英偉達首席執行官黃仁勛在達沃斯論壇期間詳細闡述了人工智能領域過去一年的重大進展。他指出，代理式人工智能的崛起標志著模型能力實現質的飛躍——這類系統已能脫離特定領域訓練，自主完成推理規劃并解答復雜問題。在開源生態方面，首個推理模型DeepSeek的發布引發連鎖反應，全球開發者社區迅速形成創新集群，教育機構與科研團隊得以基于開放架構開展多樣化實踐。
物理世界理解能力的突破成為第三大里程碑。新一代模型不僅掌握語言邏輯，更能解析生物分子結構、化學反應機制及量子物理現象。流體動力學模擬與粒子相互作用預測等前沿領域，均出現人工智能輔助研究的成功案例。這種跨維度認知能力正在重塑科學研究的范式。
產業應用層面已形成清晰的經濟價值鏈條。金融服務、精準醫療、智能制造等領域涌現大量落地場景，風險投資流向呈現顯著特征：2025年全球創投資金中超過四成注入人工智能原生企業，其中醫療機器人、工業自動化、智能投顧等細分賽道獲得重點布局。這種資本聚集效應印證了技術商業化的成熟度。
支撐這場變革的是前所未有的基礎設施投入。行業統計顯示，已落成的AI數據中心投資規模達數千億美元，未來五年計劃擴建項目涉及數萬億美元資本支出。黃仁勛強調，這種建設強度具有合理性——處理海量上下文數據是提升模型智能水平的必要條件，就像建筑需要堅實地基才能支撐摩天大樓。
產業鏈共振效應在硬件領域尤為明顯。臺積電宣布新建20座晶圓廠，富士康、緯創、廣達等制造巨頭將增設30座AI服務器工廠，美光科技等內存供應商同步擴大HBM產能。這種全鏈條擴張使芯片行業增長率突破歷史峰值，形成技術迭代與產能擴張的良性循環。
就業市場正經歷結構性轉變。數據中心建設直接創造建筑、電力、網絡維護等崗位，間接帶動數據標注、模型測試等新興職業。黃仁勛以醫療領域為例說明技術賦能效應：十年前被認為將被取代的放射科醫生，如今借助AI工具實現診斷效率三倍提升，反而推動科室人員擴張。護士群體同樣受益，智能排班系統與患者監測系統緩解了人力短缺壓力。
針對技術鴻溝問題，他提出普惠性發展路徑。通過將開源模型與本地化知識結合，發展中國家可快速構建垂直領域應用。非洲某國利用氣候數據訓練的農業模型，已幫助農戶提升30%產量；東南亞教育機構開發的方言教學助手，正在縮小城鄉教育差距。這種"模型民主化"趨勢使非技術背景人群也能參與AI開發。
市場關于技術泡沫的爭論，黃仁勛用數據回應：英偉達云端GPU集群規模突破百萬節點，租賃市場持續供不應求，連舊型號價格都出現兩位數漲幅。這種需求結構顯示，計算資源消耗主要來自真實業務場景——從初創企業到科技巨頭都在擴大AI研發投入，形成持續性的算力需求。
