在這波AI軍備競賽中，美國科技巨頭們爭先投入巨資，在各地興建動輒百億美元的資料中心。但與此同時，圍繞著資料中心所需規模龐大的電力與水資源，科技巨頭與社區民生之間的矛盾也在逐漸顯現，引發了當地居民的不滿與抵制。現在微軟交出了一個標準答案，展示了科技巨頭應該怎樣負責任地打造資料中心，實現科技創新與民生就業之間的雙贏。這一波，馬斯克跟不跟？不要補貼不要退稅昨天，微軟總裁布萊德·史密斯(Brad Smith)正式發佈了名為“社區優先AI基礎設施”的計畫，提出在興建資料中心時拒絕電力補貼，減少用水，不要退稅，解決就業，反饋社區等五點承諾。該計畫旨在讓微軟成為社區的“好鄰居”，確保AI基礎設施發展帶來的益處大於成本，並惠及當地居民。這家科技巨頭承諾，未來在建設和營運資料中心時，將確保：不會提高當地居民的電價，主動承擔因資料中心產生的額外電力成本，拒絕當地電價補貼；通過高效冷卻技術，儘可能減少用水量，投資當地水利系統，回饋比使用量更多的水資源；為當地居民切實創造就業機會；為當地醫院、學校、公園和圖書館增加稅收基礎，拒絕任何招商稅收減免；通過投資當地AI培訓和非營利組織來加強社區建設。史密斯在聲明中坦承：”事實是，只有當社區認為收益大於成本時，基礎設施建設才會推進。而我們正處於一個人們有很多顧慮的時刻。"他列舉了公眾對資料中心的擔憂：”他們擔心電價上漲，擔心影響他們的供水。他們看著這項技術，問它對未來的工作意味著什麼？對今天工作的成年人意味著什麼？對他們的孩子意味著什麼？"重要的是，微軟在幾個具體地區已經開始踐行這些承諾。在亞利桑那州，微軟與市政當局合作尋找和修復管道洩漏，幫助社區減少淡水損失。該公司還在該州和威斯康星州芒特普萊森特的資料中心試點閉環冷卻系統，有效地將水消耗降至零。微軟表示，將使零水冷卻成為其自有投資組合中的”主要冷卻方法"。微軟的承諾得到了美國總統的點贊。川普在社交媒體和公開場合表態稱，他不希望美國民眾為大型科技公司資料中心的電費上升埋單，強調科技巨頭應該為自身的能源消耗“買單”，而微軟是第一個響應號召的科技巨頭。微軟此舉在美國科技界引發了廣泛熱議。因為它觸及了一個日益嚴峻的社會問題：在AI軍備競賽的大環境下，科技巨頭們正在全美乃至全球範圍內大舉建設資料中心，但這些龐大的設施卻沒有給當地居民帶來相應的經濟收益，反而給社區民生帶來了沉重的資源負擔。資料中心熱潮下的社區困境要理解微軟為何做出這樣的承諾，需要先瞭解資料中心興建熱潮下，美國各地社區正在經歷的困境。美國科技巨頭正在進行史無前例的資料中心競賽，投資規模遠超此前預期。2025年，微軟、亞馬遜、Google和Meta四大巨頭的資本支出總額預計將高達4000億美元，其中四分之三直接用於AI基礎設施建設。而且這場軍備競賽還在加碼升級。根據CreditSights預測，五大超大規模雲服務商(加上甲骨文)今年總資本支出將超過6000億美元，較去年增長36%，較前年增長135%。高盛預計，從2025年到2027年，超大規模雲服務商的累計資本支出將達到1.15兆美元，是2022-2024年間的2.4倍。這種前所未有的投資規模已接近資本密集度的歷史極限。但另一方面，資料中心的電力消耗也以驚人速度增長，對美國能源系統構成前所未有的挑戰。根據國際能源署(IEA)和美國能源部勞倫斯伯克利國家實驗室的最新研究，2024年美國資料中心的總耗電量約為183太瓦時，佔全國總用電量的4.4%。隨著這波資料中心投資熱潮，預計2026年美國資料中心耗電量將超過250太瓦時，2030年更將達到400-426太瓦時，佔美國總用電量的6.7-12%。美國能源資訊署的報告預計，資料中心用電負載增長在過去十年中增長了兩倍，預計到2028年將再翻一番甚至兩番。在資料中心大幅推高電力需求的同時，美國的發電量增長卻並沒有顯著增長，這就帶來了潛在的居民用電危機。更令人擔憂的是電價的飆升。彭博社去年9月統計，在資料中心密集的地區，批發電價在五年內上漲了高達267%。而在全美範圍內，居民電費在2025年比前一年上漲了13%。美國國會議員去年12月致信七家科技公司，指責它們將數十億美元的基礎設施升級成本轉嫁給普通美國人。信中寫道："我們寫這封信是因為有令人震驚的報導稱，科技公司正在將建設和營運資料中心的成本轉嫁給普通美國人，因為AI資料中心的能源使用導致附近社區的居民電費飆升。"水資源的消耗同樣令人憂慮。勞倫斯伯克利國家實驗室估計，2023年美國資料中心用於冷卻的水量達到6440萬噸，預計到2028年這一數字可能翻倍甚至翻兩番，達到1.29-2.58億噸。而用於發電的間接用水量更是高達7.99億噸，是直接用水量的12倍。休斯頓大學的研究發現，德克薩斯州的資料中心去年的耗水量可能高達1.85億噸，到2030年可能增至15.1億噸——這相當於將美國最大的水庫米德湖的水位在一年內降低5米以上。更令社區居民失望的是就業前景。雖然資料中心在建設期能創造大量建築工作崗位，但一旦投入營運，所需的長期員工數量極為有限。一個典型的大型資料中心可能只需要50到100名全職員工。亞利桑那州的殘酷現實美國亞利桑那州的情況最能說明問題的嚴峻性。鳳凰城地區因為相對寬鬆的環境和勞動政策、較低的電價、稅收優惠以及位於德克薩斯到南加州的主要光纖管道上等優勢，部署著約707兆瓦的IT容量，成為各大巨頭興建資料中心的首選之地。微軟、Google和Meta等公司都在該地區建有資料中心。然而，就在這些科技巨頭大量消耗資源的同時，附近幾十公里外納瓦霍保留地上的許多原住民卻仍然生活在沒有電力供應的環境中。《華盛頓郵報》一篇報導講述了亞利桑那資料中心附近的居民故事。原住民保留地卡梅倫(Cameron)是美國最大的無電力地區之一。這裡雖然有充沛的太陽能，卻因為地廣人稀，沒有企業願意投資興建發電站，也沒有供電網路。居住在這裡的1.5萬家庭似乎生活在上世紀，沒有空調，沒有冰箱，照明只能依靠太陽能等，長期依靠罐頭食品，因為在沙漠酷熱中，未冷藏的農產品很快就會腐爛。這種極端的資源不平等，與幾十英里外耗電量巨大的資料中心形成了鮮明對比。雖然科技巨頭們並沒有義務投資改善當地居民的生活水平，當地基礎設施落後也不是他們的責任，但資料中心巨大的耗電和耗水量，還是招致了當地居民的強烈不滿。在南部亞利桑那州，圖森和馬拉納兩個資料中心項目的審批過程引發了激烈的社區抗議。圖森市議會曾因擔心對城市水資源的壓力和環境影響，一致否決了Beale基礎設施公司的”藍色項目"資料中心提案。該項目原本需要使用水冷系統，每年需要消耗1300萬噸水，相當於2.5萬個家庭的用水量。這引發了當地居民的憤怒，因為當地本就嚴重缺水。在遭到否決後，Beale決定改用空氣冷卻，並與當地電力公司採購近300兆瓦的電力——足以為大約4.5萬個亞利桑那家庭供電。這又引發了當地居民關於電力短缺與電價上漲的擔憂。雖然Beale公司承諾帶來50億美元的資本投資、1.45億美元的城鎮稅收和4200個建築工作崗位。但反對者擔心，短期的建築工作和稅收收入，無法彌補長期的電價上漲和資源壓力。