木頭姐2026 AI展望：數字勞動力到來，個人賺錢邏輯徹底變了

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Agent在長周期任務上的成功率已達到80%。雖然這一數字對於人類員工來説尚不及格，但如果部署100個Agent並行工作，其解決問題的概率將呈指數級上升。最近開源智能體MoltBot（龍蝦機器人，因商標問題從Clawdbot改名而來）刷屏全球互聯網，Moltbot能夠連接用户的社交媒體、郵箱和本地文件，像私人助理一樣自主完成任務。木頭姐認為Moltbot的爆火代表了個人Agent力量的崛起，個人可以利用開源工具擁有強大的生產力，無需完全依賴大公司的封閉生態。隨着AI Agent任務成功率的提升，智能體將從單純的聊天機器人進化為能夠自主執行復雜工作的數字助手，這是未來GDP和生產力爆發式增長的關鍵驅動力之一。關於大模型公司之間的競爭，木頭姐認為，OpenAI雖然擁有9億用户的先發優勢，但巨大的算力成本迫使其不得不開始追求商業化。OpenAI正在計劃推出高達60美元的CPM廣告報價，這一價格是目前Facebook的三倍，堪比超級碗廣告的定價水平。相比之下，谷歌則顯得更遊刃有餘。谷歌擁有龐大的搜索業務現金流作為後盾，具備極強的戰略耐力。它不需要急於通過高價榨取用户價值，相反，可以利用價格優勢來搶佔OpenAI的市場份額。在自動駕駛領域，木頭姐對Robotaxi的未來絕對樂觀，並預測這一市場將徹底顛覆傳統汽車製造業。ARK研究預測，特斯拉將是Robotaxi領域的最大贏家，Waymo緊隨其後。Waymo雖然技術領先，但缺乏製造能力，它必須依賴汽車製造商提供車輛平台。這種組裝式的供應鏈模式，註定了其成本難以極致壓縮。而特斯拉擁有完全垂直整合的生態。從電池製造、芯片設計、數據中心到整車製造，特斯拉憑藉垂直整合的供應鏈，其每英里運營成本預計僅為20美分，比Waymo低50%。木頭姐表示，傳統汽車製造商在這一波浪潮中將難以生存或勝出。Robotaxi是機器人、AI和儲能技術三大領域的融合。傳統車企專注於內燃機，缺乏這三大關鍵技術的積累和融合能力。內燃機技術已經成熟，不再符合萊特定律帶來的成本下降曲線，而電動車和AI技術正處於成本快速下降的通道中，這使得傳統車企在未來的價格戰中毫無還手之力。另一方面，傳統車企嚴重依賴供應商，無法像特斯拉那樣通過內部完全自動化的供應鏈來快速響應指數級增長的需求。關於AI時代的宏觀經濟，木頭姐預測：全球GDP增長率將從歷史平均的3%躍升至7%。現在是機器人、儲能、AI、區塊鏈和多組學測序這五大技術平台的融合期，7%的預測甚至可能是保守的。雖然技術具有降低成本的通縮性質，但由此帶來的單位需求將呈爆炸式增長，從而極大地推動經濟總量的擴張。針對推理成本急速下跌的問題，木頭姐認為這不會導致市場萎縮。相反，人類對智能的需求在本質上是無限的，即便推理成本趨近於零，為了獲得更長思維鏈的智能代理服務，企業和個人仍將投入巨大成本。木頭姐訪談內容劃重點：1. 智能的無限需求推理成本向零逼近，但人類對智能的渴望是無限的。人們會耗盡所有預算去獲取更多的智能，即使單次推理變得便宜，總需求量的爆發也會讓市場規模巨大。目前的AI Agent在長期任務上的成功率約為80%。2. 個人AI Agent的生產力飛躍開源的Moltbot能夠運行在個人電腦上，幫助整理工作、連接社交媒體和郵件，甚至在睡眠時自動完成任務。這不僅是技術突破，更成為一種文化現象。這種工具能讓工作效率產生質的飛躍，但它同時也具有破壞性，如果出錯，它可能在兩秒鐘內搞亂甚至損毀電腦系統。3. 特斯拉Robotaxi的壓倒性優勢在自動駕駛領域，特斯拉將是最大贏家，Waymo位居其次。特斯拉的優勢在於其垂直整合的成本結構和製造能力，能夠將每英里成本降至20美分，而目前Uber等服務的成本在2美元以上。傳統汽車製造商由於依賴外部供應鏈、受限於工會以及缺乏機器人與AI的企業基因，很難在這場轉型中生存，因為未來的汽車本質上是移動的推理引擎和儲能裝置。4. 汽車將演變成移動推理引擎和儲能未來的汽車不僅僅是交通工具，而是數以百萬計的移動推理引擎和能源存儲裝置。自動駕駛汽車將成為分佈式能源生態系統的一部分，利用閒置時間平衡電網（例如在夜間利用率低時充電，白天反向供電）。這種深度融合是傳統車企難以理解和複製的。5. 軌道數據中心與垂直整合SpaceX正在構建軌道數據中心，可重複使用火箭的發射成本急劇下降。在太空中，太陽能效率是地面的六倍，且不受土地限制。馬斯克意圖通過高度垂直整合，繞過傳統供應鏈的層層加價，這將徹底改變算力基礎設施的成本結構。以下是木頭姐訪談實錄：Peter：歡迎大家來到《Moonshots》節目。我們邀請到了ARK Invest的創始人、CEO兼CIO凱茜·伍德（Cathie Wood）。