雪球0311 聊一下物理Ai和机器人

AGI发展要素与机器人数据价值

AGI的三大核心要素——算力、算法、数据中，机器人产业数据采集被视为现阶段补足数据短板的关键。物理AI通过模拟人类实体操作（如洗衣、晾衣等动作），可获取互联网缺失的复杂场景数据，其数据规模优势可达现有互联网数据的十倍以上。马斯克部署十万台擎天柱机器人，本质是构建物理AI数据采集场景，为Scaling Law失效问题提供解决方案。

资本开支与产业链定位

机器人当前在AGI资本开支预期中的定位类似于GPU等算力基础设施需求。根据产业预测，2027-2028年全球百万台机器人落地将带动五千至万亿级资本开支。Figure公司“机器人造机器人”的模式本质是合成数据扩展，与英伟达的算力扩张逻辑形成协同。

当前产业风险与市场动态

国内供应链竞争风险凸显，部分国内供应商股价新高，但机构筹码集中在机器人板块（如TPSH、HLYY等），形成抱团现象。市场对技术进展存在分歧：王兴提出2025年专用大模型目标，显示当前机器人尚未达到类似GPT-3的技术成熟度。此外，板块出圈可能引发阶段性顶部风险，但散户资金尚未大规模介入机构持仓标的。

技术落地与资金流动趋势

AI落地面临算法与场景适配的强限时挑战，产业界更倾向选择英伟达而非国产替代方案。全球资本配置转移推动港股科技板块成为外资避险方向，A股科技股高度联动恒生科技指数。长期需关注国内增量资金能否对冲外资波动，避免市场被外部流动性主导。