木洁AI展望2026：数字劳动力的出现彻底改变了个人赚钱的逻辑

本文来自微信公众号：KeyPoints，作者：林毅，编辑：KeyPoint Jun，原标题：《凯茜·伍德 AI 展望 2026：数字工作中龙虾机器人的进化与个人赚钱的逻辑彻底改变》，标题图片来源：视觉中国，1 月 30 日，凯茜·伍德 AI 展望 2026：数字工作中龙虾机器人、智能代理的进化，以及个人赚钱的逻辑彻底改变。伍德先生同意接受播客采访。他详细介绍了ARK的最新报告《Big Ideas 2026》，该报告涵盖了智能体、自动驾驶、宏观经济等领域的人工智能发展趋势。数据显示，目前AI智能体在长期任务中的成功率达到80%。虽然这个数字还没有达到人类员工的标准，但如果部署 100 个代理并行工作，解决问题的可能性就会呈指数级增长。近日，开源智能MoltBot（龙虾机器人，因技术原因更名为Clawdbot）商标问题）在全球范围内席卷了互联网。 Moltbot 连接到您的社交网络、邮箱和本地文件，可以像私人助理一样自主完成任务。玛姆姐妹相信莫尔特机器人的流行代表了个人代理的兴起。人们可以使用开源工具来实现高生产力，而不需要完全依赖于大公司的封闭生态系统。随着人工智能代理在任务中变得更加成功，它们将从简单的聊天机器人演变为可以自主执行复杂任务的数字助理。这是未来GDP和生产率爆炸性增长的关键驱动力之一。对于模型公司之间的大规模竞争，穆姐表示，虽然OpenAI拥有9亿用户的先发优势，但我们认为由于成本巨大，我们别无选择，只能搞商业化。 OpenAI 计划开始将 CPM 广告定价高达 60 美元，这是 Facebook 当前价格的三倍，与o 超级碗广告定价水平。相反，谷歌似乎更舒服。谷歌拥有强大的战略持久力，这得益于其搜索业务的巨额现金流。无需急于以高价为用户榨取价值。相反，他们还可以利用价格优势从OpenAI手中抢夺市场份额。在自动驾驶领域，穆姐完全看好Robotaxis的未来，并预测这个市场将彻底变革传统汽车制造业。 ARK Research 预测特斯拉将成为机器人出租车领域的最大赢家，其次是 Waymo。 Waymo虽然技术先进，但缺乏制造能力，必须依赖汽车制造商提供车辆平台。这种拼装式的供应链模式注定降低成本极其困难。特斯拉拥有完全垂直整合的生态系统。凭借从电池制造开始的垂直整合供应链，ch从IP设计和数据中心到汽车制造，特斯拉每英里的运营成本预计仅为20美分，比Waymo低50%。穆表示，传统汽车制造商将很难在这一浪潮中生存或获胜。 Robotaxi i 融合了机器人技术、人工智能和能源存储技术三个关键领域。传统车企专注于电机内燃，缺乏这三项关键技术的积累和整合能力。虽然内燃机技术已经成熟，不再遵循莱特成本曲线递减定律，但电动汽车和人工智能技术却走上了成本快速下降的道路，让传统车企无力应对未来的价格竞争。另一方面，传统汽车企业高度依赖供应商，无法像特斯拉那样通过完全自动化的内部供应链快速应对需求激增。纵观宏观经济AI时代，穆姐预测全球GDP增速将从历史平均3%跃升至7%。现在是五个主要技术平台的融合时期：机器人、数据存储、能源、人工智能、区块链和多组学测序。 7%的预测甚至可能是保守的。技术具有降低成本的通缩性质，但由此带来的单位需求爆炸极大地促进了整体经济扩张。对于推理成本的快速下降，穆姐认为，这不会导致市场萎缩。相反，对人类智力的需求本质上是无限的。即使推理成本接近于零，公司和个人也将继续投入大量成本来获得智能代理服务，以实现更长的思维链。穆姐的采访要点是： 1、对智力的无限需求。推理的成本接近于零，但人类的食欲e代表智慧是无限的。人们会花费全部预算来变得更加聪明。即使单一的推论变得更便宜，由于总需求的爆炸，市场也将是巨大的。目前，人工智能代理在长期任务上的成功率约为 80%。 2. 使用个人 AI 代理提高工作效率 开源 Moltbot 在您的个人计算机上运行，​​可以组织您的工作，将您连接到社交媒体和电子邮件，甚至在您睡觉时自动完成任务。这不仅是一种技术进步，也是一种文化现象。这个工具虽然可以大大提高工作效率，但也具有破坏性。故障可能会在不到两秒的时间内中断或破坏您的计算机系统。 3、特斯拉Robotaxi压倒性优势特斯拉将成为自动驾驶领域的最大赢家，其次是Waymo。特斯拉的优势在于其垂直整合的成本结构和制造能力，可以将成本降低到每英里 20 美分，而目前 Uber 等服务的成本超过 2 美元。传统汽车制造商面临着对外部供应链的依赖、对工会的限制以及缺乏机器人和人工智能的企业DNA。由于多种原因，要在这场转型中幸存下来将会很困难。因为未来的汽车本质上是移动推理引擎和能量存储设备。 4.汽车将演变成移动推理引擎和能量存储设备。未来的汽车不仅仅是一种交通工具，而是数以百万计的移动推理引擎和能量存储设备。自动驾驶汽车将成为去中心化能源生态系统的一部分，该生态系统利用停机时间来平衡电网（例如，在利用率较低时夜间充电并在白天反转能源）。