AI驱动的经济增长 - ARK Invest预测，到2030年，由五大技术平台（机器人、能源存储、人工智能、区块链、多组学测序）融合驱动的全球真实GDP增速将超过7%，这将是IMF预测值的近两倍[4][6][10] - 这一增长具有去通胀甚至良性通缩的性质，因为技术融合将大幅降低商品和服务的成本，同时通过“杰文斯悖论”效应（价格下降刺激需求爆炸）推动经济活动规模扩张[6][29][32][51] - 传统GDP统计可能无法准确衡量技术革命创造的真实财富，例如AI治愈疾病会降低医疗支出从而拉低GDP，而机器人将大量未计酬的家庭劳动转化为付费服务，则会增加GDP[34][35][36] 人工智能基础设施与竞争 - AI推理成本正以每年99%的速度“坍塌”，趋近于零，这将催生对智能近乎无限的需求，并推动AI智能体（Agent）的广泛应用[28][38][43] - 中美AI发展路径呈现差异化：中国因获取受限而全面转向开源路线，并凭借庞大人口基数加速创新；美国则在应用层保持全球领先，但闭源模式可能拖慢整体创新速度[63][66][67][68][88] - OpenAI等前沿模型公司面临变现压力与竞争，例如计划收取每千次展示60美元的高额费用，但可能面临Google Gemini等依托强大现金流进行低价竞争的挑战[38][39] 自动驾驶与出行革命 - 自动驾驶出行系统（如Robotaxi）将彻底改变汽车产业，其极高的车辆利用率（14万辆车即可满足当前Uber 1%的城市出行里程）可能颠覆美国每年1500万辆新车销售的商业模式[37][38] - 自动驾驶可将每英里出行成本降至0.2美元，远低于传统出行方式，从而释放巨大的经济潜力[6] - Tesla凭借在车辆制造、AI芯片和数据的垂直整合能力，在Robotaxi赛道处于领先地位[6][113] 比特币与数字资产 - ARK Invest将比特币2030年的目标价上调至150万美元，其核心逻辑是比特币作为“数字黄金”的角色将因代际财富转移而强化，并在通胀和通缩环境下均能发挥对冲作用[6][90][91][98] - 稳定币在新兴市场的普及部分替代了比特币作为“财富没收保险”的功能，这可能使比特币长期目标价降低20-30万美元，但比特币与黄金的相关性及其在动荡地区（如伊朗）作为交易媒介和储值手段的采用，支撑了其增长前景[92][93][94][99] - 数字资产总市值有望增长至20万亿美元，相当于2010年美国股市总规模或当前美国经济体量，智能合约的扩张是关键技术驱动力[102][104] 能源转型与电力投资 - 为应对AI数据中心等带来的激增需求，预计全球电力领域累计投资将达10万亿美元[6] - 太阳能和电池成本持续下降，中国在太阳能新增装机容量上领先全球，同时中美都在积极发展核电，中国已拥有超过28座大型核反应堆[119] - 轨道数据中心成为能源供给新场景，太空中的太阳能板效率是地面的6倍，结合可复用火箭发射成本的大幅下降（SpaceX发射成本已从NASA航天飞机的6亿美元降至6000万美元），可能带来成本结构的颠覆性变化[19][20][28][121] 太空经济与轨道数据中心 - 可重复使用火箭与太空数据中心的融合正在创造新市场，每次累计产量翻倍可使火箭发射成本下降约20%以上[19] - 轨道数据中心能利用太空高效太阳能，并可能通过高度垂直整合（如自建晶圆厂）绕开地面半导体产业链的高额成本，实现GPU和电力成本的巨大下降[20] - 太空竞赛和监管环境的相对宽松可能加速这一进程，相关预测可能仍属保守[21] 未来公司与资本市场 - 颠覆式创新领域的资本回报在未来五年预计能达到35%的年化复合增长率，到2030年可能出现市值百万亿美元的公司[6][56][108] - Tesla被视为最具潜力的百万亿市值公司候选者，因其在电动汽车、自动驾驶、神经科学、航天、社交媒体等多个领域拥有独特且可融合的专有数据[108][109][111] - 传统IPO和M&A市场可能无法满足AI时代创新公司的流动性和资本需求，私募市场交易、二级市场出售或通过加密货币进行的ICO等新机制可能出现[104][106][107] 研究方法的变革 - 传统按行业划分的研究框架无法应对技术融合的浪潮，有效的研究需要按技术（如报告中涉及的15种技术）进行重构，并关注其跨行业的规模化扩散[15] - 主动投资的价值将回归，其核心在于开展面向未来五年的原创研究，理解世界如何被技术重塑，而非围绕传统基准进行微调[115][116] - AI正在深刻改变研究方式，使得研究规模和深度远超以往[8]