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      又一次震驚全球,英偉達(dá)太太可怕了!

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      2026年伊始,英偉達(dá)創(chuàng)始人黃仁勛在美國拉斯維加斯消費電子展(CES)發(fā)出了新時代的宣言,“物理AI的‘ChatGPT時刻’已經(jīng)到來”。

      AI技術(shù)進入大眾視野區(qū)區(qū)二十年,量產(chǎn)了一大堆新概念、新名詞,令人目不暇接。這個“物理AI”是怎么回事,到底是概念炒作,還是劃時代的科技大門?

      英偉達(dá)將在“物理AI”技術(shù)中扮演怎樣的角色?

      對中美AI競爭又會產(chǎn)生怎樣的影響?





      “物理AI”的定義并不復(fù)雜,就是理解物理定律并與現(xiàn)實世界交互的智能實體系統(tǒng)。2020年歐洲科學(xué)家提出這一概念后,很快就在業(yè)內(nèi)引發(fā)了廣泛的反響。老黃這次CES上的演講也是“舊事重提”——他在2024年就把“物理AI”定義為AI核心發(fā)展方向之一。

      這次CES展示了步態(tài)穩(wěn)重的智能機器人、自動駕駛概念車,和精準(zhǔn)執(zhí)行指令的智能家居終端,就是“物理AI”目前的現(xiàn)實水平。簡單說,此前的AI科技實現(xiàn)了在虛擬空間“像人一樣思考”,而物理AI的目標(biāo)是在現(xiàn)實世界“像人一樣行動”。

      科技產(chǎn)業(yè)永遠(yuǎn)是現(xiàn)實走在“概念”之前,物理AI也是如此。“像人一樣行動”的智能機械不是2020年才誕生的,早在上個世紀(jì)末,簡陋的單片機就能驅(qū)動流水線上的機械臂,自動完成有限的物理動作。只不過這種程度的“智能化”過于低級,稱之為“機器人”都嫌名不副實。雖然經(jīng)歷了二十多年的發(fā)展,人工智能技術(shù)進步極大,機器的智力表現(xiàn)令人嘆為觀止,但是物理運動能力依然見肘捉襟。“聰明”的不能動,能動的“不聰明”。虛擬數(shù)字空間的王者,實體物理空間的弱者。

      如果我們把人工智能技術(shù)比作一場考試,人類選擇了先易后難的答卷思路。是的,雖然有點“反常識”,提升智力是這張考卷中比較容易的考題。

      之所以說是“反常識”,是因為在人類社會的普遍認(rèn)知中,智力勞動的地位遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于體力勞動。提升智力的難度也遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于體力。高考得高分多難,擼鐵長肌肉有手就行。但是,人工智能的發(fā)展恰恰相反。10年前阿爾法狗輕松戰(zhàn)勝了最頂尖的人類棋手,可是十年后人形機器人依然步履蹣跚。人類智力活動中大量的重復(fù)簡單計算,GPU處理起來毫無壓力。但是,“理解”和“運用”物理規(guī)律實現(xiàn)最基本的擬人運動,對人工智能都是難度極高的挑戰(zhàn)。在人工智能領(lǐng)域,靈活的雙手遠(yuǎn)比發(fā)達(dá)的大腦更珍貴。



      物理層面的限制,是人工智能從“云端”走向現(xiàn)實的最大障礙。這正是“物理AI”要解決的問題。只有成功克服“物理屏障”,人類社會才真正邁入人工智能時代的新紀(jì)元。當(dāng)AI在物理世界可以順暢地控制一輛復(fù)雜路況下行駛的汽車、擰緊建筑工地的每一顆螺絲,將會徹底改變?nèi)祟惿鐣姆椒矫婷妗?/p>