批評者認為，這種招商機遇是以社區長期福祉為代價的。馬斯克追求效率自造電廠如果說亞利桑那州的情況展現了資料中心與社區資源之間的緊張關係，那麼馬斯克的xAI公司在田納西州孟菲斯的做法，則將這種矛盾推向了極端。馬斯克為了加速其人工智慧超級電腦”巨像"(Colossus)的建設，採取了一系列非常規手段，甚至從海外購買整座發電廠運到美國。2024年9月，xAI在孟菲斯一座廢棄工廠啟動了超級計算中心。這台據稱是世界上最大的AI訓練平台，最初配備10萬個輝達GPU，三個月後擴展到20萬個，xAI計畫最終將其擴展到100萬個GPU。為了滿足巨大的電力需求，xAI向孟菲斯電力公司採購了150兆瓦的電力——足以為10萬個家庭供電。但150兆瓦的供電量遠遠不夠。在等待正式電網連接期間，xAI部署了超過40台可攜式天然氣渦輪機，總功率超過400兆瓦。南方環境法律中心指出，這些渦輪機每年排放1200至2000噸形成霧霾的氮氧化物，使該設施”可能成為孟菲斯最大的氮氧化物工業排放源"。田納西大學諾克斯維爾分校的研究人員發現，xAI開始營運後，設施周圍地區的二氧化氮峰值濃度增加了79%。更令人震驚的是，xAI在沒有獲得必要空氣許可的情況下就開始營運這些渦輪機。該公司利用了當地一個監管漏洞：允許臨時渦輪機在一個地點運行不到一年而無需許可證。2025年1月，在營運數月後，xAI才向謝爾比縣衛生部門申請15台渦輪機的許可證。在去年4月的公開聽證會上，生活在巨像設施附近的居民抱怨空氣質量問題，表示他們因生活在孟菲斯這個污染嚴重的地區而患有慢性呼吸系統疾病。一位女士說她聞到"除了正確的東西之外的一切，而正確的東西就是清潔的空氣"。這個設施位於孟菲斯西南部，這是一個以黑人社區和糟糕空氣而聞名的地區，周圍還有其他17個污染設施，包括煉油廠、鋼鐵廠和燃氣發電廠。孟菲斯反污染社區組織主席凱肖恩·皮爾森(KeShaun Pearson)說：”允許xAI在孟菲斯西南部持續損害我們肺部的持續政策暴力是不道德的。我們應該得到清潔的空氣，而不是無聲的窒息。"馬斯克在2025年7月證實，為了進一步擴張算力，xAI正在從海外購買一座完整的發電廠並運到孟菲斯，這是容量高達2吉瓦的天然氣聯合循環燃氣輪機發電廠。馬斯克表示，在美國建造這樣的設施需要太長時間，所以他選擇快速推進項目。去年年底，xAI又宣佈在密西西比州購買第三塊地用於資料中心，預計總計算能力將接近2吉瓦——用電量相當於150萬美國家庭。這體現了馬斯克一貫強調效率優先的風格。這種營運風格也讓他與監管嚴格、注重環保的加州民主黨政府產生嚴重矛盾，促使馬斯克在過去幾年將旗下幾乎所有公司的營運和投資都轉到德州、田納西州等監管寬鬆的共和黨紅州。其他科技巨頭的做法相比馬斯克的激進做法，亞馬遜、Google和Meta等科技巨頭雖然更加注重環保形象，但它們在資源消耗方面同樣引發了廣泛爭議。Google2023年在全球的營運消耗了約2420萬噸水，其中95%（約2310萬噸）被資料中心使用。該公司在愛荷華州康瑟爾布拉夫斯的資料中心2024年消耗了約378.5萬噸水，是其所有資料中心中用水量最多的。Meta的情況類似，2023年全球消耗約308萬噸水，其中95%（約294萬噸）用於資料中心。2021年，Meta的資料中心從全球範圍內抽取了約492萬噸水，其中約139萬噸來自水資源嚴重緊張的地區。這些公司都設定了到2030年實現"水正效益"的目標，即通過在其他地區投資流域恢復和清潔水項目，回饋與使用量相當的水資源。但批評者指出，這種"水補償"並不像碳補償那樣有效。水資源問題是局部性的，改善一個地區的水資源獲取並不能幫助失去水資源的遙遠社區。更令人擔憂的是這些公司在資料透明度方面的不足。許多公司將水使用量視為專有資訊，當地公用事業公司通常拒絕發佈客戶特定資料，這使得社區和監管機構難以評估對當地水供應的真實影響。在德克薩斯州水資源委員會調查資料中心用水情況時，只有三分之一的營運商做出了回應。在俄勒岡州的達爾斯，Google只有在遭到訴訟後才披露當地資料中心2021年直接使用了135萬噸水——超過該市總供水量的四分之一。亞馬遜的情況更加複雜。儘管該公司聲稱其資料中心用水量遠低於服裝製造或牛肉生產，但調查顯示，亞馬遜在西班牙阿拉貢地區計畫建設的三個新資料中心每年將使用約75.57萬噸的水——大約足以灌溉233公頃玉米。而且這個數字還不包括用於發電的水。非營利調查組織SourceMaterial的調查發現，亞馬遜、微軟和Google正在世界上一些最乾旱的地區營運和建設大量資料中心，對已經面臨水資源短缺的當地人口造成巨大影響。倫理科技協會創始人洛雷娜·豪梅-帕拉西(Lorena Jaume-Palasí)表示："水資源問題將變得至關重要。從資源角度來看，這些社區的韌性將非常困難。"抗議迫使Google放棄投資面對科技巨頭的擴張，越來越多的社區開始組織起來進行抵抗，拒絕科技中心來自己的家園投資興建資料中心。居民們意識到，資料中心帶來的短期稅收和建築工作，遠遠不能補償長期的資源壓力、電價上漲和環境惡化。在印第安納州的印第安納波利斯，Google曾計畫建設一個佔地約190萬平方米的大型資料中心園區。該項目引發當地居民強烈反對，他們擔憂資料中心將長期消耗大量水資源和電力，卻只能帶來數量有限、以技術崗位為主的就業機會，對社區的實際收益有限。在遭受長達數月的抗議之後，Google最終在去年9月的聽證會上宣佈放棄這一投資計畫。當地居民在現場隨即爆發出歡呼聲，他們成功抵制了這一資料中心項目。在威斯康星州的梅諾莫尼(Menomonie)附近，一個資料中心興建項目引發了民眾的抵制。人們反對在優質農田上建設，並對缺乏透明度表示擔憂。在路易斯安那州東北部，Meta投資100億美元的Hyperion設施正在建設中，居民不斷抗議抱怨交通增加以及學校和住宅附近的安全風險。長期就業機會同樣是民眾不滿之處。芝加哥大學電腦科學教授安德魯·奇恩(Andrew Chien)表示："由於大部分前期投資都是關於基礎設施的，投資對美國經濟非常有利。"但他補充說，社區面臨的挑戰是如何將這些初始投資轉化為長期利益，比如高薪工作。由於營運資料中心不需要很多人，一旦建成，這些設施通常不能支援很多永久性工作崗位。正是在這樣的背景下，微軟的五點承諾計畫顯得尤為重要。該公司不僅承諾不要求電價補貼或稅收優惠，還主動表示將支付足夠高的電價以覆蓋資料中心的成本，確保這些成本不會轉嫁給當地居民。微軟還承諾到2030年實現資料中心用水強度改善40%，並將補充比使用更多的水。在就業方面，微軟計畫為建築工人和資料中心營運商提供培訓，並投資當地AI教育和非營利組織。AI時代的社會契約資料中心熱潮折射出更深層次的問題：在AI時代，科技公司與社會之間需要建立怎樣的契約？科技巨頭們聲稱AI將帶來巨大的經濟效益和社會進步。微軟CEO薩提亞·納德拉(Satya Nadella)將AI稱為"通用技術"，類比為電力或電腦晶片，認為它將推動多個經濟部門的生產力。但問題在於：誰來承擔這種進步的成本？誰又將享受其收益？當前的現實是：成本由社區居民承擔——更高的電費、更緊張的水資源、更糟糕的空氣質量、被破壞的農田；而收益主要由科技公司及其投資者獲得——數兆美元的估值、豐厚的利潤、壟斷性的市場地位。這種不對等的分配是不可持續的，也是不公正的。微軟的五點承諾提供了一個答案的框架：科技公司必須為其資源消耗付費，必須創造本地就業，必須回饋社區，必須承擔環境責任。但這個框架需要從自願承諾轉變為強制性要求，需要從個別公司的善意轉變為整個行業的標準。美國國會等人對科技巨頭的質詢，以及各地社區的反抗，都表明公眾已經開始要求重新談判這份社會契約。資料中心不應該是搾取資源的黑洞，而應該成為真正造福社區的基礎設施。這需要更嚴格的監管、更大的透明度、更公平的成本分擔，以及更多地考慮當地社區的長期利益。現在，微軟給所有科技巨頭樹了一個榜樣。他們需要證明，AI的未來不是建立在社區的犧牲之上，而是建立在真正的共贏基礎上。但真正的考驗是：其他科技巨頭會跟進嗎？更重要的是，這些承諾會真正兌現嗎？ (新浪科技)