凱茜，你預測全球GDP將實現7%的增長，這簡直是一個奇點事件，畢竟人工智能的發展速度遠超我們預期。今天我們還有幸請到了我的「登月」夥伴Dave Blundin和Salim Ismail。這可是全球排名第一的科技播客，旨在讓大家為即將到來的未來鉅變做好準備。早上好，凱茜。Cathie Wood：早上好，Peter。Peter：你們發布了一份令人驚歎的《2026 Big Ideas》報告。我們從中挑選了大約20張幻燈片，想和團隊一起探討一下。這真的很重要，你能想象世界變化得有多快嗎？這對你來説仍然令人震驚嗎？Cathie Wood：即使我們一直預期世界變化的步伐會比人們想象的更快，但AI的發展速度依然超出了我們的預期。要知道，我們在這方面本來就已經走在很前面了，但這依然説明了某種趨勢。Peter：好的，我們來談談這場巨大的加速。凱茜，我在螢幕上放了第一張幻燈片，是關於2030年GDP預期變化的。這些數字相當驚人，你預測全球GDP增長7%，這就像是一個奇點事件，是國際貨幣基金組織（IMF）預測值的兩倍。我們剛和埃隆·馬斯克聊過，他也認為未來兩年內GDP可能增長5倍，並在下一個十年出現三位數增長。凱茜，你怎麼看？Cathie Wood：這張圖表做得很漂亮。你可以看到，歷史上每一次技術革命都伴隨着GDP增長的階躍式上升。回顧1500年到1900年那幾百年，除了末期的鐵路，並沒有太多新技術，根據Brett Winton與學術界合作的研究，那時的全球實際GDP增長率僅從0.6%提升到了6%左右。隨後，當我們經歷鐵路、電話、電力、內燃機這場技術革命時，在接下來的125年裏，增長率提升了五倍，穩定在3%左右。現在，我們要面對的是五個核心平台：機器人、能量存儲、人工智能（這是最大的催化劑）、區塊鏈技術和多組學測序。這五大技術的融合，讓我們認為增長率會再提升兩倍半，達到7%左右。實際上，我認為這還是保守估計。幾年前我們剛提出這個數字時，人們都覺得我們瘋了，而在聽了埃隆的觀點後，你會發現我們對全球實際GDP爆發式增長的看法是一致的。這確實是當今在世的人從未見過的景象。Dave Blundin：我來充當一下反方觀點，儘管我自己並不相信這個反方觀點，但為了討論通過必須得有人提出來。Alex和我剛從達沃斯論壇回來，如果你隨機調查那裏的銀行家和政客，大概只有20%的人相信這種增長，80%的人都不信。那80%的人會説：「看，當計算機革命起飛時，GDP 增長率依然穩定在每年3%。不管有什麼突破，無論是聚變還是計算，最終都會被那3%的增長率所包含，我們擺脱不了這個困局。」這種心態源於過去125年的歷史經驗。凱茜，你會怎麼回應這些不信者？Cathie Wood：有趣的是，今天活着的人確實沒有經歷過除此以外的情況。在80年代和90年代，生產率增長確實有所上升，那是投資的黃金時代，但全球GDP增長大體保持在3%。但我認為那些金融界人士不相信這一點的根本原因在於他們的研究架構。傳統金融機構是按部門、行業或子行業來孤立地設定研究的。然而，現在的技術正在滲透到每一個領域並模糊這些界限。你必須像我們一樣建立研究體系，也就是圍繞這15項核心技術（歸納為5大平台）來開展。我們的每一位分析師都在研究這些技術何時以及如何在各個行業中擴展。我們在內部打破了孤島，分析師們協同工作，只有這樣才能真正理解當今正在發生的重大技術融合。Peter：這確實是完美的融合。正如你在幻燈片中所見，我們正在見證可重複使用的低成本太空發射技術與太空數據中心的結合。六個月前，我和埃隆·馬斯克以及戴夫交流時，還沒有人談論在太空建立數據中心，但現在每個人都在討論這個話題。Cathie Wood：我們與Mach 33合作推出了一個開源的SpaceX模型。早在去年年中我們就發布了這個模型，當時還沒把「軌道數據中心」納入考量。現在，我們和Mach 33重新設計了方案，早期的結果顯示成本正在顯著下降，這將進一步推動單位增長。這正是賴特定律（Wright's Law）的核心：隨着累計產量的每一次翻倍，在這個案例中是可重複使用的火箭技術，成本會以穩定的百分比下降。對於火箭來説，成本下降的幅度相當可觀。信不信由你，在工業機器人領域，累計產量每翻一番，成本就會下降約50%。火箭領域的降幅可能沒那麼高，但我相信也會在百分之二十幾的區間。Dave Blundin：我其實想問關於左邊這張圖表的問題。既然發射成本正在大幅下降，我驚訝的是那條曲線沒有下降得更多。我和埃隆開會時的一個重要收穫是，老實説，我進去時對「太空數據中心」持半信半疑的態度，出來時卻完全被説服了，他正在積極且秘密地推進一件事：繞過現有的供應鏈。目前製造GPU芯片，台積電（TSMC）大約有50%的利潤率，NVIDIA有80%的利潤率，價值鏈中充滿了層層加價。埃隆打算繞過這一切，建立自己的晶圓廠。他總是問：根本性的約束是什麼？真正的物理障礙是什麼？