这种紧密结合是传统汽车企业难以理解和模仿的。 5. 轨道数据中心和垂直整合 SpaceX 是通用的轨道数据。结果，发射可重复使用火箭的成本大幅下降。在太空中，太阳能的效率是地球上的六倍，并且不受陆地限制。马斯克的目标是通过高度垂直整合来避免传统供应链中的层层哄抬价格，这将彻底改变IT基础设施的成本结构。以下是穆姐的采访实录： 1.人工智能与加速GDP增长 Peter：大家欢迎收看《Moonshot》节目。我们邀请了 ARK Invest 创始人、首席执行官兼 CIO Cathie Wood。凯西，您预测 GDP 将全球增长 7%。这只是一个奇点事件。毕竟，人工智能的发展速度比我们预想的要快得多。今天，我们很幸运地邀请了我的登月伙伴戴夫·布兰丁 (Dave Brandin) 和萨利姆·伊斯梅尔 (Salim Ismail)。这是世界排名第一的技术播客，旨在帮助每个人为未来的变化做好准备。早上好，凯西。凯茜·伍德：早上好，宠物呃。 Peter：您发布了一份出色的 2026 年大创意报告。我们选择了大约 20 张幻灯片，并希望作为一个团队进行讨论。这确实很重要，但你能想象世界变化有多快吗？这仍然让你感到惊讶吗？ Cathie Wood：我们一直期望世界的变化速度比人们想象的要快，但人工智能的发展速度持续超出我们的预期。大家知道，我们在这方面已经相当先进，但还是有一定的趋势。彼得：现在我们来谈谈这个伟大的加速。 Kathy，屏幕上的第一张幻灯片是关于 2030 年 GDP 的预期变化。这些数字相当惊人。预计世界 GDP 增长 7%，这就像一个单一事件，是国际货币基金组织 (IMF) 预测的两倍。我刚刚与埃隆·马斯克交谈过，他也相信 GDP 将在未来两年内增长五倍，并在未来 10 年增长三位数。凯西，你觉得怎么样？ Cathie Wood：这个图形非常好一。我们看到历史上的每一次技术创新都伴随着GDP增长的加速。如果你回顾 1500 年至 1900 年之间的几个世纪，除了最新的铁路之外，并没有太多新技术。根据布雷特·温顿（Brett Winton）与学者合作进行的研究，当时全球实际GDP增长率从0.6%上升到只有6%左右。经历了铁路、电话、电力、内燃机等技术革新后，在接下来的125年里，增长率翻了五倍，稳定在3%左右。目前，我们正在开发五个主要平台：机器人、能源存储、人工智能（这是最大的催化剂）、区块链技术和多组学测序。如果将这五项关键技术整合起来，增长率将再提高2.5倍，达到7%左右。事实上，我认为这是一个保守的估计。我们几年前就讨论过这个问题。当我们宣布这个图时当然，人们认为我们疯了，但听了埃隆的观点后，他们发现我们对全球实际 GDP 爆炸性增长的看法是一致的。这确实是当今活着的人从未见过的景象。戴夫·布伦丁：让我采取相反的立场。我不相信这个相反的观点，但必须有人提出这个观点才能成立。 aRex 和我刚从达沃斯回来，如果你随机调查当地银行家和政治家，你可能会发现只有 20% 的人相信这种增长，80% 的人不相信。 80%的人会说：“当计算机革命开始时，GDP增长仍然稳定在每年3%。任何进步，无论是融合还是计算，最终都会包含在这3%的增长率中。我们无法摆脱这个困境。”这个想法源于过去125年的历史经验。凯西，你会如何回应这些怀疑者？ Cathie Wood：有趣的是，今天还活着的人没有人经历过其他事情。虽然20世纪80年代和90年代投资黄金时期，生产率增长加速，全球GDP增长大致稳定在3%。然而，我认为金融专业人士不相信的根本原因是他们的研究结构。传统金融机构是按部门、行业或子行业单独研究的。然而，技术现在正在渗透到各个领域，这些界限正变得模糊。我们需要建立一个像我们这样围绕这15项核心技术（组合成5个核心平台）的研究体系。我们的每位分析师都会研究这些技术何时以及如何跨行业扩展。我们打破内部孤岛，使分析师能够协同工作，真正了解当今发生的重要技术融合。彼得：这确实是完美的组合。正如您在幻灯片中所看到的，我们正在见证低成本、可重复使用的太空发射技术与 DCE 的融合nters.space atos。六个月前，当我与埃隆·马斯克和戴夫交谈时，没有人谈论在太空建立数据中心，但现在每个人都在谈论它。 Cathie Wood：我们与 Mach 33 合作推出了开源 SpaceX 模型。我们去年年中就已经推出了这个型号；它没有考虑“轨道数据中心”。现在我们已将程序重新设计为 33 马赫，早期结果表明成本已显着降低，这应该会进一步推动单位增长。这是赖特定律的核心。在可重复使用火箭技术的情况下，每次累计产量翻一番，成本就会下降一定的百分比。就火箭而言，可以显着节省成本。不管你信不信，在工业机器人领域，累计产量每翻一番，成本就会下降约50%。火箭领域下降幅度可能不会那么大，但我认为会在20%左右。戴夫·布兰丁：实际上，我想问你关于左图。