BV1NuZDBaErn · 浑水摸鱼清源1 00:00:00,080 --> 00:00:02,439 大家好，欢迎来到Arvest的前沿思想 2 00:00:02,439 --> 00:00:05,028 2026年深度解析 3 00:00:05,429 --> 00:00:07,488 我是Brett Went，首席未来学家 4 00:00:07,488 --> 00:00:10,749 我现在将从第4张幻灯片开始 5 00:00:10,749 --> 00:00:13,820 标题是《伟大加速时代》 6 00:00:13,820 --> 00:00:15,039 嗯 7 00:00:15,039 --> 00:00:20,009 本章节及整个演示的核心论点 8 00:00:20,009 --> 00:00:23,530 是人工智能是核心引擎 9 00:00:27,489 --> 00:00:28,030 你知道的 10 00:00:28,030 --> 00:00:34,600 我们聚焦的五大创新平台正在点燃新时代 11 00:00:34,600 --> 00:00:35,159 嗯 12 00:00:35,159 --> 00:00:36,859 宏观经济增长 13 00:00:36,859 --> 00:00:37,799 嗯 14 00:00:37,799 --> 00:00:41,719 五大主要创新平台：人工智能、公共区块链 15 00:00:41,719 --> 00:00:42,439 机器人技术 16 00:00:42,439 --> 00:00:44,100 储能系统与多组学 17 00:00:44,100 --> 00:00:48,869 这些技术平台正经历急剧成本下降 18 00:00:48,869 --> 00:00:50,670 跨行业渗透 19 00:00:50,670 --> 00:00:57,070 并作为基础平台支撑其他创新 20 00:00:57,070 --> 00:01:00,500 你可以看到我们当前关注的创新领域 21 00:01:00,500 --> 00:01:02,659 我们当前关注的技术领域 22 00:01:02,659 --> 00:01:03,299 在人工智能领域 23 00:01:03,299 --> 00:01:04,120 是神经网络 24 00:01:04,120 --> 00:01:05,680 智能设备与下一代 25 00:01:05,680 --> 00:01:07,260 云计算与机器人 26 00:01:07,260 --> 00:01:08,780 是人形机器人 27 00:01:08,780 --> 00:01:12,359 可重复使用火箭及能源存储专用机器人 28 00:01:12,359 --> 00:01:13,939 是自动驾驶技术 29 00:01:13,939 --> 00:01:17,629 分布式能源发电与先进电池技术 30 00:01:17,629 --> 00:01:18,909 在公共区块链领域 31 00:01:18,909 --> 00:01:19,969 是加密货币 32 00:01:19,969 --> 00:01:21,689 智能合约与数字钱包 33 00:01:21,689 --> 00:01:23,200 在多组学领域 34 00:01:23,200 --> 00:01:25,040 是多组学技术 35 00:01:25,040 --> 00:01:26,299 核心测序技术 36 00:01:26,299 --> 00:01:29,379 精准疗法与可编程生物学 37 00:01:29,379 --> 00:01:30,120 呃 38 00:01:30,120 --> 00:01:38,019 右侧可视化展示了这些技术如何相互连接并催化增长 39 00:01:38,019 --> 00:01:39,260 彼此之间 40 00:01:39,260 --> 00:01:39,799 呃 41 00:01:39,799 --> 00:01:43,159 在2025年下半年开始显现 42 00:01:43,159 --> 00:01:47,539 可重复使用火箭将发送芯片 43 00:01:47,539 --> 00:01:52,980 这些芯片也为特斯拉自动驾驶车辆供电进入轨道 44 00:01:52,980 --> 00:01:53,480 你知道的 45 00:01:53,480 --> 00:01:54,540 新一代云技术 46 00:01:54,540 --> 00:01:58,519 这是神经网络运行和扩展所需的 47 00:01:58,519 --> 00:01:59,000 你知道的 48 00:01:59,000 --> 00:01:59,640 同样地 49 00:01:59,640 --> 00:02:00,159 你知道的 50 00:02:00,159 --> 00:02:04,760 多组学数据将存储在用户的数字钱包中 51 00:02:04,760 --> 00:02:08,129 这将用于嗯 52 00:02:08,129 --> 00:02:12,009 类似于训练神经网络以更好地理解生物数据 53 00:02:12,009 --> 00:02:15,110 并帮助推动精准疗法的发展 54 00:02:15,110 --> 00:02:19,139 因此这些技术日益互联并加速发展 55 00:02:19,139 --> 00:02:21,240 实际上如果观察 56 00:02:21,240 --> 00:02:21,680 呃 57 00:02:21,680 --> 00:02:24,500 我们进行了一项名为收敛性的评分评估 58 00:02:24,500 --> 00:02:30,150 通过评分评估某项技术有多大可能促进 59 00:02:30,150 --> 00:02:32,009 推动另一项技术的发展 60 00:02:32,009 --> 00:02:35,509 以及我们应预期其将推动多少增长 61 00:02:35,509 --> 00:02:36,030 呃 62 00:02:36,030 --> 00:02:37,590 这一趋势随着时间推移在增强 63 00:02:37,590 --> 00:02:39,259 这在底部可视化呈现 64 00:02:39,259 --> 00:02:40,939 实际上按年度计算 65 00:02:40,939 --> 00:02:41,659 存在三 66 00:02:41,659 --> 00:02:44,379 五个百分点的网络密度增长 67 00:02:44,379 --> 00:02:50,199 可以将其视为技术相互增强的程度 68 00:02:50,199 --> 00:02:52,800 如果观察右侧 69 00:02:52,800 --> 00:02:54,699 基于创新平台 70 00:02:54,699 --> 00:02:57,090 机器人技术增长最为显著 71 00:02:57,090 --> 00:03:02,169 而正如我所述，神经网络是最重要的技术 72 00:03:02,169 --> 00:03:04,900 人工智能发展如此迅速 73 00:03:04,900 --> 00:03:05,889 正是 74 00:03:05,889 --> 00:03:06,370 嗯 75 00:03:06,370 --> 00:03:09,550 整个技术周期正在快速加速 76 00:03:09,550 --> 00:03:13,370 因为它作为所有创新平台的原料 77 00:03:13,370 --> 00:03:14,889 因此嗯 78 00:03:15,969 --> 00:03:17,669 这是一个例子 79 00:03:17,669 --> 00:03:18,169 你知道的 80 00:03:18,169 --> 00:03:20,849 一种新的融合案例 81 00:03:20,849 --> 00:03:25,830 我们认为这将显著提升底层技术需求 82 00:03:25,830 --> 00:03:27,460 所以嗯 83 00:03:27,460 --> 00:03:32,620 发射搭载计算机芯片的卫星以提供 84 00:03:32,620 --> 00:03:35,520 人工智能训练与推理算力 85 00:03:35,520 --> 00:03:36,960 我们认为这将 86 00:03:36,960 --> 00:03:37,460 你知道的 87 