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文/新浪财经香港站 赵岚
凯基投顾董事长朱晏民在环球市场展望会中对新浪财经表示,当前中美在AI产业的投资逻辑存在显著差异,这一分化源于双方产业基础与发展路径的不同,但从长期来看,全球AI产业最终将向物理AI(Physical AI)趋同。
凯基首席投资总监梁启棠补充表示,预计美国将在AI硬件及核心技术领域保持领导地位,而中国AI发展将更聚焦应用层面,通过技术的“贴地”触达消费端,从而构建清晰商业模型,这或是中国AI的核心路径。
科技基础导致现阶段中美AI投资逻辑分化
朱晏民表示,现阶段中美AI路径分化清晰,美国头部AI企业的投资仍遵循“拓展律”(Scaling Law),即通过持续加大算力投入迭代出更优质的模型,因此其投资重点集中于通往通用人工智能(AGI)的核心技术领域,如大语言模型(LLM)与GPU等底层硬件及基础模型研发。
“拓展律”是大模型发展的基础理论,为大模型优化提供量化预测与资源优化的框架。具体来讲即系统性能、特征或行为如何随规模大小、数量、资源投入变化,得出经验性的数学规律。在AI 领域特指模型的性能与参数量、训练数据量、计算量等资源性数据的分配规律。
现阶段,美国主攻AI基础研究方向。资源集中于突破AGI 与多模态,在底层算法、复杂推理、基础研究领域投入巨大。中国主要聚焦场景适配,因算力受限从而更侧重效率与工业创新,因此中国在自动驾驶、机器人、具身智能等细分赛道表现出色。
凯基首席投资总监梁启棠预计,美国将在AI硬件及核心技术领域保持领导地位,而中国AI发展将更聚焦应用层面,通过技术落地触达消费者,从而构建清晰的商业模型。
分化根源:产业基础与发展路径差异
对于分化原因,朱晏民分析道,美国的投资逻辑受“拓展律”主导,算力投入与模型性能的领先优势,推动其加码底层算力建设;而中国的核心优势在于庞大的AI人才储备与广阔的市场空间,这是AI应用场景的天然土壤,也决定了中国能从应用端实现突破。“例如,中国在机器人领域具备独特的发展优势,机器人产业需要深厚的生产线工业技术积累,这正是中国制造业的核心优势”。
梁启棠以互联网行业发展历程佐证表示,1995年左右Netscape公司推出网页浏览器,推动互联网商业化起步,Netscape曾一度凭借技术优势引领行业浪潮,但其最终已退出历史舞台。但与之形成鲜明对比的是,最具盈利能力的企业能从市场竞争中生存,如Facebook、Google、Amazon等,均在互联网应用层面表现突出,他们是能够深度触达消费者的企业。“谁能将技术应用做到最好、最贴近消费者,谁就能成为最具盈利能力的企业。”梁启棠强调。
AGI概念热度消退 市场焦点转向物理AI
在产业趋势判断上,朱晏民指出,此前备受关注的AGI概念“慢慢提的少了”,近几个月市场焦点已转向物理AI(physical AI)。
AGI (Artificial General Intelligence)即人工通用智能,指系统具备与人类相当甚至超越人类的通用认知能力,AGI 不局限于单一任务或特定领域,而希望模拟人类,在各种陌生场景中自主学习、推理、规划、解决问题,并适应环境变化,需要足够强大且高效的算法、数据以及硬件的支撑。
相对概念为人工窄智能(ANI, Artificial Narrow Intelligence),ANI是当前市场关注主流,如大语言模型、人脸识别系统、智能语音助手、机械臂机器人、金融量化交易系统等,当中就包括机器人、机械臂、自动驾驶车辆等物理 AI 。
朱晏民认为,物理AI的核心应用场景,正是中国当前重点发展的机器人与自动驾驶领域,这也与中国的产业优势高度契合。
全球AI逻辑终将汇集于物理AI
“现阶段美国在芯片领域仍有大规模的资本支出(CAPEX)” ,朱晏民说。
综合市场数据,美国四大云服务商微软、亚马逊、谷歌、Meta,2024 年整体服务器支出中GPU占比约40-55% 。
(新浪财经整理)
目前,美国 GPU 资本开支正处于指数增长期,市场预计其2024-26 年复合增长率超50%。黄仁勋预测,2028 年全球数据中心资本支出将达1 万亿美元,其中 GPU 相关占比超50%,随着 AI 应用从训练向推理扩展,GPU 投资将持续加码。
随着时间推移,全球AI产业都将向物理AI领域聚焦。这一判断也与当前全球AI产业从基础研发向实体应用渗透的大趋势相契合,中国在应用端的先发优势有望在长期竞争中进一步凸显。
但朱晏民认为,“GPU在CAPEX中的高占比属于短期现象,中美AI产业的发展方向最终将实现汇集”。
目前,美国在具身智能领域投入力度扩大,同样有政策战略性扶持。美国国防部 、美国国家科学基金会、美国能源部等通过资金引导 ,重点开发人形机器人、多模态感知融合、智能工厂、自动驾驶等 Physical AI 实际应用领域。
同时科技巨头同样有巨额投入,特斯拉已在Optimus 人形机器人项目投入超40 亿美元,希望在 2027 年实现商业化;英伟达投入超100 亿美元构建Cosmos 模型、THOR 芯片和 Omniverse 模拟环境等Physical AI 全栈平台; 谷歌旗下DeepMind也已投入50 亿美元用于机器人研发,目标聚焦人形机器人运动控制与操作精度。
市场预计,2025-2026 年美国在物理AI领域的总投入将在500 亿美元以上,未来美国有望打通从基础研究跨越至商业化落地的全部流程。
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