【ARK Invest】木头姐：Big Ideas 2026——AI、多组学、区块链、机器人、储能

1
00:00:05,519 --> 00:00:06,160
问候大家

2
00:00:06,160 --> 00:00:06,839
各位好

3
00:00:06,839 --> 00:00:12,500
我是凯西·伍德，Arc Invest的首席执行官

4
00:00:12,500 --> 00:00:19,059
今天我和研究及投资组合团队一起来向大家汇报

5
00:00:19,059 --> 00:00:21,480
2026年重大创新

6
00:00:22,000 --> 00:00:24,859
《重大创新研究报告》

7
00:00:24,859 --> 00:00:27,359
这份报告长达104页

8
00:00:27,359 --> 00:00:29,978
今天我们将为您提炼精华

9
00:00:29,978 --> 00:00:37,030
我们认为这种研究曾是投资银行在80、90年代所做的

10
00:00:37,030 --> 00:00:39,459
试图探索技术的未来

11
00:00:39,459 --> 00:00:43,338
在个人电脑出现之后

12
00:00:43,338 --> 00:00:46,810
所有重大变革的

13
00:00:46,810 --> 00:00:49,109
我们所定义的技术革命

14
00:00:49,109 --> 00:00:51,649
这些技术革命的种子

15
00:00:51,649 --> 00:00:58,649
这些技术革命的种子早在80、90年代就已播下

16
00:00:58,649 --> 00:01:01,659
此后一直在孕育成长

17
00:01:01,659 --> 00:01:05,730
如今我们正经历一场全面的技术革命

18
00:01:05,730 --> 00:01:08,650
这需要原创性研究

19
00:01:08,650 --> 00:01:15,180
试图预见未来并解析这场革命的影响

20
00:01:15,180 --> 00:01:19,689
今天我们将与大家分享这份原创研究

21
00:01:19,689 --> 00:01:25,790
我很高兴介绍我们团队的两位新成员

22
00:01:25,790 --> 00:01:27,700
奥维德和莎伊

23
00:01:28,780 --> 00:01:33,569
他们构成我们的多组学主题

24
00:01:33,569 --> 00:01:37,978
在欧洲这被称为基因组主题

25
00:01:38,539 --> 00:01:45,219
我们认为这是人工智能最深刻的应用

26
00:01:45,780 --> 00:01:51,180
自动驾驶可能从营收角度看最大

27
00:01:51,180 --> 00:01:53,680
但基因组革命

28
00:01:53,680 --> 00:01:55,260
多组学革命

29
00:01:55,260 --> 00:02:00,150
我们认为这是人工智能最深刻的应用

30
00:02:00,150 --> 00:02:02,090
现在介绍奥维德

31
00:02:02,090 --> 00:02:04,810
他将随后

32
00:02:04,810 --> 00:02:07,750
将主持本次活动

33
00:02:08,379 --> 00:02:10,539
奥维德来自RTW

34
00:02:10,539 --> 00:02:13,469
专注于医疗领域

35
00:02:13,469 --> 00:02:14,330
当然

36
00:02:14,330 --> 00:02:16,310
尤其是医疗器械

37
00:02:16,310 --> 00:02:17,370
诊断工具

38
00:02:17,370 --> 00:02:20,400
及相关技术

39
00:02:21,960 --> 00:02:29,719
奥维德拥有哈佛和MIT的医学工程与医学物理学博士学位

40
00:02:29,719 --> 00:02:37,810
这正是医疗与科技融合领域所需的专业素养

41
00:02:37,810 --> 00:02:39,280
奥维德

42
00:02:39,280 --> 00:02:41,039
欢迎感谢

43
00:02:41,039 --> 00:02:41,520
凯西

44
00:02:41,520 --> 00:02:43,740
今天能在这里与大家相聚我非常激动

45
00:02:43,740 --> 00:02:45,599
下午好

46
00:02:45,599 --> 00:02:48,039
我将主持今日的会议

47
00:02:48,039 --> 00:02:50,699
我们非常期待分享《2026年重大创新》

48
00:02:50,699 --> 00:02:56,030
并回应收到的800多个问题

49
00:02:56,030 --> 00:02:58,870
今天能进行互动交流真是太好了

50
00:02:58,870 --> 00:03:03,270
并就收到的诸多观点作出回应

51
00:03:03,270 --> 00:03:04,949
我们已将八百个问题浓缩

52
00:03:04,949 --> 00:03:10,689
可能缩减到十几个并期待逐一回应

53
00:03:10,689 --> 00:03:11,889
嗯，那我们开始吧

54
00:03:11,889 --> 00:03:16,389
我想先介绍在场的整个团队

55
00:03:17,659 --> 00:03:18,819
如果我

56
00:03:18,819 --> 00:03:19,879
如果我从右边开始

57
00:03:19,879 --> 00:03:20,620
我们有布莱特

58
00:03:20,620 --> 00:03:20,979
温顿

59
00:03:20,979 --> 00:03:21,900
我们的首席未来学家

60
00:03:23,259 --> 00:03:23,900
弗兰克

61
00:03:23,900 --> 00:03:26,129
我们的AI总监

62
00:03:26,129 --> 00:03:27,050
谢伊

63
00:03:27,050 --> 00:03:28,370
我们之前已经讨论过

64
00:03:28,370 --> 00:03:31,539
同时也是多组学团队的分析师

65
00:03:31,539 --> 00:03:32,620
塔莎·奇

66
00:03:32,620 --> 00:03:36,050
我们的投资分析总监

67
00:03:36,050 --> 00:03:39,550
还有丹·麦圭尔，我们自动驾驶团队的分析师

68
00:03:39,550 --> 00:03:43,090
接下来我将把话交给布莱特

69
00:03:46,650 --> 00:03:49,729
我们看到不同技术的融合带来的变化

70
00:03:49,729 --> 00:03:52,530
并由此引出我们所说的‘伟大加速’

71
00:03:52,530 --> 00:03:55,300
好的，那我来说

72
00:03:55,740 --> 00:04:01,319
我们认为当前有五大创新平台进入市场

73
00:04:01,319 --> 00:04:02,718
以AI为核心驱动力

74
00:04:02,718 --> 00:04:04,959
正在加速

75
00:04:04,959 --> 00:04:06,258
其他所有创新平台

76
00:04:07,378 --> 00:04:12,719
多组学领域，谢伊和欧维德将详细讲解公共区块链

77
00:04:12,719 --> 00:04:14,649
包括稳定币和比特币

78
00:04:14,649 --> 00:04:18,809
机器人技术，涵盖人形机器人和专用机器人

79
00:04:18,809 --> 00:04:21,848
以及可重复使用火箭，丹今天将重点介绍

80
00:04:21,848 --> 00:04:22,620
嗯

81
00:04:22,620 --> 00:04:23,360
让我看看

82
00:04:23,360 --> 00:04:24,500
我能跟上所有内容吗

83
00:04:24,500 --> 00:04:26,160
我提到了能源存储

84
00:04:26,160 --> 00:04:27,540
包括机器人

85
00:04:27,540 --> 00:04:29,139
出租车和自动驾驶出行

86
00:04:29,139 --> 00:04:30,860
机遇和啊

87
00:04:30,860 --> 00:04:32,029
我想都涵盖了

88
00:04:32,029 --> 00:04:33,850
嗯，这些

89
00:04:33,850 --> 00:04:36,470
这五大创新平台正

90
00:04:36,470 --> 00:04:42,449
处于关键拐点阶段，推动前所未有的投资周期

91
00:04:42,449 --> 00:04:49,040
若观察底层技术基础设施的投资加速

92
00:04:49,040 --> 00:04:50,620
从技术层面而言

93
00:04:50,620 --> 00:04:51,810
必须回溯

94
00:04:51,810 --> 00:04:56,389
比如铁路建设时期的技术投资规模

95
00:04:56,389 --> 00:04:58,189
占GDP比例

96
00:04:58,189 --> 00:05:02,850
这不仅在短期内影响宏观经济增长

97
00:05:02,850 --> 00:05:06,480
数据中心正驱动边际GDP活动

98
00:05:06,480 --> 00:05:12,639
AI代理的加速投资正在重塑商业格局

99
00:05:12,639 --> 00:05:18,408
同时它们也为持续经济增长奠定基础

100
00:05:18,408 --> 00:05:24,779
当我们在这项技术基础设施网络上获得正的投资回报时

101
00:05:24,779 --> 00:05:29,629
我们相信这将带来超过7%的复合增长率

102
00:05:29,629 --> 00:05:34,810
在全球经济中实现十年末的持续增长

103
00:05:34,810 --> 00:05:37,329
这听起来非常激进且惊人

104
00:05:37,329 --> 00:05:39,850
但实际上与经济史保持一致

105
00:05:39,850 --> 00:05:48,449
当重大技术转型导致基础增长均衡率转变时

106
00:05:48,449 --> 00:05:52,269
因此世界认为我们将以3%的速度增长

107
00:05:52,269 --> 00:05:52,750
你知道的

108
00:05:52,750 --> 00:05:54,589
我们认为有充分证据表明

109
00:05:54,589 --> 00:05:57,149
宏观经济增长将出现拐点

110
00:05:57,149 --> 00:05:59,860
由这些技术驱动的增长

111
00:05:59,860 --> 00:06:03,220
所有这些都因人工智能而加速

112
00:06:03,220 --> 00:06:04,428
嗯

113
00:06:04,788 --> 00:06:07,249
市场将跟随宏观经济走势

114
00:06:07,249 --> 00:06:08,149
因此

115
00:06:08,149 --> 00:06:16,899
我们相信全球超过60%的股票市值将流向

116
00:06:16,899 --> 00:06:19,899
颠覆性创新平台

117
00:06:19,899 --> 00:06:24,589
这就是您需要理解的核心信息

118
00:06:24,589 --> 00:06:28,189
您需要接触创新领域

119
00:06:28,189 --> 00:06:31,629
想象经历前所未有的宏观经济周期

120
00:06:31,629 --> 00:06:35,089
伴随增长速率的转变

121
00:06:35,089 --> 00:06:39,029
而您持有的核心股票未暴露于创新领域

122
00:06:39,029 --> 00:06:44,399
这些股票在整个十年中可能小幅下降

123
00:06:44,399 --> 00:06:48,439
随着创新公司价值飙升

124
00:06:48,439 --> 00:06:50,889
我们确实认为这是可能的

125
00:06:50,889 --> 00:06:53,029
这再次符合历史规律

126
00:06:53,029 --> 00:06:54,930
在1870年代末期

127
00:06:54,930 --> 00:06:55,790
相信或不信

128
00:06:55,790 --> 00:06:59,629
美国75%的股票市值归因于铁路

129
00:06:59,629 --> 00:07:00,100
S

130
00:07:00,100 --> 00:07:01,980
当时的情况

131
00:07:01,980 --> 00:07:04,120
我们正处于相似的投资周期

132
00:07:04,120 --> 00:07:05,980
我们认为将出现类似的企业价值积累

133
00:07:05,980 --> 00:07:10,439
在五大创新平台中

134
00:07:10,439 --> 00:07:12,699
这就是我们所说的'伟大加速'

