编者按:2024 年初,AI 仍处在狂热与不确定并存的阶段。当时,Daniel Gross 用一页纸提出了 18 个问题:价值会流向哪里?能源是否成为瓶颈?软件工程师是否会被替代?国家之间的竞争格局会如何变化?
两年之后回看,这些问题本身,比任何具体预测都更具启发性。AI 的收益确实集中在基础设施层——英伟达成为最大赢家;能源与电力迅速成为新的战略瓶颈;API 成本断崖式下降,同时算力、资本与地缘政治风险却在不断放大。
本文回顾 Gross 当时提出的关键问题,并结合过去两年的现实演进逐一检验。这不仅是一份关于 AI 投资逻辑的复盘,也是一张观察技术革命如何重塑市场结构、产业链与全球权力格局的路线图。
以下为原文:
2024 年 1 月,当时仍是 Safe Superintelligence CEO、如今担任 Meta AI 产品负责人 的 Daniel Gross 发布了一篇题为《AGI Trades》的文章。
这篇文章只有一页,列出了一系列关于 AI 进展可能带来影响的问题。两年多后再回头看,这些问题显得格外具有前瞻性,尽管当时每个问题并没有给出明确结论。下面我们逐一回顾他提出的 18 个问题。
市场(Markets)
在后 AGI 世界中,价值将流向哪里?
目前来看,价值确实集中在基础设施层——芯片、封装、电力等领域。英伟达几乎拿走了 AI 热潮中 超过 100% 的利润,因为许多公司仍在亏损。这一点在市值变化上也体现得非常明显:英伟达市值增加了 3.2 万亿美元,从 1.2 万亿升至 4.4 万亿美元;相比之下,云平台的涨幅要温和得多(微软上涨 4%,亚马逊上涨 30%)。
在私募市场上,OpenAI、Anthropic 和 xAI 的估值增长也非常惊人,但三者合计 1.4 万亿美元 的总价值增长,仍然 低于英伟达在同期增加的市值。
这是 2024 年一开始就非常关键的一个问题。
英伟达和微软会发生什么?
英伟达表现极其强势。其营收从 2024 财年的 609 亿美元增长到 2026 财年的 2159 亿美元,几乎增长了三倍。
微软则没有那么占优势。Azure 的增长确实加速到 40% 的同比增速,但从 2024 年 1 月到 2026 年 3 月,微软股价仅上涨 4%。市场对其 每年超过 800 亿美元的 AI 资本开支产生了质疑——投资何时才能转化为回报仍不清晰。
在这场「卖铲子和铁锹」的 AI 淘金热中,英伟达显然是最大赢家,而微软在基础设施上的押注,暂时还没有给股东带来明显收益。
铜是否被错误定价?
确实被严重低估了。2024 年 1 月,铜价为 每磅 3.75 美元,两年后达到 每磅 6.61 美元的历史新高。
AI 对铜的需求极其庞大。例如:
英伟达 GB200 NVL72 服务器机架使用 超过 5000 根铜线
如果全部拉直,总长度超过 2 英里
一个 100MW 数据中心大约需要 3000 吨铜
总体来看,数据中心每年可能消耗 50 万吨铜。有人因此说「铜是新的石油」。当然,也有很多其他东西被称为「新的石油」,因为 AI 基础设施建设极其复杂,几乎每个环节都有瓶颈。所以这种说法也需要谨慎看待。
房地产(Real Estate)
如果 AI 可以写所有软件,那么旧金山会不会变成新的底特律?
这要看「新的底特律」指的是什么。
AI 实际上 拯救了旧金山,避免它变成像底特律那样衰落的城市。现在旧金山依然在繁荣:
·办公室空置率从 36.9% 降至 33.5%
·OpenAI 拥有 100 万平方英尺办公空间
·Anthropic 拥有 一栋 25 层办公楼
·Sierra 签下 30 万平方英尺办公面积
2025 年上半年,78% 的美国 AI 风投资金流向湾区
当然,也存在另一面:旧金山整体就业人数仍低于疫情前水平,但房价依然坚挺。因此,它绝对谈不上是一座「空壳城市」。城市环境也变得更加整洁。
AI 会如何影响财富不平等?
现在下结论还为时尚早,数据变化并不明显,但已有一些研究值得关注。
IMF 2025 年研究认为:AI 可能 减少工资不平等(因为自动化高收入工作),但可能 加剧财富不平等(资本收益集中在科技公司所有者手中)。
OECD 的研究发现:低技能岗位工资增长最快(装配工 +11.6%),高技能岗位增长最慢(CEO +2.7%)不过这可能更多反映的是 最低工资政策,而非 AI 本身。
在资本市场上,集中度也在上升:「七巨头」(Mag7)占标普 500 市值约 32%,贡献了 2025 年约 42% 的总回报;同时,AI 初创公司巨额融资(OpenAI 1100 亿美元、Anthropic 300 亿美元)也让少数创始人和投资者获得了巨大的私人财富。
能源与数据中心(Energy & Data Centers)
如果 AI 变成一场能源竞争,该如何投资?
