黄仁勋这一次在2016年的第七篇长文里把AI产业的发展看得特别透彻。他说，AI这个东西，跟电力还有互联网一样，是最底层的重要基础设施，而不是像以前那样的单独一个APP或者模型。每家公司未来都得用这个AI，每个国家都要给它搭起架子。他还提到了“五层蛋糕”的结构，给AI分了能源、芯片、基础设施、模型和应用这几层，每一层都得互相配合，才能让上层的应用跑起来。 黄仁勋特别强调了能源这一块。他觉得这是一切智能产生的根本限制条件，每生成一个Token都是靠电和计算能力换来的。现在的能源供应根本跟不上AI大规模发展的速度，成了个大瓶颈。接着就是芯片层了，这可是算力的硬件基础。他指出，AI需要特别大的并行计算能力和高带宽内存。芯片的进步能直接决定AI能跑多快、成本有多低。不过现在芯片的迭代速度还跟不上需求的爆发式增长。 再往上就是基础设施层了。这一层就像是个“AI工厂”，要把土地、电力、冷却系统还有成百上千的处理器都串在一起。他说现在全球都在拼命盖芯片制造厂、超级计算机工厂还有AI工厂，这事儿规模大得吓人。到了模型层，他提到ChatGPT这类大语言模型只是其中的一小部分。行业现在对模型的应用其实还停留在表面，深层潜力还没挖出来。 他拿DeepSeek-R1举了个例子说明开源模型的重要性。如果像这样强大的推理模型能用起来了，不仅软件本身会变样，还能把整个架构栈的需求都激活了。这也会逼着大家更多地去用应用层的技术，还会逼着底下的训练、基础设施、芯片和能源都得跟着升级。 最顶上的应用层就是赚钱的地方了。药物发现、机器人、自动驾驶这些都是靠这一层产生价值的。现在的应用创新空间还特别大。他预感，以后传统的软件和APP可能都要没了，一种全新的AI Agent形态可能会变成主流。每一个成功的应用都会往下拉动模型、基础设施甚至发电厂的需求。 黄仁勋还专门提到了就业问题。他觉得AI不光不会让人失业，反而能创造更多工作机会。盖AI工厂需要电工、水管工这些熟练工种，这些都是高薪工作现在还缺着呢。AI正在帮着填补卡车司机、护士这些岗位的空缺呢。