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      黃仁勛的“物理AI”,對(duì)中國(guó)制造來(lái)說(shuō)真不是好消息

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      昨天在美國(guó)拉斯維加斯舉辦的CES展覽上,英偉達(dá)的黃仁勛發(fā)表了長(zhǎng)達(dá)90分鐘演講。


      依舊“掀桌子”

      依舊“王炸”

      依舊“不裝了”

      拋開(kāi)這些花花綠綠的溢美之詞,老局看完之后,第一反應(yīng)其實(shí)是一種危機(jī)感。

      這種危機(jī)感具體來(lái)說(shuō)就是:

      以英偉達(dá)為代表,美國(guó)資本正在大力推動(dòng)AI往現(xiàn)實(shí)世界的生產(chǎn)中滲透,這種滲透不再是單點(diǎn)式的孤立行動(dòng),如今已然變成了成體系的戰(zhàn)略布局——美國(guó)正試圖用AI來(lái)復(fù)興其制造業(yè)。

      而一旦這樣的嘗試成功,結(jié)果對(duì)我們來(lái)說(shuō)將會(huì)是非常嚴(yán)峻的:美國(guó)將會(huì)重新獲得制造業(yè)優(yōu)勢(shì),我們的工程師、高級(jí)技工優(yōu)勢(shì)則會(huì)被稀釋——美國(guó)制造業(yè)會(huì)復(fù)興,而我們則將面臨訂單減少和崗位收縮。


      黃仁勛到底要干啥?

      黃仁勛昨天在CES的演講,濃縮成一句話就是:如何降低物理AI的開(kāi)發(fā)成本。而物理AI,是AI工廠的前置條件。

      先來(lái)說(shuō)說(shuō)所謂的“物理AI(Physical AI)”。

      關(guān)于“物理AI”,英偉達(dá)的官網(wǎng)上是這樣介紹的:

      Physical AI lets autonomous systems like cameras, robots, and self-driving cars perceive, understand, reason, and perform or orchestrate complex actions in the physical world.

      物理人工智能使相機(jī)、機(jī)器人和自動(dòng)駕駛汽車等自主系統(tǒng)能夠感知、理解、推理,并在物理世界中執(zhí)行或協(xié)調(diào)復(fù)雜的動(dòng)作。


      眾所周知,國(guó)外的GPT、Gemini、Claude也好,國(guó)內(nèi)的豆包、千問(wèn)、deepseek也好,都是生成式的AI,都是去理解人類的自然語(yǔ)言,然后根據(jù)我們的語(yǔ)言描述做出相應(yīng)的反應(yīng),生成各種文本、圖像和視頻。

      生成式AI當(dāng)然很棒,但問(wèn)題是:生成式AI是不怎么理解現(xiàn)實(shí)世界的,我們?cè)谥暗奈恼吕镎f(shuō)過(guò)很多次了,生成式AI的本質(zhì)就是“猜字謎”——它不知道為什么要這樣表達(dá),它只知道這樣表達(dá)人類更容易接受。

      早起AI大模型的各種胡說(shuō)八道和“六個(gè)指頭”之類的幻覺(jué),都是這種問(wèn)題的具體表現(xiàn)。

      現(xiàn)在,技術(shù)進(jìn)步了,幻覺(jué)大大減少了,但這不代表AI理解現(xiàn)實(shí)世界了,而是它的演技越來(lái)越精湛了,越來(lái)越知道怎么討好人了。

      一旦接受了這樣的設(shè)定,我們就能get到“物理AI”的價(jià)值了——物理AI是真的要去理解現(xiàn)實(shí)世界的,它不僅要理解現(xiàn)實(shí)世界,甚至還要在現(xiàn)實(shí)世界里執(zhí)行、協(xié)調(diào)復(fù)雜的動(dòng)作,還要去改變現(xiàn)實(shí)世界。