这个判断 完全正确。AI 的确变成了一场能源游戏。
抓住这个交易的人赚得非常多。例如:
Vistra:+321%,2024 年标普第二大涨幅(仅次于 Palantir)
Constellation Energy:自 ChatGPT 发布以来股价翻三倍
NRG Energy:2025 年单年上涨约 95%
Oklo:12 个月上涨 700%+
核能迎来了爆发:
·微软签署 160 亿美元、20 年期 PPA,重启三里岛核电站
·Google 与 Kairos Power 签署 500MW 小型模块化核反应堆(SMR)协议
·Meta 与多家核能公司签订 6.6GW 电力合同
能源成为 AI 时代最成功的投资主题之一。
在整个数据中心供应链中,哪些环节最难扩张 10 倍?
芯片行业的瓶颈是 CoWoS 封装技术(台积电的 Chip-on-Wafer-on-Substrate)。
在数据中心领域,最大的瓶颈则可能是 电力变压器。
·交付周期接近 3 年
·2025 年出现 30% 的供应缺口
·成本自 2020 年以来上涨 150%
这个已有 100 年历史的技术,却成为数据中心接入电网速度的关键限制。
煤炭是否被低估?
某种程度上是,但远不如铜。2025 年煤价实际上 下跌约 22%,到 2026 年初有所回升。
煤炭公司表现尚可:
·Peabody Energy:+34%
·CONSOL Energy:+37%
与此同时,美国煤电发电量 到 2025 年 9 月增长 13%。
数据中心增长较快的州表现尤为明显:
·俄亥俄州:+23%
·俄克拉荷马州:+58%
国家(Nations)
谁是赢家,谁是输家?
赢家显然是 美国。
2024 年美国私人 AI 投资 1090 亿美元(中国仅 93 亿美元)
自 2013 年以来累计投资 4700 亿美元,超过其他国家总和
2024 年美国发布 40 个重要 AI 模型,中国为 15 个
游戏还没结束,但目前来看,美国是 AI 竞争的中心。
印度 2500 亿美元的 GDP 出口依赖 GPT-4 token,会发生什么?
情况已经开始显现,但仍在早期阶段。印度 IT 外包行业的招聘明显下降。2024–2025 年间,大型 IT 公司 裁减约 5.8 万人,而在 2021–2023 年间,该行业曾新增 36 万员工。
软件工程师会不会像历史上的打字员那样被替代?
目前软件工程师还没有去做蓝领工作,但职业结构已经出现分化:
AI 工程师需求增长 143%
大型科技公司 初级岗位招聘下降 25%
实习岗位减少 30%
未来的选择可能是:要么向上升级为「AI 代理的管理者」,要么转向制造业等领域——毕竟很多工厂也需要懂软件的人来自动化生产流程。
会不会出现类似「新政」的大规模就业计划?
目前还没有。
2025 年 7 月,特朗普政府推出「美国 AI 行动计划」,包括:
AI 教育行政令
技能培训计划
劳工部 8400 万美元学徒项目补助
但美国劳动力培训支出仅占 GDP 的 0.1%,在 OECD 国家中几乎最低。目前还没有任何计划达到当年 WPA(850 万人就业计划)的规模。
终身学习是否值得投资?
这是一个非常抽象、也非常个人的问题。但我的答案是:值得。
通胀(Inflation)
如果 AI 真的是通缩性的,我们会如何首先看到这种信号?
最好的指标可能是 AI API 价格。
GPT-4 级别的推理成本:
2022 年末:每百万 token 20 美元
2025 年 12 月:0.40 美元
三年下降 50 倍。这一速度甚至超过 PC 算力成本下降或互联网带宽成本下降。这很可能成为服务价格通缩的 领先指标。
如果知识产品需求不断增长,而生产成本下降,该如何理解通缩?
虽然 AI API 价格暴跌,但 AI 公司收入却在飙升。价格下降 → 使用量爆炸 → 总支出增加。与此同时,SaaS 公司还在续费时加收 20%–37% 的「AI 税」。因此,即便 软件生产成本趋近于零,SaaS 收入仍在增长。
这与 摩尔定律时代的计算行业类似:单个产品越来越便宜,但整体市场规模不断扩大。
地缘政治(Geopolitics)
互联(interconnect)真的重要吗?
极其重要。
在大型 GPU 集群中:
30%–50% 的训练时间用于 GPU 之间通信
而不是计算
例如:
Google TPUv7 Ironwood 使用 3D torus 拓扑连接 9216 个芯片
Nvidia NVL72 连接 72 个 GPU
因此互联网络对 AI 规模化至关重要。
如果一个国家有更多能源,是否可以用落后制程实现 AGI?
目前来看不太可能。
所有领先 AI 芯片都使用 4nm 或 3nm 工艺:
Nvidia Blackwell
Google TPUv7
AWS Trainium3
中国华为 Ascend 910C(SMIC 7nm)在推理方面具有竞争力,但在训练方面需要更多芯片和更多能源。单纯通过增加能耗来弥补技术差距,最终会遇到 经济成本的限制。
最可能的「台湾事件」是什么?
最可能的是 台湾海峡封锁。
而紧张局势已经在升级:
2024 年:中国举行「联合利剑-2024B」演习
2025 年:「正义使命 2025」动用 100 多架飞机、13 艘军舰
27 枚火箭从福建发射,其中 10 枚落入台湾毗连区
同时,中国在 2026–2030 五年规划中开始将「和平统一」和「统一」分开表述。
台积电也在提前布局:亚利桑那州正在建设 8 座晶圆厂,未来可能承担 30% 的先进芯片产能。
但整个体系仍然处在 极其脆弱的平衡之上。
