黄仁勋：150万AI模型，跨境淘金新风口！

在全球科技浪潮中，人工智能（AI）无疑是当前最受关注的焦点之一。这项颠覆性技术正以超出我们想象的速度重塑着各行各业，从日常消费体验到尖端科学研究，AI的触角无处不在。英伟达（Nvidia）作为这场AI革命核心的算力提供者，其首席执行官黄仁勋（Jensen Huang）对AI市场有着深刻而独特的见解。在2026年这个时间点，他多次强调，许多人可能还未完全认识到AI革命的广度和深度，它远远超出了我们所熟知的那些明星级AI应用。

英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋先生，在不同场合持续地将人工智能定义为一场基础设施级别的变革，而非单一的技术突破。在近期一场由智库主办的炉边谈话中，他进一步阐述了其对AI的“分层”观点，强调了支撑这项技术长期影响的系统、资本投入以及其应用领域的广度。对于中国跨境行业的从业者而言，理解黄仁勋的这一深层视角，对于把握全球AI发展趋势、预判市场机遇与挑战至关重要。

黄仁勋先生描绘了一个多层次的AI基础设施建设图景，这对于我们理解当前AI发展的全貌提供了新的视角。

第一层：基石——能源

黄仁勋指出，电力基础设施是整个AI革命最根本的部分。他将能源视为所有AI活动的基础，没有充足可靠的电力供应，一切高级的计算和模型都将无从谈起。在2026年，随着全球AI算力需求的几何级增长，数据中心的能源消耗已成为一个日益突出的议题。大型AI模型训练和推理对电力的高强度需求，使得能源供应的稳定性和成本成为决定AI产业布局的关键因素之一。各国都在积极探索绿色能源解决方案，如风能、太阳能等，以支持AI数据中心的持续扩展，并应对由此带来的碳排放挑战。对于中国跨境企业而言，这意味着全球范围内的AI基础设施建设将深刻影响电力成本和数据中心选址，进而影响到云计算服务的价格和可用性，这直接关系到企业在全球化运营中的成本控制和效率提升。

第二层：核心——芯片

在能源之上，黄仁勋强调的第二层是英伟达的核心业务——芯片。他认为，没有高性能的芯片，电力就无法转化为有效的计算能力，AI模型也无从运行。英伟达凭借其在图形处理器（GPU）领域的领先优势，已成为AI算力领域的领导者。这些芯片不仅是大型语言模型（LLM）的“发动机”，也是推动自动驾驶、生物医药、工业自动化等领域AI发展的核心动力。2026年，全球对于高性能AI芯片的需求持续旺盛，尤其是在生成式AI技术不断演进的背景下，芯片的迭代速度和供应能力成为了各国科技竞争的焦点。中国跨境行业的科技公司和数字化转型企业，需要密切关注全球芯片产业的动态，确保自身能获取到足够的算力支持，以维持其在国际市场上的竞争力。芯片的创新和供应，直接决定了AI技术应用的边界和效率。

第三层：驱动——资本

黄仁勋接着强调了第三个层面：金融服务与资本投入。他指出，AI发展需要巨大的资本投入。构建和维护大型AI基础设施，包括数据中心、高性能计算网络以及长期稳定的计算资产，都离不开持续的资金支持。无论是科技巨头的战略投资，还是风险投资对初创公司的青睐，都反映出AI领域的资本密集型特征。2026年，全球投资者对AI的信心依然强劲，资本正以前所未有的规模涌入AI生态系统。这种趋势也促使AI公司在研发、人才引进和市场扩张上进行大规模投入。对于中国跨境企业来说，理解这一资本逻辑，有助于他们在寻找合作伙伴、进行技术采购或寻求海外融资时，更好地评估市场价值和投资回报。同时，全球资本的流向也预示着AI技术未来可能的热点应用领域。

第四层：表征——模型

最后，黄仁勋谈到了最受公众关注的第四层——AI模型本身。他承认，人们在谈论AI时，关注点往往集中在像美国OpenAI的ChatGPT、美国Anthropic公司的Claude、美国谷歌公司的Gemini以及美国企业家埃隆·马斯克（Elon Musk）旗下xAI公司的Grok等知名系统上。然而，黄仁勋提醒大家，这些耳熟能详的生成式模型仅仅是全球超过150万个AI模型中的一小部分。他这一表述，将公众的注意力从少数几个明星模型，引向了一个更为庞大和多元的AI生态系统。

这150万个AI模型不仅限于理解人类语言或进行消费者互动。黄仁勋强调，AI不仅能理解英语或其他语言，更能理解基因、蛋白质、化学结构、物理定律，甚至量子力学。AI还应用于理解物理运动和机器人技术、长期模式分析以及金融服务和医疗保健领域，处理各种类型的数据。通过列举这些广泛的应用领域，黄仁勋强调了AI作为一种通用技术（General-Purpose Technology）的地位，它能够应用于科学、工业和服务业的各个层面。

