当地时候周二，英伟达CEO黄仁勋发表了一篇荒凉的对于东说念主工智能的长篇博客著述，这是他自2016年以来发表的第七篇公开长文，著述系统阐释了AI产业的底层逻辑，黄仁勋在文中界说了AI的“五层架构”。他示意，现时AI产业仍处于极早期发展阶段，尽管行业已插足数千亿好意思元，但AI的着实后劲尚未被完全发掘，改日仍需数万亿好意思元的合手续投资来完善底层基础方法。

黄仁勋指出，AI已成为目下塑造寰宇的最强盛肆量之一，它并非单一的灵巧哄骗门径或模子，而是如同电力和互联网一样至关首要的基础方法，启动在确实的硬件、能源和经济基础之上，概况领受原材料并转动为界限化的智能，改日每家公司皆将使用AI，每个国度皆将拔擢AI基础方法。

为了厘清AI产业的底层结构，黄仁勋系统界说了AI“五层架构”，将其形象地譬如为“五层蛋糕”，从下到上挨次由能源、芯片、基础方法、模子和哄骗组成，每一层相互因循、相互拉动，任何收效的表层哄骗，皆必须完全依赖底层方法乃至发电厂的合手续因循。

在AI“五层架构”中，最底层的能源层，被黄仁勋界说为AI基础方法的第一性旨趣，亦然系统能产生若干智能的完全拘谨条目，他强调，及时生成的智能需要及时产生的电力，生成的每一个Token（词元）皆是电子出动、热量科罚以及能源转动为计较智商的效能，不存在职何概括层，而现时能源供给已成为AI界限化发展的弥留瓶颈。

能源层之上是芯片层，手脚算力的物理基础，这亦然英伟达的中枢领地，黄仁勋指出，AI责任负载需要极其宏大的并行计较智商、高带宽内存以及快速的互连，芯片层的跨越告成决定了AI的彭胀速率，以及智能老本的下跌程度，现时芯片手艺的迭代速率，仍难以完全匹配AI算力需求的爆发式增长。

芯片层之上是基础方法层，黄仁勋将其界说为“AI工场”，这一层涵盖地盘、电力运输、冷却系统、建筑施工、相聚，以及将千千万万个处理器协同编排为一台机器的系统，其规划初志不是为了存储信息，而是为了制造智能。他强调，现时各人朴直界限营建三类方法：芯片制造厂、超等计较机工场以及AI工场，这正在成为东说念主类历史上最大界限的基础方法拔擢，而目下这一拔擢程度才刚刚起步。

基础方法层之上是模子层，黄仁勋指出，AI模子不错意会多种类型的信息，包括谈话、生物学、化学、物理学、金融、医学以及物理寰宇自己，ChatGPT这类大谈话模子只是是其中的一个类别，而行业对模子的哄骗仍局限于名义，其深层后劲尚未被挖掘。他稀疏强调了开源模子的关键变装，并以DeepSeek-R1为例，指出当强盛的推理模子被平庸可用时，它不仅改革了软件自己，更激活了所有这个词架构栈的需求，加快了哄骗层的手艺采用，并加多了对底层考试、基础方法、芯片和能源的需求。

最顶层的哄骗层，是AI创造经济价值的中枢领域，涵盖药物发现平台、工业机器东说念主、法律助手、自动驾驶汽车等，通常的底层架构，不错因循不同的哄骗输出，现时哄骗层的立异的空间仍格外稠密。他预判，改日几年，传统的软件和APP花样或将灭绝，一种全新的软件范式AI Agent（智能体）极有可能成为主流。每一个收效的哄骗皆会朝上拉动其下方的每一层，从模子、基础方法、芯片，一直蔓延到最底层的发电厂，变成强盛的产业拉动效应。

针对AI发展带来的作事担忧，黄仁勋以为，AI非但不会削减岗亭，反而会创造无数新的作事契机，尤其是在基础方法和熟习手艺工种领域，支合手AI基础方法拔擢所需的劳能源极其宏大体育游戏app平台，AI工场需要电工、水督工、钢铁工东说念主、相聚手艺东说念主员、装配工和操作员等，这些皆是精粹技、高薪酬的岗亭，且目下供不应求。AI正在填补各人范围内卡车司机、督察、司帐等岗亭的巨大劳能源缺口，而非制造休闲。