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居安思危

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01-23

我平仓了$微软(MSFT)$ ,今天居然这么强，卖飞了。既然卖飞了就算了吧，搞人心态，太磨人了，大盘已经到高位没必要再买了。[捂脸] [捂脸] [捂脸]

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2024-12-05

兄弟我卖的怎么样

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01-28

我开仓了$英伟达(NVDA)$ ,再补一部分，买！！！！坚定看多，不必惊恐。

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01-26

$英伟达(NVDA)$ 我认为没有影响，因为宣传远远脱离实际

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07-13 12:39

Replying to @可乐按钮:套牢盘这种东西有个锤子用，你看这个炒股就废了。//@可乐按钮:港股上方有套牢盘，美股上方有套牢盘吗

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01-28

我开仓了$英伟达(NVDA)$ ,尝试买入一部分，博一下反弹。另外为啥我每次买进去，立马短线就要走低，太恶心了吧[捂脸] [喷血] 每次都高买

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2024-11-27

$BOSS直聘(BZ)$ 当初赚了5%离场了，就再也不进了，现在反观当时决定正确。深层逻辑来讲：boss直聘没有护城河，智联招聘，实习僧，等等都可以瓜分市场份额。

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2024-12-19

我开仓了$微软(MSFT)$ ,不得不吐槽，微软今年是真垃圾，七巨头在7月份新高以后，又陆续新高，两个垫底的微软和谷歌，谷歌发布量子计算成果随后股价一路突破前高，就剩微软这个股，今年是真的太落后了

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02-18

建议：在左侧新增历史互动栏。这样更直观

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2024-11-08

$拼多多(PDD)$ [强] [强] [强]

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07-11

去年底不是说微软已经废了么，今年一堆鼓吹的

微软AI统治力再获验证，大摩Q2 CIO调查：Azure需求稳如磐石

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02-07

我平仓了$英伟达(NVDA)$ ,撤退

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01-22

我平仓了$微软(MSFT)$ ,我做的事日内t，微软这货就喜欢高开低走，重复一样的剧本，我感觉今天一样是高开低走，卖出一部分仓位，下次找机会补上，降一降成本吧！！

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07-10

木头姐也配叫股神嘛，不就是大韭菜。

“木头姐”最新专访：苹果、谷歌掉队！20万亿AI蛋糕正被马斯克、OpenAI瓜分

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07-02

预测的太保守了，和实际没啥差别啊。

抱歉，原内容已删除

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06-23

$洛克希德马丁(LMT)$ 好垃圾呀，战争发酵一周，股价还没开战之前的480高[喷血]

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05-28

外观太丑

苹果未来三年iPhone设计大变革：从新镜头布局到真全面屏创新

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02-01

我开仓了$英伟达(NVDA)$ ,再买点吧[得意]