Microsoft warns that China is winning AI race outside the west科技集團的研究顯示，DeepSeek的技術正在非洲及其他地區迅速普及。© FT montage/Getty Images微軟警告稱，在爭奪西方以外使用者的競爭中，美國的人工智慧團隊正在被中國競爭對手超越。微軟總裁布萊德·史密斯告訴《金融時報》，中國人工智慧初創公司DeepSeek的技術在非洲等新興市場迅速普及，凸顯了美國公司在世界各地面臨的競爭。他說：“我們必須認識到，與一年前不同，中國現在擁有一個開源模式，而且不止一個，這種模式具有競爭力。他們受益於中國的補貼。這些補貼使他們能夠以低價擊敗美國公司。”微軟總裁布萊德·史密斯表示，中國人工智慧公司由於補貼而以低價擊敗美國競爭對手。 © James MacDonald/Bloomberg他的這番評論發表之際，微軟的一項新研究發現，一年前DeepSeek發佈的R1大型語言模型因其“易於獲取且成本低廉”，加速了人工智慧在全球範圍內的普及，尤其是在全球南方國家。這也導致中國在全球所謂的“開放”人工智慧模型市場超越美國，這些模型通常可供開發者免費使用、修改和整合。相比之下，OpenAI、Google和Anthropic等美國科技集團則專注於保持對其最先進技術的完全控制，並通過客戶訂閱或企業交易從中獲利。微軟根據其產品的使用資料進行的研究估計，這家中國公司在衣索比亞人工智慧市場佔有 18% 的份額，在辛巴威佔有 17% 的份額。史密斯表示，非洲國家需要來自“國際開發銀行”或“貸款機構”的更廣泛投資，才能建設資料中心並補貼電力成本。他說：“如果我們僅僅依靠私人資本流動，我認為這不足以與那些經常獲得大量補貼的競爭對手競爭，尤其是在世界某些地區，而中國企業往往就是這樣獲得補貼的。”然而，加納 IMANI 智庫副總裁兼人工智慧專家布萊特·西蒙斯表示，目前還沒有“科學嚴謹的方法”來確定 DeepSeek 是否在非洲取得了進展，但開放原始碼的中國人工智慧系統提供了廉價的替代方案。他說：“除了開源方案之外，非洲人負擔不起非常昂貴的解決方案，所以他們只能選擇Meta公司的Llama或者中國開發的方案。” 他還提到，他們也在使用一些本土的小型語言模型，例如泛非模型Masakhane和南非的InkubaLM。微軟的研究還發現，在美國技術產品受到限制或約束的國家，DeepSeek 取得了相當大的領先優勢，在白俄羅斯的市場份額為 56%，在古巴為 49%，在俄羅斯為 43%。去年，DeepSeek推出其強大的AI推理模型R1，震驚了矽谷。該公司聲稱，該模型訓練成本更低，所需的計算能力也更少。預計DeepSeek將在農曆新年假期前發佈其備受期待的全新AI模型。微軟的研究表明，人工智慧的應用目前集中在發達國家，到 2025 年第四季度，全球北方近四分之一的國家將使用人工智慧，而全球南方只有 14%，全球平均水平為 16%。史密斯表示，這種日益擴大的差距“令人擔憂”，並警告說，“如果我們不解決日益擴大的人工智慧鴻溝，很可能會加劇南北之間巨大的經濟差距”。他指出，這是美國與中國競爭的一個關鍵戰場，並表示需要私營企業投入更多資金來建設資料中心和提供技能培訓，同時也需要政府和金融機構進行投資。“作為美國公司，我們能夠獲得比中國公司更好的晶片……[但是]你始終需要在價格上展開競爭，”他補充道。史密斯警告說，在非洲等人口年輕且快速增長的地區，對人工智慧的普及缺乏重視，可能會導致與西方價值觀不符的系統出現。“如果美國科技公司或西方政府對非洲的未來視而不見，那麼他們也就對整個世界的未來視而不見，我認為這將是一個嚴重的錯誤，”他補充道。 (invest wallstreet)

📡 技術前沿微軟正在研發一種能讓資料存活一萬年的儲存技術，目標是在 2030 年實現 PB 級商業化部署，徹底改寫雲端長期存檔的遊戲規則。🔬 核心技術：在玻璃裡刻下永恆Project Silica 的本質是用飛秒雷射在石英玻璃內部進行物理雕刻，這不是科幻小說，而是微軟研究院正在攻克的工程現實。飛秒雷射蝕刻：比閃電快一兆倍的雕刻刀寫入過程採用飛秒級（千兆分之一秒）雷射脈衝，聚焦在玻璃內部改變折射率。與傳統光碟在表面燒錄完全不同，Silica 是在玻璃內部的多個深度層建立三維奈米結構。每個體素（Voxel）不僅代表二進制資料，還包含極化和深度資訊，這是一種真正的三維儲存。讀取過程使用快軸偏振顯微鏡（Fast-axis Polarization Microscopy）配合機器學習演算法，以奈米級精度解碼玻璃內的三維結構。相比傳統光碟機，這套系統的讀取精度提升了數個量級。⚡ 零功耗維護資料一旦寫入，玻璃便處於物理穩定態，無需電力維持資料。這與需要定期通電（SSD/HDD）或旋轉（磁帶）的介質有本質區別，徹底消除了"待機功耗"這個概念。三維體素：突破平面的儲存革命傳統儲存介質都是二維的（磁碟表面、磁帶薄膜），但 Silica 利用玻璃的厚度在 Z 軸上疊加儲存層，理論上可以做到 100+ 層深度。這意味著單片玻璃的儲存密度可以呈幾何級數增長。目前實驗室已經在杯墊大小（75mm x 75mm）的玻璃片上實現超過 7 TB 的儲存容量，而這只是技術的起點。📅 2027-2030：從實驗室到資料中心的躍遷微軟的目標是在 2030 年左右實現單個儲存庫的 PB（Petabyte）級 承載能力，並通過 Azure 逐步商用。2025-2027 年：工業級最佳化階段降本攻堅：目前最大的挑戰是飛秒雷射器的昂貴成本，單台裝置可能達數十萬美元。微軟正在研發更經濟的工業級驅動方案，以降低單個寫入單元的初始投資成本。自動化庫：開發完全自動化的"玻璃磁帶庫"。這些庫使用高速機器人手臂在數百萬片玻璃間切換，類似於現代資料中心的大規模磁帶機器人，但機械複雜度更低，因為玻璃不需要頻繁的張力校驗或防磁處理。微軟內部將這套系統稱為"機器人螃蟹"（Robot Crabs）。