特斯拉CEO馬斯克和輝達CEO黃仁勳將參加2025年11月19日在華盛頓舉行的美國-沙烏地阿拉伯投資論壇中關於人工智慧與技術最新進展的小組討論；此次對話將探討塑造下一波技術進步的新興力量，聚焦推動更智能、更互聯未來的架構、模型和投資。一鍵上傳 PDF、演講稿、論文、視訊字幕，快速免費生成中英對照學習手冊。訪問 Doclingo.cn 瞭解更多：https://doclingo.cn2025年1月19日埃隆·馬斯克與黃仁勳在美沙投資論壇上討論AI與機器人技術的未來，強調可再利用火箭的創新並預測未來工作將成為選擇性活動，同時與NVIDIA合作推動AI基礎設施建設。無刪減對話全文如下拒絕機翻最大化保留自然對白：1.創造而非顛覆：特斯拉與SpaceX的創新之路埃隆·馬斯克：嗯，這主要不是顛覆，而是……創造。所以，比如說SpaceX的可重複使用火箭，之前真的沒有任何可重複使用的火箭。嗯，但徹底改變太空旅行的本質在於可重複使用性。如果你每次都把火箭扔掉，那麼進入太空的成本就極高。嗯，關於電動汽車，當我們真正開始製造時，市面上並沒有任何電動汽車。據我所知，你一輛也買不到。嗯，所以對於特斯拉，我們想讓電動汽車變得引人注目……並且價格親民。這就是目標。嗯，你知道，關於人形機器人，目前還沒有任何有用的人形機器人。嗯，有一些類似噱頭的東西，但實際上並沒有真正有用的人形機器人。嗯，我認為特斯拉將製造出第一個真正有用的人形機器人。嗯，這將是一場相當大的革命，我認為這將是每個人都想要的東西。呃，因為我總是在想，誰不想要自己的私人C-3PO和R2-D2呢？哦，是的，當然每個人都想要一個，對吧？然後工業界會有很多機器人提供產品和服務。這就是為什麼我說人形機器人將是最大的產業或有史以來最大的產品。嗯，比手機或任何其他東西都大，因為每個人都會想要一個，呃，或者可能不止一個，而且工業界會有很多。黃仁勳：嗯，我只想要一個擁有C-3PO身體的R2-D2。埃隆·馬斯克：是的，沒錯。嗯，我的意思是，一個人形機器人會比R2-D2和C-3PO加起來還要好。黃仁勳：是的。好上十倍。埃隆·馬斯克：是的。所以，你知道，人們經常談論……消除貧困之類的事情，但實際上，他們談論這個有多久了？嗯，有很多討論，呃，你知道，有很多非政府組織試圖做這些事情，但實際上並沒有成功。嗯，而且，你知道，證據不言自明。呃，但是……但是人工智慧和人形機器人將真正消除貧困。而且特斯拉不會是唯一製造它們的公司。我認為特斯拉會開創這個領域。但會有許多其他公司製造人形機器人。但基本上只有一種方法……讓每個人都變得富有，那就是人工智慧和機器人技術。2.從檢索到生成：人工智慧工廠的崛起黃仁勳：有一個……有一個很美的故事，關於沙烏地阿拉伯現在如何建造人工智慧煉油廠，將煉油廠改造成人工智慧工廠。我喜歡這個說法。你知道，我說過人工智慧是一種基礎設施，原因當然是我們從技術的角度理解人工智慧，以及它如何徹底改變每個行業。數字智能當然在每個領域都有應用，所以它將被每家公司、每個行業、每個國家使用。從這個意義上說，它是基礎性的，因此是基礎設施的一部分。從電腦科學的角度來看，人工智慧的新穎之處在於，過去的計算方式主要是基於檢索的計算。有人輸入一個故事，或者有人創作了一件藝術品，或者想出了四個版本的數字廣告，或者這一切都是由某人預先建構的，然後使用一個系統為你檢索合適的版本。這是一種基於檢索的計算模型。Hadoop和許多過去的框架和作業系統都是為了為你檢索適當的資訊而設計的。但今天，軟體將即時生成。它是基於上下文、基於環境、基於你是誰、基於你提出的問題、基於你的提示而生成的。它會為每個人每次都生成獨特的內容。它是獨一無二的。當你使用Grok時，每次使用都是不同的，基於……基於……基於你給它的提示和環境，所以過去是基於檢索的，現在是生成式的，如果是生成式的，而且每次都不同，那麼你需要在世界各地建立人工智慧工廠來即時生成內容，這就是為什麼你需要人工智慧工廠的原因，這是一種獨特的計算方式，但好處當然是，一切都不是預先構想和預先記錄的，它在語境上是合理的，因此是智能的。3.未來的工作與財富：當工作成為可選項埃隆·馬斯克：呃，當然。嗯……如果你說，從長遠來看，事情最終會走向何方？我不知道長期是多久，也許是10年、20年之類的。對我來說，那就是長期。嗯，我的預測是，工作將是可選的。黃仁勳：可選的。埃隆·馬斯克：可選的。嗯，所以我們會接受這一點。是的。我的意思是，這會像是……玩體育運動或電子遊戲之類的。嗯，如果你想工作，呃，你知道，就像你可以去商店直接買些蔬菜，或者你可以在後院種蔬菜。在後院種蔬菜要困難得多，但有些人仍然這樣做，因為他們喜歡種……種蔬菜。嗯，工作就會像那樣，是可選的。嗯，從現在到那時，實際上還有很多工作要做才能達到那一點。嗯。嗯，我總是建議人們讀……讀伊恩·班克斯的《文明》系列叢書，以瞭解一個可能的、積極的人工智慧未來是什麼樣的。嗯，有趣的是，在那些書中，金錢不再……不存在了。這很有趣。我……我猜，如果你看得足夠長遠，假設人工智慧和機器人技術持續改進——這似乎很有可能——金錢在未來的某個時刻將不再重要。嗯，現在，在能源方面仍然會有約束，比如……比如電力和質量。呃，基礎物理元素仍然會是……仍然會是約束。嗯，但是……我認為在某個時刻，呃，貨幣會變得無關緊要。4.人工智慧的近期影響：效率提升與新的工作模式黃仁勳：黃仁勳，有什麼想法嗎？嗯，順便說一句，輝達的財報電話會議在今天晚些時候。另外，既然貨幣還很重要。乾杯。埃隆·馬斯克：埃隆只是想和你們分享一些突發新聞。我們倆都喜歡分享一些突發新聞。黃仁勳：呃，讓我想想。我……我想說……我想說有……你可以從不同的時間範圍來看。每個人的工作都會不同。這一點，我認為……這是肯定的。呃，學生學習的方式會不同。嗯……呃，人們工作的方式顯然會不同，因為我們做的很多單調、費力或非常困難的事情都將變得非常簡單，所以從這個……從這個意義上說，我們會變得更有效率。我想說的一件事是，對於大多數人或一家公司來說，如果……如果你的生活變得更有效率，如果你正在做的……非常困難的事情變得更簡單，那麼很可能因為你有很多想法，你會有更多的時間去追求其他事情。我猜，由於人工智慧，埃隆會變得更忙。由於人工智慧，我也會變得更忙。