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365的支出意向略有上升——55%的首席信息官表示未来12个月有意增加支出，而2023年第二季度为47%，2024年第二季度为46%——同时，长期来看，E3/E5套餐的组合转变对微软更为有利，表明用户正持续向更高的订阅层级转变，因为53%使用Office 365的首席信息官预计明年将使用E5(这是该行数据集中观察到的E5普及率的最高水平)，高于目前33%使用E5的首席信息官比例;</p><p>3)预计未来3年，与本地服务器相关产品的支出意向将下降1.3%，实际上这比典型的历史反馈要好，但低于2024年第二季度调查中0.7%的增长预期(这是该行调查中首次出现正增长预期)。</p><p><strong>微软人工智能支出意向：</strong>1)微软生成式人工智能套件的采用程度仍然很高，97%的首席信息官预计未来12个月内将利用微软的某种人工智能工具，这是自2023年第二季度首次提出该问题以来，该行调查中观察到的短期采用率的最高水平;</p><p>2)采用范围方面，计划使用的微软工具不仅总体有所增加，而且对于该行调查中列出的每一款产品(M365 Copilot、Azure OpenAI服务、GitHub Copilot、Security Copilot、Dynamics 365 Copilot、<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">Microsoft</a> Designer 和Viva Copilot)都是如此;</p><p>3)微软365 Copilot是微软不断增长的生成式人工智能产品套件中最受欢迎的解决方案，与之前几个时期的观察结果一致。展望未来，尽管相似比例的首席信息官表示未来12个月内有望使用某种微软人工智能工具，但从中期来看，对该产品组合的采用预期有所缓和。</p><p>最值得注意的是，微软365 Copilot的使用率预计将从短期的72%降至中期的43%，这凸显出该公司仍需证明该解决方案的投资回报率，以推动持久的采用，这可能也表明了对M365 Copilot存在一些不满，同样，Azure OpenAI服务的使用率预计将从短期的57%降至中期的35%，这可能意味着Azure人工智能服务面临的竞争加剧;</p><p>4)从M365 Copilot的普及率来看，首席信息官们预计未来12个月内将在其组织的31%的终端部署M365 Copilot，未来三年内将增至43%，高于2024年第四季度17%增至38%的预期;5)M365 Copilot之外的Copilot采用率大幅上升——与之前的调查相比，GitHub Copilot、Security Copilot、Dynamics 365 Copilot和Viva Copilot 的预期使用率都有显著增长。</p></body></html>","source":"stock_zhitongcaijing","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>微软AI统治力再获验证，大摩Q2 CIO调查：Azure需求稳如磐石</title>\n<style 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Copilot，高于第四季度的17%，这表明其普及率在不断提高。微软在极具吸引力的人工智能机遇中处于有利地位，仍是生成式人工智能领域的关键赢家。调查显示，首席信息官的支出意向相当稳定，环比基本未变，首席信息官们现在预计2025年IT预算增长率为同比增长3.6%，与第一季度相比下降了10个基点;2025年软件支出意向增长率为同比增长3.6%，与第一季度相比下降了18个基点。然而，微软不仅在核心支出意向方面保持领先地位，在生成式人工智能支出计划方面也占据优势。首席信息官们预计微软未来一年的支出增长率将达到6.3%，略低于该行2024年第四季度调查中的6.5%，尽管如此，微软仍然领先，67%的首席信息官还预计将增加对微软工具的净支出，这体现了该公司在人工智能领域的领先地位。该行仍然认为，Azure增长和每股收益增长的持续性未被充分认识到，在生成式人工智能市盈率方面亦是如此，因而维持增持评级。微软的核心支出意向：1)2025年第二季度，Azure的支出意向保持稳定——在目前使用或计划使用Azure的首席信息官中，57%预计未来12个月会增加支出，与2024年第二季度60%的首席信息官预计增加Azure支出的较高比例基本一致;2)Office 365的支出意向略有上升——55%的首席信息官表示未来12个月有意增加支出，而2023年第二季度为47%，2024年第二季度为46%——同时，长期来看，E3/E5套餐的组合转变对微软更为有利，表明用户正持续向更高的订阅层级转变，因为53%使用Office 365的首席信息官预计明年将使用E5(这是该行数据集中观察到的E5普及率的最高水平)，高于目前33%使用E5的首席信息官比例;3)预计未来3年，与本地服务器相关产品的支出意向将下降1.3%，实际上这比典型的历史反馈要好，但低于2024年第二季度调查中0.7%的增长预期(这是该行调查中首次出现正增长预期)。微软人工智能支出意向：1)微软生成式人工智能套件的采用程度仍然很高，97%的首席信息官预计未来12个月内将利用微软的某种人工智能工具，这是自2023年第二季度首次提出该问题以来，该行调查中观察到的短期采用率的最高水平;2)采用范围方面，计划使用的微软工具不仅总体有所增加，而且对于该行调查中列出的每一款产品(M365 Copilot、Azure OpenAI服务、GitHub Copilot、Security Copilot、Dynamics 365 Copilot、Microsoft Designer 和Viva Copilot)都是如此;3)微软365 Copilot是微软不断增长的生成式人工智能产品套件中最受欢迎的解决方案，与之前几个时期的观察结果一致。展望未来，尽管相似比例的首席信息官表示未来12个月内有望使用某种微软人工智能工具，但从中期来看，对该产品组合的采用预期有所缓和。最值得注意的是，微软365 Copilot的使用率预计将从短期的72%降至中期的43%，这凸显出该公司仍需证明该解决方案的投资回报率，以推动持久的采用，这可能也表明了对M365 Copilot存在一些不满，同样，Azure OpenAI服务的使用率预计将从短期的57%降至中期的35%，这可能意味着Azure人工智能服务面临的竞争加剧;4)从M365 Copilot的普及率来看，首席信息官们预计未来12个月内将在其组织的31%的终端部署M365 Copilot，未来三年内将增至43%，高于2024年第四季度17%增至38%的预期;5)M365 Copilot之外的Copilot采用率大幅上升——与之前的调查相比，GitHub Copilot、Security Copilot、Dynamics 365 Copilot和Viva Copilot 的预期使用率都有显著增长。","news_type":1,"symbols_score_info":{"MSFT":1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":145,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":455019111232280,"gmtCreate":1752106872489,"gmtModify":1752106874210,"author":{"id":"4157590666490952","authorId":"4157590666490952","name":"小新的蜡笔","avatar":"https://static.tigerbbs.com/b3b5335d96d98d07534b0a7e65600a12","crmLevel":3,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"authorIdStr":"4157590666490952","idStr":"4157590666490952"},"themes":[],"htmlText":"木头姐也配叫股神嘛，不就是大韭菜。","listText":"木头姐也配叫股神嘛，不就是大韭菜。","text":"木头姐也配叫股神嘛，不就是大韭菜。","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/455019111232280","repostId":"1160061787","repostType":2,"repost":{"id":"1160061787","kind":"news","pubTimestamp":1752039298,"share":"https://ttm.financial/m/news/1160061787?lang=&edition=full","pubTime":"2025-07-09 13:34","market":"us","language":"zh","title":"“木头姐”最新专访：苹果、谷歌掉队！20万亿AI蛋糕正被马斯克、OpenAI瓜分","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1160061787","media":"腾讯科技","summary":"马斯克为何成为“木头姐”眼中最确定的下注对象？安全性一旦超越人类，监管壁垒将迅速松动。以下为对话精华内容：方舟投资创始人、“木头姐”凯瑟琳·伍德AI三巨头争霸战：20万亿美元蛋糕怎么分？而xAI则凭借星链等渠道获得了强大的分发优势。这种细微的差异，恰恰是当前AI竞争中至关重要的因素。对于AI而言，其核心就是专有数据，这是真正的竞争优势。","content":"<html><head></head><body><p>7月9日消息，在最新一期播客节目《Bankless》中，美国知名投资人、方舟投资创始人、“木头姐”凯瑟琳·伍德（Catherine Wood）携方舟投资首席未来学家布雷特·温顿（Brett Winton），共同探讨了有望重塑未来经济的颠覆性技术。</p><p>这场思想碰撞中，他们描绘勾勒出一个价值超<strong>20万亿美元</strong>的技术版图，而埃隆·马斯克（Elon Musk）的商业帝国正处在这个变革风暴的中心。</p><p style=\"text-align: justify;\">从特斯拉自动驾驶出租车，到Neuralink脑机接口与星舰计划的跨界融合；从莱特定律预测的AI成本断崖式下跌，到OpenAI、xAI和Anthropic三巨头角逐的AI战场；再到SpaceX低成本发射催生的太空经济，这些技术正在形成前所未有的协同效应，共同推动人类迈向指数级增长的新纪元。方舟投资罕见地同时押注三大AI巨头，正是看中了这场技术融合将释放的惊人能量。</p><p style=\"text-align: justify;\">那么，当下这场技术浪潮究竟会释放着怎样的变量？马斯克为何成为“木头姐”眼中最确定的下注对象？我们试图从这场对话中提炼出值得关注的产业信号。这场对话的核心观点有：</p><ul style=\"\"><li><p style=\"text-align: justify;\">AI重塑操作系统格局，方舟投资押注OpenAI、xAI、Anthropic三强，苹果谷歌掉队，中国开源模型崛起，竞争进入模型+终端+算力整合时代。</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">“莱特定律”引发硬科技成本革命，生产规模翻倍会带动成本以固定比例下降，这在电动汽车、AI硬件等领域表现突出。</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">未来Robotaxi将出行成本可降至每英里小于0.5美元，商业模式从一次性卖车转向里程订阅，潜在市场达8–10万亿美元。安全性一旦超越人类，监管壁垒将迅速松动。</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">人形机器人难度比Robotaxi高10000倍，但容错空间更大。凭借自动驾驶积累的视觉-运动数据与通用芯片，特斯拉有望率先规模化，2030-2040年市场规模可能达到26万亿美元。</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">SpaceX的降维打击布局：星链打造全球通信基建，目标年收入2000-3000亿美元；火星计划倒逼材料、能源领域突破，实现对地球产业的技术反哺。</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">以下为对话精华内容：</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1fecbbe6170bde5521220ed9977fc239\" alt=\"方舟投资创始人、“木头姐”凯瑟琳·伍德\" title=\"方舟投资创始人、“木头姐”凯瑟琳·伍德\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"595\"/><span>方舟投资创始人、“木头姐”凯瑟琳·伍德</span></p><h2 id=\"id_1028629773\">AI三巨头争霸战：20万亿美元蛋糕怎么分？</h2><p style=\"text-align: justify;\"><strong>问： 你们投资了xAI、OpenAI和Anthropic，为什么选择这三家公司？这是否是为了应对AGI的风险？ </strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>伍德：</strong> 在风险投资领域，通常不会看到同一个基金同时投资这三家公司。但我们选择投资它们，因为我们认为这是一个“赢家通吃”的市场。对于这一市场来说，数据、分发速度和专有数据是关键。</p><p style=\"text-align: justify;\">与其他风险投资基金不同，我们没有在公司董事会中占据席位，这使得我们能够更加灵活地投资，而不会受到信息泄露的限制。我们相信，这三家公司在技术上处于领先地位，未来可能会脱颖而出。虽然未来可能会涌现更多专注于不同领域的语言模型并做得更好，但我们认为它们目前仍具有显著的竞争优势。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>温顿：</strong>从宏观层面来看，未来AI软件领域的投入中，部分资金将流向软件即服务（SaaS）公司，而这些公司的发展将带动底层基础模型和平台即服务（PaaS）公司的需求，最终又会影响基础设施即服务（IaaS）层。对于基础模型层，这将是一个价值约1.5万亿美元的市场，甚至可能接近2万亿美元。因此，根据我们的利润结构预测，整个市场的企业价值有可能达到15万亿到20万亿美元。</p><p style=\"text-align: justify;\">目前，这个领域竞争激烈，很难预测哪家公司会最终胜出。但可以肯定的是，ChatGPT在分发上占有巨大优势，OpenAI通过向终端用户提供更多的token，积累了大量数据，并且在产品上进行快速迭代。而xAI则凭借星链等渠道获得了强大的分发优势。随着xAI模型的不断改进，X平台上的信息价值也将不断提升，因此，xAI拥有独特的分发优势。</p><p style=\"text-align: justify;\">至于Anthropic，它的编码模型在全球范围内处于领先地位，并且与Cursor深度整合。可以说，这三家公司各自具备不同的竞争优势，最终我们预计，<strong>15万亿到20万亿美元的企业市场中，可能会有两到三家公司脱颖而出，我们希望能够持有这些公司的股份</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\">在这一动态变化的环境中，中国的开源模型也在迅速崛起，这些团队如何应对并进行垂直整合呢？OpenAI正在扩展其终端硬件设备，我推测xAI也会推出自己的终端设备，且目前xAI已经通过数据中心实现了垂直整合。尽管OpenAI在技术上具有强大的优势，但它缺乏面向消费者的分发渠道，除了ChatGPT之外，它没有社交网络的支持。而各家公司都在积极进行定位，市场竞争十分激烈。</p><p style=\"text-align: justify;\">相比之下，<strong>谷歌和苹果等科技巨头的AI布局目前看起来较为薄弱。尽管谷歌拥有世界顶级的AI研究人员，但他们似乎未能在搜索等核心领域取得突破。</strong>尤其是随着AI工具的崛起，搜索引擎的关注度逐渐转向由AI机器人来回答问题。谷歌是否能弥补这一缺口？可能，但未必能领先。而苹果的AI技术，尤其是Siri，几乎可以说是失败的。 </p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>伍德：</strong> 我现在主要聚焦在这两家公司。过去四年，我们一直在关注所谓的“科技六巨头”（Mag Six），但我们并不认为它们是最终的大赢家。特别是关注到苹果在自动驾驶领域的表现时，我们意识到，作为终极的移动设备，自动驾驶出租车本应该是苹果的重点。然而，尽管他们尝试过多次，但随着管理层的多次更换，<strong>苹果的AI战略似乎始终缺乏清晰的方向</strong>，最终我们认为他们并不知道如何在AI领域取得突破。</p><p style=\"text-align: justify;\">同样的情况也出现在谷歌身上。尽管谷歌拥有全球最顶尖的AI研究团队，大家普遍认为他们会在这一领域取得成功，但结果却并非如此。我们从实际经验中看到，像Anthropic这样的公司能够做出更加个性化的解决方案，而这一点正是谷歌所缺乏的。这种细微的差异，恰恰是当前AI竞争中至关重要的因素。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>温顿：在谈到基础模型的企业市场时，我们认为这是一个15万亿到20万亿美元的巨大机会</strong>。而根据输入输出计算方式的变化，我们实际上正在经历一场操作系统平台的过渡——这些AI模型本质上就是新的操作系统。像Cursor这样，依托这些模型的应用，或者ChatGPT、Deep Research等，都是OpenAI所构建的应用。当操作系统发生这种转型时，旧的操作系统通常很难适应这种变化。</p><p style=\"text-align: justify;\">这种转型有些像从桌面电脑到移动设备的过渡。例如，从IBM到微软的变化，在这个过渡发生时，IBM的股价几乎腰斩，而微软股价增长了10倍。再比如从鼠标到多点触控屏的转变，是微软过渡到iOS和苹果的过程，苹果最终主导了市场。如今，我们可以清晰地看到，我们正从多点触控过渡到自然语言输入，主要是通过语音和文字。因此，苹果当前的操作系统在这场变革中处于劣势。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>苹果所面临的困难在于，他们必须重新构建操作系统，以适应新的用户界面需求</strong>。如今他们的所有多点触控设置和额外控制菜单，都是基于老旧的界面系统设计的。要想真正适应这一变革，苹果需要从头开始，这也是他们在这场变革中很难取得领先的原因。</p><h2 id=\"id_1221396431\" style=\"text-align: left;\">你以为马斯克只是在造车？其实他在下一盘AI大棋</h2><p style=\"text-align: left;\"><strong>问：当今最热门的科技投资方向包括AI、机器人技术、大脑芯片、太空探索等，而马斯克似乎正处于这些领域交汇的中心，几乎谁也无法忽视他对这些行业的影响。你们认为马斯克成功的秘诀是什么？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>伍德：</strong>马斯克的影响力涵盖了多个领域。我认为这并非偶然，而是他独特才能的体现。他很早就意识到，未来不同的技术将发生融合，而AI将成为融合的核心。对于AI而言，其核心就是专有数据，这是真正的竞争优势。</p><p style=\"text-align: justify;\">以特斯拉为例，很多分析师认为它只是汽车制造商，但它实际上运营着地球上最大的AI项目。特斯拉囊括了机器人、能源存储和AI等技术，它们原本是独立发展的，但现在开始相互交织、相互推动。我们相信，随着自动驾驶出租车的发展，相关技术将迎来爆发式增长。</p><p style=\"text-align: justify;\">进入AI时代后，我们意识到，<strong>专有数据才是竞争优势的核心</strong>。马斯克已经积累了海量的关键数据。没有哪个人拥有像马斯克那样多的自动驾驶出租车数据或机器人数据。我们每天都在“驾驶机器人”，只是以前我们从未意识到这一点。以我的Model 3和Model Y为例，我们驾驶汽车每天都在为它收集数据。</p><p style=\"text-align: justify;\">再看看X平台上的数据流，也同样独一无二。至于Neuralink，你知道现在最重要的数据爆炸是什么吗？那就是“多组学”（Multi-Omics）数据，它整合了DNA、RNA和蛋白质等数据，旨在全面解析生物系统的复杂性。</p><p style=\"text-align: justify;\">而马斯克正专注于Neuralink和神经网络。你知道，AI是以大脑为模型的，而马斯克早就看到了这一点。再加上SpaceX，那又是另一条全新的数据轨道。所以，马斯克的成功秘诀就在于他对这些数据的深刻理解。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>温顿：</strong>马斯克无疑是那个能够看到各类技术融合的人。他独特的地方在于，他对拖延和懒惰是零容忍的。当技术飞速变化、工具尚不明确时，最重要的就是做大量实验。他逼迫团队不断推进，虽然其间可能会遇到失败，但在这样的技术变革时期，速度是帮助你发现下一步该怎么做的关键。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/971fa2294980ee3bd139c7daf4595012\" alt=\"方舟投资管理公司首席未来学家 温顿\" title=\"方舟投资管理公司首席未来学家 温顿\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"598\"/><span>方舟投资管理公司首席未来学家 温顿</span></p><p style=\"text-align: justify;\">在技术过渡期，垂直整合是主导策略，而马斯克显然完全掌握了这种方法。快速迭代也是至关重要的。因此，我们在Neuralink、SpaceX、特斯拉以及X/xAI都有投资。我们坚信他的产品开发哲学，通过不断快速迭代，最终能够改变世界。</p><p style=\"text-align: justify;\">马斯克的另一个超能力是，他愿意为了获得长期回报和实现使命而忍受短期的痛苦，对他的公司和投资者来说，这种痛苦最终会转化为巨大的回报。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>伍德：</strong>我想分享一个故事。我们来自传统的资产管理领域，这里不像风险投资那么宽容，失败是不被允许的，哪怕是微小的偏离目标，比如营业利润率低了30个基点，都会被视为灾难。而你看看马斯克，他的猎鹰9号火箭从最初的失败到最终成功，经历了七次甚至九次爆炸，但之后他几乎没有再经历过失败。如今，他几乎掌控了90%的商业卫星发射市场。</p><h2 id=\"id_489989911\" style=\"text-align: left;\">莱特定律来了！比摩尔定律更狠的“成本屠刀”</h2><p style=\"text-align: justify;\"><strong>问： 现在我们发现了一个新的规律——莱特定律。莱特定律指出，每当生产量翻倍，生产成本就会按固定百分比下降。你们能解释一下它的意义，以及在展望未来10年，面对这些新的范式转变时，为什么它会如此重要？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>伍德：</strong>当我们讨论半导体技术即将触及物理极限的问题时，布雷特突然有了一个灵感：“等等，这不仅仅是时间问题。根据摩尔定律，每18到24个月性能翻倍、成本不变，但这种规律太局限了。”他开始思考：“应该有一个更普适的规律，不仅仅依赖时间维度，毕竟世事难料。”接着，他将思路回溯到民航业的早期阶段，试图从历史中找到答案。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>温顿：</strong>莱特定律来源于西奥多·莱特（Theodore Wright）在研究飞机制造时的发现。他发现，每生产一架飞机，成本会按固定比例下降。这个规律不仅适用于飞机生产，还涵盖了原材料的成本、原材料精炼的成本以及发动机制造成本，所有这些都呈现出类似的下降趋势。莱特因此认为，这个规律可以用来准确预测成本的下降趋势。</p><p style=\"text-align: justify;\">一个经典例子是锂电池。按照摩尔定律，电池的成本理应随着时间不断下降，但实际上这一规律并不完全适用。早期锂电池主要是用于笔记本电脑的大型电池，但后来应用转向了智能手机的小型电池。因此，虽然电池的需求翻倍，但需求增幅逐渐减缓，导致电池的成本下降没有呈现传统的摩尔定律模式。</p><p style=\"text-align: justify;\">再看2014或2015年，美国能源信息署（EIA）曾预测，到2050年，电动汽车年销量将只有20万辆左右，增长缓慢，这完全基于过时的电池成本下降预期。莱特定律恰好为我们提供了解决这一问题的框架——它能更准确地预测随着生产规模的增加，成本如何持续下降，而不仅仅依赖历史数据。</p><p style=\"text-align: justify;\">最初，很多人认为电动汽车市场只是一个小众市场，吸引的是环保意识强的消费者，他们愿意为性能较低的产品付出更多代价。但事实证明，一旦电动汽车进入市场，尤其是那些高性能、受欢迎的车型，它们对电池的需求迅速激增，从而推动了电池生产的变革。</p><p style=\"text-align: justify;\">举个例子，当特斯拉Model S推出时，不仅销量大增，它还成为了一款高性能车型。这直接推动了电池生产的曲线变化，促使电池成本开始下降。若按摩尔定律看，电池似乎是一个成熟技术，成本下降缓慢，但根据莱特定律，随着特斯拉等大规模电动车型的推出，对电池的需求急剧增长，从而推动了成本的下降。</p><p style=\"text-align: justify;\">这表明，通过关注未来技术的单位经济学及需求潜力，我们可以预测这些技术的成本将变得多么低廉。我们将这一原理推广到其他技术领域。