其實很簡單：沙子（硅）的獲取非常便宜；至於電力，太空中太陽能板的效率是地面的六倍，成本極低。所以我認為，如果我們今天只看發射成本的下降，而不考慮GPU成本、電力成本和太陽能板生產成本的趨同性顛覆，那我們就低估了趨勢。如果埃隆是對的，這些都會在短短几年內並行發生，成本曲線會急劇下降。Cathie Wood：確實如此。我們再看賴特定律在半導體行業的應用。現在的問題是，什麼會阻礙這種增長？我不認為監管會成為障礙，因為我們正處於一場太空競賽中。既然埃隆的公司高度垂直整合，我們假設他能搞定芯片供應。Dr. Alexander：凱茜，如果我們天真地通過過去的數據向外推演，我們會達到「戴森羣」級別的規模嗎？在未來的某個時刻，為了建造軌道數據中心，我們是否需要從月球、其他行星或小行星帶獲取足夠的原材料？我知道你通常做五年預測，但如果讓你展望50年後，我們會看到戴森羣（Dyson swarm）嗎？還是會有多個相互競爭的戴森羣？Cathie Wood：雖然我不夠專業去回答關於戴森羣的具體問題，但我們的模型確實已經把SpaceX的規劃推演到了五年以後，並且納入了Optimus機器人、特斯拉和The Boring Company甚至火星殖民的因素。我們認為這在技術上是可行的。不過，軌道碎片確實是近期最大的絆腳石，一旦發生連鎖反應，後果不堪設想。Peter：讓我們把話題轉回AI基礎設施。正如幻燈片所示，推理成本正以驚人的速度下降，其影響巨大，我認為人們尚未完全意識到這一點。Salim Ismail：這裏有個悖論：當技術像我們所見的那樣具有極強的通縮性，例如火箭發射成本從航天飛機的6億美元降至SpaceX的6000萬美元，甚至還將再降10倍，這對GDP來説是巨大的縮減。當技術如此徹底地降低一切成本時，我們如何預測GDP的增長？這是我最大的擔憂之一。Cathie Wood：成本下降的另一面是單位數量的爆炸式增長，這就是傑文斯悖論（Jevons Paradox）。很多人嘲笑我預測價格將開始下跌，他們認為通脹會卡在2%到3%的區間。但如果你看真實通脹數據，它已經降到了1.2%到2%。聯儲局還在對抗通脹幽靈，但我認為明年通脹率會降至2%以下，甚至轉為負值。這裏的關鍵是生產率增長和單位勞動成本的下降。Dave Blundin：確實，油價在跌，租金也在跌。或許我們需要一個「凱茜·伍德定律」來解釋這一切。埃隆曾講過一個笑話：兩個經濟學家在樹林裏散步，互相付錢吃對方的排泄物，結果GDP增加了200美元，卻沒創造任何價值。反過來看，如果AI治癒了癌症，數百萬人不再需要放療和化療，這在GDP上會表現為負增長，但對人類價值卻是巨大的。所以在AI時代，GDP指標本身就有根本性缺陷。Cathie Wood：你説到了點子上，但這事還有另一面。看看機器人技術，特別是那些我們要花時間做卻沒有任何報酬的事情，比如接送孩子、做飯、打掃衞生。這些從未計入GDP。但未來我們將購買機器人來做這些事，這將轉化為付費服務，從而進入GDP統計。這就像從農業經濟向工業經濟轉型時，家務勞動逐漸社會化一樣。被「看不見」的勞動將轉化為可衡量的經濟活動，這將帶來GDP的大幅迴流。舉個具體的例子，當年很多風險投資人錯過了Uber。有人告訴我，他們當時算了一筆賬：舊金山的出租車市場每年約為5億美元，如果Uber拿走20%，這生意就不值得投。但他們沒算到的是，由於價格和便利性的變化，拼車市場擴大了四倍，而且Uber從出租車手中搶走了80%的份額。如今，Uber僅佔所有城市出行里程的1%。根據我們在《Big Ideas》裏的分析，要滿足這1%的里程只需要14萬輛車；而要滿足全美所有的城市裏程，需要2400萬輛車。考慮到美國現有的4億輛汽車保有量，Robotaxi（機器人出租車）的增長將徹底摧毀我們熟知的汽車市場結構。Peter：同意。我們正在見證「認知的商品化」。人類經濟的基石，智能，正以每年99%的速度降價。這是一場逐底競爭。我的問題是，隨着價格暴跌，大語言模型（LLM）公司能否維持構建AI基礎設施所需的收入？凱茜，你對這些前沿模型的商業閉環有擔憂嗎？Cathie Wood：觀察OpenAI最近的動向非常有趣。他們開始商業化了，規劃了廣告、電商和機器人業務。但我們聽説他們的廣告報價是每千次展示（CPM）60美元，這相當於超級碗廣告的價格，而Facebook目前只有20美元。OpenAI可能會因為控制了供應端而暫時得逞，但我們的分析師認為這不可持續。谷歌的Gemini不會這麼做，他們有谷歌龐大的現金流支持，可以打價格戰來搶佔市場份額。這對OpenAI來説不是好消息。雖然OpenAI有9億用户的先發優勢，但他們必須加快收入增長來支撐基礎設施擴張。這可能意味着他們需要在某些方面收縮戰線，更加專注。Dave Blundin：我想插一句。幻燈片上提到AI Agent在長期任務上的成功率是80%。