最新跡象顯示，海外科技公司正越來越多地轉向以晶片為抵押的貸款來籌集資金，用於它們龐大的AI投資。這些晶片正是訓練其大型語言模型的核心。此類貸款往往以GPU作為抵押，並由科技集團的租賃協議提供擔保，在AI軍備競賽中廣受歡迎。該行業目前每年都會在晶片領域耗資數千億美元，儘管這些晶片往往很快就會過時。而越來越多的投資者眼下也正被高達7%-17%左右的誘人收益率所吸引，這類貸款收益率通常高於科技公司自身發行的債務。“投資者非常興奮，”King & Spalding律師事務所專門從事金融與重組業務的合夥人David Ridenour表示，“人們甚至願意接受‘概不議價’的條款，擠破頭也要擠進這些GPU交易中。”GPU融資徹底火了自2023年末雲端運算服務商CoreWeave開創先河以來，隨著高端晶片需求激增與價格飆升，GPU抵押債務正日益普及。據花旗集團估算，GPU及配套伺服器可佔資料中心項目總成本的30%至40%。此類貸款通常由科技公司和投資機構設立的特殊目的載體(SPV)承接，用於批次採購高性能晶片，隨後租賃給科技企業用於訓練人工智慧模型。這種安排使得債務規模迅速增長的大型科技集團，能夠將這些貸款從其公司資產負債表中剝離。上月，阿波羅宣佈為Valor Equity Partners管理的數字基礎設施基金提供35億美元融資方案，該基金將購入輝達的GB200晶片並租賃給馬斯克旗下的xAI公司。人工智慧雲服務提供商IREN Limited本月早些時候也從高盛和摩根大通獲得36億美元貸款承諾，用於採購與微軟AI合同相關的晶片。據熟悉GPU融資的律師透露，此類交易中貸款方往往需迅速行動並開出大額支票。“大型機構基本會這樣問：‘你是否願意參與一個兩周內結項的交易，並投入幾億美元？’”該律師表示。而此類貸款的日益盛行，也凸顯了投資者對資產擔保型融資的渴求——銀行與私募信貸基金正尋求以穩定現金流為擔保的特殊債務。這些交易通常會包含一項“不可撤銷條款”（hell or high water），防止科技公司提前終止租賃。這有助於降低因AI技術快速演進導致GPU過時的風險。最大風險：GPU折舊？然而，部分投資者仍擔憂GPU的經濟壽命可能短於預期，且由於該新興產業缺乏價格歷史資料，老舊AI晶片的市場價值往往存疑。一些投資者還表示，目前的估值也可能因短期晶片供應短缺而被人為推高。橡樹資本結構化信貸策略主管Jen Marques強調：“我們必須確保GPU的使用壽命遠超投資攤銷周期。”一位多次拒絕GPU融資提案的投資者坦言：“這類裝置往往三年內就會過時，這簡直是場豪賭。”該投資者進一步指出：“（違約後）轉售幾年前的GPU，就像是在鞭打一匹死馬(意指徒勞無功)。”“這是一個非常新的領域，很多人都在努力應對GPU壽命的問題，”A&O Shearman律師事務所美國能源、基礎設施與自然資源聯席主管Dorina Yessios則表示，“這必須納入承銷考量，就像其他裝置融資一樣。”目前，三大評級機構之一的穆迪也已開始對GPU擔保債務進行評級，並聲明一旦基礎租賃期結束，它就會撤銷信用評級。穆迪全球項目與基礎設施融資團隊的高級副總裁John Medina表示，“通常情況下，我們評級的交易在首個租賃期內就會償還所有資金，因此你無需考慮(GPU)使用壽命的期限。” (財聯社AI daily)

導讀全球AI投資浪潮正以算力、資料中心和大模型為核心重塑科技產業與資本結構，形成高強度、短周期、重資產的新型投資循環。本文系統梳理了AI投資的歷史演進、產業層次與融資結構，對比其與網際網路泡沫的異同，本輪AI熱潮技術基礎更穩固，但金融鏈條更複雜、系統性風險更高。文章進一步分析AI泡沫可能的破裂路徑及跨國傳導機制，強調未來更可能經歷結構性出清而非單點崩塌，為政策制定與資產配置提供風險識別框架。引言AI的全球性投資浪潮正在重塑科技行業的結構，也重塑著資本市場的邏輯。以大模型、算力基礎設施和資料中心建設為核心的AI鏈，形成了自2008網際網路以來最強烈的一輪跨周期資本累積。巨頭之間的資本開支競賽不斷刷新紀錄，從NVIDIA的GPU出貨與企業市值，到微軟、亞馬遜、Google爭相投建的超大規模資料中心，再到初創公司圍繞模型、Agent與新型AI服務，展現出一種技術突破疊加資本擠兌式投入的發展結構。與傳統科技周期不同，這一輪投資不僅規模更大、節奏更密集、折舊周期更短，也構成了一個容易產生系統性風險的正反饋循環。在未來收益充滿不確定性的背景下，AI產業彷彿踩在紅利與成本現實的雙軌之上，推動市場在繁榮與泡沫之間不斷擺動，債務與融資結構也逐漸複雜化：為支撐資料中心和算力擴張，銀行、ABS與企業債等多管道快速擴張，放大了利率與信用風險的傳導路徑。01. AI投資的系統梳理(一) 歷史處理程序AI投資熱潮的發展歷程可以大致分為幾個階段。1、早期探索階段（1950年代-1980年代）。AI主要以學術研究為主，技術集中在符號主義、邏輯推理和早期神經網路上。雖然計算能力和資料規模有限，但政府和高校的科研資助推動了基礎理論的發展。例如，1956年達特茅斯會議首次提出“人工智慧”概念，1960年代的MYCIN和DENDRAL專家系統在醫療診斷和化學分析中進行了初步應用。此階段的投資主要依賴於政府撥款和科研基金，風險投資尚未形成規模。日本政府在1980年代啟動的“第五代電腦計畫”（FGCS）也試圖推動AI產業化，但整體投資活躍度仍較低。2、1980年代至1990年代的AI低潮期。即所謂的“AI寒冬”，早期專家系統和神經網路在實際應用中屢屢受挫，技術無法滿足市場預期。計算能力不足、資料匱乏以及投資回報不確定，使得全球範圍內的AI投資大幅減少。美國、英國和日本等國家紛紛縮減AI相關研發預算，資本市場對AI初創企業的熱情顯著下降。3、21世紀初（2000年代-2010年代）的復甦期。隨著網際網路的普及和巨量資料技術的發展，AI迎來了新的發展機遇。統計學習方法逐漸成熟，機器學習和早期深度學習模型開始顯現潛力。與此同時，GPU計算能力提升和雲端運算的發展為AI應用提供了必要的基礎設施。這一時期的投資逐漸恢復，以科技公司和部分風險投資機構為主，重點關注資料驅動型的智能演算法和初創公司。2006年，Hinton提出深度學習概念，為後續的突破奠定基礎；2012年，AlexNet在ImageNet競賽中取得壓倒性勝利，標誌著深度學習技術進入快速發展期。4、2012年至2020年，AI投資進入快速增長階段。深度學習在圖像識別、語音識別和自然語言處理等領域取得實際應用，帶動了風險投資和企業併購的熱潮。科技巨頭如Google、Facebook、百度等紛紛加大研發投入，同時AI初創企業融資金額屢創新高。例如，2015年，全球人工智慧市場融資規模達到了63億美元。這一階段的投資特點是技術驅動與資本市場熱情共同推動，行業應用開始拓展至金融、醫療、教育等多個領域。5、2021年至今，生成式AI的快速發展進一步引爆了新一輪投資熱潮。OpenAI發佈的ChatGPT引發全球關注，推動企業和投資者加大對生成式AI及相關基礎設施的佈局。微軟、Google、騰訊等科技巨頭通過戰略投資和併購搶佔技術前沿，AI創業公司融資規模屢創新高，資本熱情從科技行業擴散到金融、醫療、教育、製造等各類應用場景。生成式AI的技術突破和跨行業落地能力，使得AI投資成為全球科技資本追逐的核心方向之一。ChatGPT發佈（2022年11月30日）至今，輝達股價累計上漲964%，其利潤累計上漲1354%；蘋果股價累計上漲91%，其利潤累計上漲12%；微軟股價累計上漲90%，其利潤累計上漲55%；Google股價累計上漲211%，其利潤累計上漲107%。