谁将市值突破万亿美元：成为中国的“礼来制药” #投资 #创新药#恒瑞医药 #药明康德

大阴线，当心被淘汰了！

是什么资金在买？

#模型时代# 黄仁勋达沃斯首秀：AI是人类史上最大基础设施建设，现在才投了几千亿 黄仁勋今年第一次参加了达沃斯，和贝莱德CEO Larry Fink做了一个对话。后者在达沃斯2026开场就甩出一个数据：NVIDIA 1999年上市以来年化回报率37%，同年上市的贝莱德是21%。"想想看，如果全球养老基金当年投了英伟达IPO，大家的退休金会是什么样？" 当然，黄仁勋的回应很有意思。他说自己IPO后卖了股票给父母买了一辆奔驰S级，"那可能是世界上最贵的车了"。 他这次讲的内容，基本此前都提过，不过有两点做了强调：1、AI投资远不是泡沫。我用一句俗套的话来讲，远不是结束，甚至不是结束的开始，顶多是开始的结束。2、对欧洲的建议是，抓住物理AI这波机会，既然互联网软件时代错过了，接下来千万别错过了。 一、AI的本质：一块五层蛋糕 黄仁勋开场就纠正了一个常见误解：大多数人以为AI就是ChatGPT、Claude这些模型，但模型只是中间一层。 完整的AI产业是五层结构：最底层是能源，因为AI需要实时生成智能，实时就意味着持续耗电；第二层是芯片和计算基础设施，这是英伟达的主场；第三层是云服务；第四层才是AI模型；最顶层是应用，金融服务、医疗、制造业的具体场景。 "去年是AI的关键年份，为什么？因为模型层进步太快，顶层的应用终于可以跑起来了。" 这五层结构解释了为什么AI投资规模如此惊人。台积电刚宣布要建20座新芯片厂，富士康、纬创、广达要建30座AI服务器工厂，美光在美国投资2000亿美元。"我们现在投进去几千亿，但要建成这个基础设施，需要的是几万亿。" 二、2025年AI的三个关键突破 黄仁勋把2025年称为AI技术层的转折年，发生了三件大事。 1、从语言模型到Agentic AI（智能代理） 早期模型有个大问题：幻觉太多。2025年，模型开始能够做研究、做推理，把复杂问题拆解成步骤，一步步找答案。"语言模型进化成了我们叫Agentic系统的东西——它不只是回答问题，它能替你完成任务。" 2、开放模型的爆发 DeepSeek的出现是一个标志性事件。"很多人对DeepSeek感到担忧，但它实际上是第一个开放的推理模型。"开放模型让企业、大学、创业公司都能基于这些模型做定制化开发，不必从零开始。 3、物理AI的突破 不只是理解语言的AI，还有理解物理世界的AI——蛋白质结构、化学分子、流体力学、粒子物理。"蛋白质本质上也是一种语言。"黄仁勋举了礼来制药的例子：他们意识到AI在理解蛋白质和化学结构上取得了巨大进步，可以像和ChatGPT对话一样和蛋白质"对话"。 三、AI会抢走工作吗？放射科医生的十年实验 这是整场对话最有意思的部分。Larry Fink问：AI会不会导致大规模失业？黄仁勋用了一个十年跨度的真实案例来回答。 "十年前，所有人都认为第一个被AI消灭的职业是放射科医生。因为AI最早达到超人水平的能力就是计算机视觉，而放射科医生的核心工作就是看片子。" 十年后的结果呢？AI确实100%渗透进了放射科的每个环节。放射科医生确实在用AI看片子。 但放射科医生的数量上升了。 为什么？黄仁勋提出了一个分析框架：区分工作的"目的"和"任务"。 放射科医生的目的是什么？帮助病人诊断疾病。看片子只是完成这个目的的任务之一。AI让看片子这个任务变得无限快，医生就有更多时间和病人交流、和其他医生协作。结果是医院能看更多病人，收入增加，雇更多放射科医生。 护士也是同样的逻辑。美国缺500万护士，护士一半时间在做病历记录。用AI做转录和记录后，护士能花更多时间照顾病人，医院能接诊更多病人，然后雇更多护士。 "如果你在我们俩身上装个摄像头，你会觉得我们俩都是打字员——我整天都在打字。如果AI自动化了文字预测，是不是我们就失业了？