135
00:07:12,699 --> 00:07:15,000
现在Ovid向我提出问题

136
00:07:15,000 --> 00:07:15,519
好的

137
00:07:15,519 --> 00:07:16,899
Brett，我们的第一个问题

138
00:07:16,899 --> 00:07:18,180
欢迎随时求助朋友

139
00:07:18,180 --> 00:07:19,680
但这里有很多朋友

140
00:07:19,680 --> 00:07:21,620
如果您觉得有帮助的话

141
00:07:21,620 --> 00:07:24,399
首先，我们是否在过度建设

142
00:07:24,399 --> 00:07:25,519
AI基础设施

143
00:07:25,519 --> 00:07:27,500
相对于能源供应

144
00:07:27,500 --> 00:07:29,538
这有何影响

145
00:07:29,538 --> 00:07:29,899
嗯

146
00:07:29,899 --> 00:07:31,079
我认为人们对此感到担忧

147
00:07:31,079 --> 00:07:33,079
不仅相对于能源供应

148
00:07:33,079 --> 00:07:33,699
人们会说

149
00:07:33,699 --> 00:07:34,399
天啊

150
00:07:34,399 --> 00:07:35,999
所有这些资金涌入人工智能领域

151
00:07:35,999 --> 00:07:38,519
这怎么可能是一件明智之举

152
00:07:39,129 --> 00:07:41,269
我们衡量绩效的标准

153
00:07:41,269 --> 00:07:44,709
人工智能就是你我作为知识工作者

154
00:07:44,709 --> 00:07:47,230
我们能从中获得多少价值

155
00:07:47,230 --> 00:07:47,790
嗯

156
00:07:47,790 --> 00:07:50,209
我们正在使用的AI软件

157
00:07:50,209 --> 00:07:53,209
而目前我们认为

158
00:07:53,209 --> 00:07:54,089
如果你在使用

159
00:07:54,089 --> 00:07:54,930
全力投入AI

160
00:07:54,930 --> 00:07:56,430
你可以获得50%的

161
00:07:56,430 --> 00:07:58,860
投资回报率提升

162
00:07:58,860 --> 00:07:59,600
这里的AI指的是

163
00:07:59,600 --> 00:08:00,959
我投入一份工作量

164
00:08:00,959 --> 00:08:01,899
就能得到一点

165
00:08:01,899 --> 00:08:03,439
产出五份成果

166
00:08:03,439 --> 00:08:05,199
因此我应该愿意为这款AI软件支付

167
00:08:05,199 --> 00:08:09,720
现在企业不会支付半薪

168
00:08:09,720 --> 00:08:11,079
他们只支付十分之一

169
00:08:11,079 --> 00:08:15,959
但这仍然是惊人的营收增长和对企业来说绝佳的交易

170
00:08:15,959 --> 00:08:18,079
基于此背景

171
00:08:18,079 --> 00:08:20,139
随着AI持续进步

172
00:08:20,139 --> 00:08:23,740
我们相信在最乐观情况下将有数万亿美元

173
00:08:23,740 --> 00:08:26,420
7万亿美元投入AI软件

174
00:08:26,420 --> 00:08:28,459
这足以支撑

175
00:08:28,459 --> 00:08:32,559
超过1万亿美元的数据中心基建

176
00:08:32,559 --> 00:08:33,078
现在

177
00:08:33,078 --> 00:08:35,519
能源属于专项用途

178
00:08:35,519 --> 00:08:36,879
有时会成为限制因素

179
00:08:36,879 --> 00:08:39,700
比如在俄亥俄州中部建设数据中心

180
00:08:39,700 --> 00:08:40,500
你知道的

181
00:08:40,500 --> 00:08:41,480
俄亥俄州

182
00:08:41,480 --> 00:08:44,879
需要解决如何获取能源并建设数据中心

183
00:08:44,879 --> 00:08:47,799
许多优秀的云公司正在尝试解决这个问题

184
00:08:47,799 --> 00:08:50,279
我们认为这不是全球性约束

185
00:08:50,279 --> 00:08:52,820
但确实存在需要克服的摩擦点

186
00:08:52,820 --> 00:08:54,340
我再补充一点

187
00:08:54,340 --> 00:09:01,019
这个问题的起源是科技与电信泡沫的兴衰

188
00:09:01,019 --> 00:09:02,389
在90年代末

189
00:09:02,389 --> 00:09:05,450
如果考虑如何定位

190
00:09:05,450 --> 00:09:07,450
布雷特刚才所说的内容

191
00:09:07,450 --> 00:09:17,230
我们在90年代铺设了大量光纤用于互联网时代

192
00:09:17,230 --> 00:09:20,769
却多年闲置未用

193
00:09:20,769 --> 00:09:23,370
如今才真正投入使用

194
00:09:23,370 --> 00:09:25,029
每个GPU都被充分利用

195
00:09:25,029 --> 00:09:26,679
因此出现短缺

196
00:09:26,679 --> 00:09:27,080
完全不同

197
00:09:27,080 --> 00:09:28,279
甚至旧设备也被使用

198
00:09:28,279 --> 00:09:31,799
我提到的7万亿美元预算主要针对

199
00:09:31,799 --> 00:09:35,320
基于文本的语言模型

200
00:09:35,320 --> 00:09:37,179
这就像在帮助企业员工

201
00:09:37,179 --> 00:09:38,720
还有一个全新的领域

202
00:09:38,720 --> 00:09:39,299
你知道的

203
00:09:39,299 --> 00:09:40,779
在多组学之间

204
00:09:40,779 --> 00:09:44,279
存在大量我们无法有效处理的数据

205
00:09:44,279 --> 00:09:45,500
具身机器人技术

206
00:09:45,500 --> 00:09:48,000
包括自主移动和人形机器人

207
00:09:48,000 --> 00:09:49,519
我们需要更多计算资源

208
00:09:49,519 --> 00:09:51,899
我们需要数万亿美元的计算能力

209
00:09:51,899 --> 00:09:55,100
因此我们预计在未来十年内会看到这一趋势

210
00:09:55,399 --> 00:09:56,600
我转到下一个问题

211
00:09:56,600 --> 00:09:57,120
问题是

212
00:09:57,120 --> 00:09:57,539
我认为

213
00:09:57,539 --> 00:09:57,960
呃

214
00:09:57,960 --> 00:10:00,568
这击中了这里最大的融合案例

215
00:10:00,568 --> 00:10:05,269
太空数据中心在可行性和经济性上如何

216
00:10:05,269 --> 00:10:09,370
需要实现哪些技术与商业里程碑

217
00:10:09,370 --> 00:10:12,690
才能与地面方案竞争

218
00:10:12,690 --> 00:10:13,009
嗯

219
00:10:13,009 --> 00:10:14,409
丹尼尔在这里是专家

220
00:10:14,409 --> 00:10:15,370
但我会尝试回答

221
00:10:15,370 --> 00:10:16,919
你可以指出我的错误

222
00:10:16,919 --> 00:10:17,360
好的

223
00:10:17,360 --> 00:10:18,879
是的

224
00:10:20,080 --> 00:10:20,559
我说

225
00:10:20,559 --> 00:10:23,710
等待现有发射平台

226
00:10:23,710 --> 00:10:24,870
它们并不经济

227
00:10:24,870 --> 00:10:27,429
SpaceX拥有猎鹰九号

228
00:10:27,429 --> 00:10:28,409
它可以着陆

229
00:10:28,409 --> 00:10:29,490
但它是

230
00:10:29,490 --> 00:10:29,990
你知道的

231
00:10:29,990 --> 00:10:33,169
只能运载有限的载荷进入太空

232
00:10:33,169 --> 00:10:35,049
一旦他们推出星舰

233
00:10:35,049 --> 00:10:37,250
这是新一代可重复使用火箭

234
00:10:37,250 --> 00:10:42,429
我们预计轨道每吨成本可能降至百美元量级

235
00:10:42,429 --> 00:10:44,779
一旦突破这一门槛

236
00:10:44,779 --> 00:10:50,610
AI太空计算将与地面计算成本相当

237
00:10:50,610 --> 00:10:51,049
现在

238
00:10:51,049 --> 00:10:52,750
这对可重复使用火箭意义重大

239
00:10:52,750 --> 00:10:58,279
因为现在可能需要六十倍于之前的发射量

240
00:10:58,279 --> 00:11:01,720
这很好地展示了AI加速

241
00:11:01,720 --> 00:11:05,259
推动另一项技术需求

242
00:11:05,259 --> 00:11:08,639
这也与之前的问题密切相关

243
00:11:08,639 --> 00:11:09,139
当

244
00:11:09,139 --> 00:11:13,779
俄亥俄州人或拆除数据中心前的建筑

245
00:11:13,779 --> 00:11:16,740
有一个替代的数据中心选址

246
00:11:16,740 --> 00:11:21,779
这将允许AI计算规模扩展

247
00:11:21,779 --> 00:11:23,779
不受地方限制

248
00:11:23,779 --> 00:11:25,320
我补充一点

249
00:11:25,320 --> 00:11:29,200
马斯克说这是工程问题

250
00:11:29,519 --> 00:11:34,929
当埃隆专注于工程问题时

251
00:11:34,929 --> 00:11:39,450
大多数人认为在车内安装手机电池是个馊主意

252
00:11:39,450 --> 00:11:40,779
没人尝试过

253
00:11:40,779 --> 00:11:41,820
他完全正确

254
00:11:41,820 --> 00:11:42,580
他完全正确

255
00:11:42,580 --> 00:11:45,840
所以我们对他能这样做感到非常兴奋

256
00:11:45,840 --> 00:11:46,399
呃

257
00:11:46,399 --> 00:11:48,750
现在他专注于太空领域

258
00:11:49,070 --> 00:11:52,409
简直太棒了

259
00:11:52,409 --> 00:11:53,590
谢谢布莱特

260
00:11:53,590 --> 00:11:54,409
谢谢凯西

261
00:11:54,409 --> 00:11:55,068
好的

262
00:11:55,068 --> 00:11:55,948
嗯弗兰克

263
00:11:55,948 --> 00:11:56,469
唐宁

264
00:11:56,469 --> 00:11:56,849
嗯

265
00:11:56,849 --> 00:11:57,649
这会很棒

266
00:11:57,649 --> 00:11:59,369
如果你能稍微谈谈

267
00:11:59,369 --> 00:11:59,708
嗯

268
00:11:59,708 --> 00:12:00,769
我们如何思考人工智能

269
00:12:00,769 --> 00:12:02,629
然后我们将回答几个问题

270
00:12:02,809 --> 00:12:06,870
所以我将更详细地介绍我们的AI研究

271
00:12:06,870 --> 00:12:10,509
我们认为这是新一代平台变革

272
00:12:10,509 --> 00:12:13,899
我们过去曾见证过这些转变

273
00:12:13,899 --> 00:12:15,620
从...

274
00:12:15,620 --> 00:12:17,820
嗯那个...

275
00:12:17,820 --> 00:12:22,429
从个人电脑时代到智能手机时代

276
00:12:22,429 --> 00:12:26,379
现在我们认为AI正在推动新一代变革

277
00:12:26,379 --> 00:12:28,080
改变我们与技术的互动方式

278
00:12:28,080 --> 00:12:31,360
新的用户界面不是从键盘到触屏

279
00:12:31,360 --> 00:12:33,480
而是自然语言

280
00:12:33,480 --> 00:12:37,720
我们认为我们将以全新方式与计算机互动

281
00:12:37,720 --> 00:12:44,309
使控制计算机和科技更易用且更强大

282
00:12:44,309 --> 00:12:47,399
我们将看到全新的设备形态

283
00:12:47,399 --> 00:12:50,379
我今天戴着Meta Ray智能眼镜

284
00:12:50,379 --> 00:12:52,759
内置AI助手

285
00:12:52,759 --> 00:12:55,080
当我们对比...

286
00:12:55,080 --> 00:12:55,639
嗯

287
00:12:55,639 --> 00:12:58,539
上一次平台变革是互联网时代

288
00:12:58,539 --> 00:13:01,480
包括智能手机和云计算

289
00:13:01,480 --> 00:13:04,240
采用速度是之前的两倍

290
00:13:04,240 --> 00:13:05,700
实际上更快两倍

291
00:13:05,700 --> 00:13:10,100
仅用三年就覆盖了20%相关人群

292
00:13:10,100 --> 00:13:12,740
而互联网用了七年

293
00:13:12,740 --> 00:13:15,360
感觉进展非常迅速

294
00:13:15,360 --> 00:13:19,470
数据也印证了这一点，这得益于

295
00:13:19,470 --> 00:13:21,950
AI成本的显著下降

296
00:13:21,950 --> 00:13:26,710
训练和推理AI模型的成本大幅降低

297
00:13:26,710 --> 00:13:32,139
使技术快速渗透整个经济

298
00:13:32,139 --> 00:13:34,899
我们认为这为消费者

299
00:13:34,899 --> 00:13:35,340
企业创造机会

300
00:13:35,340 --> 00:13:37,399
并且在具身化机器人形态方面

301
00:13:37,399 --> 00:13:40,970
我们稍后会详细讲解，先简单提及消费者端

302
00:13:40,970 --> 00:13:42,629
例如我们正在看到

303
00:13:42,629 --> 00:13:43,009
你知道的

304
00:13:43,009 --> 00:13:50,210
个人AI代理将成为互联网产品和服务及信息的新第一接触点

305
00:13:50,210 --> 00:13:54,470
你会更多地使用ChatGPT或Claude并逐渐信任它们

306
00:13:54,470 --> 00:13:57,470
而不是传统的谷歌搜索

307
00:13:57,470 --> 00:13:57,929
例如

308
00:13:57,929 --> 00:13:59,710
我也要提到Gemini

309
00:13:59,710 --> 00:14:02,470
因为谷歌在消费者端的采用率排名第二

310
00:14:02,470 --> 00:14:02,769
AI

311
00:14:02,769 --> 00:14:04,759
相比OpenAI

312
00:14:04,759 --> 00:14:07,000
我们认为这创造了新的变现机会

313
00:14:07,000 --> 00:14:10,110
以当前的订阅模式为例

314
00:14:10,110 --> 00:14:10,769
电商

315
00:14:10,769 --> 00:14:16,710
AI代理将能够代我们交易并简化购买流程，在广告领域

316
00:14:16,710 --> 00:14:20,110
随着注意力转向AI系统

317
00:14:20,110 --> 00:14:27,679
我们相信广告预算将转移到这些新交互的助手

318
00:14:27,679 --> 00:14:31,929
我只需快速举例说明这一趋势在

319
00:14:31,929 --> 00:14:33,230
电商领域的体现

320
00:14:33,230 --> 00:14:33,789
例如

321
00:14:33,789 --> 00:14:35,679
以ChatGPT为例

322
00:14:35,679 --> 00:14:38,000
现在可以在其中启动应用体验

323
00:14:38,000 --> 00:14:40,600
其中一个应用体验是Instacart

324
00:14:40,600 --> 00:14:45,149
我很久以来都想尝试网购生鲜

325
00:14:45,149 --> 00:14:49,059
但手动输入所有食材很繁琐

326
00:14:49,059 --> 00:14:49,779
在应用中操作

327
00:14:49,779 --> 00:14:50,860
我更愿意去实体店

328
00:14:50,860 --> 00:14:51,179
更简单

329
00:14:51,179 --> 00:14:54,029
很难改变我几十年养成的习惯

330
00:14:54,029 --> 00:14:56,509
通过Bard这次尝试

331
00:14:56,509 --> 00:14:58,950
上周你可以拍下食谱书

332
00:14:58,950 --> 00:15:00,509
通过Instacart整合功能

333
00:15:00,509 --> 00:15:01,809
只需说'帮我下单'