但近兩年，AI投資逐漸放緩，反映出AI技術發展及其在各行業應用仍處於探索的早期階段。雖然長期市場潛力仍然巨大，但最初的熱情已被在實際應用中推廣人工智慧技術的複雜性和挑戰所削弱。來源：2025 AI Index Report(二) 產業層次與參與主體近年來，AI產業的發展逐漸呈現為基礎設施、平台、應用三個層面平行推進，並由不同類型主體共同推動其資本流動與技術落地。首先，在基礎設施層，AI所需的算力硬體，如GPU、專用加速器、伺服器、儲存、網路裝置等，以及支撐這些硬體的系統成為基礎底座。分析指出，AI伺服器市場近年來經歷爆炸式增長。根據最新統計，全球伺服器市場因AI加速器需求迅速擴張，2024年前三季度伺服器銷售額大幅上升，AI伺服器出貨量與總伺服器平均壽命替換需求疊加，推動整體市場顯著擴容。另一方面，以阿里雲為代表的雲基礎設施提供商，其在中國 AI 基礎設施市場（IaaS）中佔據領先地位。2024年下半年阿里雲在中國AI IaaS市場份額達約23%，在大模型訓練與推理兩大子市場均位列第一。其次是平台層或雲服務層，即把基礎算力、儲存和網路資源以“雲服務、模型服務、算力租賃、按需呼叫”等形式打包提供給下游使用者。隨著 AI 技術成熟、模型越來越大，對算力和靈活資源調度的需求也越高，使得雲服務商、neo‑cloud租戶、專業AI服務商等成為關鍵中介。業界觀點認為，隨著大模型與雲端運算的融合，傳統雲端運算（IaaS）正在向“AI 原生”（AI‑native）雲服務演進，雲廠商不僅提供通用計算資源，也在提供專門為AI最佳化的算力、調度、儲存、模型部署環境等服務。此外，智算雲服務（AI‑optimized cloud）在中國也形成了較為明確的產業鏈結構，上游含晶片與伺服器基礎設施，中游為雲平台提供商，下游為行業使用者。最後是應用層，即行業化落地層。當基礎設施和平台服務配備就緒後，大量企業就能夠借助雲+模型服務，把 AI 技術應用到具體場景中：例如網際網路服務、金融、製造、醫療、零售、公共服務等等。報告指出，隨著AI平台服務能力提升，對於中小企業、傳統行業的“上雲+用數+賦智”門檻大幅降低，這推動了AI應用的廣泛普及。這個體系的推動主體首先是超大科技公司及頭部雲廠商（hyperscalers），其擁有資金、基礎設施、全球資源分配能力，是基礎設施與雲平台能力建構最重要推動者。其次是專業雲、neo‑cloud租戶、中型雲服務提供商及智算雲服務商，它們通過租賃基礎設施、提供靈活、彈性的AI算力及雲服務，把能力下放，為更多中小企業與行業使用者提供門檻更低、按需付費的AI服務。然後是私募和債權市場，基礎設施尤其是資料中心和機櫃建設，需要巨額資金投入，也往往借助債權融資、私募基金或機構資本支援。這使得AI基礎設施本身成為一種資本資產，並連接到更廣泛的金融市場與資本運作中。綜上，這種多元主體參與的機制，使得AI投資熱潮不僅是技術浪潮，也是基礎設施擴張、服務變現與產業應用同步推進的綜合性變革，也是當前AI產業能夠迅速擴張並持久化的重要原因之一。(三) 融資形式及周期特徵AI 基礎設施與平台建設需要大量資本投入，因此融資形式呈現多樣化趨勢。一方面，企業常通過企業債、高票息直接貸款獲取建設資金，這類方式利率相對固定、融資成本可控，但增加了短期償債壓力。另一方面，隨著項目規模擴大，也出現了基於長期租約的項目融資模式，即通過未來收入現金流如雲租用、AI服務訂閱等支援融資；進一步衍生的還有資產證券化（ABS），將資料中心、GPU叢集或機房租約收入打包成可交易證券，使投資風險在資本市場分散。與此同時，部分私募信用也開始進入AI基礎設施領域，為非上市公司提供靈活的信貸支援。這種多元化融資結構在分散風險的同時，也引入了資訊不對稱、信用評級難以精準評估以及流動性錯配的問題。AI硬體尤其是GPU、定製加速器和AI‑optimized 伺服器更新周期短，導致資本支出密集且折舊快速。短周期硬體更新不僅增加了資產殘值不確定性，還會加大再融資壓力，尤其在企業擴張或大規模部署初期。這意味著投資者在衡量 AI 基礎設施項目時，必須同時考慮技術迭代風險、折舊損失、未來現金流以及市場需求變化。在大型AI 資料中心項目中，GPU佔總資本支出約40-50%，伺服器機櫃與網路裝置佔30-35%，折舊周期短的硬體部分對項目財務壓力貢獻顯著。02. AI投資熱潮與網際網路泡沫的異同（一）相似之處當前的AI投資熱潮與1999年網際網路泡沫之間確實存在明顯的相似關係：高度一致的市場情緒、對技術變革的集體敘事、企業估值大幅上漲、媒體與投資人對新產業的超預期樂觀，這些因素共同構成了典型的科技繁榮景觀。市場熱情高漲，資本對新興技術的追逐表現出明顯的“短期高估”傾向。在網際網路泡沫期間，投資者對電子商務、入口網站等前景抱有過度樂觀預期，而在當前AI熱潮中，生成式AI、行業大模型、智能硬體和雲服務等領域的融資額持續攀升，部分初創公司估值迅速膨脹，許多人工智慧公司的估值已遠超行業平均水平，例如，Palantir和特斯拉的市盈率遠遠超過了200倍，而標普500指數成分股公司的平均市盈率約為25倍。其次，風險偏好顯著提高，投資者願意在尚未盈利或尚處於早期研發階段的企業中投入巨額資金，以搶佔潛在市場份額。而市場投機心理與輿論推動相結合，媒體和分析機構對前沿技術的持續炒作進一步放大了資本湧入速度。（二）關鍵差異首先，AI熱潮的技術基礎更為穩固。與1999年網際網路泡沫不同，當時許多公司缺乏可落地的商業模式，網際網路技術本身尚不成熟；而當前AI技術已經在電腦視覺、自然語言處理和大模型訓練等領域取得實際突破，生成式AI具有可直接落地的行業應用，從金融、醫療到製造和教育均有明確商業場景。其次，產業生態和資本結構更加多元。AI投資不僅包括風投和天使投資，還涉及企業資本支出（CAPEX）、私募信用、債券融資以及資產證券化（ABS）等形式，使風險能夠在一定程度上分散，同時引入了更複雜的流動性和資訊結構管理。再次，AI投資與全球基礎設施建設緊密掛鉤，如GPU、資料中心、雲端運算平台和模型訓練服務等，而這些硬體與雲服務資產具有長期使用價值和持續收入潛力，相較於1999年網際網路公司大量依賴短期廣告或電商流量收入，更加穩健。最後，監管與風險控制環境更加成熟。當前金融市場對AI相關融資有更嚴格的資訊披露和風險評估要求，部分國家和地區也出台政策鼓勵AI技術創新與應用，同時限制過度槓桿和投機行為。此外，從產業長周期發展來看，每一輪過度投資都可能為產業的長期成長做好了鋪墊。1999年網際網路泡沫崩潰後，此前大規模投資的光纖、電腦、移動通訊等裝置大幅度壓低了電子裝置和網路費用，Google、亞馬遜等一批網際網路企業和整個產業得以持續快速發展。（三）風險複雜性更高當年的泡沫主要集中在股價上，而今天的風險通過資本開支、長期租約、債務結構、影子銀行體系以及跨國能源和供應鏈瓶頸等多層結構相互疊加，一旦某個環節出現違約或資金緊縮，很可能不是簡單的“科技股下跌”，而是沿著融資鏈條迅速向房地產、信貸市場乃至跨境資金流動擴散，從而引發結構性的金融緊張。AI市場目前面臨的挑戰也更加複雜：技術瓶頸，例如輝達高端晶片供應短缺；應用程式的商業化滯後，大多數人工智慧公司尚未找到可持續的現金路徑；以及技術脫鉤，例如美國和中國的晶片監管。新興人工智慧公司傳統財務估值方法的失敗加劇了這種風險，資本狂熱導致泡沫的可能性仍然存在。