彼得，你説任何員工如果只有80%的成功率都會被解僱，但這還沒算完。如果把上一張關於推理成本降至零的幻燈片結合來看，你會發現：無論推理變得多便宜，離真正的「零成本」還很遠。因為人類對「思考循環」的渴望是無限的。正因為彼得提到的80%成功率，如果你啓動100個AI Agent去解決同一個問題，只要其中一個成功了，整體成功率就會極高。這是一種「暴力破解」法。因此，對智能的需求基本上是無限的，人們會花光所有預算去獲取更多的智能。Cathie Wood：另外，最近那個開源的Claude機器人（Claude-bot）真是令人驚歎。它在一個周末內就火遍了互聯網。你可以把它看作個人版的Jarvis，它能運行在你的電腦上，幫你組織工作、連接社交媒體和郵件，甚至在你睡覺時自動完成任務。我們的首席AI分析師只用了一個周末，工作效率和條理性就有了質的飛躍。Dave Blundin：沒錯。它之所以還沒被大型AI實驗室直接推出，是因為它非常強大但也具有破壞性，如果出了差錯，它可能在兩秒鐘內搞亂甚至損毀你的電腦系統。所以使用時要小心，但這也正是它強大的原因。這不僅僅是技術，更是一種文化現象。Dr. Alexander：凱西，我想回到你剛才提到的一個非常有趣的觀點。據我所知，還沒有人像你這樣表述過。很多人，包括本節目的嘉賓，都在擔心GDP增長與實際財富增長之間存在固有的不一致，甚至擔心超級通脹。但你提出了一個相反的獨特視角：隨着人類將越來越多的服務委派給AI代理，從GDP的角度來看，這種「委派」構成了商業活動。本質上，我們將人類個體的角色與生產性服務剝離，而這些細分領域之間的交互許多將由代理完成，這反而會增加對GDP的貢獻並促進商業發展。所以，你描繪的是一個GDP數據可能爆發式增長，但實際人類財富或許保持不變的圖景。那麼我想問你，如果你能揮動魔法棒，給出一個並不是單純指GDP增長，而是定義「人類真實財富增長」的完美指標，你會如何定義？Cathie Wood：財富增長在很大程度上與生產率增長密切相關。我所説的實際財富增長，不是指由價格驅動的房地產泡沫，而是由技術推動的生產力提升。我們在80年代和90年代初曾稍微嚐到過一點甜頭。那時是PC時代和互聯網時代的開端。對金融市場而言，那是一個輝煌的時期，因為軟件的潛力首次被真正釋放。雖然我們在80年代經歷過一段「索洛悖論」時期，當時人們覺得科技發展似乎反而削弱了生產力，但隨後微軟崛起，緊接着迎來了互聯網熱潮。這只是我們即將經歷的變革的前奏。如果你回顧歷史，從糟糕的70年代到80年代初，生產率增長几乎為零甚至為負。隨後生產率開始回升，金融市場隨之繁榮，通貨膨脹開始下降。我之所以對此深有感觸，是因為在我職業生涯早期，我們就判斷通脹會下降，而當時大多數人認為除非發生經濟大蕭條，否則這不可能發生。但事實恰恰相反，通脹下降是由於技術帶來的生產率增長以及合理的貨幣政策。這裏有一個與哈佛學派相關的凱恩斯主義經濟學的不同觀點：凱恩斯主義認為增長會導致通脹；但實際上，增長不會導致通脹，反而會導致通縮。我們即將進入的世界是通縮性的，這是「好的通縮」，即當商品價格下降時，需求會激增。Dave Blundin：凱西，我也許可以順着這一點深入問一下。這似乎是問題的核心，不僅關乎視覺展示，也關乎你更廣泛的投資論點，即GDP可能不是衡量進步的最佳宏觀指標。聽起來你認為「人均生產力」才是關鍵。但最終，作為通過ETF進行的投資，你必須用美元或其他單位來量化它。我好奇的是，我們應該設定什麼樣的基準？你顯然在投資未來的行業。而標普500指數（S&P 500）作為傳統的基準，可能無法正確衡量通向未來的進步。如果讓你設定一個單一的度量標準來優化進步本身，那會是什麼？Cathie Wood：首先，關於指數化投資，這是我的一個痛點。目前的金融市場結構確實如此，埃隆·馬斯克（Elon Musk）對此也有非常強烈的看法，我們在一次X Space的對話中花了很多時間討論這個話題。標普500、納斯達克這些排行榜前列的公司，代表的是過去的成功。如果我們的判斷是正確的，即我們正進入有史以來最具顛覆性的創新時期，那麼傳統的舊世界秩序將被打破。長期來看，標普500的名義回報率一直維持在個位數的高位。但我們認為這將會改變。因為標普在納入新股票時往往滯後，他們需要先看到收入增長和盈利能力。在我們的《Big Ideas》報告中，我們預測顛覆性創新在未來五年內將以年化35%的速度複利增長。Peter：你們哪隻基金專注於這個方向？Cathie Wood：我們所有的基金都專注於此。我們的旗艦基金ARKK整合了所有這些平台。這是一項艱鉅的任務。我們經歷了一段非常艱難的時期，特別是在遭遇供應衝擊和與新冠相關的貨幣政策時，創新股在包括風險投資在內的各個領域都遭受了重創。當時很少有人相信創新，但我們認為現在正在走出困境。橡皮筋已經被拉得很長，事實上，企業已經加速了世界各個角落的數字化進程。