智通財經APP獲悉，有媒體援引知情人士透露的消息報道稱，電商與雲計算領軍者亞馬遜公司創始人、全球億萬富翁傑夫·貝索斯(Jeff Bezos)欲以最前沿AI技術撬動製造業超級革命，他正在與華爾街金融巨頭們洽談籌集1000億美元，設立一隻大型基金，用於在全球範圍收購製造型企業並向其注入人工智能技術。
「AI融入萬物」在當前已經不是口號，而是已經啓動的產業級遷移，它在製造業、物流、機器人、防務、數據中心和工業控制等真實世界領域尤其難以逆轉。 貝索斯現在籌集千億美元巨資去佈局製造業AI，本質上是在押注下一階段的AI不再只賣算力和模型，而是直接改造工廠、設備、企業大型項目流程和資產回報率。
據該媒體援引知情人士和相關的投資者文件報道，近幾個月來，貝索斯已與多家大型資產管理公司掌舵者會面，為該項目募資，其中包括他前往中東和新加坡期間進行的諸多私密會談。貝索斯的一位發言人未立即回覆置評請求。
去年11月有多家媒體報道稱，貝索斯於2021年卸任亞馬遜首席執行官一職，但仍擔任這家零售商的董事長，並且他與其他投資機構共同創立並且他本人大部分出資了普羅米修斯項目(Project Prometheus)，這是一家專注於人工智能在真實物理世界中應用的人工智能科技公司。
據員工的領英個人資料顯示，這家由前谷歌資深技術人士Vik Bajaj與貝索斯共同創立的人工智能公司並未像馬斯克創立xAI時那樣大肆宣揚其雄心壯志，但一直在舊金山、蘇黎世和倫敦招募人工智能人才。
聚焦物理世界的AI資本戰打響!「普羅米修斯」力爭用AI重塑物理世界
有媒體報道稱，貝索斯正在以聯席首席執行官的身份參與這家人工智能科技公司的管理工作，這也意味着這位前世界首富以及亞馬遜創始人將高調回歸於全球科技中心——硅谷。
有知情人士表示，貝索斯致力於推動他本人出資且聯合創立的「普羅米修斯」成為多家專注於將人工智能應用於全球最前沿物理AI任務(包括大型高端製造項目、人形機器人、藥物設計和物理科學理論探索與發現)的AI科技公司之一，也就是高度面向製造、自動化、設備控制、現實場景優化這類物理AI應用場景。這也能在一定程度上解釋他如今為何尋求募集鉅額資金、收購製造企業並導入AI，換句話說，普羅米修斯的底層目標不是再做一個類似OpenAI的純軟件類型的大模型AI初創公司，而更像是要把AI變成改造真實生產系統的「工業操作層」。
這也是自貝索斯在2021年7月卸任亞馬遜首席執行官以來，他首次在一家公司中擔任正式的運營層面的最高級職務。儘管此前他也曾深度參與太空公司藍色起源(Blue Origin)的管理事務——這家公司是特斯拉CEO馬斯克(Elon Musk)旗下SpaceX的最強勁競爭對手，但他在藍色起源的官方頭銜只是「創始人」。在AI應用領軍者方面，馬斯克則擁有自己的AI初創公司xAI，試圖憑藉旗下的Grok AI與OpenAI的ChatGPT平分秋色。
根據英偉達CEO黃仁勳的見解，「物理AI」強調讓機器人/自主操作系統在真實世界進行感知、推理並完成一整套行動，而一個由「物理AI」輔助人類文明演變的時代即將到來。「物理AI」強調讓機器人/自主系統在真實世界感知、推理並行動，而這三類能力正是把模型從「只會對話」推進到「能在物理世界幹活」的關鍵工具鏈。
貝索斯出資並聯合創立的「普羅米修斯」若真要成立長期AI壁壘，最有價值的可能不是單一模型能力，而是它能夠把感知、推理、控制、仿真、製造流程數據和現實反饋閉環打通。誰能率先把AI嵌入產線、設備、機器人、實驗系統和工程決策流程，誰就更接近「用AI徹底重塑物理世界」。
AI不再是個毫無感情的聊天機器人! 「AI融入萬物」之勢席捲而來
貝索斯籌劃設立1000億美元基金去收購製造企業並注入AI，並不是孤立事件;這和他共同創立且全面聚焦「AI在物理世界應用」的「普羅米修斯」AI科技公司是同一條主線。與此同時，世界首富馬斯克也在把AI從模型層推向實體系統層，特斯拉正推進下一代自研AI芯片——AI6芯片，啓動巨型AI芯片超級工廠打造計劃，且特斯拉與SpaceX AI(SpaceX與xAI已經合併)都表示會繼續大規模採購英偉達高性能AI算力基礎設施。
英偉達CEO黃仁勳在最新GTC大會上則把英偉達在2025-2027年期間AI算力基礎設施領域營收機遇大幅上調到至少1萬億美元——遠遠高於上一次GTC大會拋出的到2026年實現5000億美元AI算力基礎設施藍圖，並把下一波機會明確指向agentic AI與physical AI(即所謂的「AI智能體」與「物理AI」)。這些跡象都在說明，全球最富有、最有資源的一批人，正在把AI 從「單純生成輔助型的內容」升級為AI融入萬物的「重構真實物理世界的生產率變革系統」。
這股「AI融入萬物」的物理世界變革趨勢之所以近期越來越強，不只是因為資本熱情，而是因為技術條件已經開始閉環：大模型負責感知、理解和推理，邊緣算力負責低時延執行，「AI+機器人」等具身AI和自動化設備提供「手腳」，數字孿生和仿真提供訓練場，數據中心則不斷把訓練和推理系統成本往下壓。
一個很典型的例子是，Skild AI與英偉達已經把通用機器人「大腦」部署到富士康的Blackwell AI服務器機架生產線上，讓Skild AI打造的機器人來生產英偉達服務器機架;英偉達自己也在GTC大會上發布了面向機器人、視覺智能體和自動駕駛的Open Physical AI Data Factory Blueprint，並與多家機器人公司推進物理AI雄心壯志落地。換句話說，AI不再只是坐在雲端回答問題，而是開始進入裝配、搬運、檢測、調度和控制這些現實物理世界流程。