“在這些演講中，物理AI、混合AI、空間智能等幾大焦點，並非割裂，而是一個協同進化的生態系統。”

文 /巴九靈

拉斯維加斯，飛機已落地，開年第一週，許多人奔赴CES，一年一度的科技春晚拉開序幕。

這幾日的焦點，在人和他們說的話。

1月4日、5日，展會正式開始前兩天，是CES的媒體日，許多公司會選擇在此時發佈新品。與往年一樣，這兩天幾乎變成了一場全球AI頭部公司的“掌門人峯會”：英偉達創始人黃仁勳、AMD董事長蘇姿豐、英特爾CEO陳立武、聯想集團CEO楊元慶、高通CEO克里斯蒂亞諾·阿蒙……紛紛亮相併發表演講。

但這些演講並不止於新品發佈，更像是一次對企業技術路徑和產業佈局的表態，每一句判斷，都會被世界反覆拆解、思考。

對此，資深科技自媒體人莊明浩表示，CES本來是消費電子展，但看英偉達和AMD，尤其是黃仁勳的演講，其實基本上已經完全沒有針對“消費市場”的內容描述，全部都是當前AI敘事下，數據中心所需要的GPU，以及所謂“物理”世界極限這樣的宏大命題，我們人類的消費品似乎真的已經不那麼重要了。

而隨後四天，當主舞臺的燈光逐漸暗下，展館的大門一扇扇打開，CES的正式展期纔剛剛開始。據報道，超250萬平方英尺的展區，吸引了全球超過4000家參展企業和十幾萬參會者。機器人、AI PC、智能眼鏡等最熱門的科技產品，都將在此亮相。

CES 2026開幕

中國企業的身影同樣密集。既有聯想、海信、TCL等老牌廠商，也有宇樹科技、智元、雲深處等機器人公司，在洗地機、割草機、爬樓機、泳池清潔機等細分領域，中國廠商的身影也不會缺席。

正如黃仁勳在演講中反覆強調的那樣：“AI競賽已經開始，所有人都在努力達到下一個水平。”

那麼，在第一天的多場主題演講中，各大AI企業的掌門人都是如何解讀行業趨勢，又是如何描繪各自企業的未來藍圖？據未可知人工智能研究院院長杜雨所總結：

黃仁勳的核心邏輯是AI必須理解物理世界的常識，才能真正與現實世界互動。從商業邏輯來講，現實世界的天花板比線上世界更大。

黃仁勳這次穿上了鱷魚皮

英特爾強調混合AI和端側，本質上是現實世界有很多場景是需要端側AI的，比如醫療、金融、工業，強調數據隱私、低延遲、零斷網。

AMD的蘇姿豐說未來幾年計算能力需要再提升100倍，本質上是在解決“算力荒”的問題。AMD的戰略是用更高性價比的算力，搶奪英偉達的數據中心市場。

應蘇姿豐邀請而來的“AI教母”李飛飛，則再次強調了“大語言模型終究受制於語言本身”這個天然的侷限性，她認爲，語言是用來描述世界的工具，但不是世界本身。

從物理AI、混合AI、端側AI，到算力、空間智能、AI代理……在這些主題演講中，或新或舊的概念，共同勾勒出了未來AI發展的全景圖。我們整理了十四句與未來AI發展有關的金句，它們爲這個飛速發展的AI時代留下了一個小小的時間標記，留待未來驗證。同時，我們也邀請了相關領域的專家，對這些洞見發表了各自的看法。

十四句金句整理

1.“物理AI的ChatGPT時刻即將到來。”

——黃仁勳

2.“物理AI的突破，讓AI從屏幕走向了我們的物理世界——這恰逢其時，因爲世界正在建設各種各樣的工廠，用於芯片、計算機、救命藥物和AI。隨着全球勞動力短缺的加劇，我們比以往任何時候，都更需要由物理AI和機器人技術驅動的自動化。”

——黃仁勳

3.“今天我想要談一點AIpamayo，這是我們在自動駕駛汽車方面所做的工作——我們不僅開源了模型，還開源了我們用來訓練這些模型的數據。因爲只有這樣，你才能真正信任模型的來源。我們開源所有模型，我們幫助你們從中製作衍生品。”

——黃仁勳

4.“如果你看世界的模型，OpenAI生成的Token比其他任何模型都多，而第二大羣體，可能是開源模型。我的猜測是，隨着時間的推移，開源模型可能會成爲第一名。”

——黃仁勳

5.“我們相信，隨着人工智能能力的不斷提升，本地化計算只會變得越來越重要，第一，本地化程度越高，延遲就越低，因此性能也越好；第二，AI越本地化，就越安全，也越真正“屬於你”；第三，AI推理每一次都要花錢，雲端集中計算存在成本與帶寬瓶頸，而本地化計算通過減少傳輸和基礎設施依賴，能顯著降低整體成本；第四，對企業而言，本地計算的核心價值不在性能，而在於讓數據、智能與控制權重新回到自己手中。”

