AI产业正从模型竞赛，进一步转向电力、算力与数据中心的基础建设竞赛。 NVIDIA（辉达，NASDAQ：NVDA）创办人暨首席执行官黄仁勋21日在德国柏林举行的 GTC 主题演讲中指出，AI 模型出现之前，相关基础设施就必须先到位；他再次以「五层蛋糕」来比喻人工智能产业，从能源、运算、AI 工厂、模型一路延伸至应用，强调欧洲若要掌握 AI 经济机会，不能只使用 AI，也要具备生产 AI 的能力。 AI发展不只靠模型，能源与算力得先到位 黄仁勋将能源放在 AI 产业链的底层，接续是运算系统与 AI 工厂，再往上才是模型和应用。 AI 工厂通过运算产生词元与数字智能，供企业服务及各类应用使用。

他说：「在 AI 模型出现很久以前，基础设施就必须先存在。 」黄仁勋以互联网发展需要先建置网络、电力供应需要电网为例，说明 AI 也必须先有稳定能源与运算设施，才能让模型持续训练、推论并进入产业流程。 这项观点也让 AI 竞争的焦点从单一芯片或模型，扩大到电力供应、数据中心建置、网络链接与软件管理等环节。 随着生成式 AI 与代理服务增加，运算需求不只来自模型训练，也包括大量推论与代理运行任务。 黄仁勋表示，AI 代理会思考、推理、反复运行并使用工具，带动词元（token）消耗；因此建置基础设施的速度和效率，将影响企业能否把 AI 服务推向实际应用。

黄仁勋指出，NVIDIA 正与欧洲科技生态系合作，公司承诺在欧洲科技生态系投入近100亿美元，并与超过1.2万家伙伴合作。 从消费品牌、金融服务、制药、电信到汽车产业，欧洲企业都在探索 AI 应用。 黄仁勋在演讲开场提及 L’Oréal、Revolut、Spotify、Merck、Vodafone、Zara、Porsche、Nestlé 与 HSBC 等企业，指出它们都正与 NVIDIA 合作发展AI。 AI工厂与代理，从基础设施走向产业应用 NVIDIA在柏林公布的计划，呼应黄仁勋对基础设施的强调。

DSX POD参考设计让合作伙伴可在模块化货柜中预先集成并验证AI工厂设备；场地电力、散热与网络等条件备妥后，并宣称部署时间最快可缩短至14天。 DSX平台则着眼于工厂营运，涵盖电力、冷却及设施管理。 这些布局显示，NVIDIA试图把 AI 工厂从单纯的服务器建置，扩大为涵盖设备、能源与营运的整体系统。 另一项重点是企业如何安全地使用 AI 代理。 代理可调用知识、数据与工具运行任务，企业因此必须管理其权限与操作范围。 NVIDIA 推出 OpenShell 参考架构，通过隔离、政策控管与监测支持代理部署；黄仁勋也介绍链接企业数据的知识工具，让代理能运用文档与数据库信息处理工作。

AI 代理的价值不只在回答问题，更在能否安全地运行企业任务。 黄仁勋在演讲中还以工厂、生命科学与工程设计为案例，展示代理如何运用企业知识和仿真工具协助工作。 例如西门子埃朗根工厂可在数字孪生环境中测试产品投产准备，生命科学团队则可利用虚拟实验规划研究。 另一方面，NVIDIA 也公布机器人、自驾车、医疗及电信领域的合作进展，尝试将 AI 从云端延伸到实体场域。 黄仁勋说：「要成为AI经济的一部分，不能只消费AI，也要生产AI。 」对欧洲而言，这不只是扩充数据中心，也关乎能否建置能源与算力、培养开发人才，并让企业在本地形成 AI 服务与产业应用。

投资规模和合作伙伴数量呈现布局广度，后续更值得观察的，是这些基础设施能否按期上线，并转化为可持续的运算服务与经济效益。 辉达创办人暨首席执行官黄仁勋21日在德国柏林GTC发表主题演讲。 （辉达提供）