在上海 WAIC 待了整整四天，每天一萬多步，踏踏實實逛了三天，今年真的火爆到離譜，開展前門票直接搶空，每天一早進場全是長隊，館裡走到那都是人擠人。
而且你隨時能看到名人來逛展，吳曉波，羅振宇隨時偶遇。
現在在機場等飛機晚點，隨便聊聊這幾天逛展感受，很主觀
1.物理AI也就是具身智能，明顯要迎來爆發了，今年直接單獨一整個H3展館全給機器人賽道，參展廠商兩百多家，三百多台真機現場演示，這個產業鏈體量真的不容小覷，未來市場規模可能比生成式 AI 還要大很多。
現在普通大模型、生成 AI，受眾基本都是辦公室白領，下沉人群很難真實接觸到；但具身智能不一樣，實打實能在現實世界跟人互動。
現場到看花眼：人形機器人、四足機器狗、小型家用款、大型工業裝置全都有，能泡茶做家務、火場救援、工廠流水線作業、爬樓的，也有長得好看給人提供情緒價值的！
這些都是普通人看得見摸得著，普及門檻低太多，所以是最火的館。機器人進入家庭也許不要十年了，5 年內你我都會有衝動買個機器人放家裡。
2.各家超節點集體亮相，華為、中興、曙光、新華三、阿里雲等全都拿出自家頂配裝置，看完挺感慨，這塊確實是我們的優勢賽道，思路和早年搞基建很像。
單顆高端晶片我們暫時還有差距，但靠整機櫃叢集、自研高速互聯方案直接補齊短板。就拿華為 Atlas950 舉例，這次展出 16 機櫃 1024 卡版本，配套 256TB 全域統一記憶體，依靠靈衢互聯打通所有機櫃協同。而且它最高未來能夠支援 8192 卡。
不僅僅是在硬體端，輝達 CUDA 生態壁壘雖然很高，華為 CANN、摩爾線程 MUSA、寒武紀 NeuWare 都在持續迭代，國內大大小小智算中心陸續替換，屬於我們自己的算力生態正在慢慢起來，對海外高端算力依賴會越來越低。國產 AI 全鏈路 100% 打通。
3.算力現在不算緊缺了，但所有企業都卡在算力利用率這件事上。現在 AI 企業全都是按 Token 花錢，不少平台使用者越多，Token 開銷越大，根本沒法盈利，國內不少智算中心平時算力利用率才 20%—30%，大量硬體閒置。
所以行業都在卷光互聯、高密度散熱方案，因為這是直接拉高算力利用率，減少 Token 成本的方法，也是全行業眼下最迫切要解決的問題。
4.智能體 Agentic 風潮起來之後，記憶體、CPU 的地位直接拔高。而且我認為這一輪 AI 帶動的記憶體周期，和以往半導體漲價周期完全不同，剛性需求擺在這。
現在可能還不是市場需求最大的時期，因為超複雜的任務模型還駕馭不了，超複雜任務對記憶體的需求更大，所以這輪記憶體周期持續時間會更長。而之前供不應求的訓練 GPU，現在叢集大批次落地，供給寬鬆，單純缺 GPU 的階段已經過去了，記憶體才是接下來的剛需。
5.端側 AI 絕對是大勢所趨，從晶片、輕量化模型到終端硬體，整條產業鏈都在佈局端側。因為端側優勢很直觀：延遲極低、不用聯網，直接對接現實場景，優勢顯而易見。
人有大腦和小腦，未來的 AI，雲端大模型就是大腦，負責深度複雜運算；端側小模型就是小腦，負責即時、輕量的本地互動。像面壁智能昨天發佈的 MiniCPM5 2B 小模型，手機本地就能跑，就是典型的“小腦”產品。今年被行業稱為端側 AI 元年
6.網上很多人吐槽 WAIC 只是我們自己玩，還叫世界人工智慧大會，其實全球 AI 已經分成“三股勢力”了。
美國輝達 GPU+CUDA 生態+頭部大模型企業領跑底層技術。韓國攥著全球近 80% 高端 HBM 記憶體產能，記憶體環節話語權極強。我們的優勢是完整全產業鏈、搭建萬卡超節點叢集的工程能力，還有充足電力支撐智算中心。
而且 AI 下半場拼的是落地應用，國內海量工業、民生消費場景，是我們獨有的巨大優勢。
7.當然，現場也有一些 PPT 概念的 AI 手機，這個我就不多做評價，不點名，總之我個人不看好。
AI 手機最終還得靠大廠，不要企圖去顛覆現在手機的生態，網際網路大廠和手機巨頭建立十多年的移動網際網路商業模式短期無法動搖的。AI 手機，不止 AI 技術本身，生態，利益，商業需要平衡。 (科技狐)