令我惊讶的是，由于发射成本已大幅下降，曲线并未进一步下降。我与埃隆会面的关键收获之一是，说实话，我对“太空数据中心”持怀疑态度，但离开时完全相信他正在积极而秘密地推进一件事：绕过现有的供应链。目前，生产GPU芯片的台积电的利润率约为50%，英伟达的利润率为80%。价值链充满了多层标记。埃隆计划避免这一切并建立自己的工厂。总是问：“基本的限制是什么？”真正的物理屏障是什么？其实很简单。沙子（硅）的价格非常实惠。说到电力，太空中的太阳能电池板的效率是地面太阳能电池板的六倍，而且成本要低得多。所以我认为如果你只看当前的下降，你就低估了这一趋势增加成本，并且没有考虑 GPU 成本、电力成本和太阳能电池板生产成本的严重破坏。如果埃隆是对的，所有这一切都将在几年内同时发生，成本曲线将急剧下降。凯茜·伍德：没错。我们来看看赖特定律在半导体行业的应用。现在的问题是：什么会阻碍这种增长？我们正在进行太空竞赛，所以我不认为法规是障碍。是的。埃隆的公司是高度垂直整合的，因此他有可能处理芯片供应。亚历山大博士：凯茜，如果我们天真地推断历史数据，我们会达到“戴森群”规模的水平吗？在未来的某个时刻，我们是否需要来自月球、其他行星或小行星带的足够原材料来在轨道上建立数据中心？我知道我们通常会预测 5 年后，但如果我们展望 50 年后，我们会看到戴森群吗？或者多个相互竞争的戴森群？凯茜·伍德：我不是经验丰富的人我们的模型足以回答有关 Dyson Swarm 的具体问题，但我们的模型无疑推断了 SpaceX 未来五年的计划，包括擎天柱机器人、特斯拉和 Boring Company 等，甚至还有火星殖民。我们相信这在技术上是可行的。但轨道碎片无疑是近期最大的障碍。一旦发生连锁反应，后果是可怕的。 Peter：让我们回到人工智能基础设施。正如您从幻灯片中看到的那样，推理成本正在以越来越快的速度下降。而且影响是巨大的，我认为人们还没有完全意识到这一点。 Salim Ismail：这里有一个矛盾。当技术极度通货紧缩时，正如我们所看到的，发射火箭的成本将从航天飞机的 6 亿美元下降到 SpaceX 的 6000 万美元，下降了 10 倍。这是 GDP 的大幅下降。当技术大幅降低生产成本时，我们如何预测 GDP 增长一切？这是我最关心的问题之一。凯西·伍德：成本下降的另一面是单位体积的爆炸性增长，这就是杰文斯悖论。许多人嘲笑我关于物价将开始下跌的预测，并认为通货膨胀率将保持在 2% 至 3% 的范围内。然而，如果我们看实际的通胀数据，它已经从1.2%下降到2%。美联储仍在对抗通胀担忧，但我认为明年通胀将降至2%以下或转为负值。这里的关键是提高生产率，降低单位劳动力成本。戴夫·布伦丁：是的，油价下降了，租金也下降了。也许我们需要一个“凯茜·伍德规则”来解释这一切。埃隆曾经开玩笑说：“两个经济学家去树林里散步，互相付钱让对方吃对方的粪便。”结果，GDP 增加了 200 美元，但没有创造任何价值。另一方面，如果人工智能治疗癌症，数百万人将不再需要放疗或化疗。虽然这会导致负GDP的成长，对人类的价值将是巨大的。因此，在人工智能时代，GDP指标本身就存在根本性缺陷。 Cathie Wood：它确实有效，但还有另一面。看看我们花时间做的所有事情，但没有获得报酬，例如机器人技术，尤其是接送孩子、做饭和打扫卫生。这些从未计入GDP。但未来我们会买机器人来做这些事情，这些事情会变成有偿服务，会纳入GDP统计。这类似于从农业经济向工业经济转型过程中家务劳动逐渐社会化。 “无形”的工作转化为有形的经济活动，为GDP带来可观的回报。举个具体的例子，当时很多风险投资人都迷恋Uber。有人告诉我，当时他们估计旧金山的出租车市场每年约为 5 亿美元。如果Uber拿20%的话，这个业务就不值得投资。但它没有考虑到价格和便利性的变化使拼车市场翻了两番，Uber 占据了出租车市场 80% 的份额。目前，Uber 仅占城市出行里程的 1%。根据Big Ideas的分析，实现这1%的里程只需要14万辆汽车。与此同时，需要 2400 万辆汽车才能覆盖美国所有的城市里程。鉴于美国目前有4亿辆汽车，机器人出租车的增长将彻底改变我们所知的汽车市场结构。佩德罗：一样，我是认真的。我们正在见证“认知的商品化”。智能作为人类经济的基础，每年99%的时间都会价格下跌。这是一场逐底竞争。我的问题是：随着价格下降，大型语言建模（LLM）公司能否维持构建人工智能基础设施所需的收入？ Cathie，你是否担心这些尖端模型的商业闭环是？ Cathie Wood：了解 OpenA 最近所做的事情非常有趣。他们开始规划和营销广告、电子商务和机器人业务。但我们听说他们的广告每千次展示费用为 60 美元（CPM），与超级碗广告的价格相当，而 Facebook 目前的费用仅为 20 美元。虽然 OpenAI 可能通过控制供应端取得暂时的成功，但我们的分析师认为这是不可持续的。