作者:Moses Sternstein,a16z
编译:深潮 TechFlow
深潮导读:本周 a16z 的「Charts of the Week」用一组图表勾勒出美国经济中三股正在成形的结构性力量。其一,ETF 的主题在短短数年间彻底换血——2020 年还是清洁能源、新兴市场科技与医疗,2026 年已是 AI、核能、太空、国防与基建的天下。其二,数据中心不仅是资本开支的巨兽,更在悄悄重塑蓝领就业与工资:给建筑工人开出比市场高约 50% 的时薪。其三,网约车涨价、零工经济中「社交电商」异军突起,而 AI Agent 虽处极早期,却已贡献近 5 倍于人类的 token 消耗,并开始侵蚀传统自动化工具的地盘。三幅图景,指向同一个结论:资本与劳动力的风向,正在从「比特」重新吹向「原子」。
主题轮动的风
ETF 已经成为公开市场中愈发显眼的存在,对散户尤其如此。除了主题型 ETF,还有主动与被动 ETF、指数跟踪 ETF、信用 ETF,五花八门,杠杆程度也各不相同。ETF 之所以能一路狂飙,离不开低费率、低门槛、更易分发,以及出色的营销(当然也离不开整体散户参与度的提升)。
据 Citadel 的数据,ETF 净流入正奔向史上最强劲的一年,其中 7 月更是创下了历史新高。
ETF 真正擅长的一件事,是蹭上任何一个当下最火的主题。「哦,你觉得机器人是下一个大机会?我们正好有只相关的 ETF。你想搭上存储芯片的火箭?那你一定会爱上 DRAM 的味道。想要更刺激的体验,不妨试试我们最新推出的光子学产品 PHOX,和它很搭。」
这番话本身挺有意思,但更有意思的或许是:ETF 的「主题」在相对短的时间内,已经轮动到了何种程度——
2020 年,前五大主题还包括清洁能源、新兴市场科技和医疗。到了 2026 年,主题故事彻底改写:AI、核能、太空、国防与基建占据了排行榜。
对于「原子重于比特」这门资本密集、雄心勃勃的生意而言,这堪称一场 ETF 的总攻。至于结局如何,图表无法预言,但不得不说,2026 年确实比从前精彩得多。
数据中心是蓝领的福音
人们或许爱把数据中心装进自己的 ETF,但不知为何,他们越来越不乐意在自家附近看到数据中心。
我不打算过早掺和这场争论(至少现在还不会)。只想说一句:无论你喜不喜欢,数据中心在经济层面上都是件大事,在某些情况下,甚至是当地最重要的一件事。
对于真正在建设数据中心的那些州而言,这项建设占到了全部非住宅类建筑支出的相当大一块:
新墨西哥和怀俄明其实没建多少——在建容量不足 3 吉瓦——但因为这两个州本来也没什么建设活动,数据中心就占了私人非住宅建筑支出的约 60%(!)。即便对宾夕法尼亚这样大得多的州,区区约 3 吉瓦的数据中心也接近非住宅支出的 30%。相比之下,得州在建容量大得多,但也只占总支出的 10%,虽已相当可观,却远不如 60% 那般惊人。
无论如何,无论你如何看待数据中心,一个事实不会改变:它们是当下经济中最重要(即便不是最重要)的脉冲之一。
富国银行(Wells Fargo)试着梳理了与数据中心(无论已投运还是在建)相伴而来的「显著经济效益」:
自 2024 年以来,对那些已有数据中心投运的县而言,各项指标一律更好:住房更多、房价更高、失业率更低、就业增长更快。而对那些正在建设数据中心的县,就业状况确实更好,但新房建设的回落更明显,房价涨幅也没那么高。
公平地说,这里的因果并不清晰。大量既有(及新建)数据中心位于弗吉尼亚州劳登县——全美最富裕的县之一。同样,许多新建数据中心在得州,而该州在 2024 年之前经历了历史性的住宅建设(与房价上涨),所以住房的回落是从一个高得多的基数上开始的。
但回到上面的论点:建设数据中心几乎必然对就业有利。除了正在被创造出来的成百上千个安全帽岗位,数据中心给出的薪水也远比同类雇主优厚:
据 Indeed 的数据,数据中心提供的工资溢价最高可达 64%(设施经理),即便最低的电气工程师也有 10% 的溢价。
数据中心正让技术工种的好时光愈发明朗。达拉斯联储(Dallas Fed)一份报告中的近期评论点出了要害:
一家重型工业建筑承包商表示:「我们一直给熟练混凝土工人开出自认为很有竞争力的工资,每小时 28—32 美元。而数据中心开出的价是每小时 45 美元,外加每天 150 美元的补贴。」
对数据中心的混凝土工人而言,这是约 50% 的工资溢价——一种足以改变生活的加薪。
ADP 的数据讲了类似的故事。如果看换工作者的工资溢价——这通常是对「需求在哪里火热」的代理指标,因为要诱导一个人跳槽,必然需要涨薪——那么数据中心相关类别的溢价简直在「爆炒」:
建筑、制造以及自然资源/采矿业的换工作工资增长,比留任者高出 6—9.5 个百分点。这一跳槽溢价远高于其他任何行业。
再次强调,这里的重点不是为数据中心写一份盖棺定论的辩护词。重点是想指出:对数据中心说「不」,几乎必然意味着对蓝领工人更高的工资说「不」(以及周边最可观的一轮投资脉冲)。
网约车确实更贵了——这不是你的错觉
如果你觉得最近打 Uber 更贵了,那大概率是因为——它确实更贵了,至少 Gridwise Analytics 的数据是这么说的。
自 2024 年以来,Uber 的平均和中位票价都上涨了约 20%(而且似乎还在继续攀升):
