MindVLA-o1发布会提了一个指引理想未来十年做什么的问题如何为机器构建一个可以在真实世界中运行的数字大脑？这个问题将指引理想未来十年做什么，提问人与打算用十年回答的人都是李想。

备注：詹锟在MindVLA-o1上提了这个问，没说是李想提的，也没说李想打算用十年回答，这来自TOP2的判断。

本文大量判断观点都不基于原话，且有些措辞看起来像原话，但实际不是，请读者充分批判性判断。

这个问题背后的判断未来AI主要是纯数字比特的世界和具身智能，具身智能通过硅基的数字大脑，通过一套系统，来控制物理实体。理想同时做应用于物理实体的硅基数字大脑和物理实体，且认为实际是在做硅基生命。

理想第一个十年主线认为自动驾驶就是智能车终局，2025年前做得一切的事都是为了拿自动驾驶的门票，为了拿门票得做出有市场竞争力的车。

李想的早期回答是，不知道如何实现自动驾驶，但相信自动驾驶能实现，一开始坚决只做增程，等产业链成熟到可以10min补能400cltc再发纯电车。

虽然一开始就认为自动驾驶是终局，但直到2023年理想才开始真正投入大资源在自动驾驶，背后是李想认为节奏很重要，什么阶段做什么事。

从2022年9月开始，李想对AI的理解深度，重视深度一年一个台阶。在此之前的理想基本是个先把车做好的公司。

到了2026年3月17日MindVLA-o1发布会这天，理想已经清晰指出自动驾驶不是终局，不是胜负手，只是将来必须要做要完成的一件事，后面还有很多事可以做。

理想自动驾驶的演变路径为：1.和如何更好的感知，更好的设定人类先验规则(和the bitter lesson对着干)让车开做斗争(自动驾驶本身就是全部的目的)2.和如何更好模仿学习+语言处理复杂问题做斗争(自动驾驶占据大部分目的，做有智能的硅基大脑的萌芽)3.和如何基于强化学习，让语言更好的融入决策做斗争，背后是让模型更聪明(理解物理世界)与时延做斗争(其实已经就是在做有智能的硅基大脑了，离组织层面形成共识只差临门一家)4.组织层面大家已经知道了是要做一个可迁移到其他物理实体的硅基大脑，先把自动驾驶实现了，要不了多久就可以实现做家务的人形机器人，抱着三年就能实现的心态去做事，实际可能要更久。(自动驾驶不是目的本身了，只是一件必须要完成的事)

理想前两代车的成功，核心是汽车产品定义维度的成功，越是偏单纯硬件，偏汽车部分的地方，确实存在10家左右的友商可以深入学习理想的精华，车机依然没友商学到核心精华。

理想接下来打算做的是具身智能软硬一体综合体验硬实力(类比苹果在手机时代很长一段时间是靠芯片+操作系统的硬实力拉开体验差距)+产品定义拉开差距。

26款L9可能可以发的好，可能不行，理想第一代汽车具身智能产品市场反应如何是个高度不确定的事。

确定的是，理想打算坚决升维竞争，且成功与否将高度取决于李想本人的智力水平，决策质量，进化速度。每一阶段经营数据越差，会越多人质疑。

2007年6月英伟达发布CUDA正式版，华尔街分析师评价为浪费数十亿美元在一个不存在的市场。

2008年英伟达股价年内跌76%到45亿美元左右，众多投资人要求黄仁勋减少R&D投入，尤其是看不见收益的CUDA，黄仁勋坚持每颗芯片都必须支持CUDA。

2009年英伟达硬件工程师质疑为了支持 CUDA 这种没人用的功能，在芯片上集成了大量非图形计算单元，导致显卡核心面积变大、功耗增加。这使得NVIDIA的GeForce显卡在与AMD ATI的纯游戏性能竞争中处于劣势。

2009 财年英伟达净亏损3000 万美元，研发支出8.55 亿美元，财务部门和部分高管建议削减非核心项目，即CUDA研发。

销售团队反馈，除了极少数大学实验室，几乎没有商业客户愿意为CUDA付钱。认为黄仁勋在追求一个幻觉市场。

分析师在电话会议上多次问：为什么要在收入几乎为零的 CUDA 上投入这么多？黄仁勋的回复是CUDA是计算的未来。如果英伟达不做CUDA，就会沦为一个普通的商品芯片供应商。

深度学习转折点的AlexNet2012年9月30日提交，2013年英伟达数据中心营收3.3亿美元，英伟达市值90亿；2018年数字中心营收第一次破10亿，达19.32亿美元，英伟达市值810亿美元。

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