例如，你可以回顾福特Model T前十年的表现，通过每马力的成本预测内燃机汽车的成本，误差范围在20%以内。今天，这一误差已超过100%。</p><p style=\"text-align: justify;\">如果你查看技术发展的前十年，能够相对准确地预测汽车成本。所以，拥有中长期视角去理解和估算一项技术的意义及其对未来消费者的价值，这就是我们如何应用莱特定律的方式。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>伍德：</strong>莱特定律不同于传统的摩尔定律，后者假设技术每年按固定速度进步。而莱特定律表明，每当生产量翻倍，成本就会按固定百分比下降，正是这种规律推动了电动汽车成本的下降。</p><p style=\"text-align: justify;\">例如，在电动汽车领域，每当电池生产翻倍一次，成本就会下降28%；在工业机器人领域，这一比例是50%；如果你将它应用于DNA短读序列，成本会下降40%。在AI领域，硬件与软件的结合也使得成本下降达到48%。</p><p style=\"text-align: justify;\">更为惊人的是，AI领域的训练成本每年下降70%，推理成本的下降幅度甚至可能达到98%。这一现象证明了莱特定律的强大预测能力——通过技术迭代和生产规模的扩大，成本逐渐降低，产生了更大的经济效益。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>温顿： </strong>对于AI来说，<strong>核心问题是专门用于AI训练的计算单元</strong>。因此，埃隆·马斯克、山姆·奥尔曼和谷歌投入大量资金建设这些训练集群，通过工程方法提升效率，再加上软件架构上的进步，最终使得交付给客户的成本大幅下降。</p><h2 id=\"id_375982727\" style=\"text-align: left;\">ChatGPT只是开胃菜 AI即将引爆10万亿级生产力核爆</h2><p style=\"text-align: justify;\"><strong>问：以OpenAI的ChatGPT为例，它似乎突然出现在公众视野中，短时间内就达到了1亿用户。一个AI聊天机器人，怎么会如此迅速地获得这么大规模的关注？以此为例，你如何预测技术的累积需求，并看待成本的降低？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>温顿：</strong>我想强调的是，AI是目前所有技术中最具融合性的技术。可以说，语言模型和多模态模型的进步，不仅影响了自动驾驶出租车，还逐步渗透到更复杂的人形机器人，甚至生物学领域。所以，实际上，我们当前的AI模型，主要集中在提高知识工作者的生产力，尤其是语言模型和相关应用领域。</p><p style=\"text-align: justify;\">关于成本下降的预测，首先我们需要看这些技术如何提升知识工作者的生产力。假设我是一名分析师，负责对生物技术资产进行估值。传统上，这可能需要助理花费一周的时间来准备报告，但现在我可以直接用GPT模型，在20分钟内获得一份完整的报告，极大地提高了工作效率。因此，我能够以更低的成本，完成本来需要助理花费一周的工作。</p><p style=\"text-align: justify;\">又比如，在客服热线中，市场上已有AI语音助手取代了人工客服，处理客户咨询。与其花钱雇佣人工客服，我们可以用更少的资金提供更多的客户支持。</p><p style=\"text-align: justify;\">从整体来看，<strong>预计到2030年，知识岗位的工资支出将超过10万亿美元，而我们目前每年花费约30万亿美元</strong>。基于这些假设，我们预测AI软件的市场规模将达到万亿美元级别。这些资金将用于生成各种“token”，如更好的客户支持、更高效的分析、更具创意的文案、更定制化的广告等，推动整体生产力的提升。</p><p style=\"text-align: justify;\">由此可以预见，AI技术的成本将在未来五年内大幅下降，而其性能可能提升100倍至1000倍。</p><h2 id=\"id_1362624562\">X与xAI合并为对抗OpenAI</h2><p style=\"text-align: justify;\"><strong>问：你们现在似乎在押注OpenAI、Anthropic和xAI，而xAI已经与X合并。那他们的AI战略是什么？ </strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>温顿：</strong>你可以把X看作是一个数据平台，以及一个实时执行环境，用来构建强大的AI。如果你看看Reddit如何将其数据货币化，X的数据每年的价值大约为15亿美元。所以，通过整合后，他们的效率更高。xAI曾经有一定的数据访问权限，但它们之间有着协议上的分隔——比如分配和分销方面。这意味着如果xAI要做一些增量性的事情，就需要重新谈判协议。通过合并，两个实体能消除这种摩擦，从而提升整体效率。</p><p style=\"text-align: justify;\">X本身就是一个非常强大的平台，从某种程度上来说，它类似于全球所有报纸的集合，同时又能根据个人需求定制新闻。因此，X未来的发展方向是成为一个金融超级应用，能够买卖和持有任何东西，并实现资源转移。信息传输实际上和货币传输并没有太大区别，尤其是在数字货币的背景下。这为xAI提供了一个执行环境，让它的智能体得以运行。 </p><p style=\"text-align: justify;\">从马斯克的视角来看，X的出发点是追求信息的真实性。X的使命和xAI的使命是一致的——都在寻找真相。因此，X可以被视作一个信息平台，旨在揭示真相，而xAI则专注于通过AI来揭示真相。xAI显然在与OpenAI竞争，后者的ChatGPT平台拥有数亿活跃用户。那么，通过xAI与X的合作，xAI就能接触到更广泛的用户群体，从而获得数据优势。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>伍德：</strong>我们可以看看Grok的表现，其性能在2月份出现了“曲棍球棒”形状的暴增，达到了OpenAI推理模型03-Pro的水平。我们一直在问，为什么Grok会这么快追赶上，明明它起步较晚？其中一个我们认为的答案是“训练集群”。它们都在孟菲斯（美国田纳西州的一座城市），所以延迟问题不大。我们觉得这个因素可能很重要。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>温顿：</strong>正如马斯克所说，他们需要10万颗GPU都放在同一个地方，以最有效的方式训练这个模型。因此，他会建造数据中心，并动员资源在四个月内完成，而不是那些第三方供应商承诺的18到24个月。可以想象一下，四个月和18到24个月的差异，对于AI来说就像间隔10年一样巨大。 </p><h2 id=\"id_3466795057\">人形机器人比自动驾驶难10000倍！未来5到15年内实现突破</h2><p style=\"text-align: justify;\"><strong>问：自动驾驶出租车本质上就是机器人，只是它们长得像汽车，配有四个轮子。你们能描述一下这个行业的现状和机遇吗？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>伍德：</strong>我们现在讨论的是“具身AI”，比如自动驾驶出租车和人形机器人等。我认为，地球上目前最大的AI项目无疑是自动驾驶出租车。短期来看，这无疑是一个巨大的机会。而在更远的未来，AI在医疗健康领域的应用将是最具深远影响的，尤其是在治愈疾病、加速新药研发和缩短上市时间等方面。我们预计，<strong>未来5到10年内，发现新药并推向市场的时间将大幅缩短，可能会减半</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\">在医疗领域，AI的潜力极为庞大。每个人的基因组中大约包含35到40万亿个细胞，而“单细胞测序”技术的出现正在极大地改变我们对疾病的诊断和治疗方式。这是AI与基因组学结合的一项巨大的突破，未来可能带来革命性的进展。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>温顿：</strong> 目前，很多人还没有见到自动驾驶出租车的大规模应用，因为他们没有亲眼见到像语言模型那样的广泛推广。但未来几年内，自动驾驶出租车的渗透率可能会迅速飙升，就像语言模型一样。如果你在美国买一辆新车，实际上你是买了“行驶里程套餐”，你支付的价格是每英里1美元或更多，基本上你购买的是一种出行选择权。而特斯拉的自动驾驶出租车服务，可以在每英里不到50美分的价格下提供服务，而且你根本不需要自己开车。</p><p style=\"text-align: justify;\">想象一下，这种出行方式会彻底改变大多数人的出行选择，谁还会选择买车呢？对于大部分人来说，拥有个人车辆将变得不再必要。</p><p style=\"text-align: justify;\">再看看美国或全球的行驶里程总量，过去特斯拉汽车的运营利润约为5000美元，而现在这些车可以在每年10万英里、每英里1美元的基础上运营。这使得特斯拉每辆车可以带来数万美元甚至更多的潜在收入，这将彻底改变特斯拉的商业模式。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>伍德：</strong>自动驾驶出租车的意义不仅仅在于节省时间和不需要司机，它还能拯救数以万计的生命。每年在美国，由人为错误导致的交通事故死亡人数达到4万，而全球的数字可能更高，超过120万。值得注意的是，超过80%的交通事故和死亡都是由人为错误引起的。而目前，Waymo和特斯拉在自动驾驶出租车的安全性方面，已经越来越接近人类司机的水平。</p><p style=\"text-align: justify;\">目前，美国司机大约每行驶70万英里就会发生一次事故。我们认为，特斯拉的自动驾驶出租车将在未来一两年内，达到这个水平，甚至会超过人类司机的安全性，达到两到三倍。到那时，监管机构不再有疑问，自动驾驶出租车将成为最安全的出行方式。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>温顿：</strong>自动驾驶出租车将极大地提升经济生产力，其影响力甚至超过蒸汽机带来的变革。它能够迅速普及并集中资源，从而大幅提高效率。如今，大多数人都浪费了大量时间充当“业余司机”，开车真的是一种巨大的时间浪费。每年，成千上万的人因交通事故丧命，而这些时间本可以用于更有意义的活动。</p><p style=\"text-align: justify;\">同样，我们每天的通勤时间也应引起重视，虽然它不被计入GDP统计，因为它被视作“业余时间”劳动。但一旦人们开始支付自动驾驶出租车的费用，这部分劳动将被纳入经济生产力的计算范畴，直接进入GDP的统计范围。这些节省下来的时间将会用于更具生产力的活动。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>伍德： </strong>未来几年内，全球的实际GDP增长将会加速，预计将达到7%。如果你是经济学家，可能会觉得这听起来很疯狂，因为人类历史上没有见过如此高的增长率。但如果你回顾上世纪初，电话、电力、内燃机的出现，使全球GDP的年增长率从大约0.5%跃升到3%，这个增长已经持续了125年。 </p><p style=\"text-align: justify;\">因此，从3%左右的全球实际GDP增长，跳跃到7%是完全可能的。<strong>我们现在有五个主要的创新平台正在快速发展：人工智能、机器人技术、储能技术、区块链技术和多组学基因测序技术，而这一切都在AI的推动下加速发展</strong>。所以，我们预计这次的增长将比上次更加迅猛。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>问： 特斯拉的远景不仅仅局限于汽车和自动驾驶，他们还在追求一项非常宏大的计划——人形机器人。特斯拉的擎天柱计划与自动驾驶出租车网络结合，似乎为他们提供了巨大的数据优势。你如何看待这个方向的未来机会？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>伍德：</strong>我们可以看到，这是三项关键技术的融合：机器人技术、能源存储和人工智能。马斯克曾说过，他认为特斯拉将成为全球人形机器人领域的领导者，而中国企业将占据第二到第十的位置，他们特别重视这个领域。</p><p style=\"text-align: justify;\">特斯拉通过自动驾驶技术积累的大量数据，将反向应用到人形机器人上，为他们提供了不可比拟的优势。这种技术的叠加效应让特斯拉在机器人领域的潜力巨大，尤其是他们在自动驾驶出租车网络的运营上，能够持续优化并提升数据的利用效率。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>温顿：</strong>说到人形机器人，实际上，由于人工智能的迅速发展，这项技术的实现时间大大提前了。原本我们预计，商业化的人形机器人会出现在2030年之后，但现在，凭借AI技术的进步，预计会在更短的时间内实现。尽管目前人形机器人还没有足够的实用性，它们大多数在工厂中只是作为展示，能够做一些简单的动作，比如捡东西等。但随着技术的进步，它们的实用性将逐渐增强。</p><p style=\"text-align: justify;\">人形机器人比自动驾驶出租车要困难10000倍。这是因为在驾驶中，你只需要做简单的操作：左转、右转、刹车或加速，而且车辆的传感器位置是固定的，环境也相对简单和标准化。然而，人形机器人面临的挑战要复杂得多。机器人必须能够处理多种动作，而且在移动时，传感器的视角和位置会发生变化。此外，机器人所处的环境通常并没有像车道标线那样为它提供明确的操作指引。这些问题使得人形机器人的开发变得极其复杂。</p><p style=\"text-align: justify;\">然而，机器人在容错性方面有巨大优势。比如说，在汽车事故中，一次碰撞往往会带来严重的后果，但如果是机器人发生碰撞，通常不会导致致命事故或灾难。所以，虽然人形机器人在开发上要困难很多，但它们的容错率可能比自动驾驶出租车高100倍。</p><p style=\"text-align: justify;\">对于特斯拉来说，他们的优势在于已经有了通用的芯片技术，这些技术同时适用于机器人和汽车，这使得他们能够将从车辆中获得的大量现实世界数据转化为机器人训练数据，进而提升机器人的能力。另外，特斯拉能够在自己的工厂里部署这些机器人来执行任务，这种内部需求也是一个非常重要的优势。 </p><p style=\"text-align: justify;\">总的来说，机器人市场和自动驾驶出租车市场的潜力都非常巨大。我们预计，<strong>未来5到10年内，自动驾驶出租车的全球市场将达到8到10万亿美元，其中约一半的市场份额将由网络提供商（如特斯拉或Waymo）占据</strong>。特斯拉无疑在这一领域处于领先地位。</p><p style=\"text-align: justify;\">至于人形机器人市场，其潜力更为庞大，预计将在未来5到15年内实现突破，市场规模可达26万亿美元。相比之下，全球GDP总量目前大约为130万亿美元。这意味着，自动驾驶出租车和人形机器人市场合起来的总规模，可以对全球经济产生巨大的影响，带来前所未有的机遇。</p><h2 id=\"id_1351264163\">Neuralink让盲人“看见”红外线，聋人“听到”次声波！</h2><p style=\"text-align: justify;\"><strong>问：现在有了Neuralink的脑机接口，通过这种大脑与机器的连接，未来我们能用心灵感应操控我们正在开发的人形机器人吗？ </strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>伍德：</strong>我有幸听取了Neuralink团队的讲解，实际上能亲身听到他们的讨论，我感觉非常荣幸。坦白说，有些地方真的是“哦天哪，必须亲自体验一下！”我个人已经迫不及待想看到这项技术的未来应用了。它的潜力实在让人惊叹。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>温顿：</strong>我觉得Neuralink不仅是一个技术公司，更是一个极具人性化的公司。它正帮助那些严重瘫痪或有沟通障碍的人重新获得生活的自由。目前，Neuralink正在将芯片植入到患者的手部运动皮层。想象一下，某个患者由于身体无法移动，想要写字却无法动手，但通过这个芯片，他可以用思想控制手的动作，甚至用思维来操控屏幕上的光标。</p><p style=\"text-align: justify;\">随着技术的不断发展，Neuralink的技术已经超越了初期的设想。比如，他们通过脑机接口突破了以前所有版本的输出速率记录，帮助一个严重瘫痪的患者重新获得运动能力。最初，他们只是集中在手部皮层的实验，但随着技术的完善，未来可能会涉及到语音皮层。这样，即使一个人的发声器官无法工作，他们依然能够通过大脑信号生成声音或文字，重新与世界沟通。</p><p style=\"text-align: justify;\">下一步，Neuralink不仅能读取大脑信号，还能向大脑写入信号。例如，耳蜗植入手术目前帮助失聪人士通过直接刺激听觉区域来“模拟”耳朵的功能。而Neuralink的目标是，让视觉信号进入盲人的大脑视觉中心，从而实现“看”的体验。甚至不止如此，盲人可能还会看到超常的视觉效果，比如红外线视图，或是通过摄像头看到原本无法看到的东西。</p><p style=\"text-align: justify;\">通过这种技术，某些人或许能够通过大脑与AI智能体实时交互，以接近“超能力”的方式与机器交流。而我们其他人，可能还需要依赖打字、说话等方式来进行交流。</p><p style=\"text-align: justify;\">令我觉得振奋的是，Neuralink未来还可能改变我们与世界的关系。假设Neuralink技术变得像激光眼手术一样普及、经济且便捷，那么或许有一天，普通人也可以选择去Neuralink中心进行“大脑升级”，比如我们可以通过芯片提升记忆、学习新技能，甚至“增强”我们的感官功能。</p><h2 id=\"id_4028436005\">SpaceX只是起点，太空基础设施正形成新的平台红利</h2><p style=\"text-align: justify;\"><strong>问：有人预测到2030年，SpaceX的估值将达到2.5万亿美元，这意味着SpaceX将在短短五年内成为全球估值最高的公司之一。为什么SpaceX如此成功，为什么它能达到如此高的估值？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>温顿：</strong>星链是SpaceX的独特资产，星舰的成功将对这一估值至关重要。星舰的关键在于它通过大规模提升火箭的运载能力，将每公斤发射到轨道的成本降低到100美元甚至更低。与过去几千美元每公斤的发射成本相比，这种降幅是革命性的。通过这种方式，SpaceX可以发射更多的卫星，并同时降低每颗卫星的使用费用，或者以相同成本提供更多的数据带宽。</p><p style=\"text-align: justify;\">更重要的是，星链并非传统的“本地化”服务，它是一个全球性的通信网络。这使得它能够与各国的互联网服务提供商（ISP）竞争，成为一个全球性的连接提供商。例如，类似于Netflix这样的大规模视频流服务，过去只能依赖各地的有线网络，而星链则可以突破这种地域限制，提供全球无缝连接的服务。</p><p style=\"text-align: justify;\">从收入角度来看，我们预计<strong>星链未来几年能达到2000亿到3000亿美元的年收入</strong>，因为它能为全球用户提供一种强有力的、可竞争的通信解决方案。随着卫星数量的增加，SpaceX的收入将呈指数增长，这些资金将直接投入到火星探索等长期任务中。</p><p style=\"text-align: justify;\">火星计划本身就为SpaceX带来了超越当下的远大前景。通过建设一个能够实现火星殖民地的公司，SpaceX不仅在地球上形成技术优势，更将为未来的太空探索和资源提取铺平道路。尽管从短期来看，SpaceX的现金流可能不会马上给投资者带来回报，但随着时间的推移，火星计划的潜力将逐渐显现。到2030年时，火星的影响可能还不显著，但到2040年，随着殖民计划的深入，火星的战略价值将不可忽视。</p><p style=\"text-align: justify;\">事实上，SpaceX的成功并不仅仅依赖于地球市场，它的技术核心本身就是为火星任务设计的。例如，SpaceX设计的星舰火箭，其巨大尺寸和可重复使用技术，正是为了能够承载和运送重型货物到火星上。这种设计优势让SpaceX能够在地球的航天市场中占据主导地位，因为它所研发的技术不仅有“外星级”的标准，反而为地球上的竞争提供了极大的技术优势。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>伍德：</strong> 火星任务的技术进步将带来一些我们无法预见的突破，比如材料科学的飞跃。这些进展在未来几十年会对地球上的各行各业产生深远的影响。这就是为什么火星殖民地对SpaceX来说至关重要的原因。它不仅是为火星做准备，同时也会反向推动地球上的技术革新。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>温顿：</strong>随着技术的不断进步，从火星向地球发射卫星的成本可能会变得比从地球发射更低。这是因为从火星发射卫星所需的能量远低于从地球发射卫星的能量消耗。因此，火星基地不仅为SpaceX提供了进入火星的能力，还能为地球市场带来竞争优势。如果未来涉及到像小行星采矿等资源提取任务，火星可能成为这些转型的基地，进而为SpaceX创造更大的商业价值。</p><p style=\"text-align: justify;\">从特斯拉的角度来看，SpaceX的火星任务也将带来极大的技术溢出效应。特别是，SpaceX将在火星上测试机器人技术。这些机器人在火星极端环境中的表现将为地球上的机器人开发提供重要数据和经验。这种在火星上进行的测试，能够加速机器人在地球上的应用和进步，使它们变得更加坚固和高效，适应更加复杂和艰难的地球环境。</p></body></html>","source":"lsy1580517846866","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" 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href=https://mp.weixin.qq.com/s/sLiaeiaX7cq0JEkEOicUIg><strong>腾讯科技</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>7月9日消息，在最新一期播客节目《Bankless》中，美国知名投资人、方舟投资创始人、“木头姐”凯瑟琳·伍德（Catherine Wood）携方舟投资首席未来学家布雷特·温顿（Brett Winton），共同探讨了有望重塑未来经济的颠覆性技术。这场思想碰撞中，他们描绘勾勒出一个价值超20万亿美元的技术版图，而埃隆·马斯克（Elon Musk）的商业帝国正处在这个变革风暴的中心。从特斯拉自动驾驶...</p>\n\n<a href=\"https://mp.weixin.qq.com/s/sLiaeiaX7cq0JEkEOicUIg\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/0fb0479ff67cd3a760cdce353bcb60ed","relate_stocks":{"AAPL":"苹果","TSLA":"特斯拉","GOOGL":"谷歌A"},"source_url":"https://mp.weixin.qq.com/s/sLiaeiaX7cq0JEkEOicUIg","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1160061787","content_text":"7月9日消息，在最新一期播客节目《Bankless》中，美国知名投资人、方舟投资创始人、“木头姐”凯瑟琳·伍德（Catherine Wood）携方舟投资首席未来学家布雷特·温顿（Brett Winton），共同探讨了有望重塑未来经济的颠覆性技术。这场思想碰撞中，他们描绘勾勒出一个价值超20万亿美元的技术版图，而埃隆·马斯克（Elon Musk）的商业帝国正处在这个变革风暴的中心。从特斯拉自动驾驶出租车，到Neuralink脑机接口与星舰计划的跨界融合；从莱特定律预测的AI成本断崖式下跌，到OpenAI、xAI和Anthropic三巨头角逐的AI战场；再到SpaceX低成本发射催生的太空经济，这些技术正在形成前所未有的协同效应，共同推动人类迈向指数级增长的新纪元。方舟投资罕见地同时押注三大AI巨头，正是看中了这场技术融合将释放的惊人能量。那么，当下这场技术浪潮究竟会释放着怎样的变量？马斯克为何成为“木头姐”眼中最确定的下注对象？我们试图从这场对话中提炼出值得关注的产业信号。这场对话的核心观点有：AI重塑操作系统格局，方舟投资押注OpenAI、xAI、Anthropic三强，苹果谷歌掉队，中国开源模型崛起，竞争进入模型+终端+算力整合时代。“莱特定律”引发硬科技成本革命，生产规模翻倍会带动成本以固定比例下降，这在电动汽车、AI硬件等领域表现突出。未来Robotaxi将出行成本可降至每英里小于0.5美元，商业模式从一次性卖车转向里程订阅，潜在市场达8–10万亿美元。安全性一旦超越人类，监管壁垒将迅速松动。人形机器人难度比Robotaxi高10000倍，但容错空间更大。凭借自动驾驶积累的视觉-运动数据与通用芯片，特斯拉有望率先规模化，2030-2040年市场规模可能达到26万亿美元。SpaceX的降维打击布局：星链打造全球通信基建，目标年收入2000-3000亿美元；火星计划倒逼材料、能源领域突破，实现对地球产业的技术反哺。以下为对话精华内容：方舟投资创始人、“木头姐”凯瑟琳·伍德AI三巨头争霸战：20万亿美元蛋糕怎么分？问： 你们投资了xAI、OpenAI和Anthropic，为什么选择这三家公司？这是否是为了应对AGI的风险？ 伍德： 在风险投资领域，通常不会看到同一个基金同时投资这三家公司。但我们选择投资它们，因为我们认为这是一个“赢家通吃”的市场。对于这一市场来说，数据、分发速度和专有数据是关键。与其他风险投资基金不同，我们没有在公司董事会中占据席位，这使得我们能够更加灵活地投资，而不会受到信息泄露的限制。我们相信，这三家公司在技术上处于领先地位，未来可能会脱颖而出。