机器经济

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Kerman Kohli
10-06
本文为机器翻译
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最近有很多关于我们正处于人工智能泡沫的讨论。我想说，我们正处于泡沫之中，这几乎是共识，但这可能意味着我们并没有。作为一个经历过2-3个加密货币周期的人，我认为真正的泡沫有一个关键特征：最终供应会大幅超过需求。

我的核心信念是，我们正处于机器转型的边缘，机器的工作量将远超人类。这将对未来十年的世界格局产生结构性变化。对机器的需求远超任何人的准确预测。

在 RouteMesh 内部（稍后会详细介绍！），我们的团队从 7 人缩减到了 2 人。结果：我们的交付速度提升了，资金消耗减少了，推进创意的能力也增强了。这一切都归功于人工智能的独特优势。两名技术娴熟的操作员可以大幅超越 10 人或 20 人的团队。

招聘人员的成本极高（不考虑时间因素），而且产出与成本呈非线性关系。员工人数翻倍并不会带来产出翻倍。然而，有了代理，你至少可以将一个人或一个团队的工作量扩大一个数量级——至少在当下是这样。未来的模式将进一步提升这一比例。这些并非假设的数字，而是我和其他创始人亲身经历的现实。

在不增加人力投入的情况下，实现经济产出规模化，这在经济学上是前所未有的。团队成员人均收入是衡量组织效率的黄金标准，而我们正开始看到一些前所未有的数字。对于排名前十分之一的公司来说，人均收入 500 万美元已是常态。加密货币公司可以将这一目标提升到一个全新的水平。

自工业革命以来，经济产出与就业紧密相关。雇佣人员是扩大产出的必要条件。

然而，这种联系如今已发生显著改变。机器资源可以大幅提升人均产出系数。我们的整个经济都围绕着资本、劳动力和资源之间的协调。机器将这种协调提升到了一个新的水平。我的论点可以归结为以下几点：

未来的工作将以机器优先的经济为中心，任何辅助机器的东西都会有大量的需求，因为它们具有始终在线、不断增值的特性。

在机器优先的经济中，需要以下内容：数据中心、能源、GPU、CPU、内存、可再生基础设施、电池、安全、电力存储、稀有金属、传输、房地产ETC。

我们未来扩大经济产出的能力，取决于我们能否扩大机器经济中各个子行业的规模。截至2025年，最大的制约因素是电力，但我预测，随着机器经济的发展，电力也将持续演变和变化。

过去的通话

这个博客的一大亮点是，我可以记录这些年来我打过的电话，看看它们进展如何！回顾一下，我发现以下几个地方很有意思：

我想通过写这篇文章来表达我的信念：我们正处于一个新范式的开端，未来工作将会在人工智能的推动下呈现什么样子，并且随之而来的是丰富的投资机会。

加密货币教会我一件事：你了解某件事，并不意味着市场也会以同样的方式定价。事实上，市场需要数月甚至数年才能跟上。信息和背景信息都有延迟。

投资人工智能堆栈

好吧，所以你必须分解一下，当人们想到人工智能时，他们会想到什么？GPU。具体来说，是英伟达。现在几乎每个人都持有英伟达的股票。我认为他们会成为第一家市值 10 万亿美元的公司，但高Alpha ( High Alpha) 并非如此。我们来探讨二阶和三阶效应。

那么下一个问题是，我们还能投资什么？NVIDIA 不生产芯片，他们只是设计芯片并构建相关的基础设施。那么谁来生产芯片呢？一家名为台湾半导体制造公司（TSMC）的公司。

但你猜怎么着？台积电需要机器来制造非常精密的电路，所以他们不得不从一家名为ASML的公司购买机器。每台机器售价2亿美元，而ASML是全球唯一一家能够生产这些高度专业化的机器的公司。尽管ASML是全球最大的公司，但他们的客户也只有5家左右。没有ASML，整个AI供应链就会中断。

好吧，太棒了，你有了芯片，但如何让它们发挥作用呢？嗯，你需要在某种数据中心里用到它们。要给这个数据中心供电，你需要能源。你可以从电网获取能源，也可以通过离网解决方案获取。这两种方式都有各自的优势，但如果你关注社交媒体，就会发现随着电力社会化程度的提高，美国民众对直流电建设的呼声越来越高。

Bloom Energy 公司生产的固体氧化物燃料电池 (SOFC) 可以利用电能将氢气转化为电能，在不到 90 天的时间内启动数据中心。但 SOFC（固体氧化物燃料电池）需要一种名为钪的特殊金属，这种金属在中国、加拿大和澳大利亚均有供应。加拿大证券交易所有一家名为 Scandium International Mining 的公司专门从事钪开采。该公司股价今年迄今已上涨 445%。

