英伟达CEO黄仁勋在2025年GTC大会上演讲，当然少不了标志性皮衣造型，卖铲子依然能够点燃全球科技界热情。看我文章的朋友应该还记得去年 11 月份写过一篇《英伟达CEO黄仁勋获港科大荣誉博士》推文，里面提到了对于人工智能和机器人技术未来发展的深刻见解。
就在刚刚，他提出了AI发展三阶段论。从生成式AI（Generative AI）到代理式AI（Agentic AI），最终迈向物理AI（Physical AI）。个人觉得它不仅为行业划定了技术演进的路线图，更揭示了人工智能从“工具”到“代理”再到“实体”的深层变革逻辑。
生成式AI黄金时代
生成式AI正处于爆发期，从ChatGPT的文本生成到MidJourney的图像创作，AI正在以惊人的效率生产内容。
它的本质是数据驱动的内容生成引擎，通过大规模预训练模型，如GPT-4、Stable Diffusion 将人类的创造力从重复劳动中解放出来，成为生产力的放大器。
营销文案的批量生成、代码自动补全、甚至电影剧本创作，生成式AI已渗透到多个领域。
AI工具升级为代理人
AI发展下一阶段便是代理式AI，它的一个很明显标志是AI 将从被动执行向主动代理的质变。
代理式AI的核心能力在于自主决策、动态学习和闭环行动。它不仅能理解任务目标，还能根据环境变化实时调整策略，甚至与其他AI或人类协作完成任务。
供应链管理中，代理式AI 能够实时监控全球物流数据，预测供应链中断风险，并自主协调备用方案。
医疗诊断中，AI代理不仅能够分析病例，还能结合患者实时体征数据调整治疗方案，并与医生共同决策。
AI 能力的实现，依赖于三个技术突破：
1. 逻辑推理与因果建模：通过强化学习和符号逻辑的结合，AI能够理解任务背后的因果关系，而非仅依赖统计相关性。
2. 多模态交互：融合文本、图像、语音等多模态输入，构建更全面的环境感知能力。
3. 自我优化机制：通过持续反馈闭环，如在线学习、迁移学习，AI 能够在执行任务中不断迭代策略。
代理式AI的终极目标是成为全天候在线的超级代理人，它的应用场景将覆盖金融、医疗、教育等几乎所有领域。
人机协作终极形态
如果说代理式AI是大脑的进化，那么物理AI则是为AI赋予身体。
也就是人工智能与物理世界深度融合，即通过机器人、自动驾驶汽车、无人机等实体设备，让AI具备在现实世界中执行复杂任务的能力。
英伟达推出的Isaac Groot平台，专为机器人开发设计，能够模拟人类行为并采集数据，加速通用机器人的商业化落地。
与丰田公司合作的下一代自动驾驶系统 Thor，算力提升20倍，能够处理城市道路中的突发复杂场景。
物理AI的颠覆性在于，它打破了数字与物理世界的边界。
我认为通过英伟达的Omniverse和Cosmos平台，AI不仅能“思考”，还能“动手”。
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AI三阶段论并非凭空构想，背后是英伟达在算力、算法与生态三方面的系统性布局。
（一）算力爆炸，Blackwell架构的GPU将AI算力提升至2375 TOPS，支持更复杂的模型训练与推理。
（二）算法创新，NeMo微服务等工具链降低了Agentic AI的开发门槛，推动行业快速迭代。
（三）生态构建，从自动驾驶和丰田合作到机器人和宇树科技、小鹏合作，英伟达正在打造跨行业的物理AI生态。
黄仁勋提出了AI扩展定律，就是被大多数人引用的AI Scaling Law超加速趋势。核心观点是传统行业对计算需求的预测严重低估了AI爆发潜力，全球数据中心规模将在2028年突破1万亿美元。
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也暗示着AI技术将呈现指数级增长，远超线性预期。
未来的工作场景中，人类需学会与AI代理分工协作。医生需要更多承担情感沟通与伦理判断，而将诊断方案交给AI代理优化。
需要建立全球统一的AI伦理框架，明确自主决策的边界与责任机制。
教育要培养AI增强型人才，重点提升创造力、批判性思维与跨领域协作能力，而非重复性技能。
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物竞天择，适者生存。AI进化论，本质上是一场关于自主性的技术变革。
改变一直在发生，要善于发现。从生成式AI的被动响应，到代理式AI的主动决策，再到物理AI的实体行动，AI正在逐步突破人类设定的边界。
正如英伟达在CES 2025上发布的Project Digits个人AI超级电脑预示那样：未来的AI将不再是少数巨头的专利，而是像电力一样普惠众生。
（文：陳寳）