虽然未来可能会涌现更多专注于不同领域的语言模型并做得更好，但我们认为它们目前仍具有显著的竞争优势。温顿：从宏观层面来看，未来AI软件领域的投入中，部分资金将流向软件即服务（SaaS）公司，而这些公司的发展将带动底层基础模型和平台即服务（PaaS）公司的需求，最终又会影响基础设施即服务（IaaS）层。对于基础模型层，这将是一个价值约1.5万亿美元的市场，甚至可能接近2万亿美元。因此，根据我们的利润结构预测，整个市场的企业价值有可能达到15万亿到20万亿美元。目前，这个领域竞争激烈，很难预测哪家公司会最终胜出。但可以肯定的是，ChatGPT在分发上占有巨大优势，OpenAI通过向终端用户提供更多的token，积累了大量数据，并且在产品上进行快速迭代。而xAI则凭借星链等渠道获得了强大的分发优势。随着xAI模型的不断改进，X平台上的信息价值也将不断提升，因此，xAI拥有独特的分发优势。至于Anthropic，它的编码模型在全球范围内处于领先地位，并且与Cursor深度整合。可以说，这三家公司各自具备不同的竞争优势，最终我们预计，15万亿到20万亿美元的企业市场中，可能会有两到三家公司脱颖而出，我们希望能够持有这些公司的股份。在这一动态变化的环境中，中国的开源模型也在迅速崛起，这些团队如何应对并进行垂直整合呢？OpenAI正在扩展其终端硬件设备，我推测xAI也会推出自己的终端设备，且目前xAI已经通过数据中心实现了垂直整合。尽管OpenAI在技术上具有强大的优势，但它缺乏面向消费者的分发渠道，除了ChatGPT之外，它没有社交网络的支持。而各家公司都在积极进行定位，市场竞争十分激烈。相比之下，谷歌和苹果等科技巨头的AI布局目前看起来较为薄弱。尽管谷歌拥有世界顶级的AI研究人员，但他们似乎未能在搜索等核心领域取得突破。尤其是随着AI工具的崛起，搜索引擎的关注度逐渐转向由AI机器人来回答问题。谷歌是否能弥补这一缺口？可能，但未必能领先。而苹果的AI技术，尤其是Siri，几乎可以说是失败的。 伍德： 我现在主要聚焦在这两家公司。过去四年，我们一直在关注所谓的“科技六巨头”（Mag Six），但我们并不认为它们是最终的大赢家。特别是关注到苹果在自动驾驶领域的表现时，我们意识到，作为终极的移动设备，自动驾驶出租车本应该是苹果的重点。然而，尽管他们尝试过多次，但随着管理层的多次更换，苹果的AI战略似乎始终缺乏清晰的方向，最终我们认为他们并不知道如何在AI领域取得突破。同样的情况也出现在谷歌身上。尽管谷歌拥有全球最顶尖的AI研究团队，大家普遍认为他们会在这一领域取得成功，但结果却并非如此。我们从实际经验中看到，像Anthropic这样的公司能够做出更加个性化的解决方案，而这一点正是谷歌所缺乏的。这种细微的差异，恰恰是当前AI竞争中至关重要的因素。温顿：在谈到基础模型的企业市场时，我们认为这是一个15万亿到20万亿美元的巨大机会。而根据输入输出计算方式的变化，我们实际上正在经历一场操作系统平台的过渡——这些AI模型本质上就是新的操作系统。像Cursor这样，依托这些模型的应用，或者ChatGPT、Deep Research等，都是OpenAI所构建的应用。当操作系统发生这种转型时，旧的操作系统通常很难适应这种变化。这种转型有些像从桌面电脑到移动设备的过渡。例如，从IBM到微软的变化，在这个过渡发生时，IBM的股价几乎腰斩，而微软股价增长了10倍。再比如从鼠标到多点触控屏的转变，是微软过渡到iOS和苹果的过程，苹果最终主导了市场。如今，我们可以清晰地看到，我们正从多点触控过渡到自然语言输入，主要是通过语音和文字。因此，苹果当前的操作系统在这场变革中处于劣势。苹果所面临的困难在于，他们必须重新构建操作系统，以适应新的用户界面需求。如今他们的所有多点触控设置和额外控制菜单，都是基于老旧的界面系统设计的。要想真正适应这一变革，苹果需要从头开始，这也是他们在这场变革中很难取得领先的原因。你以为马斯克只是在造车？其实他在下一盘AI大棋问：当今最热门的科技投资方向包括AI、机器人技术、大脑芯片、太空探索等，而马斯克似乎正处于这些领域交汇的中心，几乎谁也无法忽视他对这些行业的影响。你们认为马斯克成功的秘诀是什么？伍德：马斯克的影响力涵盖了多个领域。我认为这并非偶然，而是他独特才能的体现。他很早就意识到，未来不同的技术将发生融合，而AI将成为融合的核心。对于AI而言，其核心就是专有数据，这是真正的竞争优势。以特斯拉为例，很多分析师认为它只是汽车制造商，但它实际上运营着地球上最大的AI项目。特斯拉囊括了机器人、能源存储和AI等技术，它们原本是独立发展的，但现在开始相互交织、相互推动。我们相信，随着自动驾驶出租车的发展，相关技术将迎来爆发式增长。进入AI时代后，我们意识到，专有数据才是竞争优势的核心。马斯克已经积累了海量的关键数据。没有哪个人拥有像马斯克那样多的自动驾驶出租车数据或机器人数据。我们每天都在“驾驶机器人”，只是以前我们从未意识到这一点。以我的Model 3和Model Y为例，我们驾驶汽车每天都在为它收集数据。再看看X平台上的数据流，也同样独一无二。至于Neuralink，你知道现在最重要的数据爆炸是什么吗？那就是“多组学”（Multi-Omics）数据，它整合了DNA、RNA和蛋白质等数据，旨在全面解析生物系统的复杂性。而马斯克正专注于Neuralink和神经网络。你知道，AI是以大脑为模型的，而马斯克早就看到了这一点。再加上SpaceX，那又是另一条全新的数据轨道。所以，马斯克的成功秘诀就在于他对这些数据的深刻理解。温顿：马斯克无疑是那个能够看到各类技术融合的人。他独特的地方在于，他对拖延和懒惰是零容忍的。当技术飞速变化、工具尚不明确时，最重要的就是做大量实验。他逼迫团队不断推进，虽然其间可能会遇到失败，但在这样的技术变革时期，速度是帮助你发现下一步该怎么做的关键。方舟投资管理公司首席未来学家 温顿在技术过渡期，垂直整合是主导策略，而马斯克显然完全掌握了这种方法。快速迭代也是至关重要的。因此，我们在Neuralink、SpaceX、特斯拉以及X/xAI都有投资。我们坚信他的产品开发哲学，通过不断快速迭代，最终能够改变世界。马斯克的另一个超能力是，他愿意为了获得长期回报和实现使命而忍受短期的痛苦，对他的公司和投资者来说，这种痛苦最终会转化为巨大的回报。伍德：我想分享一个故事。我们来自传统的资产管理领域，这里不像风险投资那么宽容，失败是不被允许的，哪怕是微小的偏离目标，比如营业利润率低了30个基点，都会被视为灾难。而你看看马斯克，他的猎鹰9号火箭从最初的失败到最终成功，经历了七次甚至九次爆炸，但之后他几乎没有再经历过失败。如今，他几乎掌控了90%的商业卫星发射市场。莱特定律来了！比摩尔定律更狠的“成本屠刀”问： 现在我们发现了一个新的规律——莱特定律。莱特定律指出，每当生产量翻倍，生产成本就会按固定百分比下降。你们能解释一下它的意义，以及在展望未来10年，面对这些新的范式转变时，为什么它会如此重要？伍德：当我们讨论半导体技术即将触及物理极限的问题时，布雷特突然有了一个灵感：“等等，这不仅仅是时间问题。根据摩尔定律，每18到24个月性能翻倍、成本不变，但这种规律太局限了。”他开始思考：“应该有一个更普适的规律，不仅仅依赖时间维度，毕竟世事难料。”接着，他将思路回溯到民航业的早期阶段，试图从历史中找到答案。温顿：莱特定律来源于西奥多·莱特（Theodore Wright）在研究飞机制造时的发现。他发现，每生产一架飞机，成本会按固定比例下降。这个规律不仅适用于飞机生产，还涵盖了原材料的成本、原材料精炼的成本以及发动机制造成本，所有这些都呈现出类似的下降趋势。莱特因此认为，这个规律可以用来准确预测成本的下降趋势。一个经典例子是锂电池。按照摩尔定律，电池的成本理应随着时间不断下降，但实际上这一规律并不完全适用。早期锂电池主要是用于笔记本电脑的大型电池，但后来应用转向了智能手机的小型电池。因此，虽然电池的需求翻倍，但需求增幅逐渐减缓，导致电池的成本下降没有呈现传统的摩尔定律模式。再看2014或2015年，美国能源信息署（EIA）曾预测，到2050年，电动汽车年销量将只有20万辆左右，增长缓慢，这完全基于过时的电池成本下降预期。莱特定律恰好为我们提供了解决这一问题的框架——它能更准确地预测随着生产规模的增加，成本如何持续下降，而不仅仅依赖历史数据。最初，很多人认为电动汽车市场只是一个小众市场，吸引的是环保意识强的消费者，他们愿意为性能较低的产品付出更多代价。但事实证明，一旦电动汽车进入市场，尤其是那些高性能、受欢迎的车型，它们对电池的需求迅速激增，从而推动了电池生产的变革。举个例子，当特斯拉Model S推出时，不仅销量大增，它还成为了一款高性能车型。这直接推动了电池生产的曲线变化，促使电池成本开始下降。若按摩尔定律看，电池似乎是一个成熟技术，成本下降缓慢，但根据莱特定律，随着特斯拉等大规模电动车型的推出，对电池的需求急剧增长，从而推动了成本的下降。这表明，通过关注未来技术的单位经济学及需求潜力，我们可以预测这些技术的成本将变得多么低廉。我们将这一原理推广到其他技术领域。例如，你可以回顾福特Model T前十年的表现，通过每马力的成本预测内燃机汽车的成本，误差范围在20%以内。今天，这一误差已超过100%。如果你查看技术发展的前十年，能够相对准确地预测汽车成本。所以，拥有中长期视角去理解和估算一项技术的意义及其对未来消费者的价值，这就是我们如何应用莱特定律的方式。伍德：莱特定律不同于传统的摩尔定律，后者假设技术每年按固定速度进步。而莱特定律表明，每当生产量翻倍，成本就会按固定百分比下降，正是这种规律推动了电动汽车成本的下降。例如，在电动汽车领域，每当电池生产翻倍一次，成本就会下降28%；在工业机器人领域，这一比例是50%；如果你将它应用于DNA短读序列，成本会下降40%。在AI领域，硬件与软件的结合也使得成本下降达到48%。更为惊人的是，AI领域的训练成本每年下降70%，推理成本的下降幅度甚至可能达到98%。这一现象证明了莱特定律的强大预测能力——通过技术迭代和生产规模的扩大，成本逐渐降低，产生了更大的经济效益。温顿： 对于AI来说，核心问题是专门用于AI训练的计算单元。因此，埃隆·马斯克、山姆·奥尔曼和谷歌投入大量资金建设这些训练集群，通过工程方法提升效率，再加上软件架构上的进步，最终使得交付给客户的成本大幅下降。ChatGPT只是开胃菜 AI即将引爆10万亿级生产力核爆问：以OpenAI的ChatGPT为例，它似乎突然出现在公众视野中，短时间内就达到了1亿用户。一个AI聊天机器人，怎么会如此迅速地获得这么大规模的关注？以此为例，你如何预测技术的累积需求，并看待成本的降低？温顿：我想强调的是，AI是目前所有技术中最具融合性的技术。可以说，语言模型和多模态模型的进步，不仅影响了自动驾驶出租车，还逐步渗透到更复杂的人形机器人，甚至生物学领域。所以，实际上，我们当前的AI模型，主要集中在提高知识工作者的生产力，尤其是语言模型和相关应用领域。关于成本下降的预测，首先我们需要看这些技术如何提升知识工作者的生产力。假设我是一名分析师，负责对生物技术资产进行估值。传统上，这可能需要助理花费一周的时间来准备报告，但现在我可以直接用GPT模型，在20分钟内获得一份完整的报告，极大地提高了工作效率。因此，我能够以更低的成本，完成本来需要助理花费一周的工作。又比如，在客服热线中，市场上已有AI语音助手取代了人工客服，处理客户咨询。与其花钱雇佣人工客服，我们可以用更少的资金提供更多的客户支持。从整体来看，预计到2030年，知识岗位的工资支出将超过10万亿美元，而我们目前每年花费约30万亿美元。基于这些假设，我们预测AI软件的市场规模将达到万亿美元级别。这些资金将用于生成各种“token”，如更好的客户支持、更高效的分析、更具创意的文案、更定制化的广告等，推动整体生产力的提升。由此可以预见，AI技术的成本将在未来五年内大幅下降，而其性能可能提升100倍至1000倍。X与xAI合并为对抗OpenAI问：你们现在似乎在押注OpenAI、Anthropic和xAI，而xAI已经与X合并。那他们的AI战略是什么？ 温顿：你可以把X看作是一个数据平台，以及一个实时执行环境，用来构建强大的AI。如果你看看Reddit如何将其数据货币化，X的数据每年的价值大约为15亿美元。所以，通过整合后，他们的效率更高。xAI曾经有一定的数据访问权限，但它们之间有着协议上的分隔——比如分配和分销方面。这意味着如果xAI要做一些增量性的事情，就需要重新谈判协议。通过合并，两个实体能消除这种摩擦，从而提升整体效率。X本身就是一个非常强大的平台，从某种程度上来说，它类似于全球所有报纸的集合，同时又能根据个人需求定制新闻。因此，X未来的发展方向是成为一个金融超级应用，能够买卖和持有任何东西，并实现资源转移。信息传输实际上和货币传输并没有太大区别，尤其是在数字货币的背景下。这为xAI提供了一个执行环境，让它的智能体得以运行。 从马斯克的视角来看，X的出发点是追求信息的真实性。X的使命和xAI的使命是一致的——都在寻找真相。因此，X可以被视作一个信息平台，旨在揭示真相，而xAI则专注于通过AI来揭示真相。xAI显然在与OpenAI竞争，后者的ChatGPT平台拥有数亿活跃用户。那么，通过xAI与X的合作，xAI就能接触到更广泛的用户群体，从而获得数据优势。伍德：我们可以看看Grok的表现，其性能在2月份出现了“曲棍球棒”形状的暴增，达到了OpenAI推理模型03-Pro的水平。我们一直在问，为什么Grok会这么快追赶上，明明它起步较晚？其中一个我们认为的答案是“训练集群”。它们都在孟菲斯（美国田纳西州的一座城市），所以延迟问题不大。我们觉得这个因素可能很重要。温顿：正如马斯克所说，他们需要10万颗GPU都放在同一个地方，以最有效的方式训练这个模型。因此，他会建造数据中心，并动员资源在四个月内完成，而不是那些第三方供应商承诺的18到24个月。可以想象一下，四个月和18到24个月的差异，对于AI来说就像间隔10年一样巨大。 人形机器人比自动驾驶难10000倍！未来5到15年内实现突破问：自动驾驶出租车本质上就是机器人，只是它们长得像汽车，配有四个轮子。你们能描述一下这个行业的现状和机遇吗？伍德：我们现在讨论的是“具身AI”，比如自动驾驶出租车和人形机器人等。我认为，地球上目前最大的AI项目无疑是自动驾驶出租车。短期来看，这无疑是一个巨大的机会。而在更远的未来，AI在医疗健康领域的应用将是最具深远影响的，尤其是在治愈疾病、加速新药研发和缩短上市时间等方面。我们预计，未来5到10年内，发现新药并推向市场的时间将大幅缩短，可能会减半。在医疗领域，AI的潜力极为庞大。每个人的基因组中大约包含35到40万亿个细胞，而“单细胞测序”技术的出现正在极大地改变我们对疾病的诊断和治疗方式。这是AI与基因组学结合的一项巨大的突破，未来可能带来革命性的进展。温顿： 目前，很多人还没有见到自动驾驶出租车的大规模应用，因为他们没有亲眼见到像语言模型那样的广泛推广。但未来几年内，自动驾驶出租车的渗透率可能会迅速飙升，就像语言模型一样。如果你在美国买一辆新车，实际上你是买了“行驶里程套餐”，你支付的价格是每英里1美元或更多，基本上你购买的是一种出行选择权。而特斯拉的自动驾驶出租车服务，可以在每英里不到50美分的价格下提供服务，而且你根本不需要自己开车。想象一下，这种出行方式会彻底改变大多数人的出行选择，谁还会选择买车呢？对于大部分人来说，拥有个人车辆将变得不再必要。再看看美国或全球的行驶里程总量，过去特斯拉汽车的运营利润约为5000美元，而现在这些车可以在每年10万英里、每英里1美元的基础上运营。这使得特斯拉每辆车可以带来数万美元甚至更多的潜在收入，这将彻底改变特斯拉的商业模式。伍德：自动驾驶出租车的意义不仅仅在于节省时间和不需要司机，它还能拯救数以万计的生命。每年在美国，由人为错误导致的交通事故死亡人数达到4万，而全球的数字可能更高，超过120万。值得注意的是，超过80%的交通事故和死亡都是由人为错误引起的。而目前，Waymo和特斯拉在自动驾驶出租车的安全性方面，已经越来越接近人类司机的水平。目前，美国司机大约每行驶70万英里就会发生一次事故。我们认为，特斯拉的自动驾驶出租车将在未来一两年内，达到这个水平，甚至会超过人类司机的安全性，达到两到三倍。到那时，监管机构不再有疑问，自动驾驶出租车将成为最安全的出行方式。温顿：自动驾驶出租车将极大地提升经济生产力，其影响力甚至超过蒸汽机带来的变革。它能够迅速普及并集中资源，从而大幅提高效率。如今，大多数人都浪费了大量时间充当“业余司机”，开车真的是一种巨大的时间浪费。每年，成千上万的人因交通事故丧命，而这些时间本可以用于更有意义的活动。同样，我们每天的通勤时间也应引起重视，虽然它不被计入GDP统计，因为它被视作“业余时间”劳动。但一旦人们开始支付自动驾驶出租车的费用，这部分劳动将被纳入经济生产力的计算范畴，直接进入GDP的统计范围。这些节省下来的时间将会用于更具生产力的活动。伍德： 未来几年内，全球的实际GDP增长将会加速，预计将达到7%。如果你是经济学家，可能会觉得这听起来很疯狂，因为人类历史上没有见过如此高的增长率。但如果你回顾上世纪初，电话、电力、内燃机的出现，使全球GDP的年增长率从大约0.5%跃升到3%，这个增长已经持续了125年。 因此，从3%左右的全球实际GDP增长，跳跃到7%是完全可能的。我们现在有五个主要的创新平台正在快速发展：人工智能、机器人技术、储能技术、区块链技术和多组学基因测序技术，而这一切都在AI的推动下加速发展。所以，我们预计这次的增长将比上次更加迅猛。问： 特斯拉的远景不仅仅局限于汽车和自动驾驶，他们还在追求一项非常宏大的计划——人形机器人。特斯拉的擎天柱计划与自动驾驶出租车网络结合，似乎为他们提供了巨大的数据优势。你如何看待这个方向的未来机会？伍德：我们可以看到，这是三项关键技术的融合：机器人技术、能源存储和人工智能。马斯克曾说过，他认为特斯拉将成为全球人形机器人领域的领导者，而中国企业将占据第二到第十的位置，他们特别重视这个领域。特斯拉通过自动驾驶技术积累的大量数据，将反向应用到人形机器人上，为他们提供了不可比拟的优势。这种技术的叠加效应让特斯拉在机器人领域的潜力巨大，尤其是他们在自动驾驶出租车网络的运营上，能够持续优化并提升数据的利用效率。温顿：说到人形机器人，实际上，由于人工智能的迅速发展，这项技术的实现时间大大提前了。原本我们预计，商业化的人形机器人会出现在2030年之后，但现在，凭借AI技术的进步，预计会在更短的时间内实现。尽管目前人形机器人还没有足够的实用性，它们大多数在工厂中只是作为展示，能够做一些简单的动作，比如捡东西等。但随着技术的进步，它们的实用性将逐渐增强。人形机器人比自动驾驶出租车要困难10000倍。这是因为在驾驶中，你只需要做简单的操作：左转、右转、刹车或加速，而且车辆的传感器位置是固定的，环境也相对简单和标准化。然而，人形机器人面临的挑战要复杂得多。机器人必须能够处理多种动作，而且在移动时，传感器的视角和位置会发生变化。此外，机器人所处的环境通常并没有像车道标线那样为它提供明确的操作指引。这些问题使得人形机器人的开发变得极其复杂。然而，机器人在容错性方面有巨大优势。比如说，在汽车事故中，一次碰撞往往会带来严重的后果，但如果是机器人发生碰撞，通常不会导致致命事故或灾难。所以，虽然人形机器人在开发上要困难很多，但它们的容错率可能比自动驾驶出租车高100倍。对于特斯拉来说，他们的优势在于已经有了通用的芯片技术，这些技术同时适用于机器人和汽车，这使得他们能够将从车辆中获得的大量现实世界数据转化为机器人训练数据，进而提升机器人的能力。另外，特斯拉能够在自己的工厂里部署这些机器人来执行任务，这种内部需求也是一个非常重要的优势。 总的来说，机器人市场和自动驾驶出租车市场的潜力都非常巨大。我们预计，未来5到10年内，自动驾驶出租车的全球市场将达到8到10万亿美元，其中约一半的市场份额将由网络提供商（如特斯拉或Waymo）占据。特斯拉无疑在这一领域处于领先地位。至于人形机器人市场，其潜力更为庞大，预计将在未来5到15年内实现突破，市场规模可达26万亿美元。相比之下，全球GDP总量目前大约为130万亿美元。这意味着，自动驾驶出租车和人形机器人市场合起来的总规模，可以对全球经济产生巨大的影响，带来前所未有的机遇。Neuralink让盲人“看见”红外线，聋人“听到”次声波！问：现在有了Neuralink的脑机接口，通过这种大脑与机器的连接，未来我们能用心灵感应操控我们正在开发的人形机器人吗？ 伍德：我有幸听取了Neuralink团队的讲解，实际上能亲身听到他们的讨论，我感觉非常荣幸。坦白说，有些地方真的是“哦天哪，必须亲自体验一下！”我个人已经迫不及待想看到这项技术的未来应用了。它的潜力实在让人惊叹。温顿：我觉得Neuralink不仅是一个技术公司，更是一个极具人性化的公司。它正帮助那些严重瘫痪或有沟通障碍的人重新获得生活的自由。目前，Neuralink正在将芯片植入到患者的手部运动皮层。想象一下，某个患者由于身体无法移动，想要写字却无法动手，但通过这个芯片，他可以用思想控制手的动作，甚至用思维来操控屏幕上的光标。随着技术的不断发展，Neuralink的技术已经超越了初期的设想。比如，他们通过脑机接口突破了以前所有版本的输出速率记录，帮助一个严重瘫痪的患者重新获得运动能力。最初，他们只是集中在手部皮层的实验，但随着技术的完善，未来可能会涉及到语音皮层。这样，即使一个人的发声器官无法工作，他们依然能够通过大脑信号生成声音或文字，重新与世界沟通。下一步，Neuralink不仅能读取大脑信号，还能向大脑写入信号。例如，耳蜗植入手术目前帮助失聪人士通过直接刺激听觉区域来“模拟”耳朵的功能。而Neuralink的目标是，让视觉信号进入盲人的大脑视觉中心，从而实现“看”的体验。甚至不止如此，盲人可能还会看到超常的视觉效果，比如红外线视图，或是通过摄像头看到原本无法看到的东西。通过这种技术，某些人或许能够通过大脑与AI智能体实时交互，以接近“超能力”的方式与机器交流。而我们其他人，可能还需要依赖打字、说话等方式来进行交流。令我觉得振奋的是，Neuralink未来还可能改变我们与世界的关系。假设Neuralink技术变得像激光眼手术一样普及、经济且便捷，那么或许有一天，普通人也可以选择去Neuralink中心进行“大脑升级”，比如我们可以通过芯片提升记忆、学习新技能，甚至“增强”我们的感官功能。SpaceX只是起点，太空基础设施正形成新的平台红利问：有人预测到2030年，SpaceX的估值将达到2.5万亿美元，这意味着SpaceX将在短短五年内成为全球估值最高的公司之一。为什么SpaceX如此成功，为什么它能达到如此高的估值？温顿：星链是SpaceX的独特资产，星舰的成功将对这一估值至关重要。星舰的关键在于它通过大规模提升火箭的运载能力，将每公斤发射到轨道的成本降低到100美元甚至更低。与过去几千美元每公斤的发射成本相比，这种降幅是革命性的。通过这种方式，SpaceX可以发射更多的卫星，并同时降低每颗卫星的使用费用，或者以相同成本提供更多的数据带宽。更重要的是，星链并非传统的“本地化”服务，它是一个全球性的通信网络。这使得它能够与各国的互联网服务提供商（ISP）竞争，成为一个全球性的连接提供商。例如，类似于Netflix这样的大规模视频流服务，过去只能依赖各地的有线网络，而星链则可以突破这种地域限制，提供全球无缝连接的服务。从收入角度来看，我们预计星链未来几年能达到2000亿到3000亿美元的年收入，因为它能为全球用户提供一种强有力的、可竞争的通信解决方案。随着卫星数量的增加，SpaceX的收入将呈指数增长，这些资金将直接投入到火星探索等长期任务中。火星计划本身就为SpaceX带来了超越当下的远大前景。通过建设一个能够实现火星殖民地的公司，SpaceX不仅在地球上形成技术优势，更将为未来的太空探索和资源提取铺平道路。尽管从短期来看，SpaceX的现金流可能不会马上给投资者带来回报，但随着时间的推移，火星计划的潜力将逐渐显现。到2030年时，火星的影响可能还不显著，但到2040年，随着殖民计划的深入，火星的战略价值将不可忽视。事实上，SpaceX的成功并不仅仅依赖于地球市场，它的技术核心本身就是为火星任务设计的。例如，SpaceX设计的星舰火箭，其巨大尺寸和可重复使用技术，正是为了能够承载和运送重型货物到火星上。这种设计优势让SpaceX能够在地球的航天市场中占据主导地位，因为它所研发的技术不仅有“外星级”的标准，反而为地球上的竞争提供了极大的技术优势。伍德： 火星任务的技术进步将带来一些我们无法预见的突破，比如材料科学的飞跃。这些进展在未来几十年会对地球上的各行各业产生深远的影响。这就是为什么火星殖民地对SpaceX来说至关重要的原因。它不仅是为火星做准备，同时也会反向推动地球上的技术革新。温顿：随着技术的不断进步，从火星向地球发射卫星的成本可能会变得比从地球发射更低。这是因为从火星发射卫星所需的能量远低于从地球发射卫星的能量消耗。因此，火星基地不仅为SpaceX提供了进入火星的能力，还能为地球市场带来竞争优势。如果未来涉及到像小行星采矿等资源提取任务，火星可能成为这些转型的基地，进而为SpaceX创造更大的商业价值。从特斯拉的角度来看，SpaceX的火星任务也将带来极大的技术溢出效应。特别是，SpaceX将在火星上测试机器人技术。这些机器人在火星极端环境中的表现将为地球上的机器人开发提供重要数据和经验。这种在火星上进行的测试，能够加速机器人在地球上的应用和进步，使它们变得更加坚固和高效，适应更加复杂和艰难的地球环境。","news_type":1,"symbols_score_info":{"AAPL":1.1,"GOOGL":1.1,"TSLA":1.1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":131,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":452348349616984,"gmtCreate":1751442263665,"gmtModify":1751442265292,"author":{"id":"4157590666490952","authorId":"4157590666490952","name":"小新的蜡笔","avatar":"https://static.tigerbbs.com/b3b5335d96d98d07534b0a7e65600a12","crmLevel":3,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"authorIdStr":"4157590666490952","idStr":"4157590666490952"},"themes":[],"htmlText":"预测的太保守了，和实际没啥差别啊。","listText":"预测的太保守了，和实际没啥差别啊。","text":"预测的太保守了，和实际没啥差别啊。","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/452348349616984","repostId":"1167901765","repostType":4,"repost":{"id":"1167901765","kind":"news","weMediaInfo":{"introduction":"熱點資訊，一圖睇明","home_visible":1,"media_name":"熱點飛虎隊","id":"1056299239","head_image":"https://community-static.tradeup.com/news/3f76872017dba2be8d1a3322bdc0d2bc"},"pubTimestamp":1751437870,"share":"https://ttm.financial/m/news/1167901765?lang=&edition=full","pubTime":"2025-07-02 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Belski将其年终目标从之前预测的6,100点上调至6,700点。