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<中国XXXXXL196_may18_:记录五月中旬特殊事件的详细过程与回顾>
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近日
英伟达CEO黄仁勋
发布关于人工智能(AI)的署名长文
系统定义了AI“五层架构”
将其比喻为“五层蛋糕”
在谈及开源时
他还举了DeepSeek-R1的例子
“五层蛋糕”相互支撑
为了厘清AI产业底层结构
黄仁勋系统定义了
AI“五层架构”
将其形象比喻为“五层蛋糕”
自下而上依次由
能源、芯片、基础设施、模型和应用构成
每一层相互支撑、相互拉动
在他看来
任何成功的上层应用
都必须完全依赖底层设施
乃至发电厂的持续支撑
其中
最底层的能源层
被他定义为AI基础设施的
第一性原理
上方芯片层的进步
则直接决定了AI的扩展速度
以及智能成本的下降程度
他认为
当前芯片技术的迭代速度
仍难以完全匹配
AI算力需求的爆发式增长
关于基础设施层
黄仁勋将其定义为“AI工厂”
“当前全球正大规模兴建三类设施
芯片制造厂、超级计算机工厂
以及AI工厂
这正在成为人类历史上
最大规模的基础设施建设
而目前这一建设进程才刚刚起步”
谈及模型层时
他特别强调了
开源模型的重要性
并以DeepSeek-R1为例
指出当强大的推理模型
被广泛可用时
不仅改变了软件本身
更激活了整个架构栈的需求
加速了应用层的技术采用
并增加了对底层训练
基础设施、芯片和能源的需求
关于最顶层的应用层
黄仁勋预判
未来几年
传统的软件和APP形态或将消失
一种全新的软件范式
AI Agent(智能体)
极有可能成为主流
AI跨越了一个重要的门槛
回顾过去一年
黄仁勋总结称
AI跨越了一个重要的门槛
模型性能显著提升
可以大规模投入使用
推理能力增强
幻觉现象减少
落地应用能力大幅提升
基于AI构建的应用
首次开始创造真实的经济价值
此外
针对AI发展带来的就业担忧
黄仁勋认为
AI非但不会削减岗位
反而会创造大量新的就业机会
尤其是在基础设施
和熟练技术工种领域
支持AI基础设施建设
所需的劳动力极其庞大
且目前供不应求
同样在前不久
接受媒体采访时
黄仁勋表示
AI助手不会取代软件工具
而是会反过来使用它们
虽然这听起来“有悖常理”
大批软件公司将使用AI助手
来开发软件并提高效率
在他看来
归根结底
我们需要工具来完成具体工作
并以我们能够理解的方式
参考:环球网、界面新闻、第一财经、每日经济新闻、英伟达官网
2026-03-20 16:04:16近日
英伟达CEO黄仁勋
发布关于人工智能(AI)的署名长文
系统定义了AI“五层架构”
将其比喻为“五层蛋糕”
在谈及开源时
他还举了DeepSeek-R1的例子
“五层蛋糕”相互支撑
为了厘清AI产业底层结构
黄仁勋系统定义了
AI“五层架构”
将其形象比喻为“五层蛋糕”
自下而上依次由
能源、芯片、基础设施、模型和应用构成
每一层相互支撑、相互拉动
在他看来
任何成功的上层应用
都必须完全依赖底层设施
乃至发电厂的持续支撑
其中
最底层的能源层
被他定义为AI基础设施的
第一性原理
上方芯片层的进步
则直接决定了AI的扩展速度
以及智能成本的下降程度
他认为
当前芯片技术的迭代速度
仍难以完全匹配
AI算力需求的爆发式增长
关于基础设施层
黄仁勋将其定义为“AI工厂”
“当前全球正大规模兴建三类设施
芯片制造厂、超级计算机工厂
以及AI工厂
这正在成为人类历史上
最大规模的基础设施建设
而目前这一建设进程才刚刚起步”
谈及模型层时
他特别强调了
开源模型的重要性
并以DeepSeek-R1为例
指出当强大的推理模型
被广泛可用时
不仅改变了软件本身
更激活了整个架构栈的需求
加速了应用层的技术采用
并增加了对底层训练
基础设施、芯片和能源的需求
关于最顶层的应用层
黄仁勋预判
未来几年