      理解了物理AI后,我們就能理解Vera Rubin平臺(tái)的意義了。


      用常識(shí)想想就知道,理解真實(shí)世界的各種物理效果肯定比理解一句話要更困難,所以訓(xùn)練物理AI的成本肯定要遠(yuǎn)高于訓(xùn)練生成式AI。

      但從實(shí)際來(lái)說(shuō),訓(xùn)練物理AI的成本之所以如此之高,是因?yàn)槲锢?/strong>AI和生成式AI的思考深度不同。

      以前的生成式AI,做的都是一次性的回答,你輸入提示詞,我給你一個(gè)回復(fù),僅此而已。但隨著Deepseek等具備深度思考能力的AI出現(xiàn)后,AI開(kāi)始掌握了反思、對(duì)比、多步驟推理的深度思考能力。

      而這種能力,其實(shí)是物理AI所必須的。

      所以,如果想發(fā)展物理AI,那就必須要有更多的算力儲(chǔ)備來(lái)支撐推理。為了獲得足夠大的算力儲(chǔ)備,那算力就要降價(jià)。

      那怎么辦呢?

      很簡(jiǎn)單,提高設(shè)備效率嘛,同樣的成本下能完成更多推理就算贏——這就是黃仁勛昨天演講的重頭戲Vera Rubin平臺(tái)的意義所在。

      這次英偉達(dá)的Vera Rubin平臺(tái)在前代Blackwell的基礎(chǔ)上做了巨大改動(dòng),一片頂過(guò)去十片,推理性能大幅度提升,最強(qiáng)可降低至只有blackwell推理成本的十分之一,使得AI企業(yè)對(duì)GPU數(shù)量的需求大幅度下降。

      而且,除了硬件層面Vera Rubin的創(chuàng)新外,這次英偉達(dá)還有軟件層面的創(chuàng)新——Cosmos模型


      根據(jù)官網(wǎng)的介紹,Cosmos模型是一系列預(yù)訓(xùn)練多模態(tài)模型,可以開(kāi)箱即用,支持后續(xù)物理AI模型的開(kāi)發(fā)。

      舉個(gè)例子來(lái)說(shuō)吧,如果你想教會(huì)你的機(jī)器人搬東西。在沒(méi)有Cosmos的時(shí)候,你需要先搞一臺(tái)機(jī)器人,搞一堆真實(shí)的貨物,然后通過(guò)編程的方式讓它去搬運(yùn)。這個(gè)過(guò)程往往伴隨著大量的試錯(cuò),很可能你的程序沒(méi)有設(shè)定好,機(jī)器人上去就把東西給捏碎了也說(shuō)不準(zhǔn)。

      但在Cosmos的加持下,你不需要那么真實(shí)地進(jìn)行訓(xùn)練,一切都是虛擬的,你的機(jī)器人可以在里面反復(fù)試錯(cuò),捏碎一千次一萬(wàn)次都沒(méi)事,直到它表現(xiàn)穩(wěn)定了,你再把它導(dǎo)入到真實(shí)機(jī)器身上,它就可以直接上手干活兒了。

      綜上所述,我們可以看到:昨天黃仁勛的演講,核心主旨就是宣布英偉達(dá)已經(jīng)開(kāi)始在探索物理AI的道路上前進(jìn)了,而且拿出了一整套從硬件到軟件的工具來(lái)推動(dòng)這個(gè)進(jìn)程。

      所以,如果“物理AI”真的成熟,尤其是當(dāng)它開(kāi)始被應(yīng)用到了工業(yè)領(lǐng)域,那它將會(huì)帶來(lái)巨大的顛覆效果——中國(guó)海量的工程師和技術(shù)工人優(yōu)勢(shì)將會(huì)被嚴(yán)重稀釋——美國(guó)人借助“物理AI”驅(qū)動(dòng)的機(jī)器人復(fù)興其制造業(yè),而我們將會(huì)失去大量訂單和制造業(yè)崗位。


      沖擊,即將到來(lái)