03. AI泡沫破裂的可能性與傳導路徑AI 泡沫是否會破裂不能簡單地用“會”或“不會”來判斷，而應從估值邏輯、宏觀政策和全球資金流動三條主線分析其潛在破裂方式及時間窗口。從估值角度看，如果未來2-3年大模型的商業化速度無法匹配當前動輒百億美元的資本投入，市場估值必然進入回呼期，尤其是依賴 AI 敘事驅動漲勢的公司更容易經歷大幅波動。從宏觀政策角度看，若聯準會與歐洲央行維持高利率或再次收緊流動性，資料中心開發商、AI 獨角獸及依賴長期租約融資的基礎設施項目將面臨更高的再融資成本壓力，信用風險可能從個別企業擴散為行業性調整。從全球資金流動角度看，美國吸收全球資本將使新興市場、跨境基礎設施項目以及外幣債務敞口較高的經濟體最先感受到壓力，進一步把科技投資的波動轉化為跨國金融波動。整體而言，本輪AI投資周期大機率不會以1999年網際網路泡沫那種單點式全面崩塌收場，而更可能呈現漫長的結構性出清：先是局部估值回呼，再到資本鏈條的重新定價，最終由宏觀政策變化推動整個系統向新的均衡移動。如果發生破裂，具體方式主要包括兩個管道：一是估值重估，觸發因素包括AI商業化速度落後預期、盈利增長未達標或關鍵企業盈利警告，結果是高估值成長股票回呼，指數高度集中導致市場波動放大，回撤集中在“巨頭+AI”股票；二是信貸與項目融資鏈條斷裂，觸發因素包括利率上升、租戶違約或 neo‑cloud企業現金流緊張，結果是資料中心開發商與特殊目的載體面臨償債壓力，資產價值快速下滑，債權損失擴散至銀行、直接貸方及ABS持有者，將泡沫從股市傳導至實體信貸市場。在未來政策方面，需要找到一個平衡：不僅要支援龍頭企業突破技術界限，還要培養多元化的應用產業鏈，以建構良性的工業生態。技術革命的本質不是避免泡沫，而是通過持續的技術迭代能力和可行的商業模式，在穩定資本的支援下，推動長期的GDP增長和引領代際飛躍，並將資本狂熱的階段轉變為新的質量生產力。整體來看，AI 泡沫破裂不是單一事件，而是一系列結構性調整和局部泡沫破裂的組合，AI熱潮將經歷周期性的回撤，但它在超自動化領域（例如機器人、AGI）具有遠超網際網路時代的長期潛力，出現一次性大規模全面崩塌的可能性取決於貨幣政策和信貸鏈條的健康狀況。04. 跨國風險傳導AI 投資熱潮的全球化特徵意味著，一旦出現市場調整，其影響可能跨境傳導。觸發機制主要包括利率和信貸環境的收緊，例如，若美、歐主要央行同時加息並收緊信貸，全球資金快速撤出，將直接衝擊依賴外幣融資的新興市場以及海外AI項目，尤其是資料中心與雲服務廠商。此外，能源供應，尤其是電力，與全球供應鏈瓶頸，也可能放大地區性危機，導致局部市場風險集中爆發。潛在時間窗可分為短期和中期兩個階段。在短期，若宏觀利率快速上行或發生大型租戶違約，短期內可能看到信用利差迅速擴大，同時項目融資重新定價，資料中心、相關REIT及開發商最先暴露風險。在中期，如果AI商業化鏈條未能形成廣泛盈利，尤其是行業級應用落地緩慢，市場可能從增長溢價向盈利篩選切換，導致估值普遍回呼，資金重點流向盈利能力強的項目和企業。各國宏觀政策將是跨國傳導的決定性變數之一。一方面，聯準會與歐洲央行的利率與流動性政策會直接影響債務負擔與風險溢價：緊縮將放大企業融資壓力，寬鬆則可能延緩市場調整，但同時積累更高的系統性風險。另一方面，財政與產業政策的作用也不容忽視：針對資料中心電力成本或AI研發的補貼和支援，能夠緩衝局部衝擊，但可能延長非盈利項目的資金供給周期，形成“殭屍化”風險。最後，宏觀審慎與監管措施也會調節跨境風險傳導的幅度：加強對非銀行信貸、ABS透明度及應計壓力測試，可降低系統性傳染風險；反之，監管盲點可能放大跨國資本流動和供應鏈壓力造成的風險。05. 結語當前的AI熱潮同時包括真實的技術紅利若干高度脆弱的金融鏈條，因此更像是一種局部繁榮與局部泡沫並存的複雜態勢，而非歷史上的單一泡沫復刻。分析的關注點不應停留在“是否存在泡沫”，而應轉向泡沫存在的具體位置、形成機制及其可能通過那些管道傳導至宏觀金融體系。對政策制定者與資產管理者而言，最佳策略是在強化風險監測的基礎上進行選擇性防禦，重點關注資料中心融資結構、租戶信用狀況以及短期再融資節點；在估值重估情形下，應優先迴避高度槓桿化且盈利路徑不明確的投資敞口，從而在享受技術紅利的同時，降低系統性風險暴露。 (IMI財經觀察)

投資者不再熱衷於尋找AI贏家，而是急於拋售任何可能被AI顛覆的公司股票，這種"先賣出、再提問"的恐慌情緒正在從軟體行業蔓延至金融服務、財富管理、保險經紀和法律服務等多個領域。寧願錯殺也不願承擔被AI顛覆風險的心態正在重塑華爾街投資策略。華爾街正在經歷一場投資邏輯的劇變：投資者不再熱衷於尋找AI贏家，而是急於拋售任何可能被AI顛覆的公司股票。這種"先賣出、再提問"的恐慌情緒正在從軟體行業蔓延至金融服務、財富管理、保險經紀和法律服務等多個領域，引發一系列劇烈拋售。最新的拋售潮發生在周二，一家名不見經傳的初創公司Altruist Corp.推出的稅務策略工具Hazel，導致嘉信理財、Raymond James Financial Inc.和LPL Financial Holdings Inc.等財富管理公司股價單日暴跌7%以上，這是這些股票自4月關稅戰引發市場崩盤以來的最大跌幅。這種恐慌始於上周，當時Anthropic推出的新工具引發軟體、金融服務、資產管理和法律服務類股的深度回呼。周一，線上保險市場Insurify推出使用ChatGPT比較汽車保險費率的新應用後，美國保險經紀商股價遭受重創。市場情緒已從擔憂AI泡沫轉向恐懼整個經濟類股被顛覆。據彭博社周三報導，Gabelli Funds基金經理John Belton表示："任何存在潛在顛覆風險的公司都在被不加區分地拋售。"Graniteshares Advisors首席執行長Will Rhind則坦言："我不知道下一個會是誰。"01. 財富管理行業成為最新重災區Altruist推出的AI工具Hazel引發的拋售，凸顯了市場對AI顛覆傳統金融服務的深層焦慮。該工具能夠幫助財務顧問為客戶定製個性化策略，而這項工作通常需要整個團隊來完成。Altruist首席執行長Jason Wenk在接受採訪時表示，即使他本人也對股市反應的規模感到驚訝，這次拋售抹去了多家投資公司數十億美元的市值。但他認為這發出了一個強烈訊號，表明他的公司構成了競爭威脅。"人們開始意識到——我們用來建構Hazel的這種架構，可以取代財富管理領域的任何工作，"Wenk說，"通常這些工作需要整個團隊來完成，而AI每月只需100美元就能有效完成。"02. 恐慌情緒快速蔓延多個行業AI顛覆的擔憂已經困擾軟體行業一段時間。但從上周開始，這種焦慮迅速擴散到更廣泛的領域。Anthropic推出的新工具引發了軟體、金融服務、資產管理和法律服務類股的深度回呼，標誌著市場情緒的轉折點。保險經紀行業緊隨其後成為受害者。周一，線上保險市場Insurify推出使用ChatGPT比較汽車保險費率的新應用後，美國保險經紀商股價遭受重創。投資者的邏輯很簡單：任何可能被AI取代的中介服務都面臨生存威脅。OpenAI和Anthropic等AI公司已經在軟體工程領域取得實質性進展，推出幫助開發人員簡化編寫和偵錯程式碼流程的產品，並正在向其他行業擴張。03. 市場分歧：顛覆是否被過度炒作儘管恐慌情緒蔓延，但部分市場人士對AI顛覆的速度和範圍持懷疑態度。Gabelli的Belton對華爾街從擔憂AI泡沫轉向恐懼AI顛覆經濟的巨大轉變表示質疑。"每個行業都會有贏家和輸家，"Belton說，"但有一條經驗法則是，技術顛覆往往需要比預期更長的時間才能實現。"他指出，銀行業曾周期性地面臨來自加密貨幣、電子服務和其他技術的挑戰，但這些最終都未能撼動其主導地位。Gerber Kawasaki首席執行長Ross Gerber認為，過去一周困擾市場部分類股的AI輸家焦慮為時過早。"我們可以嘗試推斷五年後AI世界的樣子，但我們根本不知道，"他說，"市場試圖對此做出判斷，但我們仍處於這一切的初期階段。"04. 估值高企加劇市場敏感性當前的拋售潮也反映出市場對過去幾年股價漲幅的普遍焦慮。在AI支出熱潮和美國經濟出人意料的韌性推動下，股市大幅上漲，估值被推高，使投資者對任何負面訊號都極為敏感。Graniteshares的Rhind表示："如果市場察覺到任何略微負面的資訊，股票就會下跌10%，這種情況在估值不是這麼高的市場中永遠不會發生。"這種高度緊張的市場環境意味著，即使是小型初創公司推出的產品，也可能引發大型上市公司的劇烈波動。投資者寧願錯殺也不願承擔被AI顛覆的風險，這種心態正在重塑華爾街的投資策略。 (硬AI)

