AI 五層架構

能源

最底層是能源。即時生成的智慧需要即時產生的電力支援。每一個生成的 token，都是電子流動、熱量管理以及能量轉化為計算的結果。在這一層面之下，沒有抽象層。能源是 AI 基礎設施的首要原則，也是制約系統能產生多少智慧的瓶頸因素。

晶片

能源層之上是晶片。這些處理器旨在大規模地將能源高效轉化為計算能力。AI 工作負載需要巨大的並行處理能力、高頻寬記憶體和快速互連。晶片層的進展決定了 AI 的擴展速度以及智慧的可適用性

基礎設施

晶片之上是基礎設施層。這包括土地、供電、冷卻系統、建築工程、網路通信，以及將成千上萬處理器編排到一台機器的系統。這些系統就是 AI 工廠。它們的設計目的並非存儲資訊，而是製造智慧。

模型

基礎設施層之上是模型層。AI 模型能夠理解多種類型的資訊：語言、生物學、化學、物理學、金融學、醫學以及物理世界本身。語言模型只是其中一個類別。一些最具變革性的工作正發生在蛋白質 AI、化學 AI、物理類比、機器人技術和自主系統等領域。

應用

最上層是應用層，經濟價值在此產生，比如藥物研發平臺、工業機器人、法律助手、自動駕駛汽車等。自動駕駛汽車是 AI 機器應用的具體表現。人形機器人則是 AI 具身應用的具體表現。同樣的架構，能帶來不同的成果。