這一轉(zhuǎn)型帶動(dòng)了視頻設(shè)備市場(chǎng)的顯著增長(zhǎng)。由于AI訓(xùn)練需要大量數(shù)據(jù)支撐物理模型構(gòu)建，攝像設(shè)備需求呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。海外廠商表現(xiàn)尤為亮眼，安訊士（Axis）、韓華Techwin等專業(yè)攝像設(shè)備制造商增長(zhǎng)勢(shì)頭明顯。

此外，還有兩大變量也非常重要：一是算力——我們?cè)诔掷m(xù)加大智能算力服務(wù)器集群的建設(shè)部署；二是終端存儲(chǔ)行業(yè)增長(zhǎng)很快，我們從封裝到產(chǎn)品設(shè)計(jì)都在布局。

福布斯中國(guó)：協(xié)創(chuàng)在海外快速建立生產(chǎn)基地的優(yōu)勢(shì)是什么？

耿康銘：

其實(shí)沒(méi)什么特別的秘訣。我個(gè)人從1995年就在富士康工作，96年就開(kāi)始負(fù)責(zé)管理美國(guó)JIT（Just in time）倉(cāng)庫(kù)。我們現(xiàn)在的總經(jīng)理、制造副總都是富士康出身，對(duì)全球制造運(yùn)作都非常熟悉。目前我們?cè)诿绹?guó)有三個(gè)工廠——兩個(gè)做服務(wù)器相關(guān)的業(yè)務(wù)（包括服務(wù)器再制造和存儲(chǔ)設(shè)備制造）。這種全球化的制造經(jīng)驗(yàn)讓我們?cè)诤Ｍ饨◤S時(shí)能夠迅速落地。

福布斯中國(guó)：您如何看待AI服務(wù)器市場(chǎng)的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)，以及協(xié)創(chuàng)如何抓住這一機(jī)遇？

耿康銘：

AI服務(wù)器市場(chǎng)正處于爆發(fā)式增長(zhǎng)階段，未來(lái)規(guī)模有望實(shí)現(xiàn)十倍甚至百倍的增長(zhǎng)。Meta、OpenAI、特斯拉、微軟等科技巨頭在未來(lái)三年內(nèi)可能各自投入數(shù)千億美元用于大模型訓(xùn)練，但這僅是企業(yè)級(jí)算力需求的開(kāi)端。到2028年至2029年，隨著AI深度融入生產(chǎn)力，算力需求將呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。

協(xié)創(chuàng)憑借在海外服務(wù)器回收維修業(yè)務(wù)中的技術(shù)積累和獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，已逐步轉(zhuǎn)型至算力服務(wù)領(lǐng)域。未來(lái)，AI的硬件制造（存儲(chǔ)設(shè)備、終端等）和軟件服務(wù)（云平臺(tái)、算力服務(wù)等）將成為我們的核心戰(zhàn)略方向。同時(shí)協(xié)創(chuàng)還將加大在智慧交通、具身智能、智能制造、生物醫(yī)藥等領(lǐng)域的應(yīng)用落地，驅(qū)動(dòng)營(yíng)收與利潤(rùn)的持續(xù)擴(kuò)大。

福布斯中國(guó)：依賴更大算力和更多數(shù)據(jù)的路徑是否可持續(xù)？

耿康銘：

AI的成功本身依賴于概率計(jì)算，數(shù)據(jù)越多，AI的預(yù)測(cè)就越準(zhǔn)確。現(xiàn)在人類數(shù)據(jù)早就用完，所有頭部公司在用AI生成的數(shù)據(jù)訓(xùn)練新模型——這才是算力需求爆炸的根本原因。