      在老局看來(lái),這種沖擊已經(jīng)迫在眉睫,很快就要到來(lái)了,因?yàn)橛ミ_(dá)已經(jīng)拿出了實(shí)際的產(chǎn)品。

      昨天的演講中,英偉達(dá)明確了將會(huì)在2026年第一季度內(nèi)拿出與奔馳合作的智能駕駛汽車,這款新車將會(huì)搭載英偉達(dá)的Alpamayo自動(dòng)駕駛模型。

      在此之前,英偉達(dá)就是個(gè)賣GPU的,是各種自動(dòng)駕駛廠商的供貨商。在此之后,英偉達(dá)成了個(gè)賣AI系統(tǒng)的,開(kāi)始成為了自動(dòng)駕駛廠商的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。

      這是個(gè)啥概念呢?

      你能想象臺(tái)積電哪天突然宣布自己要研發(fā)手機(jī)處理器么?

      你能想象自己的供應(yīng)商哪天突然開(kāi)始搶你的生意么?

      但現(xiàn)實(shí)就是這么殘酷,英偉達(dá)是真的開(kāi)始做自己的自動(dòng)駕駛模型了,而現(xiàn)在市場(chǎng)上的各路自動(dòng)駕駛廠商,將會(huì)面臨來(lái)自過(guò)去的合作伙伴、現(xiàn)在的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的巨大沖擊。

      中國(guó)的新能源汽車工業(yè),剛剛發(fā)展起來(lái)才幾年呀?好不容易培育出了這么多優(yōu)秀的企業(yè),好不容易才在智能駕駛上取得了一定的突破。但現(xiàn)在,隨著英偉達(dá)的試水,情況就完全變化了。

      我們的企業(yè)投入了那么多錢在智能駕駛的研發(fā)上,但現(xiàn)在英偉達(dá)來(lái)了,你如何要保證自己能一直比英偉達(dá)更好?

      這種趨勢(shì)如果真的這么走下去,國(guó)內(nèi)的新能源車企,很可能會(huì)走到電腦廠商的生態(tài)位。而英偉達(dá),則可能成為智能駕駛領(lǐng)域的“微軟”。

      要知道,這還只是智能駕駛行業(yè)哦。英偉達(dá)的行動(dòng),如今早就已經(jīng)滲透到其他行業(yè)了。

      2025年10月,軟銀集團(tuán)試圖收購(gòu)ABB的機(jī)器人業(yè)務(wù),想通過(guò)整合AI和機(jī)器人技術(shù)引領(lǐng)制造業(yè)的創(chuàng)新,英偉達(dá)也展開(kāi)了和富士通、安川電機(jī)的合作,想在制造業(yè)領(lǐng)域搞點(diǎn)事情。

      軟銀的孫正義當(dāng)時(shí)就說(shuō)了:“下一個(gè)前沿是‘物理人工智能’(例如機(jī)器人和自動(dòng)駕駛)。”他隨后強(qiáng)調(diào):“通過(guò)將(超越人類智慧的)超級(jí)人工智能與機(jī)器人技術(shù)相結(jié)合,我們將取得突破性進(jìn)展,開(kāi)啟人類的全新未來(lái)。”

      他們?yōu)槭裁匆虯BB、安川這樣的機(jī)器人企業(yè)合作?

      因?yàn)樗麄冃枰S生產(chǎn)第一線的數(shù)據(jù),來(lái)加速物理AI落地的速度。生成式AI只需要理解語(yǔ)言就好了,它靠著互聯(lián)網(wǎng)上的文字和圖片就能訓(xùn)練出來(lái)。但物理AI所需要的數(shù)據(jù),必須要從生產(chǎn)活動(dòng)的第一線獲得。

      甚至,如果我們不管控好數(shù)據(jù)安全,搞不好國(guó)內(nèi)采用ABB、安川機(jī)器人的廠商,自己家的生產(chǎn)數(shù)據(jù)都有可能被拿過(guò)去訓(xùn)練美國(guó)的AI

      這玩意兒真的不能細(xì)想,越想越毛骨悚然。


      結(jié)尾:我們要怎么辦?

