第一层：能源
实时生成智能需要实时生成能源。每产生一个 token，都是电子在移动、热量在管理、能源在转化。能源是 AI 基础设施的第一原理，也是系统能生产多少智能的硬约束。
第二层：芯片
将能源高效转化为大规模计算。AI 工作负载需要巨大的并行性、高带宽内存和快速互联。芯片层的进步决定 AI 扩展速度和智能成本。
第三层：基础设施
土地、供电、冷却、建设、网络——把数万个处理器编排成一台机器的系统。这些是 AI 工厂（AI Factories），不是储存信息的，而是制造智能的。
第四层：模型
理解语言、生物、化学、物理、金融、医学和物理世界。语言模型只是其中一类。最具变革性的工作正在蛋白质 AI、化学 AI、物理模拟、机器人和自动驾驶领域发生。
第五层：应用
经济价值的创造之处：药物发现、工业机器人、法律副驾、自动驾驶 …… 每一个成功的应用都拉动其下的每一层，一直拉到维持其运转的发电厂。