谷歌的 Gemini 不会这么做。他们有来自谷歌的巨额现金流支持，可以通过价格战来夺取市场份额。这对于 OpenAI 来说可不是什么好消息。 OpenAI 拥有先发优势——9 亿用户——但需要加速收入增长以支持基础设施扩张。这可能意味着您需要减少开支并更多地关注某些领域。 Dave Blundin：我也想发表一下我的看法。幻灯片称，AI智能体在长期任务中的成功率为80%。 Peter，你说过只有 80% 成功率的员工才会我被解雇了，但这并不是故事的结局。如果你看一下上面关于将推理成本降低到零的幻灯片，你就会发现，无论推理成本多么便宜，我们距离真正的“零成本”还很远。这是因为人类对于拥有“思想圈子”的渴望是无限的。因为Peter提到的80%的成功率，如果启动100个AI代理来解决同样的问题，只要其中一个成功，那么整体的成功率就会非常高。这是一个“强势”的人。这是一条法律。因此，对智能的需求本质上是无限的，人们会花费全部预算来获取更多的智能。 Cathie Wood：最近开源的 Claude-bot 真的很酷。互联网在周末起飞。您可以将其视为您的 versionn Jarvis 工作人员，在您的计算机上运行，​​帮助您组织工作、连接到社交媒体和电子邮件，并在您睡觉时自动完成任务。在短短一周内，我们的首席人工智能分析师就效率和工作组织实现了质的飞跃。戴夫·布兰丁：没错。大型人工智能实验室没有直接实施这一技术的原因是它极其强大且具有颠覆性。如果出现问题，您的计算机系统可能会在不到两秒的时间内受到影响或破坏。使用它时必须小心，但这就是它如此强大的原因。这不仅仅是一项技术；更是一项技术。这是一种文化现象。亚历山大博士：凯西，我想回到你刚才提出的一个非常有趣的观点。据我所知，没有人比你表达得更好。很多人，包括这个节目的嘉宾，都担心GDP增长与经济增长或者真实财富之间的内在矛盾，甚至恶性通货膨胀。但你却提出了独特的视角。随着人类将越来越多的服务委托给人工智能代理，这种“委托”就构成了GDP方面的商业活动。基本上，我们将人类的角色与生产角色分开服务，而这些细分部门之间的很多互动都是由代理人完成的，从而增加了他们对GDP的贡献，从而反过来促进了业务的发展。所以你描述的是GDP数据可以爆炸，但真实人口和伪财富可以保持不变。那么我问你，如果你能挥舞魔杖，找到一个完美的指标来定义“真正的人类财富增长”，而不仅仅是 GDP 增长，你会如何定义它？ Cathie Wood：财富增长与生产率增长密切相关。这里提到的真正财富的增长并不是指价格驱动的房地产泡沫，而是指技术驱动的生产力提高。我们在 20 世纪 80 年代和 90 年代初期进行了一些尝试。这是个人电脑时代和互联网时代的开始。对于金融市场来说，这是一个辉煌的时代，因为软件的潜力第一次真正被释放出来。 20世纪80年代，我们经历了一段“索洛悖论”时期，当时人们认为技术进步正在损害他们的生产力，随之而来的是微软的崛起和互联网的兴起。这只是我们即将经历的变化的前奏。从历史上看，在 20 世纪 70 年代和 80 年代初的经济衰退期间，生产率增长接近于零，甚至为负。然后生产力开始恢复，金融市场繁荣，通货膨胀开始下降。我之所以如此确信这一点，是因为在我职业生涯的早期，我打赌通胀会下降，而当时大多数人认为，除非出现大衰退，否则不会出现通胀。但反之亦然。由于技术和稳健的货币政策带来的生产率提高，通货膨胀有所下降。这是凯恩斯主义经济学与哈佛学派相关的另一个愿景。凯恩斯主义认为，增长会导致通货膨胀。但实际上，增长不会导致通货膨胀，而是导致通货紧缩。我们现在面临的世界是通货紧缩，这是“良性通货紧缩”，即当商品价格下降时，对商品的需求迅速增加。 2. 人工智能时代重新定义财富 Dave Blundin：Kathy，你可能想追求这个并了解更多相关信息。这似乎是问题的症结所在，不仅在表述上如此，而且在更广泛的投资理论中也是如此，在该理论中，GDP 可能不是衡量进展的最佳宏观指标。您似乎认为“人均生产力”是关键。但最终，作为通过ETF进行的投资，有必要以美元或其他单位进行量化。我想知道的是我应该设定什么基准？显然，他正在投资该行业的未来。传统的基准标准普尔 500 指数可能无法充分衡量未来的进展。进步本身如果你可以设定一个指标来优化，它会是什么？ Cathie Wood：首先，指数投资对我来说是一个问题。当前金融市场的结构确实如此，埃隆·马斯克（Elon Musk）拥有非常强大的能力。我们对此有很多看法，我们在 X Space 的谈话中花了很多时间讨论这个话题。排名靠前的公司，例如标准普尔 500 指数和纳斯达克指数，代表了过去的成功。如果我们正确地认为我们正在进入历史上最具破坏性的创新时期，那么旧的传统世界秩序将会崩溃。长期来看，标普500指数的名义收益率仍处于较低的个位数。但我们相信这种情况将会改变。