334
00:15:01,809 --> 00:15:03,789
准确率已达90%

335
00:15:03,789 --> 00:15:04,730
稍作调整即可

336
00:15:04,730 --> 00:15:07,389
正如AI实验室的领导者常说

337
00:15:07,389 --> 00:15:08,730
这可能是最笨拙的

338
00:15:08,730 --> 00:15:09,929
但模型会变得越来越聪明

339
00:15:09,929 --> 00:15:12,149
这种体验只会越来越好

340
00:15:12,149 --> 00:15:15,129
这为Instacart创造了收入机会

341
00:15:15,129 --> 00:15:16,330
这是之前不存在的

342
00:15:16,330 --> 00:15:18,559
这是我原本自己完成的工作

343
00:15:18,559 --> 00:15:21,919
现在我很乐意为此节省时间付费

344
00:15:21,919 --> 00:15:26,110
现在转向知识工作领域

345
00:15:26,110 --> 00:15:28,690
AI在企业中的应用机会

346
00:15:28,690 --> 00:15:30,220
而非消费者生活

347
00:15:30,220 --> 00:15:32,059
你可能听说过

348
00:15:32,059 --> 00:15:34,740
'代理'一词在过去一年非常流行

349
00:15:34,740 --> 00:15:37,450
尤其是从去年12月开始

350
00:15:37,450 --> 00:15:40,799
关于enta编码的讨论很多，嗯

351
00:15:40,799 --> 00:15:45,700
像claude code这类产品显著提升了开发者效率

352
00:15:45,700 --> 00:15:48,700
我认为从chchubt发布以来我们已看到这一点

353
00:15:48,700 --> 00:15:50,529
AI在编写软件方面表现出色

354
00:15:50,529 --> 00:15:53,830
但真正发生的是根本性的转折点

355
00:15:53,830 --> 00:15:56,070
始于去年11月或12月

356
00:15:56,070 --> 00:16:00,950
模型能够完成更长时间跨度的任务

357
00:16:00,950 --> 00:16:01,750
这意味着它们

358
00:16:01,750 --> 00:16:04,529
更加实用且能更高效利用人类时间

359
00:16:04,529 --> 00:16:10,940
无需时刻监控或回答问题五分钟

360
00:16:10,940 --> 00:16:14,339
AI代理现在能可靠工作三十分钟以上

361
00:16:14,339 --> 00:16:17,078
这在各类研究中可见

362
00:16:17,078 --> 00:16:18,639
屏幕上的数据显示

363
00:16:18,639 --> 00:16:22,929
代理可靠完成任务的平均时间

364
00:16:22,929 --> 00:16:27,190
从五分钟提升到三十分钟（2022-2025）

365
00:16:27,190 --> 00:16:29,669
最新数据已达五

366
00:16:29,669 --> 00:16:30,549
五分钟以上

367
00:16:30,549 --> 00:16:33,139
我们正见证巨大转折点

368
00:16:33,139 --> 00:16:34,980
实际上呈超指数增长

369
00:16:34,980 --> 00:16:37,220
代理能力持续增强

370
00:16:37,220 --> 00:16:38,590
这正在

371
00:16:38,590 --> 00:16:40,509
提升企业付费意愿

372
00:16:40,509 --> 00:16:42,710
我们分析了聊天成本

373
00:16:42,710 --> 00:16:43,669
Gbt订阅费用

374
00:16:43,669 --> 00:16:47,460
基础企业版每月20-40美元

375
00:16:47,460 --> 00:16:50,879
企业报告的每位知识工作者每日时间节省

376
00:16:50,879 --> 00:16:51,899
每位知识工作者

377
00:16:51,899 --> 00:16:55,240
月费订阅可在不到一天工作量内回本

378
00:16:55,240 --> 00:16:58,460
我们认为AI变现仍有巨大空间

379
00:16:58,460 --> 00:16:59,620
AI变现领域

380
00:16:59,620 --> 00:17:01,340
我刚要补充一点

381
00:17:01,340 --> 00:17:02,379
而且这

382
00:17:02,379 --> 00:17:05,210
回到最初问题

383
00:17:05,210 --> 00:17:07,170
你提到的推理能力

384
00:17:07,170 --> 00:17:08,670
正在快速发展

385
00:17:08,670 --> 00:17:09,210
推理能力

386
00:17:09,210 --> 00:17:10,380
长期来看

387
00:17:10,380 --> 00:17:14,140
十一月开始的任务突破

388
00:17:14,140 --> 00:17:17,799
这大幅推动了GPU需求

389
00:17:17,799 --> 00:17:20,440
确实没错很棒

390
00:17:20,440 --> 00:17:22,960
我认为接下来两个问题都涉及这两点

391
00:17:22,960 --> 00:17:23,539
嗯

392
00:17:23,539 --> 00:17:25,269
首先

393
00:17:25,269 --> 00:17:32,230
AI如何创造真实新增收入而非仅压缩边际利润

394
00:17:32,230 --> 00:17:35,450
如何区分AI信号与炒作

395
00:17:35,450 --> 00:17:36,029
是的

396
00:17:36,029 --> 00:17:36,750
这是个好问题

397
00:17:36,750 --> 00:17:40,578
嗯，我认为我举的instacart例子很贴切

398
00:17:40,578 --> 00:17:42,179
因为这是原本不存在的收入

399
00:17:42,179 --> 00:17:44,019
这就是新创造的收入

400
00:17:44,019 --> 00:17:46,058
我们在公开上市公司中观察到这一现象

401
00:17:46,058 --> 00:17:47,009
例如

402
00:17:47,009 --> 00:17:49,569
对计算资源的需求激增

403
00:17:49,569 --> 00:17:51,210
我们通过芯片公司看到了这一点

404
00:17:51,210 --> 00:17:52,690
所有云服务提供商

405
00:17:52,690 --> 00:17:53,549
AWS

406
00:17:53,549 --> 00:17:58,470
Azure和GCP在过去几年持续实现收入加速增长

407
00:17:58,470 --> 00:18:00,470
GCP增长速度最快

408
00:18:00,470 --> 00:18:00,809
第四

409
00:18:00,809 --> 00:18:06,509
年同比增长8%的700亿美元业务创造了大量新收入

410
00:18:06,509 --> 00:18:10,859
但我想问题可能不仅涉及推动因素

411
00:18:10,859 --> 00:18:12,299
更在于最终受益方

412
00:18:12,299 --> 00:18:14,039
以及他们看到的收入增长领域

413
00:18:14,039 --> 00:18:16,140
像Palantir这样的公司

414
00:18:16,140 --> 00:18:20,039
在展示这一过程中的作用至关重要

415
00:18:20,039 --> 00:18:22,059
这也是其业务快速扩张的原因

416
00:18:22,059 --> 00:18:24,460
我举一个保险行业的例子

417
00:18:24,460 --> 00:18:30,559
他们与AIG等客户合作，收到的保险申请远超处理能力

418
00:18:30,559 --> 00:18:34,920
数以万计的申请超出人力处理范围

419
00:18:34,920 --> 00:18:36,640
需要某种优先级排序机制

420
00:18:36,640 --> 00:18:38,480
但仍有大量潜在收入未被利用

421
00:18:38,480 --> 00:18:40,609
现在借助Palantir的帮助

422
00:18:40,609 --> 00:18:44,500
他们正在用AI代理评估和承保这些合同

423
00:18:44,500 --> 00:18:46,440
这些合同此前无法完成

424
00:18:46,440 --> 00:18:49,359
从而为业务带来新增收入

425
00:18:49,359 --> 00:18:51,609
我认为这种现象

426
00:18:51,609 --> 00:18:53,490
存在于经济各个行业的不同领域

427
00:18:53,490 --> 00:18:54,710
存在许多待办事项

428
00:18:54,710 --> 00:18:57,130
但当前时间和资源不足以完成

429
00:18:57,130 --> 00:19:01,789
因此这不仅是在降低运营成本

430
00:19:01,789 --> 00:19:04,730
更是市场扩张的引擎

431
00:19:04,730 --> 00:19:06,069
像AIG这样的公司

432
00:19:06,069 --> 00:19:09,109
以及其他保险公司和其他企业持续采用

433
00:19:09,109 --> 00:19:09,609
AI技术

434
00:19:09,609 --> 00:19:13,930
未来三年AI规模化最大的瓶颈是什么

435
00:19:13,930 --> 00:19:15,529
算力与电力

436
00:19:15,529 --> 00:19:18,710
数据质量、法规或人才

437
00:19:18,710 --> 00:19:19,789
这是个好问题

438
00:19:19,789 --> 00:19:22,829
市场总在讨论当前的瓶颈是什么

439
00:19:22,829 --> 00:19:25,449
我认为当前趋势显示

440
00:19:25,449 --> 00:19:27,929
最终瓶颈在于算力支持

441
00:19:27,929 --> 00:19:29,169
我综合说

442
00:19:29,169 --> 00:19:31,689
因为问题同时涉及算力和电力

443
00:19:31,689 --> 00:19:35,359
如果OpenAI要推出新产品

444
00:19:35,359 --> 00:19:37,099
或Claude模型持续扩展

445
00:19:37,099 --> 00:19:39,619
Anthropic想要新增用户

446
00:19:39,619 --> 00:19:43,289
需要GPU资源

447
00:19:43,289 --> 00:19:44,890
数据中心部署场所

448
00:19:44,890 --> 00:19:46,890
以及电网供电支持

449
00:19:46,890 --> 00:19:47,549
或建筑设施

450
00:19:47,549 --> 00:19:48,289
他们自己的发电厂

451
00:19:48,289 --> 00:19:49,609
在x i的情况下

452
00:19:49,609 --> 00:19:52,000
所以所有这些都需要协同

453
00:19:52,000 --> 00:19:54,779
我认为这就是主要瓶颈所在

454
00:19:54,779 --> 00:19:55,400
你知道的

455
00:19:55,400 --> 00:19:57,000
潜在的数据或人才

456
00:19:57,000 --> 00:19:57,619
例如

457
00:19:57,619 --> 00:20:02,420
由于我们在AI实验室看到的最新模型研究趋势

458
00:20:02,420 --> 00:20:05,630
即模型越来越多地生成自己的训练数据

459
00:20:05,630 --> 00:20:07,869
因此人类种子和人类思维

460
00:20:07,869 --> 00:20:08,470
这很重要

461
00:20:08,470 --> 00:20:11,769
然后通过合成数据生成进行扩展

462
00:20:11,769 --> 00:20:17,819
同时模型还参与寻找新的算法突破以提升自身性能

463
00:20:17,819 --> 00:20:21,359
正如OpenAI在其最新编码模型中提到的

464
00:20:21,359 --> 00:20:26,259
这是首个前代模型在训练新模型中发挥重要作用的案例

465
00:20:26,259 --> 00:20:29,319
这也缓解了部分人才瓶颈

466
00:20:29,319 --> 00:20:31,640
不过人才的重要性不言而喻

467
00:20:31,640 --> 00:20:34,000
这也是为何人才备受关注

468
00:20:34,000 --> 00:20:37,380
在这些主要四大AI实验室之间

469
00:20:37,380 --> 00:20:39,660
我会将其排序为

470
00:20:39,660 --> 00:20:40,429
嗯

471
00:20:40,429 --> 00:20:41,888
主要依赖计算力

472
00:20:41,888 --> 00:20:45,189
如果你拥有数据中心和开启芯片的电力

473
00:20:45,189 --> 00:20:45,548
是的

474
00:20:45,548 --> 00:20:48,289
并且可以进行资源置换

475
00:20:48,289 --> 00:20:50,730
因此人们过去常说

476
00:20:50,730 --> 00:20:52,079
我们将耗尽数据

477
00:20:52,079 --> 00:20:54,279
而思维链技术让我们能够

478
00:20:54,279 --> 00:20:59,380
实际上可以通过现有数据利用额外计算力生成新数据

479
00:20:59,380 --> 00:21:02,380
因此存在资源置换的可能

480
00:21:02,380 --> 00:21:04,339
若某一环节出现瓶颈

481
00:21:04,339 --> 00:21:08,269
可通过调配其他资源来提升能力

482
00:21:08,269 --> 00:21:10,849
用另一种资源增强AI

483
00:21:10,849 --> 00:21:12,710
太好了，谢谢弗兰克

484
00:21:12,710 --> 00:21:13,670
谢谢布雷特

485
00:21:13,670 --> 00:21:14,250
