潜力尚未被挖掘。他特别强调了开源模型的关键角色,并以DeepSeek-R1为例 ,指出当强大的推理模型被广泛可用时,它不仅改变了软件本身,更激活了整个架构栈的需求,加速了应用层的技术采用 ,并增加了对底层训练、基础设施 、芯片和能源的需求 。
黄仁勋表示,AI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,可以支撑不同的应用输出,当前应用层的创新的空间仍十分广阔。
他预判 ,未来几年,传统的软件和APP形态或将消失,一种全新的软件范式AI Agent(智能体)极有可能成为主流。每一个成功的应用都会向上拉动其下方的每一层 ,从模型、基础设施、芯片,一直延伸到最底层的发电厂,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,反而会创造大量新的就业机会,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 、高薪酬的岗位 ,且目前供不应求。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。
第一财经报道,黄仁勋强调了史上最大规模的AI基础设施建设才刚刚开始 。
“目前已投入数千亿美元 ,但仍需建设价值数万美元的基础设施。 ”黄仁勋说,每一个成功的应用都会拉动其下的每一层,直至维持其运行的动力设备。放眼全球 ,芯片工厂 、计算机组装厂和AI工厂正在以前所未有的规模建设 。
他表示,支撑这一建设进程所需的人力非常庞大,AI工厂需要电工、管道工、管件工 、钢铁工人、网络技术人员、安装人员和操作员等。与此同时 ,AI正在提高整个知识经济领域的生产力。生产力将提升创造产能,产能扩大则将推动增长 。
回顾过去一年,黄仁勋总结称,AI 跨越了一个重要的门槛。模型性能显著提升 ,可以大规模投入使用。推理能力增强,幻觉现象减少,落地应用能力大幅提升。
当地时间2月25日 ,黄仁勋在接受外媒采访时表示,市场误判了AI对软件公司的威胁 。
他重申了自己的观点,即AI助手不会取代这些软件工具 ,而是会反过来使用它们,虽然这听起来“有悖常理”,大批软件公司将使用AI助手来开发软件并提高效率。
黄仁勋表示:“我们今天所使用的所有这些工具 ,无论是Cadence 、Synopsys、ServiceNow还是SAP,它们的存在都有一个根本且正当的理由。AI助手将成为智能软件,能够代表我们使用这些工具 ,帮助我们大幅提升生产力......归根结底,我们需要工具来完成具体工作,并以我们能够理解的方式把信息反馈给我们 。”
当地时间2月25日,英伟达发布截至2026年1月25日的2026财年第四季度财报。该季度英伟达营收681亿美元 ,同比增长73%,创历史新高;GAAP净利润429.6亿美元,同比增长94%;毛利率75% ,同比增长2个百分点。
2026财年,英伟达营收2159亿美元,同比增长65% ,GAAP净利润1200.7亿美元,同比增长65% 。
(文章来源:每日经济新闻)
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