文章核心观点 - 在2026年国际消费电子展上 英伟达与AMD的CEO对人工智能下一阶段的发展提出了截然不同的路线图 但都认同AI的未来增长取决于将智能部署到更靠近数据产生的地方[1][2][11] 英伟达的AI战略：物理AI与AI工厂 - 英伟达CEO黄仁勋认为 AI已超越在数据中心运行的软件模型 进入必须感知、推理并作用于物理世界的新阶段 这是一次结构性变革而非渐进式改进[4] - 公司将其定位为完整AI“工厂”的构建者 提供从GPU、网络、软件框架到开发者工具的紧密集成系统 旨在实现工业规模的智能生产 企业将部署完整的AI生产堆栈而非逐个组装基础设施[5] - 公司强调数字孪生是核心技术 通过创建工厂、车辆和基础设施的模拟副本 可以更快地训练AI系统并更安全地部署 使AI能够更靠近边缘 直接与道路、仓库和制造车间等物理环境交互[6] - 公司重点展示了机器人、自动驾驶汽车和仿真技术 认为在仿真中训练的AI系统现已能泛化至复杂的现实场景 这些系统可以向人类演示学习、预测边缘情况并解释其决策 是大规模部署的前提[5] AMD的AI战略：计算规模与灵活基础设施 - AMD CEO苏姿丰的演讲以基础设施为中心 聚焦于AI工作负载的快速增长以及维持该增长轨迹所需的计算规模[7] - 她提出未来AI系统可能需要的计算水平远超当今超级计算机 并引入了“yottaflop”概念（每秒10²⁴次计算）来描述AI可能随时间推移而需要的总计算能力[7][8] - 公司将自身定位为灵活构建模块的供应商 而非垂直集成系统 其CPU、GPU和自适应芯片是客户可在数据中心、PC和嵌入式系统中进行调优的模块化基础设施[9] - 公司直接提及能源限制 警告AI的扩张将对电网和数据中心容量造成压力 认为每瓦性能的进步将决定行业的扩张速度 尤其是在更多AI工作负载向用户和设备端转移时[10] 行业共识与未来方向 - 尽管侧重点不同 但两位高管都认同 AI的下一个增长阶段取决于将智能推向更靠近数据产生的地方[11] - AI的未来不取决于单一模型或突破 而取决于行业如何有效地构建和分配将计算转化为可部署智能的基础设施[11]