核心速覽底層動力： AI 爆發源於人類對“更富有、更懶惰”的終極追求——即用更少的勞動，創造更高的經濟價值。三大核心賽道：AI 原生軟體： 在“綠地機會”中挑戰傳統巨頭，提供全自動化閉環。軟體替代人工： 從“賣工具”轉向“賣結果”，直接切入勞動力市場。私有資料圍牆： 掌控大模型無法獲取的行業私有資料，建構長期防禦力。護城河本質： AI 公司必須成為企業的“記錄系統（System of Record）”。最好的公司擁有“人質”而非客戶。增長神話： AI 極大地縮短了軟體周期。以往需 10 年達成的 1 億美金 ARR，現在最快僅需 2 年。在 AI 浪潮爆發兩年後的今天，市場對於“AI 是否是泡沫”的爭論從未停止。然而，a16z 合夥人 Alex Rampell 在最新訪談中給出了答案：這不是泡沫，而是軟體行業的“黃金時代”。商業的底層邏輯：人類永遠追求“更富有、更懶惰”Alex 認為，所有偉大的技術革命，本質上都在滿足人類的兩個終極本能：Richer & Lazier（變得更富有，以及更懶惰）。更懶惰： 用更少的工作量完成任務。更富有： 創造更高的經濟價值。從 1977 年至今，科技行業經歷了 PC、網際網路、雲、移動網際網路四大周期。AI 是第五個。它並非橫空出世，而是站在前四個周期的肩膀上。現在，AI 已經從“寫個劇本”的魔術表演，正式進入了企業核心流程，開始真金白銀地省錢、賺錢。a16z 看好的三個 AI 投資主題如何建構一家長青的 AI 公司？Alex 總結了三個核心範式：1. 傳統軟體的 AI 原生化 (AI-Native Trad Software)這是在已有的“Bingo 遊戲板”上玩新遊戲。綠地機會 (Greenfield) vs 棕地機會 (Brownfield)： 去搶 Adobe 的老客戶是“棕地”，極其困難。但在新公司成立或系統升級的拐點切入，則是“綠地”。核心邏輯： 像 Real 這樣的公司，它不僅是 ERP，更能自動平帳（Close the books）。對於新公司來說，選一個自帶 AI 功能的原生系統是“腦殘決策（No-brainer）”。2. 軟體正在“吃掉”勞動力 (Software Eating Labor)這是 Alex 最興奮的領域，其市場規模遠超傳統的軟體市場。從“買工具”到“買結果”： 以前你買軟體是給員工用，現在軟體就是“員工”。價值定價： 債務催收 AI Salient 的軟體不僅能講 21 種語言，甚至能比人類多催回 50% 的欠款。客戶不再是付訂閱費，而是為增加的收入買單。3. “圍牆花園”：私有資料模型 (Walled Gardens)當底層大模型變得像電力一樣廉價時，勝負手在於誰擁有“稀缺礦產”。原始蔬菜 vs 成熟大餐： OpenAI 像是賣蔬菜（Token）的農場。但它不知道 1992 年的融資價格，也不知道西班牙 80 年代的法律判例。資料護城河：Open Evidence 擁有醫學期刊獨家授權，Vlex 數位化了海量法律記錄。這些“ChatGPT 抓取不到”的資料是核心防禦力。護城河：最好的公司擁有“Hostages”，而非客戶在 AI 時代，程式碼極易被模仿，因此必須建立極致的粘性。a16z 提出了一個深刻的觀點：偉大的公司擁有“人質（Hostages）”，而非客戶。什麼是“人質”？當你的軟體成為了企業的“記錄系統（System of Record）”，承載了所有核心流程和私有資料時，替換你的成本將高到不可接受。以法律 AI Eve 為例，它管理著律師從接案到結案的整個工作流。即使以後大模型出了更強的總結功能，律師也不會搬家，因為他們的資料和流程都“鎖”在 Eve 裡。巨頭會贏嗎？創業者的勝算在那？Alex 對傳統巨頭（Incumbents）持看好態度。與“雲轉型”時期不同，現在的巨頭（如 Microsoft, Adobe, Intuit）反應極快。他們手握大量“人質（老客戶）”，只要加入 AI 功能就能通過加價賺得盆滿缽滿。創業者的三條活路：極度垂直： 尋找巨頭看不上的細分專業領域。模式創新： 利用 AI 實現按效果計費。深挖資料： 掌控那些物理世界或歷史檔案中的獨佔資料。我們正處於從“工具時代”向“代理時代”跨越的節點。AI 不僅僅是效率的提升，它正在重定義什麼是“公司”。正如 Alex 所言，a16z 並非只是在投 AI，而是在投那些能讓使用者更富有、更懶惰的未來。在這個時代，“速度”是入場券，“資料”是護城河，而“結果”才是真正的商品。 (GD梯度下降)

2026年，乃至未來10年，機會在那裡？賺錢的機會在那裡？創業的機會在那裡？投資的機會在那裡？增長的機會在那裡？就業的機會在那裡？我們向上生長的機會，又在那裡？是的，這些問題都是我們天然關心的。最近，木頭姐和她的方舟投資（ARK Invest）也發佈了他們一年一度的重磅報告《Big Ideas 2026》。木頭姐，凱茜·伍德，方舟投資的創始人、首席執行長兼首席投資官。她是華爾街最知名的顛覆性創新投資者之一，被譽為“女版巴菲特”。她的投資哲學，就是找到那些能夠“顛覆世界”的種子，然後在它們還只是種子的時候，就勇敢地種下它們。而《Big Ideas》，就是她和她的團隊，連續十年，每年對外公開分享對未來的思考。那麼，今年這份重磅的年度報告裡到底說了些什麼？那些能夠“顛覆世界”的種子是什麼？對我們來說，又意味著什麼樣的機會？我試著幫你梳理了一下，一共5點，與你分享。01機會一：AI代理經濟什麼是AI代理經濟？2030年的一個周五晚上，你結束了一周的工作，想在周末好好放鬆一下。於是，你對手機說，幫我規劃一個周末去杭州的雙人旅行，預算3000塊，我想住在西湖邊上，要安靜一點，請你幫我訂好往返的機票和酒店，順便規劃一個不那麼累的行程。90秒鐘之後，手機回覆已經搞定，為您預定了周六早上9點出發的機票以及西湖邊的庭院房，性價比很高，行程也已經規劃好，主打輕鬆愜意。所有的預訂資訊都已經傳送到您的日曆，祝您周末愉快。整個過程，你沒有打開過任何一個App，沒有在不同的網站間反覆切換、搜尋比價。而幫你完成這一切的是你的數字分身，AI代理（AI Agent）。你可能會問，AI代理是不是就是一個更加聰明的語音助手？不，完全不是，這是一次根本性的權力轉移。過去是“人找服務”；未來是“服務找人”。因為你不再直接面對無數個App，而是只面對一個忠於你的AI代理。那麼，千千萬萬的商家就會爭先恐後地討好你的代理。這就是正在到來的AI代理經濟。