嗯

486
00:21:14,250 --> 00:21:15,670
我们现在进入下一环节

487
00:21:15,670 --> 00:21:17,759
多组学研究由Shay和Shay主讲

488
00:21:17,759 --> 00:21:18,240
嗯

489
00:21:18,240 --> 00:21:18,880
在您的环节

490
00:21:18,880 --> 00:21:21,440
您完美预测了问题

491
00:21:21,440 --> 00:21:22,759
我认为我们可以使用您的幻灯片

492
00:21:22,759 --> 00:21:24,119
来回答部分问题

493
00:21:24,119 --> 00:21:25,720
我直接切入第一个问题

494
00:21:25,720 --> 00:21:26,369
嗯

495
00:21:26,369 --> 00:21:29,769
随着AI加速药物研发和诊断

496
00:21:29,769 --> 00:21:34,009
在多组学技术栈中您认为最大价值点在哪里

497
00:21:34,009 --> 00:21:38,869
数据生成、模型开发还是疗法商业化

498
00:21:38,869 --> 00:21:39,390
完美

499
00:21:39,390 --> 00:21:39,829
谢谢

500
00:21:39,829 --> 00:21:40,869
所以这是一个很好的问题

501
00:21:40,869 --> 00:21:42,670
我能理解这种直觉

502
00:21:42,670 --> 00:21:45,160
或许想从堆栈中挑出一层

503
00:21:45,160 --> 00:21:48,659
但事实上这些组件在相互叠加

504
00:21:48,659 --> 00:21:52,369
因此AI在这里真正汇聚并发挥关键作用

505
00:21:52,369 --> 00:21:53,029
嗯

506
00:21:53,029 --> 00:21:55,670
驱动生物创新的飞轮效应

507
00:21:55,670 --> 00:21:58,598
我所说的更好数据

508
00:21:58,598 --> 00:22:04,179
更多数据转化为更好模型，更好模型又促进更精准诊断

509
00:22:04,179 --> 00:22:05,719
更有效的治疗干预

510
00:22:05,719 --> 00:22:06,740
更先进的工具

511
00:22:06,740 --> 00:22:09,819
这又产生更丰富数据

512
00:22:09,819 --> 00:22:11,940
形成良性循环

513
00:22:11,940 --> 00:22:15,680
因此我们围绕四个核心领域组织这个循环

514
00:22:15,680 --> 00:22:17,440
首先是多组学工具

515
00:22:17,440 --> 00:22:20,429
以更低成本获取更好数据

516
00:22:20,429 --> 00:22:25,900
分子诊断能更早更精准检测疾病

517
00:22:25,900 --> 00:22:27,859
三是AI研发药物

518
00:22:27,859 --> 00:22:33,220
利用生物洞察开发更优候选药物

519
00:22:33,220 --> 00:22:36,769
更快更低成本上市，最终治愈

520
00:22:36,769 --> 00:22:41,670
一次性治疗根治疾病

521
00:22:41,670 --> 00:22:44,589
而非孤立运作

522
00:22:44,589 --> 00:22:47,589
它们相互强化形成飞轮

523
00:22:47,589 --> 00:22:50,049
因此这是重要组成部分

524
00:22:50,049 --> 00:22:52,599
所以我们不能只看单一层面

525
00:22:52,599 --> 00:22:57,710
真正推动飞轮加速的因素

526
00:22:57,710 --> 00:23:01,109
嗯是成本显著下降

527
00:23:01,109 --> 00:23:03,150
如果回溯时间线

528
00:23:03,150 --> 00:23:04,990
已有数十年

529
00:23:04,990 --> 00:23:07,369
首个完整人类基因组测序

530
00:23:07,369 --> 00:23:07,670
即

531
00:23:07,670 --> 00:23:13,930
人类基因组计划耗时十三年花费近三亿美元

532
00:23:13,930 --> 00:23:18,049
并包含所有基础设施

533
00:23:18,049 --> 00:23:24,549
如今只需百美元完成全基因组测序，展望2030年

534
00:23:24,549 --> 00:23:28,960
成本将降至约十美元

535
00:23:28,960 --> 00:23:33,980
这种成本曲线彻底改变检测模式

536
00:23:33,980 --> 00:23:35,500
检测频率

537
00:23:35,500 --> 00:23:37,888
及生成的数据量

538
00:23:37,888 --> 00:23:38,509
所以

539
00:23:38,509 --> 00:23:42,088
可以预见随着成本下降

540
00:23:42,088 --> 00:23:45,179
检测量将持续增长

541
00:23:45,179 --> 00:23:46,638
这是重大转变

542
00:23:46,638 --> 00:23:50,670
到2030年检测量将翻倍

543
00:23:50,670 --> 00:23:52,490
真正引人注目的是

544
00:23:52,490 --> 00:23:53,670
我想指出

545
00:23:53,670 --> 00:23:56,699
已生成的总数据量

546
00:23:56,699 --> 00:24:00,410
或数据总量已媲美

547
00:24:00,410 --> 00:24:05,490
训练大型语言模型所需的标记数据

548
00:24:05,490 --> 00:24:09,049
到2030年数据量再增十倍

549
00:24:09,049 --> 00:24:12,229
我重点强调的是整体情况

550
00:24:12,229 --> 00:24:17,539
生物学正逐渐成为地球上最大的数据生成引擎之一

551
00:24:17,539 --> 00:24:22,500
这正在推动医疗保健领域的真正变革

552
00:24:23,019 --> 00:24:24,900
如果我可以补充一点

553
00:24:24,900 --> 00:24:25,680
嗯

554
00:24:25,680 --> 00:24:27,440
就像一名投资组合经理

555
00:24:27,440 --> 00:24:29,319
能够学习这些内容是一种荣幸

556
00:24:29,319 --> 00:24:31,638
就数据生成而言

557
00:24:31,759 --> 00:24:39,210
我曾问团队我们体内有多少细胞

558
00:24:39,210 --> 00:24:43,720
每个人体内有35到40万亿个细胞

559
00:24:43,720 --> 00:24:47,339
而现在我们有了单细胞测序技术

560
00:24:47,339 --> 00:24:51,759
这能让你感受到数据爆炸的规模

561
00:24:51,759 --> 00:24:55,819
这将远超计算时代我们见过的任何数据量

562
00:24:56,880 --> 00:24:57,839
很好

563
00:24:57,839 --> 00:24:58,700
你提到的一点

564
00:24:58,700 --> 00:24:59,759
嗯，好吧

565
00:24:59,759 --> 00:25:02,019
这是飞轮效应的一部分，对药物的影响

566
00:25:02,019 --> 00:25:03,500
药物发现与开发

567
00:25:03,500 --> 00:25:04,819
所以这个问题问

568
00:25:04,819 --> 00:25:07,299
人工智能能否显著降低

569
00:25:07,299 --> 00:25:10,259
临床试验的时间和失败率

570
00:25:10,259 --> 00:25:14,309
这对生物技术资本效率意味着什么

571
00:25:14,309 --> 00:25:16,349
这确实切中要害

572
00:25:16,349 --> 00:25:20,660
这回到更丰富的数据能训练更好模型的理念

573
00:25:20,660 --> 00:25:23,579
我们即将看到的最明显影响之一

574
00:25:23,579 --> 00:25:26,119
就是药物开发的经济性

575
00:25:26,119 --> 00:25:27,660
所以如果我来定义这个问题

576
00:25:27,660 --> 00:25:29,200
目前现状是

577
00:25:29,200 --> 00:25:31,980
药物开发可能需要十多年时间

578
00:25:31,980 --> 00:25:32,920
耗资数十亿美元

579
00:25:32,920 --> 00:25:39,809
进入临床开发的每十个候选药物中，九个最终会失败

580
00:25:39,809 --> 00:25:41,369
这里存在明显问题

581
00:25:41,369 --> 00:25:42,809
需要提高效率

582
00:25:42,809 --> 00:25:48,069
人工智能带来的动态是能更快将药物推向市场

583
00:25:48,069 --> 00:25:50,309
从而获得更多专利保护和收入

584
00:25:50,309 --> 00:25:51,980
并降低成本

585
00:25:51,980 --> 00:25:54,839
这会产生复利效应

586
00:25:54,839 --> 00:25:57,819
我们自己的模型显示

587
00:25:57,819 --> 00:26:02,650
可能将上市时间缩短40%

588
00:26:02,650 --> 00:26:05,609
并将药物开发成本降低四倍

589
00:26:05,609 --> 00:26:07,369
这是一项重大转变

590
00:26:07,369 --> 00:26:10,049
问题还提到资本效率

591
00:26:10,049 --> 00:26:13,950
正如所言，我们确实面临明显问题

592
00:26:13,950 --> 00:26:18,670
药物研发的回报率历史单位数

593
00:26:18,670 --> 00:26:24,069
当考虑缩短上市时间的复利效应

594
00:26:24,069 --> 00:26:24,890
降低成本

595
00:26:24,890 --> 00:26:29,048
提高成功率，这将改变整个范式

596
00:26:29,048 --> 00:26:30,729
如果进一步推导

597
00:26:30,729 --> 00:26:32,669
应用到治愈性疗法

598
00:26:32,669 --> 00:26:33,409
例如

599
00:26:33,409 --> 00:26:35,470
这种转变更加显著

600
00:26:35,470 --> 00:26:40,859
尽管历史上早期阶段的资产几乎不具备经济价值

601
00:26:40,859 --> 00:26:44,460
相比之下，由AI驱动的疗法

602
00:26:44,460 --> 00:26:47,009
可能每种药物价值超过20亿美元

603
00:26:47,009 --> 00:26:49,970
因此直接回答问题：是的

604
00:26:49,970 --> 00:26:56,170
我们正在建模生物科技资本效率的巨大影响

605
00:26:56,529 --> 00:26:58,829
我再补充一点

606
00:26:58,829 --> 00:26:59,769
视角

607
00:26:59,769 --> 00:27:03,890
医疗行业的黄金时代在80年代和90年代

608
00:27:03,890 --> 00:27:08,200
研发支出回报率曾高达30%

609
00:27:08,200 --> 00:27:11,460
而现在已降至个位数

610
00:27:11,460 --> 00:27:14,799
我们认为这些回报

611
00:27:14,799 --> 00:27:17,279
或许你将在下一张幻灯片中提到

612
00:27:17,279 --> 00:27:19,230
回报率将

613
00:27:19,230 --> 00:27:23,210
我们将重回医疗行业黄金时代

614
00:27:23,210 --> 00:27:29,189
考虑到当前医疗行业的心理预期，这将非常意外

615
00:27:29,189 --> 00:27:32,628
我稍微偏向这个部分

616
00:27:32,628 --> 00:27:34,930
所以我再补充一点

617
00:27:34,930 --> 00:27:39,069
投资者应如何看待监管与保险覆盖风险

618
00:27:39,069 --> 00:27:41,410
以及基因疗法的发展路径

619
00:27:41,410 --> 00:27:43,630
随着这些技术的规模化

620
00:27:43,630 --> 00:27:45,910
她也会这样做完美

621
00:27:46,138 --> 00:27:48,179
让我用这种方式说明

622
00:27:48,179 --> 00:27:49,578
这是一个多层面的问题

623
00:27:49,578 --> 00:27:49,878
没错

624
00:27:49,878 --> 00:27:51,659
如果我们拆解来看

625
00:27:51,659 --> 00:27:52,759
逐个分析

626
00:27:52,759 --> 00:27:55,059
在监管方面

627
00:27:55,059 --> 00:27:56,579
尤其是在过去一年

628
00:27:56,579 --> 00:27:59,220
我们见证了巨大变化

629
00:27:59,220 --> 00:28:01,519
美国的机构

630
00:28:01,519 --> 00:28:03,359
称为FDA

631
00:28:03,359 --> 00:28:04,839
并批准药物

632
00:28:04,839 --> 00:28:06,880
他们已深刻认识到这个问题

633
00:28:06,880 --> 00:28:10,849
即将药物推向市场的难度

634
00:28:10,849 --> 00:28:13,730
因此他们希望现代化自身机构

635
00:28:13,730 --> 00:28:17,769
与药企合作简化临床开发流程

636
00:28:17,769 --> 00:28:19,250
以真正解决这一问题

637
00:28:19,250 --> 00:28:22,119
我们已看到的部分成果来自

638
00:28:22,119 --> 00:28:23,819
新框架的建立

639
00:28:23,819 --> 00:28:29,000