Peter：僅僅看ARKK，過去兩年的年化回報率大約在31%到33%之間，這相當了不起。Cathie Wood：是的，我們的三年數據正開始向我們預期的數字攀升，但為了達到平均值，我們還得超過35%。如果你要我嘗試用一個經濟指標來衡量進步，當大多數人關注GDP時，我會關注國民總收入（GNI）。理論上，GNI和GDP的增長率應該相等，但實際上並非如此，兩者總是存在統計差異。這種差異正在擴大，因為從產出角度（GDP）我們無法準確測量剛才討論的許多技術影響，但這些影響會在收入端（GNI）顯現出來。Peter：所以答案是GNI，而不是某種人均生產力？Cathie Wood：對，我認為應該是GNI。生產率也很難測量，這就是為什麼我們認為目前的生產率被低估了，年化增長率大約被低估了2%。這意味着什麼？按照GDP的構成方式，如果我們低估了生產率，那麼我們就低估了實際GDP增長，同時高估了通貨膨脹。這像個拼圖，如果政策制定者不具備我們這種思維方式，盲目信任公布的數據，就會在政策上犯錯。Peter：凱西，我想問你。到2030年，我們會看到市值達到十萬億美元的公司嗎？比如SpaceX是會上市，還是可能與特斯拉合併？你認為埃隆會通過哪種方式為SpaceX獲得流動性或穩定性？Cathie Wood：這很有趣。我不確定埃隆是不是在你的播客裏提到過，但我聽説過他説預見到旗下公司的融合，這是我之前沒預料到的。不過我們確實已經討論這種情況一段時間了，因為在人工智能的世界裏，要取勝就必須擁有專有數據。想想他擁有的所有專有數據：特斯拉擁有路面的語言數據；Neuralink擁有多組學數據；SpaceX擁有太空數據；X擁有獨特的社交數據；Boring Company也有別人沒有的數據。所以，我確實認為由於這種融合驅動，到2030年那些萬億美元級別的公司將會開始上線。Peter：我認為主要的候選者就是特斯拉，正如你剛才所説的原因。而且可能會有一些組合作為其中一部分發生。Cathie Wood：是的，這也很有趣。我知道有傳聞説SpaceX正在接觸投行人士，但我以前從未想過SpaceX會上市，也不覺得有必要。畢竟埃隆在特斯拉的公開市場經歷並不愉快。但如果SpaceX真的上市，那可能是為了抓住軌道數據中心（Orbital Data Center）的機會。Peter：其實在這個播客上我們也問過埃隆。那是關於他最不可思議的事情之一。我們問他：「看看你的商業帝國，Starlink、全球太空數據中心、激光鏈路，這一切難道不是你畢生心血的匯聚點嗎？通向這個驚人的十萬億美元的成功，當時的遠見一定非同凡響。」但他卻笑着説：「不不不，這完全是運氣，這些事情彼此毫無關聯。」我覺得這太不可思議了，他本可以藉機吹噓自己的遠見或宣稱自己是天才，但他沒有。Cathie Wood：其實這是因為人工智能正在導致一切融合。這就是為什麼我們在組建公司和組織研究時，讓機器人工程、能源存儲和AI分析師共同協作來研究它。在傳統的金融機構裏，汽車分析師通常只懂內燃機，不懂技術，他們經常為此爭論地盤，導致技術分析師的話語權旁落。這就是為什麼華爾街到現在仍然看不懂特斯拉。Peter：沒錯，凱西。我對「專家」的定義就是那些能確切告訴你為什麼某件事做不成的人。那麼，讓我們進入最內層的循環，談談能源。再次引用《Big Ideas Report 2026》的圖表，我們看到越來越高效的能源正在驅動全球經濟，每美元GDP對應的千瓦時能耗正在下降。此外，太陽能和電池成本也在大幅下降。我認為人們並沒有真正意識到能源在根本上有多麼關鍵。它不僅與GDP相關，還與每個國家的生活水平、健康和教育息息相關，尤其是在現在的數據中心爭奪戰中，它已成為國家主導地位的根本。凱西，你對此有什麼看法？Cathie Wood：經濟活動本質上就是能量的轉化。那些盲目説能源是壞事的人，並不清楚自己在説什麼，他們基本上是想把我們逼回黑暗的中世紀。如果我們要進步，就必須使用更多能源。關於核能，特別值得注意的是，美國和日本在70年代開始的過度監管扼殺了這個行業。如果按照賴特定律，隨着技術進步建設成本本應下降。如果我們在核能上繼續沿賴特定律發展，今天的電力成本會比現在低40%。所以我認為我們對核能重新燃起的熱情很重要，這將把我們帶回成本下降的軌道。當然，還有太陽能。埃隆關於軌道數據中心的願景，也會為數據中心的太陽能採購注入強大動力。Dr. Alexander：我很好奇，凱西。你認為是因為核能過度監管，還是其他原因，導致1971年後美國經濟走上了一條不同的道路？Cathie Wood：我認為，當年放棄金本位制、關閉黃金窗口，導致貨幣政策除了受人性的脆弱影響外，不再與任何實質事物掛鈎，這實際上開啓了一段艱難的時期。隨之而來的是工資和價格管制、各種市場扭曲，以及整體監管力度的增加。核能產業就是這種情況的一個縮影。