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这次黄仁勋在台北 GTC 大会上的演讲,释放出了未来投资最重要的两个信号,大家一

这次黄仁勋在台北 GTC 大会上的演讲,释放出了未来投资最重要的两个信号,大家一定要注意。

第一个就是万众瞩目的 AI PC,想必大家在大会之前就已经预料到了。

黄仁勋推出 RTX Spark,并且与微软联手重新定义 Windows PC。未来的电脑不再只是运行 Office、浏览器和传统软件,而是要运行个人智能体。

之前市场讲 AI PC,更多还是停留在一个比较模糊的概念上,就是电脑里多一个 NPU,能跑一些本地 AI 功能。但这次英伟达给出的方向明显更激进,它不是想让 PC 多一个 AI 插件,而是想把 PC 重新定义成一个可以运行本地智能体的个人 AI 计算机。

这背后真正重要的是 PC 的交互方式可能会被智能体重构。以前 PC 是 App 的入口,未来 PC 可能会变成个人 Agent 的入口。

这件事如果成立,意义就不是一次普通换机周期,而是 PC 行业 40 年以来一次非常重要的范式变化。

不过这里面也有一个很关键的问题。

很多人说 AI PC 最大的价值,是用户可以在本地部署小模型,追求更低的延迟,保护自己的隐私,而且成本可能更低。这个逻辑听起来很顺,但未必对于所有人都是 make sense 的。

因为对普通用户来说,真的一定要在本地部署小模型吗,如果云端大模型性能足够强、效果足够好、足以满足用户的日常需求,大多数人可能会选择暂时观望。

真正有刚需的,可能是类似于金融、医疗、法律这些对于隐私高要求场景,或者是类似于语音助手、会议实时转写这些对于延迟高要求的场景。

从投资的视角来看,伴随着 AI PC 出货,产业链上随之出现的一些瓶颈,比如高容量低功耗内存、高性能 SSD、PC 软件应用升级等等。

另一个最重要的信号,就是物理 AI,在最近老黄的发言中被高频提到。

人形机器人是 AI 时代最大的增量方向之一,说是下一个明牌 10x 赛道也不为过。因为它对应的不是一个小市场,而是整个人类劳动力市场。

Agent 替代的是一部分脑力劳动,人形机器人如果成功,替代的就是现实世界里的通用体力劳动和部分服务劳动,这个市场想象空间太大了。

不过人形机器人现在还处在非常早期,目前还没有看到大规模 scale 的征兆。

最大的瓶颈是机器人如何理解物理世界,如何获得第一视角数据,如何在仿真环境里训练,再迁移到真实世界。

这次台北 TGC 给出了 AI 下一阶段的两条扩散路径。

一条是从云端走向个人终端,也就是 AI PC,另一条是从数字世界走向物理世界,也就是物理 AI 人形机器人。