标准普尔添加新股票的速度往往很慢，因此您需要首先关注收入增长和盈利能力。我们的大创意报告预测，未来五年颠覆性创新将以每年 35% 的速度增长。彼得：哪些资金正在朝这个方向发展？ Cathie Wood：我们所有的基金都专注于此。我们的旗舰基金 ARKK 整合了所有这些平台。这是一项艰巨的任务。我们经历了一段非常困难的时期，尤其是供应冲击和与冠状病毒相关的货币政策以及创新股票，包括乌鼎创投，遭到全线打击。当时，很少有人相信创新，但现在我们相信我们已经走出了困境。弹力绳已被拉伸到极限，几乎世界每个角落的公司都在加速数字化。 Peter：如果你看看 ARKK，过去两年的年化回报率在 31% 到 33% 之间，这是相当了不起的。 Cathie Wood：是的，三年的数字开始接近预期，但仍需要高于 35% 才能达到平均水平。当被问及使用经济指标来衡量进展时，大多数人会关注 GDP，但我会关注国民总收入 (GNI)。理论上，GNI和GDP的增长率应该相等，但实际上却不然。两者之间总是存在统计差异。这种差距正在扩大。这是因为我们刚才讨论的许多技术效应无法从生产（GDP）的角度精确衡量，但它们确实从收入方面（GNI）来看。彼得：那么答案是国民总收入，而不是人均生产率之类的东西？ Cathie Wood：是的，我认为应该是 GNI。生产率也很难衡量，因此当前的生产率很可能被低估，年增长率很可能被低估约2%。这意味着什么？由于GDP的结构，低估生产率会导致低估实际GDP增长和高估通胀。这就像一个谜题。如果决策者没有我们的观点并盲目相信已发布的数据，他们就会犯政策错误。 3. 对价值 10 万亿美元的公司的预测 Peter：Kathy，我想问你这个问题。 2030年会出现10万亿美元的公司吗？例如，SpaceX会上市还是与特斯拉合并？您认为埃隆将如何获得 SpaceX 的流动性和稳定性？凯茜·伍德：这很有趣。我不知道埃隆是否在他的播客中提到过，但我听到他谈到了预期整合在他的公司里，这是他以前没有预料到的。但在人工智能的世界里，你需要独特的数据才能获胜，这就是为什么我们已经讨论这种情况一段时间了。考虑一下您拥有的所有财产数据。特斯拉拥有道路语言数据。 Neuralink 拥有多组学数据。 SpaceX 拥有太空数据。 X有自己的社交数据。 Boring Company 还拥有其他人没有的数据。因此，我认为到 2030 年，这些价值数万亿美元的公司将因为这种整合动力而开始上线。彼得：出于你刚才提到的原因，我认为领先的候选人是特斯拉。作为其中的一部分，可能会出现一些组合。 Cathie Wood：是的，这也很有趣。我知道有传言称 SpaceX 正在与投资银行家接洽，但从未想过 SpaceX 会上市，也不认为有必要。事实证明，埃隆在特斯拉上市的经历并不愉快。但如果SpaceX要上市，可能会利用轨道优势所有数据中心的机会。彼得：实际上我也在这个播客上问过埃隆这个问题。这是他最令人难以置信的事情之一。我们问他：“看看你的商业帝国，Starlink、全球空间数据中心、Laserlink。这不是你一生工作的顶峰吗？导致这一令人难以置信的 10 万亿美元成功的愿景一定是非凡的。”但他却微笑着说道：“不不不，都是运气，这些事情没有任何关系。”我认为这太棒了。他本可以借此机会吹嘘自己的远见或声称自己是天才，但他没有。 Cathie Wood：这实际上是因为人工智能正在让一切趋于融合。这就是为什么我们的分析师机器人​​、能源存储和人工智能共同创建公司并组织研究。在传统金融机构，汽车分析师通常只了解内燃机而不了解技术。他们经常讨论这个问题，减少g 技术分析师的声音。这就是为什么华尔街仍然无法理解特斯拉的原因。彼得：没错，凯西。我对“专家”的定义是能够准确地告诉你为什么某件事不起作用的人。那么我们就到最里面的电路来谈谈能量吧。重新审视《2026 年大创意报告》中的图表，我们发现能源效率的提高正在推动全球经济的发展，每美元 GDP 消耗的千瓦时能源有所减少。此外，太阳能和电池的成本也显着下降。我认为人们并没有真正理解能源的重要性。它不仅与GDP密切相关，还与各国的生活水平、健康水平和教育水平密切相关。尤其是在当前的数据中心争夺战中，它已经成为国家控制的基础。凯西，你对此有何看法？ Cathie Wood：经济活动本质上是能量的转换。那些一味说能量不好的人其实根本不知道a 他们在谈论什么。他们基本上把我们带回到黑暗的中世纪。如果我们想要进步，我们就必须使用更多的能量。关于核能，特别值得一提的是美国和日本。 20 世纪 70 年代开始的过度监管摧毁了该行业。根据赖特定律，随着技术的进步，建筑成本应该会降低。如果我们继续遵循核能领域的赖特定律，今天的电价将比现在低 40%。这就是为什么我认为我们对核能的新热情将使我们重新走上降低成本的道路，这一点很重要。当然，还有太阳能。埃隆对轨道数据中心的愿景也将有力推动数据中心获取太阳能。