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      黃仁勛罕見發(fā)長文 |【經(jīng)緯低調(diào)出品】

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      近日,NVIDIA CEO 黃仁勛罕見發(fā)表署名文章,將人工智能定義為堪比電力與互聯(lián)網(wǎng)的核心基礎(chǔ)設(shè)施,并提出極具洞察力的 AI “五層蛋糕” 架構(gòu)體系。
      這位全球 AI 產(chǎn)業(yè)的核心推動者,不僅拆解了人工智能運轉(zhuǎn)的底層邏輯,更直面行業(yè)對 “AI 取代人類工作” 的普遍焦慮。他指出這場由 AI 驅(qū)動的新基建浪潮,正成為人類歷史上規(guī)模最大的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)行動,在重構(gòu)全球經(jīng)濟增長邏輯的同時,創(chuàng)造出海量高薪技術(shù)崗位,為各行各業(yè)的參與者打開全新機遇之門。

      黃仁勛認為,AI不僅是軟件的變革,更是一場重塑能源消耗、工廠建造和經(jīng)濟增長路徑的工業(yè)變革。這個影響力究竟如何?我們當前處于哪一階段?以下,Enjoy:

      原文鏈接: https://blogs.nvidia.cn/blog/ai-5-layer-cake/


      人工智能是塑造當今世界最強大的力量之一。它并非一款精巧的應(yīng)用程序或單一模型,而是如同電力和互聯(lián)網(wǎng)一般的核心基礎(chǔ)設(shè)施。

      人工智能的運行依托實體硬件、實際能源和現(xiàn)實經(jīng)濟規(guī)律。它將原材料規(guī)模化轉(zhuǎn)化為智能能力,未來所有企業(yè)都會運用人工智能,所有國家都會布局人工智能建設(shè)。

      要理解人工智能的發(fā)展邏輯,我們可以從基本原理出發(fā),審視計算機領(lǐng)域發(fā)生的根本性變革。


      從預(yù)制軟件到實時智能

      在計算機發(fā)展的絕大部分歷史中,軟件都是預(yù)制好的:人類編寫算法,計算機執(zhí)行算法。數(shù)據(jù)必須經(jīng)過精細結(jié)構(gòu)化處理,存入表格并通過精準查詢調(diào)取,結(jié)構(gòu)化查詢語言也因此成為不可或缺的工具,支撐著這一體系的運轉(zhuǎn)。

      而人工智能打破了這一模式。

      人類首次擁有了能理解非結(jié)構(gòu)化信息的計算機:它能識別圖像、讀取文本、聆聽聲音并理解語義,能結(jié)合語境和意圖進行推理,最重要的是,它能實時生成智能結(jié)果。

      人工智能的每一次回應(yīng)都是全新生成的,每一個答案都取決于用戶提供的語境。這并非軟件調(diào)取預(yù)制指令,而是軟件根據(jù)需求進行推理、生成智能結(jié)果的過程。

      正是由于智能的實時生成特性,其底層的整個計算體系都不得不被重新打造。

      作為基礎(chǔ)設(shè)施的人工智能

      從產(chǎn)業(yè)視角看,人工智能體系可拆解為五層架構(gòu)。

      • 能源層

      能源是整個體系的根基。實時生成的智能,需要實時供給的電力支撐。人工智能生成的每一個答案,背后都是電子的流動、熱量的調(diào)控,以及能源向計算能力的轉(zhuǎn)化。這一層不存在任何抽象化的中間環(huán)節(jié),能源是人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的基本前提,也是決定系統(tǒng)智能產(chǎn)出上限的核心約束條件。

      • 芯片層

      能源層之上是芯片層。這類處理器專為將能源高效、規(guī)模化轉(zhuǎn)化為計算能力而設(shè)計。人工智能的工作負載需要極強的并行處理能力、高帶寬內(nèi)存和高速互聯(lián)技術(shù)。芯片層的技術(shù)突破,決定著人工智能的規(guī)模化發(fā)展速度,以及智能服務(wù)的成本可及性。

      • 基礎(chǔ)設(shè)施層

      芯片層之上是基礎(chǔ)設(shè)施層,黃仁勛將其定義為“AI工廠”。涵蓋土地、電力輸送、冷卻系統(tǒng)、建筑工程、網(wǎng)絡(luò)通信,以及能將數(shù)萬臺處理器整合為一個整體的協(xié)同調(diào)度系統(tǒng)。這些系統(tǒng)就是人工智能工廠,其設(shè)計目的并非存儲信息,而是“制造” 智能。