此前4月，在特朗普“解放日关税”引发的市场暴跌中，他一度下调了预测。</p><p>他写道：“我们在4月份发出的信号基本上已经‘上演完毕’。我们认为，业绩表现的影响力正在扩大，日常言论的反应正在平静下来，第二季度财报期过后，企业实际业绩指引将会上升。”</p><p>贝尔斯基指出，经济预测和今年的企业盈利预测再次开始回升。事实上，他认为，通信服务、非必需消费品、科技和金融行业的盈利预期可能还没有完全恢复。</p><p><strong>德意志银行 6550点</strong></p><p>德意志银行将标普500指数的年终目标价从6150点上调至6550点，理由是与关税相关的盈利拖累减少，且美国经济颇具韧性。</p><p>“我们现在认为，关税对美企盈利的拖累程度仅为我们之前预测的三分之一左右，”以宾基·查达为首的德意志银行策略师在一份报告中写道。</p><p>尽管如此，德银警告称，美股的本轮反弹可能是不稳定的，若贸易紧张局势再起，股市可能会回调。</p><p><strong>摩根士丹利 6500点</strong></p><p>摩根士丹利首席股票策略师Mike Wilson在周一的报告中给出肯定答案，并列出维持未来6-12个月看涨立场的三大关键理由。</p><p>首要驱动力来自企业盈利。威尔逊指出，随着对特朗普时期贸易冲突损害企业利润的担忧消退，近期标普500指数成分股的盈利预测显著上修。</p><p>第二催化剂是美联储政策预期的转变。摩根士丹利经济学家预测，随着失业率取代通胀成为主要矛盾，2026年美联储可能降息七次。</p><p>第三支柱是股市消化外部冲击的韧性。威尔逊观察到，市场正完美复刻地缘冲突后的历史剧本：短期波动后快速企稳。</p><p><strong>花旗 6300点</strong></p><p>花旗全球宏观与资产配置主管Dirk Willer对美股保持乐观，认为即便中东紧张局势持续，AI概念仍将驱动投资者热情。威勒在6月全球资产配置报告中表示：“我们维持对股票（包括美股）的超配立场，因AI交易持续升温。”</p><p>花旗目前对全球股票维持+1超配评级，在科技股强劲盈利和AI乐观情绪支撑下继续看好美股。该行近期将标普500年终目标上调至6300点，看涨情景下达7000点，主因关税担忧消退及增长忧虑缓解。</p><p><strong>瑞银 6200点</strong></p><p>瑞银全球财富管理周四将标普500指数的年终目标从此前的6000点上调至6200点，原因是贸易紧张局势有所缓解，以及市场对企业季度业绩韧性的预期增强。</p><p>瑞银在报告中表示：我们认为这轮反弹是合理的，考虑到大多数大型公司有能力较好地应对关税影响。预计第二季度将迎来又一个具有韧性的财报季，且预算协调法案可能会提振企业现金流，从而被用于股票回购或资本支出。</p><p><strong>高盛 6100点</strong></p><p>高盛首席美股策略师David Kostin及其团队在6月27日的一份报告中警告称，在关税成本上升的背景下，美国企业的利润率将面临严峻考验，并预计标普500指数的盈利增长将显著放缓。</p><p>高盛表示，受特朗普贸易的影响，标普500第二季度每股收益同比增长将从第一季度的12%大幅放缓至仅4%，主要原因是利润率压力显著增加，同比仅扩张13个基点。彭博的数据显示，4月至6月期间，每股收益预计仅增长2.6%，这将是近两年来的最小增幅。</p><p>高盛维持2025年标普500每股收益增长7%至262美元的预测，预计标普500在未来12个月将上涨5%至6500点，年底目标为6100点。</p><p><strong>富国银行 6100点</strong></p><p>富国银行在其年中展望会上表示，相比于之前两年，今年的美股行情更具戏剧性和波动性，而今年剩余的时间里，美股预计还会出现更多动荡。</p><p>富国银行给标普500指数定下的年终目标价为6100点。而截至美东时间周三收盘，标普500指数收于6022点，距离富国银行的目标价只有不到2%的上涨空间。</p><p>富国银行首席投资官Darell Cronk等策略师认为，在今年下半年，美股金融、工业、能源、科技四个板块尤其值得关注，可能会表现出色。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>乐观情绪爆棚！华尔街大行密集上调标普500目标价，年底最高看至6700点</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ font:inherit;margin:0;padding:0;vertical-align:baseline;border:0 }\nbody{ font-size:16px; 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class=\"title\">\n乐观情绪爆棚！华尔街大行密集上调标普500目标价，年底最高看至6700点\n</h2>\n\n<h4 class=\"meta\">\n\n\n<a class=\"head\" href=\"https://laohu8.com/wemedia/1056299239\">\n\n\n<div class=\"h-thumb\" style=\"background-image:url(https://community-static.tradeup.com/news/3f76872017dba2be8d1a3322bdc0d2bc);background-size:cover;\"></div>\n\n<div class=\"h-content\">\n<p class=\"h-name\">熱點飛虎隊 </p>\n<p class=\"h-time\">2025-07-02 14:31</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<html><head></head><body><p>在经历了“特朗普关税”、“地缘政治紧张局势”等一系列“逆风”后，美股展现出了其韧劲，在上半年末尾创下了新高。随着市场重返历史高点，越来越多的多头正重获自信。据统计，在4月份的市场抛售中，有多家华尔街投行下调了标普500指数的目标价。而自那以来，至少有7家提高了对该指数2025年年终收盘价的押注，其中，蒙特利尔银行首席投资策略师Brian Belski表现得最为乐观，将目标点位看涨至6700点。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/fa0a23bc1519095864ee4a051b62805b\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1350\"/></p><p><strong>蒙特利尔银行 6700点</strong></p><p>蒙特利尔银行资本市场首席投资策略师Brian Belski将其年终目标从之前预测的6,100点上调至6,700点。此前4月，在特朗普“解放日关税”引发的市场暴跌中，他一度下调了预测。</p><p>他写道：“我们在4月份发出的信号基本上已经‘上演完毕’。我们认为，业绩表现的影响力正在扩大，日常言论的反应正在平静下来，第二季度财报期过后，企业实际业绩指引将会上升。”</p><p>贝尔斯基指出，经济预测和今年的企业盈利预测再次开始回升。事实上，他认为，通信服务、非必需消费品、科技和金融行业的盈利预期可能还没有完全恢复。</p><p><strong>德意志银行 6550点</strong></p><p>德意志银行将标普500指数的年终目标价从6150点上调至6550点，理由是与关税相关的盈利拖累减少，且美国经济颇具韧性。</p><p>“我们现在认为，关税对美企盈利的拖累程度仅为我们之前预测的三分之一左右，”以宾基·查达为首的德意志银行策略师在一份报告中写道。</p><p>尽管如此，德银警告称，美股的本轮反弹可能是不稳定的，若贸易紧张局势再起，股市可能会回调。</p><p><strong>摩根士丹利 6500点</strong></p><p>摩根士丹利首席股票策略师Mike Wilson在周一的报告中给出肯定答案，并列出维持未来6-12个月看涨立场的三大关键理由。</p><p>首要驱动力来自企业盈利。威尔逊指出，随着对特朗普时期贸易冲突损害企业利润的担忧消退，近期标普500指数成分股的盈利预测显著上修。</p><p>第二催化剂是美联储政策预期的转变。摩根士丹利经济学家预测，随着失业率取代通胀成为主要矛盾，2026年美联储可能降息七次。</p><p>第三支柱是股市消化外部冲击的韧性。威尔逊观察到，市场正完美复刻地缘冲突后的历史剧本：短期波动后快速企稳。</p><p><strong>花旗 6300点</strong></p><p>花旗全球宏观与资产配置主管Dirk Willer对美股保持乐观，认为即便中东紧张局势持续，AI概念仍将驱动投资者热情。威勒在6月全球资产配置报告中表示：“我们维持对股票（包括美股）的超配立场，因AI交易持续升温。”</p><p>花旗目前对全球股票维持+1超配评级，在科技股强劲盈利和AI乐观情绪支撑下继续看好美股。该行近期将标普500年终目标上调至6300点，看涨情景下达7000点，主因关税担忧消退及增长忧虑缓解。</p><p><strong>瑞银 6200点</strong></p><p>瑞银全球财富管理周四将标普500指数的年终目标从此前的6000点上调至6200点，原因是贸易紧张局势有所缓解，以及市场对企业季度业绩韧性的预期增强。</p><p>瑞银在报告中表示：我们认为这轮反弹是合理的，考虑到大多数大型公司有能力较好地应对关税影响。预计第二季度将迎来又一个具有韧性的财报季，且预算协调法案可能会提振企业现金流，从而被用于股票回购或资本支出。</p><p><strong>高盛 6100点</strong></p><p>高盛首席美股策略师David Kostin及其团队在6月27日的一份报告中警告称，在关税成本上升的背景下，美国企业的利润率将面临严峻考验，并预计标普500指数的盈利增长将显著放缓。</p><p>高盛表示，受特朗普贸易的影响，标普500第二季度每股收益同比增长将从第一季度的12%大幅放缓至仅4%，主要原因是利润率压力显著增加，同比仅扩张13个基点。彭博的数据显示，4月至6月期间，每股收益预计仅增长2.6%，这将是近两年来的最小增幅。</p><p>高盛维持2025年标普500每股收益增长7%至262美元的预测，预计标普500在未来12个月将上涨5%至6500点，年底目标为6100点。</p><p><strong>富国银行 6100点</strong></p><p>富国银行在其年中展望会上表示，相比于之前两年，今年的美股行情更具戏剧性和波动性，而今年剩余的时间里，美股预计还会出现更多动荡。</p><p>富国银行给标普500指数定下的年终目标价为6100点。而截至美东时间周三收盘，标普500指数收于6022点，距离富国银行的目标价只有不到2%的上涨空间。</p><p>富国银行首席投资官Darell Cronk等策略师认为，在今年下半年，美股金融、工业、能源、科技四个板块尤其值得关注，可能会表现出色。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/8effccd1ec9cd7dcf99c09781659ff15","relate_stocks":{},"source_url":"","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1167901765","content_text":"在经历了“特朗普关税”、“地缘政治紧张局势”等一系列“逆风”后，美股展现出了其韧劲，在上半年末尾创下了新高。随着市场重返历史高点，越来越多的多头正重获自信。据统计，在4月份的市场抛售中，有多家华尔街投行下调了标普500指数的目标价。而自那以来，至少有7家提高了对该指数2025年年终收盘价的押注，其中，蒙特利尔银行首席投资策略师Brian Belski表现得最为乐观，将目标点位看涨至6700点。蒙特利尔银行 6700点蒙特利尔银行资本市场首席投资策略师Brian Belski将其年终目标从之前预测的6,100点上调至6,700点。此前4月，在特朗普“解放日关税”引发的市场暴跌中，他一度下调了预测。他写道：“我们在4月份发出的信号基本上已经‘上演完毕’。我们认为，业绩表现的影响力正在扩大，日常言论的反应正在平静下来，第二季度财报期过后，企业实际业绩指引将会上升。”贝尔斯基指出，经济预测和今年的企业盈利预测再次开始回升。事实上，他认为，通信服务、非必需消费品、科技和金融行业的盈利预期可能还没有完全恢复。德意志银行 6550点德意志银行将标普500指数的年终目标价从6150点上调至6550点，理由是与关税相关的盈利拖累减少，且美国经济颇具韧性。“我们现在认为，关税对美企盈利的拖累程度仅为我们之前预测的三分之一左右，”以宾基·查达为首的德意志银行策略师在一份报告中写道。尽管如此，德银警告称，美股的本轮反弹可能是不稳定的，若贸易紧张局势再起，股市可能会回调。摩根士丹利 6500点摩根士丹利首席股票策略师Mike Wilson在周一的报告中给出肯定答案，并列出维持未来6-12个月看涨立场的三大关键理由。首要驱动力来自企业盈利。威尔逊指出，随着对特朗普时期贸易冲突损害企业利润的担忧消退，近期标普500指数成分股的盈利预测显著上修。第二催化剂是美联储政策预期的转变。摩根士丹利经济学家预测，随着失业率取代通胀成为主要矛盾，2026年美联储可能降息七次。第三支柱是股市消化外部冲击的韧性。威尔逊观察到，市场正完美复刻地缘冲突后的历史剧本：短期波动后快速企稳。花旗 6300点花旗全球宏观与资产配置主管Dirk Willer对美股保持乐观，认为即便中东紧张局势持续，AI概念仍将驱动投资者热情。威勒在6月全球资产配置报告中表示：“我们维持对股票（包括美股）的超配立场，因AI交易持续升温。”花旗目前对全球股票维持+1超配评级，在科技股强劲盈利和AI乐观情绪支撑下继续看好美股。该行近期将标普500年终目标上调至6300点，看涨情景下达7000点，主因关税担忧消退及增长忧虑缓解。瑞银 6200点瑞银全球财富管理周四将标普500指数的年终目标从此前的6000点上调至6200点，原因是贸易紧张局势有所缓解，以及市场对企业季度业绩韧性的预期增强。瑞银在报告中表示：我们认为这轮反弹是合理的，考虑到大多数大型公司有能力较好地应对关税影响。预计第二季度将迎来又一个具有韧性的财报季，且预算协调法案可能会提振企业现金流，从而被用于股票回购或资本支出。高盛 6100点高盛首席美股策略师David Kostin及其团队在6月27日的一份报告中警告称，在关税成本上升的背景下，美国企业的利润率将面临严峻考验，并预计标普500指数的盈利增长将显著放缓。高盛表示，受特朗普贸易的影响，标普500第二季度每股收益同比增长将从第一季度的12%大幅放缓至仅4%，主要原因是利润率压力显著增加，同比仅扩张13个基点。彭博的数据显示，4月至6月期间，每股收益预计仅增长2.6%，这将是近两年来的最小增幅。高盛维持2025年标普500每股收益增长7%至262美元的预测，预计标普500在未来12个月将上涨5%至6500点，年底目标为6100点。富国银行 6100点富国银行在其年中展望会上表示，相比于之前两年，今年的美股行情更具戏剧性和波动性，而今年剩余的时间里，美股预计还会出现更多动荡。富国银行给标普500指数定下的年终目标价为6100点。而截至美东时间周三收盘，标普500指数收于6022点，距离富国银行的目标价只有不到2%的上涨空间。富国银行首席投资官Darell 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小虎君特意准备了一场【红包大作战】，评论区留言，即可解锁新春好运，还有机会赢取虎币和股票代金券！ 💰✨ 快来一起热热闹闹过新年，赢取蛇年鸿运吧！🐍🎁🧧 参与方式在上方的红包GIF中，看看你抢到了哪个红包？将截图上传至评论区，并留言写下你的新年祝福、投资愿景，或是最想对大家说的蛇年吉祥话！转发本帖，并<a href=\"https://laohu8.com/U/3578410907278925\">@至少</a> 一位好友 ，让TA也来沾沾新春财气！友情提示： 互动越多，财气越旺哦，说不定幸运大奖就是你的！📅 活动时间⏳ 2025年1月29日（大年初一） - 2025年2月6日🎁 活动奖励🔹 参与奖：凡在评论区留言的虎友，即可获得 10虎币 ！🐍 蛇年鸿运奖： 随机抽取 10位幸运虎友 ，赠送截图对应的红包金额🐍 最后祝愿大家蛇年大吉，财源滚滚来！ 🌟🌟 <a href=\"https://laohu8.com/S/TIGR\">$老虎证券(TIGR)$</a>","listText":"祥龙辞旧岁，腾蛇贺新春！🐍🧧 2025年农历大年初一，老虎社区祝大家万事如意，身体健康，财源广进，心想事成。新年的第一天，当然要从抢红包、接财气开始！🎊 小虎君特意准备了一场【红包大作战】，评论区留言，即可解锁新春好运，还有机会赢取虎币和股票代金券！ 💰✨ 快来一起热热闹闹过新年，赢取蛇年鸿运吧！🐍🎁🧧 参与方式在上方的红包GIF中，看看你抢到了哪个红包？将截图上传至评论区，并留言写下你的新年祝福、投资愿景，或是最想对大家说的蛇年吉祥话！转发本帖，并<a href=\"https://laohu8.com/U/3578410907278925\">@至少</a> 一位好友 ，让TA也来沾沾新春财气！友情提示： 互动越多，财气越旺哦，说不定幸运大奖就是你的！📅 活动时间⏳ 2025年1月29日（大年初一） - 2025年2月6日🎁 活动奖励🔹 参与奖：凡在评论区留言的虎友，即可获得 10虎币 ！🐍 蛇年鸿运奖： 随机抽取 10位幸运虎友 ，赠送截图对应的红包金额🐍 最后祝愿大家蛇年大吉，财源滚滚来！ 🌟🌟 <a href=\"https://laohu8.com/S/TIGR\">$老虎证券(TIGR)$</a>","text":"祥龙辞旧岁，腾蛇贺新春！🐍🧧 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17:19","market":"us","language":"zh","title":"英伟达、谷歌靠边站，微软才是MAG 7在AI时代的大赢家？","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1141995753","media":"老虎资讯综合","summary":"根据瑞银对125家机构IT高管进行的最新调查， $英伟达 $ 、 $微软 $ 和OpenAI继续在人工智能领域占据领先地位。对此，华尔街分析机构Aseity Research表示，微软才是 “七巨头” 中唯一有望驾驭即将到来的AI革命，并应对市场预期过高引发冲击的公司。与此同时，大额 Azure 合同数量不断增加，公司将其视为未来战略的关键组成部分。这表明，按照市场共识，微软被低估了约 14%。有意防范下行风险的投资者可以考虑采用美元成本平均法，在市场下跌时买入。","content":"<html><head></head><body><p>根据瑞银对125家机构IT高管进行的最新调查， <a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达 </a> 、 <a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软 </a> 和OpenAI继续在人工智能(AI)领域占据领先地位。</p><p style=\"text-align: justify;\">在AI硬件方面，英伟达继续占据主导地位，66%的受访者使用英伟达GPU进行推理。而在基础设施方面，微软Azure是人工智能工作负载云服务的最大提供商。四分之三的受访者表示，他们使用Azure来运行生成式人工智能应用程序，这一比例高于上一次调查的71%。</p><p style=\"text-align: justify;\">对此，华尔街分析机构Aseity Research表示，微软才是 “七巨头（MAG 7）” 中唯一有望驾驭即将到来的AI革命，并应对市场预期过高引发冲击的公司。</p><h2 id=\"id_165081331\">为什么选择微软？</h2><p>选择微软最主要的原因在于：人工智能生态系统包含诸多复杂环节。有像英伟达这样生产芯片的公司，有像谷歌那样开发模型与算法的公司，还有像亚马逊这类更多致力于集成层面工作的公司。</p><p>而相比之下，微软能以更低的风险从人工智能领域获取收益，比如通过其对 OpenAI 的投资，以及针对人工智能数据中心的投资。</p><p>较早前微软宣布，今年将向支持人工智能的数据中心投资 800 亿美元，这笔投资的一半以上将投向美国，重点用于加速先进人工智能模型的开发与部署。</p><p>本周二微软首席执行官纳德拉（Satya Nadella）表示，该公司将投资30亿美元扩展其在印度的Azure云计算和人工智能算力。分析认为，这一举措进一步押注印度的技术专长和低成本优势，以帮助推动此类投资的盈利能力。</p><p>这对于美国制衡中国等竞争对手日益增强的人工智能实力也十分关键，这可能会让微软成为对美国全球竞争力及国家安全具有系统重要性的公司。</p><p>与此同时，微软还在集成层面深入耕耘——Copilot 即将登陆三星电视，并且微软正努力增加与 Copilot 365 模型兼容的模型数量，逐步摆脱对 OpenAI 的依赖。</p><p>微软已然为强劲的一年奠定了基础。上个季度，它公布的每股收益为 3.30 美元（超出预期 0.19 美元），营收达 655.9 亿美元（同比增长 16%，超出预期 10.3 亿美元）。</p><p>对于今年下半年，微软预计，由于人工智能算力提升以及基础设施改善，Azure 的增长有望加速。与此同时，大额 Azure 合同数量不断增加，公司将其视为未来战略的关键组成部分。在较小规模层面，人工智能则持续融入面向家庭市场的更多应用程序中。</p><h2 id=\"id_2838456387\" style=\"text-align: start;\">微软的优势</h2><p>凭借新的数据中心投资，微软避开了谷歌在 Gemini 项目上面临的全面开发风险，以及英伟达面临的硬件依赖风险。</p><p>虽说当下公司可能急于抢购芯片，但从长远来看，投资基础设施或许更为稳妥，因为一旦建成，就不会直接受到硬件周期或芯片短缺的影响。</p><p>凭借其 Azure 平台和 Microsoft 365 套件，微软现有的生态系统极具吸引力。其竞争对手必须开拓新渠道，而微软则能专注于将人工智能融入其庞大的现有用户群体。</p><p>如此一来，对微软而言，融入人工智能是一种自然延伸，而非像许多同行那样的投机之举。</p><p>在芯片制造商的选择上，未来人工智能模型及首选芯片或许会改变，但未来的参与者都将依赖像微软这样的公司来部署其人工智能解决方案。</p><p>鉴于微软采取一种不偏不倚的 “观望” 策略，Aseity Research认为其风险回报比是向上倾斜、对微软有利的。</p><h2 id=\"id_2735947461\" style=\"text-align: start;\">估值与风险</h2><p>微软展现出了惊人的增长势头，其牛市行情或许还将延续。它的股价已突破 200 周简单移动平均线，当进入超买区间出现回调时，多头不仅未受打击，反而借机将股价推得更高。</p><p>华尔街分析师基于 15.28 的预期每股收益和 32.46 的预期市盈率，估算微软的公允价值为 495.66 美元。这表明，按照市场共识，微软被低估了约 14%。</p><p>Aseity Research给出的目标价是 475 美元，因为这一价格既考虑了微软的上行潜力，又保留了一定的安全边际。这一目标价也得到长期期权交易活动的支撑，且没有过度陷入投机。</p><p>明年 1 月到期的微软长期期权（LEAP）认购期权市场呈现看涨倾向，其偏度表明市场认为上行空间大于下行风险。</p><p>在分析师目标价 495 美元附近到期且处于实值状态（ITM）的期权平均德尔塔值接近获利概率分布的极值，这意味着从定义上讲，其实现的可能性本身就较低。</p><p>另一方面，在 475 美元价位，期权交易量最大且价差最窄，这意味着 475 美元被视作一个关键转折点，期权交易员认为股价在此价位企稳的可能性更大。</p><p>这一观点面临的主要风险在于，微软的市盈率相对盈利增长比率（PEG）为 2.42，其估值过高的风险不容小觑。为维持如此乐观的预期，微软本季度乃至全年的盈利状况都需要诸事顺遂。有意防范下行风险的投资者可以考虑采用美元成本平均法，在市场下跌时买入。</p><h2 id=\"id_141528356\" style=\"text-align: start;\">结论</h2><p>Aseity Research对微软的看法如下：</p><ul style=\"\"><li><p>微软的人工智能投资使其成为未来技术进步的关键推动者，能够在不承担直接投机风险的情况下获取价值。</p></li><li><p>股价达到 475 美元时，微软在上行潜力与市场现实之间实现了平衡。</p></li><li><p>微软在不断演变的人工智能时代地位独特，作为未来其他人工智能公司将依赖的关键基础设施参与者，它有望带来经风险调整后的更高回报。</p></li></ul></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>英伟达、谷歌靠边站，微软才是MAG 7在AI时代的大赢家？</title>\n<style 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美元（超出预期 0.19 美元），营收达 655.9 亿美元（同比增长 16%，超出预期 10.3 亿美元）。</p><p>对于今年下半年，微软预计，由于人工智能算力提升以及基础设施改善，Azure 的增长有望加速。与此同时，大额 Azure 合同数量不断增加，公司将其视为未来战略的关键组成部分。在较小规模层面，人工智能则持续融入面向家庭市场的更多应用程序中。</p><h2 id=\"id_2838456387\" style=\"text-align: start;\">微软的优势</h2><p>凭借新的数据中心投资，微软避开了谷歌在 Gemini 项目上面临的全面开发风险，以及英伟达面临的硬件依赖风险。</p><p>虽说当下公司可能急于抢购芯片，但从长远来看，投资基础设施或许更为稳妥，因为一旦建成，就不会直接受到硬件周期或芯片短缺的影响。</p><p>凭借其 Azure 平台和 Microsoft 365 套件，微软现有的生态系统极具吸引力。其竞争对手必须开拓新渠道，而微软则能专注于将人工智能融入其庞大的现有用户群体。