黃仁勳的五層蛋糕：從能源到應用，AI 時代的完整技術架構

本文整理自 Cisco AI Summit 2026 年 2 月的特別直播活動。本文為系列文第二篇，另見企業 AI 導入建議篇與豐裕宣言篇。

六十年來第一次重新發明計算

黃仁勳（Jensen Huang）在 Cisco AI Summit 上開場就拋出了一個很大的宣言：我們正在重新定義計算技術，這是六十年來的第一次。

過去六十年的計算是「顯式程式設計」（explicit programming）。工程師用 Fortran、C、C++ 寫程式，透過 API 傳遞變數，每一步都是明確的指令。你告訴電腦怎麼做，它照做。但現在，計算正在轉向「隱式程式設計」（implicit programming）。你只需告訴電腦你的意圖，它自己去想辦法解決問題。

羅賓斯（Chuck Robbins）聽到這裡，開了個玩笑說自己會寫 COBOL。黃仁勳笑著說 COBOL 是「恐龍級的技能」，永遠有價值。但玩笑歸玩笑，這個從顯式到隱式的轉變，影響的不只是處理層。整個計算架構都在被重新發明，包括儲存、網路、安全，每一個環節都在改變。

這正是 NVIDIA 和思科合作的核心邏輯。NVIDIA 推出全新的運算架構 Vera Rubin，思科把 AI 網路技術整合進 Cisco Nexus 控制平面。企業採用新的 AI 運算能力時，仍然能用思科熟悉的管理工具來控制一切。安全領域同樣如此，兩家公司在 AI 安全上也做了深度整合。

五層蛋糕：AI 產業的全貌

羅賓斯問黃仁勳，很多人都在談基礎設施、模型、應用，但這些東西怎麼拼在一起？黃仁勳提出了一個簡潔的框架，他稱之為「五層蛋糕」。

最底層是能源，沒有電力就沒有計算。第二層是晶片，NVIDIA 的 GPU 和各種加速器。第三層是基礎設施，包含硬體和軟體，從資料中心的網路架構到作業系統的支援。第四層是 AI 模型，各家實驗室訓練出來的大型語言模型。最頂層是應用。

黃仁勳特別強調，前四層全部都是「基礎建設」。每個國家、每間公司都需要這些東西，但它們本身不是目的。真正的價值在最上面那一層：你怎麼把這個技術應用到實際問題上。他幾乎是用懇求的語氣說出那句話：拜託，去應用這個技術吧。

這個框架幫企業搞清楚自己在整個 AI 生態系中的位置。你可能不需要自己做晶片或訓練模型，但你絕對需要在應用層找到自己的戰場。而 NVIDIA 和思科的角色，就是把前四層做好，讓企業可以專注在最頂層的價值創造。

思科為什麼不可或缺

在黃仁勳的五層蛋糕裡，思科佔據了一個獨特的位置。他直言：沒有思科，就沒有現代計算。

思科在計算領域有兩個不可替代的支柱：網路和安全。這兩個支柱在 AI 時代都被重新發明了。過去的企業網路是為傳統的資料傳輸設計的，但 AI 訓練和推論需要的網路架構完全不同。數萬張 GPU 之間需要極高速、極低延遲的互連，任何一個環節的瓶頸都會拖慢整個系統。

黃仁勳和羅賓斯宣布的合作模式很務實。NVIDIA 提供 AI 網路技術的核心，思科負責整合進 Nexus 控制平面。對企業來說，這代表他們能用熟悉的思科管理介面，來操作全新的 AI 基礎設施。不用重新學一套系統，安全和管理都有現成的框架。安全層也是同樣的做法：NVIDIA 的 AI 能力加上思科的安全專業，企業才能放心部署 AI。

黃仁勳甚至開玩笑補了一句：NVIDIA 在計算層面其實很大程度上是一種商品，但思科掌握的網路和安全知識，才是真正深層的價值。這不是客套話。AI 工廠的規模越做越大，運算能力只是基本門檻，真正的差異在於怎麼把這些運算資源有效串聯起來，同時保證安全。

科技優先：迪士尼想當 Netflix

如果五層蛋糕是 AI 產業的結構圖，那接下來的問題就是：企業該怎麼在這個結構裡找到自己的位置？黃仁勳給出了一個很犀利的答案：成為「科技優先」的公司。

他連舉三個例子。迪士尼，他很喜歡迪士尼，也跟迪士尼合作，但他很確定迪士尼寧可成為 Netflix。賓士，他自己就是開賓士來的，但他確信賓士寧可成為特斯拉。沃爾瑪，他也喜歡，但沃爾瑪肯定寧可成為亞馬遜。三個例子，三戰全勝，台下觀眾都認同。

這三組對比的共同模式是什麼？Netflix、特斯拉、亞馬遜都是「科技優先」的公司。他們的核心競爭力是技術，領域是技術的應用場景。反過來，迪士尼、賓士、沃爾瑪是「領域優先」的公司，他們的核心是所在的產業，技術只是工具。

黃仁勳解釋了為什麼科技優先的公司更有價值：你在跟電子打交道，不是跟原子打交道。電子的數量幾乎無限，原子受限於質量。所以當這些公司從實體介質（光碟）轉向電子，公司的價值可以暴漲千倍。不受物理限制的約束，就能用極低的邊際成本服務極大規模的市場。

寫程式不過是打字，打字是一種商品

黃仁勳最後把話題拉回到在場的每一個人身上。很多企業主管聽到要成為「科技優先」的公司，第一反應是：我們軟體能力不夠強啊。

黃仁勳說，這正是隱式程式設計帶來的翻天覆地的機會。在歷史上第一次，你可以用自己的語言告訴電腦你想要什麼。不需要會寫 Python，不需要懂資料結構和演算法。因為寫程式說穿了就是打字，而打字已經變成一種商品。

真正有價值的不是打字的能力，而是領域專業。你知道客戶想要什麼，你知道該解決什麼問題，你理解產業的運作邏輯和痛點。一個剛從大學畢業的超級程式設計師可能寫得一手好 code，但他完全不知道客戶需要什麼，不知道該解決什麼問題。但在場的企業人士都知道。你知道客戶要什麼，你知道問題在哪裡，寫程式的部分交給 AI 就好。

這個觀點翻轉了 AI 時代的價值結構。過去，「會寫程式」是稀缺能力，不會寫的人只能依賴會寫的人。但當 AI 能把人類的意圖轉成程式碼，「懂問題」反而變成最稀缺的能力。領域專業、產業知識、對客戶的理解，這些過去被認為不夠「技術」的東西，成了 AI 時代最值錢的超能力。

黃仁勳和羅賓斯站在舞台上，紅酒已經喝了好幾杯，但訊息很清楚：NVIDIA 提供計算引擎，思科提供網路和安全骨幹，但最終推動 AI 價值落地的，是在場每一個擁有領域專業的人。蛋糕的基礎層他們會負責做好，但最上面那一層的應用，得由你自己來烘焙。