AI時代誰賺走紅利？Daniel Gross的18項AGI預判

原文標題：The Remarkable AGI Trades of Daniel Gross

原文作者：@johncoogan

原文編譯：Peggy，BlockBeats

編者按：2024 年初，AI 仍處於狂熱與不確定並存的階段。當時，Daniel Gross 用一頁紙提出了 18 個關鍵問題：價值會流向哪裡？能源是否成為瓶頸？軟體工程師是否會被取代？國家之間的競爭格局將如何演變？

兩年後回顧，這些問題本身，比任何具體預測更具啟發性。AI 的收益確實高度集中於基礎設施層——英偉達成為最大贏家；能源與電力迅速躍升為新一輪戰略瓶頸；API 成本斷崖式下跌，同時算力需求、資本投入與地緣政治風險卻持續放大。

本文系統梳理 Gross 當年提出的核心命題，並結合 2024–2026 年間的真實產業演進逐一驗證。這不僅是一份關於 AI 投資邏輯的深度復盤，更是一張觀察技術革命如何重塑市場結構、全球供應鏈與權力版圖的實用路線圖。

以下為正文：

2024 年 1 月，時任 Safe Superintelligence 執行長、現為 Meta AI 產品負責人的 Daniel Gross 發表了一篇僅一頁的短文，題為《AGI Trades》。

文章未提供答案，而是以提問形式勾勒出 AGI 時代的關鍵變量。時隔兩年多再看，這些問題展現出驚人的前瞻性——它們精準錨定了真正推動價值重分配的核心力量。我們將依主題分類，重述其原始框架，並補充最新實證。

市場結構：價值究竟流向何方？

在後 AGI 時代，價值主要沉澱在哪一層？

答案已非常明確：基礎設施層。晶片、先進封裝、高壓電力設備、關鍵金屬（如銅）構成當前最堅實的價值護城河。

英偉達幾乎獨佔 AI 浪潮紅利——其營收從 2024 財年 609 億美元飆升至 2026 財年 2159 億美元，增長近三倍；市值由 1.2 兆美元暴漲至 4.4 兆美元，淨增 3.2 兆美元。相比之下，微軟 Azure 雖實現 40% 年增，股價同期僅上漲 4%；亞馬遜雲服務亦僅漲 30%。

就私募估值而言，OpenAI、Anthropic 與 xAI 合計新增市值約 1.4 兆美元，仍低於英偉達單一公司的市值增幅。這印證了「賣鏟子者」在淘金熱中最具確定性收益的規律。

銅是否長期被低估？

是的，且低估程度極深。2024 年 1 月銅價為每磅 3.75 美元，至 2026 年初突破歷史高點，達每磅 6.61 美元，累計上漲 76%。

單一英偉達 GB200 NVL72 機架即使用逾 5000 根銅線，拉直總長逾 2 英里；一座 100MW 數據中心耗銅約 3000 噸；全球 AI 數據中心年均銅消耗量估計達 50 萬噸。「銅是新石油」之說雖有誇張成分，但確反映其作為物理底座的不可替代性。

房地產與城市經濟：矽谷是否會衰落？

若 AI 可撰寫所有軟體，舊金山會否淪為「新底特律」？

恰恰相反——AI 正在拯救舊金山。辦公空間空置率由 2024 年初的 36.9% 下降至 2025 年中的 33.5%；OpenAI 擁有百萬平方英尺辦公面積；Anthropic 租下整棟 25 層大樓；Sierra 簽約 30 萬平方英尺。2025 年上半年，全美 78% 的 AI 風投資金仍湧向灣區。

儘管整體就業人數尚未恢復至疫情前水準，但房價穩健、街區更潔淨，城市活力未減反增。

AI 對財富不平等有何影響？

短期數據顯示雙軌分化：IMF 2025 年研究指出，AI 可能壓縮工資差距（因自動化高薪崗位），但加劇財富集中（資本回報向科技巨頭所有者傾斜）；OECD 數據則顯示，低技能崗位工資增速最快（組裝工 +11.6%），高技能崗位最慢（CEO +2.7%），但此現象或更多受最低工資政策驅動。

資本市場集中度持續升高：「七巨頭」（Mag7）佔標普 500 指數市值約 32%，貢獻 2025 年全指數約 42% 的總報酬；與此同時，OpenAI（1100 億美元）、Anthropic（300 億美元）等巨額融資，使極少數創辦人與早期投資者快速累積私人財富。

能源與數據中心：一場新時代的資源爭奪戰

若 AI 是能源競賽，哪些標的最值得佈局？

能源已成 AI 時代最成功投資主題之一。代表性個股表現如下：

• Vistra：+321%，2024 年標普 500 第二高漲幅（僅次 Palantir）
• Constellation Energy：自 ChatGPT 發布以來股價翻三倍
• NRG Energy：2025 年單年上漲約 95%
• Oklo：12 個月漲幅逾 700%