——Perplexity CEO斯里尼瓦斯

6.“混合人工智能時代開啓……本地AI安全地執行任務，將數據保留在機器上，而云端AI則負責全局推理、規劃和多智能體編排。”

——英特爾戶端計算事業部高級副總裁吉姆

7.“你將在智慧城市、工廠、醫療保健和各種自動化系統等關鍵領域中，看到數百種不同外形尺寸的邊緣設備，它們需求巨大且不斷增長。”

——英特爾戶端計算事業部高級副總裁吉姆

8.“AI的用戶數量，已經從最初的100萬人，躍升至如今超過10億活躍用戶……我們預計，AI的活躍用戶數量將增長到超過50億人，AI將真正融入我們生活的方方面面，就像今天的手機和互聯網一樣。”

——蘇姿豐

9.“我們現在擁有的算力，遠遠不足以支撐AI能做到的一切……爲了讓AI無處不在，我們需要在未來幾年內將全球算力提升一百倍，或者在未來五年內提升超過十倍。”

——蘇姿豐

10.“未來，一個國家的GDP增長，很大程度上將由其可用算力決定。”

——OpenAI總裁格雷格

11.“讓我興奮的是，現在出現了新一代人工智能技術，包括具身人工智能和生成式人工智能，我們終於可以賦予機器更接近人類水平的能力——空間智能。”

——李飛飛

12.“我們正在從‘被動理解世界的系統’，走向‘幫助我們與世界互動的系統’。”

——李飛飛

13.“如今大多數AI助手都是反應式智能體，你打開一個應用程序，然後提問以獲得回應，但是當AI在設備上快速運行且始終處於開啓狀態時，它就可以主動爲你執行任務。”

——Luma AI CEO阿米特

14.“2026年將是AI代理元年，AI將能夠幫助你完成更多任務，甚至有望完成整個任務的端到端，而不是僅僅做一些零碎的工作。”

——Luma AI CEO阿米特

大頭有話說

胡延平

上海大學特聘教授

智能科技產業與智能經濟研究學者

黃仁勳所言“物理AI的ChatGPT時刻到來”，如果更具體地定位，2026年可能是物理AI的GPT3—GPT3.5時刻，也就是進步顯著，但還不能給予過高的預期，尤其機器人的“大腦發育”。不過，自動駕駛的L3量產時刻今年到來，這一點是比較確定和樂觀的。

此外，AMD和英偉達都在強調從芯片到主機和集羣的全棧AI能力，產品從芯片算力、開發環境到垂直應用，面向多個垂直場景全線佈局而非單點突破。尤其AMD後起直追，在已經實現從數據中心到個人設備的完整AI佈局的基礎上，產品性能又有顯著提升。

李飛飛展示了World Labs旗下首款商用世界模型Marble，目標是生成持久存在、可導航且一致的三維世界，助力人類的創造力而不是替代人，也和她過去提出的“以人類爲中心”的AI發展理念相契合。

李飛飛發表演講

接下來，這屆CES 2026我會關注五個重點：一是機器人等具身智能，二是智能眼鏡等智能設備，三是智能駕駛L3產業鏈，四是訓練與推理計算架構以及終端與邊緣AI算力變化，五是在傳感算法基礎上模型能力的注入給智慧健康領域帶來的變化。

AI產業鏈意義上的“AI中國鏈”已經成型，AI技術與應用意義上的“AI中國環”也已經閉環，中國企業在推出琳琅滿目的創新產品的同時，有希望爲世界提供更多解決方案。

杜雨

未可知人工智能研究院院長

中國社會科學院技術經濟學博士

幾場演講聽下來，我的感受是，“算力軍備競賽”已經白熱化。三家巨頭都在強調算力，但路徑完全不同：英偉達追求絕對性能，AMD追求性價比，英特爾追求邊緣普及。這讓我想到近期扎堆上市的國產GPU四小龍，也是各有千秋。這也意味着未來2—3年，芯片價格戰、性能戰會非常激烈，對創業公司和企業客戶是重大利好——算力成本將大幅下降。

中國在芯片製造上短期追不上，但在AI應用硬件上很猛。CES展會現場的機器人企業中，中國企業佔到一半以上，宇樹人形機器人、智元機器人、追覓掃地機器人，全是中國的。機器人還只是典型代表之一。這是因爲中國市場大、場景多、迭代快。因此，我對中國創業企業的建議是：錯位競爭、長期主義。

張孝榮

深度科技研究院院長

演講中，黃仁勳的觀點不僅是技術升級，更是範式轉移。以前的AI是“鍵鼠交互”，現在的AI是“視覺和語言交互”，而黃仁勳定義的“物理AI”是“行動交互”。他通過Cosmos模型（看視頻學物理規律）和Newton引擎（實時物理計算），試圖解決AI的“幻覺”問題——讓機器明白“水是流體、玻璃是脆的”。這是爲了讓AI能在工廠和家庭中安全地幹活，而不僅僅是寫詩畫畫。

