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(fèi)電子展（CES）發(fā)出了新時(shí)代的宣言，“物理AI的‘ChatGPT時(shí)刻’已經(jīng)到來”。

AI技術(shù)進(jìn)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(gè)“物理AI”是怎么回事，到底是概念炒作，還是劃時(shí)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(huì)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(shí)世界交互的智能實(shí)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(jī)器人、自動(dòng)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(shí)水平。簡單說，此前的AI科技實(shí)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(shí)世界“像人一樣行動(dòng)”。

科技產(chǎn)業(yè)永遠(yuǎn)是現(xiàn)實(shí)走在“概念”之前，物理AI也是如此。“像人一樣行動(dòng)”的智能機(jī)械不是2020年才誕生的，早在上個(gè)世紀(jì)末，簡陋的單片機(jī)就能驅(qū)動(dòng)流水線上的機(jī)械臂，自動(dòng)完成有限的物理動(dòng)作。只不過這種程度的“智能化”過于低級，稱之為“機(jī)器人”都嫌名不副實(shí)。雖然經(jīng)歷了二十多年的發(fā)展，人工智能技術(shù)進(jìn)步極大，機(jī)器的智力表現(xiàn)令人嘆為觀止，但是物理運(yùn)動(dòng)能力依然見肘捉襟。“聰明”的不能動(dòng)，能動(dòng)的“不聰明”。虛擬數(shù)字空間的王者，實(shí)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(diǎn)“反常識(shí)”，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(shí)”，是因?yàn)樵谌祟惿鐣?huì)的普遍認(rèn)知中，智力勞動(dòng)的地位遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于體力勞動(dòng)。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(jī)器人依然步履蹣跚。人類智力活動(dòng)中大量的重復(fù)簡單計(jì)算，GPU處理起來毫無壓力。但是，“理解”和“運(yùn)用”物理規(guī)律實(shí)現(xiàn)最基本的擬人運(yùn)動(dòng)，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(shí)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(huì)才真正邁入人工智能時(shí)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(huì)徹底改變?nèi)祟惿鐣?huì)的方方面面。

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(shí)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(cái)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(huì)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(jī)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(cái)務(wù)表現(xiàn)堪稱“六邊形戰(zhàn)士”。

技術(shù)進(jìn)展也可圈可點(diǎn)。搭載Vera CPU和Rubin GPU，實(shí)現(xiàn)單機(jī)柜算力達(dá)100P FP4，較前代提升3.3倍。量子計(jì)算領(lǐng)域取得突破性進(jìn)展。NVQLink技術(shù)實(shí)現(xiàn)量子處理器與超算直連，聯(lián)合9家實(shí)驗(yàn)室推進(jìn)糾錯(cuò)算法標(biāo)準(zhǔn)化。

近年來黃仁勛儼然成了硅谷頭號(hào)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(shí)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(dòng)駕駛框架，計(jì)劃在今年整合梅賽德斯-奔馳實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)。如果該計(jì)劃能夠順利實(shí)現(xiàn)，將會(huì)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(dòng)駕駛5至6年內(nèi)不太可能對特斯拉的FSD構(gòu)成實(shí)質(zhì)性競爭壓力”，那么“5至6年”后呢？其實(shí)，2022年英偉達(dá)發(fā)布的自動(dòng)駕駛計(jì)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(shí)代，Alpamayo超越FSD真的需要“5至6年”嗎？

一旦物理AI的自動(dòng)駕駛技術(shù)在美國率先落地，目前中美兩國自動(dòng)駕駛技術(shù)領(lǐng)域的“互補(bǔ)式競爭”、分庭抗禮的局面將會(huì)被打破。目前中國自動(dòng)駕駛技術(shù)靠廉價(jià)芯片、算法優(yōu)化的性價(jià)比優(yōu)勢，在LV4以上的高階自動(dòng)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(jìn)入物理AI階段的準(zhǔn)備。因?yàn)橹袊斯ぶ悄芷髽I(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(shí)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(gè)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(fèi)”，“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(gè)范式，窮人只能賭確定性”，“正因?yàn)楦F，我們才會(huì)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(shí)力。但是，我們也應(yīng)該清醒的意識(shí)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(jià)比路線。極致的性價(jià)比表現(xiàn)的確不俗，但是缺少高端硬件支撐的短板終會(huì)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(shí)物理世界的每一步都需要強(qiáng)大的硬件支撐，沒有算法捷徑，性價(jià)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(shí)力的陣地戰(zhàn)。這場超級軍備競賽的“總體戰(zhàn)”，是大軍團(tuán)的正面戰(zhàn)場。再優(yōu)秀的游擊隊(duì)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(shí)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(kuò)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(shí)力完全劃等號(hào)，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(duì)員”。獨(dú)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(jìn)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(qiáng)，精打細(xì)算的成本控制彌補(bǔ)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(huì)加速擴(kuò)大。這是無法回避的現(xiàn)實(shí)。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(dú)角獸和小巨人。

沒有肥沃的土壤，就沒有參天的大樹，也不會(huì)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(huì)有先進(jìn)的科技。唯有改善中國科技企業(yè)的經(jīng)營環(huán)境，鼓勵(lì)企業(yè)放手經(jīng)營、做大做強(qiáng)，中美人工智能技術(shù)競爭才能變成“富人和富人的游戲”。