从像素到物理：具身智能浪潮如何重塑AI疆界与科技巨头战略

TL;DR：

黄仁勋与王坚的对话揭示了AI正从认知智能迈向“物理AI”时代，强调了其在现实世界中的感知与执行能力，并预示了计算范式、产业价值链及巨头战略的深层重构。开源模式正从技术路线演变为商业生态竞争的核心，而AI与生物工程的融合以及人机共生关系的建立，则共同擘画了AI驱动下的未来文明图景。

在生成式AI热潮渐趋冷静的当下，科技界的目光正从参数规模与算力堆砌转向AI与现实世界的深度融合。近期，英伟达创始人兼CEO黄仁勋与阿里云创始人王坚的一场炉边对话，不仅聚焦于AI的下一阶段形态、模型开源路径、生物工程边界拓展，更深层次地触及了AI与人类关系的底层逻辑。这场对话，犹如一束前瞻性的光，照亮了AI技术未来发展的三大关键趋势，并透露出产业巨头如何布局下一个十年的战略信号。

从认知到具身：物理AI的范式跃迁与产业链重构

黄仁勋提出的“物理AI”概念，标志着人工智能正在经历从数字世界向物理世界的关键跃迁。如果说认知智能和生成式AI赋予了机器“思考”和“创造”的能力，那么物理AI则强调其在不确定物理环境中具备感知、推理、决策并最终执行动作的完整能力链条。人形机器人、自动驾驶等具身智能应用，便是这一新范式的典型代表。¹

这种跃迁并非简单的技术叠加，而是对AI系统能力的根本性重塑。相较于以“指令-推理”为核心的生成式AI，物理AI更强调与现实场景的实时交互与连续反应。这意味着AI系统需要远超当下水平的多模态感知能力（如视觉、听觉、触觉融合），以及能自主理解外部信息并进行复杂决策的Agent系统。其对实时性、鲁棒性和环境适应性的要求，将把AI的智能边界从虚拟推向现实。

从训练范式上看，物理AI的崛起也预示着大模型训练逻辑的深刻转变。过去依赖大规模预训练的模式，将逐渐转向“后训练”和精细化微调。以强化学习（Reinforcement Learning）为代表的机制，将不再仅仅是优化工具，而是确保AI行为与人类意图对齐、实现复杂物理操作的关键过程。 这种基于现实反馈的迭代，将使算力需求进入一个新的数量级，并对模型的评估标准提出更高要求——不再是单一的参数规模，而是对超长文本处理、多步推理、跨场景适应性及物理交互表现的综合考察。

这一范式转变将深刻牵动整个上游产业链的价值重构。如果英伟达的CUDA生态为AI带来了“思考”的肌肉，物理AI则意味着AI开始“动起来”，这让具备多模态输入能力的传感器厂商（如Sony、ADI）与提供行动部件的精密减速器制造商（如Harmonic Drive、Nabtesco）等“边缘配角”走向系统核心，成为AI的“六感”与“四肢”生长之处。同时，云计算架构也将面临新一轮调整，IaaS层将进一步标准化为“水电煤”式的基础设施，而真正的差异化将回归到业务逻辑和产品体验本身。

一个常被忽略但意义深远的事实是，未来物理AI的核心应用场景，将可能围绕制造业展开。 这不仅是AI控制生产线，更是AI直接嵌入到产品形态中。可以预见，从AI手机、AI电脑到AI眼镜，未来将出现一批原生搭载物理AI的设备品类，它们将重塑人们与智能设备的交互方式，开启原生智能设备的新时代。

生态之争与边界消融：开源、生命工程与人机共生

在黄仁勋与王坚的对话中，“开源”的重要性被反复强调。在物理AI的语境下，开源已超越单纯的技术路线之争，上升为一种商业战略和生态选择。当AI系统需要适应更复杂多元的现实场景时，对定制化能力和可控边界的需求不断提升。开源模型因其更高的灵活性、透明度及社区共建模式，正在成为AI走向“场景级”落地的关键基础。² 尤其在快速变化的产品需求面前，能够自主调校模型行为的企业，无疑将拥有更强的适应力。

