文章核心观点 - 凯茜·伍德及其团队认为，以人工智能为代表的五大技术平台（人工智能、机器人、储能、多重测序、区块链）正同时演进并加速融合，推动一场“伟大加速”的结构性变革，当前仍处在这轮技术投资与生产率提升周期的非常早期阶段 [3][5][13][14] - 这一轮资本开支具有“基础设施级别”的性质，其占GDP的比重最终可能升至12%，远超历史上的铁路、汽车及科技电信泡沫时期，并将推动美国实际GDP增速向7%以上加速 [4][12][13] - 当前是历史上最重要的一轮创业窗口期，AI等新技术极大地降低了创业门槛并提升了生产效率，企业应“站在变化的一边”以抓住机遇 [5][18][22] AI发展现状与基础设施投资 - AI仍处在非常早期的阶段，科技与电信行业的资本开支占GDP比重已逼近上一轮泡沫高位，但当前驱动周期的GPU供不应求，正在被实打实地消耗，与当年大量光纤成为闲置“暗纤”有本质不同 [3][4][11] - 数据中心基础设施支出规模相比ChatGPT出现前已放大2.5倍，达到约5000亿美元，预计到2030年将增至每年1.4万亿美元 [5][17][18] - AI对软件行业具有“破坏性”，尤其冲击SaaS，未来软件市场增速在熊市和牛市情形下可能分别达到19%和54%，远高于过去5-10年约14%的年增速 [18] - 在公开市场，AI技术栈“平台即服务”层面的公司如Palantir是典型赢家，而许多“站在正确一侧”的软件公司如OpenAI尚未上市 [19] 生产率跃升与经济增长前景 - 五大创新平台（机器人、储能、人工智能、多重测序、区块链）的叠加与耦合是“伟大加速”的来源，可能推动全球实际GDP增速出现约2.5倍的台阶式跃升 [13][14][15] - 到2030年，美国实际GDP增速有机会向7%以上加速 [13] - 新技术应用带来极致人效，例如加密公司Tether去年实现了“人均5000万美元”的产出 [5][22] - 未来广告市场中可能有65%发生在“AI生成”空间，购物与电商中约25%由AI驱动 [20] 生物技术与AI融合 - 多组学、测序技术与人工智能、基因编辑工具如CRISPR的融合，正在推动生命科学进步 [24] - 癌症诊断窗口可提前至第一期甚至更早，通过血检即可实现 [24] - 药物研发成本未来4年左右可能从24亿美元系统性压缩至约7亿美元 [24] - 针对罕见病HAE的一次性“治愈”方案，其系统价值估算高达1100万美元，企业定价可能在300万美元左右 [24][25][26] 太空经济、区块链与分布式能源 - SpaceX在可重复使用火箭领域领先竞争对手至少10年，占据全球约三分之二的卫星发射市场和85%的入轨运载质量，并催生了“太空数据中心”等新应用场景 [28][29] - 区块链技术在数字世界确立了不可篡改的产权，是摆脱贫困的有效方式之一 [31][32] - 分布式能源方面，核电若未在1970年代中期被监管打断成本下降趋势，当前电力成本应比现在低约40% 核电重新规模化有望降低电价，并抵消AI数据中心对电网的新增负荷 [34] 自动驾驶与自动化物流 - 自动驾驶出租车市场正在诞生，特斯拉相对于Waymo的成本优势从之前估算的35%扩大至50% [37] - 测算显示，用自动驾驶车辆覆盖美国当前所有城市里程仅需2400万辆，不到美国汽车存量的10% [41] - 自动驾驶车辆的利用率可达50%到60%，远高于私人用车4%到5%的利用率 [42] - 到2030年，自动驾驶市场预计将推动约34万亿美元的市值规模，平台提供方将拿走大部分经济收益 [43][44] - 自动化物流方面，自动驾驶卡车可降低配送成本60% 无人机配送成本有望从目前DoorDash每单约15美元压至不到1美元，降幅超90% 目前每年已有400万次无人机配送，其中约一半由Zipline贡献 [45][46] 创业生态与市场影响 - 当前是历史上最重要的一轮创业窗口，创业者可直接利用ChatGPT等AI工具发现需求、设计产品并搭建生意，极大降低了创业门槛 [5][22] - ARK的研究填补了市场对前沿科技深度研究的缺口，其研究被许多初创公司引用在路演材料中 [48][49] - 市场可能加速整合，形成少数“超级龙头”格局，类似零售业的沃尔玛 在金融科技领域，摩根大通等传统巨头可能将新技术纳入体系并推动行业集中 [20]