传统的软件和APP形态或将消失
一种全新的软件范式
AI Agent(智能体)
极有可能成为主流
AI跨越了一个重要的门槛
回顾过去一年
黄仁勋总结称
AI跨越了一个重要的门槛
模型性能显著提升
可以大规模投入使用
推理能力增强
幻觉现象减少
落地应用能力大幅提升
基于AI构建的应用
首次开始创造真实的经济价值
此外
针对AI发展带来的就业担忧
黄仁勋认为
AI非但不会削减岗位
反而会创造大量新的就业机会
尤其是在基础设施
和熟练技术工种领域
支持AI基础设施建设
所需的劳动力极其庞大
且目前供不应求
同样在前不久
接受媒体采访时
黄仁勋表示
AI助手不会取代软件工具
而是会反过来使用它们
虽然这听起来“有悖常理”
大批软件公司将使用AI助手
来开发软件并提高效率
在他看来
归根结底
我们需要工具来完成具体工作
并以我们能够理解的方式
参考:环球网、界面新闻、第一财经、每日经济新闻、英伟达官网
2026-03-20 16:04:16近日
英伟达CEO黄仁勋
发布关于人工智能(AI)的署名长文
系统定义了AI“五层架构”
将其比喻为“五层蛋糕”
在谈及开源时
他还举了DeepSeek-R1的例子
“五层蛋糕”相互支撑
为了厘清AI产业底层结构
黄仁勋系统定义了
AI“五层架构”
将其形象比喻为“五层蛋糕”
自下而上依次由
能源、芯片、基础设施、模型和应用构成
每一层相互支撑、相互拉动
在他看来
任何成功的上层应用
都必须完全依赖底层设施
乃至发电厂的持续支撑
其中
最底层的能源层
被他定义为AI基础设施的
第一性原理
上方芯片层的进步
则直接决定了AI的扩展速度
以及智能成本的下降程度
他认为
当前芯片技术的迭代速度
仍难以完全匹配
AI算力需求的爆发式增长
关于基础设施层
黄仁勋将其定义为“AI工厂”
“当前全球正大规模兴建三类设施
芯片制造厂、超级计算机工厂
以及AI工厂
这正在成为人类历史上
最大规模的基础设施建设
而目前这一建设进程才刚刚起步”
谈及模型层时
他特别强调了
开源模型的重要性
并以DeepSeek-R1为例
指出当强大的推理模型
被广泛可用时
不仅改变了软件本身
更激活了整个架构栈的需求
加速了应用层的技术采用
并增加了对底层训练
基础设施、芯片和能源的需求
关于最顶层的应用层
黄仁勋预判
未来几年
传统的软件和APP形态或将消失
一种全新的软件范式
AI Agent(智能体)
极有可能成为主流
AI跨越了一个重要的门槛
回顾过去一年
黄仁勋总结称
AI跨越了一个重要的门槛
模型性能显著提升
可以大规模投入使用
推理能力增强
幻觉现象减少
落地应用能力大幅提升
基于AI构建的应用
首次开始创造真实的经济价值
此外
针对AI发展带来的就业担忧
黄仁勋认为
AI非但不会削减岗位
反而会创造大量新的就业机会
尤其是在基础设施
和熟练技术工种领域
支持AI基础设施建设
所需的劳动力极其庞大
且目前供不应求
同样在前不久
接受媒体采访时
黄仁勋表示
AI助手不会取代软件工具
而是会反过来使用它们
虽然这听起来“有悖常理”
大批软件公司将使用AI助手
来开发软件并提高效率
在他看来
归根结底
我们需要工具来完成具体工作
并以我们能够理解的方式
参考:环球网、界面新闻、第一财经、每日经济新闻、英伟达官网
2026-03-20 16:04:16近日
英伟达CEO黄仁勋
发布关于人工智能(AI)的署名长文
系统定义了AI“五层架构”
将其比喻为“五层蛋糕”
在谈及开源时
他还举了DeepSeek-R1的例子
“五层蛋糕”相互支撑
为了厘清AI产业底层结构
黄仁勋系统定义了
AI“五层架构”
将其形象比喻为“五层蛋糕”
自下而上依次由
能源、芯片、基础设施、模型和应用构成
每一层相互支撑、相互拉动
在他看来
任何成功的上层应用
都必须完全依赖底层设施
乃至发电厂的持续支撑
其中
最底层的能源层
被他定义为AI基础设施的
第一性原理
上方芯片层的进步
则直接决定了AI的扩展速度
以及智能成本的下降程度
他认为
