黄仁勋 mengeluarkan artikel panjang yang mengusulkan kerangka "Lima Lapisan Kue" untuk AI, menyatakan bahwa skala infrastruktur AI akan mencapai puluhan triliun dolar.

Berita dari CoinWorld, menurut pemantauan 1M AI News, CEO Nvidia Jensen Huang pada hari Selasa secara pribadi menulis sebuah artikel panjang berjudul “AI adalah Kue Berlapis 5”, yang memulai dari prinsip pertama, memecah industri AI menjadi lima lapisan: energi, chip, infrastruktur, model, dan aplikasi. Ia berpendapat bahwa AI bukanlah sebuah aplikasi cerdas atau satu model tunggal, melainkan “infrastruktur penting seperti listrik dan internet”, di mana setiap keberhasilan aplikasi AI akan menarik seluruh rantai industri ke bawah, hingga ke pembangkit listrik yang menyuplai energi. Huang menunjukkan bahwa perangkat lunak tradisional adalah “pra-buat”—algoritma yang dideskripsikan manusia, dan komputer mengeksekusi instruksi; sementara AI memecahkan pola ini, pertama kali mewujudkan “hasil cerdas yang dihasilkan secara real-time”. Karena kecerdasan ini dihasilkan secara waktu nyata, seluruh tumpukan teknologi komputasi yang mendukungnya harus diciptakan kembali. Ia menggambarkan investasi saat ini sebagai “hanya beberapa triliun dolar”, dan percaya bahwa di masa depan masih diperlukan pembangunan infrastruktur bernilai triliun dolar, “yang sedang menjadi salah satu pembangunan infrastruktur terbesar dalam sejarah manusia”. Mengenai masalah pekerjaan, Huang secara langsung menanggapi kekhawatiran terbaru tentang AI yang menggantikan pekerjaan. Ia menekankan bahwa pembangunan pabrik AI membutuhkan banyak teknisi seperti tukang listrik, tukang pipa, pekerja struktur baja, dan teknisi jaringan, “semua adalah posisi yang sangat teknis dan berpenghasilan tinggi, dan saat ini sangat kekurangan. Terlibat dalam transformasi ini tidak harus memiliki gelar doktor ilmu komputer.” Ia memberi contoh radiologi, menjelaskan bahwa permintaan untuk radiolog setelah bantuan AI dalam interpretasi gambar malah meningkat, karena “kemampuan meningkatkan produktivitas menciptakan pertumbuhan kapasitas”. Ia juga menegaskan peran model sumber terbuka, menyebutkan bahwa DeepSeek-R1 dengan membuat model inferensi yang kuat tersedia secara luas mendorong pertumbuhan cepat di tingkat aplikasi, sekaligus meningkatkan kebutuhan akan daya pelatihan dan infrastruktur. Untuk informasi lebih lengkap, silakan baca artikel lengkap terbaru dari CoinWorld: [Artikel terbaru Nvidia Jensen Huang: “Kue Berlapis AI”]