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黄仁勋发帖说了两句话,却藏着一个万亿赛道?中国股民优势还在吗

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大家好,我是金戈。

身价千亿的“皮衣刀客”黄仁勋,走到哪儿都是聚光灯下的绝对焦点,但在社交平台上,他却低调得让人意外。



但大家千万别把这当个笑话看,也别以为这是他不善言辞。



可你别小看这两句话,它不仅让大洋彼岸华尔街的分析师们彻夜难眠、疯狂记笔记,甚至连带着把咱们国内不少自动驾驶玩家和相关股民的“遮羞布”,都给揭开了一角。

老黄这葫芦里,到底卖的什么药?

这两句看似简单的话里,究竟藏着怎样一个能装下成百上千万亿的惊天赛道?



我们引以为傲的智能驾驶优势,到底还在吗?

接着往下看,这事儿绝对没你想的那么简单。





这就好比看悬疑剧,前两集埋的伏笔,全是为了第三集的大爆发。

内容不是打招呼,而是一份极其严肃的联合声明。

由英伟达牵头,拉上了微软、Meta等25家科技巨头,后来更是浩浩荡荡增加到了130多家科技机构,搞了一个关于“开放权重与美国AI领导力”的联署公开信。



这封信的核心诉求非常直接:旗帜鲜明地主张绝对不应该限制开放权重模型(也就是咱们常说的开源AI),并且苦口婆心地强调,开源关乎整个行业的创新、安全。

说白了,就是呼吁美国相关管理部门:你们可别管得太宽,别过度管控,得让大家放开手脚干。

这次是宣布英伟达联合微软、SpaceX、Adobe、Hugging Face等37家顶尖企业,成立了一个“开放安全AI联盟”。



这个联盟是干嘛的呢?目标是共建开源AI的安全工具与验证机制。

这其实是对之前Hugging Face(著名的AI开源社区)安全事件的一个强力回应,向外界传递一个信号:闭源反而会阻碍行业的防御能力,只有开源,大家才能协同起来控制风险。

大家想啊,为什么老黄对“开源”这么上心?



因为这关乎英伟达的生死存亡!

如果全世界的AI都走向闭源,最后只剩下OpenAI、谷歌等两三家巨头关起门来自己玩,那英伟达的算力芯片卖给谁?

只有让千千万万的中小企业、科研机构甚至个人开发者都能拿到开源模型,大家都去跑数据、练模型,英伟达的GPU显卡才能继续卖爆。



这不仅仅是英伟达一家公司的“生死局”,更是整个美国科技界在试图稳固其全球AI产业链底层话语权的一盘大棋。

当底层的生态和规则理顺了,重头戏,自然就要登场了。





第一句话,他中规中矩地宣传了一下英伟达新一代的自动驾驶开源模型,但第二句话,他直接撂下了一个堪称能改变产业走向的狠话、一个断言:

“AI的下一波浪潮将属于机器人,而这一浪潮将从自动驾驶开始。”

就是这句话,价值至少一万亿美元,甚至更大!

看到这里,你可能会撇撇嘴,心里嘀咕:就这?



咱们中国的L4级别无人驾驶早就量产了,武汉街头的“萝卜快跑”每天都在满大街溜达,自动驾驶早就成了国内各大造车新势力标配的“电动汽车灵魂”。

黄仁勋现在才跑出来说自动驾驶是下一波浪潮的起点,是不是年纪大了,反应太后知后觉了?

如果你真这么想,那我得毫不客气地说:错的不是黄仁勋,而是你对“自动驾驶”这四个字的理解,实在太狭隘了。



在我看来,绝大多数人(包括很多股民和投资者),潜意识里依然把自动驾驶等同于“让一辆四个轮子的汽车,安全地从A点开到B点”。

大家天天盯着造车新势力的销量,盯着谁家的车能自动变道、谁家的车能自动泊车。

但在老黄的眼里,自动驾驶根本不是用来“造车”的,它是用来“造神”的——造出一个能在复杂的物理世界中自主思考、自主行动的“通用大脑”。



这就是科技圈现在最火的终极赛道——物理AI(也被称为具身智能)。

我认为,老黄口中的“自动驾驶”,是一让一切会动的机器都学会自主思考的高级能力。

你想想看,智能汽车在马路上避让行人,需要感知环境、大脑推理、然后控制刹车和方向盘。



那一个人形机器人,在你的客厅里帮你把水杯端到茶几上,顺便躲开地上的玩具和扫地机器人,这需不需要感知、推理和行动?同样需要!