我們再來看資料。方舟投資預測，到2030年，AI將會促成超過8兆美元的線上消費。這是什麼概念？8兆美元，差不多是今天德國和日本的GDP加在一起的總和了。而這個數字，還只是AI代理所撬動的消費市場。更重要的是，AI在所有數字交易中的佔比，也將從2025年的2%暴漲到2030年的25%。這就意味著，短短四五年之後，我們四分之一的線上買買買，就將由AI代理替我們完成。同時，AI搜尋還將拿走傳統搜尋引擎65%的流量。這些數字的背後，是一場全新的商業範式。過去，商業世界的基本模型，是B2C，Business to Consumer，商家直接面對消費者。所以，誕生了淘寶、京東這樣的平台，誕生了“搜尋引擎最佳化（SEO）”這樣的行業。人們的核心任務，都是“獲取流量”。但是，未來，這個基本模型，很可能會變成B2A2C，Business to Agent to Consumer。商家和消費者之間，是一個新的、強大的中間層，AI代理。這個代理絕對忠於它的主人——也就是你。它唯一的目標，就是幫你做出最優決策。它會無視所有的廣告，自動對比全網資訊，甚至幫你執行“如果A商品降價10%就自動下單”這樣的指令。那麼，這對我們來說，意味著什麼？對於創業者和開發者來說，下一個超級平台，可能不再是App Store，而是Agent Store，代理商店。你的機會，可能不再是悶頭開發一個讓使用者下載的App，而是開發一個能被主流AI代理頻繁呼叫的“外掛”或者“技能”。比如，一個專門做高端旅行規劃的AI服務，一個能為使用者提供專業法律諮詢的AI服務。當使用者的AI代理需要相關能力的時候，就會來“呼叫”你。這是一個全新的、兆等級的軟體和服務市場。對於今天的企業經營者來說，你可能現在就要開始思考，你未來的客戶，真的是“人”嗎？還是說，是客戶的AI代理？你的行銷部門，可能需要增設一個全新的崗位，AEO，Agent Engine Optimization，代理引擎最佳化師。因為，如何讓你的產品和服務，用最結構化、最API化的方式，被AI代理輕鬆地理解、抓取和信任，會是一門全新的學問。而對於我們每一個個體來說，未來的核心技能之一，可能就是“訓練”和“使用”AI代理的能力。你把它調教得越好，它就越懂你，你的生活和工作效率就越高。你駕馭AI的水平，會直接決定你的個人競爭力。因為AI代理，是守門員，是連接器，也是兵家必爭之地。02機會二：“治癒”產業什麼是“治癒”產業？有這麼一個家族，三代人都被一種遺傳性的心臟病所困擾。2035年，第四代的一個新生兒降生了。但是，在他還是一個胚胎的時候，醫生就通過一次精準的基因編輯操作，像修改一個電腦程序裡的錯別字一樣，修正了那個導致心臟病的缺陷基因。這個孩子健康地出生、長大，那個困擾了三代人的魔咒被徹底終結。聽上去很像科幻電影，但這是正在發生的醫學革命。我們正在從一個“病護時代”，走向一個“健康時代”。過去的醫療健康產業的商業模式，本質上是一種“續命”，尤其是得了慢性病的人，可能需要終身服藥。這個時候，藥廠賣的本質上是一種“訂閱服務”。但是未來，“一次性治癒”將會成為一種可能，這個時候，它賣的就不再是一種服務，而是一件產品。這件產品就是“健康”本身。這就是“治癒”產業。可是，為什麼會有這樣的醫學革命？為什麼會出現這樣的產業？是因為兩大技術的融合。多組學，和人工智慧。什麼是多組學？簡單來說就是把我們身體裡不同層面的生物資訊，比如基因、蛋白質、代謝物等等，全部數位化，形成海量的資料。然後，再用AI這個強大的工具去分析這些資料，找出疾病的根本原因，並設計出解決方案。同時，這就形成了一個強大的飛輪。更便宜的基因測序，產生更多的資料。更多的資料，喂養出更聰明的AI模型。更聰明的AI模型，能設計出更有效的“治癒”方案。而這個飛輪一旦轉起來，就會至少帶來3樣東西。1. 新藥研發的成本和時間，將被大大壓縮。報告預測，AI驅動的藥物設計可以將新藥的平均研發成本，從驚人的24億美元降低到7億美元，平均上市時間從13年縮短到8年。也就是說，更多的好藥、新藥，將會更快、更便宜地來到我們身邊。2. 一個“治癒療法”的價值，將遠超傳統藥物。報告測算，一個能治癒罕見病的療法，它的終身價值可能是傳統治療藥物的20倍以上。而針對心血管疾病這樣的常見病，一個一次性的基因編輯療法，僅僅在美國，就可能創造一個2.8兆美元的潛在市場。3. 一個巨大的長壽市場，正在浮現。當我們能夠治癒大部分疾病，那麼下一個目標，自然就是延緩衰老本身。報告做了一個極其大膽的預測，通過干預衰老來延長健康壽命，這個市場的潛在總價值高達1.2千兆美元。這個數字已經超過人類有史以來創造的所有財富的總和了。那麼，這對我們來說，又意味著什麼？如果你是投資者，那麼，AI製藥、基因編輯、早期精準診斷、個人健康資料管理這些賽道，值得你高度關注。如果你是創業者，那麼，圍繞著“健康”而不是“疾病”的服務，將會有巨大的想像空間。比如，基於個人基因資料的、真正的個性化營養和健身方案。而對於我們每個人來說，我們的下一代將有機會生活在一個沒有遺傳病、癌症也不再是絕症的世界裡。過去，我們用財富換藥物來延長生命。未來，我們可能會用財富設計健康來提升生命。03機會三：自主機器經濟什麼是自主機器經濟？2035年，一座城市的凌晨3點，一排排自動駕駛的重型卡車在高速公路上，安靜而高效地行駛，它們將貨物從一個樞紐運往另一個樞紐。它們沒有司機，也不知疲倦；清晨5點，街道上，一群群小型的環衛機器人自動清掃著昨夜的垃圾，規劃著最高效的路線。上午9點，上班高峰期，你叫的不再是網約車，而是一輛自動駕駛的Robotaxi。車裡沒有駕駛員，價格是今天的三分之一。中午12點，你在辦公室，用手機點了一份午餐。30分鐘後，一架無人機懸停在你的窗外，通過一個專門的通道，把午餐送到你的桌上。晚上10點，在你看不見的倉庫裡，成百上千的人形機器人正在精準地分揀著明天需要配送的包裹，它們的效率和精準率遠超人類。這個由機器組成的，7x24小時不間斷運行的、全新的物理世界勞動力市場，就是自主機器經濟。它的本質，是一場對物理世界的外包。什麼意思？過去的30年裡，我們通過網際網路和軟體把資訊世界的大部分工作外包了出去。我們把記憶外包給了搜尋引擎，把計算外包給了計算器，把社交外包給了社交軟體。而接下來，我們也會通過機器人、自動駕駛和AI，把物理世界的大部分重複性勞動也外包出去。那麼，這個外包市場能有多大？我們繼續看資料。1. 出行市場，將會被重塑。報告預測，僅Robotaxi（自動駕駛計程車）這個行業，到2030年，就將創造約34兆美元的企業總價值。什麼概念？這個數字相當於今天全球所有上市公司的總市值之和的近三分之一，而這還只是出行領域。2. 通用勞動力市場，將會被顛覆。報告預測，以特斯拉Optimus為代表的通用人形機器人，將在2028年左右，達到超過人類的工作效率。而它們所能撬動的市場，包括製造業、服務業和家庭勞動，總規模高達26兆美元。3. 物流成本，將會趨近於零。報告指出，自動駕駛卡車將使幹線運輸成本降低60%，而無人機和配送機器人，將使“最後一公里”的配送成本降低90%以上。這會極大地促進消費，重塑零售業。也就是說，光是這三個領域加起來，就是一個超過60兆美元的龐大市場了。那麼，屬於我們的機會在那裡？你可能會說，機會在那些製造機器人和自動駕駛汽車的公司裡。是的，但這只是其中的一部分。更大的機會，在於營運。就像今天，最大的航空公司並不自己生產飛機，最大的出行公司，自己也不生產汽車。未來，最大的自主機器營運商可能也不會是機器人製造商。“機器人即服務”會是一個很大的賽道。