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黃仁勳 CSIS 訪談： AI 產業五層架構理論、中美 AI 實力大盤點

2025/12/09 更新2025/12/09 發佈閱讀 12 分鐘

NVIDIA 創辦人暨執行長黃仁勳近期在華盛頓特區的頂級智庫「戰略暨國際研究中心」(CSIS) 接受訪談，訪談內容直接觸及了國家安全、產業政策，以及中美兩大強權在未來數十年的競爭格局。黃仁勳此次的分享以清晰且務實的視角，提出了一個理解 AI 產業全貌的全新框架：「AI 產業五層架構」。

這個框架不僅解釋了 NVIDIA 為何自詡為「平台公司」，更為我們提供了一張地圖，讓我們能逐層檢視中美在這場全面競賽中的優勢與劣勢。我們將跟著黃仁勳一起探討：

AI 產業的五層架構：從最底層的能源到最頂層的應用，AI 的世界究竟是如何建構起來的？
中美 AI 實力大盤點：在哪個層級美國領先？在哪個環節中國佔優？黃仁勳的「逐層點評」給出了令人意外的答案。
美國如何致勝：面對中國的全面追趕，黃仁勳提出了哪三項攸關生死的「工業政策」建言？

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NVIDIA’s Jensen Huang on Securing American Leadership on AI

拆解 AI 的世界觀：黃仁勳的「AI 產業五層架構」理論

黃仁勳在 CSIS 的對談中提出了一個「五層架構」理論，將 AI 產業比喻為一個五層蛋糕，來幫助我們理解，AI 的成功並非單點突破，而是一個完整生態系的協同作戰。

黃仁勳強調，NVIDIA 之所以是一家平台公司，正是因為它深耕於這個架構的底層，為上層的所有創新提供動力。他指出：「平台是你用來建構其他事物的基礎...我們是那個讓所有 AI 公司都能在其上打造應用的平台。」以下是這五層的詳細解析：

第一層：能源 (Energy)

這是最基礎、也最常被忽略的一層。黃仁勳直言不諱地指出，沒有能源，就沒有 AI 產業。所謂的「AI 工廠」（AI Factories），也就是大規模的資料中心，本質上是能源的巨大消耗者。他提到，目前美國正在同時興建三種新型工廠：晶片廠、超級電腦廠和 AI 廠，而它們的共通點就是對電力的極度渴求。根據國際能源署 (IEA) 的報告，全球資料中心的電力消耗預計到 2030 年將翻倍，達到與整個日本全國用電量相當的驚人水準。這一層的穩定與否，直接決定了上層建築的高度。

第二層：晶片與系統 (Chips and Systems)

這是 NVIDIA 的核心業務所在，也是大眾最熟悉的一層，這一層涵蓋了從 GPU 晶片到整合數百萬個零件的 AI 系統。這些硬體是執行複雜 AI 運算的物理基礎，其性能的迭代速度，直接影響了 AI 技術的演進步伐。黃仁勳自豪地表示，NVIDIA 每年都推出新一代的技術，能以相同的功耗提供數倍的性能提升。

第三層：基礎設施 (Infrastructure)

這一層超越了單純的硬體，包含了運行 AI 所需的大量軟體與實體建設。黃仁勳特別指出，大家以往認為基礎設施主要是雲端服務，但現在必須擴大認知，將土地、電力設施、廠房，甚至是建造這一切所需的服務都包含在內。NVIDIA 在這一層的代表作是 CUDA，這個軟體平台讓開發者能夠利用 GPU 的平行運算能力。黃仁勳強調，CUDA 已經成為 AI 世界的通用語言，連接了上層的應用與底層的硬體。

第四層：AI 模型 (AI Models)

這是當前 AI 革命中最引人注目的部分。從 OpenAI 的 ChatGPT、Anthropic 的 Claude，到 Google 的 Gemini，這些被稱為「前沿模型」的技術，展現了 AI 理解和生成語言的驚人能力。但黃仁勳提醒，我們不應只看到這幾個明星模型。全球目前存在超過 150 萬個 AI 模型，它們不僅僅理解語言，還能理解基因、蛋白質、化學、物理定律，應用於醫療、金融、機器人等各個領域。這一層的多元性和開放性，是整個生態系能否蓬勃發展的關鍵。

