物理AI底座战争：美国公司General Intuition用游戏录像训练机器人，估值23亿美元

3.2亿美元融资，账上现金充裕

风险信号——

• 成立不到一年，没有公开客户

• 8分钟微调只在办公室环境验证，泛化能力未知

• 没有开源模型或API，生态建设为零

• 竞争者在逼近：NVIDIAHalos for Robotics已有超过40家生态伙伴，Figure、1X等也在探索通用模型

中国物理AI产业的站位：底座能做，但要认清现实

General Intuition的路径揭示了一个关键事实：物理AI的底座层正在形成，而这场竞赛才刚刚开始。

对中国来说，问题不是“能不能做底座”，而是“以什么方式、在什么时间点、投入多少资源做底座”。

1、三条路径，三种选择

中国物理AI产业目前有三类玩家在探索：

第一类：场景驱动派。

第二类：仿真平台派。

第三类：基础模型派。

智元机器人、星动纪元、逐际动力等初创公司，以及百度、华为、字节等大厂——这些玩家在做的事情最接近General Intuition：试图构建通用的物理AI能力。但面临的现实是：算力受限、资本密度不足、技术代差存在。

2、做底座的现实条件

中国做物理AI底座，不是不可能，但要认清三个现实：

第一，算力是硬约束。

训练一个跨场景泛化的物理基础模型，算力需求可能接近大语言模型级别。国内芯片（H20性能约为H100的15%）意味着同样的训练任务，成本是海外的5-10倍。这个差距短期内无法消除，所以中国公司需要更聪明地训练——用更少的算力做更多的事，或者避开“从头训练”，专注“微调+适配”。

第二，资本密度不够。

General Intuition一轮拿3.2亿美元，估值23亿美元。这种级别的融资在国内一级市场越来越困难。但换个角度看，中国不需要复制硅谷的“烧钱路线”。华为昇腾、寒武纪的芯片已经在部分场景可用，DeepSeek证明了“低成本训练”的可能性。中国路径可能是“用工程效率弥补算力差距”。

第三，技术代差存在，但不是不可逾越。

NVIDIA Halos已有超过40家生态伙伴，Google Gemini Robotics在推进，OpenAI有机器人团队——海外确实领先。但物理AI是2024-2025年才热起来的赛道，所有人都在起跑线附近。NVIDIA的优势是GPU生态，不是物理模型本身。如果中国能在特定场景（如工业制造、物流仓储）先跑通，形成数据-模型-应用的飞轮，完全有机会在垂直领域建立底座能力。

3、场景即底座

物理AI的底座，不一定是“一个模型打天下”。更可能的路径是：在特定场景里，数据、模型、应用形成闭环，这个闭环本身就是底座。

所以，中国物理AI的出路，不是“要不要做底座”的二元选择，而是“在哪里做底座”的战略选择：

• 在制造业场景做底座：中国制造业占全球30%，场景密度无人能比。

至于通用物理基础模型——那个“通用的、跨场景的、像GPT一样的大一统模型”——中国短期内大概率不是率先跑出来的。

但这不重要。

底座战争不是一场仗，而是多场仗。在海外巨头争夺“通用底座”的时候，中国公司可以在“垂直底座”上建立不可替代性。

底座战争在海外打，垂直底座在中国打。这才是符合比较优势的分工。

潮涌AI的观点

General Intuition的价值不在于它今天做到了什么，而在于它提出了一个值得验证的命题：物理AI能不能像NLP一样，从“专用模型”走向“通用基础模型”。

2023年，没人相信一个模型能同时写代码、写诗、做法律分析。GPT-3之后，这成了常识。2026年，也没人相信一个模型能同时玩游戏、开机器人、也许有一天能开车。但历史告诉我们，通用化往往是技术革命的转折点。

对中国企业来说，与其担心“数据壁垒被颠覆”，不如关注两个更实际的问题：

第一，游戏数据+物理直觉这个方向，国内有没有公司在做？腾讯、网易、米哈游，手里握着全球最大的游戏数据池，他们有没有技术团队在做类似的事？如果答案是没有，那这是一个空白。

最后，一个判断——物理AI的竞争，2026年下半年将进入“基础模型卡位战”。General Intuition、NVIDIA、Google、特斯拉，甚至中国的头部公司，都会在这个赛道上加码。23亿美元估值是不是泡沫，12个月后见分晓。

但有一点是确定的：谁能在“通用物理直觉”上先跑通，谁就能定义下一代机器人的操作系统。

而这个操作系统，可能比Windows+Android加起来还大。

本文编译自TechCrunch《General Intuition声称只需8分钟真实数据微调，但物理AI“通用基础模型”真的存在吗？》，并在此基础上改写，观点代表潮涌AI立场，不构成投资建议。

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