AI的每一次调整，都是上车机会

黄仁勋多次在采访中表示，AI的发展基于缩放定律，以算力为基石，将经历四个演进阶段：

第一阶段为当下的多模态大模型，主要表现为被动响应，依赖Blackwell架构GPU提供算力，这类推理模型是通往智能体的过渡形态；

第二阶段预计在2‑5年后，将诞生能独立处理商业事务的AI智能体，通过Agent化、智能体互联以及对接人形机器人来实现具身智能，有望在五年内于大多数经济领域超越人类；

1.第一步：多模态大模型走向智能体化。多模态模型不再只是被动回答，而是封装成独立的AI智能体，能够自主调用工具、联网搜索、编写代码、管理软件、完成长期且多步骤的任务；2025年被他视为智能体元年，OpenClaw这类智能体平台是该阶段的代表产品，如同当年的iPhone；

2.第二步：智能体之间的互联互通。借助A2A（Agent‑to‑Agent）协议，大量AI智能体相互协作，自主分工去完成大型复杂项目，不再需要人类逐一发出指令；

3.第三步：落地物理世界，即物理AI。数字智能体打通现实环境，连接人形机器人、工业设备、传感器；英伟达的Cosmos物理世界大模型、Isaac人形机器人便是为此布局，赋予AI感知现实环境、操控实体硬件的能力，实现从数字智能到现实智能的跨越，也就是具身智能；

第三阶段预计在5‑15年，数字与物理智能深度交融，AI能够自主开展前沿科学研究，依托四项缩放定律不断进化，英伟达提供全栈算力设施；

当物理AI大规模成熟时，系统将不再依赖人类持续微调或投喂数据，而是具备类似人类的终身自主学习、理解常识、保持长期记忆、进行因果推理、产生情感共情以及跨领域迁移学习的能力，能够自主探索全新行业、进行科学研发和基础研究；

这一阶段的核心目标：AI不再仅仅是执行人类交付的任务，而是可以自主确立长期目标，独立开展生物医药研发、新材料开发、基础物理研究；算力集群将演化为大规模的“AI超级工厂”，英伟达的角色是提供全栈式算力基础设施，涵盖云端超算、本地AI‑PC、机器人端侧芯片，全面支撑AGI的运行；

第四阶段是远期的超级智能。整体智力远超人类，需历经前序阶段方能到来，届时人类需依靠自身特质建立优势，同时做好安全管控。整体演进的核心在于算力驱动的缩放效应，英伟达构建全栈软硬件基础设施以支撑AI的飞跃；

黄仁勋对AI产业的展望跨度长达二十年，我们保守估计十年，再保守估计五年，其长期发展都是没问题的。在这五年里，AI产业层面必然保持高速增长，而在高速增长期，回调就意味着机会。