獅山巡禮
投資雜談
3月10日，英偉達CEO黃仁勳罕見在個人署名文章中係統闡述AI產業的發展邏輯。
他指出，AI不應被理解為單一模型或應用，而是一個正在形成的基礎設施體係。
人工智能（AI）是當今塑造世界的最強大力量之一。它不僅是一個聰明的應用程序或單一的模型；它是如同電力和互聯網一樣不可或缺的基礎設施。
在他看來，AI產業正在經曆一次類似工業革命級別的技術基礎設施建設。當前全球已投入數千億美元，但整體建設仍處早期階段。
黃仁勳表示，AI是五層蛋糕基礎設施能源、芯片、基礎設施、模型、應用，還需數萬億美元建設。
01
AI正在從軟件變成實時生成智能
黃仁勳首先解釋了AI與傳統軟件的根本差異。
過去幾十年，軟件基本是預先寫好的程序。開發者編寫算法，計算機按規則執行。數據必須結構化，並通過數據庫查詢調用。而AI改變了這一模式。
黃仁勳寫道：這是計算機曆史上第一次，機器可以理解非結構化信息圖像、文本、聲音，並理解其中的意義。
更重要的是，AI並不是從數據庫中讀取答案，而是實時生成智能。
他解釋：每一個回答都是新生成的，每一次輸出都取決於上下文。計算機不再隻是執行指令，而是在推理。
由於智能是在實時生成，這迫使整個計算架構重新設計。
02
AI產業的五層結構
在文章中，黃仁勳提出了一個AI產業的結構框架：五層技術棧能源、芯片、基礎設施、模型、應用。他強調，這五層之間是強耦合關係。
能源最基礎的一層是能源。實時生成的智能需要實時產生的電力。每一個生成的 token（標記），都是電子移動、熱量管理以及能源轉化為計算力的結果。在這一層之下，沒有任何抽象層。能源是 AI 基礎設施的第一性原理，也是決定係統能產生多少智能的硬性約束條件。
芯片在能源之上是芯片。這些處理器旨在將能源大規模且高效地轉化為計算力。AI 工作負載需要龐大的並行計算能力、高帶寬內存以及快速的互連技術。芯片層的進步，決定了 AI 擴展的速度，以及智能變得可負擔的程度。
基礎設施在芯片之上是基礎設施。這包括土地、電力輸送、冷卻係統、建築施工、網絡，以及將成千上萬個處理器協同運作組成一台機器的係統。這些係統就是AI 工廠。它們的設計初衷不是為了存儲信息，而是為了製造智能。
模型在基礎設施之上是模型。AI 模型能夠理解多種類型的信息：語言、生物學、化學、物理學、金融、醫學以及物理世界本身。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生在蛋白質 AI、化學 AI、物理模擬、機器人技術以及自主係統領域。
應用最頂層是應用，這也是創造經濟價值的地方。藥物發現平台、工業機器人、法律助手、自動駕駛汽車均屬此類。自動駕駛汽車是具身於機器中的 AI 應用；人形機器人則是具身於軀體中的 AI 應用。它們使用的是同一個技術棧，卻帶來了不同的成果。
03
AI基礎設施建設仍處早期
在產業規模上，黃仁勳給出了一個清晰判斷。
他說：我們目前隻投入了幾千億美元，而未來還需要建設數萬億美元規模的基礎設施。
全球範圍內，芯片工廠、服務器組裝廠和AI數據中心正在加速建設。黃仁勳稱這一趨勢可能成為人類曆史上最大規模的基礎設施建設之一。
與此同時，這也帶來新的勞動力需求。AI數據中心建設需要大量技術工人，包括：電工、管道工、網絡工程師、設備安裝人員。
他強調：參與這場變革並不一定需要計算機博士學位。
04
開源模型推動AI產業擴張
黃仁勳還特別提到開源模型在AI生態中的作用。
他指出，全球大量AI模型是開放的，企業、研究機構以及國家都依賴這些模型參與AI發展。當開源模型達到先進水平時，會帶動整個產業鏈需求。
他舉例稱：DeepSeek-R1就是一個典型案例。
該模型公開後，推動了應用開發，同時也增加了對訓練算力、基礎設施、芯片和能源的需求。換句話說，一個模型的突破，會向下拉動整個產業鏈。
05
AI的影響不止軟件產業
在文章最後，黃仁勳強調，AI不僅改變軟件行業，還會影響能源、製造、勞動力結構和經濟增長方式。
他說：AI是一場工業級轉型，它會改變能源生產方式、工廠建設方式、工作組織方式以及經濟增長模式。
他認為，目前AI仍處早期階段。大量基礎設施尚未建成，大量人才仍未培訓完成。
但趨勢已經非常明確：AI正在成為現代世界的基礎設施。
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