文章核心观点 - AI是人类历史上最大的一次基础设施建设，其本质是动土、通电、招人的实体基建，而非概念炒作 [1] - AI产业分为五层结构：能源、芯片、云服务、模型、应用，每一层都需要真实的厂房、设备、电力和人力 [1][4] - 当前AI发展的特征是全球性的实体建设浪潮，涉及数千亿至数万亿美元的投资，其热度源于真金白银的投入，而非概念炒作 [10][11] 第一节｜第一件事是电，不是芯片 - AI算力运转的基石是持续、稳定、大量的电力供应，电力合同因此最先涨价 [2][3] - AI对电力的需求与普通用电不同，需要高密度、低延迟、全年不中断的电力，这要求建设一整套能源供应系统，包括电网、发电、储能和配网 [4] - 从美国到阿联酋，全球范围内建设AI的首要前提是确保电力充足 [5] 第二节｜芯片厂、AI 工厂,都已经开工了 - 英伟达创始人指出，全球正在建设芯片工厂、计算机工厂和AI工厂，例如台积电计划在全球新建20座芯片厂，广达、纬创、富士康将建30座AI计算机工厂 [7] - AI硬件建设不仅包括计算芯片，还包括存储设备，例如美光宣布投资2000亿美元用于存储器，三星和SK海力士也在加码投资 [8] - 当前投入已达几千亿美元，但仅是开始，未来还有数万亿美元的基础设施需要建设 [10] 第三节｜模型只是第四层，不是 AI 的全部 - 在AI五层结构中，模型仅是第四层，其价值实现依赖于底层的能源、芯片、云服务和顶层的应用 [14] - 行业过去过度关注模型参数和性能，但当前焦点正转向AI的实际应用与落地 [15][18] - 真正驱动产业受益和经济增长的是应用层，即模型在医疗、金融、制造等具体领域的产品和服务 [17] 第四节｜AI 原生公司爆发，基建才刚开始 - 2025年是风险投资额最高的一年之一，大量资金流向了不造模型、不设计芯片的AI原生公司，这些公司直接利用现有模型解决行业具体问题 [19] - 例如，制药巨头礼来公司投资建设大型AI实验室和超级计算机，将部分新药研发流程交给AI [20] - AI原生公司在客服、医疗诊断、金融分析等领域的规模化商用，正倒逼底层基础设施（电力、芯片、工厂、云服务）必须扩张以满足其稳定、廉价、大规模使用的需求 [21][22] 第五节｜谁在参与：劳动力和国家的角色 - AI基础设施建设创造了大量对蓝领工人的需求，如水管工、电工、钢铁工人，其薪资在短时间内几乎翻倍，有人年薪已突破六位数（十万美元） [24] - AI取代的是重复性任务，而非工作目的，例如在医疗领域，AI接手读图等任务后，放射科医生和护士的数量反而增加，因为他们能更专注于需要判断和人际互动的工作 [26][27][28] - 对于发展中国家，AI基础设施的建设提供了参与权，可以通过微调开源模型结合本地语言和知识来参与，而不必从零开始研发模型或芯片 [29][30][31] 结语｜短缺，不是泡沫 - GPU租赁困难，现货价格持续上涨，包括两代以前的型号也在涨价，这表明市场面临的是短缺问题，而非泡沫 [32][33] - 各行业（如制药公司投资AI实验室）和国家（争抢电力与土地）的实质性行动，以及投资机构寻找AI基建项目，都印证了AI建设的真实需求 [34] - AI建设的具体内容涵盖能源、芯片厂、数据中心、模型层和应用层 [35]