显然不是，因为打字不是我们工作的目的。" 四、发展中国家的机会：AI是最容易用的软件 黄仁勋对发展中国家的建议很直接：每个国家都应该把AI当基础设施来建。 "你有电力，有公路，你也应该有AI。你当然可以进口AI，但现在训练模型没那么难了，开放模型这么多，用你们本地的专业知识，你们完全可以创建自己的模型。" 他认为每个国家都应该利用自己的"自然资源"——语言和文化——来发展本国AI，让国家智能成为生态系统的一部分。 更重要的是，AI是人类历史上最容易使用的软件。"两三年时间，用户接近10亿。" "过去我们要学习如何给计算机编程。现在你只要对计算机说：我不知道怎么用AI，你教教我。它就会教你。你想建个网站？告诉它，它会问你想要什么样的网站，然后帮你写代码。" 没有计算机科学学位的人，现在也可以成为程序员。AI很可能会缩小而不是扩大技术鸿沟。 五、给欧洲的建议：别卷软件，卷机器人 黄仁勋对欧洲的分析很精准：欧洲的工业制造基础极其强大，这是巨大优势。 "美国主导了软件时代。但AI是不需要写代码的软件——你不是编写AI，你是教AI。" 他给欧洲的建议是：趁早入场，把工业能力和AI结合，进入物理AI和机器人领域。"机器人是欧洲国家百年一遇的机会。" 深度科学研究在欧洲依然很强，现在可以用AI加速发现。但前提是：欧洲必须认真提高能源供应，才能投资基础设施层，才能有丰富的AI生态系统。 六、AI泡沫论？GPU租金在涨 Larry Fink问：AI是不是泡沫？黄仁勋给了一个很实在的检验方法。 "英伟达现在有几百万个GPU在云端，到处都是。你现在试试去租一个英伟达GPU，非常难。GPU租赁的现货价格在涨——不只是最新一代的，两代前的GPU现货价格也在涨。" 为什么？因为新创建的AI公司太多，转向AI的研发预算太多。礼来就是例子：三年前研发预算全是湿实验室，现在越来越多转向AI超算。 2025年是风投历史上最大的投资年之一，超过1000亿美元，大部分投向了AI原生公司——医疗、机器人、制造、金融服务领域的AI创业公司。"这些公司在建应用层，他们需要基础设施，需要我们的投资。" 黄仁勋最后的呼吁很直接："这是人类历史上最大的基础设施建设。参与进来。" 总结 黄仁勋这场对话的核心信息可以归结为：AI不是一个产品，是一整套基础设施，从能源到芯片到云到模型到应用，每一层都在爆发式增长。2025年模型层的三个突破（Agentic AI、开放模型、物理AI）让应用层终于可以起飞。至于AI替代人类工作的担忧，关键是区分工作的"目的"和"任务"——AI自动化的是任务，而不是目的。 对于不同地区，他的建议也很明确：发展中国家要把AI当基础设施建，利用语言和文化这些"自然资源"；欧洲要发挥工业制造优势，押注物理AI和机器人；所有人都要认识到，我们才投了几千亿，完整建设需要几万亿——现在入场正是时候。 核心归纳 Q1: AI产业的完整结构是什么？ 五层架构：能源→芯片/计算基础设施→云服务→AI模型→应用。大多数人只看到模型层，但经济价值最终在应用层产生，而应用层需要下面四层支撑。目前全球投入几千亿美元，完整建设需要几万亿。 Q2: AI会不会导致大规模失业？ 要区分工作的"目的"和"任务"。放射科医生的目的是诊断疾病，看片子只是任务。AI让任务无限加速后，医生能花更多时间在目的上，医院能服务更多病人，反而雇更多医生。十年的真实数据证明：AI 100%渗透放射科，但放射科医生数量上升了。 Q3: 2025年AI最重要的三个技术突破是什么？ 一是Agentic AI，模型从回答问题进化到能拆解任务、做研究、执行工作；二是开放模型爆发，DeepSeek等让企业和创业公司能基于开放模型做定制开发；三是物理AI，不只理解语言还理解物理世界——蛋白质、化学、流体力学，礼来制药的合作就是典型案例。

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