黃仁勳的「AI 五層蛋糕」——為什麼理解這個框架比追 ChatGPT 更重要
多數人談 AI 只談 ChatGPT，但黃仁勳用「五層蛋糕」框架重新定義整個產業：能源、晶片、基礎設施、模型、應用。理解這個框架，比追著看哪個 AI 又更新了更重要。每一層都有不同的競爭態勢，美國領先的是哪些？落後的又是哪些？
本文整理自黃仁勳（Jensen Huang）於 2024 年 12 月在華府的公開對談。
多數人談 AI，談的是 ChatGPT。更進階一點的，可能還會聊 Claude、Gemini、Grok。但黃仁勳在華府的這場對談中，開頭就丟出一個數字：全世界有 150 萬個 AI 模型。ChatGPT、Claude、Gemini、Grok？這四個加起來，只是 150 萬分之四。
這不是在炫耀數字。黃仁勳想說的是：如果你只盯著這幾個「明星模型」看 AI 產業，你根本沒看到全貌。他用了一個簡單但有力的框架來解釋整個 AI 產業的結構——他稱之為「五層蛋糕」。理解這個框架，比追著看哪個 AI 又更新了更重要。
第一層：能源
蛋糕的最底層是能源。這聽起來很基礎，但黃仁勳認為這是川普政府上任後做對的第一件事。
「如果沒有能源，我們怎麼建晶片廠？怎麼建電腦系統廠？怎麼建那些我們稱之為 AI 工廠的資料中心？」黃仁勳直接點出問題。美國現在同時在建三種工廠：晶片工廠、超級電腦工廠、AI 工廠。每一種都需要大量能源。但問題是，中國的能源產能是美國的兩倍，而且還在快速成長。美國？基本持平。
這個數字讓人不安。美國的經濟規模比中國大，能源產能卻只有人家一半。更麻煩的是，過去幾年美國社會對能源產業的態度偏向敵視。黃仁勳認為，川普政府願意公開支持能源產業發展，是「上任後做的最重要的事情之一」。沒有能源，後面四層都是空談。
第二層：晶片
這是 NVIDIA 的主場。黃仁勳說得很直接：「我們領先好幾個世代。」這點業界沒什麼爭議。
但他緊接著說了一句話：「不要自滿。」半導體是製造業。任何人如果認為中國不會製造，那是嚴重低估對手。中國的晶片公司享受政府補貼的能源成本（五折）、免費的員工通勤接駁，加上本來就比美國便宜的基礎能源價格。算下來，美國晶片製造的成本可能是中國的四到八倍。
黃仁勳的意思很清楚：技術領先是真的，但成本劣勢也是真的。這場競爭不會只靠技術決勝負。
第三層：基礎設施
這裡說的基礎設施，不只是雲端服務。黃仁勳強調，現在的 AI 基礎設施包括土地、電力、建築外殼、金融服務（因為需要巨額資本），當然還有軟體。
在軟體層面，NVIDIA 最知名的是 CUDA——這是他們 25 年前發明的程式架構，現在幾乎所有 AI 應用都跑在上面。除了 CUDA，NVIDIA 還開發了數百種不同的軟體，讓各個領域的開發者可以用他們的晶片做 AI。這就是所謂的「平台」：你在上面建東西，而不是直接使用它。
但在實體基礎設施的建設速度上，美國被中國甩在後面。黃仁勳舉了一個例子：在美國，從破土動工到建好一座 AI 超級電腦資料中心，大約需要三年。中國呢？「他們可以在一個週末蓋好一間醫院。」這不是誇飾，是 2020 年武漢疫情期間真實發生的事。中國是「建造者」，建設速度驚人。
第四層：AI 模型
這是多數人關注的層級。ChatGPT、Claude、Gemini、Grok——這些「前沿模型」確實代表了當前 AI 能力的最高水準。黃仁勳承認，美國在前沿模型上領先，大約領先六個月。
但這只是故事的一部分。
150 萬個 AI 模型中，絕大多數是開源的。而在開源領域，中國遙遙領先。這為什麼重要？因為沒有開源，新創公司無法起步、大學研究者無法做研究、學校無法教 AI、各行各業的科學家無法使用 AI。開源是整個生態系統的基礎。想想 Linux、Kubernetes、PyTorch——這些讓 AI 得以蓬勃發展的技術，全都是開源的。
黃仁勳的擔憂很具體：美國的前沿模型領先六個月，但如果開源生態被中國主導，整個產業的地基可能會動搖。
第五層：應用
蛋糕的最頂層是應用。自駕車、藥物研發、金融服務、娛樂、製造業——AI 最終要在這些地方產生價值。
黃仁勳提到一個令人深思的數據。如果你問中國民眾「AI 帶來的好處會大於壞處嗎？」大約 80% 的人會說「是」。同樣的問題問美國民眾？答案相反。
這種社會態度的差異，會直接影響 AI 的應用速度。黃仁勳認為，美國社會不應該用「科幻電影」的方式去描述 AI，製造不必要的恐懼。AI 本質上是自動化技術。過度的擔憂可能讓美國在應用和擴散 AI 的速度上落後。
他舉了電力的例子：電力是在英國發明的，但美國應用得更快、更廣，結果贏得了那場工業革命。AI 的競爭，最終也會在應用層決勝負。
這個框架對我們有什麼用？
黃仁勳用這五層蛋糕做了一件事：他把 AI 從一個「產品」重新定義為一個「產業堆疊」。這個視角轉換非常重要。
如果你只看 ChatGPT，你會問：「哪個 AI 比較聰明？」這是一個有意義但狹隘的問題。如果你用五層蛋糕的框架看，你會問完全不同的問題：能源政策會怎麼影響 AI 發展？晶片製造的成本結構會怎麼改變競爭態勢？開源生態的主導權在誰手上？社會對 AI 的態度會不會成為應用的瓶頸？
這些問題比「GPT-5 什麼時候出」有意義得多。
對於想理解 AI 產業的人，這個框架是一個很好的起點。下次看到 AI 新聞，試著問自己：這是哪一層的事？它會怎麼影響其他層？這樣看 AI，你會看得更清楚。