“欧洲拥有一个一代人仅有一次的机遇。”1月21日，在瑞士达沃斯的世界经济论坛2026年会上，『英伟达』CEO黄仁勋向欧洲发出了一个极具诱惑力的信号。
他表示，欧洲可以利用自身深厚的制造业基础，与人工智能结合，在“物理AI”时代实现对美国的弯道超车。
黄仁勋描绘的蓝图是：绕过在“软件AI”时代对美国的追赶，直接在物理世界与数字世界融合的下一站——『机器人』️技术领域，凭借工业积累实现反超。
01 一个“弯道超车”的诱惑
黄仁勋的演讲，核心是为欧洲提供了一个避开短板的竞争新叙事。他在演讲中指出，欧洲的“极其强大的”工业和制造业基础是其独特优势，而非劣势。
他认为，AI与实体产业深度融合的“物理AI”（Physical AI）或『机器人』️技术，才是属于欧洲的赛道。
“欧洲可以将自身在工业制造领域的长期积累，与AI技术相结合，迈入『机器人』️技术的发展阶段。”黄仁勋表示，这提供了一个“跨越软件时代”的机会。
这一判断基于当前全球AI投资的“脱虚向实”趋势。2025年全球风险投资规模超过1000亿美元💵，其中绝大多数流向了“AI原生公司”，而资本市场对实体AI的关注也在升温。
02 千亿美元💵流向与欧洲的工业底蕴
资本正在用真金白银为“物理AI”投票。根据投融资数据平台Dealroom统计，2025年从事『机器人』️研发的公司融资总额高达265亿美元💵，创下历史新高。
这背后是工业界与科技界的共同押注。过去一年，西门子、梅赛德斯-奔驰、沃尔沃和舍弗勒等欧洲制造业巨头纷纷宣布了『机器人』️技术项目。
科技公司也在重兵布局。特斯拉CEO马斯克曾预测，公司约80%的未来价值将来自Optimus人形『机器人』️。谷歌旗下DeepMind、『英伟达』与Alphabet等，均在『机器人』️AI模型和物理AI合作上频繁发力。
这形成了一个清晰的逻辑闭环：雄厚资本涌入，催化技术快速迭代，而技术又反哺实体制造业，最终形成新的增长飞轮。黄仁勋的“超车论”正是建立在这个飞轮之上。
03 物理AI：欧洲工业皇冠上的新明珠
物理AI，即让AI“具身”于『机器人』️、机械臂、自动驾驶汽车等实体中，在真实物理环境中感知、决策和行动，被认为是AI的下一个前沿。
对于欧洲而言，这条赛道的诱惑力在于，其核心竞争力——精密制造、自动化产线、汽车工业、工业软件（如西门子、SAP）等——恰好是物理AI落地所必需的“土壤”。
欧洲的优势不在于创造ChatGPT这样的纯软件模型，而在于将最先进的AI“大脑”，安装到其全球领先的工业“躯体”之上。
这种“软硬结合”的能力，是许多『互联网』公司不具备的，也恰恰是欧洲百年工业积淀的价值所在。从工业『机器人』️到未来的人形『机器人』️，欧洲的汽车工厂、制药产线、物流仓库，都可能成为最佳的试验场和展示窗。
04 能源：难以回避的“阿克琉斯之踵”
然而，黄仁勋在“画饼”的同时，也毫不留情地指出了欧洲最致命的弱点。他强调，欧洲若要真正抓住AI机遇，必须“认真对待自身的能源供应问题”。
发展物理AI，特别是承载其运行的『数据中心』和算力基础设施，是极度耗能的。黄仁勋指出，稳定且充足的能源供应是加大对基础设施层投资的前提。
而欧洲目前正面临全球较高的能源成本，这已成为制约AI基础设施建设的关键瓶颈。微软CEO萨提亚·纳德拉也在同一论坛上呼应了此观点，认为能源成本将成为各国AI竞争成败的关键变量。
能源问题直接关系到算力成本。高昂的电价会极大削弱欧洲建设大规模AI计算中心的竞争力，使得“弯道超车”失去动力基础。
欧洲的十字路口已经出现：一边是黄仁勋指出的、凭借工业底蕴在物理AI时代引领潮流的“超车”诱惑；另一边，则是能源成本高企可能拖垮其算力雄心、让蓝图止于蓝图的严峻现实。
物理AI的竞赛，不仅是算法与机械的竞赛，更是能源与基础设施的竞赛。欧洲能否将“一代人一次的机遇”转化为现实，不仅取决于其工厂里的智慧，更取决于其电网中的能量。
