NVIDIA GTC将于2026年3月16-19日在美国加州圣何塞及线上同步举行，此次将聚焦探索下一代AI的无限可能。大会前夕，英伟达CEO黄仁勋罕见发表关于人工智能的长篇博客文章，文中他定义了AI的“五层架构”。有关未来AI的发展方向，或许我们将从中找到答案。
AI带来根本性变化，从预制软件进入“实时智能”
黄仁勋指出，AI 是塑造当今世界的强大力量之一，是如同电力和互联网一样必不可少的基础设施。它令计算领域发生了根本性变化。
如何理解这个根本性变化。过去，软件通常都是预先制作好的。人类描述一种算法，计算机执行此操作。数据必须经过精心设计，存储在表格中，并通过精确查询进行检索。SQL 变得不可或缺，世界因此得以运转。
如今，有了AI，就拥有了一台能够理解非结构化信息的计算机。它能够识别图像、阅读文本、聆听声音并理解其含义。它可以根据上下文和意图进行推理。并且它能够实时生成智能。
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。这并非软件检索存储的指令，而是软件根据需求进行推理并生成智能。
可以说，AI带我们从预制软件进入到实时智能的时代。这将是划时代的科技创新，并将深刻影响着未来。
AI“五层蛋糕”架构，构筑全球数万亿美元基础设施
如何构建AI基础设施，黄仁勋提出以工业角度审视AI，可分解为“五层蛋糕”架构。自下而上依次由能源、芯片、基础设施、模型和应用构成。他认为，我们才刚刚开始这一建设进程，目前已投入数千亿美元，但仍需建设价值数万亿美元的基础设施。
能源是最底层的支撑
在这个架构当中，最底层是能源。实时生成的智能需要实时产生的电力支持。每一个生成的 token，都是电子流动、热量管理以及能量转化为计算的结果。能源是AI基础设施的首要原则，也是制约系统能产生多少智能的瓶颈因素。
在此，黄仁勋点出了能源既是一切AI发展的底座，同时能源短缺问题又影响着AI的智能效果。如何创造充足的能源将是我们面临的首要问题。
AI重构芯片计算架构
第二层是芯片，将能源高效且大规模转化为计算能力有赖于处理器的运行。具体来说，AI 工作负载需要巨大的并行处理能力、高带宽内存和快速互连。芯片层的进展决定了 AI 的扩展速度以及智能的可适用性。
如今，英伟达正在引领并集合生态之力，将以GPU、HBM、互连等技术为主的芯片层推向更先进更高效的进阶。值得一提的是，在AI训练技术不断升级之时，英伟达同样注重打造AI推理能力，在即将到来的GTC大会上，预计其AI推理芯片将有重大发布。我们知道，AI应用的广泛落地离不开AI推理能力，有了芯片层的强力支撑，这一次或将彻底引爆AI推理应用。
基础设施层，兴建AI工厂
基础设施层包括土地、供电、冷却系统、建筑工程、网络通信，以及将成千上万处理器编排到一台机器的系统。这些系统就是 AI 工厂。它们的设计目的并非存储信息，而是制造智能。他强调，当前全球正大规模兴建三类设施：芯片制造厂、超级计算机工厂以及AI工厂，这正在成为人类历史上最大规模的基础设施建设，而目前这一建设进程才刚刚起步。
AI模型不局限于语言模型，开源模型带动作用强
基础设施层之上是模型层。黄仁勋指出，AI 模型能够理解多种类型的信息，语言、生物学、化学、物理学、金融学、医学以及物理世界本身。不仅是我们熟知的语言模型，更重要的是模型在一些最具变革性的例如蛋白质 AI、化学 AI、物理模拟、机器人技术和自主系统等领域发挥重要作用。
黄仁勋同时谈到开源模型，并认为DeepSeek-R1 就是一个很好的例子。他说，全球大多数模型都是免费开放的。研究人员、初创公司、企业甚至国家都依靠开放模型来参与先进的 AI。当开放模型达到前沿水平时，它们改变的不仅仅是软件领域，而是激活了整个技术栈的需求。例如，DeepSeek-R1通过广泛开放强大的推理模型，加速了应用层的普及，并带动了底层对训练、基础设施、芯片和能源的需求增长。
AI跨过重要门槛，应用层百花齐放
黄仁勋认为，在过去的一年里，AI 跨越了一个重要的门槛。模型性能显著提升，可以大规模投入使用。推理能力增强，幻觉现象减少，落地应用能力大幅提升。基于 AI 构建的应用首次开始创造真实的经济价值。
例如药物研发平台、工业机器人、法律助手、自动驾驶汽车等应用已经展现出强大的产品市场契合度。并且可以看到，基于AI机器应用的自动驾驶汽车，以及基于AI具身应用的人形机器人，即便是同样的架构，却能带来不同的成果。这显示出AI应用强大的爆发力。
这“五层蛋糕”的关系紧密，每一层都互相强化。AI 工厂正在兴建，因为智能已实现实时生成。芯片正在被重新设计，因为效率决定了智能的扩展速度。能源成为核心要素，因为它从根本上决定了智能的生产规模上限。应用加速发展，因为底层模型已跨越门槛，得以大规模投入使用。
小结：
不得不说，AI带来了一场新的工业变革，重塑着能源的生产与消耗方式、工厂的建造模式、工作的组织形式以及经济的增长路径。黄仁勋同时强调，“我们仍处于早期阶段。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。”如此看来，AI发展蕴藏着巨大的潜力，着实激动人心。未来已来，积极拥抱AI，共同进入实时智能新时代。
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