一、英伟达为世界的未来指明了方向
老黄在CES上的主题演讲震惊了科技界，未来几年世界将发生巨大变化。我看了1个多小时的演讲视频，除了拿盾牌略显尴尬之外，只有震撼。
老黄标志性的开场白：“Do you like my Jacket”，还是那个味儿，意味着今天的演讲还是那么的炸裂。
今天黄老板发布了好几个重磅产品，比如RTX5090、基于Blackwell架构的NVLink72以及我兴奋的产品Project DIGITS——AI 超级PC。在FP4精度下支持暴力的1 petaflop 的 AI 算力，和 Mac Mini 一样大小，但 AI 算力是它的 250 倍...最关键是售价只有3000美金一台，这并不是一个不可触及的价格。
而且这是第一代AI超级PC，买两台串接就能跑400B的大模型，那下一代妥妥的一台机器跑模型了，老黄今天直接把我们带进了端侧AI智能的世界。基本上这个东西玩AI的都要搞一个了，除了在家里跑跑大模型、做做微调之外，其他的比如处理图像和视频，还可以做很多工作流的节点，而且不用管，他自己生成指令自己玩儿，最后生成什么东西没人管，我们只需要负责向世界输出“基于我们创意的AI内容”就行。
但是真正让整个科技界为之疯狂的是英伟达的“未来路线”：
Generative AI(现在)->Agentic AI(很快)->Physical AI(不久的将来)，去年老黄把Token比作智能时代的“电子”，英伟达就是智能时代的Token Factory，今年直接让我们看到“不久的将来”。老黄为了Physical AI发了一个“在2000万小时的驾驶和机器人视频数据上训练而成世界基础模型”——Cosmos这既可以用于生成物理世界合成数据，也可以用来加速自动驾驶和下一代机器人训练研发。
看到“2000w小时的驾驶和机器人视频数据”，我第一时间就想到了隔壁的Musk，立马看了看Musk的动态，只看到一条内容：
可以想象到马斯克聚精会神观看老黄演讲的场面，不时的整几句“WoW”之类的感叹单词...马斯克在CES老黄演讲的1小时里，几乎没有再发推，是不是可以理解为从头看到尾？1w亿和3.5w亿美金市值企业的Boss为了更宏大的目标在思考着他的对手在如何思考...
大摩前不久搞了一个关于特斯拉的人形机器人的市场规模预测，到2040年870万台Optimus机器人将以10美元/hour的价格每周工作117小时（每天工作16小时+），毛利率高达40%...说实话没敢想，870w太夸张了，已经接近南京市总人口。
也就是说，2040年Optimus会为特斯拉带来超过2000亿美金毛利，大概1000亿美金的净利润。这里的假设很有意思，特斯拉的营收是以劳动计价的，而不是一次性卖出Optimus的营收，越来越像人了。
我们可能是最后一代身边没有智能机器人的人类，在之前文章 听说宇树人形机器人摔了？聊聊机器人造成“人形”和自动驾驶的意义 里，提到了人形机器人的崛起会非常迅速，因为这个世界的所有设施、工具和环境都是围绕我们的人类的体型和行为因素来设计。人形机器人从生产出来的一刻，就可以投入工作，直接开始创造价值。
老黄说：“形机器人将会成为世界上制造的最大批量的机械系统。”马斯克说：“未来要200亿个机器人”...毫无疑问，智能机器人已经成为下一世代最核心且有巨大商业价值的技术前沿领域，黄仁勋和马斯克都已经明确了一件事：
AI Robot就是公司的未来，必须竭尽全力获得这个超级广袤市场的主导权！
二、物理AI实现方法论
但很明显，老黄和马斯克的愿景不同。，与全球众多领先的人形机器人公司合作，以便模型可以进化并且更加通用。不造机器人也为英伟达避免了极大复杂性和高昂成本。
而特斯拉采用了一种更加垂直和专业化的方法，核心就是围绕人形机器人和纯视觉自动驾驶，造出擎天柱(Optimus)和无人驾驶出租车（Robotaxi）。很明显，造出这些机器人涉及到大量的工程性工作，在初始阶段会快速迭代、智能能力会更强，但是制造极其困难同时使用适配性会比较窄。
那么为什么特斯拉敢在这个档口造Optimus？因为在AI智能涌现之后，“高性能的计算+精密机械零部件的融合+强大的智能算法”的最后一环闭合了，特斯拉现在完全是一家自动驾驶+人形机器人和现实世界的人工智能公司。也就是说，英伟达的Omniverse（现在又多了一个Cosmos）加上高端GPU，再加上特斯拉的物理现实世界数据，制造人形机器人的各种条件都已具备，老黄也是看到特斯拉几乎成功，才开始打造自己的机器人智能生态。
1、特斯拉：合纵，整合人形机器人供应链打造终极形态的人形机器人
特斯拉Optimus是目前最为领先的人形机器人，但是成本太过于高昂。想要更快的普及，我们还需要大量的“平价机器人”。这些机器人售价大概在1w美金以内，可扩展性强，可以处理大量的日常事务，比如提重物、做家务甚至炒菜等等。这在不久的将来（10年范畴）对大多数中产阶级来说都会变得可以负担。