00:03:37,460 --> 00:03:38,939 具备成本竞争力且实际上 88 00:03:38,939 --> 00:03:40,280 甚至可能在单位成本上 89 00:03:40,280 --> 00:03:47,210 优于在地面建设数据中心的努力 90 00:03:47,210 --> 00:03:48,789 思考方式类似于 91 00:03:48,789 --> 00:03:51,509 所有用于地面数据中心的材料 92 00:03:51,509 --> 00:03:52,789 不包括芯片 93 00:03:52,789 --> 00:03:53,389 相反 94 00:03:53,389 --> 00:03:55,310 将其封装在卫星中 95 00:03:55,310 --> 00:03:58,769 无需处理土地权谈判 96 00:03:58,769 --> 00:03:59,848 以及嗯 97 00:03:59,848 --> 00:04:00,329 你知道的 98 00:04:00,329 --> 00:04:03,248 在特定区域获得运营许可 99 00:04:03,248 --> 00:04:05,099 或寻找你知道的 100 00:04:05,099 --> 00:04:09,080 向该地区输送天然气并购买天然气涡轮机为该工厂供电 101 00:04:09,080 --> 00:04:10,620 实际上全部由太阳能供电 102 00:04:10,620 --> 00:04:12,039 并且它位于太空中 103 00:04:12,039 --> 00:04:15,800 因此我们认为在这一假设下成本具有竞争力 104 00:04:15,800 --> 00:04:20,050 考虑到现有AI计算需求的规模 105 00:04:20,050 --> 00:04:22,250 与我们之前的预期相比 106 00:04:22,250 --> 00:04:27,279 对于SpaceX为其星链计划所需发射的技术 107 00:04:27,279 --> 00:04:30,860 我们预计需求可能增加六十倍 108 00:04:30,860 --> 00:04:35,279 其可重复使用火箭核心技术的需求 109 00:04:35,279 --> 00:04:36,579 这是一个例子 110 00:04:36,579 --> 00:04:41,769 神经网络对令牌的需求正在推动 111 00:04:41,769 --> 00:04:47,930 下一代云服务和SpaceX满足该需求将带来 112 00:04:47,930 --> 00:04:52,680 其底层技术需求可能增加六十倍 113 00:04:52,680 --> 00:04:53,120 嗯 114 00:04:54,199 --> 00:04:55,180 所以你知道的 115 00:04:55,180 --> 00:05:03,610 所有这些加速正在推动数据中心之间前所未有的投资周期 116 00:05:03,610 --> 00:05:04,550 软件 117 00:05:04,550 --> 00:05:04,990 你知道的 118 00:05:04,990 --> 00:05:05,410 机器人 119 00:05:05,410 --> 00:05:05,889 出租车 120 00:05:05,889 --> 00:05:09,649 进而到2030年代的人形机器人 121 00:05:09,649 --> 00:05:14,668 我们认为对底层基础资产的投资 122 00:05:14,668 --> 00:05:21,639 将推动技术发展并超越任何历史时期 123 00:05:21,639 --> 00:05:23,399 甚至追溯到铁路时代 124 00:05:23,399 --> 00:05:24,199 其中 125 00:05:24,199 --> 00:05:24,639 你知道的 126 00:05:24,639 --> 00:05:27,009 修建铁路消耗了大量 127 00:05:27,009 --> 00:05:31,120 或贡献了当时GDP的很大一部分 128 00:05:31,120 --> 00:05:35,100 当技术 129 00:05:35,100 --> 00:05:37,459 当颠覆性技术进入经济 130 00:05:37,459 --> 00:05:44,189 实际上会带来四种宏观经济加速效应 131 00:05:44,189 --> 00:05:46,970 首先加速资本形成 132 00:05:46,970 --> 00:05:48,050 我的意思是 133 00:05:48,050 --> 00:05:48,788 我指的是 134 00:05:48,788 --> 00:05:52,069 资金投入构建底层基础设施 135 00:05:52,069 --> 00:05:53,689 需要使用该技术 136 00:05:53,689 --> 00:05:57,168 这就是投资的数据中心 137 00:05:57,168 --> 00:06:01,649 将运行于企业内部的软件 138 00:06:01,649 --> 00:06:04,629 并学习如何在企业中运营 139 00:06:04,629 --> 00:06:05,550 这 140 00:06:05,550 --> 00:06:06,009 你知道的 141 00:06:06,009 --> 00:06:08,250 购买成为自动驾驶出租车的车辆 142 00:06:08,250 --> 00:06:08,750 出租车 143 00:06:08,750 --> 00:06:12,209 在技术引入之前 144 00:06:12,209 --> 00:06:15,170 这些资本可能处于现金闲置状态 145 00:06:15,170 --> 00:06:17,060 看看大科技公司 146 00:06:17,060 --> 00:06:18,860 大型科技公司的资产负债表 147 00:06:18,860 --> 00:06:20,300 它们持有大量现金 148 00:06:20,300 --> 00:06:21,019 现在它们开始意识到 149 00:06:21,019 --> 00:06:22,000 哦 为了竞争 150 00:06:22,000 --> 00:06:23,939 我们必须建造这些数据中心 151 00:06:23,939 --> 00:06:24,420 好的 152 00:06:24,420 --> 00:06:26,720 一旦引入资本 153 00:06:26,720 --> 00:06:29,019 如果这项技术确实具有变革性 154 00:06:29,019 --> 00:06:34,158 你应该获得比之前更高的资本回报率 155 00:06:34,158 --> 00:06:37,358 而数据中心我们相信这一点 156 00:06:37,358 --> 00:06:40,660 将实现更好的投资回报率 157 00:06:40,660 --> 00:06:42,259 将产生更多现金 158 00:06:42,259 --> 00:06:47,259 相对于所投入的资金对所有者和宏观经济而言 159 00:06:47,259 --> 00:06:48,399 比以往获得的回报更高 160 00:06:48,399 --> 00:06:51,908 因此奠定经济增长的基础 161 00:06:51,908 --> 00:06:57,779 然后通过提升这一基础的回报部分 162 00:06:57,779 --> 00:07:00,149 将非市场活动 163 00:07:00,149 --> 00:07:03,370 转化为市场活动 164 00:07:03,370 --> 00:07:04,709 你可以看到右侧 165 00:07:04,709 --> 00:07:07,889 我们展示了自动驾驶出租车如何融入这一框架 166 00:07:07,889 --> 00:07:09,490 在美国 167 00:07:09,490 --> 00:07:10,029 美国 168 00:07:10,029 --> 00:07:10,550 嗯 169 00:07:10,550 --> 00:07:13,740 我们手动驾驶消耗了大量资源 170 00:07:19,180 --> 00:07:23,069 驾驶行为未被GDP统计 171 00:07:23,069 --> 00:07:25,088 如果提供自动驾驶出租车 172 00:07:25,088 --> 00:07:30,468 人们不会支付原本应支付的工资 173 00:07:30,468 --> 00:07:31,728 如果他们被雇佣驾驶 174 00:07:31,728 --> 00:07:35,288 但会以折扣价换取服务 175 00:07:35,288 --> 00:07:36,879 接送他们 176 00:07:36,879 --> 00:07:40,120 这将从未被认可的隐含工资 177 00:07:40,120 --> 00:07:44,990 转化为计入GDP的价值 178 00:07:44,990 --> 00:07:48,649 最终还能利用节省的时间 179 00:07:48,649 --> 00:07:50,879 由于未支付全额工资 180 00:07:50,879 --> 00:07:56,250 乘坐自动驾驶出租车的人有额外时间工作 181 00:07:56,250 --> 00:07:57,970 可按全额工资工作 182 00:07:57,970 --> 00:07:59,910 从而产生经济价值 183 00:07:59,910 --> 00:08:01,490 或观看Netflix 184 00:08:01,490 --> 00:08:02,569 他们大概会这么做 185 00:08:02,569 --> 00:08:04,490 这也具有宏观经济效益 186 00:08:04,490 --> 00:08:06,129 因为不观看Netflix 187 00:08:06,129 --> 00:08:07,850 意味着需要支付Netflix费用 188 00:08:07,850 --> 00:08:08,730 因此 189 00:08:08,730 --> 00:08:09,230 你知道的 190 00:08:09,230 --> 00:08:11,870 将时间和金钱用于其他用途 191 00:08:11,870 --> 00:08:13,750 为了更具体说明 192 00:08:13,750 --> 00:08:14,110 这里有一个 193 00:08:14,110 --> 00:08:19,480 这里有一个具体例子说明技术颠覆性 194 00:08:19,480 --> 00:08:21,819 我们聚焦单个机器人层面 195 00:08:21,819 --> 00:08:26,660 左侧展示的是当前美国普通 homeowners的情况 196 00:08:26,660 --> 00:08:27,500 美国 197 00:08:27,500 --> 00:08:31,449 他们支付2600美元雇佣电工或保洁人员 198 00:08:31,449 --> 00:08:34,230 如电工或家政服务人员 199 00:08:34,230 --> 00:08:35,289 或者你知道的 200 00:08:35,289 --> 00:08:35,730 呃 201 00:08:35,730 --> 00:08:40,568 比如来个 handyman 修柜子 202 00:08:40,568 --> 00:08:43,408 他们会在房子里做很多工作 203 00:08:43,408 --> 00:08:43,849 事实上 204 00:08:43,849 --> 00:08:46,428 如果考虑他们工作的隐含劳动成本 205 00:08:46,428 --> 00:08:50,629 以平均工资计算是六万五千美元 206 00:08:50,629 --> 00:08:50,789 U 207 00:08:50,789 --> 00:08:54,200 在美国，他们每年做的未被支付的工作 208 00:08:54,200 --> 00:08:56,139 他们只是为了维护家园而做 209 00:08:56,139 --> 00:08:59,940 如果向这个家庭引入一个类人机器人 210 00:09:01,379 --> 00:09:05,828 我们知道因为节省了大量劳动力时间 211 00:09:05,828 --> 00:09:07,249 人们会为此支付很多 212 00:09:07,249 --> 00:09:07,568 事实上 213 00:09:07,568 --> 00:09:11,528 如果将成本分摊到机器人五年的使用寿命 214 00:09:11,528 --> 00:09:16,980 我们认为他们会每年支付约两万美元使用该机器人 215 00:09:16,980 --> 00:09:18,740 你可以不再需要汽车 216 00:09:18,740 --> 00:09:20,860 因为他们会被自动驾驶出租车接送 217 00:09:20,860 --> 00:09:22,809 所以他们会购买这个机器人 218 00:09:22,809 --> 00:09:24,970 所以嗯 219 00:09:24,970 --> 00:09:28,350 机器人完成原本由人完成的工作 220 00:09:28,350 --> 00:09:28,850 嗯 221 00:09:28,850 --> 00:09:30,210 由家庭成员 222 00:09:30,210 --> 00:09:33,350 由家庭成员和 223 00:09:33,350 --> 00:09:34,769 由他们自己完成的工作 224 00:09:34,769 --> 00:09:40,870 机器人运行成本包括电费和维护费三千六百美元 225 00:09:40,870 --> 00:09:41,440 嗯 226 00:09:41,440 --> 00:09:44,259 房主愿意支付 227 00:09:44,259 --> 00:09:49,889 免费劳动力时间价值三万美元 228 00:09:49,889 --> 00:09:52,730 还有其他工作 229 00:09:52,730 --> 00:09:56,750 原本不会由机器人完成 230 00:09:56,750 --> 00:09:57,350 即 231 00:09:57,350 --> 00:09:59,669 否则不会由房主完成 232 00:09:59,669 --> 00:10:02,839 想想那堆乱糟糟的袜子抽屉 233 00:10:02,839 --> 00:10:04,958 未打扫的地板 234 00:10:04,958 --> 00:10:05,479 嗯 235 00:10:05,479 --> 00:10:07,139 价值七千美元 236 00:10:07,139 --> 00:10:09,649 因此最终 237 00:10:09,649 --> 00:10:13,690 每年为经济贡献六十万美元 238 00:10:13,690 --> 00:10:16,620 这个类人机器人将计入 GDP 239 00:10:16,620 --> 00:10:19,740 此前仅显示两千六百美元 240 00:10:19,740 --> 00:10:23,769 还有劳动工时 241 00:10:23,769 --> 00:10:26,450 闲暇时间的价值 242 00:10:26,450 --> 00:10:26,990 即 243 00:10:26,990 --> 00:10:27,370 嗯 244 00:10:27,370 --> 00:10:29,830 你可以看 Netflix 而不是打扫 245 00:10:29,830 --> 00:10:31,570 家庭更加井然有序 246 00:10:31,570 --> 00:10:32,590 所以你会感觉更好 247 00:10:32,590 --> 00:10:33,669 也许更健康 248 00:10:33,669 --> 00:10:34,889 因为环境更整洁 249 00:10:34,889 --> 00:10:37,889 你可以更容易找到那双袜子 250 00:10:37,889 --> 00:10:41,789 你正在努力做好那个销售演讲 251 00:10:41,789 --> 00:10:42,570 你将会做到 252 00:10:42,570 --> 00:10:43,509 嗯，所以 253 00:10:43,509 --> 00:10:43,990 嗯 254 00:10:43,990 --> 00:10:44,509 有点像 255 00:10:44,509 --> 00:10:47,179 