值得注意的是,这段时间里涨价的只有 Uber——Lyft 的中位和平均车费反而比 2024 年初略便宜(整体比 Uber 低约 24%),尽管近期也在上涨。
涨价的一大来源似乎是平台费用的攀升,尤其是 Uber:
Uber 的平台费用过去一年多持续走高(中位费用在 10 月明显跳升),而 Lyft 的平台费用在经历一段大幅下滑后才刚刚开始上涨。
这对 Uber 好,对 Lyft 也好。
公平地说,受益的不只是两家平台——Uber/Lyft 的司机同样分到了一杯羹:
每次行程的平均司机毛收入自 2024 年以来也在持续上升,近期更是创下历史新高。
长期来看,更高的网约车价格是否会对需求形成向下压力,尚待观察;但眼下,车费越来越贵,而收益正流向平台与司机两端。
另一个有趣的旁注是:尽管整体招聘市场依旧疲软,但除了更多人开始自己创业,也有更多人投身「零工」——想必部分是被上涨的收入所吸引。
不过,虽然网约车零工越来越流行,它远非增长最快的那种零工。零工领域最火热的新事物毫无疑问是「社交电商」,即社交媒体时代的 QVC:
在美银(BofA)的客户账户中,除度假租赁外,各类零工都有所增长,而社交电商的增幅超过 30%,远超其他任何类别——尽管基数更小。
社交电商究竟为何爆发,谁也说不准。或许是媒介消费从电视转向社交,叠加更广泛的电商繁荣;也很可能是AI 降低了运营一家社交媒体版 QVC 的其他各个环节的成本,让社交电商对更多人而言成为一门更可持续的营生。又或者,只是 Instagram 的广告定向太精准,让人难以抗拒。再或者,以上皆是。
AI Agent 虽早,但已在改变格局(以及边疆的其他故事)
图表此前曾观察到:尽管 AI 需求整体在上升,但增长远非正态分布。中位用户与重度用户之间的使用量存在巨大分化,而 OpenAI(OAI)近期的一些数据表明,这一分化还在进一步扩大。
典型企业的输出 token 大致翻了一倍,但头部 10% 的企业正越拉越远:
跨所有行业,典型企业与头部 10% 企业之间的 token 产出差距约为 8 倍,后者自 2025 年 4 月以来产出增长了逾 17 倍。在部分特定行业,差距更大——信息(即科技)行业接近 12 倍,其中头部 10% 企业的 token 产出是一年多前的 32.5 倍(!)。
意料之中,重度用户之所以生成更多 token,并不是在和 AI 伴侣闲聊。他们大半已经超越了聊天,迈向更先进的 AI 工具:
头部 10% 企业对插件与 Skills 的采用率,分别是典型企业的约 2 倍和 6 倍,尽管即便是重度用户,距离 OAI 内部的采用水平也还有很长的路要走。
不过有趣的是,近期科技并非采用更强力工具增长最快的领域。若用 Codex 采用率来衡量使用成熟度,那么知识工作者的整体成熟度都在提升,但没有哪个群体比法律人士更突出:
法律从业者的 Codex 采用率自 2026 年 2 月以来暴增了 108 倍。至于这其中有几分是更广义的 Codex 推广所驱动,尚可商榷,但无论如何,法律都脱颖而出。
这种向更复杂 AI 采用的转向,带来的另一层含义是:它正在剧烈改变 token 消耗的增长与构成。
尽管真正部署了完整 Agent 的 AI 采用者只占很小一部分,但 Agent 却贡献了 token 的庞大份额:
据 OpenRouter(及图表作者 Peter Walker)的数据,Agent 使用的 token 几乎是人类的 5 倍,且 Agent 用量自 2 月以来增长了约 14 倍。
Agent 不仅用掉的 token 远多于人类,使用方式也截然不同。Agent 在缓存 token 上做的工作,远比人类多:
同样据 OpenRouter,超过 85% 的 Agent token 消耗来自缓存的提示词——而缓存 token 几乎构成了 token 用量相对增长的全部。
原因相当直白:人类倾向于「提问—回答」式的对话,而 Agent 被设计成朝向一个目标反复迭代。初始提示词包含了 token 密集的「预填充」(即围绕目标的核心上下文,无论是政策流程、代码规范等),随后 Agent 开始增量地读写——随着它朝着最终结果推进,逐步向缓存中添加内容。
缓存 token 远比预填充便宜——这是好事,让 Agent 的经济账愈发可行——但(按其定义)也极其消耗内存。你现在明白,为何高带宽内存尤其炙手可热——所有那些忙碌工作的 Agent(无需在每个周期推倒重来)都需要内存来「开火」。而尽管整体发展仍极早期,Agent 正在迅猛增殖。
Agent 还有一个值得注意的潜在二阶效应:它可能正在削弱对传统自动化与工作流工具的需求。
据 Similarweb 的数据,除 Gumloop 之外,流向自动化工具网站的流量正持续下滑:
N8N、Zapier 和 Make 都早于 LLM 出现,尽管它们主导着整个自动化板块(按访问量计),但各自在滚动 12 周维度上都出现了两位数下滑。相比之下,Gumloop 于 2023 年作为「AI 原生的 Agent 构建器」推出,是唯一一个仍在获势的自动化平台(据 Similarweb)。
现在就给 Zapier 们判死刑还为时过早——毕竟它们手里也有 AI——但 Agent 才刚刚登场,却已经开始以实质性的方式改变格局。
未完待续。