另外就是特斯拉的FSD（v13版本），这是目前最强大的“物理AI数据->模型训练->智能飞跃”的飞轮，这个飞轮被压缩到一个从“光子->电子->模型->行动”的神经网络里，可以说这是目前人类在视觉AI以及无人驾驶上最大的一次范式转变。
2、英伟达：连横，携手供应链伙伴建立基于“广泛模拟、通用模型”的生态系统
在广泛模拟和通用模型外，英伟达需要深度集成软硬件，以此才能够构建完整的生态系统。比如英伟达的模型需要学习如何协调人形机器人的电机，实时捕捉我们小脑每毫秒都在进行的“潜意识处理”过程，这个对于机器人来说异常困难，需要海量的训练和持续微调，甚至设计到脑机接口的技术。
英伟达实现物理智能的路径循环是：
（1）训练模型；（2）通过Omniverse合成一个模拟环境；（3）部署机器人平台的现实世界日志。
整体来说，像在之前文章中提到的，英伟达希望通过海量的模拟来完成到现实世界的迁移，真实的机器人现实世界日志可以确保模拟所获得的经验在现实世界中仍然有效。而通过Omniverse以及最新的Cosmos，英伟达可以加速训练、更广泛的模拟同时进行实时推理。
在基于超级强大的AI软硬系统解决方案的加持下，英伟达可以为合作伙伴提供全方位的底层能力支持。比如在和特斯拉在人形机器人领域最主要的竞争对手Figure的合作中，英伟达的Omniverse Isaac Sim为Figure提供合成的物理世界数据（相当于模拟了一个环境），在H100集群上训练模型，同时进行实时推理，推理也在GPU上完成。插一句，这是对于很多朋友觉得ASIC会冲击GPU是一个有力的反驳。对于物理世界人工智能，必须使用GPGPU进行训练甚至推理（or需要多张ASIC，但是非常不经济），因为面临的是超级复杂的训练和推理任务，必须由通用性来解决问题。
通过为Figure这样的合作伙伴提供软、硬件能力，英伟达的生态系统可以快速的扩散。对于英伟达来说，采用这样的战略，对其生态的多样性非常有利，因为Omniverse可以尽可能的在眼花缭乱的现实世界里获得真实的物理数据，而对于类似于Figure这样的合作伙伴来说，英伟达持续进化的“模拟世界”又能够很好的给它们的机器人在物理现实世界中赋能。
最简单的，我们都知道现实世界的数据属于高维数据，相比模拟数据，我们可以有真实的（注意是真实的，不是模拟的）“温度、湿度、硬度”等等，但是有趣的是物理世界也分维度。比如特斯拉的数据维度，就低于无人机，因为天空是极限，当然未来如果有太空机器人就更好了...那么英伟达就可以向AI飞行机器人提供模型和硬件，来训练自己的“模拟世界”。当然，特斯拉可以给Optimus装个翅膀，但是这种钢铁侠的科幻形态我们暂且不聊了...
所以这场机器人战争，最后谁会胜出？
留个悬念，感兴趣的朋友评论区聊。
三、我们中国的角色——必争之地
在机器人这场可能是最具商业价值的技术革命中，英伟达和特斯拉需要在3个方面都保持领先：
（1）钱；（2）物理世界真实数据；（3）制造供应链。
目前英伟达以GPU为主要业务，要想在Physical AI上领先，必须保证GPU业务一个庞大的营收、利润率以及现金流。英伟达虽然护城河宽广，但是终究面临Broadcom、Marvell以及AWS、Google的竞争，各种什么ASIC、TPU乱糟糟的，而巨头自研芯片，终究是对英伟达空间的一种软性压制。
英伟达要想要足够多的钱，必须看向太平洋对岸，这是一块没有被开垦过的、跟美国市场一样大的市场。
对于特斯拉也一样，特斯拉严重依赖汽车业务，但是电动汽车在美国的渗透率太差。2024年美国电动车销量大概在120w辆，而我们中国2024年新能源汽车销量1150w辆，10倍的差距。特斯拉（FSD）如果没办法进入中国，基本上就告别了这场Physical AI革命了，会被英伟达吊打。
只有中国才能够容纳特斯拉超级庞大的销量需求，这对于特斯拉来说，不仅仅是钱，也是数据。只有装着FSD的Tesla跑在路上，这个飞轮才能够转动。靠美国那点车，得跑到猴年马月才能进化完成？
最后就是供应链。这个显而易见，无论是英伟达还是特斯拉，尤其是特斯拉，中国强大的制造业供应链是他能够快速实现产能扩张的唯一途径。诚然我们目前的各种零部件还达不到日本企业的水平，但是在整个供应链强度和完备程度来说，中国都是唯一选择。当时特斯拉纯纯是因为上海工厂才起死回升的，否则真就没什么汽车人擎天柱了...
所以，非常神奇的是，我们这个在英伟达眼里的“AI黑洞”，却实实在在是能够决定这场机器人战争的胜负手。总结就是：
想要钱，来中国卖产品；想要数据，来中国寻找伙伴；想要供应链，现成摆着，直接开干。
于投资，也许2025年真的会像老黄说的“出现机器人的ChatGPT时刻”，那么我们国内的资本市场也将会一轮一轮的掀起机器人主题投资热潮，虽然处在量产初期，但是增速会异常惊人，这就是最好的投资阶段。
（全文完）
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