原因是我們有太多想要追求的想法，我們公司內部的待辦事項清單上還有太多事情可以去追求。如果我們更有效率，我們就能更快地完成那些事情。所以在短期內，我想說，有充分的證據表明，我們會變得更有效率，但仍然會更忙，因為我們有太多的想法。我想說的一件事，給你……給你一些證據，就是……我剛才也跟埃隆提到了這一點，例如，放射學在很大程度上已經……轉變為人工智慧驅動的放射學，有一些非常棒的公司在做這件事，而令人驚訝的是，預測所有放射科醫生將是第一批失業的職業，結果恰恰相反。趨勢顯示，由於人工智慧，現在有更多的放射科醫生被僱傭。原因在於，如果你退一步看，放射科醫生的目標不是研究圖像。放射科醫生的目標是診斷疾病。現在，研究圖像變得如此高效，他們可以研究更多的圖像，研究更多的模態，花更多的時間與患者在一起。結果，他們實際上接收了更多的患者。我們在世界各地做更多的放射學檢查。我們在診斷疾病方面做得更好。所以這就是……這就是……近期……人工智慧和生產力的近期結果。而且……我們會看看……我們會看看長期會發生什麼。你知道，我……當貨幣不再重要的時候，就……你知道，提前告訴我。埃隆·馬斯克：你會看到它來臨的。你會看到它來臨的。黃仁勳：就像……我們經常發簡訊，所以就……埃隆·馬斯克：是的，我們是。黃仁勳：是的，就發個簡訊。是的，告訴我。5.重大合作：XAI、沙烏地阿拉伯與輝達埃隆·馬斯克：呃，是的，我們很高興地宣佈……我們正在做一個……一個……呃……一個500兆瓦的，我是說，是的，500，對不起，500兆瓦，500兆瓦，是的，我們正在做500，我們正在做500兆瓦，對不起，是的，是的，500吉瓦的要等等，嗯，所以……那將是8後面無數個零的兆美元，嗯……黃仁勳：還不錯。埃隆·馬斯克：呃，是的，我們……我們正在做一個……XAI和沙烏地阿拉伯王國正在做一個Humane的500兆瓦項目，從50兆瓦的第一階段開始，我們正與輝達合作。黃仁UX：是的，我們是。嗯，我們……我們正在宣佈……我們正在宣佈各種各樣的事情。嗯……呃，我們與Humane的合作進展得非常順利。首先，呃，我們……我們共同努力讓這家公司起步並行展起來，並且剛剛有了一個像埃隆這樣了不起的客戶。呃，你能想像一家收入大約為0的初創公司現在要去……為埃隆建造一個資料中心嗎？呃，500兆瓦是巨大的。呃，這家公司立刻就……一飛衝天了。呃，除此之外，我們正在……呃，與……與AWS合作，如你所知，也祝賀Humane團隊與AWS合作，從100兆瓦開始，目標是達到1吉瓦，並且還在增加。所以AWS也加入了Humane。呃，我們正在與……Humane在Omniverse……數字孿生方面合作。呃，如你所知，人工智慧不僅僅是……不僅僅是智能體AI和聊天機器人以及……認知AI對世界來說極其重要。呃，但AI適用於一切，化學品、蛋白質、基因、物理學、流體動力學、粒子，當然還有機器人技術和驅動，以及……我們創造了這個名為Omniverse的世界，機器人可以在其中學習如何成為好機器人，而且它是基於物理的。它遵守物理定律，所以機器人可以在這些環境中學習，我們正在與Humane合作，將Omniverse應用於各種……數字工廠、機器人技術、倉庫等等。所以這是……這是另一個……我們……我們也在沙烏地阿拉伯合作建造超級電腦來模擬量子電腦，並且……呃，使用我們的電腦作為控製器和糾錯，量子糾錯……需要大量的計算，所以……所以我們也在那裡做了很多很棒的工作。所以與Humane有很大的合作，他們一飛衝天……同時起步並一飛衝天。6.太空中的人工智慧：最終前沿埃隆·馬斯克：呃，是的，如果文明繼續下去——這很可能——那麼太空中的人工智慧是不可避免的。嗯……嗯，你知道，我總是得像這樣加上一句前言，你知道，我們不應該把文明視為理所當然。我們……我們需要確保小心翼翼，以確保文明有一個向上的弧線。我的意思是，任何歷史系的學生都知道，文明並不總是有向上的弧線。事實上，文明有生命……生命周期。所以希望我們正處於一個強勁的上升弧線中。我認為我們目前是。嗯，但我們不想把它視為理所TAINED或自滿。嗯，但是為了……思考太空中的人工智慧的方式是，為了實現卡爾達舍夫二級文明規模的任何有意義的百分比，即使你只使用了太陽能量的百萬分之一……百萬分之一，你必須在深空擁有太陽能驅動的人工智慧衛星。嗯，所以……所以一旦你意識到……一旦你從卡爾達舍夫二級文明規模的角度思考，也就是你將太陽能量的百分之多少轉化為有用功……那麼你……那麼就很明顯，太空是壓倒性地重要的，壓倒性地……太陽只接收到大約……地球只接收到大約……太陽能量的二十億分之一。所以如果你想要一個能量比地球可能產生的能量多一百萬倍的東西，你必須進入太空。這是……所以……嗯，你知道，這就是擁有一家太空公司有點方便的地方，我猜……賣書。黃仁勳：在太空中冷卻晶片也更容易。埃隆·馬斯克：是的。在太空中冷卻晶片更容易。黃仁勳：是的。是的。太空中肯定沒有水，所以你得想點辦法。埃隆·馬斯克：是的。呃，那就不需要水了。就待著。嗯，你只需要輻射散熱。黃仁勳：沒錯。埃隆·馬斯克：嗯，所以我的估計是，實際上……實際上……電力的成本，就像……太空中人工智慧的成本效益將壓倒性地優於地面上的人工智慧。所以遠在……遠在你耗盡地球上潛在能源之前。遠……遠在之前，意思是我認為甚至可能在四五年的時間框架內，進行人工智慧計算的最低成本方式將是使用太陽能驅動的人工智慧衛星。所以我想說，從現在起不超過5年。黃仁勳：哇。看看我們一起建造的超級電腦。假設每個機架是兩噸。在這兩噸中，1.95噸可能用於冷卻，對吧？埃隆·馬斯克：哦，是的。黃仁勳：想像一下那個小小的超級電腦有多小，對吧？這些GB300機架中的每一個都將只是一個很小的東西。埃隆·馬斯克：而且……而且發電本身已經成為一個挑戰。嗯，所以如果你開始為發電和冷卻進行任何規模的擴展，嗯，你就會意識到，好吧，太空極具吸引力。嗯，所以……比如說你想做……我不知道，每年兩三百吉瓦……的人工智慧計算。是的。嗯，在地球上做到這一點非常困難。呃，所以……呃，美國平均用電量……我上次查的時候是每年大約460吉瓦的平均用量。嗯，所以……所以像……比如說……你知道，在三……如果你每年做300吉瓦，那將是美國每年發電量的三分之二。你不可能以那種水平建造發電廠。