我記得那是1974年或1975年左右，在脱離金本位制後，我們失去了約束，油價幾乎瞬間翻了四倍，這讓我們走上了一條非常糟糕的道路，我們也因此停止了載人登月計劃。隨後出現了里根經濟學（Reaganomics），即沃爾克（Volcker）的貨幣政策與里根的經濟政策相結合，包括放松管制和減税，這一策略今天仍在被沿用。目前美國的企業實際税率在發達國家中屬於極低水平。雖然特朗普在第一任期內開始降低税率，但在新税法之前的折舊時間表其實並不利於創新。現在的新政策允許製造業結構在投入使用的第一年就完全折舊，而不是分30到40年逐步折舊。這意味着，任何在美國建設製造設施的公司，只要在2028年底前開工，就能獲得鉅額退税，並可以將這些資金重新投入研發，從而降低價格，推動再工業化。我們正在見證這一切，未來幾年我們將迎來一場經濟繁榮，這甚至會讓埃隆·馬斯克所説的5倍GDP增長都顯得保守。這聽起來是非常合理的預測。Peter：Dave，我很好奇，我們之前在短信裏聊過關於下一波投資方向的問題。當然這不是投資建議，但你提到了能源基礎設施。小型模塊化反應堆（SMRs）、核裂變能源，以及雖然目前還有點遙遠的核聚變，都是關注重點。同時還有數據中心的建設。這些領域的數字看起來非常驚人，這將是我們看到上市公司中投資最多、增長最快的領域。Dave Blundin：我們與凱西（Cathie Wood）以及Peter你的科技路線不同之處在於，我們並不試圖一次性部署上百億美元，所以我們可以更靈活地深入觀察數據中心的技術棧。你會發現，供應鏈中的某些組件突然之間面臨無限的需求。我們在Boom Supersonic（Boom超音速公司）身上也看到過類似的情況。這是一家制造超音速飛機的公司，其引擎組件的價值突然上漲了10倍甚至100倍，因為同樣的組件可以用於製造發電機，而這些發電機多年來一直處於積壓狀態。Peter：我認識Boom的創始人，當時我就覺得處理聯邦航空管理局（FAA）的監管簡直是瘋狂的挑戰。但後來他們找到了市場，完成了一次出色的轉型。Dave Blundin：沒錯，這是一個絕佳的轉型案例。這其實是兩個不同層面的案例研究：一個是與這次人工智能（AI）建設相關的任何事物，如果你能搶先發現，可能會帶來千倍的回報；另一個是關於優秀的團隊如何轉型。有些項目乍看之下像是一潭死水，但如果你意識到這是一個了不起的團隊，你會發現他們轉型的速度比以往任何時候都快。所以，無論如何都要選擇並堅持支持優秀的團隊。Peter和我討論時，我們一直在尋找那些尚未被發現的機會。比如Alex對光子學（Photonics）有很多見解，在大型數據中心的互聯網互連、讓數據高速傳輸方面，存在着巨大的機會。但我認為這一切都指向同一個主題：如果你看未來幾年，軌道數據中心、對芯片的無限需求，以及將這一切連接起來的管道、佈線和粘合劑，到處都是潛在的機會。Cathie Wood：我想回應Dave剛才提到的很重要的一點，那就是必須從「出色的團隊」開始。我們看到那些轉型之所以非常成功，是因為不同技術之間的融合創造了全新的產業。因此，轉型的機會比以前多得多。如果你因為擔心監管阻礙而錯過交易，那將是一個風險。因為就像Boom那樣，有時一次轉型正好能契合監管的需求，甚至監管機構也希望這種改變發生。關於這張幻燈片，我想指出，到2030年，全球電力累計投資需要增加到10萬億美元。這説明我們將在電力方面進行鉅額投資，毫無疑問，數萬億美元將投入到與AI相關的一切基礎設施中。Dr. Alexander：我想問凱西，也想問問在座的各位關於能源的話題。也許你們看過Apple TV的劇集《為全人類》（For All Mankind），它提出了一個替代歷史的場景：如果蘇聯先於我們登上月球，太空競賽從未結束，核能技術因此被快速推進，歷史會怎樣發展？我很想從「學習曲線」的角度探討這個替代歷史。如果20世紀70年代中期我們的發展沒有脱軌，我們現在在能源領域應該達到什麼水平？是落後了十年，還是五十年？Cathie Wood：在能源方面，特別是核能，我不能説我們整體落後了，但我認為我們在新建項目上確實落後了。美國需要大、中、小型反應堆的全面投資。毫無疑問，我們在核能上確實浪費了很多時間。由於美元是儲備貨幣，我們在70年代將通貨膨脹帶給了全世界。雖然瑞士等少數國家能夠抵抗，但這總體上是一個全球現象。但我認為我們現在的心態是正確的，硅谷一直保持着正確的心態。我們正試圖在這裏打造一個新的創新中心，加州的税法可能也在推動這一點。雖然AI人才聚集在硅谷至關重要，但我們現在看到創新力量正在分佈到全美各地。隨着創新成本的急劇下降，個人的能動性變得越來越強，你可以在任何地方成為企業家。Peter：我們現在進入最後一個話題，自動駕駛汽車。關於這個話題有太多可以討論的，比如人形機器人，也許我們在討論特斯拉時會順帶聊到。目前的消息是，自動駕駛出租車終於來了。我們已經看到了Waymo的進展，CyberCab也即將上線。