福布斯中國(guó)：如何看待谷歌等互聯(lián)網(wǎng)巨頭自研AI芯片對(duì)市場(chǎng)格局的影響？

耿康銘：

目前有成果的主要是谷歌的TPU，但它其實(shí)是配合GPU使用的，并非完全替代英偉達(dá)的方案。谷歌的TPU通常是一個(gè)TPU搭配兩個(gè)GPU，或者兩個(gè)TPU搭配一個(gè)GPU，本質(zhì)上還是需要英偉達(dá)的GPU來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練。

這些自研芯片更多是針對(duì)某些特定算法優(yōu)化的專用架構(gòu)，無(wú)法完全獨(dú)立承擔(dān)訓(xùn)練任務(wù)。市場(chǎng)足夠大——我之前提過(guò)AI算力需求有百倍的增長(zhǎng)空間，即使有許多像谷歌這樣的公司自研TPU，整個(gè)算力市場(chǎng)也足夠容納。由于算力芯片的產(chǎn)量最終還依賴于產(chǎn)能，因此短期內(nèi)廠商之間的市場(chǎng)份額可能會(huì)此消彼長(zhǎng)，但長(zhǎng)期來(lái)看不會(huì)影響市場(chǎng)的發(fā)展。這個(gè)市場(chǎng)的規(guī)模將有可能遠(yuǎn)超目前大多數(shù)人的認(rèn)知，很多人還沒(méi)有真正意識(shí)到未來(lái)算力的需求會(huì)有多龐大。

福布斯中國(guó)：判斷未來(lái)發(fā)展方向的依據(jù)是什么？

耿康銘：

現(xiàn)在行業(yè)的共識(shí)已經(jīng)比較明確了：終端領(lǐng)域主要是機(jī)器人、無(wú)人機(jī)和無(wú)人駕駛汽車三大方向，誰(shuí)能跑出AI模型誰(shuí)就占據(jù)優(yōu)勢(shì)。我們年初和英偉達(dá)深度合作并推出了具身智能機(jī)器人平臺(tái)，聚焦“AI+垂直行業(yè)應(yīng)用”領(lǐng)域。從智能制造、自動(dòng)駕駛、生物醫(yī)藥和具身智能這幾大領(lǐng)域中，我們最終選擇了機(jī)器人這個(gè)賽道進(jìn)行布局。

福布斯中國(guó)：當(dāng)前國(guó)內(nèi)外智能機(jī)器人企業(yè)估值差異背后的深層邏輯是什么，如何通過(guò)國(guó)際合作實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)？

耿康銘：

中美智能機(jī)器人企業(yè)估值差異實(shí)質(zhì)上反映了兩國(guó)截然不同的產(chǎn)業(yè)發(fā)展路徑和基礎(chǔ)優(yōu)勢(shì)。國(guó)內(nèi)企業(yè)憑借強(qiáng)大的制造業(yè)根基，普遍選擇從硬件端切入市場(chǎng)，以運(yùn)動(dòng)控制為核心的“小腦”技術(shù)見(jiàn)長(zhǎng)，類似宇樹(shù)、云鯨等企業(yè)能夠快速實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品落地和商業(yè)化應(yīng)用。相比之下，美國(guó)企業(yè)受制于制造能力的局限性，主要從AI算法這一“大腦”層面開(kāi)始技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)品布局。

這種差異化發(fā)展模式使得兩國(guó)在各自優(yōu)勢(shì)領(lǐng)域建立了相對(duì)領(lǐng)先地位。美國(guó)在AI訓(xùn)練能力方面顯著領(lǐng)先，而中國(guó)在硬件集成和制造能力上同樣優(yōu)勢(shì)明顯。關(guān)鍵問(wèn)題在于如何有效找到兩種優(yōu)勢(shì)的最佳結(jié)合點(diǎn)。