嗯，然後如果你把它提高到比如說每年一太瓦，不可能。黃仁勳：是的。埃隆·馬斯克：就像你必須在太空中做那樣。根本……根本沒有辦法在地球上每年做一太瓦。嗯，而且……而且在太空中你有持續的太陽能。嗯，你……你實際上不需要電池，因為在太空中總是晴天。黃仁勳：對。沒錯。埃隆·馬斯克：嗯，而且……而且太陽能電池板實際上變得更便宜，因為你不需要玻璃或框架。嗯，冷卻只是輻射式的。所以這就是……這就是為什麼我認為那是夢想。黃仁勳：是的，那是夢想。7.AI泡沫是否存在？黃仁勳：所以，黃仁勳，昨晚每個人都在問我，而且我注意到今天是你的財報電話會議。所以我會說得委婉一些。每個人都讓我問你，我們會不會有AI泡沫？這是最後一個問題。好吧，好吧，讓我……讓我聽聽你的看法。好的，所以……所以我認為當你審視世界各地正在發生的事情並回歸到電腦科學和計算領域正在發生的第一性原理時，這非常重要。有三件事正在發生。第一件事是，我們都知道摩爾定律已經走到盡頭，計算需求量與我們能從通用計算中獲得的計算量之間的差距確實具有挑戰性，所以世界轉向加速計算已經有一段時間了。我們推動這個已經超過20年了。讓我給你一個統計資料。我六年前剛參加了超級計算大會。呃，CPU佔世界超級電腦的90%，是六年前排名前500的超級電腦。今年，不到15%。從90%降到了10%。與此同時，加速計算則反向發展，從10%增長到現在的90%。好的，所以你看到了那個拐點，高性能計算從通用計算到加速計算的轉變。嗯，其中一個……資料最密集……世界上在雲端進行的最密集的計算之一是資料處理。數千億美元的計算僅僅用於原始資料處理。與人工智慧無關，只是SQL處理、資料幀，你知道，每個人的姓名、地址、他們的……他們的性別、他們的年齡、他們住在那裡，你知道，他們賺多少錢。所有這些都存在一個資料幀中。而那個資料幀驅動著今天的世界。無論是在銀行業還是……你知道，無論是在信用卡領域，當然還有電子商務以及從廣告推薦到一切都由那個資料幀驅動，那個資料幀的計算成本高達數千億美元，所以這是第一件事，摩爾定律的終結。第二件事是生成式AI，過去15年最重要的應用叫做Rexus，推薦系統。我們如何知道在社交資訊流中向我們推薦什麼資訊。你如何知道向某人推薦什麼廣告？呃，推薦什麼書，推薦什麼電影？世界……網際網路如此龐大，沒有推薦系統，我們這樣一個小小的手機將永遠沒有機會看到正確的資訊。那個Rexus是今天網際網路的引擎。那正在走向生成式AI。它過去在CPU上運行，現在在GPU上運行。這就引出了第三件事，如果你只看那兩個應用，許多網際網路公司可以僅憑此就建造大量GPU超級電腦，當然，然後它在此之上創造了第三個機會，那就是智能體AI，這就是Grok，這就是OpenAI，這就是Anthropic，你知道，這就是Gemini，智能體AI位於其上，但不要……不要忘記思考在每個人今天所看到的AI之下正在發生什麼。有一場從通用計算到加速計算的整個計算運動。而且如果你只……如果你考慮到這一點，你會得出結論，事實上，剩下用來推動那個革命性的智能體AI的資源不僅比你想像的要少得多，而且所有這些都是合理的。 (Doclingo)

編者按：11月5日，由中國商務部主辦，中國人民大學合辦，中國人民大學重陽金融研究院、全球領導力學院承辦的第八屆虹橋論壇“開放貿易與安全發展”分論壇舉行，中國人民大學重陽金融研究院院長、全球領導力學院院長王文主持圓桌對話環節。前英國劍橋大學政治與國際關係高級研究員馬丁·雅克，聯合國兒童基金會全球項目主任喬治·拉里亞-阿傑伊，中國外交部原副部長、國家廣電總局原副局長樂玉成，香港科技大學教授、經濟學家金刻羽，賽德斯集團董事長王雷參與圓桌討論環節一。現將金刻羽的發言實錄發佈如下：（全文約2600字，預計閱讀時間7分鐘）王文：正如分論壇的主題——“開放貿易與安全發展”，非常具有辯證性，一方面我們的貿易仍然需要秉持開放的姿態，另一方面還要確保安全發展。因此，今天第一場圓桌討論的主題也與這個邏輯密切相關，那就是“地緣政治動盪下的貿易與安全發展”。下面有請金刻羽教授分享她的觀點。金刻羽：首先，開放和經濟增長的正相關性非常顯著。在當今全球普遍抨擊經濟不平等的背景下，實際上，區域之間、國家之間的不平等已大幅下降，主要得益於貿易開放。這幾十年，開發中國家追趕發達國家的發展水平，區域之間不平等的縮小主要來自開放。實際上開放給大多數國家和人民創造了巨大機會，這在資料裡顯示得非常清楚。所以，剛剛說到全球整體的發展，這個趨勢我們一定要積極維護。其次，除了安全問題，我認為各個國家的確都在尋找新的平衡，也就是自主權的選擇。無論是貨幣自主權，還是科技自主權，我們看到例如AI生態，穩定幣等領域，很多國家都希望能夠自己控制局勢，這是全球化新的重要特徵。所以怎麼去解決這個問題，如何尋找新的平衡，我認為可以從設計方面入手，包括全球化的重塑，設計非常重要。稍後我們會談到科技，如何讓科技幫助國家在持續保持開放和互聯互通的基礎上實現新的、更有自主權的平衡，是未來的一個方向。有人會說，之前的全球化產生了所謂的過度依賴，已經使我們的發展方向發生改變，但這不僅僅是美國的問題，也不僅僅是保護主義的問題。世界各個地方的衝擊，包括自然生態、地緣政治、生物安全、公共衛生，所有層面的衝擊都會增加國家的脆弱性，因此，我們需要通過設計和技術來解決脆弱性和過度依賴問題，找到新的平衡點。我們還要重視中等國家和小型國家的重要性，不僅僅是大國之間的關係，中東地區的土耳其、巴西、印度等國家的重要性也在日益提升。全球經濟中心已經從西方完全轉移到世界其他地區，這個平衡正在向東移動，亞洲尤為重要，這些國家發揮著重要的連接功能和樞紐作用。最後一點，我認為“去全球化”是一個偽命題。在當前西方保護主義明顯抬頭的環境中，我們看到的是更多新的經濟走廊的建設，中東國家與中國、東盟國家的區域合作日益緊密，中東國家之間的區域性合作也在日益強化，各種新的貿易協定和投資協議不斷湧現，這說明大部分國家仍然希望保持互聯互通。儘管區域結構、新的貿易走廊，以及包括數位化在內的很多新技術，在物質產品貿易方面實際上已經過了巔峰期——從比例來看，2008年以後開始逐漸下滑——但是服務貿易的發展空間仍然很大。中國服務貿易總額佔全球服務貿易的比重約為 6%，實際上我們上升的空間還很大。