这些数据和事实向我们展示了AI市场的广阔图景：

• 医疗健康领域： AI模型被用于加速新药研发、辅助疾病诊断、个性化治疗方案制定。例如，通过分析海量的基因组数据和临床记录，AI可以发现新的药物靶点，或识别出潜在的疾病风险。
• 科学研究领域： 从气候建模到材料科学，AI模型正在帮助科学家处理复杂数据，模拟自然现象，加速科学发现。量子计算与AI的结合，也正在探索解决传统计算无法企及的问题。
• 工业自动化与制造： AI驱动的机器人和智能系统在生产线上实现自动化检测、质量控制和预测性维护，大幅提升了生产效率和产品质量。
• 金融服务： AI模型被广泛用于欺诈检测、风险评估、高频交易策略优化以及个性化金融咨询。
• 物流与供应链： AI算法优化路线规划、库存管理和需求预测，帮助跨境电商和国际贸易企业提升运营效率，降低成本。

这种多元化的应用格局，与英伟达公司在过去十年（截至2026年）的发展轨迹不谋而合。英伟达的硬件和软件平台不仅服务于面向消费者的AI应用，更广泛应用于药物发现、气候建模、工业自动化和金融分析等专业领域。黄仁勋先生对AI发展趋势的权威洞察，正源于英伟达在这些核心应用领域中所处的中心地位，它为各种AI工作负载提供了不可或缺的计算基础设施。

在更广阔的市场和政策背景下，黄仁勋的这些观点触及了技术周期中一个反复出现的挑战：公众的关注点往往集中在最显眼的应用上，却低估了底层的基础设施和多样化的用例。随着资本持续涌入AI相关企业，区分模型开发者、基础设施提供商和特定领域应用的重要性日益凸显。他提出的“分层”框架，提供了一种评估AI发展的新方式，它不仅考虑了资本密集度、专业化程度，以及技术的长期部署潜力，而非仅仅关注短期的新奇性。

通过将AI描绘成一个拥有多个层次和数百万个专业模型的平台，黄仁勋将这项技术定位为与以往工业革命相似的根本性变革。他的见解表明，AI的长期影响将不仅仅取决于某个单一模型的表现，而更多地取决于智能技术如何在各个学科、行业和经济系统中得到广泛应用。对于中国跨境从业者而言，这预示着一个充满无限可能的新时代，抓住其中的深层机遇，将是未来发展的关键。

对中国跨境行业的启示与建议

黄仁勋的“多层AI宇宙观”为中国跨境行业的从业者提供了宝贵的参考。

1. 重视AI基础设施的战略价值： 中国企业应认识到，AI的竞争不仅仅是模型算法的竞争，更是底层算力、能源和资本的竞争。对跨境电商而言，这意味着要关注云服务提供商的AI算力布局、数据中心的绿色能源策略，以及全球范围内的基础设施成本变化，这些都将直接影响到跨境业务的运营效率和成本。
2. 拥抱垂直细分领域的AI应用： 150万个AI模型的存在，意味着巨大的长尾市场机遇。中国跨境企业不应只关注通用大模型，更应积极探索和投资于自身业务相关的垂直领域AI应用。例如，在跨境物流中引入AI优化仓储管理和路线规划；在海外市场营销中，利用AI进行消费者行为分析和个性化推荐；在国际贸易合规中，使用AI辅助审查海关文件和贸易政策，提升效率、降低风险。
3. 构建AI复合型人才梯队： AI的快速发展对人才提出了更高的要求。除了技术研发人员，也需要懂AI的业务人才、能够将AI技术落地到具体场景的应用人才。中国跨境企业应加大对AI相关人才的培养和引进，尤其是既懂技术又懂海外市场、文化和商业模式的复合型人才。
4. 积极参与全球AI生态建设： AI技术的发展离不开全球协作。中国跨境企业可以寻求与全球领先的AI技术公司、研究机构合作，共同开发创新解决方案。通过与国际伙伴的交流与合作，不仅可以获取前沿技术，也能更好地理解并适应国际市场规则。
5. 关注数据安全与合规： 随着AI应用的深入，数据将成为核心资产。在跨境业务中，数据跨境流动、数据隐私保护和各国数据合规性要求日益严格。中国企业在利用AI时，必须高度重视数据安全和合规性，建立完善的数据治理体系，以规避潜在的法律和商业风险。

2026年，全球AI的浪潮仍在奔涌。黄仁勋先生的深度洞察，如同指引我们航行的灯塔，提醒我们AI不仅仅是眼前的热点，更是一场深刻而全面的产业变革。对于中国的跨境从业人员而言，紧跟这一趋势，深入理解AI的各个层面，才能在未来的全球竞争中占据先机。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/jensen-huang-15m-ai-models-new-xborder-gold.html