      這正是黃仁勛的野心,英偉達(dá)也的確有這樣的底氣。



      物理AI的核心是突破虛擬和現(xiàn)實的物理屏障,這主導(dǎo)這一賽道的人工智能企業(yè)必須“軟硬兼?zhèn)洹薄布邪l(fā)和軟件開發(fā)兩手抓、兩手都要硬。這就對企業(yè)的財務(wù)能力和技術(shù)能力提出了很高的要求。可以說,物理AI將會大幅提高人工智能行業(yè)的門檻。英偉達(dá)正是物理AI的“天選之子”。

      剛剛過去的2025年,英偉達(dá)成為全球首家市值5萬億美元的超級企業(yè)。產(chǎn)品行情也相當(dāng)火爆,僅GB300/B300芯片配套NVL72機柜系統(tǒng)的訂單量就達(dá)到了達(dá)5000億美元。?凈利潤規(guī)模超過了AMD和英特爾的總和。財務(wù)表現(xiàn)堪稱“六邊形戰(zhàn)士”。

      技術(shù)進展也可圈可點。搭載Vera CPU和Rubin GPU,實現(xiàn)單機柜算力達(dá)100P FP4,較前代提升3.3倍。量子計算領(lǐng)域取得突破性進展。NVQLink技術(shù)實現(xiàn)量子處理器與超算直連,聯(lián)合9家實驗室推進糾錯算法標(biāo)準(zhǔn)化。

      近年來黃仁勛儼然成了硅谷頭號發(fā)言人,經(jīng)常被調(diào)侃“老黃愛吹牛”。但是,英偉達(dá)的業(yè)績擺在那兒,沒有人能否認(rèn)他的確有“吹牛”的資本。老黃高度重視物理AI,也不是“吹牛”,而是有實打?qū)嵉某晒i_源Cosmos多模態(tài)模型,下載量突破1.6億次。以該模型為主干核心的Alpamayo自動駕駛框架,計劃在今年整合梅賽德斯-奔馳實現(xiàn)量產(chǎn)。如果該計劃能夠順利實現(xiàn),將會成為物理AI技術(shù)應(yīng)用的里程碑。

      Alpamayo本身就是物理AI的典型樣本。訓(xùn)練不依賴傳統(tǒng)的窮舉應(yīng)用場路線,而是語言、視覺等仿真模擬全方位“感知”物理規(guī)律,高度仿真地適應(yīng)各種復(fù)雜路況,訓(xùn)練效率大為提高。

      馬斯克稱“英偉達(dá)自動駕駛5至6年內(nèi)不太可能對特斯拉的FSD構(gòu)成實質(zhì)性競爭壓力”,那么“5至6年”后呢?其實,2022年英偉達(dá)發(fā)布的自動駕駛計算芯片DRIVE Thor,單顆算力已經(jīng)達(dá)到了特斯拉FSD芯片的14倍。“算力為王”的時代,Alpamayo超越FSD真的需要“5至6年”嗎?

      一旦物理AI的自動駕駛技術(shù)在美國率先落地,目前中美兩國自動駕駛技術(shù)領(lǐng)域的“互補式競爭”、分庭抗禮的局面將會被打破。目前中國自動駕駛技術(shù)靠廉價芯片、算法優(yōu)化的性價比優(yōu)勢,在LV4以上的高階自動駕駛技術(shù)上很難體現(xiàn)。

      中國科技企業(yè)目前還沒有做好進入物理AI階段的準(zhǔn)備。因為中國人工智能企業(yè)太“窮”了。



      1月10日的AGI-Next圓桌論壇上,阿里的林俊旸談及中美差距時直陳“這是富人和窮人的游戲”,“什么叫富人?OpenAI們手里的算力比我們大1-2個數(shù)量級。人家拿算力是在做Research,是探索無人區(qū),甚至是在浪費”,“什么叫窮人?大部分中國公司手里的卡捉襟見肘,絕大部分算力,光是應(yīng)付業(yè)務(wù)就已經(jīng)亮紅燈了。這直接導(dǎo)致了玩法的不同,富人可以賭找到下一個范式,窮人只能賭確定性”,“正因為窮,我們才會被逼出一種絕活:算法與基建的極致聯(lián)合優(yōu)化。這種窮則思變的工程能力,富人是不屑于練的,但這就是我們在算力封鎖下活下去的唯一氧氣管”。