王文：金刻羽老師剛剛提到的三點確實非常有啟發性。因為您剛剛講述了貿易的不平等和開放的不確定性，以及中小型國家的作用，我想請教的是，對於開發中國家而言，如何在不確定性中實現“彎道超車”？他們可以借助的工具有那些？金刻羽：第一，對於中等和小型國家而言，多元化非常重要；要把經濟和政治儘量分開，避免經濟問題政治化。實際上最重要的是需要支援增長的政策和政府。我們看到很多國家現在放棄了以增長為核心的政策，這確實是個問題。但是世界市場是足夠大的，最重要的是當前的技術和生態，包括數位化所帶來的機會。作為中小型國家，市場不應侷限在本國，而應放眼全球，尤其是通過數位化連接和採納AI等新技術。這就回到了最基本的，也是我最後的一個論點。我們經常討論科技競爭、大國博弈等問題，但是關鍵在於，誰的技術更具有採納性和普及性，而不只是從0到1的創新。誰的技術更好用、更具成本優勢、更能擴散、更能賦能其他國家提升自主權和創新能力，這種技術才是真正能夠勝出的技術。中國的技術是一種擴散性技術，從綠色能源到AI的設計，乃至整個系統的最佳化，都能夠賦能其他國家，賦能個人和企業。在當今的世界，不能再講霸權、壟斷、保護，具備擴展性和採納性的技術才能勝出。觀眾提問：在當前中國民族企業出海潮背景下，民營企業也非常關注地緣政治動盪下的貿易與安全發展，如果給中國的民營企業老闆提一個建議來幫助他的話，您會說什麼？金刻羽：企業出海的時候，肯定會想：這個市場能給我帶來什麼？我認為要換位思考，還要思考我們能給當地市場帶來什麼。通過這種換位思考，實現互利共贏就更容易。我完全贊同要紮根本地，包括要考慮本地投資、本地技術、本地人員交流等問題，一定要認識到這是一個雙贏、共贏的過程，所以要認真做好功課，思考我們能為當地帶來什麼價值。 (人大重陽)

（美沙投資論壇 馬斯克黃仁勳對話片段）台北時間 2025年11月20日，美沙投資論壇主會場。台上坐著三個人：沙烏地阿拉伯通訊與資訊技術部長、伊隆·馬斯克、黃仁勳。他們宣佈了一項不尋常的基礎設施投資：馬斯克的 xAI 將與輝達、沙烏地阿拉伯國家級 AI 公司 Humain 合作，在沙漠中建設一座 500 兆瓦級 AI資料中心。首期50兆瓦，這是官方口中的“AI工廠”。但真正引發關注的，不是這個電力規模，而是馬斯克的一句話：如果把時間拉長到 10到 20 年，我的預測是，工作會變成一種選擇。幾分鐘後，黃仁勳給出了另一個判斷：短期內，AI 只會讓你更忙。同一場論壇，同一批人。一邊在沙漠裡建500兆瓦的AI工廠，一邊說：工作會變成“選修課”。一邊又說：短期內，你只會更忙。這篇文章要解釋的，就是這個看似矛盾的邏輯：自由選擇工作和停不下來的忙碌，到底是怎麼回事？第一節 | 馬斯克的未來觀：工作會變“選修課”“我的預測是，工作會變成一種選擇。”在美沙投資論壇主會場，馬斯克這句話讓現場一度安靜。他的邏輯很簡單：如果 AI 持續進步，最終一定是工作成為興趣，而非謀生手段。他說，未來不會只有特斯拉一家造人形機器人，但我們會是第一個把它做成實用產品的公司。這個機器人不是概念，也不是噱頭，而是下一代勞動力。我認為人形機器人將成為人類歷史上最大的產業。因為每個人都會想要一個，也許還不止一個。正如火箭的可回收性大幅降低了太空探索成本，電動汽車的普及降低了能源使用門檻，下一步就是用機器人把時間還給人類。工作變成選修課，不是幻想，是技術進步的必然結果。要理解這個判斷，關鍵不在工作本身，而在他所描述的基礎設施革命：人形機器人解放勞動力AI工廠提供算力支援電力系統保障運算能耗模型加自動執行，替代認知流程最終把人類從必要勞動中解放出來馬斯克原話是：如果你真的想消除貧困，唯一能做到的方法，就是AI和機器人。這就是他理解的消除貧困的路徑：不是財富再分配，而是生產成本趨近於零，勞動力可以無限複製，分配效率實現躍遷。他還提到了一本科幻小說：《文明》（Culture series），作者是Iain Banks。這套小說講的是一個由超級智能、機器人和太空基礎設施構成的後資本主義社會：沒有貨幣，沒有必須謀生的工作，人們做事是出於興趣、信念或探索欲，智慧型手機器承擔了幾乎一切日常勞動。馬斯克用這個世界來類比他想像的 AI 世界：隨著 AI 和機器人持續改進，在某個時間點，金錢將變得不重要。如果這是真的，那麼工作就不再是為了換錢，而是選擇去做的事。這就是馬斯克所說的工作會變選修課：不是讓你失業，而是讓你不必為生存而工作。第二節｜黃仁勳的提醒：AI 會讓你更忙這是馬斯克描述的終點。但黃仁勳要講的，是通往那裡之前的路。如果 AI 不會讓你失業，反而讓你更忙呢？黃仁勳給出的答案，來自一個真實發生、且已經普及的案例：放射科醫生的工作方式，完全被 AI 改變了。過去幾年，AI 已經深度進入醫療影像領域，特別是放射科。識圖、標註、初篩、報告生成等任務，AI 可以高效完成，精準率甚至超過部分醫生。很多人預測這是最容易被 AI 替代的崗位之一。但黃仁勳說，結果恰恰相反： 放射科醫生並沒有失業，很多醫院反而因為效率提升，接收了更多患者，醫生更忙了。他們花了更多時間在診斷、解釋、和患者的互動上。這不是個別行業的例外，而是 AI 到來後的普遍趨勢。黃仁勳說：生產力提升後，大多數公司不是更輕鬆了，而是任務積壓(backlog)更多了。想做的事太多，反而更忙。這是企業主的日常感受，也同樣發生在普通人身上。以前受限於成本和效率，很多想法只能壓在待辦清單裡。現在 AI 把執行成本壓下來了，那些“以後有空再說”的項目，突然都變得可行了。你不是沒事做，而是要做的事更多了。AI 解放的是執行成本，放大的是任務密度。更關鍵的是：當AI能自動回覆郵件、生成匯報PPT、寫策劃稿件後，人的價值不在於會不會做這些事，而在於有沒有判斷力、選擇力、獨立意圖。問題不是你還能做什麼，而是你到底想做什麼。那些願意定義方向、敢於承擔結果的人，會因為 AI 更快實現目標。那些沒有主動目標的人，會在 AI 的效率推動下，被任務推著走。工作可選或許是終點，但更忙的你是當下正在發生的現實。第三節｜從工廠到太空：算力正在撞上物理極限無論是工作可選還是更忙的現實，背後都需要一個前提：足夠的算力。而算力正在撞上物理極限。