还有其他未被统计的盈余 256 00:10:47,179 --> 00:10:52,179 但GDP增长超过三十倍 257 00:10:52,179 --> 00:10:54,740 仅针对单个类人机器人 258 00:10:54,740 --> 00:10:55,399 嗯 259 00:10:55,399 --> 00:10:56,480 所以啊 260 00:10:56,480 --> 00:11:00,129 如果要从市场渗透率 261 00:11:00,129 --> 00:11:04,730 在五年商业周期内从零提升至80%渗透率 262 00:11:05,730 --> 00:11:10,340 这足以将GDP增速从2-3%提升至5 263 00:11:10,340 --> 00:11:10,840 六 264 00:11:10,840 --> 00:11:12,360 年均6% 265 00:11:12,360 --> 00:11:13,659 这一水平 266 00:11:13,659 --> 00:11:15,659 嗯，而且 267 00:11:15,659 --> 00:11:16,019 你知道的 268 00:11:16,019 --> 00:11:16,860 总体而言 269 00:11:16,860 --> 00:11:20,230 这些技术的涌入符合历史规律 270 00:11:20,230 --> 00:11:24,860 我们认为这将改变GDP增长的均衡水平 271 00:11:24,860 --> 00:11:26,559 在本十年后半段 272 00:11:26,559 --> 00:11:30,200 我们预计实际增长将超7% 273 00:11:30,200 --> 00:11:34,879 相比过去125年约3%的增速 274 00:11:34,879 --> 00:11:35,399 嗯 275 00:11:35,399 --> 00:11:37,480 在之前的科技时期 276 00:11:37,480 --> 00:11:39,309 存在结构性增长放缓 277 00:11:39,309 --> 00:11:40,490 这意味着什么 278 00:11:40,490 --> 00:11:43,049 这意味着所有人都会更富有 279 00:11:43,049 --> 00:11:43,809 这太棒了 280 00:11:43,809 --> 00:11:44,309 嗯 281 00:11:44,309 --> 00:11:45,769 这也意味着 282 00:11:45,769 --> 00:11:46,169 嗯 283 00:11:46,169 --> 00:11:53,309 并且这一变革由今日引入的AI等技术驱动 284 00:11:53,309 --> 00:11:53,990 公共领域 285 00:11:53,990 --> 00:11:54,629 区块链 286 00:11:54,629 --> 00:11:55,210 机器人技术 287 00:11:55,210 --> 00:11:56,610 能源存储与多组学 288 00:11:56,610 --> 00:12:00,929 这些技术共同推动转型与增长 289 00:12:00,929 --> 00:12:02,068 你知道的 290 00:12:02,068 --> 00:12:04,369 市场将跟随宏观经济趋势 291 00:12:04,369 --> 00:12:05,308 但在深入之前 292 00:12:05,308 --> 00:12:06,609 人们常问 293 00:12:06,609 --> 00:12:07,908 量子计算呢 294 00:12:07,908 --> 00:12:08,889 核聚变呢 295 00:12:08,889 --> 00:12:11,480 确实有一些有趣的技术 296 00:12:11,480 --> 00:12:12,000 嗯 297 00:12:12,000 --> 00:12:15,169 未来某时可能会颠覆现有格局 298 00:12:15,169 --> 00:12:18,909 但我们的研究显示至少在量子计算领域 299 00:12:18,909 --> 00:12:20,090 而在燃料电池案例中 300 00:12:20,090 --> 00:12:22,480 而在核聚变能源案例中 301 00:12:22,480 --> 00:12:24,639 但时机尚未成熟 302 00:12:24,639 --> 00:12:27,779 颠覆性技术需要成本大幅下降 303 00:12:27,779 --> 00:12:32,279 多个领域的单位经济效益案例证明其吸引力 304 00:12:32,279 --> 00:12:38,669 这使它们能够实现商业化并规模化，成为技术创新的平台 305 00:12:38,669 --> 00:12:42,340 量子计算的成本下降其实较为温和 306 00:12:42,340 --> 00:12:42,659 我说 307 00:12:42,659 --> 00:12:47,399 谷歌领先企业在四年间将量子比特数量翻倍 308 00:12:47,399 --> 00:12:50,940 即使假设其加速遵循摩尔定律模式 309 00:12:50,940 --> 00:12:54,529 我们认为量子计算的重大应用场景 310 00:12:54,529 --> 00:12:58,960 破解RSA加密需等到2040年代中期 311 00:12:58,960 --> 00:13:00,059 更可能的是 312 00:13:00,059 --> 00:13:01,919 即使加速到 313 00:13:01,919 --> 00:13:02,480 你知道的 314 00:13:02,480 --> 00:13:04,259 每三年翻一番 315 00:13:04,259 --> 00:13:07,220 可能要到2050年代才会实现 316 00:13:07,220 --> 00:13:10,049 未来到2044年之间会发生很多事情 317 00:13:10,049 --> 00:13:10,690 对我们而言 318 00:13:10,690 --> 00:13:13,070 从投资角度看并不吸引人 319 00:13:13,070 --> 00:13:16,009 但仍有大量技术值得关注 320 00:13:16,009 --> 00:13:17,389 正如我所说 321 00:13:17,389 --> 00:13:17,870 你知道的 322 00:13:17,870 --> 00:13:20,549 宏观经济将持续增长 323 00:13:20,549 --> 00:13:21,629 在我们看来 324 00:13:21,629 --> 00:13:24,769 将带来市场价值增长 325 00:13:24,769 --> 00:13:25,309 嗯 326 00:13:25,309 --> 00:13:32,500 纵观创新历史，创新企业市值与非创新企业市值对比 327 00:13:32,500 --> 00:13:36,299 如左图所示 328 00:13:36,299 --> 00:13:36,860 嗯 329 00:13:36,860 --> 00:13:39,059 我们经历了一个 330 00:13:39,059 --> 00:13:39,779 嗯 331 00:13:39,779 --> 00:13:42,629 转折期 332 00:13:42,629 --> 00:13:44,590 创新与增长的转折点 333 00:13:44,590 --> 00:13:46,549 我们认为这将持续加速 334 00:13:46,549 --> 00:13:48,809 从2015年到2020年 335 00:13:48,809 --> 00:13:49,450 嗯 336 00:13:49,450 --> 00:13:51,269 创新领域年复合增长18% 337 00:13:51,269 --> 00:13:53,289 2020年到2025年 338 00:13:53,289 --> 00:13:54,250 20% 339 00:13:54,250 --> 00:13:56,470 我们预计增速将进一步提升 340 00:13:56,470 --> 00:14:02,619 随着这些技术逐步贡献更多经济增量 341 00:14:02,619 --> 00:14:05,019 相比之下 342 00:14:05,019 --> 00:14:05,538 你知道的 343 00:14:05,538 --> 00:14:06,839 非创新企业市值 344 00:14:06,839 --> 00:14:10,360 所有指数中的传统企业 345 00:14:13,269 --> 00:14:17,889 设想一个加速发展的时期 346 00:14:17,889 --> 00:14:18,659 GDP 347 00:14:18,659 --> 00:14:21,759 有一批企业将积累巨大 348 00:14:21,759 --> 00:14:23,169 嗯嗯 349 00:14:23,169 --> 00:14:24,529 企业价值 350 00:14:24,529 --> 00:14:27,870 如果你没有成功接触创新 351 00:14:27,870 --> 00:14:30,629 你的投资组合将产生负回报 352 00:14:30,629 --> 00:14:31,509 这简直是个噩梦 353 00:14:31,509 --> 00:14:35,830 我认为每个人都需要确保自己积极接触创新 354 00:14:35,830 --> 00:14:37,039 以有意义的方式 355 00:14:37,039 --> 00:14:40,179 鉴于我们正处于技术周期中 356 00:14:40,179 --> 00:14:41,659 你可以看到右侧 357 00:14:41,659 --> 00:14:42,919 我们认为在 358 00:14:42,919 --> 00:14:43,519 你知道的 359 00:14:43,519 --> 00:14:44,788 加密货币啊 360 00:14:44,788 --> 00:14:46,729 以及私有和公开 361 00:14:46,729 --> 00:14:52,820 创新将占全球市值的60%以上 362 00:14:52,820 --> 00:14:54,639 据我们预测到2030年 363 00:14:54,639 --> 00:14:59,039 虽然这听起来可能显得离谱且极端 364 00:14:59,039 --> 00:14:59,679 嗯 365 00:14:59,679 --> 00:15:03,639 这符合我们对各技术的基础模型 366 00:15:03,639 --> 00:15:04,940 以及它们加速发展的趋势 367 00:15:04,940 --> 00:15:06,120 这也符合 368 00:15:06,120 --> 00:15:06,620 你知道的 369 00:15:06,620 --> 00:15:10,460 历史上投资和创新的爆发期 370 00:15:10,460 --> 00:15:10,720 实际上 371 00:15:10,720 --> 00:15:12,279 如果你回溯到1870年 372 00:15:12,279 --> 00:15:17,720 铁路占股权市值的60%以上 373 00:15:17,720 --> 00:15:19,200 你知道在19世纪末 374 00:15:19,200 --> 00:15:26,600 这是因为它们引发了大规模资本投资浪潮，回报率远超常规 375 00:15:26,600 --> 00:15:30,039 因为铁路运输效率极高 376 00:15:30,039 --> 00:15:30,899 你知道的 377 00:15:30,899 --> 00:15:31,519 使得 378 00:15:31,519 --> 00:15:32,080 你知道的 379 00:15:32,080 --> 00:15:34,139 非市场活动 380 00:15:34,139 --> 00:15:34,679 嗯 381 00:15:34,679 --> 00:15:35,220 你知道的 382 00:15:35,220 --> 00:15:37,190 不得不步行或骑马出行 383 00:15:37,190 --> 00:15:41,149 转变为可衡量的经济活动 384 00:15:41,149 --> 00:15:44,809 并释放人们的时间从事更有生产力的活动 385 00:15:44,809 --> 00:15:49,340 还为其他创新提供了发展平台 386 00:15:49,340 --> 00:15:52,179 西部开发很大程度上依赖铁路 387 00:15:52,179 --> 00:15:57,980 未来世界的建设将依赖我们所认为的 388 00:16:03,759 --> 00:16:09,100 这就是核心理念的深入探讨 389 00:16:09,100 --> 00:16:13,120 来自Arc Invest的加速部分 390 00:16:13,120 --> 00:16:14,690 希望你喜欢 391 00:16:14,690 --> 00:16:17,370 我是Frank Downing，Arc的研究总监 392 00:16:17,370 --> 00:16:19,600 专注于人工智能、云计算和软件 393 00:16:19,600 --> 00:16:24,080 今天我们将讲解《2026大趋势报告》中的AI基础设施部分 394 00:16:24,080 --> 00:16:25,179 2026年报告 395 00:16:25,179 --> 00:16:26,960 你可以在Arc官网找到 396 00:16:26,960 --> 00:16:27,519 Shinvest 397 00:16:27,519 --> 00:16:28,490 访问官网 398 00:16:28,490 --> 00:16:31,590 现在让我们直接看看当前AI市场的现状 399 00:16:31,590 --> 00:16:36,139 当我们观察时，需求仍在持续爆炸性增长 400 00:16:36,139 --> 00:16:36,759 例如 401 00:16:36,759 --> 00:16:41,639 自2024年12月以来，Tokens Inferon Open Router 402 00:16:41,639 --> 00:16:45,139 在过去一年中增长了五倍多，真正推动这一趋势的是 403 00:16:45,139 --> 00:16:49,490 领先模型在成本降低和性能提升方面的进步 404 00:16:49,490 --> 00:16:54,210 再加上这些模型最终被整合到我们日常使用的各类产品中 405 00:16:54,210 --> 00:16:57,649 无论是作为消费者的时间投入 406 00:16:57,649 --> 00:17:01,830 在日常使用AI以及将其融入职场 407 00:17:01,830 --> 00:17:04,769 通过通用订阅服务 408 00:17:04,769 --> 00:17:08,940 如Chat CBT企业版或Anthropic的Clade产品 409 00:17:08,940 --> 00:17:11,859 以及垂直领域专用应用 410 00:17:11,859 --> 00:17:15,259 我们在AI生产力部分详细讨论了这些内容 411 00:17:15,259 --> 00:17:15,680 嗯 412 00:17:15,680 --> 00:17:16,500 不过你知道的 413 00:17:16,500 --> 00:17:18,279 暂且聚焦成本下降这一点 414 00:17:18,279 --> 00:17:21,559 这是我们在ARC研究中极为重要且基础的分析 415 00:17:21,559 --> 00:17:24,599 这帮助我们判断一项技术何时具备大规模应用条件 416 00:17:24,599 --> 00:17:28,369 并能随着时间推移满足更多使用场景 417 00:17:28,369 --> 00:17:29,029 我们利用这一数据 418 00:17:29,029 --> 00:17:29,630 例如 419 00:17:29,630 --> 00:17:31,650 在研究电动汽车时 420 00:17:31,650 --> 00:17:37,240 了解电池成本下降将使电动汽车不仅成为可能 421 00:17:37,240 --> 00:17:39,039 还能规模化盈利 422 00:17:39,039 --> 