达索系统CEO：NVIDIA是合作伙伴，也是竞争对手！

寂静回声

当全球科技巨头争相布局通用AI时，达索系统选择了一条差异化路径——押注“工业级AI”的精准与整合能力。CEO Pascal Daloz在接受中国媒体（壹哥的科技生活）采访时直言：“我们与NVIDIA既是合作伙伴，也是竞争对手。”这一表态不仅揭示了工业软件与AI基础设施的复杂博弈，更折射出达索系统试图以“3D UNIV+RSES”重新定义制造业智能化规则的野心。

在达索系统最新发布的第七代平台“3D UNIV+RSES”中，生成式AI、虚拟孪生和三大智慧助理构成核心架构。Pascal Daloz强调，其AI的差异化在于“基于平台内部数据的闭环逻辑”——通过整合设计、建模、仿真到生产的全链条数据，达索的AI无需依赖外部通用模型，而是直接从客户私有数据中提炼工业洞察。
“这与Google的Gemini或ChatGPT完全不同，”Daloz指出，“工业领域需要的是100%精准的解决方案，而非概率性输出。”例如，汽车制造商利用达索的虚拟孪生技术，可在数字环境中模拟车辆碰撞测试，其数据精度直接关联现实安全标准。这种对垂直场景的深度把控，使得达索的AI模型训练成本显著低于通用AI，同时避免了数据外流风险，形成“市场独占性”。
值得注意的是，达索的底气亦来自其生态壁垒。过去15年，该公司为汽车、航空、生命科学等行业搭建的定制化工作流程，已沉淀为难以复制的行业经验。正如Daloz所言：“竞争对手或许能在单一AI技术上超越我们，但无人能复制从设计到交付的端到端整合能力。”
当被问及与NVIDIA的关系时，Daloz的回应耐人寻味：“我们使用NVIDIA的GPU加速仿真，但也竞争企业AI的市场份额。”这种竞合逻辑源于双方在AI价值链上的错位布局——NVIDIA聚焦底层算力与Omniverse可视化平台，而达索深耕行业应用层的虚拟孪生与流程优化。
Daloz以仿真技术举例：“NVIDIA Omniverse擅长基于物理规则的可视化渲染，但工业仿真还需叠加企业专有的设计经验和历史数据。”例如，航空发动机的流体力学模拟必须兼容特定材料参数与制造标准，这正是达索通过3DEXPERIENCE平台积累的“隐性知识”。换言之，NVIDIA提供“画笔”，而达索绘制“蓝图”。
然而，竞合的天平正在微妙倾斜。随着NVIDIA加速向行业解决方案渗透，达索亦在强化自主AI能力。3D UNIV+RSES的生成式AI可直接生成设计草案或优化生产排程，这类功能与Omniverse的部分应用场景已形成潜在竞争。对此，Daloz的策略是“借力打力”：通过集成NVIDIA的硬件算力，进一步提升自身平台的仿真效率，同时以行业纵深构筑护城河。
面对地缘政治与全球经济波动，达索系统将增长押注于技术刚需与区域扩张。2024年，其总营收达62.1亿欧元，亚洲市场以9%的增速成为亮点。Daloz预测，2025年推出的3D UNIV+RSES将推动营收再增6%-8%，其中亚洲的新能源汽车与半导体产业链被视为关键引擎。
“客户不问AI是什么，只问你能解决什么。”达索大中华区销售副总裁吴俊杰的观察，揭示了工业AI的落地逻辑。目前，达索在中国已拥有174家代理商和3500名员工，其“四大支柱”战略——产品、服务、战略伙伴与开发者社区——正转化为本土化优势。例如，某中国车企通过3DEXPERIENCE平台，将新车研发周期缩短30%，AI驱动的故障预测系统更降低15%售后成本。
在通用AI狂飙突进的当下，达索系统的选择更像一场“静默革命”：拒绝追逐参数竞赛，转而将AI深植于工业流程的毛细血管。这种以垂直整合对抗规模效应的策略，或许正是其敢于宣称“与NVIDIA竞合”的底气。当制造业的智能化转型步入深水区，精准性、安全性与成本控制的三角博弈中，达索的“工业级AI”故事才刚刚翻开序章。