今天小編分享的互聯網經驗：參加完GTC後，大摩説：我們錯了，原本以為物理AI“還是個故事”，歡迎閲讀。
從概念到現實，物理 AI 投資正在加速，摩根士丹利在參加完英偉達 GTC 大會後，對機器人和物理 AI 領網域的投資前景進行了重估。
摩根士丹利在 3 月 24 日的報告中指出，參加完今年 GTC 後，分析師們發現，物理 AI 将比預期更早地對半導體行業產生實質性收入影響，兩個關鍵因素正在改變這一判斷：
投資正在加速進行：公司已經開始投入資金開發物理領網域的模型。
物理 AI 正成為新一代 AI 模型的核心特征：正在開發的下一代 AGI 模型将整合物理模拟能力。
在此之前，大摩傾向于認為物理 AI 和距離真正的商業化還有相當長的時間，更多是影響股票估值倍數而非直接貢獻收入。但如今大摩觀察到，與一年前相比，客户對機器人和物理 AI 的興趣顯著增加。目前的物理 AI，類似于 4-5 年前的生成式 AI，或者説是 7-8 年前的自動駕駛。也就是説，公司現在開始花錢開發物理領網域的模型。
物理 AI 發展的關鍵條件已具備，半導體企業将受益
大摩注意到，企業正在積極投入開發物理 AI 模型。
這些模型需要多模态的 AI 建模能力，能夠處理視覺、音頻和語言數據，并具備推理能力。這些能力在過去幾個月内才開始成熟。企業也強調了在構建物理 AI 模型時，與在語言或視覺 AI 領網域投資的顯著差異。他們正在積極投資于真實世界數據的收集，并創建模拟數據，例如來自 NVIDIA 的 Isaac 項目。
随着大型模型開發商尋求在未來進一步區分其模型，物理 AI 數據的更好整合成為關注重點。大摩預計，
就像過去 12 個月内大語言模型（LLM）在處理新型數據方面取得進展一樣，新一代的通用人工智能（AGI）模型也将把物理模拟納入其智能體系。機器人初創企業也在利用大型語言模型作為開發物理智能的起點。
那麼誰受益，受益多少？大摩指出，
在物理 AI 領網域，初創公司正在以數十億美元的規模進行融資。硬體将是初期投資的主要受益者，但考慮到今年數據中心 AI 半導體處理器市場規模将超過 2000 億美元，較小的項目将無法對市場產生太大影響。但如果開始看到集群規模的持續增加，情況可能會發生變化。
其中，英偉達是核心受益者，大多數開發者使用英偉達進行數據模拟、訓練和設備構建。生态系統參與者，例如 AMD、AVGO 和 MRVL 等公司也将受益。
不過。大摩也表示，對短期内 " 機器人進入每個家庭 " 持謹慎态度，鑑于過去幾年對自動駕駛領網域的數據中心巨額投資尚未完全轉化為營收，大摩認為有必要密切關注物理 AI 的發展。