      盡管林俊旸的分析是針對AGI領(lǐng)域的中美對比,但是對物理AI階段的“中場賽”同樣很有啟發(fā)。

      人工智能技術(shù)的中美競爭中,我們不必妄自菲薄,也不能妄自尊大。Deepseek、Mannus的成功足以證明中國企業(yè)的實力。但是,我們也應(yīng)該清醒的意識到,Deepseek的“蒸餾法”也好,Mannus的“套殼模式”也罷,很大程度上都是算力不足“窮則思變”倒逼出的性價比路線。極致的性價比表現(xiàn)的確不俗,但是缺少高端硬件支撐的短板終會限制中國人工智能技術(shù)在未來“高端局”的表現(xiàn)。

      物理AI的中場賽,正是當(dāng)下中美人工智能競爭的“高端局”。在這一賽局中,人工智能從“云端”走向現(xiàn)實物理世界的每一步都需要強大的硬件支撐,沒有算法捷徑,性價比的“優(yōu)化”空間也很有限。這意味著物理AI的“中美大戰(zhàn)”,將是一場比拼硬實力的陣地戰(zhàn)。這場超級軍備競賽的“總體戰(zhàn)”,是大軍團的正面戰(zhàn)場。再優(yōu)秀的游擊隊也發(fā)揮不了決定性作用。沒有“小快靈”,只有“硬碰硬”。

      既然是硬碰硬,那就要有硬實力。令人感到遺憾的是,中美科技巨頭的規(guī)模在過去五年中大幅擴大。2020年,阿里和騰訊大約在七千億美元上下,在全球上市企業(yè)排行榜上名列前十。2025年騰訊和阿里都退出了前十,兩家的市值加在一起僅為1萬億美元。蘋果、微軟、谷歌、亞馬遜的市值都站上了3萬億以上,英偉達(dá)更是一騎絕塵的4.6萬億。所謂中國科技企業(yè)七姐妹和美國科技七姐妹,在規(guī)模上完全不具可比性。

      企業(yè)的市值不能和硬實力完全劃等號,但是物理AI的“超級軍備競賽”肯定是“富人的游戲”。手上沒有足夠籌碼的玩家,真有上桌的資格嗎?而且,美國人工智能產(chǎn)業(yè)還有大批估值百億、千億的“板凳隊員”。獨角獸等級的“輕量賽”,美國人工智能產(chǎn)業(yè)的優(yōu)勢甚至更為明顯。

      人工智能技術(shù)進入物理AI階段,我們不能再沉醉于“全產(chǎn)業(yè)鏈優(yōu)勢”、“成本控制優(yōu)勢”的曾經(jīng)輝煌。“全”不等于強,精打細(xì)算的成本控制彌補不了數(shù)量級的規(guī)模差距。“DeepSeek開源模型訓(xùn)練成本僅為美國十分之一”,固然可喜。但是,2026年OpenAi的估值目標(biāo)將達(dá)到7500億美元—1萬億美元,是DeepSeek的5倍以上,差距也很明顯。

      如果中美人工智能技術(shù)競爭在物理AI階段繼續(xù)“富人和窮人的游戲”各玩各的,“貧富差距”將會加速擴大。這是無法回避的現(xiàn)實。中國需要自己的英偉達(dá),需要足以和美國同行分庭抗禮的龍頭企業(yè),也需要更多的超級獨角獸和小巨人。

      沒有肥沃的土壤,就沒有參天的大樹,也不會有茂密的叢林。科技產(chǎn)業(yè)是科技,更是產(chǎn)業(yè)。沒有良好的產(chǎn)業(yè)環(huán)境,就不會有先進的科技。唯有改善中國科技企業(yè)的經(jīng)營環(huán)境,鼓勵企業(yè)放手經(jīng)營、做大做強,中美人工智能技術(shù)競爭才能變成“富人和富人的游戲”。

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