黄仁勋达沃斯对话：AI五层架构、三大技术突破与万亿基建的未来图景
黄仁勋提出的“AI五层架构”理论，揭示了从底层能源到顶层应用的全栈变革逻辑，他强调当前数千亿美元的AI基础设施投资仅是起点，未来需数万亿美元投入以支撑这场“人类历史上最大规模的基建浪潮”。通过放射科医生数量增长的实例，他论证了AI将强化人类工作价值——核心在于区分“工作目的”与“任务执行”，AI自动化任务的同时，能释放人类专注于创造性、沟通性等核心工作的能力。
从芯片工厂到AI超级计算机的算力布局，从开放模型普及到物理智能突破，黄仁勋描绘的不仅是技术演进路线，更是世界经济新秩序的重构蓝图。他对欧洲“一代人一次”产业升级机遇的判断，以及发展中国家可借AI缩小技术鸿沟的展望，展现了全球化视野下的科技普惠思考。
黄仁勋与劳伦斯·芬克对话实录
一、AI的本质：平台变革与五层架构逻辑
芬克：黄仁勋是我在技术领域的重要导师，英伟达上市以来37%的年复合回报率印证了他的领导力。今天想探讨AI如何成为全球经济的增长引擎，它与过往技术周期的核心差异是什么？
黄仁勋：AI的核心是“平台级变革”——如同PC、互联网、移动与云计算时代，整个计算栈被重新定义，催生出全新应用生态。ChatGPT是当前典型应用，但更关键的是未来无数基于大模型的创新应用将涌现。
AI的革命性在于突破了传统软件的“预设程序”局限：过去软件处理结构化数据，依赖人类编写明确算法；而AI能理解图片、文字、声音等非结构化信息，实时感知环境与用户意图，这是计算机首次具备“理解世界”的能力。
理解AI需从工业视角看其“五层架构”：
底层是能源：AI实时处理与生成智能需巨大能耗，是物理基础；
第二层为芯片与算力设施：英伟达所处的核心算力供给层；
第三层是云基础设施与服务：将算力转化为企业可调用的服务；
第四层是AI模型层：ChatGPT、Claude等公众熟悉的大模型；
顶层是应用层：AI在金融、医疗、制造等行业的落地场景，是经济价值的最终载体。
这一全新计算平台需各层协同支撑，因此全球正开启最大规模基建。目前数千亿美元投资仅是开端，未来数万亿美元投入将用于芯片工厂、AI超级计算机等设施建设。
二、AI向物理世界延伸的三大突破
芬克：AI如何渗透到医疗、交通等物理领域？有哪些变革性机遇？
黄仁勋：去年AI模型层实现三大里程碑：
一是模型从“趣味工具”转向“可靠系统”：通过思维链推理能力，模型能分解复杂问题、制定执行计划，对未知场景合理推断，进化为可担当重任的“代理式AI”；
二是开放模型崛起：以DeepSeek为起点，开源大模型降低了创新门槛，企业、高校可基于开放模型开发领域专属AI；
三是物理智能突破：AI开始解读自然规律，如蛋白质结构、化学反应、流体动力学等“自然语言”。例如英伟达与礼来合作，AI可像对话ChatGPT一样“对话”蛋白质，加速药物研发。
这些突破推动AI从数字世界走向物理世界，与制造业、医药研发等实体经济深度融合，开启“物理AI”新时代。
三、AI与就业：创造岗位而非替代人类
芬克：AI发展引发就业担忧，你为何认为它会创造大量岗位甚至导致劳动力短缺？
黄仁勋：需从两方面看：
首先，AI基建本身创造海量高技能岗位：芯片厂、AI工厂建设需要电工、建筑工人、网络技术人员等，美国相关岗位年薪已达六位数且人才短缺；
其次，AI改变工作性质而非消除岗位：放射科医生的案例很典型——十年前预测AI会取代医生，但如今AI自动化了读片任务，医生能专注于诊断与患者沟通，医院服务能力提升后反而雇佣更多医生。护士行业同理，AI工具自动记录病历（占护士近半工作时间），释放的人力可服务更多患者，缓解美国500万护士短缺问题。
核心逻辑是区分“工作目的”与“任务”：AI自动化重复性任务，却强化了人类在关怀、创造、复杂决策等核心价值环节的作用，生产力提升会催生新需求与岗位。
四、AI普惠：发展中国家的技术鸿沟缩小机遇
芬克：如何让AI惠及全球而非仅发达国家？
黄仁勋：AI应作为国家关键基建，如同电力与通信网络。开放模型降低了训练本土AI的门槛，各国可利用语言、文化等本土资源构建“国家智能”生态；同时AI是最易用的技术，两三年内用户量接近10亿，无编程背景者也能通过自然语言解决问题（如AI引导建网站），有望成为缩小全球技术鸿沟的工具。
五、AI投资：需求驱动而非泡沫
芬克：AI与欧洲未来如何结合？英伟达在欧洲的角色是什么？
黄仁勋：欧洲强大的工业制造基础是优势——AI无需大量代码编写，而是通过“教导”实现应用，欧洲可直接将工业能力与AI融合，在物理AI领域抢占先机，这是“一代人一次”的机遇。此外欧洲需强化能源供给，为AI基建提供支撑。
芬克：AI是否存在泡沫？全球投资是否足够？
黄仁勋：检验泡沫的关键是实际需求——英伟达GPU在全球云平台供不应求，租赁价格持续上涨（包括前两代产品）。原因在于AI初创企业激增，传统企业（如礼来）将研发预算转向AI超级计算机，研发资源向AI倾斜是长期趋势。当前投资是为上层应用构建基础设施，机会非凡且需持续投入能源、土地与技术工人。
芬克补充：全球养老基金应参与AI基建投资，让普通储蓄者分享增长红利，这是人类历史最大规模基建，值得共同参与。
本文来自“腾讯科技”，作者：金鹿，36氪经授权发布。
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