</p><p>如此一来，对微软而言，融入人工智能是一种自然延伸，而非像许多同行那样的投机之举。</p><p>在芯片制造商的选择上，未来人工智能模型及首选芯片或许会改变，但未来的参与者都将依赖像微软这样的公司来部署其人工智能解决方案。</p><p>鉴于微软采取一种不偏不倚的 “观望” 策略，Aseity Research认为其风险回报比是向上倾斜、对微软有利的。</p><h2 id=\"id_2735947461\" style=\"text-align: start;\">估值与风险</h2><p>微软展现出了惊人的增长势头，其牛市行情或许还将延续。它的股价已突破 200 周简单移动平均线，当进入超买区间出现回调时，多头不仅未受打击，反而借机将股价推得更高。</p><p>华尔街分析师基于 15.28 的预期每股收益和 32.46 的预期市盈率，估算微软的公允价值为 495.66 美元。这表明，按照市场共识，微软被低估了约 14%。</p><p>Aseity Research给出的目标价是 475 美元，因为这一价格既考虑了微软的上行潜力，又保留了一定的安全边际。这一目标价也得到长期期权交易活动的支撑，且没有过度陷入投机。</p><p>明年 1 月到期的微软长期期权（LEAP）认购期权市场呈现看涨倾向，其偏度表明市场认为上行空间大于下行风险。</p><p>在分析师目标价 495 美元附近到期且处于实值状态（ITM）的期权平均德尔塔值接近获利概率分布的极值，这意味着从定义上讲，其实现的可能性本身就较低。</p><p>另一方面，在 475 美元价位，期权交易量最大且价差最窄，这意味着 475 美元被视作一个关键转折点，期权交易员认为股价在此价位企稳的可能性更大。</p><p>这一观点面临的主要风险在于，微软的市盈率相对盈利增长比率（PEG）为 2.42，其估值过高的风险不容小觑。为维持如此乐观的预期，微软本季度乃至全年的盈利状况都需要诸事顺遂。有意防范下行风险的投资者可以考虑采用美元成本平均法，在市场下跌时买入。</p><h2 id=\"id_141528356\" style=\"text-align: start;\">结论</h2><p>Aseity Research对微软的看法如下：</p><ul style=\"\"><li><p>微软的人工智能投资使其成为未来技术进步的关键推动者，能够在不承担直接投机风险的情况下获取价值。</p></li><li><p>股价达到 475 美元时，微软在上行潜力与市场现实之间实现了平衡。</p></li><li><p>微软在不断演变的人工智能时代地位独特，作为未来其他人工智能公司将依赖的关键基础设施参与者，它有望带来经风险调整后的更高回报。</p></li></ul></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/a9e6cb1a33dd64f159118795f199c2f3","relate_stocks":{"MSFT":"微软"},"source_url":"","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1141995753","content_text":"根据瑞银对125家机构IT高管进行的最新调查， 英伟达  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项目上面临的全面开发风险，以及英伟达面临的硬件依赖风险。虽说当下公司可能急于抢购芯片，但从长远来看，投资基础设施或许更为稳妥，因为一旦建成，就不会直接受到硬件周期或芯片短缺的影响。凭借其 Azure 平台和 Microsoft 365 套件，微软现有的生态系统极具吸引力。其竞争对手必须开拓新渠道，而微软则能专注于将人工智能融入其庞大的现有用户群体。如此一来，对微软而言，融入人工智能是一种自然延伸，而非像许多同行那样的投机之举。在芯片制造商的选择上，未来人工智能模型及首选芯片或许会改变，但未来的参与者都将依赖像微软这样的公司来部署其人工智能解决方案。鉴于微软采取一种不偏不倚的 “观望” 策略，Aseity Research认为其风险回报比是向上倾斜、对微软有利的。估值与风险微软展现出了惊人的增长势头，其牛市行情或许还将延续。它的股价已突破 200 周简单移动平均线，当进入超买区间出现回调时，多头不仅未受打击，反而借机将股价推得更高。华尔街分析师基于 15.28 的预期每股收益和 32.46 的预期市盈率，估算微软的公允价值为 495.66 美元。这表明，按照市场共识，微软被低估了约 14%。Aseity Research给出的目标价是 475 美元，因为这一价格既考虑了微软的上行潜力，又保留了一定的安全边际。这一目标价也得到长期期权交易活动的支撑，且没有过度陷入投机。明年 1 月到期的微软长期期权（LEAP）认购期权市场呈现看涨倾向，其偏度表明市场认为上行空间大于下行风险。在分析师目标价 495 美元附近到期且处于实值状态（ITM）的期权平均德尔塔值接近获利概率分布的极值，这意味着从定义上讲，其实现的可能性本身就较低。另一方面，在 475 美元价位，期权交易量最大且价差最窄，这意味着 475 美元被视作一个关键转折点，期权交易员认为股价在此价位企稳的可能性更大。这一观点面临的主要风险在于，微软的市盈率相对盈利增长比率（PEG）为 2.42，其估值过高的风险不容小觑。为维持如此乐观的预期，微软本季度乃至全年的盈利状况都需要诸事顺遂。有意防范下行风险的投资者可以考虑采用美元成本平均法，在市场下跌时买入。结论Aseity Research对微软的看法如下：微软的人工智能投资使其成为未来技术进步的关键推动者，能够在不承担直接投机风险的情况下获取价值。股价达到 475 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365的支出意向略有上升——55%的首席信息官表示未来12个月有意增加支出，而2023年第二季度为47%，2024年第二季度为46%——同时，长期来看，E3/E5套餐的组合转变对微软更为有利，表明用户正持续向更高的订阅层级转变，因为53%使用Office 365的首席信息官预计明年将使用E5(这是该行数据集中观察到的E5普及率的最高水平)，高于目前33%使用E5的首席信息官比例;</p><p>3)预计未来3年，与本地服务器相关产品的支出意向将下降1.3%，实际上这比典型的历史反馈要好，但低于2024年第二季度调查中0.7%的增长预期(这是该行调查中首次出现正增长预期)。</p><p><strong>微软人工智能支出意向：</strong>1)微软生成式人工智能套件的采用程度仍然很高，97%的首席信息官预计未来12个月内将利用微软的某种人工智能工具，这是自2023年第二季度首次提出该问题以来，该行调查中观察到的短期采用率的最高水平;</p><p>2)采用范围方面，计划使用的微软工具不仅总体有所增加，而且对于该行调查中列出的每一款产品(M365 Copilot、Azure OpenAI服务、GitHub Copilot、Security Copilot、Dynamics 365 Copilot、<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">Microsoft</a> Designer 和Viva Copilot)都是如此;</p><p>3)微软365 Copilot是微软不断增长的生成式人工智能产品套件中最受欢迎的解决方案，与之前几个时期的观察结果一致。展望未来，尽管相似比例的首席信息官表示未来12个月内有望使用某种微软人工智能工具，但从中期来看，对该产品组合的采用预期有所缓和。</p><p>最值得注意的是，微软365 Copilot的使用率预计将从短期的72%降至中期的43%，这凸显出该公司仍需证明该解决方案的投资回报率，以推动持久的采用，这可能也表明了对M365 Copilot存在一些不满，同样，Azure OpenAI服务的使用率预计将从短期的57%降至中期的35%，这可能意味着Azure人工智能服务面临的竞争加剧;</p><p>4)从M365 Copilot的普及率来看，首席信息官们预计未来12个月内将在其组织的31%的终端部署M365 Copilot，未来三年内将增至43%，高于2024年第四季度17%增至38%的预期;5)M365 Copilot之外的Copilot采用率大幅上升——与之前的调查相比，GitHub Copilot、Security Copilot、Dynamics 365 Copilot和Viva Copilot 的预期使用率都有显著增长。</p></body></html>","source":"stock_zhitongcaijing","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>微软AI统治力再获验证，大摩Q2 CIO调查：Azure需求稳如磐石</title>\n<style 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justify;\">AI重塑操作系统格局，方舟投资押注OpenAI、xAI、Anthropic三强，苹果谷歌掉队，中国开源模型崛起，竞争进入模型+终端+算力整合时代。</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">“莱特定律”引发硬科技成本革命，生产规模翻倍会带动成本以固定比例下降，这在电动汽车、AI硬件等领域表现突出。</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">未来Robotaxi将出行成本可降至每英里小于0.5美元，商业模式从一次性卖车转向里程订阅，潜在市场达8–10万亿美元。安全性一旦超越人类，监管壁垒将迅速松动。</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">人形机器人难度比Robotaxi高10000倍，但容错空间更大。凭借自动驾驶积累的视觉-运动数据与通用芯片，特斯拉有望率先规模化，2030-2040年市场规模可能达到26万亿美元。</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">SpaceX的降维打击布局：星链打造全球通信基建，目标年收入2000-3000亿美元；火星计划倒逼材料、能源领域突破，实现对地球产业的技术反哺。</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">以下为对话精华内容：</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1fecbbe6170bde5521220ed9977fc239\" alt=\"方舟投资创始人、“木头姐”凯瑟琳·伍德\" title=\"方舟投资创始人、“木头姐”凯瑟琳·伍德\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"595\"/><span>方舟投资创始人、“木头姐”凯瑟琳·伍德</span></p><h2 id=\"id_1028629773\">AI三巨头争霸战：20万亿美元蛋糕怎么分？</h2><p style=\"text-align: justify;\"><strong>问： 你们投资了xAI、OpenAI和Anthropic，为什么选择这三家公司？这是否是为了应对AGI的风险？ </strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>伍德：</strong> 在风险投资领域，通常不会看到同一个基金同时投资这三家公司。但我们选择投资它们，因为我们认为这是一个“赢家通吃”的市场。对于这一市场来说，数据、分发速度和专有数据是关键。</p><p style=\"text-align: justify;\">与其他风险投资基金不同，我们没有在公司董事会中占据席位，这使得我们能够更加灵活地投资，而不会受到信息泄露的限制。我们相信，这三家公司在技术上处于领先地位，未来可能会脱颖而出。虽然未来可能会涌现更多专注于不同领域的语言模型并做得更好，但我们认为它们目前仍具有显著的竞争优势。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>温顿：</strong>从宏观层面来看，未来AI软件领域的投入中，部分资金将流向软件即服务（SaaS）公司，而这些公司的发展将带动底层基础模型和平台即服务（PaaS）公司的需求，最终又会影响基础设施即服务（IaaS）层。对于基础模型层，这将是一个价值约1.5万亿美元的市场，甚至可能接近2万亿美元。因此，根据我们的利润结构预测，整个市场的企业价值有可能达到15万亿到20万亿美元。</p><p style=\"text-align: justify;\">目前，这个领域竞争激烈，很难预测哪家公司会最终胜出。但可以肯定的是，ChatGPT在分发上占有巨大优势，OpenAI通过向终端用户提供更多的token，积累了大量数据，并且在产品上进行快速迭代。而xAI则凭借星链等渠道获得了强大的分发优势。随着xAI模型的不断改进，X平台上的信息价值也将不断提升，因此，xAI拥有独特的分发优势。</p><p style=\"text-align: justify;\">至于Anthropic，它的编码模型在全球范围内处于领先地位，并且与Cursor深度整合。可以说，这三家公司各自具备不同的竞争优势，最终我们预计，<strong>15万亿到20万亿美元的企业市场中，可能会有两到三家公司脱颖而出，我们希望能够持有这些公司的股份</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\">在这一动态变化的环境中，中国的开源模型也在迅速崛起，这些团队如何应对并进行垂直整合呢？OpenAI正在扩展其终端硬件设备，我推测xAI也会推出自己的终端设备，且目前xAI已经通过数据中心实现了垂直整合。尽管OpenAI在技术上具有强大的优势，但它缺乏面向消费者的分发渠道，除了ChatGPT之外，它没有社交网络的支持。而各家公司都在积极进行定位，市场竞争十分激烈。</p><p style=\"text-align: justify;\">相比之下，<strong>谷歌和苹果等科技巨头的AI布局目前看起来较为薄弱。尽管谷歌拥有世界顶级的AI研究人员，但他们似乎未能在搜索等核心领域取得突破。</strong>尤其是随着AI工具的崛起，搜索引擎的关注度逐渐转向由AI机器人来回答问题。谷歌是否能弥补这一缺口？可能，但未必能领先。而苹果的AI技术，尤其是Siri，几乎可以说是失败的。 </p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>伍德：</strong> 我现在主要聚焦在这两家公司。过去四年，我们一直在关注所谓的“科技六巨头”（Mag Six），但我们并不认为它们是最终的大赢家。特别是关注到苹果在自动驾驶领域的表现时，我们意识到，作为终极的移动设备，自动驾驶出租车本应该是苹果的重点。然而，尽管他们尝试过多次，但随着管理层的多次更换，<strong>苹果的AI战略似乎始终缺乏清晰的方向</strong>，最终我们认为他们并不知道如何在AI领域取得突破。</p><p style=\"text-align: justify;\">同样的情况也出现在谷歌身上。尽管谷歌拥有全球最顶尖的AI研究团队，大家普遍认为他们会在这一领域取得成功，但结果却并非如此。我们从实际经验中看到，像Anthropic这样的公司能够做出更加个性化的解决方案，而这一点正是谷歌所缺乏的。这种细微的差异，恰恰是当前AI竞争中至关重要的因素。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>温顿：在谈到基础模型的企业市场时，我们认为这是一个15万亿到20万亿美元的巨大机会</strong>。而根据输入输出计算方式的变化，我们实际上正在经历一场操作系统平台的过渡——这些AI模型本质上就是新的操作系统。像Cursor这样，依托这些模型的应用，或者ChatGPT、Deep Research等，都是OpenAI所构建的应用。当操作系统发生这种转型时，旧的操作系统通常很难适应这种变化。</p><p style=\"text-align: justify;\">这种转型有些像从桌面电脑到移动设备的过渡。例如，从IBM到微软的变化，在这个过渡发生时，IBM的股价几乎腰斩，而微软股价增长了10倍。再比如从鼠标到多点触控屏的转变，是微软过渡到iOS和苹果的过程，苹果最终主导了市场。如今，我们可以清晰地看到，我们正从多点触控过渡到自然语言输入，主要是通过语音和文字。因此，苹果当前的操作系统在这场变革中处于劣势。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>苹果所面临的困难在于，他们必须重新构建操作系统，以适应新的用户界面需求</strong>。如今他们的所有多点触控设置和额外控制菜单，都是基于老旧的界面系统设计的。要想真正适应这一变革，苹果需要从头开始，这也是他们在这场变革中很难取得领先的原因。</p><h2 id=\"id_1221396431\" style=\"text-align: left;\">你以为马斯克只是在造车？其实他在下一盘AI大棋</h2><p style=\"text-align: left;\"><strong>问：当今最热门的科技投资方向包括AI、机器人技术、大脑芯片、太空探索等，而马斯克似乎正处于这些领域交汇的中心，几乎谁也无法忽视他对这些行业的影响。你们认为马斯克成功的秘诀是什么？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>伍德：</strong>马斯克的影响力涵盖了多个领域。我认为这并非偶然，而是他独特才能的体现。他很早就意识到，未来不同的技术将发生融合，而AI将成为融合的核心。对于AI而言，其核心就是专有数据，这是真正的竞争优势。</p><p style=\"text-align: justify;\">以特斯拉为例，很多分析师认为它只是汽车制造商，但它实际上运营着地球上最大的AI项目。特斯拉囊括了机器人、能源存储和AI等技术，它们原本是独立发展的，但现在开始相互交织、相互推动。我们相信，随着自动驾驶出租车的发展，相关技术将迎来爆发式增长。</p><p style=\"text-align: justify;\">进入AI时代后，我们意识到，<strong>专有数据才是竞争优势的核心</strong>。马斯克已经积累了海量的关键数据。没有哪个人拥有像马斯克那样多的自动驾驶出租车数据或机器人数据。我们每天都在“驾驶机器人”，只是以前我们从未意识到这一点。以我的Model 3和Model Y为例，我们驾驶汽车每天都在为它收集数据。</p><p style=\"text-align: justify;\">再看看X平台上的数据流，也同样独一无二。至于Neuralink，你知道现在最重要的数据爆炸是什么吗？那就是“多组学”（Multi-Omics）数据，它整合了DNA、RNA和蛋白质等数据，旨在全面解析生物系统的复杂性。</p><p style=\"text-align: justify;\">而马斯克正专注于Neuralink和神经网络。你知道，AI是以大脑为模型的，而马斯克早就看到了这一点。再加上SpaceX，那又是另一条全新的数据轨道。所以，马斯克的成功秘诀就在于他对这些数据的深刻理解。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>温顿：</strong>马斯克无疑是那个能够看到各类技术融合的人。他独特的地方在于，他对拖延和懒惰是零容忍的。当技术飞速变化、工具尚不明确时，最重要的就是做大量实验。他逼迫团队不断推进，虽然其间可能会遇到失败，但在这样的技术变革时期，速度是帮助你发现下一步该怎么做的关键。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/971fa2294980ee3bd139c7daf4595012\" alt=\"方舟投资管理公司首席未来学家 温顿\" title=\"方舟投资管理公司首席未来学家 温顿\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"598\"/><span>方舟投资管理公司首席未来学家 温顿</span></p><p style=\"text-align: justify;\">在技术过渡期，垂直整合是主导策略，而马斯克显然完全掌握了这种方法。快速迭代也是至关重要的。因此，我们在Neuralink、SpaceX、特斯拉以及X/xAI都有投资。我们坚信他的产品开发哲学，通过不断快速迭代，最终能够改变世界。</p><p style=\"text-align: justify;\">马斯克的另一个超能力是，他愿意为了获得长期回报和实现使命而忍受短期的痛苦，对他的公司和投资者来说，这种痛苦最终会转化为巨大的回报。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>伍德：</strong>我想分享一个故事。我们来自传统的资产管理领域，这里不像风险投资那么宽容，失败是不被允许的，哪怕是微小的偏离目标，比如营业利润率低了30个基点，都会被视为灾难。而你看看马斯克，他的猎鹰9号火箭从最初的失败到最终成功，经历了七次甚至九次爆炸，但之后他几乎没有再经历过失败。如今，他几乎掌控了90%的商业卫星发射市场。</p><h2 id=\"id_489989911\" style=\"text-align: left;\">莱特定律来了！比摩尔定律更狠的“成本屠刀”</h2><p style=\"text-align: justify;\"><strong>问： 现在我们发现了一个新的规律——莱特定律。莱特定律指出，每当生产量翻倍，生产成本就会按固定百分比下降。你们能解释一下它的意义，以及在展望未来10年，面对这些新的范式转变时，为什么它会如此重要？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>伍德：</strong>当我们讨论半导体技术即将触及物理极限的问题时，布雷特突然有了一个灵感：“等等，这不仅仅是时间问题。根据摩尔定律，每18到24个月性能翻倍、成本不变，但这种规律太局限了。”他开始思考：“应该有一个更普适的规律，不仅仅依赖时间维度，毕竟世事难料。”接着，他将思路回溯到民航业的早期阶段，试图从历史中找到答案。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>温顿：</strong>莱特定律来源于西奥多·莱特（Theodore Wright）在研究飞机制造时的发现。他发现，每生产一架飞机，成本会按固定比例下降。这个规律不仅适用于飞机生产，还涵盖了原材料的成本、原材料精炼的成本以及发动机制造成本，所有这些都呈现出类似的下降趋势。莱特因此认为，这个规律可以用来准确预测成本的下降趋势。</p><p style=\"text-align: justify;\">一个经典例子是锂电池。按照摩尔定律，电池的成本理应随着时间不断下降，但实际上这一规律并不完全适用。早期锂电池主要是用于笔记本电脑的大型电池，但后来应用转向了智能手机的小型电池。因此，虽然电池的需求翻倍，但需求增幅逐渐减缓，导致电池的成本下降没有呈现传统的摩尔定律模式。</p><p style=\"text-align: justify;\">再看2014或2015年，美国能源信息署（EIA）曾预测，到2050年，电动汽车年销量将只有20万辆左右，增长缓慢，这完全基于过时的电池成本下降预期。莱特定律恰好为我们提供了解决这一问题的框架——它能更准确地预测随着生产规模的增加，成本如何持续下降，而不仅仅依赖历史数据。</p><p style=\"text-align: justify;\">最初，很多人认为电动汽车市场只是一个小众市场，吸引的是环保意识强的消费者，他们愿意为性能较低的产品付出更多代价。但事实证明，一旦电动汽车进入市场，尤其是那些高性能、受欢迎的车型，它们对电池的需求迅速激增，从而推动了电池生产的变革。</p><p style=\"text-align: justify;\">举个例子，当特斯拉Model S推出时，不仅销量大增，它还成为了一款高性能车型。这直接推动了电池生产的曲线变化，促使电池成本开始下降。若按摩尔定律看，电池似乎是一个成熟技术，成本下降缓慢，但根据莱特定律，随着特斯拉等大规模电动车型的推出，对电池的需求急剧增长，从而推动了成本的下降。</p><p style=\"text-align: justify;\">这表明，通过关注未来技术的单位经济学及需求潜力，我们可以预测这些技术的成本将变得多么低廉。我们将这一原理推广到其他技术领域。例如，你可以回顾福特Model T前十年的表现，通过每马力的成本预测内燃机汽车的成本，误差范围在20%以内。今天，这一误差已超过100%。</p><p style=\"text-align: justify;\">如果你查看技术发展的前十年，能够相对准确地预测汽车成本。所以，拥有中长期视角去理解和估算一项技术的意义及其对未来消费者的价值，这就是我们如何应用莱特定律的方式。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>伍德：</strong>莱特定律不同于传统的摩尔定律，后者假设技术每年按固定速度进步。而莱特定律表明，每当生产量翻倍，成本就会按固定百分比下降，正是这种规律推动了电动汽车成本的下降。</p><p style=\"text-align: justify;\">例如，在电动汽车领域，每当电池生产翻倍一次，成本就会下降28%；在工业机器人领域，这一比例是50%；如果你将它应用于DNA短读序列，成本会下降40%。在AI领域，硬件与软件的结合也使得成本下降达到48%。</p><p style=\"text-align: justify;\">更为惊人的是，AI领域的训练成本每年下降70%，推理成本的下降幅度甚至可能达到98%。这一现象证明了莱特定律的强大预测能力——通过技术迭代和生产规模的扩大，成本逐渐降低，产生了更大的经济效益。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>温顿： </strong>对于AI来说，<strong>核心问题是专门用于AI训练的计算单元</strong>。因此，埃隆·马斯克、山姆·奥尔曼和谷歌投入大量资金建设这些训练集群，通过工程方法提升效率，再加上软件架构上的进步，最终使得交付给客户的成本大幅下降。</p><h2 id=\"id_375982727\" style=\"text-align: left;\">ChatGPT只是开胃菜 AI即将引爆10万亿级生产力核爆</h2><p style=\"text-align: justify;\"><strong>问：以OpenAI的ChatGPT为例，它似乎突然出现在公众视野中，短时间内就达到了1亿用户。