      • 模型層

      基礎(chǔ)設(shè)施層之上是模型層。人工智能模型能理解多類信息,涵蓋語言、生物學、化學、物理學、金融、醫(yī)學乃至物理世界本身。大語言模型只是其中一個類別,蛋白質(zhì)人工智能、化學人工智能、物理模擬、機器人技術(shù)和自主系統(tǒng)等領(lǐng)域,正誕生著最具變革性的研究成果。

      • 應(yīng)用層

      最頂層是創(chuàng)造經(jīng)濟價值的應(yīng)用層,包括藥物研發(fā)平臺、工業(yè)機器人、法律輔助系統(tǒng)、自動駕駛汽車等。自動駕駛汽車是具象化在機械中的人工智能應(yīng)用,人形機器人則是具象化在軀體中的人工智能應(yīng)用—— 二者依托相同的五層架構(gòu),最終產(chǎn)生不同的應(yīng)用成果。

      這便是人工智能的五層架構(gòu)體系:能源→芯片→基礎(chǔ)設(shè)施→模型→應(yīng)用

      每一個成功的人工智能應(yīng)用,都需要調(diào)動其下所有層級的支撐,直至為其供能的發(fā)電站。因此,黃仁勛認為,AI正在創(chuàng)造未來整個經(jīng)濟領(lǐng)域的就業(yè)崗位——從能源和建筑到先進制造、云運維和應(yīng)用開發(fā)。

      目前,人工智能的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)才剛剛起步,全球投入已達數(shù)千億美元,但仍有數(shù)萬億美元的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)需求待滿足。

      如今,全球范圍內(nèi)的芯片工廠、計算機組裝廠和人工智能工廠正以前所未有的規(guī)模落地建設(shè),這正成為人類歷史上規(guī)模最大的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)浪潮。

      這場建設(shè)浪潮需要海量的勞動力支撐:人工智能工廠需要電工、水管工、管道安裝工、鋼鐵工人、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)人員、設(shè)備安裝人員和運維人員。這段內(nèi)容回應(yīng)了“公眾普遍擔心AI 會取代人類工作”的焦慮。

      可以看到,這場變革需要的是廣泛的勞動力支撐,從基礎(chǔ)建設(shè)到日常運維,各行各業(yè)的勞動者都能參與其中生產(chǎn)力提升創(chuàng)造了能力,能力擴大進而推動整體經(jīng)濟增長,這是一種正向的強化循環(huán)

      這意味著,AI 正在創(chuàng)造大量技術(shù)性強、待遇優(yōu)厚且供不應(yīng)求的新崗位而且,這些都是技術(shù)型高薪崗位,且目前供給嚴重短缺。

      與此同時,人工智能也在推動知識經(jīng)濟全領(lǐng)域的生產(chǎn)效率提升。以放射科為例,如今人工智能已能輔助讀取醫(yī)學影像,但放射科醫(yī)生的需求仍在持續(xù)增長,這并非悖論。

      放射科醫(yī)生的核心使命是為患者提供醫(yī)療服務(wù),讀取影像只是其中一項工作。當人工智能承擔更多常規(guī)影像解讀工作后,醫(yī)生能將精力更多投入到診斷判斷、醫(yī)患溝通和臨床診療中。醫(yī)院的診療效率隨之提升,能服務(wù)更多患者,進而需要招聘更多醫(yī)護人員。

      效率的提升創(chuàng)造了服務(wù)容量,而容量的擴大又推動了行業(yè)發(fā)展。換句話說,AI的出現(xiàn)不是為了替代人,而是為了通過降本增效,做大蛋糕、做大市場增量。聽起來反直覺,但生產(chǎn)力的每一次躍遷,最終都是通過釋放人的潛力和擴大服務(wù)邊界,來開啟更大規(guī)模的經(jīng)濟增長。

      過去一年發(fā)生了哪些變化?