当前芯片技术的迭代速度
仍难以完全匹配
AI算力需求的爆发式增长
关于基础设施层
黄仁勋将其定义为“AI工厂”
“当前全球正大规模兴建三类设施
芯片制造厂、超级计算机工厂
以及AI工厂
这正在成为人类历史上
最大规模的基础设施建设
而目前这一建设进程才刚刚起步”
谈及模型层时
他特别强调了
开源模型的重要性
并以DeepSeek-R1为例
指出当强大的推理模型
被广泛可用时
不仅改变了软件本身
更激活了整个架构栈的需求
加速了应用层的技术采用
并增加了对底层训练
基础设施、芯片和能源的需求
关于最顶层的应用层
黄仁勋预判
未来几年
传统的软件和APP形态或将消失
一种全新的软件范式
AI Agent(智能体)
极有可能成为主流
AI跨越了一个重要的门槛
回顾过去一年
黄仁勋总结称
AI跨越了一个重要的门槛
模型性能显著提升
可以大规模投入使用
推理能力增强
幻觉现象减少
落地应用能力大幅提升
基于AI构建的应用
首次开始创造真实的经济价值
此外
针对AI发展带来的就业担忧
黄仁勋认为
AI非但不会削减岗位
反而会创造大量新的就业机会
尤其是在基础设施
和熟练技术工种领域
支持AI基础设施建设
所需的劳动力极其庞大
且目前供不应求
同样在前不久
接受媒体采访时
黄仁勋表示
AI助手不会取代软件工具
而是会反过来使用它们
虽然这听起来“有悖常理”
大批软件公司将使用AI助手
来开发软件并提高效率
在他看来
归根结底
我们需要工具来完成具体工作
并以我们能够理解的方式
参考:环球网、界面新闻、第一财经、每日经济新闻、英伟达官网
2026-03-20 16:04:16近日
英伟达CEO黄仁勋
发布关于人工智能(AI)的署名长文
系统定义了AI“五层架构”
将其比喻为“五层蛋糕”
在谈及开源时
他还举了DeepSeek-R1的例子
“五层蛋糕”相互支撑
为了厘清AI产业底层结构
黄仁勋系统定义了
AI“五层架构”
将其形象比喻为“五层蛋糕”
自下而上依次由
能源、芯片、基础设施、模型和应用构成
每一层相互支撑、相互拉动
在他看来
任何成功的上层应用
都必须完全依赖底层设施
乃至发电厂的持续支撑
其中
最底层的能源层
被他定义为AI基础设施的
第一性原理
上方芯片层的进步
则直接决定了AI的扩展速度
以及智能成本的下降程度
他认为
当前芯片技术的迭代速度
仍难以完全匹配
AI算力需求的爆发式增长
关于基础设施层
黄仁勋将其定义为“AI工厂”
“当前全球正大规模兴建三类设施
芯片制造厂、超级计算机工厂
以及AI工厂
这正在成为人类历史上
最大规模的基础设施建设
而目前这一建设进程才刚刚起步”
谈及模型层时
他特别强调了
开源模型的重要性
并以DeepSeek-R1为例
指出当强大的推理模型
被广泛可用时
不仅改变了软件本身
更激活了整个架构栈的需求
加速了应用层的技术采用
并增加了对底层训练
基础设施、芯片和能源的需求
关于最顶层的应用层
黄仁勋预判
未来几年
传统的软件和APP形态或将消失
一种全新的软件范式
AI Agent(智能体)
极有可能成为主流
AI跨越了一个重要的门槛
回顾过去一年
黄仁勋总结称
AI跨越了一个重要的门槛
模型性能显著提升
可以大规模投入使用
推理能力增强
幻觉现象减少
落地应用能力大幅提升
基于AI构建的应用
首次开始创造真实的经济价值
此外
针对AI发展带来的就业担忧
黄仁勋认为
AI非但不会削减岗位
反而会创造大量新的就业机会
尤其是在基础设施
和熟练技术工种领域
支持AI基础设施建设
所需的劳动力极其庞大
且目前供不应求
同样在前不久
接受媒体采访时
黄仁勋表示
AI助手不会取代软件工具
而是会反过来使用它们
虽然这听起来“有悖常理”
大批软件公司将使用AI助手
来开发软件并提高效率
在他看来
归根结底
我们需要工具来完成具体工作
并以我们能够理解的方式
参考:环球网、界面新闻、第一财经、每日经济新闻、英伟达官网
2026-03-20 16:04:1691糖心:甜蜜心事录:那些关于爱的细腻与悸动