特别是针对罕见病和根因治疗疗法

640
00:28:29,000 --> 00:28:32,440
这是第一个层面

641
00:28:32,440 --> 00:28:36,839
问题的另一部分涉及报销与保险障碍

642
00:28:36,839 --> 00:28:37,099
嗯

643
00:28:37,099 --> 00:28:39,380
我能理解价格冲击

644
00:28:39,380 --> 00:28:39,880
啊

645
00:28:39,880 --> 00:28:41,180
可能具有误导性

646
00:28:41,180 --> 00:28:44,160
看到200万美元的治愈价格

647
00:28:44,160 --> 00:28:44,859
你会说

648
00:28:44,859 --> 00:28:46,220
如何实现报销

649
00:28:46,220 --> 00:28:48,779
我能预见保险障碍

650
00:28:48,779 --> 00:28:49,099
嗯

651
00:28:49,099 --> 00:28:52,059
让我们把话题拉回现实世界的例子

652
00:28:52,059 --> 00:28:54,200
我们可以以CRISPR疗法为例

653
00:28:54,200 --> 00:28:58,839
这是一种针对镰状细胞病和β地中海贫血的改进型基因编辑治疗

654
00:28:58,839 --> 00:29:00,039
β地中海贫血

655
00:29:00,039 --> 00:29:00,440
没错

656
00:29:00,440 --> 00:29:03,119
该药物定价略高于两百万美元

657
00:29:04,119 --> 00:29:07,210
然而90%的美国患者

658
00:29:07,210 --> 00:29:09,630
都能获得报销资格

659
00:29:09,630 --> 00:29:14,890
所以为什么这样？原因在于

660
00:29:14,890 --> 00:29:16,460
这种药物的价格

661
00:29:16,460 --> 00:29:20,700
需要与患者终身所需的慢性治疗进行比较

662
00:29:20,700 --> 00:29:23,380
他们需要经历的住院治疗

663
00:29:23,380 --> 00:29:28,349
这种医疗价值正是价格合理化的依据

664
00:29:28,349 --> 00:29:31,269
这就是报销机制需要考虑的核心要素

665
00:29:31,269 --> 00:29:33,069
而这真正凸显了

666
00:29:33,069 --> 00:29:39,670
治愈性疗法的经济模式与传统药物截然不同

667
00:29:39,670 --> 00:29:40,250
没错

668
00:29:40,250 --> 00:29:44,130
这里的关键在于一次性治疗

669
00:29:44,130 --> 00:29:46,289
价值全部前置释放

670
00:29:46,289 --> 00:29:49,559
提前锁定全部价值

671
00:29:49,559 --> 00:29:52,220
能够获取更多专利保护期收入

672
00:29:52,220 --> 00:29:54,799
避免竞争产品重叠

673
00:29:54,799 --> 00:29:55,480
潜在而言

674
00:29:55,480 --> 00:30:00,799
这意味着治愈性疗法的价值可能显著高于普通药物

675
00:30:00,799 --> 00:30:04,319
我们模型显示可能高达二十倍

676
00:30:04,319 --> 00:30:06,079
为了具体说明

677
00:30:06,079 --> 00:30:09,539
我将以遗传性血管性水肿案例为例

678
00:30:09,539 --> 00:30:15,059
这是一种罕见疾病，会导致剧烈且可能致命的肿胀发作

679
00:30:15,059 --> 00:30:21,640
目前患者需终身接受慢性治疗以控制病情

680
00:30:21,640 --> 00:30:23,319
治疗费用可达十至二十万

681
00:30:23,319 --> 00:30:27,019
患者一生的费用在十到二十万美元

682
00:30:27,019 --> 00:30:28,859
现在Antala Therapeutics

683
00:30:28,859 --> 00:30:29,299
例如

684
00:30:29,299 --> 00:30:33,410
正在开发具有临床潜力的基因编辑疗法

685
00:30:33,410 --> 00:30:37,690
我们预估实际价格为三百万

686
00:30:37,690 --> 00:30:41,430
但基于价值的定价可能高出三到四倍

687
00:30:41,430 --> 00:30:45,679
最终需通过疗效和持久性数据确定

688
00:30:45,679 --> 00:30:52,609
若应用于美国现存的七千名HAE患者

689
00:30:52,609 --> 00:30:56,190
将为系统节省五十二亿美元

690
00:30:56,190 --> 00:31:01,039
这说明虽然初期价格高昂

691
00:31:01,039 --> 00:31:04,119
但患者结局会更好

692
00:31:04,119 --> 00:31:07,819
免除终身症状管理负担

693
00:31:07,819 --> 00:31:11,829
同时仍能为系统节省大量开支

694
00:31:11,829 --> 00:31:15,170
最后快速补充规模效应部分

695
00:31:15,170 --> 00:31:16,659
这一点非常重要

696
00:31:16,659 --> 00:31:18,739
这里存在重大转变

697
00:31:18,739 --> 00:31:20,298
我简要说明

698
00:31:20,298 --> 00:31:21,298
因为我确实有

699
00:31:21,298 --> 00:31:23,659
我们在Rinvest网站发布了相关博客

700
00:31:23,659 --> 00:31:25,650
但这是一场正在发生的重要转变

701
00:31:25,650 --> 00:31:29,369
现在基因编辑疗法开始在体内应用

702
00:31:29,369 --> 00:31:32,789
即在体内进行基因编辑操作

703
00:31:32,789 --> 00:31:38,180
这正在帮助实现从罕见病到常见疾病的转型

704
00:31:38,180 --> 00:31:40,319
包括全球头号杀手

705
00:31:40,319 --> 00:31:42,099
即心血管疾病

706
00:31:42,099 --> 00:31:46,839
因此我们显示基于价值的定价为十六万五千美元

707
00:31:46,839 --> 00:31:50,648
注意这与我之前提到的价格标签截然不同

708
00:31:50,648 --> 00:31:51,648
针对罕见病疗法

709
00:31:51,648 --> 00:31:54,159
有时可达数百万美元

710
00:31:54,159 --> 00:31:57,159
但仍存在巨大市场潜力

711
00:31:57,159 --> 00:31:59,378
如果我们考虑最高风险

712
00:31:59,378 --> 00:32:00,798
美国患者

713
00:32:00,798 --> 00:32:03,429
乘以基于价值的定价

714
00:32:05,128 --> 00:32:06,888
为了快速理解

715
00:32:06,888 --> 00:32:11,849
立普妥曾多年蝉联全球最畅销药物

716
00:32:11,849 --> 00:32:13,410
要知道

717
00:32:13,410 --> 00:32:16,309
仅占该市场潜力十二分之一

718
00:32:16,309 --> 00:32:20,960
即可匹配立普妥二十年累计销售额

719
00:32:20,960 --> 00:32:24,880
所以从multi的分析中我们应得出

720
00:32:24,880 --> 00:32:29,469
AI与生物学的融合正在驱动巨大机遇

721
00:32:29,469 --> 00:32:32,048
医疗领域的巨大革命

722
00:32:32,048 --> 00:32:37,450
我希望在座各位都能像我们arc团队一样对此充满期待

723
00:32:37,450 --> 00:32:39,509
股市尚未反映

724
00:32:39,509 --> 00:32:40,529
其实已经

725
00:32:40,529 --> 00:32:41,329
终将赶上

726
00:32:41,329 --> 00:32:45,349
我要说最大的惊喜

727
00:32:45,349 --> 00:32:50,609
是保险公司对两百万美元价格毫无异议

728
00:32:50,609 --> 00:32:55,069
市场似乎尚未注意到这一重大趋势

729
00:32:55,069 --> 00:32:55,950
谢谢凯西

730
00:32:55,950 --> 00:32:56,410
谢谢

731
00:32:56,410 --> 00:32:56,730
谢伊

732
00:32:57,730 --> 00:32:58,190
好的

733
00:32:58,190 --> 00:32:58,930
塔莎

734
00:32:58,930 --> 00:33:00,490
轮到你了

735
00:33:00,490 --> 00:33:01,970
谈谈自动驾驶汽车

736
00:33:02,970 --> 00:33:03,914
好的

737
00:33:06,599 --> 00:33:07,099
好的

738
00:33:07,099 --> 00:33:08,640
自动驾驶汽车

739
00:33:08,640 --> 00:33:08,880
嗯

740
00:33:08,880 --> 00:33:09,240
你知道的

741
00:33:09,240 --> 00:33:11,200
弗兰克提到的具身AI

742
00:33:11,200 --> 00:33:11,640
嗯

743
00:33:11,640 --> 00:33:17,289
我们认为这是消费者首次大规模接触

744
00:33:17,289 --> 00:33:18,049
具身AI

745
00:33:18,049 --> 00:33:20,279
而它早已开始

746
00:33:20,279 --> 00:33:24,279
如今道路上已有无人驾驶汽车

747
00:33:24,279 --> 00:33:28,210
没有驾驶员和乘客

748
00:33:28,210 --> 00:33:28,690
正在载客运营

749
00:33:28,690 --> 00:33:31,309
我们认为你们了解那些在市场上运营的玩家

750
00:33:31,309 --> 00:33:35,630
这里非常重要的一点其实是汽车的底层成本

751
00:33:35,630 --> 00:33:39,089
在商业化初期尤为重要

752
00:33:39,089 --> 00:33:42,470
因为当你拥有小规模车队并试图扩大车队规模时

753
00:33:42,470 --> 00:33:42,890
嗯

754
00:33:42,890 --> 00:33:43,369
你知道的

755
00:33:43,369 --> 00:33:47,099
并且试图说服合作伙伴与我们合作

756
00:33:47,099 --> 00:33:48,819
汽车的成本确实至关重要

757
00:33:48,819 --> 00:33:53,019
但每英里成本同样重要，而每英里成本才是我们关注的核心

758
00:33:53,019 --> 00:33:56,809
这将真正驱动这项技术与创新的需求

759
00:33:56,809 --> 00:33:57,470
嗯

760
00:33:57,470 --> 00:33:58,829
如果你看看

761
00:33:58,829 --> 00:33:59,190
你知道的

762
00:33:59,190 --> 00:34:00,210
特斯拉与Waymo的对比

763
00:34:00,210 --> 00:34:01,039
例如

764
00:34:01,039 --> 00:34:02,539
我们已经看到这一点

765
00:34:02,539 --> 00:34:03,559
以及Model Y车型

766
00:34:03,559 --> 00:34:05,940
与第五代Waymo车辆相比

767
00:34:05,940 --> 00:34:10,710
每英里增量成本低30%以上

768
00:34:10,710 --> 00:34:16,780
我们预计随着新车型推出，这一优势将进一步扩大

769
00:34:16,780 --> 00:34:20,460
因此比较CyberCab与第六代Waymo车辆

770
00:34:20,460 --> 00:34:24,380
我们预计成本优势可达50%

771
00:34:24,380 --> 00:34:25,380
所以再次强调

772
00:34:25,380 --> 00:34:27,659
这在早期阶段至关重要

773
00:34:27,659 --> 00:34:29,230
当你扩展平台规模时

774
00:34:29,230 --> 00:34:30,889
但这也同样重要

775
00:34:30,889 --> 00:34:31,309
呃

776
00:34:31,309 --> 00:34:33,389
你知道的，在定价时

777
00:34:33,389 --> 00:34:40,358
要为消费者制定有竞争力的平台价格

778
00:34:40,358 --> 00:34:42,759
最低可能的定价

779
00:34:42,759 --> 00:34:48,710
我们认为自动驾驶出租车平台规模化后可收取的最低价格约为每英里25美分

780
00:34:48,710 --> 00:34:50,090
为了更直观理解

781
00:34:50,090 --> 00:34:54,309
这比西方市场的人力驾驶出行成本低十分之一

782
00:34:54,309 --> 00:34:57,480
仅为个人驾驶成本的一半以下

783
00:34:57,480 --> 00:35:00,000
同时也比中国现有的出行成本更低

784
00:35:00,000 --> 00:35:04,510
中国出行成本已低至每英里50美分左右

785
00:35:04,510 --> 00:35:05,250
嗯

786
00:35:05,250 --> 00:35:05,690
所以

787
00:35:05,690 --> 00:35:12,610
我们认为成本降低将推动现有出行市场的大幅扩张

788
00:35:12,610 --> 00:35:13,469
正如我们今天看到的

789
00:35:13,469 --> 00:35:14,960
这将实现低成本

790
00:35:14,960 --> 00:35:20,409
点对点出行惠及更多人群

791
00:35:20,409 --> 00:35:20,949
嗯

792
00:35:20,949 --> 00:35:23,909
