黄仁勋 publicou um artigo extenso propondo a estrutura de "cinco camadas do bolo" de IA, afirmando que a escala da infraestrutura de IA atingirá dezenas de trilhões de dólares

De acordo com a CoinWorld, segundo monitoramento da 1M AI News, o CEO da Nvidia, Jensen Huang, publicou na terça-feira um longo artigo intitulado «AI é um bolo de 5 camadas» no blog oficial da empresa, partindo dos princípios fundamentais, desmembrando a indústria de IA em cinco camadas: energia, chips, infraestrutura, modelos e aplicações. Ele acredita que a IA não é apenas um programa inteligente ou um modelo único, mas sim uma infraestrutura tão importante quanto eletricidade e internet, onde cada aplicação de sucesso influencia toda a cadeia de produção até a usina de energia que a alimenta. Huang destacou que o software tradicional é «pré-fabricado» — humanos descrevem algoritmos, computadores executam instruções; enquanto a IA rompe esse padrão, realizando pela primeira vez «geração inteligente em tempo real». Por ser gerada em tempo real, toda a pilha tecnológica que a sustenta precisa ser reinventada. Ele descreve os investimentos atuais como «apenas alguns bilhões de dólares», e acredita que no futuro será necessário construir infraestrutura de trilhões de dólares, «uma das maiores obras de infraestrutura da história da humanidade». Sobre o emprego, Huang respondeu diretamente às recentes preocupações sobre a substituição de empregos por IA. Ele enfatizou que a construção de fábricas de IA requer muitos técnicos como eletricistas, encanadores, trabalhadores de estruturas de aço, especialistas em tecnologia de redes, «todos com alta qualificação e salários elevados, e atualmente em grave escassez. Participar dessa transformação não exige necessariamente um doutorado em ciência da computação». Como exemplo, ele citou a radiologia, onde a demanda por radiologistas aumentou após a implementação de IA na análise de imagens, pois «a capacidade de criar produtividade gera crescimento de capacidade». Ele também elogiou o papel dos modelos de código aberto, afirmando que o DeepSeek-R1, ao tornar modelos de raciocínio poderosos amplamente disponíveis, impulsionou o crescimento rápido na camada de aplicações, ao mesmo tempo que aumentou a demanda por poder de computação para treinamento e infraestrutura. Para mais detalhes, leia o artigo completo traduzido pela CoinWorld: Último artigo de Jensen Huang da Nvidia: Os «cinco níveis do bolo» de IA