硅谷風險投資正在經歷一場深層次的結構切換。過去以軟件、互聯網和社交媒體見長的投資機構，現在將大量資金轉向機器人、自主系統以及支撐它們的硬科技，包括芯片、電力和先進製造。PitchBook統計顯示，2025年全球機器人與物理AI初創公司共計吸金260億美元，而六年前的2019年這一數字僅為42億美元，增幅超過五倍。物理AI指的是能夠感知環境並自主完成現實世界複雜任務的智能設備，覆蓋人形機器人、自主移動機器人、智能抓取系統、無人機等，它們不再依賴固定規則，而是通過AI大模型實時決策。

這場轉向的導火索是生成式AI對傳統企業軟件造成的劇烈衝擊。Anthropic的Claude、OpenAI的GPT系列產品已經在多個場景中展現出替代人工處理複雜信息的能力。上市軟件公司Salesforce和Workday的股價今年接連下挫，市場擔憂AI工具將侵蝕這些公司的產品護城河，華爾街甚至造出“SaaS末日”一詞來形容這一壓力。風投公司BlueYard Capital普通合夥人大衛·伯德對媒體直言，資本正大規模從純數字服務轉向能夠產生物理動作的智能體，這是行業邏輯的根本性改變。

這一轉向並非憑空發生。近幾年來，多模態大模型、邊緣計算以及GPU算力的迭代讓機器人從預編程模式躍升至自主決策階段。英偉達的Jetson邊緣計算平臺、Isaac Sim仿真環境，以及不斷升級的CUDA生態，大幅降低了物理AI的研發門檻。與此同時，面向機器學習訓練和推理的數據中心電力需求急劇攀升，倒逼投資者不得不將目光同時投向能源和電力基礎設施。這部分背景剛好完整落在“五層蛋糕”的框架裡——能源、芯片、基礎設施、模型與應用——物理AI正是應用層的下一個爆發點，而其增長又會反向拉動下面四層的資本開支。

站在產業觀察的角度，大量資本湧入物理AI有多重含義。樂觀的一面是，投資人將物理AI視為繼移動互聯網之後的下一代計算平臺，兼具軟件高毛利與硬件壁壘，有可能開闢規模達萬億美元的新市場，並直接拉動AI芯片、傳感器、電機、電池等供應鏈的出貨。但另一面，物理AI的研發週期長、落地場景複雜，人形機器人在成本、安全性、倫理等方面仍存在很大不確定性。短時間內資金過度集中，也可能推高某些初創公司的估值，引發對泡沫的憂慮。這場資本遷徙提醒所有關注AI產業的參與者，從數字世界延伸到物理世界的躍遷，將重新分配“五層蛋糕”中的資源與價值，每一層的玩家都無法置身事外。