協(xié)創(chuàng)數(shù)據(jù)作為具身智能領(lǐng)域的重要參與者，正通過(guò)與英偉達(dá)的戰(zhàn)略合作積極探索這一結(jié)合路徑。作為英偉達(dá)的NCP合作伙伴，協(xié)創(chuàng)數(shù)據(jù)主動(dòng)推動(dòng)英偉達(dá)集成智能平臺(tái)在中國(guó)市場(chǎng)的落地應(yīng)用，通過(guò)逐一對(duì)接國(guó)內(nèi)機(jī)器人企業(yè)，引導(dǎo)行業(yè)更加重視“大腦”訓(xùn)練這一關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)。

這一合作項(xiàng)目的核心價(jià)值在于搭建中美優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)的產(chǎn)業(yè)橋梁。協(xié)創(chuàng)數(shù)據(jù)既能持續(xù)跟進(jìn)全球AI技術(shù)的最新發(fā)展動(dòng)態(tài)，又能有效整合國(guó)際前沿技術(shù)與中國(guó)制造業(yè)的傳統(tǒng)優(yōu)勢(shì)，為智能機(jī)器人產(chǎn)業(yè)探索出一條融合創(chuàng)新的可持續(xù)發(fā)展道路，有望推動(dòng)行業(yè)估值體系的重新構(gòu)建和價(jià)值重估。

福布斯中國(guó)：您如何看待“云游戲”“去中心化算力”這些概念？

耿康銘：

目前來(lái)看這些理念的實(shí)現(xiàn)還存在很多問(wèn)題和障礙。比如云游戲，大型游戲沒(méi)有必要也不可能完全放在云端運(yùn)行，網(wǎng)絡(luò)支撐不了。再說(shuō)去中心化算力，這被很多人認(rèn)為是偽命題，原因在于邊緣節(jié)點(diǎn)能夠承載的算力有限，而具體每個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景差異太大，不可能都掛在一個(gè)服務(wù)器上運(yùn)行。

福布斯中國(guó)：算力集群的地理位置對(duì)實(shí)際使用有多大影響？

耿康銘：

在節(jié)點(diǎn)層次上，并且有光纜直連的情況下，地理位置的影響有限。因?yàn)楝F(xiàn)在AI訓(xùn)練基本上是端到端的模式，采用“訓(xùn)推一體化”的新型架構(gòu)。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是訓(xùn)練和推理深度耦合，數(shù)據(jù)從終端采集后直接訓(xùn)練并快速產(chǎn)出結(jié)果，模型可以即時(shí)在終端使用。這已經(jīng)完全超越了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳輸、處理的模式。

福布斯中國(guó)：有看到哪些有趣的美國(guó)AI創(chuàng)業(yè)公司？

耿康銘：

我經(jīng)常在YC（Y Combinator）官網(wǎng)看線上的demo day，現(xiàn)在早期項(xiàng)目落地速度和以前完全不一樣——以前想法到產(chǎn)品要很久，現(xiàn)在依靠各類AI agent的輔助，單人能快速實(shí)現(xiàn)過(guò)去整個(gè)團(tuán)隊(duì)的工作量。最顛覆認(rèn)知的就是“一人公司”的崛起。我在硅谷接觸了不少這類團(tuán)隊(duì)，雖然不方便點(diǎn)名，但他們的存在本身就在證明——AI正在重構(gòu)生產(chǎn)力。

福布斯中國(guó)：作為中國(guó)企業(yè)如何平衡全球化業(yè)務(wù)中的身份問(wèn)題？

耿康銘：

我們現(xiàn)在的做法是通過(guò)優(yōu)化供應(yīng)鏈布局和多元化市場(chǎng)開(kāi)發(fā)把海外和國(guó)內(nèi)市場(chǎng)從產(chǎn)品路徑、未來(lái)方向上做兩個(gè)循環(huán)的布局。長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，這種區(qū)隔存在一定的合理性和不可逆性，所以我們采取“中國(guó)做中國(guó)市場(chǎng)，海外做海外市場(chǎng)”的策略，在技術(shù)、產(chǎn)品和客戶上都進(jìn)行了明確區(qū)隔。

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審核編輯 黃宇

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