亚历山大博士：我很感兴趣，凯西。您认为是对核能的过度监管导致1971年后美国经济走上了不同的道路，还是有其他原因？凯茜·伍德：我想想看，当金本位被放弃、黄金窗口关闭时，除了人性的脆弱性之外，货币政策不再与任何根本因素相关。事实上，这是困难时期的开始。随之而来的是价格和工资控制、各种市场扭曲以及总体监管的加强。核工业就是这种情况的一个缩影。我记得是1974年或者1975年左右，放弃金本位后，没有限制，油价几乎瞬间就翻了两番。这使我们走上了一条非常糟糕的道路，并取消了载人登月计划。然后是里根经济学，它将沃尔克的货币政策与里根的经济政策结合起来，包括放松管制和减税，这一策略至今仍在使用。美国目前的有效企业税率是发达国家中最高的之一。特朗普总统在第一任期内开始降低税率，但折旧时间表新税法之前的政策实际上并没有鼓励创新。新政策允许制造结构在使用的第一年全额折旧，而不是在30至40年内逐渐折旧。这意味着在美国建造制造设施并在2028年底前开始建造的公司将获得巨额退税，并将能够将这些资金再投资于研发，从而降低价格并刺激再工业化。我们正在见证这一点，未来几年将会出现经济繁荣，甚至埃隆·马斯克关于 GDP 增长五倍的言论也会显得保守。这看起来是一个非常合理的预测。 4. 人工智能和投资的未来 Peter：Dave，我很感兴趣。我们之前通过文字讨论了下一波投资方向。当然，这不是投资建议，而是你提到的能源基础设施。小型模块化反应堆（SMR）、核裂变能源，现在，一点在更远的地方，核聚变是热点。与此同时，数据中心正在建设中。这些领域的数字是惊人的，并且很可能是上市公司中投资最多、增长最快的领域。 Dave Blundin：我们的技术方法与 Cathie Wood 和 Peter 的技术方法之间的区别在于，我们有更大的灵活性来深入数据中心，因为我们不会尝试一次部署数百亿美元。技术栈。您会发现供应链的某些组成部分突然面临无限的需求。我们在 Boom Supersonic 中看到了类似的情况。这是一家制造超音速飞机的公司，其发动机零部件的价值突然增加了10倍，甚至100倍。这是因为相同的零件可用于制造比计划落后数年的发电机。 Peter：我认识 Boom 的创始人，并认为处理联邦航空管理局 (FAA) 法规将是一个疯狂的挑战。乙但后来他们发现了市场并完成了惊人的转变。大卫·布伦丁：是的，这是一个很棒的转型故事。这实际上是两个不同层面的案例研究。其中一个首先与人工智能（AI）的构建有关，如果你是第一个发现它的人，它的利润可能会增加一千倍。另一个是关于伟大的团队如何转型。有些项目乍一看似乎很遥远，但一旦您意识到这是一个大团队，您就会发现我们的转型速度比以往任何时候都快。所以无论如何，选择一个好的团队并坚持下去。正如彼得和我所说，我们一直在寻找尚未被发现的机会。例如，亚历克斯对光子学非常了解。大型数据中心的互联网互连和高速数据传输存在巨大的机会。但我认为它们都说明了同一个主题。展望未来几年，到处都有潜在的机会：轨道上的数据城镇，对芯片以及连接这一切的管道、电缆和粘合剂的无限需求。 Cathie Wood：我想重申戴夫之前提出的一个重要观点：你必须从一支优秀的团队开始。这些转型之所以如此成功，是因为不同技术之间的融合创造了全新的行业。因此，转型的机会比以前大得多。如果你因为担心监管障碍而失去一笔交易，那就是一种风险。因为，就像繁荣一样，有时变化可以满足监管需求，甚至监管机构也希望这种变化发生。关于这张幻灯片，我想指出，到2030年，全球电力累计投资必须增加到10万亿美元。这意味着我们将在电力方面进行巨额投资，毫无疑问，人工智能相关基础设施将投入数万亿美元。亚历山大博士：我想问凯西和这里的每个人都谈论能源。您可能看过 Apple TV 系列《为了全人类》。该系列形象化了另类历史场景。苏联比我们先到达月球。如果太空竞赛永远不会结束并且核技术因此迅速发展怎么办？我想从“学习曲线”的角度来探索这段另类历史。如果我们的发展没有在20世纪70年代中期停滞的话，我们早就进入能源领域了。我们需要达到什么水平？我们是落后了10年还是落后了50年？ Cathie Wood：我不会说我们在能源方面整体落后，尤其是核能，但我认为我们在新建筑方面绝对落后。美国需要对大型和小型核反应堆进行全面投资。毫无疑问，我们在核能方面浪费了很多时间。由于美元是储备货币，它在20世纪70年代引发了全球通货膨胀。一些国家，例如瑞士土地，一直能够抵抗，但总的来说这是一个全球现象。但我认为我们现在有正确的心态，硅谷也一直有正确的心态。我们正试图在这里创建一个新的创新中心，加州税法也可能会推动这一点。虽然人工智能人才集中在硅谷很重要，但我们现在看到创新的力量遍布美国各地。随着创新成本的大幅下降和个人代理的增加，世界各地的企业家现在都可以成为企业家。 5. 自动驾驶汽车的未来 Peter：让我们继续我们的最后一个主题，自动驾驶汽车。