最终将大幅提升道路安全

793
00:35:23,909 --> 00:35:24,250
嗯

794
00:35:24,250 --> 00:35:26,610
但我们还认为这里存在巨大的市场潜力

795
00:35:26,610 --> 00:35:28,530
所以我们认为

796
00:35:29,280 --> 00:35:34,309
到十年末，自动驾驶出租车可能创造3

797
00:35:34,309 --> 00:35:37,719
4万亿美元的企业价值机会

798
00:35:37,719 --> 00:35:42,719
我们认为这些价值将归属于我们所说的自动驾驶技术提供商

799
00:35:42,719 --> 00:35:44,329
或者平台运营商

800
00:35:44,329 --> 00:35:44,730
嗯

801
00:35:44,730 --> 00:35:48,030
这些是开发自动驾驶技术的公司

802
00:35:48,030 --> 00:35:50,659
究竟是什么实际在驱动车辆运行

803
00:35:50,659 --> 00:35:53,239
他们可以通过打车服务再次提供这项服务

804
00:35:53,239 --> 00:35:55,239
一个自动驾驶出租车服务

805
00:35:55,239 --> 00:35:56,760
你知道的

806
00:35:56,760 --> 00:35:57,480
凯西提到过

807
00:35:57,480 --> 00:36:00,360
我们认为这也是最大的收入机会之一

808
00:36:00,360 --> 00:36:03,099
所以出租车行业的总收入

809
00:36:03,099 --> 00:36:05,349
我们估计可能达到十万亿或以上

810
00:36:05,349 --> 00:36:10,389
到十年末，我们认为这里的收入和利润可能达两万亿

811
00:36:10,389 --> 00:36:14,969
我不会逐一介绍幻灯片中的每个参与者

812
00:36:14,969 --> 00:36:18,449
但这能让你大致了解这些公司

813
00:36:18,449 --> 00:36:20,590
全球都在开展这项工作

814
00:36:20,590 --> 00:36:23,230
正如我之前提到的，你可以

815
00:36:23,230 --> 00:36:26,199
你可以看到底部，我们认为平台运营商

816
00:36:26,199 --> 00:36:28,179
自动驾驶技术提供商

817
00:36:28,179 --> 00:36:32,780
将能占据大部分经济收益

818
00:36:32,780 --> 00:36:37,019
因为这些公司使每英里成本大幅降低

819
00:36:37,019 --> 00:36:40,829
这些低价每英里真正扩大了市场

820
00:36:40,829 --> 00:36:41,449
嗯

821
00:36:41,449 --> 00:36:46,750
我们也看到自动驾驶或抱歉电动汽车制造商加入

822
00:36:46,750 --> 00:36:49,409
与自动驾驶技术提供商合作

823
00:36:49,409 --> 00:36:52,750
以及作为流量引导者的打车平台

824
00:36:52,750 --> 00:36:55,670
同时我们看到这些公司正在转变商业模式

825
00:36:55,670 --> 00:37:00,909
他们正成为自动驾驶技术公司和车企的维护服务商

826
00:37:00,909 --> 00:37:04,789
我要说，我们预计这将彻底改变整个汽车行业

827
00:37:04,789 --> 00:37:09,009
我们认为现有玩家将大量整合

828
00:37:09,009 --> 00:37:12,268
那些仍在使用传统燃油平台的企业

829
00:37:12,268 --> 00:37:17,449
我们认为自动驾驶出租车的未来，电动车型至关重要

830
00:37:17,449 --> 00:37:19,789
以实现有吸引力的每英里成本

831
00:37:19,789 --> 00:37:21,010
抱歉是每英里成本

832
00:37:21,010 --> 00:37:23,230
经济性并且

833
00:37:23,230 --> 00:37:26,269
在美国我们看到

834
00:37:26,269 --> 00:37:29,590
每英里约两美元八十美分的合理上限

835
00:37:29,590 --> 00:37:32,320
在中国打车市场竞争更激烈

836
00:37:32,320 --> 00:37:36,519
这促使许多玩家转向中东市场

837
00:37:36,519 --> 00:37:37,860
那里可能有

838
00:37:37,860 --> 00:37:39,800
更高的利润潜力

839
00:37:39,800 --> 00:37:42,840
自动驾驶出租车目前已在运营

840
00:37:42,840 --> 00:37:44,159
就让你们带着这个结论离开吧

841
00:37:44,159 --> 00:37:44,440
嗯

842
00:37:44,440 --> 00:37:44,719
你知道的

843
00:37:44,719 --> 00:37:48,559
丹尼尔这里捕获每个平台上的新增里程

844
00:37:48,559 --> 00:37:53,519
我们已看到今日自动驾驶平台累计超百万英里

845
00:37:53,519 --> 00:37:55,659
问题在于何时实现规模化

846
00:37:55,659 --> 00:37:57,940
实现规模化的关键是

847
00:37:57,940 --> 00:38:00,780
车队的普及

848
00:38:00,780 --> 00:38:03,239
以及更低的每英里成本

849
00:38:03,239 --> 00:38:06,199
大家说完后，我没想到自己还有什么可说的

850
00:38:06,199 --> 00:38:09,440
但就感叹号的数量而言

851
00:38:09,440 --> 00:38:11,219
我曾多次去过欧洲

852
00:38:11,219 --> 00:38:15,760
当我谈论无人驾驶出租车时

853
00:38:15,760 --> 00:38:19,380
以及我们团队做出的惊人研究成果

854
00:38:19,380 --> 00:38:20,820
你无法感同身受

855
00:38:20,820 --> 00:38:24,670
因为欧洲的监管尚未到位

856
00:38:35,409 --> 00:38:37,170
这将是不道德的

857
00:38:41,650 --> 00:38:42,130
我说

858
00:38:42,130 --> 00:38:48,400
你应该将某些监管行动视为在杀人

859
00:38:50,920 --> 00:38:52,900
试着更委婉一点

860
00:38:54,099 --> 00:38:58,000
再回到加速发展的部分

861
00:38:58,000 --> 00:39:01,018
在美国，手动驾驶的隐含劳动成本

862
00:39:01,018 --> 00:39:03,139
我们未被支付的这部分

863
00:39:07,480 --> 00:39:12,318
想想这与三十万亿美元的美国经济相比

864
00:39:15,938 --> 00:39:19,139
转化为可以支付他人以折扣价完成

865
00:39:19,139 --> 00:39:20,528
低于你的时间成本

866
00:39:20,528 --> 00:39:23,648
最终带来经济变革

867
00:39:23,648 --> 00:39:26,900
将之前未被衡量的活动

868
00:39:26,900 --> 00:39:28,659
转变为经济

869
00:39:28,659 --> 00:39:29,460
GDP

870
00:39:29,460 --> 00:39:29,780
是的

871
00:39:29,780 --> 00:39:30,610
没错

872
00:39:30,610 --> 00:39:35,070
这基本回答了塔莎的第一个问题

873
00:39:35,070 --> 00:39:40,099
哪些地区最可能率先或最后实现大规模自动驾驶部署

874
00:39:40,099 --> 00:39:43,898
监管一致性对商业成功有多关键

875
00:39:43,898 --> 00:39:45,018
绝对正确

876
00:39:45,018 --> 00:39:45,619
你知道的

877
00:39:45,619 --> 00:39:46,739
有趣的是

878
00:39:46,739 --> 00:39:48,438
美国因为

879
00:39:48,438 --> 00:39:50,858
监管至今由各州负责

880
00:39:50,858 --> 00:39:54,978
是首个允许大规模测试无人驾驶出租车的市场

881
00:39:54,978 --> 00:39:58,429
这也使其成为

882
00:39:58,429 --> 00:39:59,030
你知道的

883
00:39:59,030 --> 00:40:02,369
首个实现无人驾驶出租车商业化的市场

884
00:40:02,369 --> 00:40:06,590
现在中国也非常重视自动驾驶机遇

885
00:40:06,590 --> 00:40:09,730
我们看到中国企业的规模扩张

886
00:40:09,730 --> 00:40:13,108
我认为这两个市场将是率先规模化

887
00:40:13,108 --> 00:40:15,208
正如我提到的中东地区

888
00:40:15,208 --> 00:40:16,829
这也是有吸引力的机会

889
00:40:16,829 --> 00:40:21,940
特别是对中国企业而言，海外利润可能更高

890
00:40:21,940 --> 00:40:23,179
关于监管

891
00:40:23,179 --> 00:40:23,679
你知道的

892
00:40:23,679 --> 00:40:24,280
凯西提到

893
00:40:24,280 --> 00:40:27,269
我们已看到这些平台比人类司机更安全

894
00:40:27,269 --> 00:40:27,630
你知道的

895
00:40:27,630 --> 00:40:28,150
许多年前

896
00:40:28,150 --> 00:40:33,780
我们曾估计自动驾驶出租车在事故率方面可能比人类司机安全80%

897
00:40:33,780 --> 00:40:34,519
比人类司机更安全

898
00:40:34,519 --> 00:40:40,380
如今我们有Waymo等平台的实时数据证明这一点

899
00:40:40,380 --> 00:40:44,699
嗯，特斯拉也确实强调其全自动驾驶软件的安全统计数据

900
00:40:44,699 --> 00:40:46,920
所以我们知道它已经更安全了

901
00:40:46,920 --> 00:40:47,579
所以

902
00:40:47,579 --> 00:40:49,579
最终这项技术已经成熟

903
00:40:49,579 --> 00:40:51,840
我们知道需要制定

904
00:40:51,840 --> 00:40:54,159
当然重要的是要允许其普及

905
00:40:54,159 --> 00:40:56,719
但我们已经在道路上看到了

906
00:40:56,719 --> 00:40:58,179
我们真的期待这种情况发生

907
00:40:58,179 --> 00:40:58,500
嗯

908
00:40:58,500 --> 00:41:00,639
在未来五到十年内

909
00:41:00,949 --> 00:41:04,369
我们曾讨论过监管可能成为这一领域的瓶颈

910
00:41:04,369 --> 00:41:05,309
所以或许简要说明

911
00:41:05,309 --> 00:41:07,789
如果您能突出显示什么什么什么什么什么

912
00:41:07,789 --> 00:41:08,440
您看到什么

913
00:41:08,440 --> 00:41:10,679
大规模部署的关键瓶颈是什么

914
00:41:10,679 --> 00:41:11,760
是监管问题吗

915
00:41:11,760 --> 00:41:13,300
是安全验证

916
00:41:13,300 --> 00:41:17,099
计算力、地图或通信基础设施

917
00:41:17,179 --> 00:41:17,579
是的

918
00:41:17,579 --> 00:41:18,739
所以再次强调

919
00:41:18,739 --> 00:41:22,059
我认为最重要的是技术已经存在

920
00:41:22,059 --> 00:41:24,539
这里不再有技术障碍

921
00:41:24,539 --> 00:41:26,130
但存在

922
00:41:26,130 --> 00:41:26,590
你知道的

923
00:41:26,590 --> 00:41:29,090
在真正实现自动驾驶出租车规模化过程中

924
00:41:29,090 --> 00:41:31,050
因为目前它们仅在某些城市可用

925
00:41:31,050 --> 00:41:32,789
车队规模相对较小

926
00:41:36,989 --> 00:41:38,369
因此需要

927
00:41:38,369 --> 00:41:38,889
你知道的

928
00:41:38,889 --> 00:41:39,769
像特斯拉这样的公司

929
00:41:39,769 --> 00:41:42,019
能够将车辆投入道路

930
00:41:42,019 --> 00:41:42,420
Waymo

931
00:41:42,420 --> 00:41:42,780
当然

932
00:41:42,780 --> 00:41:45,219
与汽车制造商和其他中国玩家合作

933
00:41:45,219 --> 00:41:46,860
既自行制造车辆

934
00:41:46,860 --> 00:41:48,608
也与汽车制造商合作

935
00:41:48,608 --> 00:41:50,409
所以再次

936
00:41:50,409 --> 00:41:54,108
低成本车平台在这里至关重要以实现规模化

937
00:41:54,108 --> 00:41:59,250
扩大自动驾驶出租车车队并向消费者提供有吸引力的产品

938
00:41:59,250 --> 00:42:00,349
当然监管很重要

939
00:42:00,349 --> 00:42:05,269
但我们已有安全数据证明自动驾驶技术确实优于

940
00:42:05,269 --> 00:42:07,480
当前人类司机的情况

941
00:42:07,480 --> 00:42:08,460
所以真的

942
00:42:08,460 --> 00:42:09,519
这只是个时间问题

943
00:42:09,519 --> 00:42:09,840
你知道的

944
00:42:09,840 --> 00:42:12,230
