## 395｜2025AI展望：关于AI的“最终幻想”

精挑细淘，得到头条。我是李南南。

今天，我将从两个话题出发，为你提供知识服务。第一个是，第25届中国台北国际电脑展举办，各大厂商发表主题演讲。第二个是，阿里巴巴旗下1688，召开用户吐槽大会。

先来看今天的第一条。上周，6月4日到7日，第25届中国台北国际电脑展（COMPUTEX）正式举办，全球有1500多家相关科技企业参展，英伟达、AMD、高通、英特尔的CEO，都出席展会并且发表了演讲。

而在这些演讲中，最受关注的进展之一还是来自于英伟达的。就在今年3月，在被叫做“科技春晚”的GTC大会上，英伟达刚刚发布了全新GPU架构，Blackwell。

从2008年开始，英伟达每次发布新架构，都采用科学家的名字来命名，比如特斯拉、费米等等。上一代架构叫Hopper，是美国计算机先驱，商业编程语言COBOL之母格蕾丝·赫柏。这回的Blackwell，来自美国数学家、统计学家，大卫·布莱克韦尔。这次英伟达还剧透了下一代架构的名字，叫Robin，来自一名美国天文学家。

目前，基于新架构的Blackwell芯片已经投入量产了，按照英伟达自己的说法，这是“世界上最复杂、性能最高的芯片”。它有2080亿个晶体管，跟上一代Hopper架构的芯片比，Blackwell的推理能力提高了30倍。如果跟8年前的产品比，它的计算能力提高了1000倍，同时能耗下降到了原来的350分之一。

当然，这还不止，英伟达还表示，要建造更强大的机器。比如，把72块Blackwell芯片做成一个巨大的GPU集群，叫做DGX系统，它支持10万亿级别参数的大模型，足够满足一家AI公司的需求。再比如，把很多台这样的DGX系统再连接起来，构成一个庞大的数据中心，这种升级版数据中心，叫“AI工厂”。

这么强大的算力机器，有哪些用途？比如，可以构建各种数字孪生体，像富士康的数字孪生工厂，就接入了英伟达的接口，可以配合智能机器人来搞生产。再比如，英伟达给地球也创建了一个数字孪生版本，这就是名叫“地球2号”的新项目，它能模拟整个地球的运行，预测地球的未来变化。咱们知道，天气的准确预测一直是个难题，而利用这个“地球2号”，人类有可能拥有准确预测天气预报的能力。

英伟达在产品上的野心，不止芯片这一项。横向来看，英伟达布局了数据中心、游戏、自动驾驶、人形机器人等等业务。纵向来看，英伟达从底层的芯片层，自下而上地扩展到了云计算、数字孪生、大模型、软件应用的每一层。

这样的布局背后，英伟达也是想说明，自己的能力，配得上不断上涨的市值。就在5月29日，因为第一财季的业绩表现优秀，英伟达的市值在一天之内，涨了7%，增加了1.35万亿人民币。6月3日，英伟达市值又涨了5%，相当于一夜涨出来一个英特尔。

不过，除了过去的进展之外，大家更关心的还是AI未来的发展。那么，在未来的一段时间，AI又会出现哪些具体的进展呢？

按照英伟达方面的说法，有这么两个要点。

第一，是打破摩尔定律，让AI的算力和速度都持续提升。好多人可能知道， 黄仁勋每次出来发言，都有人会说，照这个发布速度，摩尔定律不是已经失效了嘛。而这回英伟达还一并宣布了未来的发布节奏，英伟达计划在2025年推出Blackwell Ultra芯片，2026年推出下一代AI平台Rubin，2027年推出Rubin Ultra芯片。新架构的更新频率，从两年一次，加速到了一年一次，这就有点要掀翻摩尔定律的架势。

第二，是AI从虚拟空间向真实世界进发，我们会迎来一个机器人时代。黄仁勋在演讲的最后一个环节，请上来了一排人形机器人登台，这些机器人来自波士顿动力、傅立叶智能、宇树科技等各个公司。这表示，AI的下一步是物理AI，也就是AI能理解物理定律，真正从虚拟走向现实，和人类并肩作战。智能机器人时代即将来临，这就是AI的下一波浪潮。

在这儿，咱们可以再补充一个角度。前不久，咨询公司埃森哲发布了2024年的《技术展望报告》，主题是“AI拐点：重塑人类潜力”。埃森哲的结论跟黄仁勋说得有点儿像，这就是，生成式AI正在重新塑造我们这个时代。

具体怎么塑造？埃森哲认为，生成式AI，会从四个方向上影响人类的工作和生活。

第一，是知识管理的方式。向AI提问，这是咱们目前最熟悉的生成式AI的应用，它把人获取信息的方式，从搜索变成了提问。这不光改变了个人做知识管理的方式，对一个企业来说，也是如此。过去员工获取信息，要靠主动搜索，而现在只需要提问题就够了。过程变得更简单，也就更有利于企业积累信息，建立自己的知识库。

第二，是用AI做智能决策。AI不是孤立的系统，而是可以彼此联动，形成一个庞大的生态网络。在这样的网络中，AI不光能被动完成任务，还能自主决策。埃森哲把这样的AI叫做“智能体”，未来在企业中，它有可能成为人类的数字同事，和真人一样，参与工作决策。

当然，到这儿，还是停留在网络世界的层面，而到了第三点，生成式AI会向物理空间进发，把数字空间和现实世界融合起来。通过生成式AI，人类可以建立镜像的数字空间，然后在数字空间中模拟和计算，再用计算结果来反哺真实世界。

