达沃斯经济论坛上，少不了老黄的身影！
当地时间1月21日，英伟达CEO黄仁勋出席了达沃斯经济论坛，与知名投资管理公司贝兰德的CEO Larry Fink 展开对话。
30分钟看下来，老黄的观点很直接：现在最重要的事情，除了Infra，还是Infra！
黄仁勋指出，人工智能已经启动了“人类历史上最大规模的基础设施建设”，英伟达已经投入了数千亿美元，但还有数万亿美元的基础设施需要建设。
再进一步延展，黄仁勋认为AI本身未来会成为每个国家的基础设施，每个国家都应该打造自己的AI、建设自身的AI基础设施，让“国家智能”成为生态系统的一部分。
他坚信AI会缩小而不是放大技术鸿沟，并建议发展中国家应该尽快行动起来：建设基础设施，积极参与AI浪潮。
展开剩余90%此外，他还指出AI基础设施的建设将会是欧洲“一代人难得一遇的机会”，因为欧洲具有强大的工业制造基础。如果欧洲现在就入场，把自身强大的工业与制造能力与 AI 融合，就能直接跃迁到“物理 AI”和机器人时代。
面对AI是否会重塑劳动力市场、替代人类岗位的问题，黄仁勋再次强调了他一贯秉持的看法：比起替代，AI能为人们创造更多的就业岗位。
他描述了自己亲眼看到的现象：这些岗位大量集中在“技工型职业”上，包括水管工、电工、建筑工人、钢结构工人、网络技术人员，负责设备安装、调试和运维的人等等。“仅在美国，我们已经看到这一领域出现了非常显著的增长，相关岗位的薪资几乎翻倍。”
AI 原生公司爆发，基建才刚开始在访谈中，黄仁勋给出了一个强势判断：AI原生公司已经爆发了，但基础设施建设才刚刚开始！
他指出，我们如今与AI进行互动，背后的本质是计算平台的迁移。
所谓平台，就是应用构建其上的基础。从 PC 时代到互联网，再到移动云计算，每一次平台迁移都会重塑整个计算栈，并催生出全新的应用生态。今天的 AI，同样是一场新的平台迁移。
根据黄仁勋提出的“AI五层蛋糕模型”理论：
最底下是能源层，AI实时生成智能，需要大量能耗；
第二层是芯片与基础设施，这也是英伟达所在的层级；
第三层是云基础计算和云服务；
第四层是AI模型层，如 GPT、Gemini 等模型，也是大多数人所理解的AI；
最上层是AI应用层，比如自动驾驶、聊天机器人等应用场景。
黄仁勋强调，真正的经济价值最终都会在应用层产生，而应用层已经爆发，一个重要信号就是风险投资的流向。
他给出了一组数据：2025 年是史上 VC 投资规模最大的年份之一，大多数资金都流向了“AI 原生公司”——无论是医疗、机器人、制造业还是金融服务。
什么是AI原生公司？就是一开始就围绕 AI 来设计自己的产品流程和商业模式的公司。
比如制药巨头礼来公司（Lilly），过去主要把研发预算投在湿实验室，买设备、做化学试验。但现在，他们投资了一座大型 AI 实验室和超级计算机，把一部分新药开发流程交给 AI。
就在不久前，英伟达宣布与礼来达成合作，双方将在人才、基础设施和算力方面联合投入高达 10 亿美元，成立一家开创性的 AI 联合创新实验室，该实验室将基于 NVIDIA BioNeMo 平台及 NVIDIA Vera Rubin 架构搭建基础设施，从而构建强大的AI模型，加速新药研发。
黄仁勋也在访谈中透露，礼来已经发现AI 在理解蛋白质和化学结构方面取得了巨大进展，未来我们甚至可以像“对话 ChatGPT”一样，与蛋白质进行交互，这将带来真正重大的科学突破。
而这种转变，并不只发生在制药行业。
机器人制造、医疗诊断、自动交易、客服系统、合规审查……这些过去需要大量人力的领域，现在 AI 原生公司的做法是：拿现成的模型，用自己行业的数据训练它，让它学会处理具体任务，再把这套能力做成可以直接用的产品。
以客服系统为例，过去需要雇佣数百人的呼叫中心，如今可以被 AI 客服系统替代：全天候运行、响应一致、成本仅为原来的十分之一。这已经成为正在大规模落地、真实创造现金流的商业产品。
为什么AI应用层会出现大爆发？黄仁勋的回答是：因为模型能力越来越强了。
他指出，2025年AI模型层发生了三件大事：
第一，模型越来越值得信任，成为人们可靠的助手，能够开展研究、对未见过的情境进行推理，将复杂问题拆解为可执行的步骤并制定行动方案。这标志着语言模型正在演进为“智能体（Agentic AI）”。
第二，开源模型很重要。他特别点名了DeepSeek，认为DeepSeek的开源对于全球AI产业都是重大利好。越来越多开源模型的涌现，让企业、研究人员、大学和创业公司能够基于这些模型，构建高度专业化、面向特定领域的系统。
第三，物理智能取得突破。AI 的理解范围从语言扩展到自然世界本身，包括蛋白质、化学结构和物理规律等复杂系统。本质上，这些对象都可以被视为“语言”，AI 正在学习并掌握它们的结构与规则。