“我們正在建設一個 500 兆瓦級的資料中心（相當於約50萬個家庭同時用電的規模））。”馬斯克話音剛落，黃仁勳打斷說：是吉瓦！現場一陣笑聲。這不是口誤，而是一個趨勢訊號：AI 正在進入工業時代，制約它的不是模型，是能源，是有沒有足夠的電。在這場論壇上，馬斯克宣佈：xAI將聯手輝達、沙烏地阿拉伯國家AI公司Humain，在沙漠裡建一座AI工廠。首期幾十兆瓦，目標是 500 兆瓦，成為全球罕見等級的AI推理與訓練節點。搭載輝達 GPU ，是 OpenAI、xAI 等級公司部署模型的下一代算力底座。沙烏地阿拉伯政府承諾提供電力、土地、資本三重保障。黃仁勳稱這是從石油煉油廠到 AI 工廠的歷史轉向，並給出一個新的定義： AI 工廠是一種基礎設施。因為未來的內容不是檢索，而是生成，而生成意味著每一次都要即時計算。這正是生成式 AI 與傳統 IT 最大的本質差異：以前你用搜尋引擎，系統呼叫已有結果；現在你打開ChatGPT，每一句話、每一幀視訊、每一條資料，都是即時生成。AI 資料中心不再是雲服務的配角，而是新工業的主角。但工業的盡頭，是物理極限。如果 AI 算力每年消耗 300 吉瓦電力，那已經相當於美國年發電總量的三分之二。如果要做到每年消耗 1 太瓦電力，在地球上根本不可能。所以他的答案是太空。地球表面受限於冷卻、土地、電力等物理瓶頸；而太陽能可控、無大氣阻隔的軌道衛星，將成為成本最優的算力節點。黃仁勳補充：在太空中冷卻晶片更容易，只需要輻射散熱。馬斯克還給出了時間表：發電、冷卻、部署，太空都遠優於地球。不超過 5 年，太空將成為 AI 計算成本最低的地方。AI 工廠已經不是簡單雲端運算升級版，而是數字文明的“新型煉油廠”。真正推動 AI 演進的，不只是演算法突破，而是如何解決物理世界的限制。結語 | 馬斯克的終點，黃仁勳的路徑馬斯克說：工作會變成可選的。黃仁勳說：AI 只會讓你更忙。這不是觀點衝突，是時間維度不同。一個在看10年後，一個在看當下。AI工廠、人形機器人、太空算力，這些都不是科幻。它們正在啟動，正在重寫行業、組織和個人的生存邏輯。工作會不會消失不重要。差別只在於，有些人會知道自己想選什麼。 (AI深度研究員)

導讀THECAPITAL馬斯克：錢會沒用。黃仁勳：請提前告訴我一聲“貨幣將變得無關緊要了。”當埃隆·馬斯克在舞台上拋出這個石破天驚的論斷時，全場先是靜默隨即一片嘩然。坐在他身旁的黃仁勳愣了一下，隨即半開玩笑地接話：“錢真沒用的時候，記得提前通知我一聲！”台下爆發出一陣笑聲，台上的二人幹了個杯——兩位科技領袖關於未來的即興探討就此拉開帷幕。2025年11月19日，美國華盛頓甘迺迪中心的美國-沙烏地阿拉伯投資論壇(“U.S.-Saudi Investment Forum”)現場，馬斯克和黃仁勳這兩位科技圈重量級人物並肩對談。一位是敢想敢言、以夢想改變世界的“矽谷鋼鐵人”，另一位是務實低調、手握核心算力的“晶片教父”。一開場，他們就將話題引向未來社會的終極命題：當人工智慧和機器人發展到極致時，“錢”是否會失去意義？人類是否還需要工作？這場對話不僅拋出了未來經濟與勞動方式的懸念，也折射出全球AI競賽下暗流湧動的產業格局。馬斯克拋出超前大膽的預言，黃仁勳謹慎回應，兩人的思想碰撞引發出了一連串值得深思的問題。“貨幣將不再重要”馬斯克在論壇上勾勒出了一個極為樂觀的未來圖景：高度發達的人工智慧和機器人將帶來前所未有的物質豐裕，最終讓“貨幣”這種概念變得無足輕重。他預計在10到20年內，工作對人類來說將不再是謀生手段，而更像一種純粹出於愛好的選擇。“未來某個時候，貨幣會沒用，”馬斯克斷言道，“工作將會變成可選的，就像人們打遊戲或體育運動那樣。”他甚至提到科幻作家伊恩·班克斯的“文化”系列小說，來描繪這種沒有金錢的理想社會。在馬斯克看來，只有通過大規模應用AI和機器人（例如他寄予厚望的Tesla Optimus人形機器人），才能真正消除貧困，實現人人富足。屆時，人類從繁重勞動中解放出來，工作將像種花弄草般的怡然自得。“有些人明知自己種菜不如超市買菜方便，卻仍樂此不疲，因為那是他們的興趣所在”。馬斯克預言未來的工作也將回歸這樣的本源：出於熱愛，而非生存所需。然而，坐在一旁的黃仁勳並沒有完全認同這幅烏托邦圖景。他的回應頗為謹慎：“每個人的工作都會被AI改變，但不等於沒人需要工作了”。黃仁勳認為，在可見的未來，人類不會因為AI而無事可做，反而可能更加忙碌，尤其是對於有很多創新想法的人。因為AI提高了生產力，人們反而會湧現出更多想要實現的想法和目標，有了工具就會去做更多事，這意味著“我們也許會比以前更忙，而不是閒下來”。他打了個比方：人工智慧就像給每個人增加了一副強有力的翅膀，讓我們能夠更快地去追趕心中所想，“短期來看，我們會越來越忙，因為有太多夢想等待實現”。相較於馬斯克對未來社會近乎科幻的暢想，黃仁勳更相信現實中的逐步演進：AI不會讓工作消失，但每一份工作內容都將不同於過去。500兆瓦“AI工廠”在眾多美沙合作中，最炸裂的一項或許來自沙烏地阿拉伯本土的人工智慧公司HUMAIN——這家公司宣佈將與馬斯克旗下的xAI共同在沙烏地阿拉伯建設多個超級資料中心，其中包括一座規劃容量高達500兆瓦的巨型設施。HUMAIN甚至計畫為這些項目採購60萬顆輝達GPU。按當下主流GPU的能耗與機架密度推算，這意味著將裝載數十萬塊頂尖算力卡，規模已經不是一般意義上的資料中心，而是標準意義上的“AI超級工廠”。這樣的佈局也對應了外界對沙烏地阿拉伯的普遍判斷：“沙烏地阿拉伯具備打造世界級AI基礎設施的所有條件——土地、能源和資本。”在沙烏地阿拉伯，能源成本低於全球主要經濟體，土地近乎無限，而資金更不是問題。於是，算力被他們視為繼石油之後的新戰略資源，一場“AI版的新工業化”正加速展開。HUMAIN的計畫是：2026年投產首批100兆瓦資料中心，2030年前將總規模拉升至1.9吉瓦。這個體量意味著什麼？OpenAI和微軟正在推進的“Stargate”算力計畫，到2030年的目標是約4.5吉瓦。換句話說，沙烏地阿拉伯一國就打算做到全球頂尖AI超級算力的三分之一規模。可見，中東正在崛起為全球AI計算的新高地。黃仁勳將這樣的超級資料中心稱為“AI工廠”——即輸出“智能”的新型工廠，而不再只是儲存和處理資料的傳統機房。