第五層：應用程式 (Applications)

這是 AI 技術最終實現價值的地方。無論是醫療保健的藥物探索、娛樂產業的內容生成、製造業的自動化，還是自動駕駛汽車，都是 AI 模型的具體應用。黃仁勳強調，技術本身不是目的，最終要看它能在哪些終端應用上產生影響。一個國家的 AI 實力，最終體現在其能否將 AI 技術廣泛地擴散和應用到各行各業，從而引領新的工業革命。

中美 AI 爭霸賽：一場橫跨五個賽道的全面對決

當被問及「中國是否正在贏得 AI 競賽」這個敏感問題時，黃仁勳並未給出簡單的是非題答案。相反，他運用前述的「五層架構」模型，對中美雙方的實力進行了一場精闢的「逐層盤點」。

能源：中國的隱形優勢與美國的覺醒

中國：黃仁勳指出中國的總發電量大約是美國的兩倍，而且還在持續快速增長。考慮到 AI 工廠是電力消耗的巨獸，這意味著中國在 AI 發展最底層的基礎資源上，擁有巨大的戰略優勢。
美國：相比之下，美國的能源增長則相對平緩。黃仁勳認為，過去十幾年美國對能源產業的態度是一個嚴重的錯誤，並讚揚川普政府將能源增長視為優先事項的政策是正確的第一步。

晶片與系統：美國的世代領先與潛在的挑戰

美國：在核心的晶片技術上，黃仁勳充滿自信地表示，美國處於「世代領先」的地位。NVIDIA 的 GPU 性能在全球範圍內無可匹敵，這是美國目前最核心的優勢。
中國：儘管落後，但絕不能自滿。黃仁勳警告，半導體本質上是一個製造業，任何低估中國製造能力的想法都是錯誤的。加上中國政府透過能源補貼等方式大力扶持本土產業，使得競爭環境極不公平，讓中國相關公司能夠持續快速追趕。

基礎設施：速度與效率的較量

中國：這是黃仁勳認為美國面臨最嚴峻挑戰的領域之一。他舉例說：「在美國，從動工到建成一座 AI 超級電腦中心，大概需要三年。中國一個週末就能蓋好一座醫院。」這種驚人的建設速度和效率，讓中國在部署 AI 所需的實體基礎設施方面具有無可比擬的「速度優勢」。
美國：繁瑣的審批流程和更高的建設成本，使得美國在基礎設施的擴展速度上遠遠落後。

AI 模型：前沿模型 vs. 開源生態的對比

美國：在最頂尖的「前沿模型」（如 ChatGPT、Gemini）上，美國大約擁有 6 個月的領先優勢。這是美國創新能力的體現。
中國：然而，黃仁勳也強調另一個同樣重要的領域：「開源模型」。在全球 150 萬個 AI 模型中，絕大多數是開源的。他明確指出：「中國在開源領域遠遠領先於我們。」開源生態的重要性在於，它能讓新創公司、大學研究人員和科學家更容易地使用和發展 AI 技術，是整個產業創新的土壤。沒有 Linux，就沒有今天的網路世界；同樣，沒有開源 AI，整個經濟體的 AI 應用將難以普及。

應用程式：社會接受度與擴散速度的決戰

中國：黃仁勳引用了一項調查，如果詢問民眾「AI 帶來的好處是否大於壞處」，在中國，大約 80% 的人會給予肯定回答。這種普遍樂觀的社會氛圍，極大地促進了 AI 技術在各行各業的快速應用和擴散。
美國：美國社會普遍對 AI 抱持更強的疑慮和擔憂，這可能源於科幻電影的描繪和對失業的恐懼。這種社會氛圍可能會減緩 AI 技術的應用速度。黃仁勳警告，工業革命最終勝利者，不是技術的發明者，而是能將技術最快、最廣泛應用的一方。英國發明了電力，但美國更快速地應用了它，最終成為工業時代的領導者。