2027-2030 年：Azure 商業化上線第一批客戶：預計通過 Azure Archive Storage 介面提供服務。目標客戶是擁有"冷資料"儲存需求的機構，包括國家圖書館、醫院（百年病歷）、金融機構（合規審計記錄）、好萊塢母帶儲存和國家情報機構。PB 級部署：到 2030 年，Project Silica 的單體儲存陣列預期可支援 PB 級資料的集中存放，儲存密度將遠超目前的 LTO 磁帶。🚧 商業化障礙儘管願景宏大，但飛秒雷射器的價格、讀寫速度最佳化、自動化庫的可靠性驗證都需要時間。微軟需要在 2027 年前解決這些工程瓶頸，才能讓 Silica 從實驗室走向市場。💰 預期定價模型：從 TCO 切入的顛覆邏輯由於 Project Silica 是為"千年儲存"設計的，其定價邏輯將顯著區別於目前的雲端儲存。極低的持有費，較高的寫入費寫入成本：由於飛秒雷射器的高昂功耗和裝置折舊，初始寫入費用（Ingress/Write fee）可能較高。這實際上是讓使用者提前支付了未來幾十年的"免維護稅"。儲存成本：每 GB/月的儲存單價將降至極低，甚至低於現有的 Azure Archive。因為除了佔用空間，它幾乎不產生電力消耗或製冷支出。一旦資料進入玻璃，它對 Azure 來說只是書架上的一塊石頭，不佔頻寬，不費電。讀取費用：採取分層定價。雖然是隨機讀取，但由於需要機器人分揀和光學掃描，即時讀取費用可能較高，更傾向於"按需取回"。基於"壽命"的預付模型微軟可能推出一次性支付、永久保存（One-time payment for 100 years）的商業套餐。這對於需要跨世紀保存資產的文化保護組織極具吸引力。🌱 可持續性溢價企業可以通過使用 Project Silica 來大幅降低其 ESG（環境、社會和治理）目標中的碳排放指標，這在未來的商業定價中將是一個重要的增值維度。📊 與 LTO 磁帶的正面對決將 Project Silica 與當前工業界主流的 LTO（線性磁帶開放協議）進行對比，可以清晰地看到兩種技術在"時間維度"和"經濟模型"上的顯著差異。技術特性對比核心技術原理的博弈Silica（光學 3D 體素）：利用飛秒雷射在玻璃內部製造永久性的折射率變化。它不需要介質與讀寫頭接觸，也不存在磁性疲勞。讀取時使用光學顯微鏡掃描配合 AI 演算法提取。LTO（磁性感應）：利用磁頭在塗有磁性顆粒的聚合物薄膜上記錄資訊。這是一種成熟的 2D 記錄技術，但受限於"磁性超順磁效應"，磁顆粒不能無限縮小，且易受物理磨損。🎯 性能與應用場景定址速度：Silica 類似於硬碟，可以快速定位到玻璃片的任何位置進行讀取。而磁帶需要物理上的"卷帶"，讀取磁帶末尾的資料可能需要數分鐘的機械運動。寫慢讀快：目前的實驗資料顯示，Silica 的寫入速度是瓶頸（Mbps 等級），遠低於 LTO-10 的原生 400 MB/s。因此，它只適合儲存**"冷資料中的冷資料"**（如好萊塢原片、法律存證、基因庫資料）。💸 50 年 TCO 深度拆解：磁帶的隱形代價在評估 Project Silica 與 LTO 磁帶的成本差異時，核心不在於"購買價格"，而在於"跨代維護的總成本（TCO）"。對於 100 PB 規模的資料，如果儲存時間設定為 50 年，兩者之間的成本博弈將呈現出完全不同的曲線。成本維度對比為什麼磁帶在長期尺度上會變"貴"？"三倍成本"陷阱：在 50 年的跨度中，你必須購買 5 代不同的磁帶和驅動器。每次遷移不僅要買新介質，還要消耗巨大的頻寬、電力，以及人工稽核資料的完整性。空間冗餘：磁帶在長期存放中存在"位衰減（Bit Rot）"，為了安全，企業通常需要 3-2-1 備份策略（至少存兩份物理磁帶），這直接使介質成本翻倍。環境稅：維持一個 PB 級磁帶庫的恆溫恆濕環境，50 年累積的碳足跡和電費是一筆隱形成本。⚠️ 關鍵轉折點根據行業測算，Project Silica 與磁帶的成本平衡點通常出現在第 15-20 年左右：短期（<10 年）：磁帶勝出。如果你的資料只需要存幾年就刪除，磁帶的低進入門檻（CapEx）優勢不可動搖。中期（10-20 年）：兩者持平。此時磁帶正面臨第一次大規模遷移，遷移成本抵消了玻璃的初始溢價。長期（>20 年）：玻璃完勝。在第 30 年、40 年時，磁帶已經換了三四代，而玻璃依然在那，成本優勢會隨著時間推移呈倍數放大。🎯 關鍵性能指標（至 2030）🏢 企業決策參考LTO 磁帶：適合合規性備份（如金融交易記錄，存 7 年即毀）、需要頻繁更新的大規模備份（如日常維運快照）。Project Silica：適合人類遺產級資料（如 4K 電影母帶、基因組序列、科學觀測原始資料、法律終身卷宗、醫療科研底稿）、需要為了下個世紀的人類保存資料且希望永不維護的場景。🌍 行業影響一旦 Project Silica 在 Azure 上正式商用，它將直接挑戰磁帶（Tape）在冷儲存市場的地位。對於那些需要保留數十年甚至上百年的醫療記錄、法律檔案和文化遺產，這可能成為最終的儲存解決方案。🔮 總結：資料永生的代價Project Silica 不僅僅是一個儲存介質的更迭，它是微軟對"資料永生"和"零碳儲存"的終極探索。到 2030 年，如果你在 Azure 門戶中勾選"極速存檔（Deep Glacier/Silica Class）"，你的資料可能就被鎖在了一塊永不磨損的透明石英玻璃中。這項技術的核心價值不在於速度，而在於時間。當磁帶在第 30 年開始老化，HDD 在第 5 年就需要更換時，玻璃片依然靜靜地躺在那裡，像一塊琥珀，封存著人類文明的記憶。微軟的賭注是：在下一個百年，人類需要一種真正意義上的"永久儲存"，而這種儲存不應該依賴於持續的電力、複雜的機械結構或者脆弱的磁性介質。它應該像石碑一樣，靠物理的穩定性對抗時間的侵蝕。這個賭注能否成功，我們在 2027 年就會看到第一批答案。 (芯在說)

1月11日消息，如今的記憶體市場，已經由買方市場變成了絕對的賣方市場。據朝鮮日報報導，隨著記憶體供應日益緊張，Google、微軟、Meta等科技巨頭已經淪為“科技乞丐”。作為記憶體主要供應商的三星電子與SK海力士，在與客戶進行第一季伺服器價格供貨價格談判時，要求較前一季調漲價50~60%。業界人士透露，即使三星、SK海力士大幅喊高價格，市場仍普遍瀰漫著“在變得更貴之前，能買多少就先買”的氣氛。過去一個月以來，韓國京畿道板橋的希爾頓逸林、九樹等商務酒店已悄然成為“儲存爭奪戰前線”。來自亞馬遜、Google、蘋果、Mea等科技巨頭總部的採購負責人紛紛長租入住，為了採購所剩不多的記憶體供給而展開激烈競爭。他們親自登門向三星與SK海力士懇求“賣點DRAM吧！”，甚至傳出被業界稱為“記憶體乞丐”。另一則報導指出，40多年前，韓國晶片銷售人員還得帶著樣品輾轉矽谷，低聲下氣請求對方使用看看，如今可說是風水輪流轉。業界分析，AI熱潮初期原本集中在HBM的需求，如今正擴散到伺服器DRAM。照此預測，儲存的漲價趨勢或將貫穿整個2026年。已有多家投行預計，按全年口徑計算，今年伺服器DRAM的平均銷售價格（ASP）最高將同比上漲144%，並相應上調了業績預期。花旗預計，三星電子今年營業利潤將達155兆韓元，較去年增長253%；摩根士丹利則預計，SK海力士今年營業利潤為148兆韓元，較去年激增224%。 (深科技)