在他看來，未來的AI超級算力中心就像工業時代的大型工廠流水線，源源不斷地產出訓練好的AI模型和即時生成的內容。與工業革命的工廠把原材料變成商品類似，“AI工廠”是把海量資料和演算法轉化為可用的智能成果。這種比喻形象地揭示了AI時代計算範式的轉變：資料中心的使命正從提供通用計算，轉向大規模生產AI模型與內容。黃仁勳表示，生成式計算（即通過AI模型生成文字、圖像等內容的新型計算模式）正在取代過去主導網際網路的推薦演算法模式，成為驅動算力需求暴增的核心因素。例如，大模型的內容生成、海量資料的處理，都需要遠超以往的計算能力，倒逼全球科技公司建設自有的GPU超級計算叢集。這場由生成式AI引發的算力競賽，使得“AI工廠”遍地開花：從美國的微軟、Google，到亞洲的韓國電信公司，再到中東的沙烏地阿拉伯、阿聯，各國各地都在興建屬於自己的AI超級中心。黃仁勳在不久前的GTC大會上就指出，“AI工廠”將成為新時代最重要的基礎設施之一。誰掌握了更多的AI算力工廠，誰就在這場新工業革命中佔據先機。在這一波AI基礎設施熱潮中，各類角色各顯神通。以HUMAIN為代表的新興市場參與者提供了資源和場地，願意投資建設本土的算力高地；Nvidia等晶片巨頭則提供關鍵的GPU硬體和軟體生態，黃仁勳甚至親自為沙烏地阿拉伯站台促成合作。除此之外，美國的AMD公司也已經宣佈與HUMAIN合作，尋求分享沙烏地阿拉伯算力建設的蛋糕；老牌晶片廠商英特爾的CEO近期亦造訪利雅德，探討在半導體和AI領域的合作機會。圍繞中東這一方興未艾的AI“新基建”高地，產業鏈上下游的玩家紛紛湧入：從晶片設計、雲服務到資料中心營運，各路巨頭與當地資本展開合作競合，共同打造面向未來的AI算力網路。AI是否有泡沫？人工智慧領域的狂熱發展也引發了一個尖銳的問題：這一切會不會只是另一場泡沫？在論壇上被問及美國是否正陷入“AI泡沫”時，黃仁勳並未直接給出肯定或否定的答案，而是從技術趨勢的角度進行了剖析。他指出要理解當前AI熱潮，必須從“第一性原理”出發，看清計算產業正在發生的根本變化。他隨即給出了支撐AI高速發展的“三大要素”：其一，資料洪流的處理需求。如今全球每年用於處理原始資料（如姓名、財務資訊等）的計算量龐大，耗費數千億美元，而這些資料處理很多與AI無關。傳統CPU已無法高效應對如此規模的資料洪流，推動全行業轉向平行加速計算，這是AI熱潮的基礎之一。其二，生成式AI取代推薦系統。過去15年中，網際網路主要依賴“推薦演算法”來篩選資訊（決定社交媒體推送、廣告投放、內容推薦等）。而近年來崛起的生成式AI開始替代舊有的推薦模式：無論是聊天對話、內容創作，還是更智能的搜尋，這些生成式計算任務都需要大規模的GPU算力支援，遠超以往的需求。大量網際網路公司因此投入巨資打造用於資料處理和生成式AI的GPU叢集。其三，自主智能體的興起。新一代“Agentic AI”（自主智能體）開始登上舞台，如馬斯克推出的Grok類GPT-4聊天機器人、OpenAI的高級模型、GoogleGemini等。這些更具主動性和決策能力的AI模型疊加在既有的技術層之上，進一步推高了算力需求。它們的出現建立在從CPU到GPU的算力範式轉換之上，是大勢所趨的延續。通過上述分析，黃仁勳得出的結論是：當前市場對AI算力的巨大需求“並沒有想像中那麼誇張，而且這一切都是有充分理由的”。換言之，在他看來AI熱潮並非空中樓閣，而是建立在計算技術長期演進和真實需求增長的基礎上。他傾向於認為眼下的熱潮有別於上世紀末的網路泡沫，AI的需求是真實且可持續的。然而，正如歷史經驗所示，即便是最革命性的技術浪潮，也難免經歷炒作過熱與理性回呼的反覆。AI領域目前的高歌猛進，確實夾雜著某些過度狂熱的苗頭：資本市場對“AI概念股”的追捧達到炙熱，不少缺乏核心技術的公司搭車“AI”概念虛抬估值，讓人聯想起2000年網際網路泡沫中雞犬升天的情景。馬斯克所描繪的無人工作烏托邦，也被一些評論者批評為過於天真——效率的提升並不自動等於財富的公平分配。如果沒有配套的社會政策，即使機器人創造了巨大財富，普通人未必真的能無憂無慮地享受生活。這種技術與社會之間的落差，提醒我們對AI前景既要有熱情，也不能失去審慎。或許正如黃仁勳所言，AI帶來的變革是真實的，但對待短期內的狂熱我們需要冷靜。真正決定勝負的，是踏實落地的創新和持續、長久的價值創造。中沙AI合作的機遇與風險在美國公司大舉湧入中東之前，中資企業就早已開始佈局沙烏地阿拉伯的資訊化建設。不少沙烏地阿拉伯現有的資料中心項目背後就有中國企業參與——在2024年以前，沙烏地阿拉伯多數新建的資料中心都是通過與中國的合作落地的。華為和阿里巴巴等公司相繼進入沙烏地阿拉伯市場提供雲服務和技術方案，騰訊雲也在2025年宣佈將在沙烏地阿拉伯建設其在中東地區的首座資料中心。這些早期合作為沙烏地阿拉伯的數字基礎打下了基礎，證明中沙在AI領域攜手的可行性是很高的。中國企業在通訊基礎設施、雲端運算部署方面經驗豐富，加上成本競爭力強，對於沙烏地阿拉伯這樣的新興市場具有很大吸引力。沙烏地阿拉伯方面也樂於引入多元夥伴，以避免對單一國家技術過度依賴，在“向東看”的戰略下，中國被視為值得信賴的技術和投資來源之一。近年來沙烏地阿拉伯不僅與中國在5G、電網等領域合作密切，其主權基金還對中國的AI創業公司進行了大額投資，例如參與了清華孵化的大模型公司智譜AI的融資。然而，中沙在AI上的合作前景也面臨諸多風險與挑戰。首當其衝的是地緣政治因素。美國對於敏感技術外流的警惕，可能成為橫亙在中沙技術合作之間的一道高牆。華盛頓已經在近兩年進一步收緊了對高端AI晶片出口中東國家的管制，擔心沙烏地阿拉伯與他國的合作成為敏感技術外流的管道。對於中國企業而言，即使沙烏地阿拉伯市場充滿機遇，也不得不考慮美國可能的制裁壓力以及技術標準體系的差異。此外，技術差距也是現實挑戰之一。沙烏地阿拉伯對尖端AI晶片和大模型演算法的需求迫切，而目前這方面的供應商主要來自美國。這意味著，中沙AI合作在高性能計算層面可能不得不繞道而行，聚焦於中國擅長的應用層和系統整合層面，例如聯合開發麵向中東市場的AI應用、利用中國在電信和雲基礎設施的優勢為沙烏地阿拉伯打造定製化解決方案等，但這樣的合作路徑在影響力和規模上或許不及美沙合作來得直接。