不仅人形机器人需要,未来满天飞的飞行汽车需要它,穿梭在楼宇间的送货机器狗需要它,农田里自动收割的拖拉机需要它。

到了军事领域更不得了,无人机蜂群、无人巡逻艇、甚至是无人坦克,全都需要这一套核心逻辑。

所以,自动驾驶技术,本质上就是物理世界AI化的“初代操作系统”。



这绝对不是卖几万辆车的新闻,这是要填满人类未来生活每一个角落的高科技大爆发。

试问,如果未来数十亿台机器都需要安装这样一个“大脑”,这个赛道值不值一万亿?

华尔街的分析师们能不竖起耳朵、彻夜翻笔记吗?



因为老黄从来不是靠嘴炮忽悠人的分析师,他可是那个在2012年就敢把整个公司押注AI、并在多年前随手送给名不见经传的OpenAI一台造价几十亿美元超级计算机的“预言帝”。

他的话,是用真金白银和公司存亡在做背书的。



弄懂了老黄的逻辑,咱们再回过头来看看国内的情况。

不得不承认,在“车端”的自动驾驶领域,中国确实已经走到了世界的最前列,这是我们值得骄傲的成绩。



咱们的A级、S级“萝卜快跑”等无人驾驶网约车,已经在国内多个大城市开启了常态化运营。

端到端的大模型开始陆续上车,曾经高不可攀的激光雷达、大算力平台等硬件成本,更是被中国强大的供应链体系硬生生地打到了“白菜价”。

很多人因此觉得,咱们在智能驾驶这条赛道上已经稳赢了,相关板块的股民也是信心满满。



我个人的判断是,汽车跑得好,并不代表我们的优势就稳如泰山了。

老黄提醒我们,自动驾驶的终极目标,从来都不是造出一台更好的网约车,而是要实现整个物理世界的通用AI。

这就好比我们在初中的期末考试(汽车自动驾驶)里拿了第一名,但高中的教材(物理AI通用大脑)其实才刚刚发下来。



中国企业现在面临的下一道、也是最致命的考题是:我们在汽车场景里面辛辛苦苦积累的海量数据、跑通的算法架构、以及强大的工程落地能力,到底能不能顺利地“泛化”和“迁移”?

你能让车在平坦的柏油马路上识别红绿灯,那你能不能把这套算法稍微改改,就装进无人机的脑子里,让它在复杂的山区地形里自动穿梭?

你能让车避开马路上的电动车,能不能让双足机器人在乱糟糟的厨房里,准确地拿起一个鸡蛋而不捏碎它?



汽车的行驶环境其实相对是“结构化”的(有车道线、有交通规则),但真实的生活场景是极度“非结构化”的。

如果我们引以为傲的技术,仅仅只能局限在汽车这一个载体上,而无法拓展到成千上万种智能机器上,那我们就等于捧着金饭碗要饭,错失了真正的星辰大海。

要知道,全球的竞争对手们早就闻风而动了。

最近,日本和韩国不约而同地把“物理AI”升级为了国家级战略,投入巨资抢占高地。



马斯克的擎天柱机器人也在疯狂迭代,而英伟达更是通过开源模型,试图建立一个统一的物理世界AI底层标准。

在我看来,对于咱们中国的股民和投资者而言,原先那种只盯着“哪家车企销量好、哪家车企智驾包卖得多”的投资逻辑,可能已经不够用了。

未来的红利,将属于那些能够打破“车”的边界,真正掌握核心算法、具备跨平台迁移能力的科技企业,以及那些能为各类机器人提供底层传感器、柔性执行器和边缘算力的隐形冠军。



下半场的大考才刚刚开始,如果我们不能从“造车”的思维局限中跳出来,全面拥抱“造机器人”的物理AI浪潮,那我们现在积累的这点先发优势,在更广阔的万亿赛道面前,很可能会被迅速稀释,甚至荡然无存。

长久以来,科技圈里一直流传着黄仁勋当年豪赌AI、差点把公司搞垮,最终在2022年凭借大模型一夜翻身的传奇故事。



历史的经验告诉我们,对于这位永远穿着黑皮衣、目光如炬的理工男,他关于产业未来的预言,你最好认真听一听。

老黄这次用区区两句话,就挑明了未来十年的科技主轴。

这也提醒了广大的科技迷和投资者,别再天天只盯着马路上的无人网约车到底抢了谁的饭碗,也别总为眼前的局部领先沾沾自喜。



真正的变革,是让世间万物、一切机器都拥有智慧,是整个物理世界的全面AI化。

这场决定未来几十年全球科技格局的大决战,大幕才刚刚拉开。

中国企业已经在热身赛中表现出色,但面对接下来这片深不见底的万亿蓝海,咱们准备好接招了吗?

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