一个AI聊天机器人，怎么会如此迅速地获得这么大规模的关注？以此为例，你如何预测技术的累积需求，并看待成本的降低？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>温顿：</strong>我想强调的是，AI是目前所有技术中最具融合性的技术。可以说，语言模型和多模态模型的进步，不仅影响了自动驾驶出租车，还逐步渗透到更复杂的人形机器人，甚至生物学领域。所以，实际上，我们当前的AI模型，主要集中在提高知识工作者的生产力，尤其是语言模型和相关应用领域。</p><p style=\"text-align: justify;\">关于成本下降的预测，首先我们需要看这些技术如何提升知识工作者的生产力。假设我是一名分析师，负责对生物技术资产进行估值。传统上，这可能需要助理花费一周的时间来准备报告，但现在我可以直接用GPT模型，在20分钟内获得一份完整的报告，极大地提高了工作效率。因此，我能够以更低的成本，完成本来需要助理花费一周的工作。</p><p style=\"text-align: justify;\">又比如，在客服热线中，市场上已有AI语音助手取代了人工客服，处理客户咨询。与其花钱雇佣人工客服，我们可以用更少的资金提供更多的客户支持。</p><p style=\"text-align: justify;\">从整体来看，<strong>预计到2030年，知识岗位的工资支出将超过10万亿美元，而我们目前每年花费约30万亿美元</strong>。基于这些假设，我们预测AI软件的市场规模将达到万亿美元级别。这些资金将用于生成各种“token”，如更好的客户支持、更高效的分析、更具创意的文案、更定制化的广告等，推动整体生产力的提升。</p><p style=\"text-align: justify;\">由此可以预见，AI技术的成本将在未来五年内大幅下降，而其性能可能提升100倍至1000倍。</p><h2 id=\"id_1362624562\">X与xAI合并为对抗OpenAI</h2><p style=\"text-align: justify;\"><strong>问：你们现在似乎在押注OpenAI、Anthropic和xAI，而xAI已经与X合并。那他们的AI战略是什么？ </strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>温顿：</strong>你可以把X看作是一个数据平台，以及一个实时执行环境，用来构建强大的AI。如果你看看Reddit如何将其数据货币化，X的数据每年的价值大约为15亿美元。所以，通过整合后，他们的效率更高。xAI曾经有一定的数据访问权限，但它们之间有着协议上的分隔——比如分配和分销方面。这意味着如果xAI要做一些增量性的事情，就需要重新谈判协议。通过合并，两个实体能消除这种摩擦，从而提升整体效率。</p><p style=\"text-align: justify;\">X本身就是一个非常强大的平台，从某种程度上来说，它类似于全球所有报纸的集合，同时又能根据个人需求定制新闻。因此，X未来的发展方向是成为一个金融超级应用，能够买卖和持有任何东西，并实现资源转移。信息传输实际上和货币传输并没有太大区别，尤其是在数字货币的背景下。这为xAI提供了一个执行环境，让它的智能体得以运行。 </p><p style=\"text-align: justify;\">从马斯克的视角来看，X的出发点是追求信息的真实性。X的使命和xAI的使命是一致的——都在寻找真相。因此，X可以被视作一个信息平台，旨在揭示真相，而xAI则专注于通过AI来揭示真相。xAI显然在与OpenAI竞争，后者的ChatGPT平台拥有数亿活跃用户。那么，通过xAI与X的合作，xAI就能接触到更广泛的用户群体，从而获得数据优势。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>伍德：</strong>我们可以看看Grok的表现，其性能在2月份出现了“曲棍球棒”形状的暴增，达到了OpenAI推理模型03-Pro的水平。我们一直在问，为什么Grok会这么快追赶上，明明它起步较晚？其中一个我们认为的答案是“训练集群”。它们都在孟菲斯（美国田纳西州的一座城市），所以延迟问题不大。我们觉得这个因素可能很重要。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>温顿：</strong>正如马斯克所说，他们需要10万颗GPU都放在同一个地方，以最有效的方式训练这个模型。因此，他会建造数据中心，并动员资源在四个月内完成，而不是那些第三方供应商承诺的18到24个月。可以想象一下，四个月和18到24个月的差异，对于AI来说就像间隔10年一样巨大。 </p><h2 id=\"id_3466795057\">人形机器人比自动驾驶难10000倍！未来5到15年内实现突破</h2><p style=\"text-align: justify;\"><strong>问：自动驾驶出租车本质上就是机器人，只是它们长得像汽车，配有四个轮子。你们能描述一下这个行业的现状和机遇吗？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>伍德：</strong>我们现在讨论的是“具身AI”，比如自动驾驶出租车和人形机器人等。我认为，地球上目前最大的AI项目无疑是自动驾驶出租车。短期来看，这无疑是一个巨大的机会。而在更远的未来，AI在医疗健康领域的应用将是最具深远影响的，尤其是在治愈疾病、加速新药研发和缩短上市时间等方面。我们预计，<strong>未来5到10年内，发现新药并推向市场的时间将大幅缩短，可能会减半</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\">在医疗领域，AI的潜力极为庞大。每个人的基因组中大约包含35到40万亿个细胞，而“单细胞测序”技术的出现正在极大地改变我们对疾病的诊断和治疗方式。这是AI与基因组学结合的一项巨大的突破，未来可能带来革命性的进展。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>温顿：</strong> 目前，很多人还没有见到自动驾驶出租车的大规模应用，因为他们没有亲眼见到像语言模型那样的广泛推广。但未来几年内，自动驾驶出租车的渗透率可能会迅速飙升，就像语言模型一样。如果你在美国买一辆新车，实际上你是买了“行驶里程套餐”，你支付的价格是每英里1美元或更多，基本上你购买的是一种出行选择权。而特斯拉的自动驾驶出租车服务，可以在每英里不到50美分的价格下提供服务，而且你根本不需要自己开车。</p><p style=\"text-align: justify;\">想象一下，这种出行方式会彻底改变大多数人的出行选择，谁还会选择买车呢？对于大部分人来说，拥有个人车辆将变得不再必要。</p><p style=\"text-align: justify;\">再看看美国或全球的行驶里程总量，过去特斯拉汽车的运营利润约为5000美元，而现在这些车可以在每年10万英里、每英里1美元的基础上运营。这使得特斯拉每辆车可以带来数万美元甚至更多的潜在收入，这将彻底改变特斯拉的商业模式。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>伍德：</strong>自动驾驶出租车的意义不仅仅在于节省时间和不需要司机，它还能拯救数以万计的生命。每年在美国，由人为错误导致的交通事故死亡人数达到4万，而全球的数字可能更高，超过120万。值得注意的是，超过80%的交通事故和死亡都是由人为错误引起的。而目前，Waymo和特斯拉在自动驾驶出租车的安全性方面，已经越来越接近人类司机的水平。</p><p style=\"text-align: justify;\">目前，美国司机大约每行驶70万英里就会发生一次事故。我们认为，特斯拉的自动驾驶出租车将在未来一两年内，达到这个水平，甚至会超过人类司机的安全性，达到两到三倍。到那时，监管机构不再有疑问，自动驾驶出租车将成为最安全的出行方式。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>温顿：</strong>自动驾驶出租车将极大地提升经济生产力，其影响力甚至超过蒸汽机带来的变革。它能够迅速普及并集中资源，从而大幅提高效率。如今，大多数人都浪费了大量时间充当“业余司机”，开车真的是一种巨大的时间浪费。每年，成千上万的人因交通事故丧命，而这些时间本可以用于更有意义的活动。</p><p style=\"text-align: justify;\">同样，我们每天的通勤时间也应引起重视，虽然它不被计入GDP统计，因为它被视作“业余时间”劳动。但一旦人们开始支付自动驾驶出租车的费用，这部分劳动将被纳入经济生产力的计算范畴，直接进入GDP的统计范围。这些节省下来的时间将会用于更具生产力的活动。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>伍德： </strong>未来几年内，全球的实际GDP增长将会加速，预计将达到7%。如果你是经济学家，可能会觉得这听起来很疯狂，因为人类历史上没有见过如此高的增长率。但如果你回顾上世纪初，电话、电力、内燃机的出现，使全球GDP的年增长率从大约0.5%跃升到3%，这个增长已经持续了125年。 </p><p style=\"text-align: justify;\">因此，从3%左右的全球实际GDP增长，跳跃到7%是完全可能的。<strong>我们现在有五个主要的创新平台正在快速发展：人工智能、机器人技术、储能技术、区块链技术和多组学基因测序技术，而这一切都在AI的推动下加速发展</strong>。所以，我们预计这次的增长将比上次更加迅猛。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>问： 特斯拉的远景不仅仅局限于汽车和自动驾驶，他们还在追求一项非常宏大的计划——人形机器人。特斯拉的擎天柱计划与自动驾驶出租车网络结合，似乎为他们提供了巨大的数据优势。你如何看待这个方向的未来机会？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>伍德：</strong>我们可以看到，这是三项关键技术的融合：机器人技术、能源存储和人工智能。马斯克曾说过，他认为特斯拉将成为全球人形机器人领域的领导者，而中国企业将占据第二到第十的位置，他们特别重视这个领域。</p><p style=\"text-align: justify;\">特斯拉通过自动驾驶技术积累的大量数据，将反向应用到人形机器人上，为他们提供了不可比拟的优势。这种技术的叠加效应让特斯拉在机器人领域的潜力巨大，尤其是他们在自动驾驶出租车网络的运营上，能够持续优化并提升数据的利用效率。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>温顿：</strong>说到人形机器人，实际上，由于人工智能的迅速发展，这项技术的实现时间大大提前了。原本我们预计，商业化的人形机器人会出现在2030年之后，但现在，凭借AI技术的进步，预计会在更短的时间内实现。尽管目前人形机器人还没有足够的实用性，它们大多数在工厂中只是作为展示，能够做一些简单的动作，比如捡东西等。但随着技术的进步，它们的实用性将逐渐增强。</p><p style=\"text-align: justify;\">人形机器人比自动驾驶出租车要困难10000倍。这是因为在驾驶中，你只需要做简单的操作：左转、右转、刹车或加速，而且车辆的传感器位置是固定的，环境也相对简单和标准化。然而，人形机器人面临的挑战要复杂得多。机器人必须能够处理多种动作，而且在移动时，传感器的视角和位置会发生变化。此外，机器人所处的环境通常并没有像车道标线那样为它提供明确的操作指引。这些问题使得人形机器人的开发变得极其复杂。</p><p style=\"text-align: justify;\">然而，机器人在容错性方面有巨大优势。比如说，在汽车事故中，一次碰撞往往会带来严重的后果，但如果是机器人发生碰撞，通常不会导致致命事故或灾难。所以，虽然人形机器人在开发上要困难很多，但它们的容错率可能比自动驾驶出租车高100倍。</p><p style=\"text-align: justify;\">对于特斯拉来说，他们的优势在于已经有了通用的芯片技术，这些技术同时适用于机器人和汽车，这使得他们能够将从车辆中获得的大量现实世界数据转化为机器人训练数据，进而提升机器人的能力。另外，特斯拉能够在自己的工厂里部署这些机器人来执行任务，这种内部需求也是一个非常重要的优势。 </p><p style=\"text-align: justify;\">总的来说，机器人市场和自动驾驶出租车市场的潜力都非常巨大。我们预计，<strong>未来5到10年内，自动驾驶出租车的全球市场将达到8到10万亿美元，其中约一半的市场份额将由网络提供商（如特斯拉或Waymo）占据</strong>。特斯拉无疑在这一领域处于领先地位。</p><p style=\"text-align: justify;\">至于人形机器人市场，其潜力更为庞大，预计将在未来5到15年内实现突破，市场规模可达26万亿美元。相比之下，全球GDP总量目前大约为130万亿美元。这意味着，自动驾驶出租车和人形机器人市场合起来的总规模，可以对全球经济产生巨大的影响，带来前所未有的机遇。</p><h2 id=\"id_1351264163\">Neuralink让盲人“看见”红外线，聋人“听到”次声波！</h2><p style=\"text-align: justify;\"><strong>问：现在有了Neuralink的脑机接口，通过这种大脑与机器的连接，未来我们能用心灵感应操控我们正在开发的人形机器人吗？ </strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>伍德：</strong>我有幸听取了Neuralink团队的讲解，实际上能亲身听到他们的讨论，我感觉非常荣幸。坦白说，有些地方真的是“哦天哪，必须亲自体验一下！”我个人已经迫不及待想看到这项技术的未来应用了。它的潜力实在让人惊叹。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>温顿：</strong>我觉得Neuralink不仅是一个技术公司，更是一个极具人性化的公司。它正帮助那些严重瘫痪或有沟通障碍的人重新获得生活的自由。目前，Neuralink正在将芯片植入到患者的手部运动皮层。想象一下，某个患者由于身体无法移动，想要写字却无法动手，但通过这个芯片，他可以用思想控制手的动作，甚至用思维来操控屏幕上的光标。</p><p style=\"text-align: justify;\">随着技术的不断发展，Neuralink的技术已经超越了初期的设想。比如，他们通过脑机接口突破了以前所有版本的输出速率记录，帮助一个严重瘫痪的患者重新获得运动能力。最初，他们只是集中在手部皮层的实验，但随着技术的完善，未来可能会涉及到语音皮层。这样，即使一个人的发声器官无法工作，他们依然能够通过大脑信号生成声音或文字，重新与世界沟通。</p><p style=\"text-align: justify;\">下一步，Neuralink不仅能读取大脑信号，还能向大脑写入信号。例如，耳蜗植入手术目前帮助失聪人士通过直接刺激听觉区域来“模拟”耳朵的功能。而Neuralink的目标是，让视觉信号进入盲人的大脑视觉中心，从而实现“看”的体验。甚至不止如此，盲人可能还会看到超常的视觉效果，比如红外线视图，或是通过摄像头看到原本无法看到的东西。</p><p style=\"text-align: justify;\">通过这种技术，某些人或许能够通过大脑与AI智能体实时交互，以接近“超能力”的方式与机器交流。而我们其他人，可能还需要依赖打字、说话等方式来进行交流。</p><p style=\"text-align: justify;\">令我觉得振奋的是，Neuralink未来还可能改变我们与世界的关系。假设Neuralink技术变得像激光眼手术一样普及、经济且便捷，那么或许有一天，普通人也可以选择去Neuralink中心进行“大脑升级”，比如我们可以通过芯片提升记忆、学习新技能，甚至“增强”我们的感官功能。</p><h2 id=\"id_4028436005\">SpaceX只是起点，太空基础设施正形成新的平台红利</h2><p style=\"text-align: justify;\"><strong>问：有人预测到2030年，SpaceX的估值将达到2.5万亿美元，这意味着SpaceX将在短短五年内成为全球估值最高的公司之一。为什么SpaceX如此成功，为什么它能达到如此高的估值？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>温顿：</strong>星链是SpaceX的独特资产，星舰的成功将对这一估值至关重要。星舰的关键在于它通过大规模提升火箭的运载能力，将每公斤发射到轨道的成本降低到100美元甚至更低。与过去几千美元每公斤的发射成本相比，这种降幅是革命性的。通过这种方式，SpaceX可以发射更多的卫星，并同时降低每颗卫星的使用费用，或者以相同成本提供更多的数据带宽。</p><p style=\"text-align: justify;\">更重要的是，星链并非传统的“本地化”服务，它是一个全球性的通信网络。这使得它能够与各国的互联网服务提供商（ISP）竞争，成为一个全球性的连接提供商。例如，类似于Netflix这样的大规模视频流服务，过去只能依赖各地的有线网络，而星链则可以突破这种地域限制，提供全球无缝连接的服务。</p><p style=\"text-align: justify;\">从收入角度来看，我们预计<strong>星链未来几年能达到2000亿到3000亿美元的年收入</strong>，因为它能为全球用户提供一种强有力的、可竞争的通信解决方案。随着卫星数量的增加，SpaceX的收入将呈指数增长，这些资金将直接投入到火星探索等长期任务中。</p><p style=\"text-align: justify;\">火星计划本身就为SpaceX带来了超越当下的远大前景。通过建设一个能够实现火星殖民地的公司，SpaceX不仅在地球上形成技术优势，更将为未来的太空探索和资源提取铺平道路。尽管从短期来看，SpaceX的现金流可能不会马上给投资者带来回报，但随着时间的推移，火星计划的潜力将逐渐显现。到2030年时，火星的影响可能还不显著，但到2040年，随着殖民计划的深入，火星的战略价值将不可忽视。</p><p style=\"text-align: justify;\">事实上，SpaceX的成功并不仅仅依赖于地球市场，它的技术核心本身就是为火星任务设计的。例如，SpaceX设计的星舰火箭，其巨大尺寸和可重复使用技术，正是为了能够承载和运送重型货物到火星上。这种设计优势让SpaceX能够在地球的航天市场中占据主导地位，因为它所研发的技术不仅有“外星级”的标准，反而为地球上的竞争提供了极大的技术优势。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>伍德：</strong> 火星任务的技术进步将带来一些我们无法预见的突破，比如材料科学的飞跃。这些进展在未来几十年会对地球上的各行各业产生深远的影响。这就是为什么火星殖民地对SpaceX来说至关重要的原因。它不仅是为火星做准备，同时也会反向推动地球上的技术革新。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>温顿：</strong>随着技术的不断进步，从火星向地球发射卫星的成本可能会变得比从地球发射更低。这是因为从火星发射卫星所需的能量远低于从地球发射卫星的能量消耗。因此，火星基地不仅为SpaceX提供了进入火星的能力，还能为地球市场带来竞争优势。如果未来涉及到像小行星采矿等资源提取任务，火星可能成为这些转型的基地，进而为SpaceX创造更大的商业价值。</p><p style=\"text-align: justify;\">从特斯拉的角度来看，SpaceX的火星任务也将带来极大的技术溢出效应。特别是，SpaceX将在火星上测试机器人技术。这些机器人在火星极端环境中的表现将为地球上的机器人开发提供重要数据和经验。这种在火星上进行的测试，能够加速机器人在地球上的应用和进步，使它们变得更加坚固和高效，适应更加复杂和艰难的地球环境。</p></body></html>","source":"lsy1580517846866","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" 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Musk）的商业帝国正处在这个变革风暴的中心。从特斯拉自动驾驶出租车，到Neuralink脑机接口与星舰计划的跨界融合；从莱特定律预测的AI成本断崖式下跌，到OpenAI、xAI和Anthropic三巨头角逐的AI战场；再到SpaceX低成本发射催生的太空经济，这些技术正在形成前所未有的协同效应，共同推动人类迈向指数级增长的新纪元。方舟投资罕见地同时押注三大AI巨头，正是看中了这场技术融合将释放的惊人能量。那么，当下这场技术浪潮究竟会释放着怎样的变量？马斯克为何成为“木头姐”眼中最确定的下注对象？我们试图从这场对话中提炼出值得关注的产业信号。这场对话的核心观点有：AI重塑操作系统格局，方舟投资押注OpenAI、xAI、Anthropic三强，苹果谷歌掉队，中国开源模型崛起，竞争进入模型+终端+算力整合时代。“莱特定律”引发硬科技成本革命，生产规模翻倍会带动成本以固定比例下降，这在电动汽车、AI硬件等领域表现突出。未来Robotaxi将出行成本可降至每英里小于0.5美元，商业模式从一次性卖车转向里程订阅，潜在市场达8–10万亿美元。安全性一旦超越人类，监管壁垒将迅速松动。人形机器人难度比Robotaxi高10000倍，但容错空间更大。凭借自动驾驶积累的视觉-运动数据与通用芯片，特斯拉有望率先规模化，2030-2040年市场规模可能达到26万亿美元。SpaceX的降维打击布局：星链打造全球通信基建，目标年收入2000-3000亿美元；火星计划倒逼材料、能源领域突破，实现对地球产业的技术反哺。以下为对话精华内容：方舟投资创始人、“木头姐”凯瑟琳·伍德AI三巨头争霸战：20万亿美元蛋糕怎么分？问： 你们投资了xAI、OpenAI和Anthropic，为什么选择这三家公司？这是否是为了应对AGI的风险？ 伍德： 在风险投资领域，通常不会看到同一个基金同时投资这三家公司。但我们选择投资它们，因为我们认为这是一个“赢家通吃”的市场。对于这一市场来说，数据、分发速度和专有数据是关键。与其他风险投资基金不同，我们没有在公司董事会中占据席位，这使得我们能够更加灵活地投资，而不会受到信息泄露的限制。我们相信，这三家公司在技术上处于领先地位，未来可能会脱颖而出。虽然未来可能会涌现更多专注于不同领域的语言模型并做得更好，但我们认为它们目前仍具有显著的竞争优势。温顿：从宏观层面来看，未来AI软件领域的投入中，部分资金将流向软件即服务（SaaS）公司，而这些公司的发展将带动底层基础模型和平台即服务（PaaS）公司的需求，最终又会影响基础设施即服务（IaaS）层。对于基础模型层，这将是一个价值约1.5万亿美元的市场，甚至可能接近2万亿美元。因此，根据我们的利润结构预测，整个市场的企业价值有可能达到15万亿到20万亿美元。目前，这个领域竞争激烈，很难预测哪家公司会最终胜出。但可以肯定的是，ChatGPT在分发上占有巨大优势，OpenAI通过向终端用户提供更多的token，积累了大量数据，并且在产品上进行快速迭代。而xAI则凭借星链等渠道获得了强大的分发优势。随着xAI模型的不断改进，X平台上的信息价值也将不断提升，因此，xAI拥有独特的分发优势。至于Anthropic，它的编码模型在全球范围内处于领先地位，并且与Cursor深度整合。可以说，这三家公司各自具备不同的竞争优势，最终我们预计，15万亿到20万亿美元的企业市场中，可能会有两到三家公司脱颖而出，我们希望能够持有这些公司的股份。在这一动态变化的环境中，中国的开源模型也在迅速崛起，这些团队如何应对并进行垂直整合呢？OpenAI正在扩展其终端硬件设备，我推测xAI也会推出自己的终端设备，且目前xAI已经通过数据中心实现了垂直整合。尽管OpenAI在技术上具有强大的优势，但它缺乏面向消费者的分发渠道，除了ChatGPT之外，它没有社交网络的支持。而各家公司都在积极进行定位，市场竞争十分激烈。相比之下，谷歌和苹果等科技巨头的AI布局目前看起来较为薄弱。尽管谷歌拥有世界顶级的AI研究人员，但他们似乎未能在搜索等核心领域取得突破。尤其是随着AI工具的崛起，搜索引擎的关注度逐渐转向由AI机器人来回答问题。谷歌是否能弥补这一缺口？可能，但未必能领先。而苹果的AI技术，尤其是Siri，几乎可以说是失败的。 伍德： 我现在主要聚焦在这两家公司。过去四年，我们一直在关注所谓的“科技六巨头”（Mag Six），但我们并不认为它们是最终的大赢家。特别是关注到苹果在自动驾驶领域的表现时，我们意识到，作为终极的移动设备，自动驾驶出租车本应该是苹果的重点。然而，尽管他们尝试过多次，但随着管理层的多次更换，苹果的AI战略似乎始终缺乏清晰的方向，最终我们认为他们并不知道如何在AI领域取得突破。同样的情况也出现在谷歌身上。尽管谷歌拥有全球最顶尖的AI研究团队，大家普遍认为他们会在这一领域取得成功，但结果却并非如此。我们从实际经验中看到，像Anthropic这样的公司能够做出更加个性化的解决方案，而这一点正是谷歌所缺乏的。这种细微的差异，恰恰是当前AI竞争中至关重要的因素。温顿：在谈到基础模型的企业市场时，我们认为这是一个15万亿到20万亿美元的巨大机会。而根据输入输出计算方式的变化，我们实际上正在经历一场操作系统平台的过渡——这些AI模型本质上就是新的操作系统。像Cursor这样，依托这些模型的应用，或者ChatGPT、Deep Research等，都是OpenAI所构建的应用。当操作系统发生这种转型时，旧的操作系统通常很难适应这种变化。这种转型有些像从桌面电脑到移动设备的过渡。例如，从IBM到微软的变化，在这个过渡发生时，IBM的股价几乎腰斩，而微软股价增长了10倍。再比如从鼠标到多点触控屏的转变，是微软过渡到iOS和苹果的过程，苹果最终主导了市场。如今，我们可以清晰地看到，我们正从多点触控过渡到自然语言输入，主要是通过语音和文字。因此，苹果当前的操作系统在这场变革中处于劣势。苹果所面临的困难在于，他们必须重新构建操作系统，以适应新的用户界面需求。如今他们的所有多点触控设置和额外控制菜单，都是基于老旧的界面系统设计的。要想真正适应这一变革，苹果需要从头开始，这也是他们在这场变革中很难取得领先的原因。你以为马斯克只是在造车？其实他在下一盘AI大棋问：当今最热门的科技投资方向包括AI、机器人技术、大脑芯片、太空探索等，而马斯克似乎正处于这些领域交汇的中心，几乎谁也无法忽视他对这些行业的影响。你们认为马斯克成功的秘诀是什么？伍德：马斯克的影响力涵盖了多个领域。我认为这并非偶然，而是他独特才能的体现。他很早就意识到，未来不同的技术将发生融合，而AI将成为融合的核心。