关于这个话题有很多值得讨论的内容，包括人形机器人，但在谈论特斯拉时可能会顺便提及。最新消息是，自动驾驶出租车终于来了。我们已经看到了 Waymo 的进展，Cyber​​Cab 也正在转向线上。 Uber 和 Lucid 运营着自己的车队。数据显示 Waymo 的份额正在上升，而 Lyft 和优步正在衰落。当我们在圣莫尼卡工作时，平均每天有 10 到 12 辆 Waymo 车辆在路上行驶，往返于机场和送孩子们上学。我看到它发生了。我认为大约四五年内，80%的车辆将实现自动驾驶。你怎么认为？凯茜·伍德：我们同意。根据我们的研究，从平台角度来看，特斯拉预计将成为最大赢家，Waymo 排名第二。这是因为Waymo的成本结构是基于外部供应链的，这与特斯拉的垂直整合模式完全不同。这正是Elon所做的。 Waymo 曾经难以吸引汽车零部件供应商，因此现在与 G-Car 和现代等公司合作。目前，我们美国车队的车辆数量不足 3,000 辆。如果您在一次旅行中看到其中 10 个，则意味着您所在的地区有很高的集中度。从成本角度来看，特斯拉的解决方案比 Waymo 的解决方案低 50%，所以我们相信我们可以收取较低的价格。目前，Uber 的平均价格比高峰期上涨了 40%，达到每英里 2 至 2.8 美元。我们的研究支持了 Elon 的说法：特斯拉一旦达到规模，价格可能会达到每英里 20 美分。在达到这个低点之前，由于巨大的价格保护伞，特斯拉的现金流将会飙升。戴夫·布兰丁：这绝对是真的，凯西。直到参观特斯拉超级工厂我才知道这一点。那些认为埃隆不喜欢它的专业观众似乎只是控制狂，但事实并非如此。它不依赖供应商，因为它看到了制造业的巨大机会。需求可能会在一夜之间增加，满足需求的唯一方法是将原铝等原材料输入工厂的一端，然后直接将汽车或芯片输入另一端。一切都必须在内部创建并提前计划。与 Waymo 一样，如果供应链中缺少某个受限组件，整个生产链就必须停下来等待。凯茜伍德：当然。 Waymo 和特斯拉的需求都是无限的，但埃隆已将一切整合到完全自动化的内部供应链中，使特斯拉能够更快地生产更多汽车。 Salim Ismail：我认为如果特斯拉允许人们拥有自己的汽车并将其变成出租车，那将是一个巨大的好处。更适合呈指数增长的组织的特征。这样，你甚至不需要拥有自己的资产，这就是 Uber 增长如此之快的原因。 Peter：Kathy，在您讨论技术融合时，您是否关注过这样一个概念：数以百万计的自动连接出租车实际上是在城市中移动的推理引擎和储能设备？凯西·伍德：哦，当然。这与埃隆对当前电网效率低下的观点一致。电网在夜间可能未充分利用，而在白天则可能过度利用。这是一个典型的分布式能源生态系统机会。戴夫·布伦丁：令人惊奇的是人们在估计这个。如果你看看特斯拉超级工厂，街对面就是擎天柱（擎天柱机器人）工厂，隔壁就是数据中心。这里重要的是所有组件都是通用的。与福特或通用汽车相比，你会想，“他们到底在做什么？”他们从其他地方订购底盘和推进系统。即使我们明天想成为一家机器人公司，我们也做不到，因为我们只是组装一系列第三方组件。他们只能是汽车公司。埃隆建立帝国的方式是能够在短时间内完善整个制造链的每个环节，就像成为一家卫星制造公司一样。整个长链本质上是一个可重构的机器人。我想这可能是它独特的优势。也许谷歌正在做类似的事情，我不知道，但这就是未来。所有这一切都可以使用人工智能和机器人进行重新配置。 Cathie Wood：从这个意义上说，t美国汽车行业开始减少和减少对电动汽车的投资，但也在探索如何进入机器人出租车（robotaxis）领域。一切都是为了最好，最终都会有结果，特斯拉很早就明白这一点。埃隆已经通过他的宏伟计划解决了这一切。如果传统车企认真对待的话，答案就在眼前。 Peter：我认为传统汽车行业在这种情况下无法生存。与未来AI深度融合。人工智能知道你的日程安排，所以当你走近前门并拉动把手时，已经有一辆自动驾驶汽车在等你，你甚至不需要打电话。 Salim Ismail：重要的是我们只需要几千万辆汽车就可以满足每个人的出行需求。目前，全球每年售出 9000 万辆新车，造成巨大的供过于求。亚历山大博士：但我认为对各种形状和类型的机器人的需求尺寸几乎是无限的。总而言之，就像自行车演变成马车，马车又演变成飞机和汽车一样，我相信汽车工业将以这样或那样的形式生存下来。这个行业将演变成机器人行业，并且规模将比以往任何时候都更大。 Dave Blundin：但在行业内，一些公司根本没有准备好转型，而另一些公司则做好了充分准备。从这个意义上说，美国人有一种革新的倾向。我们想要摆脱旧的并开始一个全新的创业公司。 Salim Ismail：我想强调非常重要的一点。事实上，人类司机的叫车服务和完全自动驾驶之间的成本差异超过 10 倍，因此这是一个惊人的成本降低。 Cathie Wood：问题的核心是传统车企是在内燃机和手动驾驶的非环境下成长起来的，这就造成了企业基因的不匹配以及当前的技术变革。