英伟达首席执行官黄仁勋在达沃斯论坛期间详细阐述了人工智能领域过去一年的重大进展。他指出，代理式人工智能的崛起标志着模型能力实现质的飞跃——这类系统已能脱离特定领域训练，自主完成推理规划并解答复杂问题。在开源生态方面，首个推理模型DeepSeek的发布引发连锁反应，全球开发者社区迅速形成创新集群，教育机构与科研团队得以基于开放架构开展多样化实践。
物理世界理解能力的突破成为第三大里程碑。新一代模型不仅掌握语言逻辑，更能解析生物分子结构、化学反应机制及量子物理现象。流体动力学模拟与粒子相互作用预测等前沿领域，均出现人工智能辅助研究的成功案例。这种跨维度认知能力正在重塑科学研究的范式。
产业应用层面已形成清晰的经济价值链条。金融服务、精准医疗、智能制造等领域涌现大量落地场景，风险投资流向呈现显著特征：2025年全球创投资金中超过四成注入人工智能原生企业，其中医疗机器人、工业自动化、智能投顾等细分赛道获得重点布局。这种资本聚集效应印证了技术商业化的成熟度。
支撑这场变革的是前所未有的基础设施投入。行业统计显示，已落成的AI数据中心投资规模达数千亿美元，未来五年计划扩建项目涉及数万亿美元资本支出。黄仁勋强调，这种建设强度具有合理性——处理海量上下文数据是提升模型智能水平的必要条件，就像建筑需要坚实地基才能支撑摩天大楼。
产业链共振效应在硬件领域尤为明显。台积电宣布新建20座晶圆厂，富士康、纬创、广达等制造巨头将增设30座AI服务器工厂，美光科技等内存供应商同步扩大HBM产能。这种全链条扩张使芯片行业增长率突破历史峰值，形成技术迭代与产能扩张的良性循环。
就业市场正经历结构性转变。数据中心建设直接创造建筑、电力、网络维护等岗位，间接带动数据标注、模型测试等新兴职业。黄仁勋以医疗领域为例说明技术赋能效应：十年前被认为将被取代的放射科医生，如今借助AI工具实现诊断效率三倍提升，反而推动科室人员扩张。护士群体同样受益，智能排班系统与患者监测系统缓解了人力短缺压力。
针对技术鸿沟问题，他提出普惠性发展路径。通过将开源模型与本地化知识结合，发展中国家可快速构建垂直领域应用。非洲某国利用气候数据训练的农业模型，已帮助农户提升30%产量；东南亚教育机构开发的方言教学助手，正在缩小城乡教育差距。这种"模型民主化"趋势使非技术背景人群也能参与AI开发。
市场关于技术泡沫的争论，黄仁勋用数据回应：英伟达云端GPU集群规模突破百万节点，租赁市场持续供不应求，连旧型号价格都出现两位数涨幅。这种需求结构显示，计算资源消耗主要来自真实业务场景——从初创企业到科技巨头都在扩大AI研发投入，形成持续性的算力需求。
