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北京時間6月25日凌晨，英偉達2026年度股東大會以線上形式舉行，持續47分鐘。創始人兼CEO黃仁勛向股東們交出了一份漂亮的成績單，也拋出了一個讓整個科技圈沸騰的判斷，物理AI（Physical AI）將是英偉達的下一波增長浪潮。

這場大會的信息量很大。黃仁勛明確表示，“有用的AI時代”已經到來，AI不再是實驗性的，而是進入了生產階段。

他用一個生動的比喻來描述AI產業，一個包含能源、芯片和系統、基礎設施、模型、應用的“五層蛋糕”。數據中心已從傳統的“存儲倉庫”轉變為“AI工廠”，核心產品是Token（詞元），每個Token都可以轉化為代碼、答案、設計或服務。

而真正引發市場關注的，是黃仁勛對物理AI的闡述。

他說，人工智能將跳出純數字虛擬世界，全面落地現實物理世界，覆蓋自動駕駛出租車、人形機器人、工業智能設備等終端。機器人、汽車和工廠將成為現實世界中的智能體，能夠感知、推理、規劃并自主行動。

黃仁勛還透露了一個重要信息：目前這條賽道才剛剛拉開序幕。

物理AI到底是什么？

物理AI，簡單說就是讓AI從“看懂世界”升級到“改變世界”。

對比數字AI主要基于文本、視頻等數字信息“預測下一個token”，物理AI的輸入還包括力、觸覺等傳感器采集的數據，輸出的主要是物理載體的控制信號。它的典型載體包括人形機器人、自動駕駛平臺及工業自動化設備。

過去28個月，物理AI在“大腦”（VLA模型）、“想象引擎”（世界模型）、訓練場、本體及商業閉環五個維度取得了關鍵進展。行業已初步具備走出演示環境、向真實場景探索的技術基礎。

應用場景在哪？

黃仁勛在股東大會上把物理AI的落地場景歸納為三大核心領域：

自動駕駛與機器人出租車。完全自動駕駛汽車、無人配送車、物流重卡，這是物理AI最接近大規模商用的領域。

人形機器人與通用機器人。工廠流水線上的柔性裝配、倉儲物流搬運，以及未來進入家庭的養老陪伴、家務服務機器人。人形機器人企業Agility已成為英偉達Halos機器人安全系統的首家落地合作伙伴，將相關技術融入工業物流、制造場景。在吉利汽車工廠，人形機器人已能自主執行組件運輸、零件精確放置等任務。

工業系統與數字孿生。智能工廠、自動化生產線、大型設備預測性維護、供應鏈優化。寶馬、梅賽德斯-奔馳等車企已經在用英偉達的技術構建相關能力。

產業鏈：誰在布局？

物理AI的產業鏈可以大致分為幾個層次。

底層是芯片和算力。英偉達已經構建了從云端到邊緣的完整技術棧，用AI工廠訓練模型，用Omniverse進行仿真，再通過Jetson等計算平臺讓模型運行在機器人和設備上。黃仁勛在股東大會上透露，面向AI智能體的Vera Rubin架構已全面投產。英偉達是行業唯一同時擁有NVLink、Spectrum-X以太網、InfiniBand三套高速網絡體系的廠商。

中間層是模型和仿真。世界模型是物理AI的發展引擎。英偉達的Cosmos系列、谷歌的Genie系列都在這個領域發力。李飛飛將世界模型分為渲染器、模擬器、規劃器三類，認為它們最終將相互融合進化為真正的世界模型。

上層是本體和應用。從人形機器人到自動駕駛汽車，從工業設備到服務機器人。在高端傳感器、機器人運動控制算法、高可靠工業軟件等核心環節，各國產業基礎仍有差距。

市場規模預計

關于物理AI的市場規模，不同機構給出了不同維度的預測，但方向高度一致，這是一個天文數字級的市場。

近18個月內，超百億美元資金流入物理AI賽道。僅2026年第一季度，全球物理AI融資就超過64億美元。科技大廠跑步入場，金融資本密集下注。

未來趨勢：為什么說這不是概念炒作？

黃仁勛在股東大會上釋放了幾個關鍵信號，值得我們關注。

AI基建是數十年周期。 黃仁勛明確表示，本輪AI基礎設施建設將以數十年為尺度來衡量，類似于電網、交通系統和互聯網的建設，將成為人類歷史上規模最大的基礎設施項目。這不是一輪短期熱潮，而是一場持續數十年的產業變革。

