在1月21日的達(dá)沃斯世界經(jīng)濟(jì)論壇上，英偉達(dá)創(chuàng)始人兼CEO黃仁勛與貝萊德CEO勞倫斯·芬克圍繞AI的未來展開深度對話，系統(tǒng)闡釋了AI對全球經(jīng)濟(jì)的重塑路徑。

黃仁勛提出的“AI五層架構(gòu)”理論，揭示了從底層能源到頂層應(yīng)用的全棧變革邏輯，他強(qiáng)調(diào)當(dāng)前數(shù)千億美元的AI基礎(chǔ)設(shè)施投資僅是起點，未來需數(shù)萬億美元投入以支撐這場“人類歷史上最大規(guī)模的基建浪潮”。通過放射科醫(yī)生數(shù)量增長的實例，他論證了AI將強(qiáng)化人類工作價值——核心在于區(qū)分“工作目的”與“任務(wù)執(zhí)行”，AI自動化任務(wù)的同時，能釋放人類專注于創(chuàng)造性、溝通性等核心工作的能力。

從芯片工廠到AI超級計算機(jī)的算力布局，從開放模型普及到物理智能突破，黃仁勛描繪的不僅是技術(shù)演進(jìn)路線，更是世界經(jīng)濟(jì)新秩序的重構(gòu)藍(lán)圖。他對歐洲“一代人一次”產(chǎn)業(yè)升級機(jī)遇的判斷，以及發(fā)展中國家可借AI縮小技術(shù)鴻溝的展望，展現(xiàn)了全球化視野下的科技普惠思考。

黃仁勛與勞倫斯·芬克對話實錄

一、AI的本質(zhì)：平臺變革與五層架構(gòu)邏輯

芬克：黃仁勛是我在技術(shù)領(lǐng)域的重要導(dǎo)師，英偉達(dá)上市以來37%的年復(fù)合回報率印證了他的領(lǐng)導(dǎo)力。今天想探討AI如何成為全球經(jīng)濟(jì)的增長引擎，它與過往技術(shù)周期的核心差異是什么？

黃仁勛：AI的核心是“平臺級變革”——如同PC、互聯(lián)網(wǎng)、移動與云計算時代，整個計算棧被重新定義，催生出全新應(yīng)用生態(tài)。ChatGPT是當(dāng)前典型應(yīng)用，但更關(guān)鍵的是未來無數(shù)基于大模型的創(chuàng)新應(yīng)用將涌現(xiàn)。

AI的革命性在于突破了傳統(tǒng)軟件的“預(yù)設(shè)程序”局限：過去軟件處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，依賴人類編寫明確算法；而AI能理解圖片、文字、聲音等非結(jié)構(gòu)化信息，實時感知環(huán)境與用戶意圖，這是計算機(jī)首次具備“理解世界”的能力。

理解AI需從工業(yè)視角看其“五層架構(gòu)”：

底層是能源：AI實時處理與生成智能需巨大能耗，是物理基礎(chǔ)；

第二層為芯片與算力設(shè)施：英偉達(dá)所處的核心算力供給層；

第三層是云基礎(chǔ)設(shè)施與服務(wù)：將算力轉(zhuǎn)化為企業(yè)可調(diào)用的服務(wù)；

第四層是AI模型層：ChatGPT、Claude等公眾熟悉的大模型；

頂層是應(yīng)用層：AI在金融、醫(yī)療、制造等行業(yè)的落地場景，是經(jīng)濟(jì)價值的最終載體。

這一全新計算平臺需各層協(xié)同支撐，因此全球正開啟最大規(guī)?；āＤ壳皵?shù)千億美元投資僅是開端，未來數(shù)萬億美元投入將用于芯片工廠、AI超級計算機(jī)等設(shè)施建設(shè)。

二、AI向物理世界延伸的三大突破

芬克：AI如何滲透到醫(yī)療、交通等物理領(lǐng)域？有哪些變革性機(jī)遇？

黃仁勛：去年AI模型層實現(xiàn)三大里程碑：

一是模型從“趣味工具”轉(zhuǎn)向“可靠系統(tǒng)”：通過思維鏈推理能力，模型能分解復(fù)雜問題、制定執(zhí)行計劃，對未知場景合理推斷，進(jìn)化為可擔(dān)當(dāng)重任的“代理式AI”；