公司正在大规模执行这一计划

945
00:42:12,230 --> 00:42:19,150
随着规模扩大，我们预计每英里成本将继续低于当前出行价格

946
00:42:19,150 --> 00:42:21,750
这才是真正能拓展市场的关键

947
00:42:22,349 --> 00:42:22,909
谢谢

948
00:42:22,909 --> 00:42:23,748
Tasha说完了

949
00:42:23,748 --> 00:42:24,748
接下来请丹发言

950
00:42:24,748 --> 00:42:28,389
但不得不提我们日常生活中日益增多的

951
00:42:28,389 --> 00:42:31,289
自动驾驶汽车这类我们可能不常见到的事物

952
00:42:31,289 --> 00:42:32,528
可重复使用火箭

953
00:42:32,528 --> 00:42:34,340
当然没错

954
00:42:34,340 --> 00:42:36,039
未来你会看到更多这类产品

955
00:42:36,039 --> 00:42:37,119
所以啊

956
00:42:37,119 --> 00:42:37,619
所以是的

957
00:42:37,619 --> 00:42:40,019
火箭可重复使用技术正在打开

958
00:42:40,019 --> 00:42:41,360
太空经济新局

959
00:42:41,360 --> 00:42:45,690
而2025年标志着一个里程碑年，因为

960
00:42:45,690 --> 00:42:49,010
年度近地轨道卫星数量创历史新高

961
00:42:49,010 --> 00:42:51,150
这主要归功于SpaceX

962
00:42:51,150 --> 00:42:58,030
目前SpaceX已有超过9000颗星链卫星在轨运行

963
00:42:58,030 --> 00:43:01,599
这占据了在轨卫星的三分之二以上

964
00:43:01,599 --> 00:43:06,239
他们之所以占据主导地位，得益于十年行业领先优势

965
00:43:06,239 --> 00:43:08,960
那么我指的是什么呢？在2015年

966
00:43:08,960 --> 00:43:12,280
SpaceX成功回收了首个轨道级助推器

967
00:43:12,280 --> 00:43:16,039
此后几乎完美实现了部分可重复使用

968
00:43:16,039 --> 00:43:18,900
而其竞争对手刚刚回收了助推器

969
00:43:18,900 --> 00:43:19,320
嗯

970
00:43:19,320 --> 00:43:20,539
去年年底

971
00:43:20,539 --> 00:43:24,349
当其他公司还在掌握部分可重复使用技术时

972
00:43:24,349 --> 00:43:27,570
SpaceX已全力推进完全可重复使用

973
00:43:27,570 --> 00:43:31,090
这直接带来了发射成本下降

974
00:43:31,090 --> 00:43:35,639
ARC研究的核心概念是权利定律

975
00:43:35,639 --> 00:43:38,760
在发射成本的语境下

976
00:43:38,760 --> 00:43:39,639
对的

977
00:43:39,639 --> 00:43:43,340
该定律指出，每累计将轨道质量

978
00:43:43,340 --> 00:43:44,639
以千克计算

979
00:43:44,639 --> 00:43:47,358
发射成本下降17%

980
00:43:47,358 --> 00:43:50,079
SpaceX通过猎鹰九号火箭已验证这一点

981
00:43:50,079 --> 00:43:51,108
截至目前

982
00:43:51,108 --> 00:43:52,768
根据我们的研究

983
00:43:52,768 --> 00:43:53,528
我们预计

984
00:43:53,528 --> 00:43:57,949
自2008年以来他们已将发射成本降低约95%

985
00:43:57,949 --> 00:44:02,369
这为太空时代创造了无数机遇

986
00:44:02,369 --> 00:44:03,869
因此

987
00:44:03,869 --> 00:44:04,269
嗯

988
00:44:04,269 --> 00:44:06,539
包括轨道数据中心

989
00:44:06,539 --> 00:44:07,860
正如布莱特之前提到的

990
00:44:07,860 --> 00:44:08,340
嗯

991
00:44:08,340 --> 00:44:09,579
以及

992
00:44:09,579 --> 00:44:11,429
在融合趋势中

993
00:44:11,429 --> 00:44:13,170
零重力医疗测试

994
00:44:13,170 --> 00:44:16,329
这推动了我们之前讨论的多组学领域的许多进展

995
00:44:16,329 --> 00:44:18,628
嗯，而且真的

996
00:44:18,628 --> 00:44:19,849
这就是今天的重点

997
00:44:19,849 --> 00:44:22,000
目前成本为每公斤一千美元

998
00:44:22,000 --> 00:44:23,760
根据我们的研究

999
00:44:23,760 --> 00:44:26,320
当SpaceX执行完整火箭发射

1000
00:44:26,320 --> 00:44:27,599
完全可重复使用的火箭

1001
00:44:27,599 --> 00:44:28,920
也就是它的星舰火箭

1002
00:44:28,920 --> 00:44:32,579
我们认为这可能降至每公斤百美元以下

1003
00:44:32,579 --> 00:44:36,099
这才是轨道数据中心讨论真正令人兴奋的地方

1004
00:44:36,099 --> 00:44:37,699
我知道Brett对此做了大量研究

1005
00:44:37,699 --> 00:44:39,039
在这一规模层面

1006
00:44:39,039 --> 00:44:43,480
我们认为轨道数据中心可能比地面计算便宜25%

1007
00:44:43,480 --> 00:44:46,440
但需要一段旅程，我们很期待观察

1008
00:44:46,440 --> 00:44:46,840
嗯

1009
00:44:46,840 --> 00:44:48,769
今年星舰的进展

1010
00:44:48,769 --> 00:44:52,210
所以这大概是对可重复使用火箭的快速巡礼

1011
00:44:52,210 --> 00:44:54,010
我知道我们可以整天讨论这个

1012
00:44:54,010 --> 00:44:55,449
但我们已经涵盖了诸多话题

1013
00:44:55,449 --> 00:44:56,530
相信大家有很多问题

1014
00:44:56,530 --> 00:44:57,789
我很乐意回答

1015
00:44:57,789 --> 00:44:58,550
太棒了

1016
00:44:58,550 --> 00:44:59,010
谢谢

1017
00:44:59,010 --> 00:45:01,250
首先可重复使用

1018
00:45:01,250 --> 00:45:05,900
可重复使用发射是否已永久改变了太空接入成本曲线

1019
00:45:05,900 --> 00:45:12,110
还是需要另一个数量级的降价才能解锁下一批轨道基础设施

1020
00:45:12,110 --> 00:45:14,929
我们这里有个习惯总在问题提出前就回答

1021
00:45:14,929 --> 00:45:16,630
但总之是的

1022
00:45:16,630 --> 00:45:17,829
或许需要再次强调

1023
00:45:17,829 --> 00:45:20,420
因为关键在于可重复使用性到目前为止

1024
00:45:20,420 --> 00:45:22,639
猎鹰九号是两级火箭

1025
00:45:22,639 --> 00:45:24,360
发射后上层级会被抛弃

1026
00:45:24,360 --> 00:45:25,780
回收下层级

1027
00:45:25,780 --> 00:45:26,179
嗯

1028
00:45:26,179 --> 00:45:28,980
星舰的计划是两级火箭同时发射

1029
00:45:28,980 --> 00:45:31,480
两者都回收，最关键的是

1030
00:45:31,480 --> 00:45:33,880
这能降低成本一个数量级

1031
00:45:33,880 --> 00:45:36,710
我们预计可达每公斤百美元以下

1032
00:45:36,710 --> 00:45:39,150
再次强调轨道数据中心

1033
00:45:39,150 --> 00:45:41,389
这确实打开了许多机会

1034
00:45:41,389 --> 00:45:43,829
使其经济性远超以往

1035
00:45:43,829 --> 00:45:48,869
因此发射成本是所有太空轨道基础设施的关键

1036
00:45:48,869 --> 00:45:49,449
是的

1037
00:45:49,449 --> 00:45:51,710
再次回应

1038
00:45:51,710 --> 00:45:55,530
从七百美元起步

1039
00:45:55,530 --> 00:46:00,159
或星舰带来的约九百美元

1040
00:46:00,159 --> 00:46:01,840
太空基AI计算

1041
00:46:01,840 --> 00:46:07,820
太空基计算所需的卫星至少十倍于

1042
00:46:07,820 --> 00:46:09,940
实际上可能更多

1043
00:46:09,940 --> 00:46:11,840
然后需要满足星链的要求

1044
00:46:11,840 --> 00:46:15,199
而对于你今天拥有的通信星座

1045
00:46:15,199 --> 00:46:21,219
因此你独自将市场扩大了约一个数量级

1046
00:46:22,219 --> 00:46:26,989
然后当我们殖民月球或建立月球基地时

1047
00:46:26,989 --> 00:46:29,210
可以进行质量驱动器操作

1048
00:46:29,210 --> 00:46:35,028
潜在可将地球卫星星座的维护成本降至每公斤十美元

1049
00:46:35,028 --> 00:46:38,469
因此又获得了一个数量级的增长

1050
00:46:38,469 --> 00:46:42,289
将地球轨道部署成本降低的潜力

1051
00:46:42,289 --> 00:46:44,849
但这需要在月球上建设大量基础设施

1052
00:46:44,849 --> 00:46:46,190
所以这就是它的全部

1053
00:46:46,190 --> 00:46:47,309
完全另一个

1054
00:46:47,309 --> 00:46:49,489
类似基础设施投资机会

1055
00:46:49,489 --> 00:46:49,869
是的

1056
00:46:49,869 --> 00:46:50,909
我喜欢说

1057
00:46:50,909 --> 00:46:51,190
你知道的

1058
00:46:51,190 --> 00:46:54,309
许多人担忧人工智能和自动化

1059
00:46:54,309 --> 00:46:55,110
你知道的

1060
00:46:55,110 --> 00:46:58,760
会破坏劳动者的就业机会

1061
00:46:58,760 --> 00:47:01,360
我们现在迎来全新世界

1062
00:47:01,360 --> 00:47:03,219
太空领域是其中之一

1063
00:47:03,219 --> 00:47:04,539
还有另一个领域

1064
00:47:04,539 --> 00:47:11,659
并与区块链技术及不可篡改的数字产权结合

1065
00:47:11,659 --> 00:47:13,940
我认为那里将爆发增长

1066
00:47:13,940 --> 00:47:16,099
我们非常期待人工智能时代

1067
00:47:16,099 --> 00:47:19,349
认为这将是净就业创造者

1068
00:47:19,469 --> 00:47:22,869
说到就业创造和长期变化

1069
00:47:22,869 --> 00:47:27,250
可重复使用火箭生态系统的长期价值在哪里积累

1070
00:47:27,250 --> 00:47:28,829
是发射服务商

1071
00:47:28,829 --> 00:47:30,869
卫星网络

1072
00:47:30,869 --> 00:47:33,190
还是下游数据与服务

1073
00:47:33,190 --> 00:47:36,420
我提到过发射服务商与发射成本

1074
00:47:36,420 --> 00:47:39,880
我们认为近期现金流机会在于

1075
00:47:39,880 --> 00:47:40,639
嗯

1076
00:47:40,639 --> 00:47:43,099
卫星互联的概念

1077
00:47:43,099 --> 00:47:43,960
所以啊

1078
00:47:43,960 --> 00:47:45,608
你今天看到的

1079
00:47:45,608 --> 00:47:47,268
想必很多人听说过星链

1080
00:47:47,268 --> 00:47:50,108
他们已突破一千万活跃用户

1081
00:47:50,108 --> 00:47:52,608
而这股热潮源于怀特定律

1082
00:47:52,608 --> 00:47:54,300
这也是我们研究的核心

1083
00:47:54,300 --> 00:47:58,980
我们相信每累计翻倍轨道千兆比特/秒容量

1084
00:47:58,980 --> 00:48:02,059
卫星成本将下降约44%

1085
00:48:02,059 --> 00:48:05,480
非常陡峭的成本下降曲线推动增长

1086
00:48:05,480 --> 00:48:06,820
真正规模化后

1087
00:48:06,820 --> 00:48:10,960
或达年收入1600亿美元的机会

1088
00:48:10,960 --> 00:48:14,289
这也是为何众多太空公司上市

1089
00:48:14,289 --> 00:48:17,429
试图占据这一庞大市场

1090
00:48:17,829 --> 00:48:20,260
谢谢丹 我们

1091
00:48:20,260 --> 00:48:21,760
已完成了所有环节

1092
00:48:21,760 --> 00:48:25,920
还有一些快速问答环节问题

1093
00:48:25,920 --> 00:48:27,019
我将交给小组讨论

1094
00:48:27,019 --> 00:48:29,179