00:17:40,779 现在我们看到类似的动态 423 00:17:40,779 --> 00:17:42,299 在AI领域重现 424 00:17:42,299 --> 00:17:44,220 目前有很多基准测试数据 425 00:17:44,220 --> 00:17:45,839 如果查看Artificial Analysis 426 00:17:45,839 --> 00:17:48,869 它汇总了多项领先基准测试的指数 427 00:17:48,869 --> 00:17:54,430 在这些基准中达到特定智能水平的成本已下降90% 428 00:17:54,430 --> 00:17:56,460 在过去一年中下降了99% 429 00:17:56,460 --> 00:17:58,960 这种趋势在多个基准测试中普遍存在 430 00:17:58,960 --> 00:18:02,450 我们在本演示的其他部分也提到过 431 00:18:02,450 --> 00:18:06,049 这呼应了杰文斯悖论的概念 432 00:18:06,049 --> 00:18:11,339 成本下降反而扩大了市场规模和需求 433 00:18:11,339 --> 00:18:13,579 因为解锁了新的应用场景 434 00:18:13,579 --> 00:18:16,558 我们在软件开发领域看到这一点 435 00:18:16,558 --> 00:18:17,219 例如 436 00:18:17,219 --> 00:18:22,539 随着编码模型在价格与智能水平上的提升 437 00:18:22,539 --> 00:18:25,460 软件开发者越来越积极采用 438 00:18:25,460 --> 00:18:30,099 消耗的tokens数量远超往年 439 00:18:30,099 --> 00:18:32,039 这一切意味着什么 440 00:18:32,039 --> 00:18:37,500 正在推动对生成式AI底层基础设施的巨大投资 441 00:18:37,500 --> 00:18:41,519 我们观察到数据中心系统支出的长期趋势 442 00:18:41,519 --> 00:18:47,720 在ChatGPT发布前十年，年增长率达5% 443 00:18:47,720 --> 00:18:48,039 Bt 444 00:18:48,039 --> 00:18:48,769 实际上 445 00:18:48,769 --> 00:18:49,329 你知道的 446 00:18:49,329 --> 00:18:50,069 正在缓慢增长 447 00:18:50,069 --> 00:18:53,740 从每年1500亿美元增长到约2000亿美元 448 00:18:53,740 --> 00:18:55,339 这一趋势呈现上升态势 449 00:18:55,339 --> 00:19:00,339 自CBT启动后增速加快至每年29% 450 00:19:00,339 --> 00:19:02,299 达到5000亿美元规模 451 00:19:02,299 --> 00:19:05,099 2025年接近5000亿美元 452 00:19:05,099 --> 00:19:11,900 当前市场预测2026年将增长至近6000亿美元 453 00:19:11,900 --> 00:19:14,039 如果你想知道数据中心系统是什么 454 00:19:14,039 --> 00:19:15,619 这些是计算服务器 455 00:19:15,619 --> 00:19:16,920 用于连接它们的网络设备 456 00:19:16,920 --> 00:19:18,660 以及附加的存储设备 457 00:19:18,660 --> 00:19:20,519 部署在数据中心内的设备 458 00:19:20,519 --> 00:19:22,640 真正核心的IT设备 459 00:19:22,640 --> 00:19:24,039 驱动这些工作负载 460 00:19:24,039 --> 00:19:25,039 不包括 461 00:19:25,039 --> 00:19:25,680 这是一大块 462 00:19:25,680 --> 00:19:26,740 另一项重大开支 463 00:19:26,740 --> 00:19:28,140 数据中心 464 00:19:28,140 --> 00:19:34,059 实际设施及供电系统 465 00:19:34,059 --> 00:19:35,659 为所有IT系统提供电力 466 00:19:35,659 --> 00:19:39,338 我认为我们今年在研究中投入了大量时间 467 00:19:39,338 --> 00:19:43,618 这是添加历史视角以定位当前周期 468 00:19:43,618 --> 00:19:48,259 如今市场普遍存在AI泡沫的担忧 469 00:19:48,259 --> 00:19:50,359 我们想对此进行分析 470 00:19:50,359 --> 00:19:52,349 观察图表左侧 471 00:19:52,349 --> 00:19:58,150 我们评估了当前投资规模与历史时期的对比 472 00:19:58,150 --> 00:20:00,500 上一次看到资本支出周期 473 00:20:00,500 --> 00:20:00,779 就像 474 00:20:00,779 --> 00:20:05,000 这是90年代末至2000年初的科技电信泡沫 475 00:20:05,000 --> 00:20:07,619 之前提到的数据属于 476 00:20:07,619 --> 00:20:13,339 科技公司资本支出占GDP比例 477 00:20:13,339 --> 00:20:14,759 随时间持续增长 478 00:20:14,759 --> 00:20:18,980 现已达到90年代末以来的峰值水平 479 00:20:18,980 --> 00:20:21,509 有趣的是 480 00:20:21,509 --> 00:20:23,490 若回顾之前的周期 481 00:20:23,490 --> 00:20:29,140 该图表在2002年互联网泡沫破裂后见底 482 00:20:29,140 --> 00:20:33,480 以及2008-2009年金融危机后 483 00:20:33,480 --> 00:20:36,579 我们看到科技资本支出持续上升 484 00:20:36,579 --> 00:20:38,519 占GDP比例稳步增长 485 00:20:38,519 --> 00:20:40,200 这合乎逻辑 486 00:20:40,200 --> 00:20:41,039 若考虑 487 00:20:41,039 --> 00:20:41,539 比如 488 00:20:41,539 --> 00:20:43,950 与iPhone发布当年相比 489 00:20:43,950 --> 00:20:44,950 如今对比 490 00:20:44,950 --> 00:20:49,159 技术在日常生活中的渗透程度 491 00:20:49,159 --> 00:20:53,298 如今大型科技公司的规模 492 00:20:53,298 --> 00:20:55,329 相较于过去 493 00:20:55,930 --> 00:20:57,650 十五年前 494 00:20:57,650 --> 00:21:00,470 右侧图表有助于理解市场周期 495 00:21:00,470 --> 00:21:04,069 回答估值问题的背景 496 00:21:04,069 --> 00:21:05,190 我们是否处于泡沫中 497 00:21:05,190 --> 00:21:09,009 当前的市盈率是否高于新冠后的水平 498 00:21:09,009 --> 00:21:09,609 例如 499 00:21:09,609 --> 00:21:10,690 当市场触底时 500 00:21:10,690 --> 00:21:11,069 是的 501 00:21:11,069 --> 00:21:13,210 标普500指数从市盈率 502 00:21:13,210 --> 00:21:15,970 约20倍上涨至约30倍 503 00:21:15,970 --> 00:21:17,750 所以确实更高 