黃仁勳拋「五層蛋糕論」！點名AI仍有數兆美...

輝達即將於下週舉行GTC 2026年度開發者大會，在大會登場之際，執行長黃仁勳發表專文，說明其今年在達沃斯世界經濟論壇首度提出的「五層蛋糕（five-layer cake）」框架，AI應被視為如電力與網路般不可或缺的基礎設施，且涵蓋能源、晶片、基礎設施、模型及應用五大層面，而這架構才剛開始，目前僅投入了數千億美元，但仍有數兆美元規模的基礎設施尚待建構。

我是廣告請繼續往下閱讀黃仁勳指出，從產業角度來看 AI，它可被解析為一個五層堆疊的架構：

能源（Energy）

最底層是能源。即時生成的智慧，需要即時的電力。每一個產生的詞元（token），都是電子流動、熱能被管理，以及能源被轉換為運算能力的結果。在此之下不存在任何抽象層。能源是AI基礎設施的第一性原理，也是限制系統能產生多少智慧的根本約束。

晶片（Chips）

位於能源之上的是晶片，這些處理器被設計用來能夠大規模的、高效的將能源轉換為運算能力。AI工作負載需要龐大的平行運算能力、高頻寬記憶體，以及高速互連技術，晶片層的進展，決定了AI能以多快的速度擴展，以及智慧成本能降到多低。

基礎設施（Infrastructure）

在晶片之上的是基礎設施。這包括土地、電力輸送、散熱、建設工程、網路，以及將數萬顆處理器協調運作為單一機器的系統，這些系統就是AI工廠，它們的設計目的並非儲存資訊，而是製造智慧。

模型（Models）

基礎設施之上是模型層。AI模型能理解多種類型的資訊，包括語言、生物、化學、物理、金融、醫療，以及真實世界本身，語言模型只是其中一種類型，目前最具變革性的進展，正發生在蛋白質 AI、化學 AI、物理模擬、機器人技術，以及自主系統等領域。

應用（Applications）

最上層則是應用層，也是經濟價值產生之處，例如藥物研發平台、工業機器人、法律助理（copilot）、自動駕駛車等。自動駕駛車是一種體現於機器中的 AI 應用；人形機器人則是體現於軀體中的 AI 應用。同樣的堆疊，不同的成果。

這就是五層蛋糕：能源 → 晶片 → 基礎設施 → 模型 → 應用。黃仁勳指出，每一個成功的應用程式，都依賴其下方的每一層架構，一直向下延伸至支撐其運行的發電廠。

而這項建設才剛剛開始，我們目前僅投入了數千億美元，但仍有數兆美元規模的基礎設施尚待建構。在全球各地，正看到晶片工廠、電腦組裝廠，以及AI 工廠以前所未有的規模在興建，這正成為人類史上規模最大的基礎設施建設工程。

支撐這波建設所需的人力極為龐大，AI工廠需要電工、水管工、配管工、鋼鐵工人、網路技術員、安裝人員及操作員，這些都是技術性高且薪資優渥的職位，且目前供不應求，參與這場變革並不需要電腦科學博士學位。

同時，AI正在提升整體知識經濟的生產力。以放射學為例，AI現在可以輔助解讀掃描影像，但對放射科醫師的需求仍持續成長，這並不是矛盾現象。黃仁勳說，放射科醫師的職責是照顧病人，解讀影像只是其中一項工作，當AI承擔更多日常工作時，放射科醫師就能專注於判斷、溝通和照護，醫院的生產力隨之提升，服務更多患者，並僱用更多員工。

黃仁勳也表示，AI的起點或許是一個基於Transformer（AI模型）架構的大型語言模型（LLM），但它遠不止於此，這是一場產業轉型，正在重塑能源如何被生產與使用、工廠如何被建造、工作如何被組織，以及經濟如何成長。

AI工廠之所以被建造，是因為智慧現在已能即時生成；晶片之所以被重新設計，是因為效率決定了智慧能以多快的速度擴展；能源之所以成為核心，是因為它決定了整體可生產智慧的上限。而應用加速發展，則是因為其下層模型已跨越門檻，終於真正具備大規模實用性。

這正是為什麼建設規模如此龐大，為什麼它會同時觸及如此多的產業，也為什麼它不會侷限於單一國家或單一產業。每一家公司都將使用 AI，每一個國家都將建構 AI。

但他強調，「我們仍處於非常早期的階段，大量基礎設施尚未建立，許多勞動力尚未完成培訓，很多的機會也尚未被實現。」但方向是明確的，AI正在成為現代世界最根本的基礎設施。「我們現在所做的選擇，我們建造的速度，我們參與的廣度，以及我們負責任地部署AI的方式，都將形塑這個時代的未來。」