融资百亿美元，摩根大通入场：为什么资本突然看好物理AI？
在过去两年里，全世界都在为ChatGPT这类大语言模型（LLM）狂欢。
但对于亚马逊创始人杰夫·贝索斯来说，只会写文章、改代码的AI显然不够“硬”。
近日，一笔高达100亿美元（约合人民币682亿元）的融资吸引了我的关注，是由贝索斯旗下的AI创业公司Project Prometheus（普罗米修斯计划）完成。
100亿美元是什么概念？这几乎是目前全球早期AI创业公司中最大规模的单笔融资之一。这笔融资后，这家成立仅一年的公司估值将冲上380亿美元，也是贝索斯自2021年卸任亚马逊CEO以来，首次在一家公司担任正式的经营岗位。
可以看出，资本市场和科技巨头已经把目光投向了下一个战场——物理AI（Physical AI）。这篇文章将带你拆解：为什么物理AI值得贝索斯押上全部声誉？这个所谓的“物理世界理解者”到底会如何改变我们的现实生活？
100亿美元背后：贝索斯在布什么局？
本轮融资吸引了摩根大通（JPMorgan）和贝莱德（BlackRock）等主流金融巨头的加入，而在此之前，Project Prometheus的首轮融资就已经拿到了62亿美元。
如此巨额的融资，贝索斯到底想干什么？
首先是人才，Project Prometheus已经从OpenAI、DeepMind、Meta等头部公司挖走了近百名核心研究人员。最出名的包括xAI的联合创始人Kyle Kosic，他曾主导了马斯克“巨像”超级计算机的建设。要知道，在AI行业，顶尖人才的薪资和算力成本是天文数字，是普通人想象不到的。
（亚马逊创始人杰夫·贝索斯）
其次是重资产运行，传统软件AI只需要大模型，但物理AI需要实验室，需要大量的机器人进行实地测试，让AI系统在真实的物理试错中积累经验，所以，Project Prometheus计划在北加州自建实验室。
贝索斯认为技术+资本是最重要的，他想直接利用技术深度介入工程制造、航空航天和汽车工业，普罗米修斯还在同步筹集数百亿美元成立一家控股公司，专门收购那些可能被其技术颠覆的传统企业股权。
物理AI：让AI从敲键盘转向拿扳手
长期以来，我们接触的AI本质上都是模仿搬运工。
就比如：ChatGPT通过分析海量文字，学习如何模仿人类说话，它懂逻辑、懂修辞，但它不懂“重力”，不懂“摩擦力”，更不懂一个金属零件在高速运转时的疲劳极限。
什么是物理AI？物理AI与传统AI的核心区别在于：学习逻辑的改变。
传统AI大家已经很熟悉了，而物理AI走的是另一条路，让AI从物理世界的试错中学习，举个例子，让AI通过模拟或实地运行，去理解一个机械臂如何精准地抓取不同材质的物体，或者如何优化火箭引擎的燃油效率等等。
世界模型（World Models）顶级玩家，如李飞飞的World Labs、杨立昆的AMI Labs，都在押注“世界模型”。简单来说，就是给AI装上一个物理引擎，让它在行动之前，先在脑子里预测物理世界会发生什么。Project Prometheus更进一步，它更偏向于工程制造侧的仿真理解，直接服务于计算机硬件、航空航天等重工业。
Project Prometheus联合CEO巴贾杰（图源：X）
通俗点说，以前的AI是在给用户写操作手册，现在的物理AI就是一个高级技工，它不仅知道怎么做，还能在做的过程中感知一切。
资本市场为何集体青睐物理AI？
为什么摩根大通、贝莱德这些务实的金融大鳄，会愿意在物理AI研发阶段就下注？
1. 迫切提高生产力：
不管是办公自动化还是客服自动化，对GDP的直接拉动都有天花板。但如果能把AI引入航空航天、汽车制造和建筑领域，那就是万亿级美金的实体经济改造。贝索斯长期押注太空业务，他深知目前的航天工程制造效率依然低下，物理AI是解决这一问题的唯一钥匙。
2. 数据才是竞争力：
互联网上的公开文本数据快被各大AI巨头吃光了。未来，未知的数据才有吸引力，Project Prometheus的逻辑是从其投资组合企业中获取真实的工业场景数据，这种来自真实工厂、一线实验室的数据，是任何数据抓取都抓不来的。
（AI教母 李飞飞）
3. 竞争的白热化：
物理AI赛道正火热，李飞飞在搞世界模型，Periodic Labs拿了3亿美元在建实验室，贝索斯自己去年还投资了Physical Intelligence，资本市场的嗅觉最灵敏，不想错过下一个风口。
AI正从“虚拟演习”转向“实战攻坚”
看完这份关于Project Prometheus的资料，我最大的感受是：AI的幻觉时代正在终结，实效时代来了。
很多人以为贝索斯是在跟奥特曼（Sam Altman）竞争，其实不然。贝索斯是在用AI重构他熟悉的物流、航天和制造帝国。他不是在做一个好用的工具，而是在打造一个能够自主进化的“数字工程师”。
物理AI是解决AI出现幻觉的最有效方案： 文字可以骗人，但物理规律不会。AI在物理世界的每一次跌倒、每一次碰撞，都是真实的数据反馈，只有当AI理解了真实世界的物理约束，它才真正拥有了大脑。
如果物理AI的真的兴起，意味着AI对现实职业的冲击将从白领扩散到工程师。但这并不完全是坏事，它会将人类从枯燥、高危、低效率的工程计算和实验中解放出来。
未来几年，我们评价一个AI牛不牛的标准，可能不再是它能不能写出一首精美的诗，而是它能不能设计出一枚更高效的火箭。物理AI，才是科技进化的硬道理。（微信公众号：Tahou_2025）