504 00:21:17,750 --> 00:21:18,190 不过 505 00:21:18,190 --> 00:21:20,829 基于我认为过于悲观的基础 506 00:21:20,829 --> 00:21:23,619 从市场随后的表现来看 507 00:21:23,619 --> 00:21:27,888 如果具体看大型科技公司 508 00:21:27,888 --> 00:21:31,249 我们已标出当前的市场六巨头 509 00:21:31,249 --> 00:21:33,048 截至2026年初 510 00:21:33,048 --> 00:21:35,809 对应约40倍的市盈率 511 00:21:35,809 --> 00:21:39,200 与大型科技公司的历史数据相比 512 00:21:39,200 --> 00:21:39,579 你知道的 513 00:21:39,579 --> 00:21:40,259 思科 514 00:21:40,259 --> 00:21:40,819 甲骨文 515 00:21:40,819 --> 00:21:44,109 IBM和微软是同时出现在这两份名单的公司 516 00:21:44,204 --> 00:21:47,609 它们在90年代末的表现 517 00:21:47,609 --> 00:21:50,190 实际上曾达到超过100倍的峰值 518 00:21:50,190 --> 00:21:50,900 市盈率 519 00:21:50,900 --> 00:21:53,240 如果观察它们达到40倍市盈率的时期 520 00:21:53,240 --> 00:21:55,200 那是在1997年左右 521 00:21:55,200 --> 00:21:57,470 市盈率处于高位 522 00:21:57,470 --> 00:22:02,609 但部分原因是这些公司利润丰厚且现金流充足 523 00:22:02,609 --> 00:22:07,750 并以更高比例的自由现金流投入扩张 524 00:22:07,750 --> 00:22:10,839 而人工智能的实际回报率存在 525 00:22:10,839 --> 00:22:14,220 真实收入正流入这些企业的云业务 526 00:22:14,220 --> 00:22:17,069 特别是在这方面我们看到市盈率更健康 527 00:22:17,069 --> 00:22:18,359 你知道的 528 00:22:18,359 --> 00:22:20,920 这表明在达到 529 00:22:20,920 --> 00:22:22,759 2000年千禧年时的狂热之前还有很长路 530 00:22:22,759 --> 00:22:23,960 九九九九年和二零零零年 531 00:22:23,960 --> 00:22:25,440 例如 532 00:22:26,069 --> 00:22:28,609 接下来的幻灯片中我们将分析 533 00:22:28,609 --> 00:22:31,980 人工智能计算领域的最新进展 534 00:22:31,980 --> 00:22:34,259 这些是设计 535 00:22:34,259 --> 00:22:35,880 制造 536 00:22:35,880 --> 00:22:39,319 支持大规模运行生成式AI的硬件 537 00:22:39,319 --> 00:22:42,440 当然，自他们开始 538 00:22:42,440 --> 00:22:46,160 自2012-2014年间开始研发数据中心芯片以来 539 00:22:46,160 --> 00:22:50,199 但真正从2014年推出以来，英伟达一直是明星企业 540 00:22:50,199 --> 00:22:50,999 现在 541 00:22:50,999 --> 00:22:52,939 在生成式AI革命三年后 542 00:22:52,939 --> 00:22:58,190 我们开始看到计算服务市场的扩展 543 00:22:58,190 --> 00:23:01,490 AMD的故事非常吸引人 544 00:23:01,490 --> 00:23:07,789 推出更具竞争力的芯片，在消费端与英伟达竞争游戏市场 545 00:23:07,789 --> 00:23:11,638 并在数据中心领域成功挑战英特尔 546 00:23:11,638 --> 00:23:17,558 AMD从2017年的近零市占率增长至今日的40% 547 00:23:17,558 --> 00:23:19,099 在数据中心CPU中 548 00:23:19,099 --> 00:23:23,359 我们认为AMD在数据中心领域也有类似的份额增长潜力 549 00:23:23,359 --> 00:23:25,019 关于GPU方面 550 00:23:25,019 --> 00:23:28,579 他们拥有像OpenAI和Meta这样的客户 551 00:23:28,579 --> 00:23:29,480 例如 552 00:23:29,480 --> 00:23:31,359 并计划扩展客户名单 553 00:23:31,359 --> 00:23:36,299 随着新芯片上市且竞争力进一步超越英伟达 554 00:23:36,299 --> 00:23:37,779 在研究方面 555 00:23:37,779 --> 00:23:44,190 我们通过多种半分析基准测试对比AMD与英伟达的性能 556 00:23:44,190 --> 00:23:45,190 在小型模型上 557 00:23:45,190 --> 00:23:46,349 与大型模型相比 558 00:23:46,349 --> 00:23:48,690 从这里可以看到小型模型的表现 559 00:23:48,690 --> 00:23:50,799 相对于芯片成本 560 00:23:50,799 --> 00:23:56,460 AMD已迎头赶上并在每美元性能上更具优势 561 00:23:56,460 --> 00:23:59,750 或相同模型下每美元生成的Token数量 562 00:23:59,750 --> 00:24:02,670 在大型模型方面英伟达仍占优 563 00:24:02,670 --> 00:24:02,930 然而 564 00:24:02,930 --> 00:24:05,450 仍能看到英伟达的巨大优势 565 00:24:05,450 --> 00:24:07,910 其机架级解决方案 566 00:24:07,910 --> 00:24:15,819 Grace Blackwell每美元总拥有成本可生成1550万Token 567 00:24:15,819 --> 00:24:20,220 相比AMD旗舰产品的当前数据 568 00:24:20,220 --> 00:24:22,619 约为290万Token 569 00:24:22,619 --> 00:24:27,529 因此机架级方案目前仍是英伟达市场优势 570 00:24:27,529 --> 00:24:30,210 但未来2026年剩余时间 571 00:24:30,210 --> 00:24:32,710 这对预测未来趋势至关重要 572 00:24:32,710 --> 00:24:37,750 AMD将推出自家机架级方案Helios 573 00:24:37,750 --> 00:24:41,900 预计与英伟达下一代Vera Rubin竞争 574 00:24:41,900 --> 00:24:43,579 我们期待见证 575 00:24:43,579 --> 00:24:48,319 这些产品今年下半年发布时的性能表现 576 00:24:48,319 --> 00:24:50,480 但从客户订单来看 577 00:24:50,480 --> 00:24:53,599 早期迹象显示这将是极具竞争力的产品 578 00:24:53,599 --> 00:24:54,900 不在图表中 579 00:24:54,900 --> 00:24:57,700 因为基准数据尚未发布 580 00:24:57,700 --> 00:25:00,380 但表格中是谷歌的TPU 581 00:25:00,380 --> 00:25:04,900 这也是AI计算市场的重要部分 582 00:25:04,900 --> 00:25:06,440 即超大规模公司自研芯片项目的成熟与扩展 