AI的物理觉醒：从数字神坛到现实世界的最后一公里

最近的心情真是如同过山车，起伏不定。

前几天，我兴致勃勃地前往比亚迪，本想体验一番极速驾驶的乐趣，没想到意外让耳朵挂了彩；当时，现场医生建议缝合，我瞥了一眼周围环境，心里不禁打鼓：这要是处理不当，留下疤痕可怎么办？

最终，我咬牙拒绝了，决定回北京再作打算。

谁知回到北京医院，医生却摇摇头，告诉我已经错过最佳缝合时机，无需再缝，但需要每天来换药；这一周都得往医院跑，谁能受得了这种折腾？

于是，昨天我就戴着一个造型颇为“赛博朋克”的耳朵保护罩，去参加了腾讯的一场高规格会议。现场朋友们看到我这副模样，眼神里满是好奇，纷纷问我是不是又在搞什么前卫艺术。

真是令人哭笑不得。更让我郁闷的是，会议内容目前保密，得等后续播出才能公开，所以听完之后，我感觉内心比耳朵还要难受。

说实话，去之前我抱着近乎“朝圣”的心态；毕竟都2025年底了，DeepR1已经开源，GPT-5.1也彻底革新了交互体验，我以为大佬们会举杯庆祝。

结果呢？我被浇了一盆冷水，透心凉的那种。如果说上半年AI圈还在狂欢，那昨晚的会议，更像是在“冷静算账”。

既然不能透露具体发言者，我就脱敏处理，把现场听到的那些扎心逻辑，揉碎了分享给大家。

会上竟达成了一个有些反常识的共识：那些只存在于屏幕中的AI，哪怕智商超高，如果无法解决物理世界的“最后一公里”问题，也不过是高位截瘫的天才。

01

为什么这么说？我最受触动的一个观点，来自一位造车新势力的创始人。这位老板平时言辞犀利，但昨天却格外诚恳。他说了一句话，让在场所有做大模型的人都沉默了：小时候没人教你怎么走路，你一岁就会了。但现在为了教机器人迈出第一步，我们把头发都熬白了。这句话揭示了一个被忽视的残酷现实：AI在数字世界是“神”，在物理世界却成了“巨婴”。

我们总以为AI既然能创作出莎士比亚风格的诗句，那让它倒杯咖啡应该轻而易举吧？大错特错。

在数字世界里，数据是整洁的，规则是明确的；但在物理世界里，家里养的狗遇到床头柜知道绕行或掉头，而你让一个价值几十万的机器人去，它可能就卡在那里“思考人生”。

为什么？因为物理世界没有“撤销键”。

我给大家算一笔账：过去互联网大厂，10万人管理100万台服务器。服务器是标准产品，放在恒温恒湿的机房，死机了重启就行。

未来如果真如大佬们预测，要管理1000万个“智能体”（如机器人或车辆）。这些家伙是在物理世界四处活动的。

一个机器人被床头柜绊倒，一个机械臂打碎老太太的花瓶，甚至一辆车在暴雨中传感器失灵——这其中的运维成本、售后成本、法律赔偿成本，足以拖垮任何一家万亿市值的公司。

所以，那位大佬提出了一个形象的词：“蚁群效应”；未来的AI不会是一个超级大脑控制一切，而是像蚂蚁一样，每个终端都有自己的“小脑”，自主决策，自主行动。

这意味着什么？

意味着2026年的红利，不在那些花哨的聊天软件里，而在“含工量”；谁能把AI嵌入汽车、机床，甚至那个只会扫地的圆盘里，让它真正像人一样工作，谁才是赢家。

好了，别只盯着屏幕了，去泥地里看看吧。只有进入物理世界，AI才能从“敲键盘的”变成“拿扳手的”。

02

关于大模型还能不能变得更强大，昨天几位顶尖科学家（包括某顶级研究院院长和清华教授）争论得相当激烈。

市面上的主流论调是：大力出奇迹，参数越大越好。但昨天的内幕是：Scaling Law（尺度定律）虽未失效，可文本数据的红利已经耗尽。

现在的模型，就像一个“背完图书馆所有书的做题家”，你再喂它更多文字，它的智商也很难突飞猛进。那怎么办？

现场的共识指向一个新方向：从视频中学习。这个逻辑非常吸引人。以前AI靠阅读“文字描述”来理解世界，它知道“苹果”这个词，但没见过苹果落地的样子。

现在，我们要让AI观看视频，理解物理规律，把握“因果”关系。

但这又带来了新的算力账本问题：处理文本的算力消耗若是1，处理视频的消耗可能高达1000。如果未来AI都依赖视频进化，现有显卡根本不够用。

这也是为什么昨天一位做国产芯片的大佬，虽然话不多，但底气十足。毕竟在淘金热中，卖铲子的人永远最赚钱。

而且，还有位教授提出了一个精彩观点：模型密度。未来的趋势不是把模型越做越大，而是越做越小、越做越密。

要把一个几千亿参数的大脑，塞进手机里，塞进眼镜里。别再迷信“大参数”了。未来如果你看到一个AI，能在断网时于手机端流畅运行，那才是真正的神器。

03

好了，聊完技术，最后还得谈谈钱。这也是让我这种“务实派”最感信仰动摇的地方。

一位管理几十亿美金的投资人，在现场直言不讳：大模型的商业模式，太难了。现在的To C AI产品，很多都是“奶头乐”。比如AI陪聊、AI哄睡、AI生成头像。

算一笔账：你为了让AI陪你聊聊天，每月付19.9元。但这背后，大模型推理的电费、算力折旧费、还有程序员修bug的成本，可能远超收入。

传统互联网是“羊毛出在猪身上”，靠广告盈利。但在AI时代，推理成本太高，这羊毛根本剪不动；除非你有苹果那种“强行收税”的硬件入口，否则To C商业模式目前看像个无底洞。

那钱在哪里？

一位白发苍苍的工程院院士，讲了一个“烧锅炉”的故事，全场肃然起敬。这是真硬核。

在炼镁工厂，以前需要三位老师傅：一个看火、一个配料、一个操作。炉温几千度，稍有不慎，一炉料就废了，还可能出人命。

现在他们用AI打造了“数字孪生”，把老师傅请到两百米外的空调房里。老师傅喝着茶，看着屏幕，AI自动调温、自动配料。

这意味着什么？对老板来说，废品率下降，能耗降低，这就是纯利润。对老师傅来说，不用吸粉尘了，工资照拿，这就是福报。

这才是AI的终局。

让那些高危、高能耗、高成本的环节，把人解放出来。To B虽苦，还要破解数据孤岛，还要面对老板的挑剔，但那是真正的饭碗。To C虽爽，流量易逝，但那可能是泡沫。

散会后，我在外面等车，站了一会儿，耳朵虽然隐隐作痛，但脑子格外清醒。

2025年，其实是AI祛魅的一年。我们终于从把AI当作“神学”膜拜，回归到把它当作“工学”使用。

对我们普通人来说，这是好消息。那个能写出漂亮文案的AI，替代不了你；因为它不懂在客户皱眉时递上一杯热茶，不懂在这个复杂的物理世界里，如何体面地处理一地鸡毛。

对创业者，我也有句不中听的建议：如果你还在做“套壳”应用，还在做那种“没有现金流”的流量生意，赶紧收手。

那是草台班子。去工厂，去车间，去那些满身油污的地方。只有在那里，AI才能从“敲键盘的”变成“拿扳手的”。

这世界变化太快，唯一的解药，就是保持清醒，或者，实在不行，咱就多攒点养老金吧。