      面對(duì)如此技術(shù)趨勢(shì),我們要做的事情說(shuō)簡(jiǎn)單也簡(jiǎn)單,說(shuō)復(fù)雜也復(fù)雜。

      說(shuō)簡(jiǎn)單,是因?yàn)槠凭值姆绞揭荒苛巳唬?/p>

      英偉達(dá)的“物理AI”講了一個(gè)非常美妙的故事,在AI的驅(qū)動(dòng)下,機(jī)器人將會(huì)成為制造業(yè)的主宰,它們不知疲倦、不會(huì)犯錯(cuò)、不要工資,它們可以爆發(fā)出天文數(shù)字級(jí)別的工業(yè)產(chǎn)能,而生產(chǎn)成本則可能微乎其微。

      我們想破局也不難,只要能夠拿出類似的“物理AI”,在效率和易用性上比英偉達(dá)更好就可以了。

      國(guó)產(chǎn)替代嘛,Deepseek不就是一個(gè)典型例子么?

      說(shuō)復(fù)雜,則是因?yàn)檫@背后涉及的可不單純是大模型廠商、GPU廠商的具體業(yè)務(wù),而是需要整個(gè)中國(guó)泛AI行業(yè)都要有所共識(shí),甚至需要有人把大家組織起來(lái),盡快拿出一個(gè)相對(duì)應(yīng)的競(jìng)品。

      這不單純是工程技術(shù)問(wèn)題,更是行業(yè)協(xié)調(diào)、產(chǎn)業(yè)政策的問(wèn)題。

      在老局看來(lái),對(duì)于我們來(lái)說(shuō),加強(qiáng)AI基礎(chǔ)設(shè)施投資顯然會(huì)成為往后幾年的一個(gè)必選項(xiàng)——當(dāng)前美國(guó)占據(jù)了全球七成以上的算力,中國(guó)僅占15%左右,美國(guó)占據(jù)了全球八成以上的數(shù)據(jù)中心,中國(guó)只有二成。

      在未來(lái)物理AI的時(shí)代,這樣的算力分布情況,顯然不匹配咱們制造業(yè)大國(guó)的身份,也不利于我們制造業(yè)的AI轉(zhuǎn)型。

      中國(guó)必然會(huì)在AI基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域進(jìn)行巨大投入,只有這樣才能保證我們的制造業(yè)體系加速AI的轉(zhuǎn)型。

      實(shí)際上,我們也不必太過(guò)于緊張。

      美國(guó)雖然在算力端有優(yōu)勢(shì),但我們這邊在落地經(jīng)驗(yàn)上也是天下無(wú)敵。

      英偉達(dá)的Cosmos確實(shí)有很強(qiáng)的模擬能力,這個(gè)不否認(rèn)。但高度仿真的前提條件,永遠(yuǎn)是你必須真正掌握了現(xiàn)實(shí)中的數(shù)據(jù)。

      美國(guó)人在高超音速導(dǎo)彈上為什么落后中國(guó)?不是因?yàn)槊绹?guó)沒(méi)有尖端工業(yè)仿真軟件,而是因?yàn)槊绹?guó)人沒(méi)有高超音速風(fēng)洞——現(xiàn)實(shí)世界里,5馬赫和10馬赫的速度下氣流會(huì)有什么不同,這只有做實(shí)驗(yàn)才能測(cè)出來(lái),仿真軟件再先進(jìn)也沒(méi)轍,必須老老實(shí)實(shí)在三次元實(shí)現(xiàn)。

      而工業(yè)體系,其實(shí)也是一樣的。機(jī)器人能順利進(jìn)廠子打工的前提,永遠(yuǎn)是你得真有一個(gè)這樣的廠子讓機(jī)器人親自在里面干幾天時(shí)間。

      這樣的工廠我們有很多很多,但太平洋對(duì)岸,真的不多。

      ····· End ·····

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