583 00:25:06,440 --> 00:25:10,799 英伟达最大客户均在推进自研AI芯片 584 00:25:10,799 --> 00:25:16,039 谷歌的TPU 585 00:25:16,039 --> 00:25:17,199 亚马逊的Cranium和微软的Maya系列 586 00:25:17,199 --> 00:25:20,459 微软尚未取得显著进展 587 00:25:20,459 --> 00:25:24,039 亚马逊的Cranium是最接近成熟的 588 00:25:24,039 --> 00:25:27,269 而谷歌研发TPU已超十年 589 00:25:27,269 --> 00:25:30,190 无疑是市场最成熟的方案 590 00:25:30,190 --> 00:25:33,589 他们全部内部Gemini工作负载运行在TPU上 591 00:25:33,589 --> 00:25:38,930 并训练最新模型Gemini 3 592 00:25:38,930 --> 00:25:40,388 Gemini 3在TPU上运行 593 00:25:40,388 --> 00:25:43,909 是当前最强大的前沿模型之一 594 00:25:43,909 --> 00:25:48,829 我们看到谷歌持续加大TPU投入 595 00:25:48,829 --> 00:25:51,109 这利好博通等后端设计商 596 00:25:51,109 --> 00:25:53,650 作为后端设计供应商 597 00:25:53,650 --> 00:25:56,619 或者可以说是谷歌的硅基合作伙伴 598 00:25:56,619 --> 00:26:01,929 我真的很喜欢谷歌和台积电之间的桥梁作用，帮助他们扩展产品 599 00:26:01,929 --> 00:26:03,048 所以你知道的 600 00:26:03,048 --> 00:26:06,960 如果我们把这些因素综合起来，展望整个十年 601 00:26:06,960 --> 00:26:07,880 我们正在 602 00:26:07,880 --> 00:26:08,279 你知道的 603 00:26:08,279 --> 00:26:08,519 再次强调 604 00:26:08,519 --> 00:26:11,980 每年数据中心系统支出将达约5000亿美元 605 00:26:11,980 --> 00:26:16,789 现在我们认为随着AI应用的扩展和持续成本下降 606 00:26:16,789 --> 00:26:20,630 我们看到总投资可能几乎翻三倍达到一 607 00:26:20,630 --> 00:26:22,470 三千亿美元到2030年 608 00:26:22,470 --> 00:26:25,440 其中大部分将用于计算 609 00:26:25,440 --> 00:26:30,640 计算市场的构成将发生显著变化 610 00:26:30,640 --> 00:26:33,859 我们已经看到市场份额的变化 611 00:26:33,859 --> 00:26:39,500 从传统的CPU驱动计算转向GPU驱动的加速计算 612 00:26:39,500 --> 00:26:42,890 以及这些定制芯片项目或ASIC 613 00:26:42,890 --> 00:26:45,769 由超大规模企业开发的应用专用芯片 614 00:26:45,769 --> 00:26:50,170 它们已经占据了增量计算支出的大部分份额 615 00:26:50,170 --> 00:26:55,690 我们认为定制芯片可能增长到支出的三分之一或更高 616 00:26:55,690 --> 00:26:56,710 随着这些项目 617 00:26:56,710 --> 00:26:58,650 如TPU和Tranium 618 00:26:58,650 --> 00:27:00,190 继续扩展 619 00:27:00,190 --> 00:27:05,579 所有这些为我们认为可持续的基础设施建设奠定了基础 620 00:27:05,579 --> 00:27:07,259 有可能会过度扩张 621 00:27:07,259 --> 00:27:09,500 在接下来的时间里市场可能出现过热 622 00:27:09,500 --> 00:27:12,299 但所有关于AI应用的研究 623 00:27:12,299 --> 00:27:15,829 当你考虑时，其实仍处于部署周期的早期阶段 624 00:27:15,829 --> 00:27:18,380 相对于我们如何整合它 625 00:27:18,380 --> 00:27:19,539 我们认为它可以融入日常生活 626 00:27:19,539 --> 00:27:21,859 尤其是在工作中，企业已经 627 00:27:21,859 --> 00:27:24,039 你知道暂停一下 628 00:27:24,039 --> 00:27:25,170 现在我们正匆忙试图弄清楚 629 00:27:25,170 --> 00:27:27,529 如何最好地利用 630 00:27:27,529 --> 00:27:28,630 AI 631 00:27:28,630 --> 00:27:29,159 我们认为每个企业就像成为互联网的普通用户一样 632 00:27:29,159 --> 00:27:33,318 将成为AI的普通用户 633 00:27:33,318 --> 00:27:35,279 率先采用的企业将成为领导者 634 00:27:35,279 --> 00:27:38,579 你知道的 635 00:27:38,579 --> 00:27:39,019 真正成为市场的下一轮领导者 636 00:27:39,019 --> 00:27:41,279 所以以上是我们对AI基础设施部分的简要概述 637 00:27:42,359 --> 00:27:48,440 2026年 638 00:27:48,440 --> 00:27:49,220 我们今年的研究令人非常兴奋 639 00:27:49,220 --> 00:27:51,759 并为我们提供了市场洞察 640 00:27:51,759 --> 00:27:54,059 我们期待继续学习并跟踪创新 641 00:27:54,059 --> 00:27:58,000 大家好 642 00:27:58,000 --> 00:27:59,059 大家好 643 00:27:59,059 --> 00:27:59,980 我是尼古拉斯 644 00:27:59,980 --> 00:28:04,449 Gru'i'm消费互联网与金融科技团队的研究总监 645 00:28:04,449 --> 00:28:05,689 今天在ARC 646 00:28:05,689 --> 00:28:08,440 我将与Varshika共同主持 647 00:28:08,440 --> 00:28:10,900 谁是我们的杰出研究助理 648 00:28:10,900 --> 00:28:17,339 接下来我们将讲解大创意中的AI消费者操作系统部分 649 00:28:17,339 --> 00:28:25,420 本部分将聚焦于变革搜索发现交易及电子商务本身的经济模式 650 00:28:25,420 --> 00:28:32,898 我们相信我们正进入一个全新的基因纪元 651 00:28:32,898 --> 00:28:35,038 谈到人工智能 652 00:28:35,038 --> 00:28:39,130 因此我将直接带您进入第一张幻灯片 653 00:28:40,130 --> 00:28:43,659 我们认为消费者操作系统正在发生变革 654 00:28:43,659 --> 00:28:47,239 我们已从命令行时代进入网页时代再到移动时代 655 00:28:47,239 --> 00:28:49,500 现在我们正迈入基因纪元 656 00:28:49,500 --> 00:28:53,730 这始于2022年ChatGPT的发布 657 00:28:53,730 --> 00:28:56,589 随着AI的持续演进 658 00:28:56,589 --> 00:29:02,279 我们相信我们正在从查询到答案的时代
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