核能迎來重大轉機：

• 微軟簽署 160 億美元、20 年期購電協議（PPA），啟動三里島核電站復建
• Google 與 Kairos Power 合作部署 500MW 小型模組化反應爐（SMR）
• Meta 已簽訂總規模達 6.6GW 的核電採購合約

數據中心供應鏈中，哪一環節最難擴容十倍？

晶片端瓶頸在台積電 CoWoS（Chip-on-Wafer-on-Substrate）先進封裝產能；數據中心端最大制約則是電力變壓器：

• 平均交付週期接近 3 年
• 2025 年全球供應缺口達 30%
• 成本較 2020 年上漲 150%

這項已有百年歷史的技術，竟成為當今 AI 基建接入電網速度的關鍵閘門。

國家競爭：誰主導 AGI 時代的權力格局？

AI 競爭中的贏家與輸家？

美國毫無疑問是當前最大贏家。2024 年美國私人 AI 投資達 1090 億美元（中國僅 93 億美元）；2013 年以來累計投入 4700 億美元，超過其他國家總和；同年發布重要 AI 模型 40 個，中國為 15 個。AI 技術、資本、人才與政策四重優勢，正強化其全球中心地位。

印度 IT 外包業面臨何種衝擊？

衝擊已顯著浮現。2024–2025 年間，印度大型 IT 企業裁員約 5.8 萬人；而此前三年（2021–2023）該行業曾新增 36 萬員工。GPT-4 級別模型正逐步接管程式碼生成、測試與文件撰寫等標準化任務，傳統外包模式進入不可逆轉的轉型通道。

軟體工程師會像打字員一樣被淘汰嗎？

尚未全面取代，但職業結構加速分化：

• AI 工程師職位需求激增 143%
• 大型科技公司初級開發崗招聘減少 25%
• 實習機會縮減 30%

未來路徑趨於兩極：向上轉型為「AI 代理系統管理者」，或向下延伸至製造、物流等實體產業，擔任「懂 AI 的現場工程師」。

通膨與定價：AI 是通縮還是新一輪價格膨脹？

AI 是否具備通縮效應？首個信號在哪裡？

最清晰指標是 AI API 推理成本：

2022 年底：每百萬 token 約 20 美元

2025 年 12 月：降至 0.40 美元

三年內下降 50 倍，速度快於摩爾定律時代的算力成本下降曲線，亦超越寬頻帶寬降價速率。此一趨勢已開始滲透至客服、內容生成、程式輔助等廣泛服務領域，成為通縮的先行指標。

為何 API 價格暴跌，SaaS 收入卻持續成長？

關鍵在於「用量爆炸 × 定價權提升」：

• 單次 API 請求成本趨近於零 → 使用頻次呈指數級上升
• 企業客戶續約時普遍加收 20%–37%「AI 功能附加費」

結果是：單位服務成本下降，但總支出與商業價值同步攀升。這與個人電腦與互聯網普及初期高度相似——單品價格走低，整體市場規模卻高速擴張。

地緣政治：互連、製程與台海風險

互連（Interconnect）技術是否決定 AI 競爭上限？

是的，且重要性日益凸顯。在萬卡級 GPU 叢集中，30%–50% 的訓練時間消耗於晶片間通信，而非實際運算。例如：Google TPUv7 Ironwood 採用 3D torus 拓撲串接 9216 個晶片；Nvidia NVL72 以高速互連整合 72 顆 GPU。互連效率，直接定義大模型訓練的經濟性與可行性。

能否靠充沛能源彌補先進製程落後？

理論可行，現實受限。目前所有頂尖訓練晶片均採用 4nm 或 3nm 製程（Nvidia Blackwell、Google TPUv7、AWS Trainium3）。華為昇騰 910C（中芯國際 7nm）雖在推理端具競爭力，但訓練同等規模模型需更多晶片與更高能耗，最終觸及經濟性紅線。能源無法完全替代製程，只能緩解部分差距。

台海最可能的危機形態是什麼？

「海峽封鎖」是當前最現實情境。緊張情勢持續升級：

• 2024 年：中國舉行「聯合利劍-2024B」大規模軍演
• 2025 年：「正義使命 2025」動用逾百架軍機、13 艘軍艦
• 27 枚火箭自福建發射，其中 10 枚落入台灣毗連區

中國「十五五」規劃（2026–2030）首度將「和平統一」與「統一」分開表述，釋放政策語境調整訊號。與此同時，台積電加速海外布局：亞利桑那州晶圓廠群規劃共 8 座，未來有望承擔 30% 先進製程產能。然而，整個全球半導體供應鏈仍懸於極其脆弱的戰略平衡之上。

原文連結