NVIDIA執行長解釋「AI是一個五層蛋糕」說法，層層之間皆相互強化

NVIDIA執行長黃仁勳以一篇專文說明他在達沃斯世界經濟論壇首度提出的「AI是一個五層蛋糕（five-layer cake）」框架，由能源、晶片、基礎設施、模型與應用層層堆疊，每一層又彼此相互強化；此外在專文也提到每一層的發展及限制如何塑造整體AI經濟，還有各層之間的相互強化為何日益重要。

人工智慧已成塑造世界不可或缺的基礎設施

在專文中及開宗明義提到，AI已是當今塑造世界最強大的力量之一，同時AI並非只是聰明的應用程式或單一模型，而是如電力及網路般成為人類不可或缺的基礎設施；AI在真實的硬體、真實的能源與真實的經濟體系運作，將原物料轉化為可大規模運作的智慧能力，每家公司都將使用AI，每個國家都將建構AI；要理解AI為何呈現如此發展的脈絡，要自第一性原理(first principles)出發思考，並觀察運算領域產生哪些根本性的變革。

從預錄軟體到即時智慧的變革

在AI出現之前的電腦運算歷史，軟體都是「預錄好」的內容，透過人類編寫的演算法再經過電腦執行，資料須經過精心結構化處理、儲存至表格，再透過精確的查詢檢索，也是SQL為何在傳統的電腦運算不可或缺；然而AI的出現改變電腦運算的模式，AI使電腦能夠理解非結構化資訊，可辨識影像、閱讀文字、聆聽聲音並理解當中的涵義，並可針對情境與意圖進行推論，且最重要的是具有即時生成智慧的能力；這使得每一個回覆都是全新產生、每個答案取決於上下文，不再由軟體自喻存指令檢所，而是透過軟體及時推論所生成的智慧。

AI即基礎設施

從產業角度解析AI，可視為由五層所堆疊的架構，也是提出「AI是一個五層蛋糕」說法的原因；AI由能源、晶片、基礎設施、模型及應用層層相接。每個成功的應用程式皆建立在項下的每一層架構，一直延展至最基礎維持AI執行的能源。

能源是最為最底層，也是AI基礎設施的第一性原理，在AI之下不存在任何抽象層，也限制系統可產生多少智慧的根本約束。

晶片是設計用以大規模、高效的能源轉換為運算能力，AI負載需要龐大的平行運算能力、高頻寬記憶體與高速互連技術，晶片層的發展決定AI能以多快速度擴展、與能將智慧成本降至多低。

在晶片之上則是基礎設施，基礎設施不光是乘載AI晶片的系統，還包括土地、電力輸送、散熱、建設工程、網路，在邁入AI世代，基礎設施的目的並非儲存資訊，而是為了製造智慧。

模型則是作為在基礎設施之上的一層，AI模型可理解多元的資訊，包括語言、生物、化學、物理、金融、醫療，以及真實世界本身；當前火紅的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。

最上的一層是應用，也是經濟價值的產生之處，透過AI模型的相互組合，可應用於藥物研發平台、工業機器人、法律助理、自動駕駛車等領域。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，兩者使用同樣的堆疊，但呈現不同的成果。

由這五大層堆疊的蛋糕仍僅是剛剛開始，當前僅投入數千億美金，後續還有數兆美金規模的基礎設施仍待興建；全球正如火如荼的建造晶片工廠、電腦組裝產線與規模前所未見的AI工廠，也成就人類歷史最大規模的基礎設施建設工程；然而作為支撐這波建設所需的是包括電工、水電工、配管工、鋼鐵工人、網路技術員、安裝人員即操作人員等各領域的專精人士，他們不需要電腦科學博士學位，憑藉高技術即可獲得薪資優渥的職位參與這項變革。

此外，AI亦提升整體知識經濟生產力，例如放射學領域，AI現在可輔助解讀掃描影像，不過放射科醫師的需求仍持續增長，看似矛盾的情況卻是說明透過AI協助解決當中繁瑣的一項工作時，放射科醫師則更能專注在判斷、溝通與照護，進而使醫院生產力提升、服務更多患者與雇用更多員工。

過去一年的AI發生甚麼改變

黃仁勳表示，AI在過去的一年跨越一個重要門檻，即是模型的能力首次達到足以進行大規模應用的程度；推論能力提升、AI幻覺顯著減少，接地能力大幅提升，史基於AI的應用首次開始產生真正的價值；包括藥物、物流、客服、軟體開發與製造等領域，AI應用展現強大的產品與市場契合度，也對AI五層架構提出很高的要求。

開源模型在這波革命浪潮扮演關鍵角色，目前世界多數的模型都是免費，包括研究人員、新創公司、企業乃至國家都透過依賴開源AI模型參與先進AI發展，當開源AI模型達到技術前緣，不僅只改變軟體，更啟動整個技術堆疊的需求；DeepSeek-R1就是一個強勁的佐證，DeepSeek-R1透過使強大的推論模型可廣泛使用，加速應用成採用，也一併提升對訓練算力、基礎設施、晶片及能源等底層資源需求。

環環相扣、層層相連

當把AI視為基礎設施，意義就顯而易見；當今的AI啟動或許是基於Transforomer架構的大型語言模型，但AI遠不僅於此，AI正重塑能源如何被生產及使用，工廠如何被建造，工作如何被組織與經濟如何成長；AI工廠被建造的原因始於智慧能夠及時生成，晶片之所以可被重新設計是由於效率決定智慧能以多快速度擴展，能源成為核心是由於決定整體可生產智慧的上限，應用加速發展史自下層模型跨越門檻、實現真正大規模實用。

也因此，始於AI的建設規模變得如此龐大、同時觸及廣泛產業，也不侷限於單一國家或單一產業，雖然目前還處在相當早期的階段，AI仍百業待興，但方向是明確的，當今做出的抉擇、建設的速度、參與的廣度與負責人部署AI的方式，都將成為形塑這個時代未來的基石。