有技術的，幹不過有背景的？如果說AI故事的第一章叫作「技術的革命」，那麼第二章的主題，看起來越來越像「權力的遊戲」。王晶曾說，過去的香港，每個拍電影的都是有“背景”的。因此演員和導演往往身不由己，電影生意的競爭也往往是背景的競爭。AI生意越來越有這個意思。大家都帶著背景和資源，這裡是Google、微軟、Meta、字節、騰訊、阿里交鋒的修羅場。每一天，抖音用自己浩如煙海的流量鋪天蓋地推舉豆包。Google用全公司的資源，在一系列APP裡狂推自己的Gemini。這種巨頭之力，那怕優秀如Manus、OpenAI也難以對抗。2025年11月起，原本落後的Google迅速在性能和使用者上追趕上了ChatGPT，尤其是在多模態領域，已經反超OpenAI在各種評測中位居第一。奧特曼直言，Google的崛起給OpenAI帶來很大的壓力。曾經火遍全球的通用智能體Manus，也放棄了單打獨鬥，網際網路巨頭Meta選擇將收購Manus。Kimi、DeepSeek這些紅極一時的“當紅炸子雞”早已被豆包、元寶鋪天蓋地的流量壓了下去。在這個拼爹的世界裡，似乎只有超級巨頭才有上桌的資格。以小博大的故事在商業裡十分常見。那怕是騰訊、阿里、Google、蘋果，也經常在某個領域輸給創業公司。但在AI裡，這種故事好像顯得困難了許多。看能力，更看資源娛樂圈裡有一種說法，藝人只要給足飽和式的曝光，都能紅。這也是眼下AI領域的現狀。ChatGPT是ChatBot的發明者，相當於蘋果發明了現代智慧型手機，無論是技術，還是品牌，都是真正的遙遙領先。但當超級巨頭Google發力，ChatGPT很快感受到了壓力。Gemini在多項機構評測中反超GPT，奧特曼在內部信中發出警告：公司的技術領先優勢正在縮小，並預計外界氛圍將在一段時間內“相當艱難”。國內市場，豆包早已取代Kimi成為月活第一的LLM產品。以搭載DeepSeek為賣點的元寶使用者資料也早已反超DeepSeek，成為了DeepSeek崛起的流量受益者。它們為什麼如此強勢，逆襲領先者？答案當然是因為有Google、字節跳動這些大廠在背後提供資源。其實明星AI創業公司背後都有大企業和大資本的投資，帳上也有很多錢，也有很多資源。但背靠巨頭帶來的生態優勢，創業公司們真的沒法復刻。比如Google直接把Gemini植入Android，作為默認的手機助手。Google還有排名第一的瀏覽器Chrome，Gmail，微軟的Copilot也直接融入Office套件。這種與常用APP繫結的方式，使用者不用也得用——而且為什麼不用呢？深度整合入常用APP的AI，體驗是非常絲滑的。金山軟體和微軟一樣，直接把AI融進WPS裡。騰訊也直接把元寶塞進微信裡，使用者無需下載任何APP就能在微信聊天框裡體驗到LLM。那怕是AI落腳點相對少的阿里和螞蟻，也有支付寶、夸克這樣的優質入口。這樣的做法OpenAI、Manus、Kimi們要如何模仿？難道為了與大廠競爭，還要自己做一個手機作業系統或者微信？有些生意，是自力更生，創業公司挑戰巨頭雖然困難，但也有機會。比如米哈游靠著幾部爆款遊戲，迅速在二次元遊戲領域裡成為老大，網易和騰訊資源再多，也沒能阻止米哈游的崛起。但有些生意，對外界的依附太重。AI應用恰恰是這種生意。第一，當然是因為它資產太重，網際網路產品最大的成本往往是買流量，但AI背後可能是數千億美元的固定資產，居民樓創業玩不轉。第二，更重要的是，它的使用場景，與生態的繫結太深，太需要與其他產品的聯動。Manus就是個很好的例子：它的功能當然強大，但在個人使用者端完全沒法獨立幹活，它需要“呼叫”其他網頁，依賴瀏覽器和瀏覽器中的資料。比如訂一張機票，需要帳號授權、支付授權——這些東西都掌握在Google、蘋果、微信這種巨頭手裡。Manus干的是系統級的活，卻完全沒有系統級的權限。相當於普通孩子學了一門“千萬資產理財課”，但他家卻沒有千萬資產。當Google這種瀏覽器和手機作業系統的擁有者親自下場，留給獨立智能體的空間就會越來越狹小。AI搜尋也感受到了這種壓力。畢竟在這個時代，搜尋早不是什麼獨立的APP了，iPhone裡的搜尋框，是由蘋果公司控制的。Perplexity再好用，它也不是蘋果的默認搜尋引擎——Google一年付200億美元獲得了這個身份。在國內，搜尋框則由百度、微信、手機廠商把持，他們很難把搜尋框交給AI創業公司。即便他們利用技術優勢，暫時在大廠的競爭壓力中獲得一定份額，他們還要面臨第二個難題：變現。AI的變現，也得拼爹富貴人家，總是更容易收回教育孩子的成本。他們送孩子去讀個水碩，可以憑藉家庭關係安排進國際銀行，或者進入家族企業擔當要職。但窮人家送孩子去國外讀一年碩士，畢業卻可能會因為學歷含金量不高找不到工作。視角切到AI的變現身上，也沒什麼不同，同樣的一個技術，小公司持有難以變現，大公司就能以不同的方式收到錢。比如在OpenAI還在陷入虧損難題的時候，微軟就通過把GPT服務打包進自家雲服務實現了業績的大幅度增長。OpenAI Service已經成了微軟Azure的王牌產品之一，畢竟客戶們本來就購買了微軟的雲服務，再買點AI服務，屬於捆綁銷售。更不用說Copilot和Office（Microsoft 365）的聯動，微軟把AI工具加入到辦公套件裡，上調訂閱費——不接受？那就別用Office。這也是微軟過去十年重要的增長來源。每當新技術、新變革、新功能出現時，他們就可以對訂閱服務漲價。當然這種漲價是雙贏的，客戶也收穫了便利和價值。在C端，從Gemini和OpenAI的會員中，也可以看到捆綁銷售能力的差距：同樣是賣20美元，Google就可以打包把GoogleOne（Android版本的iCloud）一併打包售賣，AI之外，使用者還能獲得Gmail、相簿裡的儲存空間。這是非常具備吸引力的捆綁銷售方案，畢竟那怕不用AI，使用者也需要郵件和存照片。不難想像，如果Manus屬於Google這樣的巨頭，也許它也會把Manus的訂閱服務加進這個20美元套餐裡，Manus的變現就會更加順滑。而OpenAI的訂閱幾乎只有ChatGPT，那怕Sora、Codex等新產品，也是靠OpenAI自己做的。豆包的變現花樣更加豐富。豆包的回答會把流量引入短影片——之後的商業模式就可以和抖音一樣了，在視訊中間插入廣告就好。豆包還上線了直接的Chat廣告，對話方塊的回答可以直達抖音生態內部的本地生活等服務。比如在豆包裡問附近的好餐館，豆包會直接給出團購連結。圖註：點選連結，就能直達餐館的抖音團購介面這種商業模式Kimi們很難學習，畢竟創業公司可沒有抖音那麼多短影片儲備，也沒有發達的本地生活服務或者電商的供應鏈。它只能向外去賣流量，但眼下的AI行業格局來看，大多數交易平台並不願意把入口交給其他AI工具，即便願意，變現的轉化率也不如生態內那樣高。