跟着东说念主工智能从数字全国走向物理全国，竞争焦点将转向视觉数据。

在 21 日发布的研报中，摩根士丹利分析师 Adam Jonas、Daniela M Haigian 等指出，正如聊天机器东说念主需要文本数据来锻真金不怕火大谈话模子（LLM）雷同，物理机器东说念主需要数据来锻真金不怕火其视觉 - 谈话 - 动作模子（VLA）。摩根士丹利以为，AI 正在从纯数字领域向物理全国延迟，举例自动驾驶、东说念主形机器东说念主和电动垂直起降遨游器（eVTOLs）等领域。

施展援用了马斯克在本年早些时刻发表的不雅点，即"三到四年内，AI 将不错措置任何不触及物理全国的领路任务"。大摩瞻望，跟着算力规模按捺延迟且成果擢升，AI 公司需要无数的视觉数据来创建物理全国的"数字孪生"，即通过高精度的视觉数据构建一个捏造的物理全国模子，寰球范围内将伸开一场争夺光学数据的"光子竞赛"。

施展还将光子数据比作" Fat tuna "（肥金枪鱼），以为如若无法捕捉或运用数据，那么这些数据就像海中的金枪鱼雷同毫无价值；而一朝具备捕捉和处理这些数据的才调，其价值将大幅擢升。这意味着，当 AI 本事熟谙后，视觉数据将成为极其追究的资源。

大摩以为，这种数据需求将涵盖生计的各个方面，包括仓库、工场、病院、学校、商店、车辆、机场、矿山、家庭和丛林等，甚而生物体的视觉数据也将成为伏击的资源。

施展还相配说起特斯拉在这个进度中起到的迤逦作用，以为该公司处于"本事寒武纪大爆发的中心性带"，其投资故事还是远远超出了电动汽车的规模，马斯克旗下" DREAMS "（数据、机器东说念主、动力、AI、制造和天外）的深广生意帝国将鼓舞特斯拉价值的进一步开释。

施展暗示，跟着马斯克在构建推理群（汽车、机器东说念主）和 AI 基础关节方面得回进一步确认开云体育，通用 AI 和 LLM 可能成为解锁特斯拉算作 AI 巨头价值的"迤逦钥匙"。