当地时间3月10日，英伟达首席执行官黄仁勋发表署名长文，深入阐述了对人工智能产业发展的战略性认识。他将人工智能的产业生态比作"五层蛋糕"结构，从下至上分别为能源层、芯片层、基础设施层、模型层和应用层，每一层都具有不同的功能定位和经济价值； 黄仁勋的论述中，能源层处于整个体系基础地位。他强调，支持实时生成智能的电力供应是人工智能基础设施的首要原则，也是制约系统智能产出的关键瓶颈。这个判断反映了当前全球数据中心能耗持续攀升的现实困境。芯片层则负责将能源高效转化为计算能力，其设计水平直接决定了人工智能的扩展速度和智能应用的适用范围。基础设施层涵盖土地、供电、冷却系统、建筑工程和网络通信等多个维度，其核心目的并非存储信息，而是制造智能。 黄仁勋指出，模型层能够理解多种类型的信息，语言模型仅是其中一个分支，蛋白质人工智能、化学人工智能、物理模拟、机器人技术和自主系统等领域正在发生最具变革性的工作。经济价值的真正产生则在应用层，包括药物研发平台、工业机器人、法律助手、自动驾驶汽车等具体应用场景。 关于投资规模，黄仁勋强调，虽然全球已投入数千亿美元用于人工智能建设，但仍需建设价值数万亿美元的基础设施。芯片工厂、计算机组装厂和人工智能工厂正在以前所未有的规模建设，这正在成为人类历史上规模最大的基础设施项目。这一表述凸显了人工智能产业对全球经济的深刻影响。 在就业影响上，黄仁勋提出了与普遍担忧相反的观点。他认为，支撑这一建设进程所需的人力资源非常庞大，人工智能工厂需要电工、管道工、钢铁工人、网络技术人员、安装人员和操作员等多种岗位。这些都是技术性强、待遇优厚的工作，目前供不应求。参与这场变革无需拥有计算机科学博士学位，这为广泛的劳动力参与提供了可能性。 黄仁勋以放射学领域为例说明人工智能与就业的关系。虽然人工智能已能辅助解读扫描影像，但对放射科医生的需求仍在持续增长。这是因为当人工智能承担更多常规工作时，医生可以专注于判断、沟通和护理，医院工作效率提升，能为更多患者提供服务，反而会雇佣更多员工。这一逻辑表明，人工智能可能不是简单的就业替代，而是生产力提升的工具。 黄仁勋总结了人工智能在过去一年的重要进展。他认为，人工智能已"跨越了一个重要的门槛"，表现为模型性能大幅提升、推理能力增强、幻觉现象减少、落地应用能力大幅提升。基于人工智能构建的应用首次开始创造真实的经济价值。他以开源模型DeepSeek-R1为例，指出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。 黄仁勋强调，人工智能正在成为现代世界的基础设施。人工智能工厂正在兴建，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。每一层都相互强化，形成良性循环。 这若干论述反映了全球科技产业对人工智能战略地位的深刻认识。人工智能不再被视为单纯的技术应用，而是与电力、互联网并列的基础设施。这意味着，未来全球经济增长的动力将在很大程度上取决于人工智能基础设施的建设进度和投资规模。
从蒸汽机到电网，人类社会的每次飞跃都伴随着基础设施的革命。如今，以智能计算为核心的新基建浪潮正在开启新时代。这不仅是对技术创新的考验，更是对各国把握战略机遇能力的检验。在这场全球竞赛中，只有深刻理解技术发展脉络，构建完善的产业生态，才能在智能时代掌握发展主动权。