聊一下物理Ai和機器人

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作者：門捷列夫學徒

來源：雪球

我一直想弄清楚機器人漲得這麼好的底層邏輯（雖然錯過了但我認爲市場一定有道理，我自己認知不到位而已）。所以最近做了很多調研和深度思考。

本週和一位前Google和Amazon的Ai科學家聊了一下午，算是徹底想明白這個問題了。先說結論：AGI的三大要素——算力算法數據。如果說NV代表算力、DS和openai代表算法，那麼機器人在現階段代表的是數據。可以看成一種capex，也叫做物理Ai。

我們先來回溯一下大模型發展歷程，去年6月左右業內在爭議“預訓練撞牆”和scaling law失效這個問題，其本質原因是當時已經用光了人類在互聯網上的所有數據。那麼機器人爲什麼說在現階段代表數據呢？我來打個比方，比如人類從洗衣機裡面取出洗好的衣服然後分揀後用晾衣杆和晾衣架把衣服在陽臺上掛好這個動作，前前後後不超過5分鐘。但我相信不會有人無聊到還專門做一個1小時的視頻去講解這一套動作。比如這一秒我爲什麼要用這個姿勢，我是怎麼分辨牛仔褲和裙子的等等。但這些對於Ai來講都是“遺失的data”，如果說人類在互聯網上的數據有10T，那麼機器人所能採集到的數據是十倍百倍於這個量級都不止。

當馬斯克說要用10w臺機器人在工廠的時候，我們誤以爲是要用來代替人幹活的，其實這麼多機器人是在採集數據的，在scaling law的飛輪裡面率先把數據這一環給補上，也是在AGI的馬拉松長跑裡面領先其他競爭者一個身爲的重要策略，同理NV的Figure也是這個道理。簡而言之，就是預訓練大模型的物理AI的scaling，Figure說的用機器人造機器人不就是合成數據的意思麼，本質上也是一種scaling。

我們之前對於機器人的認知和偏見在於總以爲機器人給人類服務這件事還遠着呢（這跟國內宣傳也有關係，羣俠傳和轉手帕有很大誤解），其實可以看成是AIDC裡面一個核心部件，比如跟光模塊啊、GPU啊、銅纜啊是一樣的都屬於Ai大模型的資本開支。於是乎計算器不就可以按了，按照馬斯克10w臺機器人在工廠來計算，一臺擎天柱差不多是100w，這不就是1000億的資本開支麼。同理現在都預期在27-28年全球至少有100w臺機器人落地，那不就是5000-1萬億的資本開支麼？既然光模塊、電影、交換機等都可以百億千億市值，那麼我靈巧手爲啥不可以。

所以機器人的長邏輯在於：頭五年的產業地位是AGI的資本開支（地位等同於GPU），後五年又確實有可能可以成爲服務於C端的爆款產品（這是GPU沒有的），是不是牛逼爆了。

好了吹了這麼多絕沒有讓大家馬上上船的意思（事實上我也沒有），雖然無論是Ai從業者還是我都很看好機器人未來的產業趨勢，但其實現在機器人板塊有三個風險：

1、正主T都腰斬了，國內供應鏈小弟紛紛新高，在Apple還是NV的北美供應鏈敘事裡面都是前所未有的現象。

2、無論是DS還是Manus一出來都有潑冷水的質疑，但偏偏羣俠傳這種一點都沒有，大家出奇的團結。

3、春節后王興興採訪說期待機器人在25年能出一個專用的大模型（換言之就是機器人連GPT3的時刻都沒到來），這個話題居然沒有人討論，換成DS的話早就鋪天蓋地了。

上面種種現象說明機器人現在籌碼在極少數的人手上，我推測應該是機構錯過了國產算力、agent、雲計算、AIDC等而選擇抱團了機器人（TP、SH、HLYY、ZWJD都是典型的機構籌碼和手筆）。另外據我多年的觀察一般一個板塊出圈就意味着階段大頂或歷史大頂，而無論是轉手帕還是羣俠都沒有擊垮機器人這個板塊是因爲新籌碼（散戶和柚子）都選擇了進攻嘉興那個軸承廠而不是機構那些票哈哈哈哈，所以抱團籌碼一直沒有倒手給散戶只能接着硬抱。

其他調研的信息有：

1、一體機的種種問題

2、N卡的產業界無與倫比的地位，大家能用N就儘量不用GC（話題沒法展開）。

3、Ai落地的強現實預期和實際落地的種種矛盾和挑戰（聽多了拿不住Agent）

4、H廠的質疑，現在是“平權”時代，而H還是習慣於弄一個黑匣子的封閉系統給你用，現在國產芯片大家反而看好和喜歡那幾個年輕的GPU公司（比如摩爾、mx這種）。

5、大廠的決心（Ali和ZJ，TX的後發優勢）

就不一一展開了。

最後我還想聊的一個話題就是這次“牛市”的資金是什麼？其實本質上是特上臺了以後全球資本從美股的逃離（國會山股神佩姨已經清倉美股，這人在美股的動作比木頭姐什麼的靠譜多多了）而選擇了港股爲代表新興市場進行配置，而A股現在科技板塊高度跟隨恆生科技，所以我們要看這個趨勢能持續多久，也希望A自身的增量資金和長期資本能起來，否則的話H的一旦外資逃出也會帶來A的震盪，不要總是被外資牽着鼻子走。

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