Uber、Lucid都在部署自己的車隊。數據顯示，Waymo的份額正在上升，而Lyft和Uber在下降。我們在聖塔莫尼卡出差時，往返機場或送孩子上學的路上，平均每天能在街上看到10到12輛Waymo。我認為大約在四五年後，80%的車輛將是自動駕駛汽車。你們怎麼看？Cathie Wood：我們同意這個觀點。正如我們的研究報告所示，我們預計從平台角度看，特斯拉將是最大的贏家，Waymo將位列第二。原因在於Waymo的成本結構依賴於外部供應鏈，這與特斯拉的垂直整合模式完全不同。這正是埃隆的運作方式。Waymo曾一度難以吸引汽車零部件供應商，所以他們現在正與極氪（Zeekr）、現代（Hyundai）等公司合作。目前他們在全美的車輛少於3000輛，如果你一次行程能看到10輛，説明它們高度集中在你所在的區域。我們認為從成本角度看，特斯拉的方案將比Waymo低50%，因此能夠收取更低的費用。目前Uber的平均價格隨着高峯定價上漲了40%，達到每英里2美元到2.8美元。而我們的研究證實了埃隆的説法：當達到規模效應時，特斯拉能夠將價格定在每英里20美分。在達到那個低價之前，巨大的價格保護傘將導致特斯拉的現金流暴增。Dave Blundin：你完全説對了，凱西。在去參觀特斯拉超級工廠之前，我完全沒意識到這一點。我曾以為埃隆不喜歡供應商只是因為他是個控制狂，但這並不是真的。他不依賴供應商是因為他看到了製造業的指數級機會。需求會在一夜之間飆升，而滿足這種需求的唯一方法是將原材料（如原鋁）在工廠的一端輸入，在另一端直接產出汽車或芯片。你必須內部製造所有東西並提前規劃。如果你像Waymo那樣，在供應鏈中缺少哪怕一個受限組件，整個生產鏈都不得不停下來等待。Cathie Wood：絕對是這樣。對Waymo和特斯拉的需求都會是無限的，但特斯拉能更快地生產更多汽車，因為埃隆將所有環節都納入了那個完全指數級自動化的內部供應鏈中。Salim Ismail：我認為如果特斯拉允許人們擁有自己的汽車並將其轉變為出租車，那將是一個巨大的優勢，這更符合指數級增長組織的特點。那樣的話，你甚至不需要擁有自己的資產，這正是Uber增長如此迅速的原因。Peter：凱西，在技術融合的討論中，你有沒有關注這樣一個概念：數以百萬計的自主聯網出租車，實際上就是移動在城市中的推理引擎（Inference Engines）和能源存儲裝置？Cathie Wood：哦，當然。這與埃隆關於我們電網目前效率低下的觀點不謀而合。電網在晚上的利用率很低，而白天有時又被過度使用。這是一個典型的分佈式能源生態系統機會。Dave Blundin：令人驚訝的是人們多麼低估這一點。如果你看特斯拉的超級工廠，街對面就是Optimus（擎天柱機器人）的工廠，旁邊還有數據中心。這裏的核心在於，所有組件都是通用的。當你對比福特或通用汽車時，你會問：「你們到底在做什麼？」他們從別處訂購底盤和動力總成。如果他們明天想轉型成一家機器人公司，他們做不到，因為他們只是在組裝第三方的組件集合。他們只能是一家汽車公司。而埃隆構建帝國的方式是，整條製造鏈的每一個環節都可以在短時間內轉向，例如變成衞星製造業務。整條長鏈本質上是可重構的機器人。我認為這可能是他獨有的優勢。也許谷歌在做類似的事情，我不確定，但這就是未來。所有這些都可以通過AI和機器人進行重新配置。Cathie Wood：在這個方面，美國汽車行業正在減少對電動汽車的投入，開始收縮，但他們又試圖搞清楚如何切入Robotaxi（機器人出租車）領域。這一切最終會融為一體，而特斯拉早就看明白了這一點。埃隆在他的宏圖計劃裏早就寫明瞭。如果傳統車企認真對待過他，那答案早就擺在他們面前了。Peter：我看不出傳統汽車行業能挺過這一劫。未來是與AI深度集成的：AI知道你的日程，當你走向前門拉動門把手時，自動駕駛汽車已經在那裏等你，你甚至不需要叫車。Salim Ismail：關鍵在於，我們只需要幾千萬輛汽車就能覆蓋所有人的出行需求。現在全球每年銷售9000萬輛新車，這是瘋狂的供應過剩。Dr. Alexander：但我認為，對不同形狀和尺寸的機器人的需求實際上是無限的。所以我認為汽車行業會以某種形式存活下來，就像自行車演變成馬車、再演變成飛機和汽車一樣。這個行業會演變成機器人行業，並且規模比以往任何時候都大。Dave Blundin：但在行業內部，有些公司根本沒有做好轉型的準備，而其他公司則準備充分。在這方面，美國人有一種特質，那就是熱愛重塑，我們願意把舊的東西扔掉，去創建一個全新的創業公司。Salim Ismail：我想強調一個非常關鍵的點。有人類駕駛員的網約車服務與完全自動駕駛之間的成本差異，實際上超過了10倍，這是一種驚人的成本下降。Cathie Wood：問題的核心在於，傳統車企是在內燃機和人工駕駛的環境下成長起來的，這導致它們的企業基因與當前的技術變革不匹配。