英伟达CEO黄仁勋：人类历史上规模最大的基础设施建设即将到来

（来源：财经会议圈）

作者：阿信

来源：中信出版

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3月10日，英伟达CEO黄仁勋极为罕见地发表了一篇长篇博客文章，这是他自2016年以来发表的第七篇公开长文。

黄仁勋在文中系统阐释了AI产业的底层逻辑，指出AI具有“五层架构”，整个系统仍处于极早期发展阶段，未来仍需投入数万亿美元以完善基础设施建设，这也将成为“人类历史上规模最大的基础设施建设”。他指出，在过去的一年里，基于 AI 构建的应用首次开始创造真实的经济价值，而能源将成为AI变革进程中的核心要素，从根本上决定了智能的生产规模上限。

以下是这篇长文的内容精编。

黄仁勋在文中开门见山地指出，在传统计算时代，软件是预先编制好的，计算机只是执行指令的工具。而AI的出现，彻底打破了这一模式。我们首次拥有了一台能够理解非结构化信息的计算机：它看得懂图像，读得懂文本，听得懂声音，甚至能根据上下文进行推理。“每个回应都是全新创建的，每个答案都取决于你提供的上下文。”

这种实时生成智能的能力，要求整个计算架构必须被重新设计。这也引出了他对AI产业结构的核心定义——一个完整的、不可分割的“五层蛋糕”。

黄仁勋提出的“五层架构”，自下而上依次为：能源、芯片、基础设施、模型、应用。这不仅仅是一个技术栈的分层，更是未来数万亿美元价值的流向图。

首先是能源层。“实时生成的智能，需要实时产生的电力支持。”黄仁勋将能源定义为AI基础设施的起点，也是制约系统能产生多少智能的物理瓶颈，从根本上决定了智能的生产规模上限。每一个生成的Token，背后都是电子的流动和热量的管理。

这一观点与当下的产业趋势不谋而合。《麻省理工科技评论》指出，国际能源署预测全球数据中心电力消耗将在五年内翻番。在美国弗吉尼亚州这个数据中心最密集的地区，已有26%的电力喂给了数据中心。正如钛媒体文章所言，黄仁勋的万亿AI蓝图，正面临现实的“兆瓦”考验。

能源之上，是旨在大规模将能源高效转化为计算的芯片。AI工作负载需要极致的并行处理能力、高带宽内存和快速互连。黄仁勋强调，“芯片层的进展决定了AI的扩展速度”。这正是英伟达的核心领地，也是其持续投入研发、用一年一代的速度迭代产品的根本原因。

在芯片之上，是基础设施层，包括土地、供电、冷却系统、网络通信，以及将成千上万处理器编排成一台机器的系统工程。这一层是物理世界的重构，黄仁勋将其称为“AI工厂”，它不再是存储信息的仓库，而是制造智能的生产线。

在基础设施之上，是能够理解语言、生物学、化学、物理乃至金融和医学的AI模型，这也是通常意义上大众对AI的直观认知所在。黄仁勋特别指出，语言模型只是其中一类，更具变革性的工作正发生在蛋白质AI、物理模拟和机器人等领域。

他特别强调了开源模型的战略价值：“当开放模型达到前沿水平时，它们改变的不仅仅是软件，而是激活了整个技术栈的需求。”以DeepSeek-R1为例，开放强大的推理模型将加速应用层的普及，从而反向拉动对芯片和能源的需求。

最上层是应用层，经济价值在此产生，包括药物研发、工业机器人、法律助手和自动驾驶汽车等。黄仁勋预测，传统的软件和APP形态或将消失，取而代之的是无处不在的AI智能体（Agent）。他认为，“每一个成功的应用，都会拉动其下的每一层，直至维持其运行的发电厂。”

上述架构的建设进程已经启动。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拔地而起，这正在成为人类历史上规模最大的基础设施建设。黄仁勋在文中指出，目前人类已投入数千亿美元，但未来仍需建设价值数万亿美元的基础设施。

值得注意的是，这场变革不仅需要顶尖的科学家，更需要大量的技术工种。黄仁勋写道：“AI工厂需要电工、管道工、钢铁工人、网络技术人员……这些都是技术性强、待遇优厚的工作，且目前供不应求。”这意味着，参与AI革命的门槛正在迅速降低。

“我们才刚刚开始。”黄仁勋写道。

大部分基础设施尚未建成，大部分劳动力尚未接受培训，大部分机遇尚未得到发掘。但方向已经明确：AI正在成为现代世界的基础设施。

从能源博弈到芯片竞争，从工厂建设到模型开源，再到应用爆发，这层层嵌套的“五层蛋糕”，正在重塑全球经济的增长路径。正如他在文末所言，此刻我们的选择、构建速度和部署方式，将决定这个时代走向何方。

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