我们将看看谁想抓住并抓住它

1095
00:48:29,179 --> 00:48:30,818
多人可以参与讨论

1096
00:48:30,818 --> 00:48:31,378
嗯

1097
00:48:31,378 --> 00:48:32,918
我先从第一个开始

1098
00:48:32,918 --> 00:48:37,838
从2026到2030年，弧的聚合战略理论如何展开

1099
00:48:37,838 --> 00:48:40,219
在人工智能与机器人领域

1100
00:48:40,219 --> 00:48:42,539
能源系统和公共区块链

1101
00:48:42,539 --> 00:48:44,380
最重要的瓶颈是什么

1102
00:48:44,380 --> 00:48:46,559
今天我们收到了几个瓶颈相关问题

1103
00:48:46,559 --> 00:48:47,619
算力与电力

1104
00:48:47,619 --> 00:48:48,579
人才与法规

1105
00:48:48,579 --> 00:48:50,260
资本效率

1106
00:48:50,260 --> 00:48:51,019
嗯

1107
00:48:51,019 --> 00:48:53,559
我认为我们已经回答了它如何运作的问题

1108
00:48:53,559 --> 00:48:55,619
在所有技术领域中发挥作用

1109
00:48:56,619 --> 00:49:01,998
我可以说弧涉足多项技术

1110
00:49:01,998 --> 00:49:05,619
从多元化角度来看至关重要

1111
00:49:05,619 --> 00:49:10,079
你可以全押在AI企业软件上

1112
00:49:11,280 --> 00:49:13,389
这可能会遇到波动期

1113
00:49:13,389 --> 00:49:16,429
但遇到波动不应影响弧的其他领域

1114
00:49:16,429 --> 00:49:19,030
在市场中成功定价和多组学技术

1115
00:49:19,030 --> 00:49:22,969
虽然AI加速了所有技术发展

1116
00:49:22,969 --> 00:49:25,809
它们面临不同的商业化障碍

1117
00:49:25,809 --> 00:49:27,590
市场存在不同机会

1118
00:49:27,590 --> 00:49:33,679
因此我们正在提升各技术领域的潜力

1119
00:49:33,679 --> 00:49:39,219
并试图预见其转化为现金流动能

1120
00:49:39,219 --> 00:49:40,659
然后进行再投资

1121
00:49:40,659 --> 00:49:42,940
至于瓶颈问题

1122
00:49:42,940 --> 00:49:43,219
嗯

1123
00:49:43,219 --> 00:49:46,099
我认为世界需要更多算力

1124
00:49:46,099 --> 00:49:48,559
因此我认为

1125
00:49:48,559 --> 00:49:49,260
嗯

1126
00:49:49,260 --> 00:49:50,179
比如

1127
00:49:50,179 --> 00:49:52,659
太空数据中心

1128
00:49:52,659 --> 00:49:54,420
这是垂直发展方向

1129
00:49:54,420 --> 00:49:59,099
可通过持续扩展晶圆厂来推动算力增长

1130
00:49:59,099 --> 00:49:59,519
在美国

1131
00:49:59,519 --> 00:50:01,550
以及台湾地区

1132
00:50:01,550 --> 00:50:06,460
我们需要继续提升芯片制造能力

1133
00:50:06,460 --> 00:50:08,260
许多企业正在赚取丰厚利润

1134
00:50:08,260 --> 00:50:09,199
正在积极投入

1135
00:50:09,199 --> 00:50:10,320
所以

1136
00:50:10,320 --> 00:50:10,929
我们

1137
00:50:10,929 --> 00:50:11,550
例如

1138
00:50:11,550 --> 00:50:15,449
有一家超音速民机公司即将崛起

1139
00:50:15,449 --> 00:50:17,769
因其引擎可为AI提供强大算力

1140
00:50:17,769 --> 00:50:19,628
数据中心等需求激增

1141
00:50:19,628 --> 00:50:23,188
已涌现出全新庞大产业

1142
00:50:23,188 --> 00:50:25,869
专门构建计算电力

1143
00:50:25,869 --> 00:50:29,168
资本市场正涌入支持这一机遇

1144
00:50:29,168 --> 00:50:32,050
我们认为这是最重要的类型

1145
00:50:32,050 --> 00:50:33,769
是推动一切发展的催化剂

1146
00:50:33,769 --> 00:50:36,530
单元增长至关重要

1147
00:50:36,530 --> 00:50:41,150
正如丹尼尔多次提到的业务单元增长

1148
00:50:41,150 --> 00:50:43,630
所以问题在于瓶颈

1149
00:50:43,630 --> 00:50:45,869
或什么可能成为障碍

1150
00:50:45,869 --> 00:50:52,289
当然像全球战争这样的灾难会成为障碍

1151
00:50:52,289 --> 00:50:57,398
但有趣的是即使在困难时期

1152
00:50:58,199 --> 00:51:02,619
企业和消费者愿意改变做事方式

1153
00:51:02,619 --> 00:51:03,418
他们正在改变做事方式

1154
00:51:03,418 --> 00:51:04,478
他们正在寻找更好的

1155
00:51:04,478 --> 00:51:05,039
更便宜的

1156
00:51:05,039 --> 00:51:05,858
更快的

1157
00:51:05,858 --> 00:51:06,818
更高效的

1158
00:51:06,818 --> 00:51:07,498
更高效的

1159
00:51:07,498 --> 00:51:08,059
更具创造性的

1160
00:51:09,259 --> 00:51:14,659
实际上新冠就是一个例子

1161
00:51:14,659 --> 00:51:18,389
供应链一度阻碍了运作

1162
00:51:18,389 --> 00:51:21,659
但现在我们已度过难关并继续前进

1163
00:51:21,659 --> 00:51:22,000
是的

1164
00:51:22,000 --> 00:51:26,219
我认为阻碍颠覆性技术的最大对手其实是惯性

1165
00:51:26,219 --> 00:51:27,300
和现状

1166
00:51:27,300 --> 00:51:27,500
就像

1167
00:51:27,500 --> 00:51:28,619
这才是最大竞争

1168
00:51:28,619 --> 00:51:32,440
因此我认为世界正在经历一些动荡

1169
00:51:32,440 --> 00:51:34,559
所有人都意识到人工智能的存在

1170
00:51:34,559 --> 00:51:34,719
哦

1171
00:51:34,719 --> 00:51:37,869
我对这可能意味着什么感到担忧

1172
00:51:37,869 --> 00:51:39,429
促使人们采取行动

1173
00:51:39,429 --> 00:51:43,469
并开始接纳这项技术

1174
00:51:43,469 --> 00:51:43,730
然后我们需要提供证据

1175
00:51:43,730 --> 00:51:44,360
嘿

1176
00:51:44,360 --> 00:51:44,800
我们需要

1177
00:51:44,800 --> 00:51:47,599
你知道的

1178
00:51:47,599 --> 00:51:50,280
投入数百亿更多计算资源

1179
00:51:50,280 --> 00:51:53,440
这些公司需要更多计算能力

1180
00:51:53,440 --> 00:51:53,920
以向客户提供服务

1181
00:51:53,920 --> 00:51:54,900
布雷特

1182
00:51:54,900 --> 00:51:57,260
你提到的担忧

1183
00:51:57,260 --> 00:51:58,679
这是我们近期常听到的话题

1184
00:51:58,679 --> 00:52:04,869
过去几周尤其明显

1185
00:52:04,869 --> 00:52:09,099
在AI时代企业软件和SaaS的未来如何

1186
00:52:09,099 --> 00:52:09,599
包括哪些商业模式会被颠覆或强化

1187
00:52:09,599 --> 00:52:12,719
是的

1188
00:52:12,719 --> 00:52:13,000
你提到企业软件全面投入

1189
00:52:13,000 --> 00:52:15,300
这正是大家都在远离的方向

1190
00:52:15,300 --> 00:52:19,460
但我们的观点是AI将彻底改变软件

1191
00:52:19,460 --> 00:52:24,420
未必会摧毁现有格局

1192
00:52:24,420 --> 00:52:29,730
因为现在创建新软件从未如此容易

1193
00:52:29,730 --> 00:52:34,769
部分企业会选择自建软件或增强内部能力

1194
00:52:34,769 --> 00:52:35,608
但我认为

1195
00:52:35,608 --> 00:52:36,688
更有可能的是

1196
00:52:36,688 --> 00:52:40,748
我们将看到许多现有企业中涌现出新一代竞争对手

1197
00:52:40,748 --> 00:52:43,128
因此不必每个企业都自建CRM系统

1198
00:52:43,128 --> 00:52:46,800
出现许多可能更原生AI化的新兴竞争对手

1199
00:52:46,800 --> 00:52:47,579
更加敏捷

1200
00:52:47,579 --> 00:52:53,309
更贴合特定行业需求，改变收入增长预期

1201
00:52:53,309 --> 00:52:55,628
并影响这些现有企业的定价能力

1202
00:52:55,628 --> 00:52:58,369
这也是市场正在远离它们的原因

1203
00:52:58,369 --> 00:53:03,329
我们尚未看到这些原生AI公司进入公开市场

1204
00:53:03,329 --> 00:53:05,889
但在私募市场已出现许多积极信号

1205
00:53:05,889 --> 00:53:09,199
涵盖众多不同行业或职能领域

1206
00:53:09,199 --> 00:53:11,949
比如西拉在客户服务领域

1207
00:53:11,949 --> 00:53:15,429
哈维用于法律行业，Cursor用于软件开发

1208
00:53:15,429 --> 00:53:15,929
例如

1209
00:53:15,929 --> 00:53:17,719
刚刚突破两亿美元营收规模

1210
00:53:17,719 --> 00:53:18,880
要知道

1211
00:53:18,880 --> 00:53:20,239
这家公司仅成立三年

1212
00:53:20,239 --> 00:53:22,250
目前已实现两亿美元营收规模

1213
00:53:22,250 --> 00:53:24,429
在云计算时代

1214
00:53:24,429 --> 00:53:27,210
达到百亿美元营收规模是重大里程碑

1215
00:53:27,210 --> 00:53:27,789
收入

1216
00:53:27,789 --> 00:53:32,139
像Twilio这样的公司曾用

1217
00:53:32,139 --> 00:53:35,500
我相信六年时间500人团队

1218
00:53:35,500 --> 00:53:37,980
Cursor仅用

1219
00:53:37,980 --> 00:53:41,510
实现20倍营收且用时减半、人力减半

1220
00:53:41,510 --> 00:53:44,050
这就是生产力的可能

1221
00:53:44,050 --> 00:53:46,949
这些新软件企业将会非常出色

1222
00:53:46,949 --> 00:53:48,829
但可能不会

1223
00:53:48,989 --> 00:53:51,590
成为当前公开市场中的那些企业

1224
00:53:51,590 --> 00:53:54,389
我认为这一点非常重要

1225
00:53:55,510 --> 00:53:56,650
尽管正如弗兰克所说

1226
00:53:56,650 --> 00:53:57,500
刚才

1227
00:53:57,500 --> 00:54:03,099
我们认为即将迎来创业浪潮

1228
00:54:03,099 --> 00:54:04,980
因为我们现在都能编程

1229
00:54:04,980 --> 00:54:06,579
自然语言

1230
00:54:06,579 --> 00:54:08,219
所以去创业吧

1231
00:54:09,739 --> 00:54:12,739
关于创业浪潮的主题

1232
00:54:12,739 --> 00:54:14,449
今天我们就此结束

1233
00:54:14,449 --> 00:54:16,550
感谢大家的参与

1234
00:54:16,550 --> 00:54:19,570
希望大家享受了深度探讨大议题的体验

1235
00:54:19,570 --> 00:54:20,389
2026年

1236
00:54:20,389 --> 00:54:21,750
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1237
00:54:21,750 --> 00:54:25,110
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1238
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1239
00:54:26,199 --> 00:54:27,719
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1240
00:54:27,719 --> 00:54:28,800
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1241
00:54:28,800 --> 00:54:31,840
希望大家度过愉快的一天

1242
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