如果沒有這些變現花樣，那麼AI的商業模式和老乾媽辣醬差不多——一手交錢，一手交貨。也就是在B端賣Token，C端賣訂閱。但這個模式太捲了：客戶只在乎多少錢買到多少Token，難以像微軟的雲服務一樣溢價。個人使用者的訂閱費價格被使用者習慣和行業共識限制：要麼20美元，要麼10-30人民幣。這是多個行業與使用者長期博弈出來的價格，是使用者訂閱習慣的平衡點，大多數行業的訂閱會員，最後都會回歸到這個數字附近。圖註：MiniMax國內產品“星野”的訂閱費用。事實上，國內大多數會員的網路訂閱會員的價格都在這個數字附近，誰想賣更貴都很困難。最近遞交招股書的智普AI和MiniMax，虧損資料都十分嚴重——創業公司，虧損當然很正常，但它們的虧損呈現逐年擴大趨勢，暫時看不到盈利預期在那裡。事實上，這二者的虧損被廣泛討論並不是因為它們的虧損尤為突出，只是因為它們遞交了招股書，在那些沒有遞交招股書的AI企業中，還藏著更為廣泛、普遍的虧損。那怕是已經有7億使用者的OpenAI也不例外。而這個問題，創業公司自己解決起來異常困難，最終很可能需要仰仗大廠的力量。小蝌蚪找爸爸在這個“拼爹”的世界裡，單打獨鬥似乎很難出頭。當出價合理，賣身給巨頭，也是不錯的選擇。Meta接連宣佈收購Scale和Manus，蘋果也被爆出考慮收購Perlexity。一旦被收購，情況就完全不同了。以Manus為例，它過去想呼叫一些功能，要看其他公司給不給權限，還要面臨巨頭自研智能體的競爭風險。但一旦屬於Meta，Manus就可以直接在WhatsAPP、INS、Messenger、Facebook裡獲得原生等級的權限，隨意呼叫各種聊天、購物的功能。更不用說Meta還有AI硬體的佈局，如果與AR眼鏡結合，Manus就能直接獲取SIRI等級的權限。這類AI應用公司，被大廠收購的好處實在是顯而易見。當然，如果自己能成為大廠，誰願意依附大廠呢？OpenAI就不願意。OpenAI原本是有巨頭靠山的，微軟是它的最大的單一機構股東。但可惜，由於特殊的架構，微軟並沒有獲得OpenAI的控制權。微軟管不了OpenAI，自然就不拿它當“親兒子”，不但自己有自己的AI產品，還訓練自己的模型。OpenAI也不想給誰做子公司，作為LLM的最大開創者，它只想自己成為超級大廠。明明微軟有現成的Edge瀏覽器，但OpenAI還是自己想做瀏覽器Atlas，明明微軟是最大的雲服務商，自己找合作夥伴建立算力能力，還與Google合作購買GCP服務。顯然，OpenAI希望成為美股七姐妹那樣真正的超級巨頭。這條路在網際網路時代是被驗證過的，每當行業出現大的變革，總會出現創業公司的崛起，用靈活性打得巨頭節節敗退，甚至最終自己成為巨頭。比如字節跳動在BAT三家統治的網際網路裡，硬是從居民樓裡殺出一條血路，成為網際網路的新一極。還有拼多多、米哈游這種在與騰訊和阿里的競爭中勝利，成為細分領域頭部的公司。畢竟行業的紅利時期總是充滿變革，方向、創意、技術、靈活性才是最重要的。但這條路在AI領域顯得難了太多，三年過去，創業公司的靈活性優勢和先發優勢不斷被大廠的體量碾壓，超級巨頭的優勢愈發明顯。巨頭對各種系統級的入口掌握權限，起到的作用太大了。如果說AI故事的第一章叫作「技術的革命」，那麼第二章的主題，看起來越來越像「權力的遊戲」。 (鈦媒體)

導讀：微軟首席執行長兼人工智慧首席倡導者薩蒂亞·納德拉希望大家知道，現在不要再糾結人工智慧弊端了，是時候進入人工智慧接受的下一個階段了，在這個階段，我們將重點關注如何通過工具和代理賦能人類，以及我們如何部署資源來支援這種增長。由於人們懷疑微軟 Copilot 訂閱和雲 AI 服務的收入能否在短期內彌補智算資料中心的資金支出，薩蒂亞正在動用各種能力與動力去說服客戶和投資者——人工智慧是一項明智的長期投資。自從薩蒂亞·納德拉任命一位新CEO來管理微軟最大的業務部門後，他有了更多空閒時間來嘗試其他事情。除了專注於微軟的技術工作之外，納德拉現在也開始涉足部落格寫作這一“古老”的藝術創作形式，探討微軟未來一年的發展方向，以及他為什麼認為每個人都需要“超越人工智慧粗糙與精細化之爭”。於是，納德拉在“sn scratchpad”部落格（並不確定是微軟官方還是他個人的網站）上寫了第一篇文章，他主要談到了微軟和其他人工智慧公司在人工智慧領域仍有許多問題需要解決。這次，納德拉果斷拿起筆，以“思想領袖”的身份發聲，用他所在公司 LinkedIn 上的行銷術語來說，他在寫了帖子，告訴人們名為“sn scratchpad”的新部落格開張了。圖1:納德拉在Linkedin上的原貼，文中指向：https://snscratchpad.com/posts/looking-ahead-2026/薩蒂亞·納德拉在文章開頭寫道：“我們已經度過了最初的發現階段，正在進入廣泛傳播的階段。”考慮到“廣泛應用”的定義可能很寬泛，這樣的解釋也無可厚非。根據皮尤研究中心的資料，62%的美國成年人表示他們每周至少與人工智慧互動幾次。然而，對微軟而言，更相關的資料是付費使用Copilot和其他人工智慧服務的客戶比例。這方面的資料仍在統計中。他還對科技高管們經常用來迴避業績不佳問題的常用語“現在還早”提出了新的解釋。他評論道：“我們仍然處於馬拉松比賽的起跑階段，很多事情仍然難以預測。”這位微軟首席執行長直入主題，指出科技行業和社會在2026年需要“做對”三件事，才能讓人工智慧真正為所有人創造價值。首先，我們必須發展一種“心智理論”，將人工智慧視為增強人類能力的工具，產品設計也應圍繞這一理念展開。他以史蒂夫·賈伯斯的名言“電腦是思維的自行車”作為切入點。當微軟不得不向人們保證，其自身關於人工智慧對勞動力影響的研究不應被解讀為會導致工作崗位消失時，你就能理解為什麼納德拉會熱衷於避免給人留下人工智慧旨在取代人類勞動力的印象。納德拉這樣寫道：“重要的不是某個特定模型的力量，而是人們如何選擇運用它來實現自己的目標。”其次，納德拉認為，我們應該從人工智慧的“模型”轉向“系統”，這樣多個模型和代理就能協同工作，從而創造新價值。納德拉說道：“我們現在正進入一個階段，在這個階段，我們將建構豐富的腳手架來協調多個模型和代理；考慮記憶體和權限；實現豐富而安全的‘工具使用’。”所以，或許我們可以期待Agent的失敗率低於 70%。最後，他認為，社會需要就如何以及在何處部署人工智慧做出“艱難的決定”，以便人工智慧能夠產生“現實世界的影響”。他寫道：“我們如何選擇將稀缺的能源、計算能力和人才資源應用於何處至關重要。這是我們需要就此達成共識的社會技術問題。”在這種情況下，達成共識顯然意味著不顧反對強行推行人工智慧，對任何人拒絕這項技術表示困惑，並花費數百萬美元進行遊說。以下，是納德拉的英文原貼與譯文，供各位對比：展望2026年回顧過去一年，展望未來一年，毫無疑問，2026年將是人工智慧發展史上具有里程碑意義的一年。沒錯，又是一年。但此刻，在一些方面很明顯，感覺與以往有所不同。