文章核心观点 - 人工智能创新的焦点正从软件和大型语言模型转向物理基础设施和硬件 这是决定模型在本地或云端运行规模的关键瓶颈 且其影响远不止于此[1] - 物理人工智能和机器人技术可被视为一种防御性投资 同时具备进攻性增长潜力 并日益成为国家政策重点 投资者可通过特定基金捕捉这一结构性转变[6][7][8][9] 行业趋势与焦点转移 - 行业创新正从图形处理器扩展到光子学等领域 并延伸至数据中心、边缘设备和自动驾驶汽车 这些技术在边缘侧创造价值[3] - 人工智能日益在现实世界中显现 通过机器人和边缘设备从工厂车间和数据中心走出 融入日常生活[5] - 超大规模数据中心计划资本支出约8000亿美元 同时在图形处理器、中央处理器和专用集成电路领域存在激烈竞争 企业竞相“拥有整个技术栈”[5] - 推动纳米尺度物理及数据和物理对象传输前沿的公司 有望在全球GDP中占据越来越大的份额[5] 投资逻辑与市场机遇 - 物理人工智能作为防御性投资 其自动化效益不受最终胜出的AI模型、数据中心或存储芯片影响 每次创新飞跃都能提升机器人能力与投资回报率 从而扩大其可寻址市场并加速采用曲线[6] - 机器人技术和物理人工智能正成为政策重点 例如中国和日本的国内物理人工智能政策 以及美国对国内供应链的投资 这带来了超越数据中心的重大现实世界影响机遇[7] - 机器人技术和人工智能具备进攻性增长角度 可帮助解决获取高质量服务和护理方面的差距 随着机器人技术超越工业用途进入日常消费和政府支出领域 这将完全是新增支出[8] - 投资者可通过ROBO Global人工智能ETF和ROBO Global机器人及自动化指数ETF等针对性基金 直接捕捉支撑边缘革命的基础AI层及智能物理系统的结构性转变[4][8][9] 相关指数与产品动态 - 随着AI工具加速研究以及更多公司进入该领域 支撑上述ETF的指数不断演进 以追踪全球赋能者及应用 指数关注技术、市场领导地位、增长机会和竞争动态[8][10] - 指数在受益于产业回流的传统工业机器人之外 正在增加更多自主系统 如无人机平台[10]