此外，开源模式也提供了一个解决AI权责划分的路径。开发者广泛参与、使用、测试的过程，本身就是对模型安全性、内容生成边界等问题的一次次实践倒逼。这种持续的共建和监督，有助于逐步厘清AI模型在实际应用中的权责归属。英伟达此前向第三方CPU和加速器开放NVLink生态系统的举措，正是其推动“开源”从口头走向行动的体现。

然而，当大模型纷纷走向开源，竞争的焦点将不再是模型本身，而是生态闭环的构建能力。正如苹果凭借强大的软硬件生态体系吸引并锁定用户，未来的大模型厂商也必须在开源基础上构建一个涵盖模型、数据、应用和硬件的完整生态系统。这无疑会加速体量更小、资源更少的AI初创公司面临被巨头平台整合或淘汰的风险，使得产业格局进一步向平台型巨头集中。

除了技术与生态，此次对话中反复提及的另一个关键词是**“生命工程”。英伟达联合Mila研究所推出面向蛋白质结构的AI生成模型La-Proteina，释放出明确信号：医药行业虽门槛极高、节奏极慢，但AI一旦实现突破，其市场空间和社会价值都将是万亿级别**的。AI在生命科学领域的深度渗透，预示着科技巨头正将触角伸向人类最根本的健康与生存命题。

而贯穿对话始终的，是对“人”本身的讨论。黄仁勋描绘了AI作为“数字伙伴”，从出生陪伴到老去的未来关系。这种想象并非遥不可及，它标志着我们与AI的关系正在悄然从“工具”转向**“共生”**。根据QuestMobile 2025年AI应用报告¹，手机原生AI助手用户规模已占据相当份额，尽管使用频次不高，这恰恰暗示了AI与手机结合方式的巨大未定型空间。AI将成为我们的“数字伙伴”，而这个伙伴的形态、位置、能力边界，正是下一阶段所有AI企业和开发者真正需要回答的哲学与实践命题。

巨头竞逐：英伟达与阿里云的AI Infra棋局

在AI时代的棋局中，英伟达的战略转型日益清晰：从一家芯片制造商，转型为AI基础设施建设者。其重仓投资高性能GPU云服务公司CoreWeave，并助其市值飙升至近730亿美元，正是其AI Infra战略落地的典型案例。¹ 英伟达正通过投资和生态合作，确保其算力优势在云端市场的延伸。

更具前瞻性的是，面对物理AI对实时性和低延迟的极致要求，英伟达的布局还延伸至边缘计算平台。边缘计算将计算资源部署在更接近数据源的终端和设备本地，而非远在云端。这并非“非主流”方案，而是精准瞄准自动驾驶、机器人、无人机、工业终端等对延迟和实时性有极高要求的物理AI核心场景，弥补了传统云架构的不足。

而对以IaaS起家的阿里云而言，上游硬件厂商不断“向下游伸手”，既做基础设施又卖云服务的态势，无疑构成了巨大压力。为此，阿里云的战略也在积极“向下游走”，转向**“IaaS + PaaS一体化”模式**。¹ 相较于只提供裸资源的传统IaaS，阿里云更希望客户使用其“中间层能力”——如数据库、大数据平台、Serverless、容器化、DevOps工具等。这本质上是将云从资源卖家转变为产品提供者，向生态型平台进化。

这场巨头间的战略博弈，正是在争夺下游场景的控制权。在AI时代，硬件、算力、模型、数据、场景之间的边界正在以前所未有的速度模糊。黄仁勋与王坚的对话，虽未直接谈及商业对抗，却清晰地勾勒出：谁能更早占住“算力+平台”的支点，谁就拥有重构下游规则的资格。 这场关乎未来十年AI产业格局的战役，早已在平静的炉边对话之外，悄然打响。它不仅是技术和商业的较量，更是对人类与智能共生未来的深刻探索。

引用

• 物理AI
• 具身智能
• AI战略
• 开源生态
• 产业链重构
• 算力竞争