我們已經度過了最初的探索階段，正進入廣泛傳播階段。我們開始區分出“奇觀”和“實質”。我們現在對這項技術的未來發展方向有了更清晰的認識，但同時也面臨著一個更艱巨、更重要的問題：如何塑造它對世界的影響。我們仍處於馬拉松比賽的起跑階段，很多事情仍然難以預測。在這種“模型滯後”的背景下——即能力發展速度超過了我們目前將其應用於實際並產生影響的能力——以下是我們仍需解決的一些問題：一種全新的概念，它發展出了“思維自行車”的理念，讓我們始終將人工智慧視為人類潛能的支撐，而非替代者。重要的不是某個特定模型的強大程度，而是人們如何選擇運用它來實現目標。我們需要超越粗糙與精細的爭論，在“心智理論”層面建立一種新的平衡，以解釋人類在彼此互動中如何利用這些新的認知增強工具。這正是我們需要探討和解答的產品設計問題。在將人工智慧部署到現實世界並產生實際影響的過程中，我們將從模型發展到系統。我們已經積累了豐富的經驗，既能駕馭模型能力的指數級增長，又能應對其帶來的挑戰。現在，我們正進入一個新階段：建構能夠協調多個模型和代理的複雜框架；管理記憶體和權限；實現豐富且安全的“工具使用”。為了在現實世界中充分發揮人工智慧的價值，我們必須不斷提升工程技術水平。最後，我們需要慎重選擇如何將這項技術推廣到世界各地，以應對人類和地球面臨的挑戰。人工智慧要想獲得社會認可，必須具備切實的現實世界評估價值。我們如何選擇將有限的能源、計算能力和人才資源投入到這些領域至關重要。這正是我們需要就此達成共識的社會技術議題。歸根結底，衡量進步最有意義的標準是我們每個人的最終成果。這將是一個充滿探索和挑戰的過程，就像所有技術和產品開發一樣。電腦技術的發展歷程始終致力於賦能個人與組織，幫助他們取得更大的成就，人工智慧也必須遵循同樣的道路。如果我們能夠做到這一點，它將成為迄今為止影響最為深遠的電腦技術浪潮之一。我希望我們能在2026年及以後共同努力，朝著這個目標邁進！結語薩蒂亞·納德拉的第一篇部落格文章雖然簡短，但短小精悍，清晰可見的重點在於2026年將是“人工智慧的關鍵之年”。2025年很重要，但已經過去，我們的成就已然清零。納德拉認為，進入2026年，業界對人工智慧技術的未來發展方向及其對世界的影響有了“更清晰的認識”。徹底擁抱人工智慧，直到2027年，到那時我們再評估科技行業在2026年在人工智慧領域是否有了新進步，是否已經取得了成功。 (21CTO)

2022年底ChatGpt橫空出世，AI自此成為美股的絕對主線。美國科技巨頭紛紛加碼AI，他們的押注也收穫了回報，2023年以來，美股七巨頭（輝達、蘋果、微軟、Google、Meta、亞馬遜、特斯拉）的股價不斷攀升，其中輝達更是一飛衝天，股價上漲10倍，力壓蘋果成為全球市值第一。標普500也在美股七巨頭的帶動下比2023年初上漲了近八成。那麼美股和AI存在泡沫嗎？這一問題已經被聯準會多位高官注意到，里士滿行長Barkin在12月15日公開演說中表達了對美股過於依賴AI的擔憂。對於我們普通人來說，或許更加現實的問題是，在持續上漲3年後，美股或AI的投資還能參與嗎？橡樹資本創始人兼CEO霍華德·馬克斯（Howard Marks）或許能告訴我們答案。馬克斯2025年的第一份備忘錄（On Bubble Watch）和最後一份備忘錄（Is It A Bubble）均緊扣泡沫這一主題。在合計長達28頁的兩篇備忘錄中，馬克斯告訴了我們應當如何判斷是否存在泡沫，美股和AI是否存在泡沫以及我們又該如何看待對AI的投資。泡沫判斷的第一性原理泡沫是金融史中的常客，那麼有沒有什麼指標可以判斷泡沫是否已經出現？例如市盈率或者換手率等。馬克斯的答案是：糾結具體的指標沒有意義，我們應該關注的是投資者的情緒狀態。與其關注特定指標不如觀察你身邊正在發生什麼。. a bubble or crash is more a state of mind than a quantitative calculation. we can accomplish a great deal by merely  assessing what’s going on around us and drawing inferences with regard  to proper behavior.當投資者的情緒狀態達到“非理性繁榮”（irrational exuberance）的時候，泡沫就發生了。那麼投資者的情緒狀態又指的是什麼呢？在馬克斯看來，投資者的情緒狀態是指其對資產價值（value）與價格（Price）相對關係的判斷。投資者樂觀的時候，會認為資產當前的價格低於其價值，悲觀的時候則認為資產當前的價格高於其價值。而當投資者的情緒達到“非理性繁榮”時會發生什麼？那就是認為資產當前的價格遠低於其價值，因此瘋狂買入資產，泡沫由此產生，而當資產的價格高到無法再高的時候，泡沫就將破滅。進一步，如何判斷投資者的情緒是否達到“非理性繁榮”？馬克斯認為有以下三個維度可供參考：對標的資產的絕對崇拜。強烈的害怕錯過機會（Fear of Missing out即FOMO）的情緒。價格永不見頂（No Price Too High）的信念。在這三項中，馬克斯認為No Price Too High信念的出現尤為值得關注：“No price too high” stands out to me in particular.這一現像其實是前兩個維度的結果，當這種信念普遍出現的時候，泡沫大機率已經發生了。No Price Too High的一種變體是——這次不一樣。回顧歷史，每次泡沫中都會有這樣的聲音，用於解釋資產價格的合理性，辯解這次不是泡沫。然而事實證明幾乎每次都一樣。AI天生的泡沫化傾向馬克斯強調新事物更容易引起泡沫，其中道理簡單明了：新意味著未知，未知意味著對新事物的想像力無上限。想像力無上限意味著對價值的判斷無上限。價值無上限給價格無上限（No Price Too High）提供了充足的理由。如果這個新事物又是人們一生只能遇上一次的足以改變未來的機會（a once-in-a-lifetime chance），那麼人們不瘋狂可能才不正常。遠到1630年發生在荷蘭的“鬱金香狂熱”，近到2004年-2006年的次級貸款，莫不是新事物引發的瘋狂所致。而現在擺在我們面前的最重要新事物是什麼？AI一定是其中之一。馬克斯非常認可OpenAI創始人Sam Altman曾說過的一段話：“Are we in a phase where investors as a whole are overexcited about A.I.? My opinion is yes. Is A.I. the most important thing to happen in a very long time? My opinion is also yes.”投資者都對AI很興奮嗎？是的。AI是很長一段時間內最重要的事情嗎？當然也是。可以說AI最大的確定性源於其重要性，這也是投資者對AI如此興奮的基本原因。