a16z 图说趋势:今年AI成本降一半用量翻倍,美国 30 岁人群人生里程碑全面延迟

marsbit發佈於 2026-03-01更新於 2026-03-01

文章摘要

a16z最新图表周报揭示了四大关键趋势: 1. **AI成本下降触发杰文斯效应**:2025年AI处理成本从每百万Token 90美分降至50美分,使用量翻倍至1.2万Token,显示价格降低推动需求激增。GPU租赁价格持续上涨,算力供不应求。 2. **科技巨头资本支出规模惊人**:2026年AI资本支出预计接近全美银行新增贷款总额,比美国所得税高33%,是非美G7国家军费的6倍。 3. **预测市场表现超越专业机构**:Kalshi对美联储利率的预测误差低于专业机构,且提供持续更新的概率分布,在宏观预测领域展现优势。 4. **美国30岁人群人生里程碑延迟**:自1980年代以来,30岁人群独立居住、结婚、育子和购房比例显著下降,唯大学入学率翻倍,但教育回报的“买家后悔”情绪蔓延。 此外,报告还探讨了“特拉华州企业注册地位松动”的复杂现象,虽部分数据显示高调公司外流,但该州整体企业份额仍增长,实际趋势比叙事更 nuanced。

作者:a16z New Media

编译:深潮 TechFlow

原文链接:https://www.a16z.news/p/charts-of-the-week-dexit-real-or

深潮导读:a16z这期图表周报涵盖四个话题,每一个都值得单独写一篇文章:AI成本下降触发杰文斯效应、科技巨头资本支出的真实规模、Kalshi预测市场正在击败专业预测机构,以及美国30岁人群人生里程碑的全面推迟。数据来源扎实,角度冷静克制,是理解当前科技与宏观趋势交叉点的高质量参考。

DExit......是真实趋势还是假象?

特拉华州至今仍是美国企业注册的首选地,但这个地位正在悄悄松动:

根据Ramp的数据,特拉华州在新公司注册中的份额自2023年起持续下滑,2025年第三季度跌幅约10%。

历史不会简单重复,但往往押韵......也许吧。

特拉华州并非从来就是企业注册的圣地。

大约一个世纪前,特拉华州取代新泽西州——原来的"信托之母"——成为企业注册的首选地。新泽西之所以失去优势,是因为当时的州长伍德罗·威尔逊试图遏制"企业滥权行为",让新泽西的营商环境大为恶化。特拉华州的公司法本就仿照威尔逊时代之前的新泽西法律建立,自然乐于欢迎出走的企业,此后联合特拉华衡平法院,花了近100年时间建立起作为解决企业与投资者争端的成熟公正场所的声誉。

然而,花了一个世纪建立起来的东西,只用了几年就开始动摇。不管对错,特拉华衡平法院近年来在股东诉讼上采取了更为宽松的立场(尤其是几起高知名度案件,包括但不限于特斯拉),企业开始真的把注册地迁往别处。晚安,祝你好运,特拉华。

这至少是主流叙事,但其他数据显示情况更为复杂。

首先,即便是特拉华的奠基神话本身也并不完全准确。

直到1980年代(也就是威尔逊州长执政约60年之后),特拉华才真正超越新泽西,成为美国企业注册数量第一的州:

新泽西称霸的时间远比主流叙事所描述的更长。特拉华最终实现反超的催化剂,很可能是其通过了一系列与董事责任相关的法律,让上市公司格外青睐,加上网络效应不断自我强化,形成了自己的惯性。

其次,不管高知名度上市公司(以及Ramp数据中的公司)正在发生什么,特拉华州整体上看起来依然表现良好,甚至不止是良好:

根据哈佛法学院公司治理论坛发布的数据,自2024年底至2025年,特拉华州在全美企业总量中的份额实际上大幅增长了。

事实上,如果你想找一个清晰的"DExit"案例,它大概是这个,而且和特斯拉毫无关系,而是涉及一种特定的公司形式:

怀俄明州的LLC大约从2015年前后开始急速增长。

为什么?这很可能与怀俄明州LLC法律中特定的资产保护和隐私条款有关,该州自己将这种公司结构作为"牛仔鸡尾酒"来推介。

总之,这里的重点不是说DExit没有在发生(因为至少部分数据表明它确实在发生——即便只是少数高知名度公司迁出,也具有重要意义),但实际情况肯定比主流叙事所呈现的更为复杂。

现实是,特拉华州依然享有作为默认选项的优势,更不用说与之绑定的所有网络效应,而这些都很难撼动。

我们之前发布过这张图的早期版本,但随着数据增多,效果愈发惊人。

Token成本下降,Token消耗上升:

今年年初以来,付费Token定价从约每百万Token 90美分降至50美分,而处理的Token数量几乎翻倍,从约6,000增至12,000。

这是典型的杰文斯效应。AI越便宜,我们用的AI越多。令人欣喜。

还记得有人说,当更新更好的GPU上市后,旧款GPU就没人要了吗?