美方借助矽谷巨頭和資本力量，通過商業投資和技術輸出快速搶佔中東AI高地；而中方更多是通過長期的基礎設施投入和政府間合作穩步推進。從短期看，美國企業憑藉前沿技術和財力優勢佔據上風，但從長期看，中國在中東的影響力根基深厚，雙方在沙烏地阿拉伯乃至整個中東的AI競賽更像是一場拉鋸戰。沙烏地阿拉伯則巧妙地在兩者間尋求平衡——既希望引進美國最頂尖的晶片和AI技術，也歡迎中國夥伴為其數位化轉型添磚加瓦。對於沙烏地阿拉伯而言，理想的狀況是“兩邊通吃”：既融入美國主導的前沿AI生態，又保持與中國的創新合作，以保持自身利益最大化。結語馬斯克和黃仁勳在這場對談中描繪的未來，既令人好奇又使人深思。馬斯克有著充滿烏托邦色彩的願景——技術進步帶來物質極大豐富，“錢”不再是問題，“工作”也淪為可有可無的消遣。黃仁勳則強調技術對現實的重塑——AI讓每個人的工作內容發生改變，但勤奮和創造依然是社會進步的基石。他們的兩種視角折射出人類面對AI時代的不同心態：樂觀者相信我們正走向不需為生計發愁的新時代，謹慎者則提醒我們變革來臨也需理性以對。錢真的會消失嗎？我們還需要工作嗎？這不僅是馬斯克拋給黃仁勳的問題，更是AI革命拋給全人類的問題。在可以預見的未來裡，人工智慧將深刻介入經濟和生活的方方面面。我們每個人都身處這場巨變之中，無法置身事外。與其恐懼未知，不如主動思考、擁抱變化。在技術突飛猛進的當下，保持對人類價值和社會公平的審視尤為可貴。也許最終，“錢”和“工作”的意義都將被重新定義。 (融中財經)

在全球首富馬斯克構想的未來裡，人類將無需工作、也無需金錢，貧困也將不復存在。在周三的美沙投資論壇上，馬斯克與輝達首席執行官黃仁勳共同出席了一場關於人工智慧（AI）的小組討論。馬斯克在這場討論中表示，得益於人工智慧，金錢將 “失去意義”。“電力和物質等資源仍然存在限制。” 馬斯克表示，“但我認為，貨幣終有一天會失去意義。”馬斯克提到了科幻作家伊恩·班克斯的作品，班克斯在1987年至2012年間創作了《文明》系列小說。他指出，這些書有助於瞭解“人工智慧未來是什麼樣子”。馬斯克還談及工作的終結，稱未來工作將成為 “可選項”，就像 “運動或玩電子遊戲” 一樣。他用園藝類比未來的工作形態。“在自家後院種菜其實麻煩得多，但有些人還是會這麼做，因為他們喜歡種菜。”他稱，“未來的工作就是這樣：可根據自身意願選擇。”在過去幾個月裡，馬斯克曾多次分享他對人工智慧未來的願景。這其中包括消除貧困——他在近期的一場投資者會議上就提到了這一點。“人們常說要消除貧困、讓每個人都能享受到優質醫療，”馬斯克在本月早些時候的股東大會上表示。“實現這一目標其實只有一條路，那就是使用柯博文機器人。”今年10月，馬斯克在接受採訪時表示，當人工智慧和機器人技術（比如特斯拉的柯博文機器人）取代所有工作、讓金錢失去意義後，政府應該發放全民收入。他強調，這種收入不應只是全民基本收入，而應是全民高收入。在說完金錢未來將失去意義後，馬斯克還跟同台的黃仁勳打趣了一番。“順便提一句，輝達今天要開財報電話會議，”馬斯克調侃道。輝達定於周三美股盤後公佈2026財年第三季度業績，財報直接關係到輝達的營收、利潤等核心財務資料，和當下的 “金錢利益” 緊密掛鉤。面對馬斯克這一巧妙銜接，黃仁勳也很機智地幽默回應：“反正貨幣都要沒用了……”。“乾杯，” 馬斯克回應道，隨後他笑著和黃仁勳用各自手中的普娜礦泉水瓶碰了碰杯，這段打趣讓現場氛圍變得十分輕鬆。 (財聯社AI daily)

橋水基金創始人雷·達利歐近期在財富全球論壇（Fortune Global Forum in Riyadh）上發出了一個值得關注的警告：美國經濟正在形成一種對頂層1%精英勞動力的“致命依賴”，而占人口大多數的底層60%正在生產力層面被“淘汰”。01 美國經濟 三重結構性撕裂要理解達利歐警告的嚴重性，我們要把美國拆成多個“美國”來看。達利歐所描述的，也正是一個內部已經高度分化、資料極具欺騙性的“拼合體”，這種內在的斷裂，我們可以通過三個相互關聯的維度進行觀察：第一個斷裂：生產力——問題根源一切都要從創造財富的能力——生產力說起——這道鴻溝是所有後續問題的根源。達利歐反覆強調一個觸目驚心的資料：約60%的美國成年人閱讀能力僅相當於或低於小學六年級水平。也就是說，在目前這樣一個由人工智慧、巨量資料和複雜資訊流驅動的現代經濟體中，超過一半的勞動力在知識經濟的主賽場上，幾乎不具備有效的競爭資格。圖源：US Census Bureau Employment (NAICS/SIC)這導致了兩個截然不同的經濟現實：一方面，是頂層約300萬人的“超級生產者”，他們主要集中在科技、金融和高端專業服務領域，貢獻了美國經濟增長的主要部分。他們不僅自身具備極高的“認知資本”，更重要的是，他們是新一輪技術革命（尤其是人工智慧）的創造者和使用者。人工智慧工具極大地放大了他們的生產力邊界，形成了一個“強者愈強”的正向反饋循環。另一方面，是佔勞動力主體（約60%）的龐大群體，他們的傳統技能在自動化浪潮面前迅速貶值。而且由於基礎教育和職業技能的缺失，他們無法跨越進入新經濟的門檻，其生產力增長長期停滯，對整體經濟的貢獻日益邊緣化。資料顯示，這一技能鴻溝每年給美國造成的GDP損失高達2.2兆美元。達利歐將這群人描述為“在經濟上越來越沒用”。雖然刺耳，但卻是事實：一個龐大的人口群體，正在與國家經濟增長的主引擎脫鉤。而這種由人力資本決定的生產力分化，也解釋了自上世紀70年代以來，即使美國的勞動生產率持續增長，但普通工人的實際時薪卻幾乎停滯不前的現象。第二個斷裂：財富——生產力分化的必然結果生產力上的巨大差異，無情地轉化為財富積累上的極端不平等。聯準會的金融帳戶資料顯示，這一趨勢在後疫情時代被急劇放大——截至2025年，美國最富有的0.1%家庭所擁有的財富，已經超過了最底層50%家庭財富總和的4.6倍。從2020年初到2025年中，頂層0.1%的家庭財富幾乎翻了一番，而底層50%的財富增長很大程度上被創紀錄的通貨膨脹所吞噬。法國經濟學家托馬斯·皮凱蒂在《21世紀資本論》中說到：當資本回報率（r）長期高於經濟增長率（g）時，財富會不可避免地向少數擁有資本的人集中。