NVIDIA GTC將于2026年3月16-19日在美國加州圣何塞及線上同步舉行，此次將聚焦探索下一代AI的無限可能。大會前夕，英偉達CEO黃仁勛罕見發表關于人工智能的長篇博客文章，文中他定義了AI的“五層架構”。有關未來AI的發展方向，或許我們將從中找到答案。

AI帶來根本性變化，從預制軟件進入“實時智能”

黃仁勛指出，AI 是塑造當今世界的強大力量之一，是如同電力和互聯網一樣必不可少的基礎設施。它令計算領域發生了根本性變化。

如何理解這個根本性變化。過去，軟件通常都是預先制作好的。人類描述一種算法，計算機執行此操作。數據必須經過精心設計，存儲在表格中，并通過精確查詢進行檢索。SQL 變得不可或缺，世界因此得以運轉。

如今，有了AI，就擁有了一臺能夠理解非結構化信息的計算機。它能夠識別圖像、閱讀文本、聆聽聲音并理解其含義。它可以根據上下文和意圖進行推理。并且它能夠實時生成智能。
每個回應都是全新創建的。每個答案都取決于你提供的上下文。這并非軟件檢索存儲的指令，而是軟件根據需求進行推理并生成智能。

可以說，AI帶我們從預制軟件進入到實時智能的時代。這將是劃時代的科技創新，并將深刻影響著未來。

AI“五層蛋糕”架構，構筑全球數萬億美元基礎設施

如何構建AI基礎設施，黃仁勛提出以工業角度審視AI，可分解為“五層蛋糕”架構。自下而上依次由能源、芯片、基礎設施、模型和應用構成。他認為，我們才剛剛開始這一建設進程，目前已投入數千億美元，但仍需建設價值數萬億美元的基礎設施。



能源是最底層的支撐

在這個架構當中，最底層是能源。實時生成的智能需要實時產生的電力支持。每一個生成的 token，都是電子流動、熱量管理以及能量轉化為計算的結果。能源是AI基礎設施的首要原則，也是制約系統能產生多少智能的瓶頸因素。

在此，黃仁勛點出了能源既是一切AI發展的底座，同時能源短缺問題又影響著AI的智能效果。如何創造充足的能源將是我們面臨的首要問題。

AI重構芯片計算架構

第二層是芯片，將能源高效且大規模轉化為計算能力有賴于處理器的運行。具體來說，AI 工作負載需要巨大的并行處理能力、高帶寬內存和快速互連。芯片層的進展決定了 AI 的擴展速度以及智能的可適用性。

如今，英偉達正在引領并集合生態之力，將以GPU、HBM、互連等技術為主的芯片層推向更先進更高效的進階。值得一提的是，在AI訓練技術不斷升級之時，英偉達同樣注重打造AI推理能力，在即將到來的GTC大會上，預計其AI推理芯片將有重大發布。我們知道，AI應用的廣泛落地離不開AI推理能力，有了芯片層的強力支撐，這一次或將徹底引爆AI推理應用。

基礎設施層，興建AI工廠

基礎設施層包括土地、供電、冷卻系統、建筑工程、網絡通信，以及將成千上萬處理器編排到一臺機器的系統。這些系統就是 AI 工廠。它們的設計目的并非存儲信息，而是制造智能。他強調，當前全球正大規模興建三類設施：芯片制造廠、超級計算機工廠以及AI工廠，這正在成為人類歷史上最大規模的基礎設施建設，而目前這一建設進程才剛剛起步。



AI模型不局限于語言模型，開源模型帶動作用強

基礎設施層之上是模型層。黃仁勛指出，AI 模型能夠理解多種類型的信息，語言、生物學、化學、物理學、金融學、醫學以及物理世界本身。不僅是我們熟知的語言模型，更重要的是模型在一些最具變革性的例如蛋白質 AI、化學 AI、物理模擬、機器人技術和自主系統等領域發揮重要作用。

黃仁勛同時談到開源模型，并認為DeepSeek-R1 就是一個很好的例子。他說，全球大多數模型都是免費開放的。研究人員、初創公司、企業甚至國家都依靠開放模型來參與先進的 AI。當開放模型達到前沿水平時，它們改變的不僅僅是軟件領域，而是激活了整個技術棧的需求。例如，DeepSeek-R1通過廣泛開放強大的推理模型，加速了應用層的普及，并帶動了底層對訓練、基礎設施、芯片和能源的需求增長。



AI跨過重要門檻，應用層百花齊放

黃仁勛認為，在過去的一年里，AI 跨越了一個重要的門檻。模型性能顯著提升，可以大規模投入使用。推理能力增強，幻覺現象減少，落地應用能力大幅提升?；?AI 構建的應用首次開始創造真實的經濟價值。

例如藥物研發平臺、工業機器人、法律助手、自動駕駛汽車等應用已經展現出強大的產品市場契合度。并且可以看到，基于AI機器應用的自動駕駛汽車，以及基于AI具身應用的人形機器人，即便是同樣的架構，卻能帶來不同的成果。這顯示出AI應用強大的爆發力。

這“五層蛋糕”的關系緊密，每一層都互相強化。AI 工廠正在興建，因為智能已實現實時生成。芯片正在被重新設計，因為效率決定了智能的擴展速度。能源成為核心要素，因為它從根本上決定了智能的生產規模上限。應用加速發展，因為底層模型已跨越門檻，得以大規模投入使用。

小結：

不得不說，AI帶來了一場新的工業變革，重塑著能源的生產與消耗方式、工廠的建造模式、工作的組織形式以及經濟的增長路徑。黃仁勛同時強調，“我們仍處于早期階段。大部分基礎設施尚未建成，大部分勞動力尚未接受培訓，大部分機遇尚未得到發掘?！比绱丝磥?，AI發展蘊藏著巨大的潛力，著實激動人心。未來已來，積極擁抱AI，共同進入實時智能新時代。