算力增长与AI能力跃升 - 市场可能严重低估了2026年将出现的由算力指数级增长驱动的AI模型能力非线性飞跃 [5] - 多家美国大型语言模型开发商计划到2025年底将用于训练前沿模型的算力提升约10倍 [5] - 一个由Blackwell GPU组成的1000兆瓦数据中心算力将超过5000 exaFLOPs，远超美国政府算力略高于1 exaFLOP的"Frontier"超级计算机 [8] AI发展的关键不确定性 - AI发展面临的核心不确定性是"规模墙"，即投入海量算力后模型能力提升可能出现迅速递减的结果 [6] - 近期研究论文发现，在使用合成数据进行大规模训练时未观察到可预见的性能退化模式，暗示撞上"规模墙"的风险可能低于预期 [10] 资产价值重塑方向 - AI基础设施股，特别是能缓解数据中心增长瓶颈的公司，其价值可能大幅升值 [13] - AI竞赛加剧可能促使美国在关键矿产等领域加速"脱钩"，影响中美供应链 [14] - 拥有强大定价权的AI应用者能够将AI带来的效率提升转化为利润，预计为标普500指数创造13万亿至16万亿美元市值 [14] 长期看好的资产类别 - 无法被AI廉价复制的硬资产，如土地、能源和特定基础设施，其相对价值可能会上升 [15] - 物理稀缺性资产包括滨水地产、特定地理位置的土地、能源电力资产、交通基础设施、矿产和水资源 [18] - 监管稀缺性资产包括各种受保护的牌照和特许经营权，强大的专有数据和品牌也具备价值 [18]