為工廠、為寫字樓、為家庭，提供一整套的自動化解決方案，包括機器的部署、調度、維護、能源補充，都將誕生一批全新的巨頭公司。所以，對於創業者來說，在一些垂直領域，比如餐廳後廚自動化、醫院內部物流自動化，都有機會做出一家偉大的企業。而對於每一個個體來說，我們更應該關注的，可能是那些難以外包的東西。比如創造力、同理心、愛。上半場，網際網路數位化了資訊世界。下半場，該輪到自主機器數位化物理世界了。04機會四：鏈上金融設施什麼是鏈上金融設施？一位越南的咖啡農，有一片優質的咖啡種植園。今年，他想引進一套新的裝置來提升咖啡豆的品質，但這需要一筆不小的資金，過去，他可能需要向本地銀行申請貸款，手續繁瑣，而且利率很高，但2035年，他有了一個新的選擇。他可以通過一個平台，將自己種植園未來三年的咖啡豆收成，打包成一個“數位資產”，發佈到全球的區塊鏈網路上。這個數位資產清晰地記錄了種植園的歷史產量、品質評級和預估價值，一位身在紐約的投資人看到了這個項目，如果他覺得不錯，就可以通過智能合約向這位咖啡農借出一筆資金。這個過程，沒有銀行、沒有中介，利率很低，幾分鐘就完成了。這就是鏈上金融設施。不過，很多人聽到區塊鏈、數位資產，第一反應可能還是“炒幣”，我理解。但是，報告告訴我們，這背後是一個比“炒幣”大得多的、真正能改變世界的機會。因為，這個機會的本質是把全世界所有的“固化資產”，變成可以靈活流動的“液態資本”。什麼意思？舉個例子，你的房子是你的資產，但是，某種意義上，它並不是真正的資本。因為，它並不能隨時隨地、低成本地參與到經濟流轉裡去。你不能把它劈成1000份賣掉，也不能在急用錢時，3分鐘內就把它抵押給一個新加坡的陌生人。但是，如果我們能把這套房子的所有權“代幣化”，變成一個數字憑證，放到區塊鏈上，那麼，它立刻就擁有了“資本”的屬性。你可以把它分割成任意份數，賣給全世界任何一個想投資的人。你可以隨時把它抵押給全球網路，獲得貸款。本質上，這就是一種“現實世界資產代幣化”。而理論上，房子、股票、債券、收藏的一幅畫、公司的未來收入，都可以被“代幣化”。那麼，這個市場能有多大？報告預測，到2030年，被代幣化的現實世界資產將會達到11兆美元。而整個數位資產的總市值，將會達到28兆美元。這是一個全新的、基於區塊鏈技術的、全球統一的金融“新基建”。今天的銀行、券商、交易所所做的大部分業務，未來都可以在這套新基建上，以更高效、更透明、成本更低的方式，重做一遍。所以，對於金融從業者和創業者來說，這是一個不小的機遇。新一代的“數字投行”，專注於藝術品、房地產等等垂直領域的資產代幣化平台，以及為這套新系統提供合規和安全服務的科技公司，都可能迎來巨大的發展。而對於我們來說，這也意味著我們的投資和理財方式，將會發生根本性的改變。我們可以更輕鬆地投資全球的優質資產，我們的資產也將擁有前所未有的流動性。當然。這一定會伴隨著巨大的風險和監管的挑戰。05機會五：智能時代的“新水電煤”什麼是智能時代的“新水電煤”？一家頂尖的AI創業公司正在為他們新的超級計算中心選址，他們考察了全球十幾個地方，但其實，最終做決定的核心標準只有一個——這個地方至少要為他們提供未來十年內，穩定廉價且大規模的綠色能源。同時，這家公司的部分核心演算法也不在地面上運行，而是通過SpaceX的星鏈網路與部署在近地軌道上的資料中心進行即時的資料交換。因為在太空中，沒有散熱和空間的限制。是的，極度廉價和充裕的能源，以及極度廉價和可靠的太空運輸能力。這就是智能時代的“新水電煤”。這個機會，可能沒有前面四個看上去那麼光鮮亮麗。但是，它是聰明的AI代理、精準的基因治療、不知疲倦的機器人、全球流轉的數位資產，所有這些機會的基石。因為，所有這些機會，都建立在智能時代的“新水電煤”的基礎之上。為什麼這麼說？AI和機器人都是“電老虎”。報告指出，AI的發展將對全球的電力系統提出前所未有的挑戰。沒有能源，一切智能就都是空談。而我們未來的全球通訊、高精度地圖，也都離不開一個前提。那就是，我們能以足夠低的成本，把大量的衛星和裝置送入太空。所以，誰能在這兩個領域實現成本的指數級下降，誰就掌握了開啟未來時代的鑰匙。幸運的是，變化正在發生。在能源領域，太陽能和電池的成本，在過去的十年裡已經遵循“萊特定律”，下降了超過80%。在太空運輸領域，SpaceX，這家“不務正業”的火箭公司，正在上演一場瘋狂的成本革命。報告預測，通過可完全重複使用的星艦，SpaceX將可以把每公斤物質送入近地軌道的成本，從航天飛機時代的數萬美元降低到100美元以下。就像是把跨國機票，從幾萬塊降到了幾百塊那樣。那麼，這對我們來說，意味著什麼？意味著，一個典型的“賣鏟人”的機會。今天，AI、機器人、生物科技，就是新的金礦。而新能源技術、商業航天、全球衛星通訊這些領域，就是在為所有的淘金者提供鏟子和牛仔褲。所以，對於投資者來說，這些領域的確定性可能比某些具體的AI應用，還要高得多。而對於我們每一個個體來說，理解這一點，也能讓我們建立起一個更加底層的認知框架。你會明白，為什麼馬斯克既要造車，又要搞火箭。為什麼AI的發展，和太陽能產業的進步息息相關。因為每一個偉大時代的開啟，都始於能源和運輸的革命。06最後的話AI代理經濟；“治癒”產業；自主機器經濟；鏈上金融設施；智能時代的“新水電煤”，這是一個由技術融合驅動的、激動人心的“偉大加速”時代。但是，所有對於未來的預測，都未必能夠100%兌現。真實的世界永遠要比報告來得複雜得多，也沒有任何一個人、任何一份報告能夠保證你能挖到寶藏，保證你不會在途中遇到風暴。和你分享這份報告，也不是希望你傾盡所，去下注某一個賽道，而是希望，你能擁有看懂一張“航海圖”的能力。真正的機會，永遠是“認知”的機會。真正的領先，永遠是你比別人更早理解了世界正在發生的結構性變化。所以，面對加速到來的未來，不必過於興奮，也不必過於焦慮，我們就從一些小事開始做起。比如，保持開放，擁抱變化。不要輕易否定那些你還看不懂的新事物。對AI、對機器人、對區塊鏈，多一點好奇，少一點成見。去試用、去體驗、去感受。比如，持續學習，升級認知。像今天這樣花一點時間，通過一份報告去窺見未來的可能性。這樣的認知升級是應對不確定性最好的武器。比如，勇敢行動，小步快跑。在看懂趨勢，確定機會之後，用最小的成本在自己的工作和生活中，去嘗試應用這些新的技術和理念。也許是讓AI幫你寫一份工作周報，也許是學習一點數位資產的知識。這些微小的行動，會讓你對未來有最真實的體感。這些都是小幅度的準備，也是最好的準備。 (正和島)

