问题——算力供给持续扩张，新增价值增长点在哪里。过去两年，生成式技术带动训练与推理需求快速上升，数据中心建设、加速计算以及软件工具链投入明显增加。随着供给能力不断抬升，产业链在“算力更强”之外，面临更现实的问题：如何形成足够多、足够稳定且可规模复制的应用场景，跟上基础设施扩张的速度。近期，黄仁勋提出“AI五层架构”的比喻，将产业拆分为能源、芯片、数据中心与云等基础设施、模型以及应用五层，意在从系统工程角度重新审视竞争焦点与价值分配。
黄仁勋的“五层架构”不仅提供了观察产业的框架，也提示了下一阶段的发力方向：算力继续扩张的同时，更需要用可落地、可复制的应用把价值做实；要让人工智能真正转化为生产力，离不开头部企业在全栈生态上的投入，也需要产业链上下游在标准、数据、安全与工程化能力上的合力推进，共同推动人工智能更广泛地服务实体经济。