对于AI而言，其核心就是专有数据，这是真正的竞争优势。以特斯拉为例，很多分析师认为它只是汽车制造商，但它实际上运营着地球上最大的AI项目。特斯拉囊括了机器人、能源存储和AI等技术，它们原本是独立发展的，但现在开始相互交织、相互推动。我们相信，随着自动驾驶出租车的发展，相关技术将迎来爆发式增长。进入AI时代后，我们意识到，专有数据才是竞争优势的核心。马斯克已经积累了海量的关键数据。没有哪个人拥有像马斯克那样多的自动驾驶出租车数据或机器人数据。我们每天都在“驾驶机器人”，只是以前我们从未意识到这一点。以我的Model 3和Model Y为例，我们驾驶汽车每天都在为它收集数据。再看看X平台上的数据流，也同样独一无二。至于Neuralink，你知道现在最重要的数据爆炸是什么吗？那就是“多组学”（Multi-Omics）数据，它整合了DNA、RNA和蛋白质等数据，旨在全面解析生物系统的复杂性。而马斯克正专注于Neuralink和神经网络。你知道，AI是以大脑为模型的，而马斯克早就看到了这一点。再加上SpaceX，那又是另一条全新的数据轨道。所以，马斯克的成功秘诀就在于他对这些数据的深刻理解。温顿：马斯克无疑是那个能够看到各类技术融合的人。他独特的地方在于，他对拖延和懒惰是零容忍的。当技术飞速变化、工具尚不明确时，最重要的就是做大量实验。他逼迫团队不断推进，虽然其间可能会遇到失败，但在这样的技术变革时期，速度是帮助你发现下一步该怎么做的关键。方舟投资管理公司首席未来学家 温顿在技术过渡期，垂直整合是主导策略，而马斯克显然完全掌握了这种方法。快速迭代也是至关重要的。因此，我们在Neuralink、SpaceX、特斯拉以及X/xAI都有投资。我们坚信他的产品开发哲学，通过不断快速迭代，最终能够改变世界。马斯克的另一个超能力是，他愿意为了获得长期回报和实现使命而忍受短期的痛苦，对他的公司和投资者来说，这种痛苦最终会转化为巨大的回报。伍德：我想分享一个故事。我们来自传统的资产管理领域，这里不像风险投资那么宽容，失败是不被允许的，哪怕是微小的偏离目标，比如营业利润率低了30个基点，都会被视为灾难。而你看看马斯克，他的猎鹰9号火箭从最初的失败到最终成功，经历了七次甚至九次爆炸，但之后他几乎没有再经历过失败。如今，他几乎掌控了90%的商业卫星发射市场。莱特定律来了！比摩尔定律更狠的“成本屠刀”问： 现在我们发现了一个新的规律——莱特定律。莱特定律指出，每当生产量翻倍，生产成本就会按固定百分比下降。你们能解释一下它的意义，以及在展望未来10年，面对这些新的范式转变时，为什么它会如此重要？伍德：当我们讨论半导体技术即将触及物理极限的问题时，布雷特突然有了一个灵感：“等等，这不仅仅是时间问题。根据摩尔定律，每18到24个月性能翻倍、成本不变，但这种规律太局限了。”他开始思考：“应该有一个更普适的规律，不仅仅依赖时间维度，毕竟世事难料。”接着，他将思路回溯到民航业的早期阶段，试图从历史中找到答案。温顿：莱特定律来源于西奥多·莱特（Theodore Wright）在研究飞机制造时的发现。他发现，每生产一架飞机，成本会按固定比例下降。这个规律不仅适用于飞机生产，还涵盖了原材料的成本、原材料精炼的成本以及发动机制造成本，所有这些都呈现出类似的下降趋势。莱特因此认为，这个规律可以用来准确预测成本的下降趋势。一个经典例子是锂电池。按照摩尔定律，电池的成本理应随着时间不断下降，但实际上这一规律并不完全适用。早期锂电池主要是用于笔记本电脑的大型电池，但后来应用转向了智能手机的小型电池。因此，虽然电池的需求翻倍，但需求增幅逐渐减缓，导致电池的成本下降没有呈现传统的摩尔定律模式。再看2014或2015年，美国能源信息署（EIA）曾预测，到2050年，电动汽车年销量将只有20万辆左右，增长缓慢，这完全基于过时的电池成本下降预期。莱特定律恰好为我们提供了解决这一问题的框架——它能更准确地预测随着生产规模的增加，成本如何持续下降，而不仅仅依赖历史数据。最初，很多人认为电动汽车市场只是一个小众市场，吸引的是环保意识强的消费者，他们愿意为性能较低的产品付出更多代价。但事实证明，一旦电动汽车进入市场，尤其是那些高性能、受欢迎的车型，它们对电池的需求迅速激增，从而推动了电池生产的变革。举个例子，当特斯拉Model S推出时，不仅销量大增，它还成为了一款高性能车型。这直接推动了电池生产的曲线变化，促使电池成本开始下降。若按摩尔定律看，电池似乎是一个成熟技术，成本下降缓慢，但根据莱特定律，随着特斯拉等大规模电动车型的推出，对电池的需求急剧增长，从而推动了成本的下降。这表明，通过关注未来技术的单位经济学及需求潜力，我们可以预测这些技术的成本将变得多么低廉。我们将这一原理推广到其他技术领域。例如，你可以回顾福特Model T前十年的表现，通过每马力的成本预测内燃机汽车的成本，误差范围在20%以内。今天，这一误差已超过100%。如果你查看技术发展的前十年，能够相对准确地预测汽车成本。所以，拥有中长期视角去理解和估算一项技术的意义及其对未来消费者的价值，这就是我们如何应用莱特定律的方式。伍德：莱特定律不同于传统的摩尔定律，后者假设技术每年按固定速度进步。而莱特定律表明，每当生产量翻倍，成本就会按固定百分比下降，正是这种规律推动了电动汽车成本的下降。例如，在电动汽车领域，每当电池生产翻倍一次，成本就会下降28%；在工业机器人领域，这一比例是50%；如果你将它应用于DNA短读序列，成本会下降40%。在AI领域，硬件与软件的结合也使得成本下降达到48%。更为惊人的是，AI领域的训练成本每年下降70%，推理成本的下降幅度甚至可能达到98%。这一现象证明了莱特定律的强大预测能力——通过技术迭代和生产规模的扩大，成本逐渐降低，产生了更大的经济效益。温顿： 对于AI来说，核心问题是专门用于AI训练的计算单元。因此，埃隆·马斯克、山姆·奥尔曼和谷歌投入大量资金建设这些训练集群，通过工程方法提升效率，再加上软件架构上的进步，最终使得交付给客户的成本大幅下降。ChatGPT只是开胃菜 AI即将引爆10万亿级生产力核爆问：以OpenAI的ChatGPT为例，它似乎突然出现在公众视野中，短时间内就达到了1亿用户。一个AI聊天机器人，怎么会如此迅速地获得这么大规模的关注？以此为例，你如何预测技术的累积需求，并看待成本的降低？温顿：我想强调的是，AI是目前所有技术中最具融合性的技术。可以说，语言模型和多模态模型的进步，不仅影响了自动驾驶出租车，还逐步渗透到更复杂的人形机器人，甚至生物学领域。所以，实际上，我们当前的AI模型，主要集中在提高知识工作者的生产力，尤其是语言模型和相关应用领域。关于成本下降的预测，首先我们需要看这些技术如何提升知识工作者的生产力。假设我是一名分析师，负责对生物技术资产进行估值。传统上，这可能需要助理花费一周的时间来准备报告，但现在我可以直接用GPT模型，在20分钟内获得一份完整的报告，极大地提高了工作效率。因此，我能够以更低的成本，完成本来需要助理花费一周的工作。又比如，在客服热线中，市场上已有AI语音助手取代了人工客服，处理客户咨询。与其花钱雇佣人工客服，我们可以用更少的资金提供更多的客户支持。从整体来看，预计到2030年，知识岗位的工资支出将超过10万亿美元，而我们目前每年花费约30万亿美元。基于这些假设，我们预测AI软件的市场规模将达到万亿美元级别。这些资金将用于生成各种“token”，如更好的客户支持、更高效的分析、更具创意的文案、更定制化的广告等，推动整体生产力的提升。由此可以预见，AI技术的成本将在未来五年内大幅下降，而其性能可能提升100倍至1000倍。X与xAI合并为对抗OpenAI问：你们现在似乎在押注OpenAI、Anthropic和xAI，而xAI已经与X合并。那他们的AI战略是什么？ 温顿：你可以把X看作是一个数据平台，以及一个实时执行环境，用来构建强大的AI。如果你看看Reddit如何将其数据货币化，X的数据每年的价值大约为15亿美元。所以，通过整合后，他们的效率更高。xAI曾经有一定的数据访问权限，但它们之间有着协议上的分隔——比如分配和分销方面。这意味着如果xAI要做一些增量性的事情，就需要重新谈判协议。通过合并，两个实体能消除这种摩擦，从而提升整体效率。X本身就是一个非常强大的平台，从某种程度上来说，它类似于全球所有报纸的集合，同时又能根据个人需求定制新闻。因此，X未来的发展方向是成为一个金融超级应用，能够买卖和持有任何东西，并实现资源转移。信息传输实际上和货币传输并没有太大区别，尤其是在数字货币的背景下。这为xAI提供了一个执行环境，让它的智能体得以运行。 从马斯克的视角来看，X的出发点是追求信息的真实性。X的使命和xAI的使命是一致的——都在寻找真相。因此，X可以被视作一个信息平台，旨在揭示真相，而xAI则专注于通过AI来揭示真相。xAI显然在与OpenAI竞争，后者的ChatGPT平台拥有数亿活跃用户。那么，通过xAI与X的合作，xAI就能接触到更广泛的用户群体，从而获得数据优势。伍德：我们可以看看Grok的表现，其性能在2月份出现了“曲棍球棒”形状的暴增，达到了OpenAI推理模型03-Pro的水平。我们一直在问，为什么Grok会这么快追赶上，明明它起步较晚？其中一个我们认为的答案是“训练集群”。它们都在孟菲斯（美国田纳西州的一座城市），所以延迟问题不大。我们觉得这个因素可能很重要。温顿：正如马斯克所说，他们需要10万颗GPU都放在同一个地方，以最有效的方式训练这个模型。因此，他会建造数据中心，并动员资源在四个月内完成，而不是那些第三方供应商承诺的18到24个月。可以想象一下，四个月和18到24个月的差异，对于AI来说就像间隔10年一样巨大。 人形机器人比自动驾驶难10000倍！未来5到15年内实现突破问：自动驾驶出租车本质上就是机器人，只是它们长得像汽车，配有四个轮子。你们能描述一下这个行业的现状和机遇吗？伍德：我们现在讨论的是“具身AI”，比如自动驾驶出租车和人形机器人等。我认为，地球上目前最大的AI项目无疑是自动驾驶出租车。短期来看，这无疑是一个巨大的机会。而在更远的未来，AI在医疗健康领域的应用将是最具深远影响的，尤其是在治愈疾病、加速新药研发和缩短上市时间等方面。我们预计，未来5到10年内，发现新药并推向市场的时间将大幅缩短，可能会减半。在医疗领域，AI的潜力极为庞大。每个人的基因组中大约包含35到40万亿个细胞，而“单细胞测序”技术的出现正在极大地改变我们对疾病的诊断和治疗方式。这是AI与基因组学结合的一项巨大的突破，未来可能带来革命性的进展。温顿： 目前，很多人还没有见到自动驾驶出租车的大规模应用，因为他们没有亲眼见到像语言模型那样的广泛推广。但未来几年内，自动驾驶出租车的渗透率可能会迅速飙升，就像语言模型一样。如果你在美国买一辆新车，实际上你是买了“行驶里程套餐”，你支付的价格是每英里1美元或更多，基本上你购买的是一种出行选择权。而特斯拉的自动驾驶出租车服务，可以在每英里不到50美分的价格下提供服务，而且你根本不需要自己开车。想象一下，这种出行方式会彻底改变大多数人的出行选择，谁还会选择买车呢？对于大部分人来说，拥有个人车辆将变得不再必要。再看看美国或全球的行驶里程总量，过去特斯拉汽车的运营利润约为5000美元，而现在这些车可以在每年10万英里、每英里1美元的基础上运营。这使得特斯拉每辆车可以带来数万美元甚至更多的潜在收入，这将彻底改变特斯拉的商业模式。伍德：自动驾驶出租车的意义不仅仅在于节省时间和不需要司机，它还能拯救数以万计的生命。每年在美国，由人为错误导致的交通事故死亡人数达到4万，而全球的数字可能更高，超过120万。值得注意的是，超过80%的交通事故和死亡都是由人为错误引起的。而目前，Waymo和特斯拉在自动驾驶出租车的安全性方面，已经越来越接近人类司机的水平。目前，美国司机大约每行驶70万英里就会发生一次事故。我们认为，特斯拉的自动驾驶出租车将在未来一两年内，达到这个水平，甚至会超过人类司机的安全性，达到两到三倍。到那时，监管机构不再有疑问，自动驾驶出租车将成为最安全的出行方式。温顿：自动驾驶出租车将极大地提升经济生产力，其影响力甚至超过蒸汽机带来的变革。它能够迅速普及并集中资源，从而大幅提高效率。如今，大多数人都浪费了大量时间充当“业余司机”，开车真的是一种巨大的时间浪费。每年，成千上万的人因交通事故丧命，而这些时间本可以用于更有意义的活动。同样，我们每天的通勤时间也应引起重视，虽然它不被计入GDP统计，因为它被视作“业余时间”劳动。但一旦人们开始支付自动驾驶出租车的费用，这部分劳动将被纳入经济生产力的计算范畴，直接进入GDP的统计范围。这些节省下来的时间将会用于更具生产力的活动。伍德： 未来几年内，全球的实际GDP增长将会加速，预计将达到7%。如果你是经济学家，可能会觉得这听起来很疯狂，因为人类历史上没有见过如此高的增长率。但如果你回顾上世纪初，电话、电力、内燃机的出现，使全球GDP的年增长率从大约0.5%跃升到3%，这个增长已经持续了125年。 因此，从3%左右的全球实际GDP增长，跳跃到7%是完全可能的。我们现在有五个主要的创新平台正在快速发展：人工智能、机器人技术、储能技术、区块链技术和多组学基因测序技术，而这一切都在AI的推动下加速发展。所以，我们预计这次的增长将比上次更加迅猛。问： 特斯拉的远景不仅仅局限于汽车和自动驾驶，他们还在追求一项非常宏大的计划——人形机器人。特斯拉的擎天柱计划与自动驾驶出租车网络结合，似乎为他们提供了巨大的数据优势。你如何看待这个方向的未来机会？伍德：我们可以看到，这是三项关键技术的融合：机器人技术、能源存储和人工智能。马斯克曾说过，他认为特斯拉将成为全球人形机器人领域的领导者，而中国企业将占据第二到第十的位置，他们特别重视这个领域。特斯拉通过自动驾驶技术积累的大量数据，将反向应用到人形机器人上，为他们提供了不可比拟的优势。这种技术的叠加效应让特斯拉在机器人领域的潜力巨大，尤其是他们在自动驾驶出租车网络的运营上，能够持续优化并提升数据的利用效率。温顿：说到人形机器人，实际上，由于人工智能的迅速发展，这项技术的实现时间大大提前了。原本我们预计，商业化的人形机器人会出现在2030年之后，但现在，凭借AI技术的进步，预计会在更短的时间内实现。尽管目前人形机器人还没有足够的实用性，它们大多数在工厂中只是作为展示，能够做一些简单的动作，比如捡东西等。但随着技术的进步，它们的实用性将逐渐增强。人形机器人比自动驾驶出租车要困难10000倍。这是因为在驾驶中，你只需要做简单的操作：左转、右转、刹车或加速，而且车辆的传感器位置是固定的，环境也相对简单和标准化。然而，人形机器人面临的挑战要复杂得多。机器人必须能够处理多种动作，而且在移动时，传感器的视角和位置会发生变化。此外，机器人所处的环境通常并没有像车道标线那样为它提供明确的操作指引。这些问题使得人形机器人的开发变得极其复杂。然而，机器人在容错性方面有巨大优势。比如说，在汽车事故中，一次碰撞往往会带来严重的后果，但如果是机器人发生碰撞，通常不会导致致命事故或灾难。所以，虽然人形机器人在开发上要困难很多，但它们的容错率可能比自动驾驶出租车高100倍。对于特斯拉来说，他们的优势在于已经有了通用的芯片技术，这些技术同时适用于机器人和汽车，这使得他们能够将从车辆中获得的大量现实世界数据转化为机器人训练数据，进而提升机器人的能力。另外，特斯拉能够在自己的工厂里部署这些机器人来执行任务，这种内部需求也是一个非常重要的优势。 总的来说，机器人市场和自动驾驶出租车市场的潜力都非常巨大。我们预计，未来5到10年内，自动驾驶出租车的全球市场将达到8到10万亿美元，其中约一半的市场份额将由网络提供商（如特斯拉或Waymo）占据。特斯拉无疑在这一领域处于领先地位。至于人形机器人市场，其潜力更为庞大，预计将在未来5到15年内实现突破，市场规模可达26万亿美元。相比之下，全球GDP总量目前大约为130万亿美元。这意味着，自动驾驶出租车和人形机器人市场合起来的总规模，可以对全球经济产生巨大的影响，带来前所未有的机遇。Neuralink让盲人“看见”红外线，聋人“听到”次声波！问：现在有了Neuralink的脑机接口，通过这种大脑与机器的连接，未来我们能用心灵感应操控我们正在开发的人形机器人吗？ 伍德：我有幸听取了Neuralink团队的讲解，实际上能亲身听到他们的讨论，我感觉非常荣幸。坦白说，有些地方真的是“哦天哪，必须亲自体验一下！”我个人已经迫不及待想看到这项技术的未来应用了。它的潜力实在让人惊叹。温顿：我觉得Neuralink不仅是一个技术公司，更是一个极具人性化的公司。它正帮助那些严重瘫痪或有沟通障碍的人重新获得生活的自由。目前，Neuralink正在将芯片植入到患者的手部运动皮层。想象一下，某个患者由于身体无法移动，想要写字却无法动手，但通过这个芯片，他可以用思想控制手的动作，甚至用思维来操控屏幕上的光标。随着技术的不断发展，Neuralink的技术已经超越了初期的设想。比如，他们通过脑机接口突破了以前所有版本的输出速率记录，帮助一个严重瘫痪的患者重新获得运动能力。最初，他们只是集中在手部皮层的实验，但随着技术的完善，未来可能会涉及到语音皮层。这样，即使一个人的发声器官无法工作，他们依然能够通过大脑信号生成声音或文字，重新与世界沟通。下一步，Neuralink不仅能读取大脑信号，还能向大脑写入信号。例如，耳蜗植入手术目前帮助失聪人士通过直接刺激听觉区域来“模拟”耳朵的功能。而Neuralink的目标是，让视觉信号进入盲人的大脑视觉中心，从而实现“看”的体验。甚至不止如此，盲人可能还会看到超常的视觉效果，比如红外线视图，或是通过摄像头看到原本无法看到的东西。通过这种技术，某些人或许能够通过大脑与AI智能体实时交互，以接近“超能力”的方式与机器交流。而我们其他人，可能还需要依赖打字、说话等方式来进行交流。令我觉得振奋的是，Neuralink未来还可能改变我们与世界的关系。假设Neuralink技术变得像激光眼手术一样普及、经济且便捷，那么或许有一天，普通人也可以选择去Neuralink中心进行“大脑升级”，比如我们可以通过芯片提升记忆、学习新技能，甚至“增强”我们的感官功能。SpaceX只是起点，太空基础设施正形成新的平台红利问：有人预测到2030年，SpaceX的估值将达到2.5万亿美元，这意味着SpaceX将在短短五年内成为全球估值最高的公司之一。为什么SpaceX如此成功，为什么它能达到如此高的估值？温顿：星链是SpaceX的独特资产，星舰的成功将对这一估值至关重要。星舰的关键在于它通过大规模提升火箭的运载能力，将每公斤发射到轨道的成本降低到100美元甚至更低。与过去几千美元每公斤的发射成本相比，这种降幅是革命性的。通过这种方式，SpaceX可以发射更多的卫星，并同时降低每颗卫星的使用费用，或者以相同成本提供更多的数据带宽。更重要的是，星链并非传统的“本地化”服务，它是一个全球性的通信网络。这使得它能够与各国的互联网服务提供商（ISP）竞争，成为一个全球性的连接提供商。例如，类似于Netflix这样的大规模视频流服务，过去只能依赖各地的有线网络，而星链则可以突破这种地域限制，提供全球无缝连接的服务。从收入角度来看，我们预计星链未来几年能达到2000亿到3000亿美元的年收入，因为它能为全球用户提供一种强有力的、可竞争的通信解决方案。随着卫星数量的增加，SpaceX的收入将呈指数增长，这些资金将直接投入到火星探索等长期任务中。火星计划本身就为SpaceX带来了超越当下的远大前景。通过建设一个能够实现火星殖民地的公司，SpaceX不仅在地球上形成技术优势，更将为未来的太空探索和资源提取铺平道路。尽管从短期来看，SpaceX的现金流可能不会马上给投资者带来回报，但随着时间的推移，火星计划的潜力将逐渐显现。到2030年时，火星的影响可能还不显著，但到2040年，随着殖民计划的深入，火星的战略价值将不可忽视。事实上，SpaceX的成功并不仅仅依赖于地球市场，它的技术核心本身就是为火星任务设计的。例如，SpaceX设计的星舰火箭，其巨大尺寸和可重复使用技术，正是为了能够承载和运送重型货物到火星上。这种设计优势让SpaceX能够在地球的航天市场中占据主导地位，因为它所研发的技术不仅有“外星级”的标准，反而为地球上的竞争提供了极大的技术优势。伍德： 火星任务的技术进步将带来一些我们无法预见的突破，比如材料科学的飞跃。这些进展在未来几十年会对地球上的各行各业产生深远的影响。这就是为什么火星殖民地对SpaceX来说至关重要的原因。它不仅是为火星做准备，同时也会反向推动地球上的技术革新。温顿：随着技术的不断进步，从火星向地球发射卫星的成本可能会变得比从地球发射更低。这是因为从火星发射卫星所需的能量远低于从地球发射卫星的能量消耗。因此，火星基地不仅为SpaceX提供了进入火星的能力，还能为地球市场带来竞争优势。如果未来涉及到像小行星采矿等资源提取任务，火星可能成为这些转型的基地，进而为SpaceX创造更大的商业价值。从特斯拉的角度来看，SpaceX的火星任务也将带来极大的技术溢出效应。特别是，SpaceX将在火星上测试机器人技术。这些机器人在火星极端环境中的表现将为地球上的机器人开发提供重要数据和经验。这种在火星上进行的测试，能够加速机器人在地球上的应用和进步，使它们变得更加坚固和高效，适应更加复杂和艰难的地球环境。","news_type":1,"symbols_score_info":{"AAPL":1.1,"GOOGL":1.1,"TSLA":1.1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":131,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":452348349616984,"gmtCreate":1751442263665,"gmtModify":1751442265292,"author":{"id":"4157590666490952","authorId":"4157590666490952","name":"小新的蜡笔","avatar":"https://static.tigerbbs.com/b3b5335d96d98d07534b0a7e65600a12","crmLevel":3,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"4157590666490952","authorIdStr":"4157590666490952"},"themes":[],"htmlText":"预测的太保守了，和实际没啥差别啊。","listText":"预测的太保守了，和实际没啥差别啊。","text":"预测的太保守了，和实际没啥差别啊。","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/452348349616984","repostId":"1167901765","repostType":4,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":57,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":449137217544456,"gmtCreate":1750679578757,"gmtModify":1750684008465,"author":{"id":"4157590666490952","authorId":"4157590666490952","name":"小新的蜡笔","avatar":"https://static.tigerbbs.com/b3b5335d96d98d07534b0a7e65600a12","crmLevel":3,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"4157590666490952","authorIdStr":"4157590666490952"},"themes":[],"htmlText":"<a 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ID技术，从而实现更高的屏幕占比，让正面显示区域更加完整，摆脱刘海设计带来的视觉干扰，带来更简洁美观的全面屏效果。</p><p>进入2027年，iPhone 19系列将迎来全方位的重大变革，预计实现真正的全面屏设计，即同时将前置摄像头和Face ID传感器隐藏于屏幕之下，实现接近无边框、无开孔的完整显示界面，为用户带来更加沉浸和便捷的操作体验。</p><p>整体来看，苹果在手机ID设计上的持续探索令人期待。从iPhone 17系列的全新背部布局，到iPhone 18系列的屏下识别技术，再到iPhone 19系列的真全面屏形态，每一阶段的变化都体现出苹果在工业设计和技术整合方面的不断突破。</p></article></body></html>","source":"tencent","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>苹果未来三年iPhone设计大变革：从新镜头布局到真全面屏创新</title>\n<style 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18系列的设计重点转向正面屏幕。该系列将采用挖孔屏方案，并集成屏下Face ID技术，从而实现更高的屏幕占比，让正面显示区域更加完整，摆脱刘海设计带来的视觉干扰，带来更简洁美观的全面屏效果。进入2027年，iPhone 19系列将迎来全方位的重大变革，预计实现真正的全面屏设计，即同时将前置摄像头和Face ID传感器隐藏于屏幕之下，实现接近无边框、无开孔的完整显示界面，为用户带来更加沉浸和便捷的操作体验。整体来看，苹果在手机ID设计上的持续探索令人期待。从iPhone 17系列的全新背部布局，到iPhone 18系列的屏下识别技术，再到iPhone 19系列的真全面屏形态，每一阶段的变化都体现出苹果在工业设计和技术整合方面的不断突破。","news_type":1,"symbols_score_info":{"AAPL":1,"MACW.SI":0.6}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":485,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":398665378366000,"gmtCreate":1738371683581,"gmtModify":1746582382382,"author":{"id":"4157590666490952","authorId":"4157590666490952","name":"小新的蜡笔","avatar":"https://static.tigerbbs.com/b3b5335d96d98d07534b0a7e65600a12","crmLevel":3,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"4157590666490952","authorIdStr":"4157590666490952"},"themes":[],"htmlText":"我开仓了<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">$英伟达(NVDA)$&nbsp;</a>,再买点吧[得意]&nbsp;&nbsp;","listText":"我开仓了<a 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