蘇銘恆：如何有效監管AI在不同領域的使用、資訊披露的要求，以及加強投資者教育及對AI的全面認識，仍然是保護散戶的重要措施。踏入新一年，傳媒都喜歡盤點過去一年得失，然後展望一下新一年的變化。筆者最近讀到一篇有關投資界的相關報導，提到美股的散戶2025年大舉入市，並且獲得豐厚回報，表現好過不少專業的華爾街交易員。報導引述的摩根大通分析員整合的資料發現，去年散戶投入美股的資金比對上一年增長超過五成，散戶的交易量佔整體交易量達到20%至25%，而去年四月份時散戶的佔比更加達到35%。摩通的分析亦發現，這些散戶主要靠在去年上半年美股的三次調整（一月的Deepseek發佈令AI科技股重新被估值、三月的強勢股回吐、以及四月川普宣佈向各國徵收關稅的“解放日”）中使用了趁低吸納（buy-the-dip）策略，在這幾次調整中大舉入貨建倉，最終這些散戶去年的回報率超過兩成，跑贏同期標普500指數的表現。報導還引述多名投資界人士認為，去年散戶的成績正好說明散戶平均來說越來越成熟，不再是大家口中的傻錢（dumb money），又認為目前是散戶投資的黃金年代，因為散戶可以擁有更多資訊、有更多投資工具參與市場、以及更先進的交易平台。過往投資界有一種說法：“散戶很容易變成大戶點心”，但從上述的報導看來，是否代表散戶已經可以變成聰明錢，不用再怕大戶呢？全球散戶參與度持續上升世界經濟論壇（World Economic Forum）去年發佈有關全球散戶投資者的調查發現，隨著股票交易app的興起，散戶投資者對全球市場的參與程度確實越來越高，估計從2016年至2025年間股票交易app使用者人數的復合年增長率(CAGR)為20%。而且年輕一代比他們的上一輩更夠膽入市，以及在更年輕時就開始投資，有36%被稱為Gen Z的受訪者（18至27歲）未踏入職場已經開始參與投資，比Millennial（28至43歲）的17%以及Gen X（44至59歲）的10%都要高得多年輕一代對於不同投資產品包括結構複雜的新興投資產品的接受程度也更高，有71%的Gen Z受訪者指他們的投資組合中有最少三分之一是加密資產。他們對自己的財經知識亦較有信心，有四成受訪的Gen Z以及Millennial都表示對自己理解金融市場的能力以及作出明智的投資決定有信心，但只有27%的Gen X會有這種信心，而Gen X較看重分散風險，他們的資產組合多樣化程度，較年輕一代為高。這班對參與資本市場較擁抱的年輕一代還有一個特色，就是比較相信及依賴科技包括AI對投資的幫助，有逾四成的Gen Z以及Millennial都表示願意讓AI機械人來管理自己的投資組合。AI能否拉近資訊差距？筆者覺得新一代對自己的知識有信心是好事，樂於擁抱科技也是無可厚非。不過參考過往經驗，散戶很容易變成大戶點心這個傳統提醒仍然是重要的。長久以來，大家相信散戶比大戶在資本市場上弱勢，除了心理上散戶容易出現羊群心理，受賺未敢賺盡而又未能嚴守止蝕等情緒影響，未能完全理性作投資之外，另一個主要問題是散戶很多時比大戶擁有的資訊較少或較慢，即是所謂出現資訊不對等（information asymmetry）的情況。學術界對於AI是否能夠縮小散戶與機構投資者的資訊差距仍未有確切的結論。兩項分別來自印度及巴基斯坦學者的研究都發現，加設了AI的投資平台及工具，令散戶較以往更容易接觸到不同的投資工具，更低成本地執行不同的投資策略，也更容易獲得投資建議，以及取得自動化工具幫助減低風險。不過，也有學者警告，AI可以進一步拉大散戶以及機構投資者等大戶的資訊不對等情況，因為大機構往往有更多資本可以獲取更新型的AI模型，以及取得更多更優質的市場資料及交易資料供AI自家模型使用，更不排除有機構可以透過較先進的AI程式在市場上製造雜訊（noise），令依賴較廉價AI的散戶更易上當，降低了投資回報。世界經濟論壇以及學界較一致的共識是，大家不能只寄望科技的出現，自然就會為金融市場帶來更公平的局面，自動會幫助散戶投資獲利。如何有效監管AI在不同領域的使用、資訊披露的要求，以及加強投資者教育及對AI的全面認識，仍然是保護散戶的重要措施。 (FT中文網)

一盒記憶體條價格堪比上海一套房，AI大潮正重塑整個儲存行業格局。“一天一個價，甚至一天幾個價。”深圳華強北的儲存商戶們這樣描述近期的市場行情。2025年下半年以來，儲存晶片價格漲幅驚人，記憶體、快閃記憶體價格翻了一倍以上。海力士和三星的256G DDR5伺服器記憶體一根超過4萬元，有的甚至高達49999元/根。一盒100根的記憶體條價格近500萬元，確實堪比上海一套房的價格。行業調研機構TrendForce集邦諮詢的資料顯示，2026年第一季度一般型DRAM合約價將季增55%-60%，NAND Flash各類產品合約價預計上漲33%-38%。儲存市場已進入“超級牛市”階段，當前行情甚至超越了2018年的歷史高點。01 儲存晶片漲價潮的深層邏輯本次儲存晶片價格上漲與過往周期性波動有本質區別。AI革命以前所未有的力量重塑儲存行業的市場需求格局，帶來的是結構性變革而非普通周期性上漲。人工智慧伺服器對儲存的需求是普通伺服器的數倍。單台AI伺服器的儲存配置達1.7TB，而傳統伺服器僅為0.5TB，這直接拉動了高頻寬儲存器、DDR5及企業級固態硬碟等高性能產品的缺口擴大。為滿足AI伺服器需求，三星、SK海力士等海外原廠將產能加速轉向DDR5、HBM等高利潤的高端產品。然而，HBM產能擴張速度遠滯後於需求增長。SK海力士2026年底前的HBM產能已被AI大客戶提前鎖定，三星HBM產能留給中小廠商的份額不足10%。產能向高端產品轉移導致DDR4等傳統儲存產品產能持續縮減，而大量存量伺服器和正在部署的新伺服器仍然大規模依賴成熟、穩定的DDR4記憶體，供給大幅減少導致供不應求，價格飆升。DDR4半年累計漲幅超200%，甚至出現了“前代產品價格反超新一代”的異常現象——DDR4價格比DDR5高出一倍。02 AI算力基礎設施重構儲存需求大模型的參數規模已經達到兆等級，上下文長度普遍超過128K，HBM的容量已難以滿足AI大模型對於記憶體容量的要求。在剛剛結束的CES 2026上，英偉發佈的新一代技術平台引入了BlueField-4技術，其核心邏輯在於改變資料的儲存位置，將原本儲存在GPU視訊記憶體（HBM）中的上下文資料轉移到本地SSD中。AI推理的瓶頸已從“計算能力”實質性轉向“上下文儲存能力”。每個GPU在原有1TB記憶體的基礎上，額外增加了16TB的SSD儲存需求。為了匹配Rubin GPU 5倍於前代Blackwell平台的推理性能，資料中心對大容量、高性能企業級SSD的需求量呈指數級上升。北京大學積體電路學院研究員王宗巍表示：“人工智慧對高頻寬儲存的需求在本輪價格上行中起到了顯著放大作用。以大模型訓練與推理為代表的人工智慧工作負載，對記憶體頻寬、容量和能效提出了遠高於傳統CPU和通用伺服器的要求。”03 國產儲存產業迎來歷史性機遇儲存晶片市場的持續漲價，為國產儲存產業帶來巨大推動作用。近年來，國產儲存廠商正加快技術突破，不斷提升市場份額。國記憶體儲晶片龍頭企業長鑫科技申報科創板IPO近期已獲受理。此次IPO，長鑫科技擬募資295億元，用於儲存器晶圓製造量產線技術升級改造項目、DRAM儲存器技術升級項目及DRAM前瞻技術研究與開發項目。2025年前九個月，長鑫科技實現營業收入320.84億元，公司主營業務收入的複合增長率達72.04%。另一家國產晶片廠商兆易創新2025年前三季度實現營收68.32億元，同比增長20.92%；歸母淨利潤10.83億元，同比增長30.18%。國記憶體儲產業正迎來階段性發展窗口。以長鑫儲存和長江儲存為代表的國產儲存企業持續在記憶體和快閃記憶體市場發力，加快產能佈局，通過IPO、擴產和技術迭代提升綜合競爭力。04 產業鏈擴產潮與供需前景全球儲存器市場迎來“超級周期”，產業鏈上下游同步吹響擴產號角。2026年1月9日，國內先進封測領軍企業通富微電宣佈擬募資不超44億元，其中8億元用於儲存晶片封測產能提升項目。深圳佰維儲存科技股份有限公司佈局的晶圓級先進封測製造項目正處於投產準備過程中。該項目建設完成後將為客戶提供“儲存+晶圓級先進封測”一站式綜合解決方案，服務於人工智慧手機、電腦、眼鏡等對大容量儲存解決方案的需求。儘管儲存產業鏈擴產潮起，但業界普遍認為市場供需緊張的局面短時間內將持續。儲存產線建設周期較長，且技術門檻高，短期內新增產能有限。