人们常说，重新配置、整合和重组是可能的，但在颠覆性创新的世界里，这些转变往往很难实现。我不认为他们能在这个新领域获胜。它将需要三种技术的深度融合：机器人技术（将汽车视为机器人，就像埃隆·马斯克一样）、人工智能（这将永远是方程式的一部分）和能源存储。随着电池技术的发展，电动汽车的成本不断下降。相比之下，内燃机是一个完全成熟的行业。根据赖特定律，由于工业基础如此庞大，成本可能会翻倍，而节约可能需要数百年才能实现。因此，汽车企业传统汽车将无法享受成本降低曲线带来的红利，因为它们将仅限于制造电动汽车。亚历山大博士：我想我们可能错过了一个是一个重要的组成部分。这就是埃隆所说的“制造生产机器的机器”。当谈论内燃机和电动汽车时，人们很容易忽视它们的制造方式。虽然当今的传统汽车公司严重依赖工会劳动力，但未来大多数制造任务将由机器人实现自动化。所以我想问Kathy：您认为传统汽车公司，至少对美国汽车公司来说，真正的竞争障碍是无法实现像特斯拉那样高度的机器人制造自动化吗？凯茜·伍德：当然。大约三四年前，埃隆说，“我意识到他实际上是一名工厂制造商。”这对我们来说也是一个重要的启示时刻。他正在设计未来的工厂并引入正确的技术。 Dave Brandin：回到 Alex，当加州原来的 Gigafactory 因疫情被迫关闭时，Elon 决定离开加州去 Gigafactory。o 前往德克萨斯州，在监管环境更友好的地方从头开始建设。如果你观察一下传统的汽车公司，就会发现它们受到与工会、养老金计划和当地选民的密切联系的限制。因此，在新的管辖区从头开始建造工厂实际上比改造传统汽车制造商现有的生产线要便宜得多。萨利姆·伊斯梅尔：是的，欧洲的情况更糟。例如，在德国，有工人委员会决定宝马和梅赛德斯作为公司可以做什么。这是达沃斯会议的一个重要议题。如果你的资金在欧洲没有合适的地方，比如你想藏钱，你可以去列支敦士登或摩纳哥。但如果你想在监管相对合理或限制较少的环境中创办一家低成本汽车公司，你该去哪里呢？ Chassie Wood：我知道大多数人认为欧洲在技术和监管层面上完全没有希望，因为欧洲崩溃了。f 创新和个人代理的衰落。从宏观层面来看，我同意这一点。但我想问，欧洲有什么是其他地方没有的？为什么每个人都去那里度假？ Dave Blundin：这不仅仅是建筑，还有生活方式。 Cathie Wood：是的，生活方式、轻松的节奏、食物。所以我不会完全忽视欧洲。他们将继续像以前一样为世界其他地区提供服务，包括生活方式、旅游服务、美丽的广场和娱乐。戴夫·布兰丁：让我做一个预测。欧洲拥有数量惊人的潜在人才。从历史上看，像印度这样的国家经历过人才流失，人们去美国赚钱，然后回国退休。但欧洲人以前并没有这样做。离开欧洲非常困难，但那里的生活很美好。但现在差距变得这么大，我想真正的商界会开始移民到美国，w工作了10年，在欧洲有一所房子，然后来来去去。萨利姆·伊斯梅尔：我可以反驳吗？我认为来美国曾经是欧洲企业家的一个可行选择，但现在不再是唯一的途径。接下来将发生的是欧洲将被迫改变其监管制度。当前的结构无法维持，除非我们通过创建经济特区和结构调整来克服它，否则我们将陷入“死亡螺旋”。今年的达沃斯会议上就有了这样的迹象，他们试图引入“欧盟公司”的概念。一国注册等同于各国注册，创新体系规则统一。彼得：这是最后一张幻灯片。全自动交付现已成为现实。我们多年来一直专注于机器人出租车，现在每年进行 400 万次无人驾驶送货。 Cat hie Wood：是的，好消息是万达已经开始使用无人机来拍摄埃利弗医疗用品。据统计，它使产后出血孕产妇死亡率降低了50%以上。 Peter：然后我们看到了 Zipline 和 Wing，它们允许空中无人配送，还有 Matternet。现场有数十家公司，包括 Starship、美团和 Coco Robotics。当然，我们也看到道路运输自动化的开始。奇怪的是，陆路交通已经很拥堵，而空中航线虽然现在开放了，但最终也会同样拥堵。我很想知道，如果交付量增加，人们是否会开始抱怨噪音问题，主要是滑索和机翼，它们在高空飞行，但需要通过电缆卸载才能完成交付。 Dave Blundin：水道是三维的，所以从物理上来说，它不会很快变得拥挤，但正如你所说，噪音将是一个大问题。如果有人能发明一种静音无人机，那将改变游戏规则。本文来自微信公众号：KeyPoints，作者：林毅，编辑：KeyPoints。此内容已获得作者许可。这些观点仅代表作者本人观点，不代表虎秀立场。如果您对本文有任何异议或投诉，请联系tougao@huxiu.com。本文来自虎秀，原文链接：https://www.huxiu.com/article/4831364.html?f=wyxwapp
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