二是開放模型崛起：以DeepSeek為起點，開源大模型降低了創(chuàng)新門檻，企業(yè)、高?？苫陂_放模型開發(fā)領(lǐng)域?qū)貯I；

三是物理智能突破：AI開始解讀自然規(guī)律，如蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)、化學(xué)反應(yīng)、流體動力學(xué)等“自然語言”。例如英偉達(dá)與禮來合作，AI可像對話ChatGPT一樣“對話”蛋白質(zhì)，加速藥物研發(fā)。

這些突破推動AI從數(shù)字世界走向物理世界，與制造業(yè)、醫(yī)藥研發(fā)等實體經(jīng)濟(jì)深度融合，開啟“物理AI”新時代。

三、AI與就業(yè)：創(chuàng)造崗位而非替代人類

芬克：AI發(fā)展引發(fā)就業(yè)擔(dān)憂，你為何認(rèn)為它會創(chuàng)造大量崗位甚至導(dǎo)致勞動力短缺？

黃仁勛：需從兩方面看：

首先，AI基建本身創(chuàng)造海量高技能崗位：芯片廠、AI工廠建設(shè)需要電工、建筑工人、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)人員等，美國相關(guān)崗位年薪已達(dá)六位數(shù)且人才短缺；

其次，AI改變工作性質(zhì)而非消除崗位：放射科醫(yī)生的案例很典型——十年前預(yù)測AI會取代醫(yī)生，但如今AI自動化了讀片任務(wù)，醫(yī)生能專注于診斷與患者溝通，醫(yī)院服務(wù)能力提升后反而雇傭更多醫(yī)生。護(hù)士行業(yè)同理，AI工具自動記錄病歷（占護(hù)士近半工作時間），釋放的人力可服務(wù)更多患者，緩解美國500萬護(hù)士短缺問題。

核心邏輯是區(qū)分“工作目的”與“任務(wù)”：AI自動化重復(fù)性任務(wù)，卻強(qiáng)化了人類在關(guān)懷、創(chuàng)造、復(fù)雜決策等核心價值環(huán)節(jié)的作用，生產(chǎn)力提升會催生新需求與崗位。

四、AI普惠：發(fā)展中國家的技術(shù)鴻溝縮小機(jī)遇

芬克：如何讓AI惠及全球而非僅發(fā)達(dá)國家？

黃仁勛：AI應(yīng)作為國家關(guān)鍵基建，如同電力與通信網(wǎng)絡(luò)。開放模型降低了訓(xùn)練本土AI的門檻，各國可利用語言、文化等本土資源構(gòu)建“國家智能”生態(tài)；同時AI是最易用的技術(shù)，兩三年內(nèi)用戶量接近10億，無編程背景者也能通過自然語言解決問題（如AI引導(dǎo)建網(wǎng)站），有望成為縮小全球技術(shù)鴻溝的工具。

五、AI投資：需求驅(qū)動而非泡沫

芬克：AI與歐洲未來如何結(jié)合？英偉達(dá)在歐洲的角色是什么？

黃仁勛：歐洲強(qiáng)大的工業(yè)制造基礎(chǔ)是優(yōu)勢——AI無需大量代碼編寫，而是通過“教導(dǎo)”實現(xiàn)應(yīng)用，歐洲可直接將工業(yè)能力與AI融合，在物理AI領(lǐng)域搶占先機(jī)，這是“一代人一次”的機(jī)遇。此外歐洲需強(qiáng)化能源供給，為AI基建提供支撐。

芬克：AI是否存在泡沫？全球投資是否足夠？

黃仁勛：檢驗泡沫的關(guān)鍵是實際需求——英偉達(dá)GPU在全球云平臺供不應(yīng)求，租賃價格持續(xù)上漲（包括前兩代產(chǎn)品）。原因在于AI初創(chuàng)企業(yè)激增，傳統(tǒng)企業(yè)（如禮來）將研發(fā)預(yù)算轉(zhuǎn)向AI超級計算機(jī)，研發(fā)資源向AI傾斜是長期趨勢。當(dāng)前投資是為上層應(yīng)用構(gòu)建基礎(chǔ)設(shè)施，機(jī)會非凡且需持續(xù)投入能源、土地與技術(shù)工人。

芬克補(bǔ)充：全球養(yǎng)老基金應(yīng)參與AI基建投資，讓普通儲蓄者分享增長紅利，這是人類歷史最大規(guī)?；ǎ档霉餐瑓⑴c。

本文來自“騰訊科技”，作者：金鹿，36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。

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