AMD和英特爾兩家都回避了與英偉達GPU的直接競爭，各自另闢蹊徑：

蘇姿豐展示了AMD在AI產業鏈中的位置。她強調的Helios系統和針對PC的Ryzen AI 400系列，傳遞出一個明確信號：算力競爭是持久戰，AMD已經準備好接招，且更注重端側和成本效益。AMD的策略更像是“務實的理想主義者”，強調的“突破算力瓶頸”，本質上是降低AI的使用門檻。如果算力成本降不下來，中小企業玩不起，AI生態就會枯萎。

蘇姿豐介紹AMD Instinct MI455X GPU

英特爾強調的“本地計算”，其實是在英偉達強大的雲端壟斷下，尋找一條讓AI落地到普通用戶手中的差異化生存之路。英特爾確實是在打一場“防禦戰”，但也是一場“必贏之戰”——它們看到了一個痛點：並非所有AI任務都需要去雲端。隱私問題（如家庭監控）、延遲問題（如遊戲響應）、成本問題，都要求算力下沉。英特爾通過在PC和邊緣設備部署NPU（神經網絡處理單元），是在構建AI時代的“毛細血管”。如果AI只存在於雲端巨頭手裏，那是不健康的；英特爾在試圖讓AI真正“無處不在”。

幾場演講的核心概念，物理AI、本地計算、突破瓶頸、空間……勾勒出了AI從“雲端大腦”走向“實體世界”的完整路徑。

結合CES 2026的風向，我對未來的感受可以用三個詞概括：“智能體、具身智能、技術方案”。

1.AI將從“對話框”裏走出來：未來不再只是Copilot（副駕駛），而是Co-worker（同事）。我們期待看到AI智能體（Agent）能幫我們訂票、操作軟件，甚至通過機器人幫我們打掃房間。

2.硬件形態的爆發：2026年將是人形機器人和AI定義汽車大爆發的一年。我們將在工廠和道路上看到更多形態的AI物理實體。

3.成本的下降：隨着英偉達Rubin架構和AMD/Intel方案的推出，AI推理成本將大幅下降。這意味着我們將看到更多便宜好用的AI應用，而不僅僅是昂貴的奢侈品。

劉興亮

知名數字經濟學者

工信部信息通信經濟專家委員會委員

在這些演講中，物理AI、混合AI、空間智能等幾大焦點，並非割裂，而是一個協同進化的生態系統。AMD和英偉達在雲端提供近乎無限的算力，驅動模型變得無比強大，然後，這些能力通過英特爾的混合架構和李飛飛所展望的多模態模型，分發到我們身邊的設備上，最終通過英偉達倡導的物理AI和機器人技術，在現實世界中產生價值。

在這個宏大的圖景中，中國企業絕非旁觀者，而是至關重要的參與者，並有望在以下幾個領域扮演關鍵角色：

應用創新的主戰場：中國擁有世界上最龐大、最多元的應用場景和市場需求。在電商、社交、移動支付、智慧城市、製造業等領域，中國企業可以將全球領先的AI基礎模型和硬件，與本土化的深刻洞察相結合，催生出世界級的AI應用創新。例如，在AI賦能供應鏈、個性化推薦、工業自動化等方面，中國有巨大優勢。

硬件產業鏈的關鍵一環： 中國在全球電子製造和供應鏈中佔據核心地位。從服務器製造、AI終端設備（PC、手機、機器人）到數據中心建設，中國企業是將先進AI技術轉化爲實體產品並實現大規模交付不可或缺的力量。

特定領域的技術突破者： 在AI芯片設計（如華爲昇騰、寒武紀等）、自動駕駛（如百度Apollo、小鵬、華爲Inside模式）、機器人等領域，中國企業已經積累了深厚的技術實力。面對國際競爭，他們有望通過聚焦特定垂直領域，實現差異化的技術突破，並依託國內市場形成規模效應。

開源生態的積極貢獻者： 越來越多的中國科技公司擁抱開源，向全球貢獻代碼、模型（如DeepSeek）和數據集。這有助於提升中國在全球技術社區的影響力，並從協作中獲益。

CES 2026描繪的未來是清晰而激動人心的。中國企業需要發揮自身在市場、供應鏈和應用創新上的優勢，一方面積極融入全球技術生態，另一方面勇於在覈心技術上攻堅克難。未來的AI世界，必將是一個多極、協作、充滿競爭的精彩舞臺，中國企業註定是臺上的主角之一。

本篇作者 | 蔣紫涵 | 責任編輯 | 何夢飛

主編 | 何夢飛 | 圖源 | VCG、網絡