雖然人們常説它們可以重新配置、整合或重組，但在顛覆性創新領域，這種轉型往往難以成功。我認為它們無法在這個新領域獲勝，因為這涉及三項技術的深度融合：機器人技術（像埃隆·馬斯克那樣將汽車視為機器人）、人工智能（這是方程中永恒的一部分）以及能源存儲。隨着電池技術的發展，電動汽車的成本持續下降。相比之下，內燃機是一個完全成熟的行業，根據賴特定律，由於其累計產量基數巨大，成本翻倍從而帶來成本下降可能需要上百年的時間。因此，傳統車企無法像堅持做電動汽車那樣享受到成本下降曲線帶來的紅利。Dr. Alexander：我認為我們可能遺漏了一個非常重要的組成部分，也就是埃隆所説的「製造那些生產機器的機器」。我們在討論內燃機與電動汽車的對比時，往往忽略了它們的製造方式。目前的傳統汽車公司在很大程度上依賴受工會保護的人工勞動，而在未來，大部分製造工作將由機器人自動完成。所以我想問Cathie，你是否認為對於傳統汽車公司，至少是美國汽車公司，來説，真正的競爭障礙在於它們無法像特斯拉那樣，實現高度機器人化的製造自動化？Cathie Wood：毫無疑問。大概三四年前，埃隆曾説過：「我發現自己其實是一個工廠的製造者。」這對我們來説也是一個重要的頓悟時刻。他在設計未來的工廠，並引入了正確的技術。Dave Blundin：回到Alex的觀點，當初位於加州的初代超級工廠（Gigafactory）在疫情期間被迫停工時，埃隆決定搬離加州，前往德克薩斯州，在一個監管環境更友好的地方從頭開始建設。如果你看看傳統汽車公司，它們受到工會、養老金計劃以及與當地選區緊密綁定的制約。因此，在一個新的司法管轄區從頭開始建廠，實際上比改造傳統車企的現有生產線要便宜得多。Salim Ismail：是的，歐洲的情況更糟。例如在德國，他們有工人委員會來決定寶馬或梅賽德斯作為公司被允許做什麼。這在達沃斯論壇上也成為了一個重要話題。歐洲的資本如果沒有好的去處，比如你想藏錢可以去列支敦士登或摩納哥，但如果你想在一個監管相對理性、或者説較少受限的環境中建立一家低成本汽車公司，你會去哪裏？Cathie Wood：我知道大多數人認為歐洲在技術和監管層面已經完全沒希望了，因為創新的崩塌和個人能動性的減弱。從宏觀層面上我同意這一點。但我想問，歐洲有什麼是其他地方沒有的？為什麼我們都去那裏度假？Dave Blundin：建築，還有生活方式。Cathie Wood：對，生活方式、悠閒的節奏、美食。所以我不會完全否定歐洲，他們會像以往那樣為世界其他地區提供服務，生活方式、旅遊服務、漂亮的廣場和濃縮咖啡。Dave Blundin：我來做個預測。歐洲擁有令人難以置信的潛在人才儲備，才華橫溢。歷史上，像印度這樣的人才流出國，人們去美國賺錢後往往會回國退休。但歐洲人以前不這麼做，因為離開歐洲太難了，那裏的生活太美好了。但我認為現在差距已經變得如此之大，真正的創業羣體將開始湧向美國，工作十年，保留在歐洲的居所，然後來回往返。Salim Ismail：我可以提出反方觀點嗎？我認為過去對於歐洲企業家來説，來美國是一個可行的選擇，但現在這已經不再是唯一的路徑了。接下來會發生的是，歐洲將被迫改變監管制度。目前的結構無法維持，必須通過設立特別經濟區或進行結構性變革來突破，否則就會陷入「死亡螺旋」。我們在今年的達沃斯看到了這種跡象，他們試圖創建一種「歐盟公司」（EU Inc.）的概念，即在一個國家註冊就等於在所有國家註冊，並統一創新體系的規則。Peter：這是我們的最後一張幻燈片。全自動配送已經到來了。雖然我們長期以來一直關注機器人出租車（Robotaxi），但我們看到目前每年已經有400萬次無人配送。Cathie Wood：是的，最美妙的是他是從盧旺達開始的，利用無人機運送醫療用品。據統計，他將孕產婦因產後大出血導致的死亡率降低了50%以上。Peter：所以，我們在空中看到了Zipline和Wing實現了無人配送，還有Matternet。在地面上，我們有Starship、Meituan和Coco Robotics等幾十家公司。當然，我們也看到了卡車運輸自動化的起步。有趣的是，地面交通已經很擁擠了，目前空中航線雖然是開放的，但最終也會變得擁擠。如果配送量激增，主要是來自Zipline和Wing，我很好奇人們是否會開始抱怨噪音問題，因為它們雖然在高空飛行，但需要通過纜繩放下貨物來完成投遞。Dave Blundin：航道是三維的，物理上不會那麼快擁擠，但你説得對，噪音將成為一個非常大的問題。如果有人能發明出靜音無人機，那將徹底改變遊戲規則。本文來自微信公眾號：劃重點KeyPoints，作者：林易，編輯：重點君本內容由作者授權發布，觀點僅代表作者本人，不代表虎嗅立場。如對本稿件有異議或投訴，請聯繫 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