AI技术发展路径与行业共识 - 行业认知在2017-2025年间发生重大纠偏，从押注“白板智能体”转向认可大规模预训练是AI爆发的核心路径，Transformer架构和Scaling Laws是关键驱动力 [5][6] - 当前AI能力被视为“地板”而非“天花板”，未来所有开发都将建立在现有强大的认知底座之上，不再需要从更差的基础开始 [7] - 技术发展出现回归，人们再次构建智能体，但新智能体是建立在庞大预训练模型能力之上的，例如DeepMind的SIMA 2和Claude Code [6] 投资热潮与资本周期特征 - ChatGPT作为一个聊天机器人，意外引爆了全球数万亿美元级别的硬件和基础设施投入，投资逻辑反常 [9] - 应用层收入尚未兑现，资本开支已全面爆炸，传统软件公司被迫转型为资本密集型的硬件企业 [3][9] - 当前AI投资热潮与以往不同，资本支出周期极短，芯片每年迭代，数据中心可能几年后就无法承载新芯片，资产折旧会计处理面临挑战 [31] - 大量“在建工程”可能被用作会计手段，延迟资产折旧以保护利润，存在搁浅资产风险 [32] - 私人信贷对这场热潮的融资力度巨大，但存在显著的期限错配风险 [31] 行业竞争格局与商业模式 - AI领域的领先优势并不持久，行业不像“赢家通吃”的平台经济，而更像“高竞争领域”，Google、OpenAI、Anthropic等巨头轮流领先，格局随时可能反转 [3][9] - 人才流动、生态扩散和逆向工程迅速削弱任何单一实验室可能建立的壁垒 [9] - 生成式AI和LLM的运行成本高昂，利润模式不清晰，Google可能凭借成为运行成本最低的一方而赢得最终可能商品化的战争 [15] - 基础模型公司维持高利润率的前提是技术进步持续飞快，并最终实现自我复利的递归改进 [15] - 价值可能不会积累在生产者手中，而是流向客户，如果产业链上无人能赚取疯狂利润，但AI仍然是件大事 [39] 生产力提升与就业影响 - AI是否提升生产力缺乏可靠、可量化的指标，现有数据互相冲突，例如Anthropic调研用户自述效率提升50%，而METR研究显示使用编码工具使效率下降约20% [3][12] - 自我感觉的“爽”不代表真正提效，行业迫切需要可靠的生产力量化体系和精细化的“过程仪表盘” [3][12] - 尽管当前模型能力远超2017年预期，但尚未引发白领岗位大规模替代，因模型错误率、自我纠错弱、责任链复杂，难以无缝接入真实工作流 [3][17] - 编程成为AI大规模工业应用的先锋，因其具有相对“闭环”的属性，易于验证和部署 [21] - 更多行业需要构建验证与自动化闭环，才能释放真正的生产力潜力，预计程序员身上发生的事即将在更广泛的知识工作者身上发生 [3][22] 财务指标与资本回报风险 - 核心担忧在于资本回报率是否撑得住，需关注投资资本回报率、折旧周期和搁浅资产等财务结构性风险 [3] - 若终端AI收入增速远低于基础设施投入，可能出现庞大“在建工程”滞留 [3] - 英伟达利润的大约一半被与股票挂钩的薪酬抵消，若准确计入股权激励成本，利润率会低得多 [27] - 大型软件公司正变成资本密集型硬件公司，其投资资本回报率正在飞速下滑，这种趋势可能持续到2035年，长远将压低股价 [27][28] - 投资资本回报率的趋势是衡量公司剩余机会的关键指标，AI建设的支出最终必须获得高于投资成本的回报，否则没有经济价值增量 [28][29] 能源与基础设施瓶颈 - AI革命的最终瓶颈不是算法，而是能源，算力需求持续攀升，电力供应成为绝对硬约束 [3][53] - 真正限制AI广泛进入实体经济的，不是模型，而是“电从哪里来”，AI革命可能写在电网里，而不是写在代码里 [3] - 小型核电、独立电网、能源基础设施将决定AI发展的上限 [3] - 大规模AI数据中心是新型能源技术有用的试验客户，AI能源需求与核能技术的融合值得期待 [53] 未来关键观察指标与潜在变数 - 判断AI是否健康发展需关注五个关键变量：能力、效率、资本回报、产业闭环与能源供给 [3] - 改变看法的关键指标包括：AI应用收入是否能突破5000亿美元、前沿实验室收入是否突破1000亿美元、芯片使用寿命是否延长、持续学习是否被攻克、规模化是否遇到瓶颈等 [3][42][43][45] - 若“缩放撞墙”，即能力进步遇到根本性瓶颈，将对研究范式及AI经济产生深远影响 [45] - 若出现能提高分布式训练效率的技术突破，使得训练前沿模型不再需要庞大单一实体，将改变AI的政治经济格局，引发重大政策影响 [46] - 若“持续学习”问题得到解决，使AI能像共事六个月的老员工一样理解上下文，将是能力的巨大释放 [45] - 自主AI智能体在大型公司中取代数百万工作岗位，或应用层收入达到5000亿美元或更多，将促使观点重大重新校准 [42]