投資回報已被驗證。 英偉達2026財年營收增長65%至2160億美元，數據中心收入增長68%至1940億美元，經營現金流達到1030億美元。近40個國家和地區正在建設由英偉達驅動的AI工廠，合計代表50萬億美元GDP。黃仁勛直言：“有用的AI已經到來，并且已經能夠賺錢。”

物理AI是下一站。 當數字AI的競賽進入中場，物理AI正在開啟下半場。Gartner已將“物理AI”列為2026年十大戰略技術趨勢之一。黃仁勛的判斷是，物理AI將開啟下一輪萬億級基建與產業浪潮。

誰將被重塑？

物理AI的影響范圍遠超科技行業本身。

制造業首當其沖。 在質量檢測、預測性維護、柔性裝配等場景，物理AI已能提供可量化的投資回報，正從試點走向規模部署。黃仁勛在CES 2026上表示，物理AI可重塑的制造和物流產業價值將達50萬億美元。

汽車行業正在重估。 自動駕駛技術市場的淘汰基準不斷抬升，車企持續加大投入，推動硬件從“高端車專屬”向“全價位段普及”。億歐智庫預計2029年中國高速及城市NOA市場規模將達2730億元，2025至2029年復合增速達43%。

機器人產業加速爆發。 弗若斯特沙利文預計2024至2030年全球具身智能機器人市場規模有望從117.1億美元增長至1010.7億美元，復合增速達43%。人形機器人正從實驗室走向工廠，從演示走向量產。

物理AI不是概念，是必然

寫到這里，我想說幾句心里話。

過去兩年，AI行業的敘事一直在變。從大模型參數競賽，到推理算力需求，再到智能體應用，每一次轉變都伴隨著質疑聲。但黃仁勛在股東大會上給出的邏輯鏈條是清晰且自洽的：AI能完成有用工作→Token具備價值→Token產生利潤→算力需求持續加速。

物理AI的提出，不是憑空畫餅，而是這條邏輯鏈條的自然延伸。當數字世界的AI已經能夠產生可量化的商業回報，讓AI進入物理世界去完成更復雜的任務，就成了必然的方向。

有人可能會問：物理AI離我們到底有多遠？

筆者的判斷是：比很多人想象的要近。

特斯拉的自動駕駛已經在全球數百萬輛車上運行。人形機器人已經開始進入工廠承擔實際工作。自動駕駛出租車正在多個城市展開商業化運營。這些都不是實驗室里的demo，而是正在發生的現實。

當然，挑戰同樣巨大。全球高質量物理數據僅約50萬小時，而GPT-5級別大模型訓練語料折算超100億小時，數據量級差距達數萬倍。真機實采數據質量高，但綁定本體形態、成本高、難以規模化。如何低成本、高效率地獲取海量物理數據，是整個行業必須跨越的障礙。

但方向已經明確，資本正在涌入，技術正在突破。物理AI的ChatGPT時刻，或許比我們預想的來得更快。

黃仁勛在股東大會上的表態很清楚：英偉達計劃在今年、明年以及未來，將50%或更多的自由現金流返還給股東。這家公司對自己的未來充滿信心。而物理AI，正是他們押注的下一個主戰場。

對于我們每一個人來說，物理AI帶來的不僅是投資機會，更是生活方式的深刻改變。當機器能夠理解并操作物理世界，當自動駕駛成為日常，當人形機器人走進家庭，這些曾經只存在于科幻電影中的場景，正在一步步成為現實。

站在2026年這個節點回望，我們或許正處在AI從“虛擬”走向“實體”的歷史轉折點上。而黃仁勛在股東大會上的這番講話，不過是給這個轉折點做了一個清晰的注腳。

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對物理AI這個話題，您怎么看？

聲明：本文僅為財經熱點分析，數據及資料援引公開查詢、公司公告及同花順IFinD，觀點僅供參考，不構成任何投資或消費建議。

       原文標題 : 黃仁勛：“物理AI是下一個萬億級風口”