那么当 AI 原生公司越来越多，会发生什么？
黄仁勋的回答很直接：上层 AI 应用爆发了，下层基础设施就得必须跟上。他的判断是：AI已经启动了人类历史上最大规模的基础设施建设，英伟达已经投入了数千亿美元，但还远远不够。
“目前我们只投入了几千亿美元，这还只是开始。未来需要建设的是数万亿美元级别的基础设施，而且这是完全合理的。”
不止是英伟达，整个能源和芯片行业都在快速扩张。黄仁勋列出了几个数字：台积电宣布将建设 20 座新晶圆厂；英伟达将与富士康、纬创、广达一起合作建设 30 座新的计算机工厂，最终形成一座“AI 工厂”。
同时，内存产业也在爆发：2025年，美光科技宣布在美国投资约2,000亿美元，用于美国半导体制造和研发；SK 海力士、三星也都在快速扩张。
AI会创造大量工作岗位技工类职业非常吃香既然AI的能力这么强，那它会不会替代我们的工作岗位呢？这是萦绕在每个人心头的疑虑。
面对Larry Fink的追问，黄仁勋再次重申了他的看法：不会！并且AI还会创造大量工作岗位。
老黄再次把辛顿拖出来鞭尸，又举了那个著名的放射科例子：十年前，辛顿曾经建议停止培养放射科医生，因为AI可以应用于医学影像分析，这些医生在未来五年中很可能被取代。但现在，AI 已经全面渗透进放射学的每一个环节，放射科医生的数量却不减反增。
黄仁勋指出，这是因为工作的“目的”和“任务”不能混淆。放射科医生工作的“目的”，是诊断疾病、帮助患者，解读影像只是其中的一项“任务”。AI在这项任务上快速提效，能把医生的时间解放出来去做更多与患者沟通、与其他医生协作的事情，医院能接诊的患者变多了，收入增加，对医生的需求自然也增加了。
至于AI创造的工作岗位，据黄仁勋观察，主要集中在“技工类岗位”上。
这也不难理解，因为AI 正在引发人类历史上规模最大的基础设施建设：芯片工厂、计算机工厂、AI工厂……这都需要大量的水管工、电工、钢结构工人、网络技术人员，设备安装、调试和运维的人等等。
老黄透露，仅仅在美国，这一领域已经出现了非常显著的增长，相关岗位的薪资几乎翻倍。现在参与建设芯片工厂、计算机工厂或 AI 工厂的人，基本都能拿到六位数年薪。
相比之下，白领工作会何去何从呢？不禁让人捏了一把汗。
每个国家都应该建设AI基础设施欧洲的机会尤其难得在访谈最后，老黄也大放豪言，呼吁每个国家都应该立刻行动起来，建设自己的AI基础设施，尤其是发展中国家。
黄仁勋的态度非常乐观，他认为AI能够缩小而非扩大技术鸿沟，未来AI本身就会成为一种基础设施。
“我很难想象，未来会有哪个国家不把 AI 视为基础设施的一部分，就像电力和道路一样。”
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因此，打造属于自身的AI模型，对一个国家来说会变得非常重要，“国家智能”将成为生态系统的一部分。
黄仁勋指出，AI并不会仅局限在发达国家，而是能够普惠全球。原因是AI是历史上最容易使用的软件，短短两三年时间，用户规模就接近十亿。
他还认为，ChatGPT 可能是“历史上最成功的消费级 AI 产品”，其易用性和亲和力让几乎任何人都可以参与进来。
“无论你是在发展中国家的学生，还是普通用户，学习如何使用 AI、如何引导它、管理它、设置边界、评估它，都会变得至关重要。”
在这种发展趋势下，未来我们可能不仅要管理“碳基智能”（人），还要管理“硅基智能”（数字 AI），AI将成为人类数字化劳动力的一部分。
最后，Larry Fink话锋一转，将话题拉到了欧洲：欧洲目前在AI的舞台上似乎身影寥寥，那么AI 与欧洲未来的成功之间有怎样的关系？
黄仁勋直言：你们拥有非常强大的工业基础。如果欧洲现在就入场，把自身强大的工业与制造能力与 AI 融合，就能直接跃迁到“物理 AI”和机器人时代。前提是欧洲必须严肃对待能源供给问题，加大对基础设施层的投入。
他还强调，这对于欧洲来说，是“一代人只有一次”的机会。
那么，现在究竟是否存在AI泡沫？黄仁勋的回答很直接：没有！
他给出了一个很简单的判断标准：“英伟达 GPU 现在遍布所有云平台，但你想租到一块 GPU 仍然非常困难，而且不只是最新一代，连两代之前的 GPU 租赁价格都在上涨。”
这说明AI基础设施的需求缺口还非常庞大，远没有到“泡沫”的程度。黄仁勋大声疾呼，投资AI基础设施，是一次历史级别的机会！
“我们需要更多能源、更多土地、电力、厂房，也需要更多技术工人。这是一次极其重大的历史机遇，所有人都应该参与进来！”
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