黄仁勋罕见发布长文:定义AI"五层架构"

2026-03-11 | 来源: 凤凰网 | 转到微信 | 有0人参与评论 | 字体: 放大缩小 | 收藏 | 打印

从预编软件到实时智能

在计算历史的大部分时间里，软件都是预先编写好的。人类编写算法，计算机执行算法。数据必须被精心结构化，存储在表格中，并通过精确的查询进行检索。SQL之所以不可或缺，是因为它让那个世界的运转成为可能。

AI打破了这一模式。

我们第一次拥有了能够理解非结构化信息的计算机。它能看懂图像、阅读文本、聆听声音并理解意义。它能对上下文和意图进行推理。最重要的是，它能够实时生成智能。

每一个响应都是全新生成的。每一个答案都取决于你提供的上下文。这不再是检索存储指令的软件，而是能够按需推理和生成智能的软件。

正因为智能是实时生产出来的，其底层的整个计算架构栈都必须被重新发明。

作为基础设施的AI

当你从工业角度审视AI时，它呈现为一个五层架构。

第一层：能源

位于最底层的是能源。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。在此之下没有任何抽象层。能源是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。

第二层：芯片

在能源之上是芯片。这些处理器旨在以大规模、高效的方式将能源转化为计算能力。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。芯片层的进步决定了AI的扩展速度，以及智能成本的下降程度。

第三层：基础设施

芯片之上是基础设施。这包括土地、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。这些系统就是“AI工厂”。它们的设计初衷不是为了存储信息，而是为了制造智能。

第四层：模型

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基础设施之上是模型。AI模型可以理解多种类型的信息：语言、生物学、化学、物理学、金融、医学以及物理世界本身。语言模型仅仅是其中的一个类别。一些最具变革性的工作正发生在蛋白质AI、化学AI、物理模拟、机器人技术以及自主系统等领域。

第五层：应用

位于最顶层的是应用，这里也是创造经济价值的地方。药物发现平台、工业机器人、法律助手、自动驾驶汽车。一辆自动驾驶汽车就是具身于机器中的AI应用，而一个类人机器人则是具身于躯体中的AI应用。同样的底层架构，不同的应用输出。

这就是“五层蛋糕”架构：能源 → 芯片 → 基础设施 → 模型 → 应用。

每一个成功的应用都会向上拉动其下方的每一层，一直延伸到维持其运转的发电厂。

我们的建设才刚刚开始。目前我们仅仅投入了数千亿美元，仍有价值数万亿美元的基础设施等待建设。

在世界各地，我们看到芯片工厂、计算机组装厂和AI工厂正在以史无前例的规模拔地而起。这正在成为人类历史上最大规模的基础设施建设。

支持这一建设所需的劳动力是极其庞大的。AI工厂需要电工、水管工、管道工、钢铁工人、网络技术人员、安装工和操作员。

这些都是高技能、高薪酬的岗位，而且目前供不应求。你不需要拥有计算机科学的博士学位就能参与到这场变革中来。

同时，AI正在推动整个知识经济的生产力提升。以放射科为例，AI现在可以辅助读取扫描影像，但对放射科医生的需求仍在持续增长。这并非悖论。

放射科医生的核心职责是照顾患者，读取扫描影像只是这过程中的一项任务。当AI承担了更多常规工作时，放射科医生就可以把精力集中在临床判断、医患沟通和患者护理上。医院的生产力随之提高，他们能服务更多的患者，也就会雇佣更多的人员。

生产力创造了服务容量，而容量创造了经济增长。

过去一年发生了什么改变

在过去的一年里，AI跨越了一个重要的门槛。模型变得足够优秀，能够在规模化应用中发挥实质作用。推理能力得到提升，幻觉大幅减少，基础事实的准确性（Grounding）显着改善。基于AI构建的应用程序首次开始产生真正的经济价值。