      在過去一年,人工智能跨越了一個關(guān)鍵門檻:模型的性能已足以支撐規(guī)模化的實際應(yīng)用。其推理能力大幅提升,幻覺問題顯著減少,落地實用性實現(xiàn)質(zhì)的飛躍,基于人工智能的應(yīng)用首次開始創(chuàng)造真實的經(jīng)濟價值。

      藥物研發(fā)、物流、客戶服務(wù)、軟件開發(fā)和制造業(yè)等領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用,已展現(xiàn)出強勁的產(chǎn)品市場契合度,這些應(yīng)用也對底層所有層級的能力提出了更高要求。

      開源模型在這一過程中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。全球絕大部分人工智能模型都是免費開放的,科研人員、初創(chuàng)企業(yè)、大型企業(yè)乃至各個國家,都依托開源模型參與先進人工智能的研發(fā)與應(yīng)用。當開源模型達到行業(yè)前沿水平時,改變的不僅是軟件領(lǐng)域,更會激活整個五層架構(gòu)的全鏈路需求。

      DeepSeek-R1就是一個強有力的例子。通過廣泛提供強有力的推理模型,加速了應(yīng)用層的采用,并增加了對訓練、基礎(chǔ)設(shè)施、芯片和其底層能源的需求。


      具體而言,DeepSeek-R1 在該架構(gòu)中發(fā)揮了以下作用:

      • 作為“模型層”的突破口:DeepSeek-R1 作為開源推理大模型,其在數(shù)學、代碼等推理任務(wù)上的性能比肩 OpenAI o1 等國際頂尖模型,是開源模型能力的重要突破。

      • 向上加速“應(yīng)用層”普及:通過廣泛開放強大的推理能力,它大大降低了開發(fā)門檻,加速了各種 AI 應(yīng)用在頂層的普及與采納。

      • 向下產(chǎn)生強勁的拉動效應(yīng):DeepSeek-R1 不僅僅改變了軟件領(lǐng)域,它作為一個核心引擎,激活了對其下方每一層架構(gòu)的需求。隨著應(yīng)用層的普及,它直接帶動了對底層訓練(Training)、基礎(chǔ)設(shè)施、芯片和能源的需求增長。

      • 帶動行業(yè)熱潮:DeepSeek-R1 的出現(xiàn)令世界感到驚訝,讓研究人員、初創(chuàng)公司乃至整個國家都能依靠此類開放模型參與到先進 AI 的建設(shè)中。

      總的來說,DeepSeek-R1 就像一個催化劑,位于模型層(第四層),通過其強大的開源推理能力拉動了從應(yīng)用到能源的完整五層架構(gòu)。

      這一切意味著什么?

      當我們將人工智能視為核心基礎(chǔ)設(shè)施,其背后的深層意義便清晰可見。

      人工智能始于基于Transformer 架構(gòu)的大語言模型,但它的內(nèi)涵遠不止于此:這是一場產(chǎn)業(yè)變革,將重塑能源的生產(chǎn)與消費模式、工廠的建設(shè)方式、工作的組織形式,以及經(jīng)濟的增長邏輯。

      人工智能工廠的建設(shè),源于智能的實時生成需求;芯片的重新設(shè)計,源于效率對人工智能規(guī)模化發(fā)展的決定性作用;能源成為核心要素,源于它決定了智能產(chǎn)出的終極上限;應(yīng)用層的加速落地,源于底層模型終于跨越了規(guī)模化實用的門檻。

      人工智能的五層架構(gòu)相互賦能、彼此強化。

      這正是其基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)規(guī)模如此龐大、能同時影響眾多行業(yè),且不會局限于單一國家或單一領(lǐng)域的原因。未來,所有企業(yè)都會運用人工智能,所有國家都會布局人工智能建設(shè)。

      此前,黃仁勛在瑞士達沃斯世界經(jīng)濟論壇年會上強調(diào):“人工智能就是基礎(chǔ)設(shè)施。”他還主張每個國家都應(yīng)像對待電力或道路一樣對待人工智能,應(yīng)該把人工智能作為基礎(chǔ)設(shè)施的一部分。

      并且,黃仁勛敦促各國建立自己的人工智能能力,借鑒當?shù)卣Z言和文化。他說:“發(fā)展你的人工智能,繼續(xù)完善它,讓你的國家智能成為生態(tài)系統(tǒng)的一部分。人工智能非常易于使用——它是歷史上最易使用的軟件。”他甚至預(yù)判,僅僅兩到三年,人工智能就覆蓋了近十億人。

      因此,黃仁勛認為,人工智能素養(yǎng)正變得不可或缺,“很明顯,學習如何使用人工智能——如何引導、管理、保護、評估人工智能是至關(guān)重要的。”

      可以看到,我們?nèi)蕴幱谶@場變革的早期階段:大量基礎(chǔ)設(shè)施尚未建成,大批相關(guān)人才尚未培養(yǎng),諸多潛在機遇尚未發(fā)掘。人類才剛剛推開這扇大門,機會始終屬于每一個被釋放了潛能、重新發(fā)現(xiàn)自我價值的人和公司。


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