事实似乎也并非如此:

根据Silicon Data的数据,英伟达H100和A100的租用价格今年均在上涨。

市场远未出现算力供过于求的迹象,反而似乎连现有需求的表面都还没怎么刮到。

这个比较不是完美的类比,但如果历史能提供参照,我们可能还需要一段时间,才能真正看清"AI驱动型"经济究竟是什么样子:

从法拉第和亨利最初开始讨论电流,到20世纪上半叶工业生产力浪潮真正爆发,中间经历了约100年。

自1820年代以来,技术迭代周期确实加快了,但一次平台级转变涉及的变量仍然极其繁多。

罗伊·阿马拉有一句名言:"我们总是高估未来两年的变化,却低估未来十年的变化。"

资本支出,放在坐标轴里看

来看这组永远不会过时的数据:AI资本支出规模很大。

请看以下对比:

2026年AI资本支出预计接近2025年全美银行净新增贷款总额:

资本支出约比美国企业所得税总收入高出33%,约为关税总额的3倍:

资本支出约为非美G7任一成员国军事预算总额的6倍:

所以,是的,资本支出规模真的很大。

Kalshi进军宏观预测

美联储研究人员认为预测市场相当不错。

至少在某一指标上,Kalshi对联邦基金利率的预测表现,已经超过了专业预测机构:

对于150天后(即3次FOMC会议后)的联邦基金利率预测,Kalshi的平均绝对误差与专业预测机构非常接近。但与每六周才提供一次模态路径快照的调查不同,Kalshi提供持续更新的完整概率分布......我们发现,Kalshi的中位数和众数预测在FOMC会议前一天的预测记录完美无误,这相较于联邦基金期货预测在统计意义上是显著的改进。

换句话说,虽然所有预测者起点差不多,但Kalshi"持续更新"的预测会随时间不断优化,最终在利率正式公布前一天达到"完美预测记录"。此外,Kalshi的表现还优于期货市场的预测。

Kalshi的优势不止于联邦基金利率。正如美联储研究人员指出的,由于通胀、增长、失业率等宏观指标没有其他期权市场,Kalshi是唯一能提供"高频、持续更新、概率分布丰富的基准"的地方,用于反映"大众"对这些经济指标走向的判断。

听起来相当重要。

成年的延迟

这是一张引人深思的图表,附上(少许)评论:

30岁人群实现主要人生里程碑的比例,至少从1980年代起就一直在相当陡峭地下滑。

30岁人群中,越来越少的人:

独立居住;

曾经结婚;

与孩子同住;

拥有自己的住房。

唯一的例外是大学入学率——30岁人群中拥有学士学位的比例自1995年以来几乎翻了一番。

那么,上大学值吗?

里程碑?更像是磨脖子的石磨,对吧?!

也许是,也许不是,但"买家后悔"的情绪似乎正弥漫在空气中。

相關問答

Q根据文章,AI成本下降和用量增长的具体数据是什么?

A根据文章数据,AI的付费Token定价从2026年年初的每百万Token约90美分下降至50美分,成本下降了约44%;同时,处理的Token数量从约6,000几乎翻倍增长至12,000。

Q文章中提到美国30岁人群在哪些方面的里程碑出现了全面延迟?

A文章指出,美国30岁人群实现主要人生里程碑的比例自1980年代起显著下滑,具体表现在:独立居住、曾经结婚、与孩子同住以及拥有自己住房的比例都在下降。唯一的例外是大学入学率,该比例自1995年以来几乎翻了一番。

Q关于特拉华州企业注册地位的变化,文章提供了哪些不同的数据视角?

A文章提供了两种不同的数据视角:一方面,Ramp的数据显示特拉华州在新公司注册中的份额自2023年起持续下滑,2025年第三季度跌幅约10%;另一方面,哈佛法学院公司治理论坛的数据表明,自2024年底至2025年,特拉华州在全美企业总量中的份额实际上大幅增长,显示其作为企业注册首选地的地位依然稳固。

QKalshi预测市场在哪些方面表现优于专业预测机构?

A根据美联储研究人员的分析,Kalshi预测市场在预测联邦基金利率方面表现优异:其平均绝对误差与专业预测机构非常接近,但Kalshi提供持续更新的完整概率分布,使其在利率正式公布前一天的预测记录达到完美无误,这在统计意义上显著优于联邦基金期货的预测。此外,Kalshi是唯一能提供高频、持续更新、概率分布丰富的基准来反映大众对通胀、增长、失业率等宏观指标判断的平台。

Q文章如何通过历史类比来看待AI驱动的经济转型?

A文章通过历史类比指出,从法拉第和亨利最初讨论电流到20世纪上半叶工业生产力浪潮真正爆发,中间经历了约100年。虽然技术迭代周期自1820年代以来加快了,但一次平台级转变涉及的变量仍然极其繁多。这暗示AI驱动型经济的全面影响可能需要较长时间才能真正显现,我们可能高估短期变化而低估长期变化。

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