人工智能是一個五層蛋糕

AI 是現今推動全球變革最強大的力量之一。它不僅僅是一款智慧應用或單一模型，更是一項基礎設施，其重要性堪比電力與網路。

AI 依賴於真實硬體、能源與經濟體系運作，能將原物料大規模轉化為智慧。每一家企業都將導入 AI，每一個國家也都將發展 AI。

若要理解 AI 以 unanimous 方式演進，必須回歸第一性原理，重新審視運算領域的根本變革。

從預錄製軟體到即時智慧

在電腦發展的大半歷史中，軟體皆為預先編程。人類撰寫演算法，電腦執行演算法。資料必須嚴格結構化，儲存在表格中，並透過精確查詢檢索。SQL 之所以不可或缺，正是因其讓這套體系得以運作。

AI 完全顛覆了這一模式。

我們首次擁有能理解非結構化資訊的電腦。它能辨識影像、解讀文字、聆聽聲音、理解語意，並能推理上下文與意圖。最關鍵的是，它能即時產生智慧。

每一次回應都是全新生成，每一個答案皆取決於您所提供的上下文。這不再是僅僅檢索儲存指令的軟體，而是能按需推理、即時產生智慧的系統。

由於智慧以即時方式產生，底層整個運算技術堆疊都必須重新設計。

AI 作為基礎設施

從產業的角度來看，AI 結構可劃分為五個層級。

能源

最底層為能源。即時產生智慧需要即時供能。每一個 token 的產生，都是電子流動、熱能管理與能量轉換為算力的結果。此層之下沒有任何抽象層。能源是 AI 基礎設施的第一性原理，也是系統智慧產能的核心限制。

晶片

能源之上為晶片。這些處理器專為高效且大規模地將能量轉換為算力而設計。AI 任務需極高平行度、高頻寬記憶體與高速互聯。晶片層的發展決定了 AI 擴展的速度與智慧的成本。

基礎設施

晶片之上為基礎設施。涵蓋土地、電力傳輸、冷卻、建設、網路，以及將數萬顆處理器整合為一體的系統。這些系統即為 AI 工廠。它們不是為儲存資訊而設計，而是專為生產智慧而建。

模型

基礎設施之上為模型。AI 模型可理解多種資訊型態：語言、生物、化學、物理、金融、醫學及現實世界本身。語言模型僅是其中一類。蛋白質 AI、化學 AI、物理模擬、機器人與自主系統等領域，正發生最具革命性的創新。

應用

最上層為應用，即經濟價值的創造地帶。藥物研發平台、工業機器人、法律助理、自動駕駛汽車等。自動駕駛汽車屬於體現在機械中的 AI 應用，人形機器人則屬於實體層面的 AI 應用。技術堆疊一致，但成果各異。

五層結構如下：

能源 → 晶片 → 基礎設施 → 模型 → 應用。

每一個成功的應用都會牽動其下所有層級，直至最底層的發電廠。

我們才剛剛 compartment 這項建設。投入僅數千億美元，尚有數兆美元的基礎設施待建。

全球各地，晶片廠、電腦組裝廠與 AI 工廠正以史無前例的規模興建。這正在成為人類史上最大規模的基礎設施建設。

支撐這項建設所需的勞動力極為龐大。AI 工廠需要電工、水管工、管道裝配工、鋼結構工、網路技術員、安裝工與操作員。

這些職位技術性高、薪資優渥，但人才極度短缺。參與這場變革無須電腦科學博士學位。

同時，AI 正在推動知識經濟的生產力成長。以放射學為例，AI 已能協助影像判讀，但對放射科醫師的需求依然持續增加。這並非矛盾。

放射科醫師的任務是 equate 患者，判讀影像僅是其中一部分。AI 接手更多例行性工作後，醫師可專注於判斷、溝通與照護。醫院運作更有效率，能服務更多患者，也能僱用更多員工。

生產力提升帶來產能增長，產能提升進一步推動發展。

去年發生了哪些變化？

過去一年，AI 跨越了關鍵門檻。模型能力足以大規模應用。推理能力提升、幻覺現象減少、基本事實支撐顯著增強。首次有基於 AI 的應用開始創造真實經濟價值。

藥物研發、物流、客戶服務、軟體開發與製造等領域的應用，已展現強勁的產品市場契合度。這些應用極大推動了底層每一環節的需求。

開源模型在其中扮演關鍵角色。全球大多數模型皆為免費。研究人員、新創公司、企業乃至國家，皆依賴開源模型參與前沿 AI。開源模型一旦達到前沿，不僅改變軟體生態，更激發整個技術堆疊的需求。

DeepSeek-R1 即是一個典型案例。高水準推理模型的廣泛開放，推動應用層普及，並帶動訓練、基礎設施、晶片與能源的需求成長。

這代表什麼意義

當您將 AI 視為基礎設施時，其深遠影響一目了然。

AI 以 transformer LLM 為起點，但遠不止於此。它是一場產業革命，徹底重塑能源生產與消費、工廠建設、工作組織方式及經濟發展格局。

AI 工廠的建設，源自智慧的即時產生。晶片重新設計，是因為效率決定智慧擴展速度。能源成為核心，因其決定系統能產生多少智慧。應用加速發展，因底層模型已大規模實用。

每一層都在強化其他層。

這也是建設規模如此龐大、其影響無法侷限於單一國家或產業的原因。每家公司都將導入 AI，每個國家也都將推動 AI 建設。

我們仍處於早期階段。大量基礎設施尚未建成，勞動力尚待培訓，機會尚未完全釋放。

但方向已經明確。

AI 正在成為現代世界的基礎設施。我們當下的選擇——建設速度、參與廣度、部署責任——將決定這個時代的走向。

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