那麼AI已經泡沫化了嗎？不賣關子，馬克斯直說現在還無法判斷AI是否已經泡沫化，這是因為AI存在巨大的不確定性。馬克斯在備忘錄中提到了多個需要注意的不確定性，但是最重要的是我們無法判斷社會對AI的需求會有多大。社會對AI的需求取決於AI的能力，AI能力越強，社會對AI的需求就越強，AI的價值就越大。Perhaps most importantly, the growth of demand for AI seems totally unpredictable.AI技術快速進步，明年AI能做到什麼，5年之後AI又能做到什麼，現在仍遠是未知數。因此AI到底有多強，換句話說，AI的價值到底有多大，仍難以判斷，在無法判斷價值的情況下，又如何判斷當前的價格是否合理呢？Given the vast potential of AI but also the large number of enormous unknowns, I think virtually no one can say for sure.AI泡沫的支持者和反對者都能找到自己的理由。支持者可以說：對AI的風險投資已經達到了誇張的程度，OpenAI前高管Mira Murati創立的公司Thinking Machines，在沒有任何產品的情況下就獲得了20億美元的融資，100億美元的估值，而且這不是孤例。AI企業大量使用債務融資，並使用SPV美化資產負債表。AI企業之間的循環交易。例如輝達投資OpenAI，而OpenAI承諾購買輝達的晶片。蔓延的FOMO情緒。但反對者也可以說：AI並非空中樓閣，AI應用已經遍地開花。AI的使用者已經高達10億，遠高於網際網路泡沫時期的網際網路使用者。AI巨頭的收入、利潤和現金流非常健康。AI巨頭的市盈率尚在合理區間，當前平均值在31左右，而網際網路泡沫時期高達41。AI還值得投資嗎？先排除一個錯誤選項，馬克斯作為債券投資界的翹楚，告誡我們債券不是AI投資的理想形式。AI的終局可能會出現贏者通吃的局面，如果你通過債券投資的AI企業在競爭中落敗（很可能發生），那麼你的債券投資可能血本無歸。那麼股權投資如何呢？當前AI企業的估值水平，還能參與嗎？馬克斯的答案是：要參與，不應該all-out。AI的重要性是確定的，錯過AI意味著可能會錯過最偉大技術進步（之一）帶來的紅利。但要審慎參與，不應該all-in。因為AI還有很多不確定性，如果事態朝最壞的方向發展（例如社會對AI的需求被嚴重高估），那麼all-in AI將會面臨滅頂之災。那麼如何審慎參與？馬克斯的答案是：適度的倉位（moderate position）有選擇的投資（applied with selectivity ）審慎的投資（applied with prudence）馬克斯的答案讓作者不由得想起《黑天鵝》作者塔勒布提出的另一個重要概念——反脆弱。反脆弱是什麼？簡單來說，反脆弱是指事物從不確定性中獲益大於損失的特性。馬克斯審慎參與AI投資的建議就具有明顯的反脆弱性：保持合適的倉位，保留自己從AI增長潛力中獲得巨大收益的機會。有選擇和審慎的投資，有效地將虧損控制在自己能承受的範圍之內。寫到這裡，筆者很感慨，優秀的思想，常常是相通的，思想交融的瞬間，值得我們會心一笑。 (聊聊FED)

本文將聚焦美國四大雲廠商（亞馬遜、微軟、Google及 Meta）的資本開支展望。即將收官的 2025 年，這些頭部廠商的開支規模無疑創下新高；而據摩根大通 12 月 15 日發佈的最新報告預測，2025 年的增長勢頭將延續至 2026 年，彼時增速預計達到 50% 以上（此前預期為 30%），意味著明年開支增量將超過 1500 億美元，再度刷新年度最大增幅紀錄。在展開未來展望前，我們先來看看摩根大通對2025 年情況的最新預測。根據近期行業預測及調研，美國四大雲服務提供商（CSPs）的資料中心資本開支在 2025 年末將保持強勁增長態勢 —— 所有廠商均持續加大 AI 基礎設施投資力度，共同推動整體增長。如上圖所示，美國四大雲服務提供商的資料中心資本開支 2025 年同比增速已上調至 65%（此前預期為 57%）；從絕對金額來看，2025 年雲資料中心資本開支增量預計突破 1150 億美元（此前預期為 1000 億美元以上），為過去十年最高水平，不僅超越 2024 年 770 億美元的增量規模，更是遠超 2015-2023 年期間年均 100 億美元的增量均值。2025 年美國所有雲服務提供商資本開支均有望大幅擴張如圖下圖所示，美國四大雲服務提供商的資料中心合計資本開支 2025 年預計實現 65% 的強勁同比增長，其中 Meta 與Google領跑（同比增速 75% 以上），微軟與亞馬遜緊隨其後（同比增速 50% 以上）；每家廠商的絕對開支增量均有望達到 200 億美元以上。美國四大雲服務提供商 2025 年資料中心資本開支的擴張，得到各廠商整體資本開支展望的支撐，具體包括：Meta 2025 年總資本開支展望為 700-720 億美元（此前預期 660-720 億美元，2024 年實際為 390 億美元）；Google 2025 年總資本開支展望為 910-930 億美元（此前預期 850 億美元，2024 年實際為 530 億美元）；亞馬遜 2025 年總資本開支約 1250 億美元（2024 年為 780 億美元）—— 據摩根大通測算；微軟 2025 年總資本開支約 1150 億美元（2024 年為 760 億美元）—— 據摩根大通測算。2026 年雲資料中心資本開支增長勢頭將延續2026 年資本開支增量有望突破 1500 億美元如下圖所示，摩根大通預計，美國四大雲服務提供商的資料中心資本開支趨勢將延續至 2026 年，這主要得益於各廠商高價 AI 相關裝置的部署熱潮。受此推動，2026 年增速預計升至 50% 以上（此前預期 30%）；儘管這一增速較 2025 年預測值有所放緩，但絕對金額增量將再創新高，達到 1500 億美元以上（此前預期 800 億美元以上），遠超 2015-2023 年期間年均 100 億美元的增量水平。2026 年美國雲服務提供商資本開支有望再度實現兩位數大幅增長如下圖所示，美國四大雲服務提供商的資料中心合計資本開支 2026 年預計保持 50% 以上的強勁增速，其中 Meta 與Google仍居首位（同比增速 60% 以上），亞馬遜與微軟緊隨其後（同比增速 40% 以上）；每家廠商的絕對開支增量均不低於 300 億美元。美國四大雲服務提供商 2026 年資料中心資本開支的擴張，得到各廠商整體資本開支展望的支撐，具體包括：Meta 2026 年總資本開支美元增量預計顯著高於 2025 年；Google 2026 年總資本開支預計大幅增長；亞馬遜 2026 年總資本開支約 1500 億美元（2025 年約 1250 億美元）—— 據摩根大通測算；微軟 2026 財年（截至 6 月底）總資本開支增速預計高於 2025 財年。 (傅里葉的貓)