AI发展趋势 - 马斯克提出“光子流”是真正智能的关键，标志着AI竞争从语言逻辑转向物理吞吐 [1] - 物理AI需建立在对光子流的处理上，而非文字流的预测 [1] - 英伟达CEO黄仁勋指出AI的下一波浪潮是物理AI，即能够感知、理解并在物理世界中行动的AI [2] 技术实践 - 特斯拉删除30万行C++代码，转而让神经网络直接处理光子，实现端到端控制 [1] - 特斯拉的摄像头以36Hz（每秒36帧）运行，FSD端到端网络在极短时间内输出控制信号 [1] - 特斯拉目标是每12个月将一款新的AI芯片投入量产，预计最终产量将超过所有其他AI芯片的总和 [1] 性能优势 - 特斯拉AI4芯片能在约1毫秒内处理100万像素的视频流，性能/瓦特比远超通用GPU [1] - 机器的感知-决策回路将被压缩到极致，在物理层面上超越人类 [2] 市场与投资 - 摩根士丹利与ARK Invest对物理AI市场有数十万亿美元的估值 [1] - 华尔街的资金开始涌向物理AI领域 [1][2] 未来展望 - AI的进步可能使人类从经济压力中解放出来，工作转变为一种个人意愿的活动或爱好 [2]