黄仁勋在博客文章中系统阐释了AI产业的底层逻辑，并定义了AI的“五层架构”。他认为，当前AI产业仍处于极早期发展阶段，尽管已投入数千亿美元，但AI的真正潜力尚未被完全发掘，未来仍需数万亿美元的持续投资来完善底层基础设施。
AI的“五层架构”自下而上依次为：能源层、芯片层、基础设施层、模型层和应用层，每一层相互支撑、相互拉动。
- 能源层：作为AI基础设施的第一性原理，能源是系统能产生多少智能的绝对约束条件。实时生成的智能需要实时产生的电力，每个Token的生成都是能源转化为计算能力的结果。当前能源供给已成为AI规模化发展的紧迫瓶颈。
- 芯片层：作为算力的物理基础，芯片层的进步直接决定了AI的扩展速度和智能成本的下降程度。AI工作负载需要庞大的并行计算能力、高带宽内存以及快速互连，但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。
- 基础设施层：被定义为“AI工厂”，涵盖土地、电力输送、冷却系统、建筑施工、网络等，其设计初衷是为了制造智能。全球正大规模兴建芯片制造厂、超级计算机工厂和AI工厂，这一建设进程才刚刚起步。
- 模型层：AI模型可以理解多种类型的信息，包括语言、生物学、化学、物理学、金融、医学以及物理世界本身。ChatGPT这类大语言模型只是其中的一个类别，行业对模型的应用仍局限于表面，其深层潜力尚未被挖掘。开源模型的关键角色被特别强调，例如DeepSeek-R1的案例表明，强大的推理模型被广泛可用时，会激活整个架构栈的需求，加速应用层的技术采用，并增加对底层训练、基础设施、芯片和能源的需求。
- 应用层：AI创造经济价值的核心领域，涵盖药物发现平台、工业机器人、法律助手、自动驾驶汽车等。同样的底层架构可以支撑不同的应用输出，当前应用层的创新空间仍十分广阔。未来几年，传统的软件和APP形态或将消失，AIAgent（智能体）极有可能成为主流。
每一个成功的应用都会向上拉动其下方的每一层，形成强大的产业拉动效应。
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，AI工厂需要电工、水管工、钢铁工人、网络技术人员、安装工和操作员等，这些都是高技能、高薪酬的岗位，且目前供不应求。AI正在填补全球范围内卡车司机、护士、会计等岗位的巨大劳动力缺口，而非制造失业。