集邦諮詢顧問分析師許家源表示：“雲服務商帶動的儲存產品需求規模已超越供應商原先的預期，而供應商在原有擴產規劃之外的擴產，最早至2027年下半年方可投入市場，難以緩解2026年行業供不應求的局面。”05 投資視角下的儲存類股機遇從投資角度看，半導體產業正處在“國產替代”與“全球AI技術革命”雙輪驅動的歷史性交匯點。德邦基金基金經理雷濤認為，未來兩年將是行業發展的關鍵窗口期。在半導體產業的眾多細分領域中，半導體裝置類股正處於高速成長期的中早階段。南方基金基金經理鄭曉曦表示：“自主可控方向核心邏輯是國產化率提升疊加需求驅動帶來長期景氣高增長。”她對半導體裝置為代表的自主可控類股非常有信心，未來三年有望進入成長邏輯逐步兌現的右側收穫期。對於市場關注的儲存晶片領域，鄭曉曦保持了冷靜判斷：確實看好儲存擴產帶來大周期的高景氣度，儲存擴產有望在2026年中或下半年實現加速擴張。而在核心儲存晶片領域（如DRAM、SRAM、HBM晶片等）國內與海外企業存在顯著差距，但她預期未來隨著製程的迭代升級、量產規模持續放大、工藝與良率持續提升，能顯著縮小這些差距。資料顯示，全球資料儲存市場空間已超2.6兆元。隨著AI技術發展，可能將引發儲存行業重新洗牌，進而產生新機遇。中國主流儲存產品無論從性能、成本還是能效等方面，都已經趕上海外同類產品。未來兩年將是行業發展的關鍵窗口期。投資者需要調整短期思維，從3-4年維度把握這一歷史機遇。儲存行業正由單一容量驅動向“算力密度+頻寬密度”協同驅動階段演進，這一變革將重塑整個產業鏈的競爭格局和價值分配。 (吐故納新溫故知新)

2026 年 1 月 9 日，a16z 在官網宣佈： 我們剛剛募了超過 150 億美元。這個數字佔到 2025 年美國全年 VC 募資總額的 18%。資金明細顯示：Growth 增長基金 67.5 億AI Infrastructure 17 億AI Apps 17 億American Dynamism 11.76 億其他早期策略 + BioHealth 近 37 億其中，AI 基礎設施和 AI 應用加起來 34 億，是單一領域投入最大的方向。但他們押的不是 AI 模型本身。傳統 VC 算市場規模、看產品競爭力、卡估值天花板。a16z 看的是：能不能創造不存在的市場，能不能讓供給側突破 10 倍、100 倍，能不能把不可能變成現實。（a16z創始人深度訪談：150億美元押注AI的邏輯）1 月 16 日，a16z 的兩位創始人 Marc Andreessen 和 Ben Horowitz 在一場深度訪談中，詳細解釋了這套投資邏輯。第一節｜押什麼：那些還沒出現的好東西Marc 說：真正有價值的，不是市場裡已有的東西，而是那些本來不會出現的東西。這就是他們投 Substack 的原因。Substack 是一個付費訂閱寫作平台，讓獨立作者可以直接向讀者收費。2017 年剛起步時，很多人覺得這產品沒必要存在。 寫作平台不缺，部落格時代已經證明大多數人不願為文字付費。行業普遍的看法是：這筆投資不會成功。但 a16z 從一開始就不是看平台現在能賺多少錢。 他們看的是：這個平台能不能讓創作者活下去，把那些原本不會出現的好內容寫出來。Marc 認為： 很多寫得好的人，不是離不開媒體機構，而是沒有獨立謀生的路。Substack 給了他們那條路。a16z 的邏輯很簡單：供給出來了，需求就會來。但什麼樣的供給值得押注？Marc 用貓咪視訊開了個玩笑：我喜歡貓咪視訊，AI 生成的更好看。他的意思是：娛樂內容有巨大市場，這個大家都看得到。但高品質、長篇、有深度的內容，同樣有巨大的潛在市場。只是現在看不到，因為寫的人養不活自己。換句話說：值錢的不是市場裡已有的東西，而是那些本該存在、卻還沒出現的東西。第二節｜押誰：能把想法變成公司的人但光有供給端的機會還不夠。Marc 和 Ben 更關心的是：誰能把這個機會變成現實？他們說： 我們不是先問產品有多好，而是先看這個人能不能把自己變成 CEO。這句話幾乎概括了 a16z 這輪 AI 下注的重點。因為在 AI 時代，做出一個看起來很厲害的產品越來越容易。真正難的，是把一個技術想法變成一家能長期跑下去的公司。Ben 舉了 Databricks 的例子。當年創始人 Ali Ghodsi 在招人時說，公司未來值 100 億美元。 Ben 聽完後直接給他發郵件：你低估了自己。你應該按 10 倍規模去想。這不是鼓勵吹牛。 而是在糾正創始人對市場天花板的認知。Ben 後來解釋說： Ali 這個人超級偏執，所以那個建議對他特別管用。你必須瞭解你的企業家，給他需要的那種推動力。在 Ben 看來，創業不是靠流程推進，而是一場長期的心理戰。你敢不敢招最頂級的人？你敢不敢打大客戶？你敢不敢公開說自己要做行業第一？每一步，拼的不是技術能力，而是這個人能不能持續向前走。Marc 指出：很多創業者以為，只要產品夠好，世界自然會接受它。現實不是這樣。現實很亂，很吵，有 80 億人，每個人都有意見。也就是說，技術只是起點。 真正的難關，在產品之後：誰能在混亂中持續向前？a16z 在選項目時，其實是在選一种放大能力。他們反覆強調“口碑”，不是為了面子，而是因為口碑會形成正循環：有口碑 → 更容易招到好工程師有口碑 → 客戶更願意試你的產品有口碑→ 後續融資更順所有這些 → 反過來又增強創始人的信心Ben 的總結是：“我們做的事情，就是在幫創始人建立一種向上的勢頭。”這也是為什麼 a16z 不滿足於當出錢的人，而是做播客、寫文章、參與公共討論，甚至介入政策話題。他們要做的不是投完就走，而是把創始人推到更大的舞台上。AI 時代，技術門檻在降低，產品窗口期在縮短。最後拼的不是誰先做出來，而是：誰能更快建立隊伍、跑通市場、撐過動盪。第三節｜怎麼押：讓文化傳下去Ben 說，a16z 的每個人加入之前，都要簽一份檔案。上面寫的不是規章制度，而是一套價值觀。比如：不攻擊創業者，不管投沒投；不貶低別人的技術路線；不站在上帝視角指手畫腳；不抱怨市場，而是站在想做事的人一邊。為什麼要立這種規矩？因為創業不是按部就班，而是需要有人相信你、推你一把。Ben 說：我們不是來挑毛病的，是來幫你把事業做成的。所以 a16z 的文化，不只是用來管自己人的，更要的能夠影響創始人。一個被他們投資的創始人能拿到什麼？借他們的品牌談合作；用他們的團隊補短板；用他們的信念穩住自己。Marc 認為：風投的品牌不是給自己的，是給創始人用的。這就是 a16z 看重人的原因：他們要的不是聽話的創始人，而是能把 a16z 的影響力用到極致的人。這就必須提到他們說得最多的一群人，Z 世代創始人。Marc 對他們的評價是： 我們這幾年接觸到的 Z 世代創業者，真的很猛。他們不裝模作樣，不迷信傳統經驗，也不羞於表達野心。他們從小在網際網路上長大，現在又是 AI 原生使用者。對很多技術、工具的使用，不用解釋，直接上手。Ben 說他最喜歡的一點是：沒有那個 Z 世代創始人會跟你說，我要一邊做好事一邊賺錢。這種空話他們不說。他們只說，我要把這事做成。Marc 也補了一句： 他們不糾結、不拖拉，有幽默感，有力量感。他們不是等認同，他們就是衝著要幹一票大的來的。這就是 a16z 今天真正要做的： 不是扶一個按部就班的團隊，而是找一群真想幹出點事的創始人。給他們機會，給他們支援，給他們舞台， 讓他們自己證明自己。他們不相信靠制度能塑造一個偉大的創業者，但他們相信：文化可以感染人，信念可以傳下去。歸根到底，a16z 這 150 億美元押的是：那些本該出現卻沒出現的好東西，那些沒被發現來的創始人，能讓他們撐下去的文化。少一個，都不成立。 (AI深度研究員)