美國如何贏得 AI 競賽？三大工業政策建言

在清晰地剖析了 AI 產業的結構和中美競爭的態勢後，黃仁勳並沒有停留在問題的分析，而是進一步以一位產業領袖的身份提出了具體的政策建議。他認為，在當前這個 AI 工業革命的關鍵時刻，美國政府有必要採取果斷的「工業政策」來確保國家的長期領導地位。他提出了三大核心支柱，從根本上重塑美國的產業競爭力：

1. 扭轉能源政策，實現能源增長 (Energy Growth)

黃仁勳將能源問題置於首位，認為這是美國過去十年犯下的最大錯誤之一。他強調，服務業只需要「卡路里」，但製造業需要的是「電力」。他強烈建議，美國必須立即採取行動，探索所有可能的能源形式，包括加速核能的發展，以應對 AI 資料中心和晶片製造廠指數級增長的電力需求。

2. 推動美國再工業化 (Reindustrializing the United States)

黃仁勳認為，解決美國國內社會問題的根本之道，在於為社會各個階層創造繁榮，而不僅僅是為擁有博士或大學學位的人。過去二十年，美國將最大的經濟部門製造業，大規模外包，這是一個必須糾正的錯誤。他指出，AI 工業革命正是將製造業帶回美國的最佳時機。

他以 NVIDIA 為例，承諾將在川普總統的任期內，在美國本土建造價值半兆美元的 AI 超級電腦。他也高度讚揚了台灣在此過程中扮演的關鍵角色。他提到，如果沒有台灣合作夥伴的鼎力支持，NVIDIA 在亞利桑那州的計畫不可能取得如此進展。這番言論凸顯了與台灣等盟友合作，共同實現美國再工業化的重要性。

3. 技術領導力與國家安全並行，推廣美國標準

黃仁勳向決策者傳達了一個核心觀點：美國卓越的科技產業本身就是國家安全的一部分。當全世界都依賴美國的技術來建立他們的產業和經濟時，這對美國而言是一種力量和優勢。

他特別警告，完全退出像中國這樣的龐大市場是危險的。他略帶諷刺地說，NVIDIA 現在大概是史上第一家被美中雙方都禁止的公司。他認為，把整個市場拱手讓人會迫使對方發展出完整的自有技術堆疊，並最終向全球輸出，這對美國的長期利益將造成巨大損害。

TN科技筆記的觀點

黃仁勳反覆強調 NVIDIA 是一家「平台公司」，而不僅僅是晶片公司。就像微軟的 Windows 或蘋果的 iOS，NVIDIA 透過 CUDA 這個軟體層，成功地將其硬體打造成了 AI 開發的「作業系統」。全球數百萬開發者都在這個平台上工作，為其建立了深不可測的護城河。競爭對手即使能造出性能相當的晶片，也難以在短時間內複製這個龐大而成熟的生態系。這解釋了為何 NVIDIA 能長期維持其市場主導地位，因為它不只在賣鏟子，它還擁有那座金礦的地圖和所有道路的鋪設權。

另外，在眾人目光都聚焦於算力、模型和演算法時，黃仁勳將「能源」拉到戰略框架的第一層。AI 的本質是高密度的運算，而運算的物理基礎就是能量轉換。隨著 AI 模型規模呈指數級增長，資料中心的耗電量正成為一個嚴峻的瓶頸。

黃仁勳在訪談中也表達了對美國嚴格出口管制的擔憂。他提到，將 NVIDIA 完全排除在中國市場之外，等於是「逼迫」中國傾全國之力，打造一個完全獨立自主、從硬體到軟體的AI 生態。一旦這個生態系成熟，它不僅能滿足中國國內需求，更會挾帶其龐大的規模和成本優勢，向其他地區輸出。這對美國的長期技術領導力，可能是一個比失去短期市場更嚴重的戰略風險。