在美国当地时间3月10日，英伟达首席执行官黄仁勋在其公司官网发表了一篇文章，深入探讨了人工智能产业的基本商业逻辑。他明确指出，如今的人工智能已经不再是简单的软件代码，而是与电力和互联网一样至关重要的现代基础设施。
黄仁勋在他的文章中坦率地表示，尽管全球已投入数千亿美元支持AI领域的发展，但这项技术仍处于初级阶段。为了进一步完善其基础架构，未来数十年内还需投入大量的资金进行持续的研发和投资。他强调，无论是用户体验良好的人工智能应用还是像DeepSeek这样的开源模型，都在促使各行各业增加芯片购买量并消耗更多电力。
黄仁勋选择在此时发布这篇重要文章，显然意在为即将举行的英伟达年度GTC大会奠定基调。
以下是对黄仁勋撰写的重要博客的详细翻译：
当今世界正在经历一场由人工智能引领的重大变革。它不再仅仅是某个应用程序或单一模型，而是像电力和互联网一样成为不可或缺的关键基础设施。
AI系统依赖于实际的硬件、能源以及经济规律运行。它们将原材料转化为智能产品，并服务于全球各行各业的需求。
要理解AI为何会呈现这种发展趋势，我们需要从基础原理出发，审视计算领域发生的深刻变化。
在计算机发展的大部分时期内，软件是预设好的程序代码。人们编写算法，机器执行这些指令，数据必须经过严格的结构化处理，并存储在表格中以便查询和检索。SQL语言之所以重要，是因为它让这种工作方式得以顺利进行。
从预制软件到实时智能
然而，人工智能打破了这一传统模式。
这是人类首次拥有能够理解和解读非结构化信息的计算机系统。它们可以识别图像、阅读文字、听取语音并理解其含义，并能根据上下文推断出意图和用户需求。更重要的是，它可以即时生成智能响应。
每一次回答都是全新的创造成果，这不仅需要软件检索预先存储的信息，还需要它依据当前的环境进行推理分析，从而生成新的知识或答案。
由于这种实时产生的智能特性，整个计算技术栈必须被重新设计和构建。
当我们从工业视角来看待AI时，可以将其视为一个由五个层级组成的架构：
作为基础设施的AI
一、能源
能源是整个链条的基础。它为AI系统提供持续的电力支持，每一次智能生成都需要大量的电能转换和消耗。
二、芯片
在此基础上的是高效的处理器，这些设备将能量转化为计算能力，并通过高带宽内存和快速网络连接来处理复杂的任务需求。
三、基础设施
芯片之上的则是各种设施，包括土地使用权、电力传输系统、冷却装置、建筑结构以及协调数千个处理器共同工作的控制系统。这些系统的功能在于制造智能产品和服务而非存储信息。
四、模型
模型层次涵盖广泛的领域知识：语言学、生物学、化学、物理学、金融学、医学乃至物理世界的方方面面。除了自然语言处理外，许多最具创新性的项目正在蛋白质AI、化学AI、物理模拟和自主系统等领域展开。
五、应用
最高层级是各种实际的应用场景，包括药物研发平台、工业机器人、法律助手以及自动驾驶汽车等。这些终端产品和服务直接为客户创造经济价值。
这就是构成AI技术的“五个层次”：能源 → 芯片 → 基础设施 → 模型 → 应用。
成功的应用程序会拉动整个链条的需求，直至最底层的发电站层面。
目前为止，在全球范围内新建了大量的芯片工厂、计算机组装厂和AI制造基地。这标志着人类历史上最大规模的一次基础设施建设运动已经开始。
为了支持这场大规模建设和技术升级，需要大量高素质的技术工人和技术人员。这些职位不仅高薪且需求旺盛，而且不一定要具备深厚的计算机科学背景就可以参与进来。
同时，AI正在全面提高知识经济的生产效率。例如，在放射科领域，虽然人工智能已经可以辅助医生读片工作，但对专业人才的需求仍然在增加。这看似矛盾的现象背后实则蕴含着深远的意义。
放射科医生的主要职责是为患者提供医疗护理，而AI的应用使得他们能够专注于更复杂和关键的任务，如临床决策制定、沟通交流以及病人关怀等。因此医院可以提高工作效率并接纳更多的病患，从而促进就业机会的增长。
生产力的提升带来了更高的产能，进而推动了经济增长。
在过去的一年里发生了哪些变化？
过去一年中，AI技术取得了显著的进步。模型的功能已经强大到足以支持大规模应用，并且推理能力得到了增强、幻觉现象减少，基于事实的信息锚定也变得更加准确可靠。这使得基于AI的应用首次开始产生真正的经济价值。
在药物研发、物流管理、客户服务、软件开发和制造等领域，人工智能技术已展示出强大的市场适应性并推动了其下方各层级的技术需求增长。
开源模型在此过程中发挥了关键作用。世界上大多数的模型都是免费提供的，使得研究人员、初创企业和大型企业乃至整个国家都能够利用这些资源参与到前沿AI的发展中来。当开源模型达到顶尖水平时，它们不仅改变了软件行业的面貌，还激发了对完整技术栈的需求。
DeepSeek-R1就是一个典型的例子。通过广泛开放强大的推理模型源代码，它加速了应用层面的普及，并进一步推动了对其基础训练、设施建设和芯片生产的投资需求。
当我们将AI视为核心基础设施时，其深远影响便一目了然。
从大语言模型开始，但AI的意义远不止于此。它正在引发一场工业革命，重新定义能源生产和消费方式、工厂建设模式以及工作组织形式和经济增长路径。
这意味着什么
AI工厂之所以被建造，是因为智能可以实时生成；芯片的设计也在不断优化以提高效率；能量供应成为限制因素之一；而应用程序的快速发展则得益于模型已经达到了实用化的水平。
这个宏大的五层架构中每一个层次都在相互促进和支持。
因此建设规模如此庞大，触及行业众多且不局限于某一国家或领域。每一家企业都将使用AI技术，每个国家也都将参与到基础设施的构建之中。
我们仍处在早期阶段。大部分所需的基础设施尚未建立起来，很多劳动力还未接受相关培训，许多潜在机遇也未被发掘出来。
但是前进的方向已经明确无误。
AI正在成为现代世界的基础设施之一，并且我们的选择——包括建设速度、参与广度以及负责任部署的深度——将决定这个新时代的模样。
但前行的方向已经明确。
AI正在成为现代世界的底层基础设施，而我们现在的选择，包括我们建设的速度、参与的广度以及负责任地部署的深度，将最终决定这个时代的模样。
（易句）
（本文由AI翻译，网易编辑负责校对）