比如，远程外科手术，AI可以生成完善的环境信息，提供手术部位的实况细节。去年，浙大邵逸夫医院的一名医生，就通过远程指令，“隔空”为新疆阿拉尔的一名患者切除了胆囊。再比如，温哥华机场，也用了一款空间AI，来实时计算航班和乘客的数据，来优化机场的客流管理。

到了第四点，是更深层次的人机融合，这类似黄仁勋说的物理AI。AI会更深刻地理解真实世界，理解人类意图，并且嵌入到真实世界中。除了训练机器人，AI还可以通过可穿戴设备、脑电波传感，还有眼动运动跟踪等等技术，跟真实的人类产生互动。利用这样的AI，人类可以把自己的一部分思考和行为，外包出去。比如，给残障人士的大脑和假肢之间安装一个AI神经接口，可以让大脑感知到假肢，行动会更自然。

总结起来，这些技术，都指向一个未来，就是扩展人的能力。过去，是人适应技术，而到了生成式AI时代，是技术适应人，技术来配合人的工作，实现人的需求。也许未来就是，只要系统保持开放，所有的创新都将成为可能。

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再来看今天的第二条。6月1日，阿里巴巴旗下的1688，开了一场用户吐槽大会，把买家卖家请到成都，现场交流意见。当天晚上，1688还开了一场演唱会，在B站上有2000万人次观看。

而在这次活动中，很多1688上的中小代工厂都表示，未来他们也想做自己的品牌。

最近几年，从代工到品牌，正在成为越来越多企业的选择，尤其是消费领域。而且他们的做法也越来越新奇，其中也有不少有趣的案例。今天，我们就挑其中的一个，从代工厂转型来的品牌说说。

这个品牌叫衬衫老罗，本来做的是衬衫代工。2021年，自己成立品牌，2022年做到了2.9亿元的销售额，登上抖音衬衫品类第一，还进入了2022年福布斯中国新锐品牌top100。那么，衬衫老罗是怎么做到的呢？咱们看这么几个关键动作。

首先，痛点抓得足够细。衬衫老罗发现，勒肚子、显肚子是市面上男士衬衫的普遍问题。为什么会有这个问题？衬衫老罗收集中国男性的体型数据后发现，一个男人从站立到坐下，肚子的围度会相差5—8厘米。普通衬衫是应对站立姿态设计的，一坐下肚腩就显出来了，就容易把衬衫崩开。

意识到这一点，衬衫老罗就做了一款月牙门襟的衬衫。既能给腹部留出余量空间，又能遮肚腩。衬衫的其他部分也做了专门的设计，人一坐下就能自动伸缩，让肚子更舒服。

产品设计出来，怎么把它推销出去呢？衬衫老罗的方法是，专家式营销。他们的创始人罗鑫华，本身就是专业裁缝出身，他就在直播间里讲衬衫设计的门道。比如，老罗会告诉你说，现代人活动很少有后仰动作，大多数都是向前的，比如开车、开门、弯腰拿东西等等，因此他们就在衬衫背部再留出4厘米的活动空间。

你看，这是不是像我们经常说的，你做到了还不够，关键是让用户意识到你做到了。

再比如，衬衫老罗还有一个产品线，叫致敬27。为什么叫27？因为这里面包含27种尺码。没错，一般的衬衫是6到8个尺码，而衬衫老罗有27个尺码。几乎能够覆盖所有类型的身材。

其次，在营销上，衬衫老罗锁定了一个清晰的目标客群，用他们自己的话说，叫奋斗者。比如，招募用户，只要你认为自己是奋斗者，就可以来参加活动，只要你分享你的梦想和身材数据，就可以获得免费定制的衬衫。你看，这么一来，既有了影响力，又获得了用户的身材数据。再比如，自己造节，每年举办奋斗节之类的活动。而这些动作的目的，就是让品牌有更明显的情绪标识。

从衬衫老罗的案例中，我们能明显看出，代工厂做品牌，有一个先天优势。这就是，他们有强大的用户洞察能力。他们曾经经手的每一件商品，其实都携带着用户的需求信息。换句话说，代工厂做品牌，不仅是制造能力的集中体现，更是用户洞察能力的深度延展。

最后，总结一下，今天说了两个话题。

第一，对AI的未来展望。其中最重要的趋势之一，是AI将从虚拟空间向真实空间进发，以机器人为载体，成为人类的协作伙伴。就像那句话说的，AI也许正在成为新的电力，无处不在。

第二，代工厂怎样做出自己的品牌？我们讲了衬衫老罗的案例。从中我们能看出，代工厂做品牌，最核心的优势不仅是制造能力，还有用户洞察能力。

好，以上就是今天的内容。《得到头条》，明天见。

### 💡 精华要点
- 1. 对AI的未来展望
- 最重要的趋势之一是，AI的下一步，会走向物理AI，也就是AI能理解物理定律，真正从虚拟走向现实，和人类并肩作战。生成式AI时代的技术，是配合人的工作，实现人的需求。未来，只要系统保持开放，所有的创新都将成为可能。
- 2. 代工厂怎样做出自己的品牌
- 代工厂做品牌，有一个先天优势。这就是，他们有强大的用户洞察能力。他们曾经经手的每一件商品，其实都携带着用户的需求信息。代工厂做品牌，不仅是制造能力的集中体现，更是用户洞察能力的深度延展。
