黃仁勳將AI產業分解為五個層級，由下而上分別是能源、晶片、基礎建設、模型與應用。這個架構強調AI並非單一模型或應用，而是一整套從電力、硬體到軟體的完整架構。AI的運作建立在大量實體資源之上，電力提供運算所需的能源，晶片將能源轉換為算力，資料中心與「AI工廠」負責整合大量處理器，各類AI模型則建立在這些基礎設施之上，最後才是藥物研發、機器人、自動駕駛或企業軟體等應用層。
在黃仁勳的描述中，最底層的能源是AI運算的基礎，沒有能源就無法驅動晶片進行運算。晶片則負責將能源轉化為實際的運算能力，是AI運算的引擎。基礎建設指的是資料中心與AI工廠，它們整合了大量的處理器，提供AI模型運作所需的硬體環境。模型層則是指各種AI模型，例如大型語言模型，它們建立在基礎設施之上，提供AI的智慧能力。最上層的應用則是AI的具體應用，例如藥物研發、機器人、自動駕駛或企業軟體等，這些應用直接服務於人類的需求。
黃仁勳認為，隨著AI模型能力提升並開始在產業中創造實際價值，應用需求將一路向下拉動整個技術堆疊，帶動晶片、資料中心與能源等基礎設施的大規模投資。他指出，全球目前僅投入數千億美元建設AI基礎設施，但未來仍有數兆美元的建設需求，這將形成一條從能源到應用的完整AI產業鏈。輝達表示，GTC將展現AI的各個層面，包括能源、晶片、基礎設施、模型與應用，並了解每個層面如何擁有各自的合作夥伴、技術與專業人才生態系，以及這些層面的彼此協作，如何推動史上規模最大的基礎設施擴張。
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