頂層精英的財富增長主要來源於股票、基金等金融資產的快速增值，而中下層民眾的財富則主要捆綁在升值緩慢（甚至在加息周期中貶值）的房產和被通膨侵蝕的儲蓄上。更危險的是，達利歐警告說，這種財富結構催生了的“依賴性風險”——美國經濟的消費引擎，正越來越依賴頂層少數人的支出。資料顯示，高收入群體的消費支出增長率遠超中低收入群體。這意味著，美國經濟的穩定性被捆綁在了一個極不穩定的基礎上——少數富人的消費信心和他們的資產負債表。一旦發生金融市場劇烈動盪，導致頂層資產大幅縮水，他們的消費收縮將迅速傳導至整個經濟，尤其對那些依賴高端消費的服務業、奢侈品行業造成毀滅性打擊，從而引發遠超其人口比例的連鎖反應。第三個斷裂：地理——經濟分層的空間投射生產力和財富的斷裂，最終對應到地理空間上。穆迪分析公司的州際經濟報告為這一現象提供了堅實的資料支撐：全美50個州中，有22個州實際上處於經濟衰退，13個州增長停滯，只有16個州在維持增長。然而，這16個州的增長也並非均衡的。絕大部分的經濟活力高度集中在少數幾個“超級都市圈”，如加州的矽谷、紐約的華爾街、德克薩斯的奧斯汀等。比如，自2019年以來，全美高達70%的AI領域風險投資都流向了舊金山灣區。而根據世邦魏理仕（CBRE）在2025年9月發佈的報告，從2024年中到2025年中，僅一年時間，美加地區擁有AI技能的科技工作者數量激增了超過50%，達到了51.7萬人。而舊金山灣區、紐約和西雅圖這三大都會區，就吸納了全美35%的AI專業人才。這些“繁榮孤島”吸引了全國乃至全球最頂尖的人才、資本和技術，其人均GDP和創新產出遙遙領先。與此形成鮮明對比的是廣闊的“鐵鏽地帶”、中西部農業州和南部農村地區，它們正在經歷長期的產業空心化、人口流失和經濟萎縮，成為一片“停滯海洋”。這種地理上的經濟隔離，是美國社會和政治極化的根本原因之一。生活在“繁榮孤島”和“停滯海洋”中的人們，不僅經濟狀況天差地別，他們接觸的資訊、擁有的機會、信奉的價值觀也日益分道揚鑣。當一個國家內部民眾的經濟體驗出現如此巨大的鴻溝時，任何關於國家整體利益的政治共識都將變得極其脆弱，社會信任的基石隨之瓦解。02 歷史與未來很多人認為達利歐不是理論家，但他的分析總是“有用”，部分原因是因為他總是將其分析框架置於一個宏大的歷史周期框架中。在他看來，美國當下面臨的內部斷裂，是歷史上所有帝國由盛轉衰的典型模式的重演。根據他的“大周期”理論，一個帝國的衰落通常由三大力量共同驅動：巨額的債務、劇烈的內部衝突（由財富和價值觀鴻溝引發）以及強大外部對手的崛起。達利歐的大周期理論美國目前正完美地契合這三個條件。超過35兆美元的國家債務已不堪重負；內部的政治極化和社會對立已到水火不容的地步；而在外部，一個強大的競爭對手正在多個領域發起挑戰。三重斷裂所構成的，正是一種慢性的、侵蝕國家根基的系統性風險。它使得美國經濟變得異常“脆弱”和缺乏“韌性”。一個健康的經濟體，其韌性來源於廣大的中產階級和底層民眾，他們是消費的主體，也是社會穩定的基石。而當這個基石被掏空，整個經濟結構就如同地基不穩的大廈，外表依然光鮮，卻經不起任何重大衝擊——無論是另一場金融危機、一場大規模的地緣政治衝突，還是一次嚴重的自然災害。經濟將失去自我修復的能力，任何外部壓力都可能導致其內部矛盾的瞬間激化，甚至引發社會秩序的崩潰。03 路線之爭那如何“開藥方”？不同的人有不同的立場與解決方案。達利歐：“工程師”方案達利歐的方案帶有明顯的務實主義和“工程師思維”色彩。他主張繞開意識形態爭論，採取“機械化”的改良措施。其核心思想是，承認並繼續依賴頂層1%的創新引擎，但必須通過有效手段“抬高”底層60%的“地板”，以修復經濟的平衡。具體措施包括：與生產力指標掛鉤的自動化稅收激勵、覆蓋全國的基礎技能（尤其是AI素養）再培訓計畫，以及鼓勵勞動力向高增長地區流動的政策。他堅決反對激進的財富再分配，認為這會損害頂層精英的創新積極性，無異於“殺死會下金蛋的鵝”。改革派：重塑權力與分配以諾貝爾經濟學獎得主約瑟夫·斯蒂格利茨(Joseph Eugene Stiglitz)為代表的經濟學家則認為，達利歐的診斷只觸及了症狀，卻迴避了病根。他們認為，問題的核心不是底層民眾的“技能缺陷”，而是過去四十年來，系統性的政策選擇（如大幅為富人減稅、放鬆金融監管、削弱工會力量）導致了權力和財富向上層過度集中。因此，解決方案必須是結構性的：推行更高額的累進稅和財富稅，加強對大公司的監管，重建工會力量，從而從根本上扭轉資本回報遠超勞動回報的局面。在他們看來，不觸動頂層的既得利益，任何旨在“抬高地板”的措施都只是杯水車薪。當然，在這兩種主流觀點之間，還存在著其他探索。例如，“全民基本收入”（UBI）的倡導者，比如Sam Altman就認為，在人工智慧時代，大規模的結構性失業不可避免，直接向民眾發放現金是維持社會穩定和基本消費需求的唯一有效途徑。而另一些偏保守派的學者則主張，問題的關鍵在於恢復“工作的尊嚴”，應通過產業政策引導製造業回流，創造更多中等技能的就業崗位，而非依賴福利體系。但，美國經濟的斷裂，究竟是一個可以通過最佳化和改良來修復的“技術性”問題，還是一個必須通過深刻的利益調整和權力再分配才能解決的“結構性”問題？對這個問題的探究，非常有價值。04 中國理解達利歐的警告及其背後的深刻分歧，對於中國的觀察者而言，也具有非同尋常的意義。首先，它提供了一個穿透宏觀資料迷霧、理解美國真實社會經濟狀況的分析框架。在評估美國市場、政策走向和社會穩定性時，需要擯棄單一整體的簡單化思維，而採用一種“分層”和“分地域”的精細化視角。其中，美國的“群島經濟”格局意味著投資機會和風險的高度集中。投資於那些“繁榮孤島”中的高科技、高增長領域可能回報豐厚，但同時也必須警惕，整個經濟體的脆弱性可能隨時引發系統性風險，導致資產價格的劇烈波動。對於依賴廣大中下層消費的行業，則需要對其長期增長潛力進行重新評估。更重要的是，美國面臨的挑戰具有普遍性。人工智慧革命所帶來的生產力革命，正在全球範圍內加劇技能和財富的分化。如何在一個技術加速變革的時代，建構一個更具包容性和韌性的經濟社會結構，防止社會因斷裂而失序，是所有國家都必須回答的時代命題…… (TOP創新區研究院)