因此，一旦你用钪元素为固体氧化物燃料电池 (SOFC) 电池供电，并为搭载 NVIDIA GPU 的数据中心供电，你就需要良好的冷却基础设施。Vertiv 应运而生：他们是 GPU 液冷基础设施领域的市场领导者。这意味着数据中心需要更少的水来冷却芯片。当然，所有这些都需要连接在一起，因此你需要专门从事数据中心布线基础设施的公司：伟创力 (Flextronics) 应运而生。数据中心基础设施建设正是他们的专长。

我可以继续说下去，但正如你所见，有一条完整的供应链将为即将到来的机器经济革命提供动力。投资它需要严谨的思维，而这种严谨的思维将被证明是有价值的。上面提到的大多数股票今年迄今上涨了至少100%，有些甚至上涨了500%到1000%。这让理性的投资者不禁要问：

我们处在泡沫之中吗？

不。

如果说过去5-10年我学到了什么，那就是你不能盲目地套用模式，然后盲目地认为一切都一成不变。当2020年新冠疫情崩盘发生时，那些精通货币理论的人知道，大量的刺激措施实际上会引发全球历史上最大的牛市。2021年，高利率制度导致市场“崩盘”……结果却在2024年回到了历史高点。加密货币周期的预期是每4年创下历史新高，直到不再创下历史新高。没有什么是可以保证的，你必须根据具体情况进行评估。

我们现在正处于一个十字路口，华尔街认为我们正处于泡沫之中，所有这些数据中心的融资都过度扩张，配置过剩。他们最喜欢的比喻是，电信公司在2000年投资了所有这些基础设施，然后花了10到20年才得到充分利用。我讨厌这种说法，因为它是通过类比推理，而不是通过第一性原理推理。

人工智能是一个完全不同的野兽，原因如下。

这里的泡沫是指所有这些数据中心建设的供应。泡沫要“破裂”，就意味着需求枯竭，没有人使用/支付这些东西。然而，我的问题是，在未来的什么时候，我们会醒悟过来，说：

“你知道吗，所有这些人工智能的使用对我的业务都很有好处，我想我会减少使用它。”

这简直荒谬。消费者对他们想要完成的计算工作流的要求越来越高。上下文窗口越来越大，呈二次方增长，代理每年的运行时间也越来越长。

欲了解我对此的更多想法，请查看这篇文章：

即使在公司内部，如果明天人工智能的价格因为供应过剩而下降，我也会为这些机器支付更多费用，因为我们更愿意把钱花在计算上，而不是人力资源上。我已经为人工智能软件支付了数百甚至数千美元，如果可以的话，我还会支付更多。

我的支付能力与价值成正比，而且我不得不说，它的价值简直高得离谱。我在克劳德代码使用情况仪表盘上排名第30位，在30天内消耗了数十亿个代币。请给我尽可能多的计算资源。每三个月，我对人工智能的信任度就会增加，并行生成的代理数量也会增加，我对这些功能能力的期望也会随之提升。我绝对不会在明天醒来后说：“不，我要回到以前的样子。” 漫长的机器劳动​​。

补充一下，截至2025年，ChatGPT每周约有8亿活跃用户。地球上有80亿人口。我妈妈也在大量使用ChatGPT。你以为我们醒来后都会说“是的，人工智能有点蠢，我拒绝使用它”吗？根本不是。如果你真的这么想，那你可能还没有真正体验过人工智能带来的生产力提升。现在，每个ChatGPT用户都在使用底层推理模型、工具等等。这种需求非常真实。

我的下一个观点是，我认为很多人忽略了这一点。就收入而言，人工智能的支出可能在200亿到500亿美元之间，人们会问，这个数字怎么才能增长到1万亿美元呢？

这只是对基础设施支出的有限解读。GPU 是加速计算平台。我们正在经历一场巨变，目前已有 1 万亿美元的现有计算资源正在迁移到基于 GPU 的工作负载。大型矩阵乘法是我们大部分工作的基础。社交媒体平台上的推荐引擎都依赖于 GPU，并且需要数据中心。生成式人工智能是目前所有资本支出的众多用例之一。除了迁移现有工作负载和生成式人工智能之外，还有：

如果你缺乏数据中心和电力，那么你基本上在所有这些行业中都会面临缺口。我们对智能的需求已经渗透到未来经济的方方面面，而计算的需求正是由于我们远远落后而产生的。

所有这些中另一个非常有趣的点是，中国五年前就已经在这些领域投入了巨额资金。我们只是在追赶。未来取决于谁能获得最多千兆瓦的计算能力来满足其需求。如果你认为我们已经过度建设数据中心和能源，那么你也必须相信中国也是错的。

那么这出戏到底是怎样的呢？

购买。虽然大多数人认为能源、数据中心和 GPU 是一笔被过度炒作且价格昂贵的交易，但我的观点恰恰相反：这将是它们有史以来最便宜的价格。我们正面临严重的计算短缺，在机器经济堆栈中，一切都将重新定价。

机器经济堆栈与人类经济堆栈不同，因为它在整个过程中利用了地缘政治力量、单位经济、硬物理限制和软件堆栈。

虽然我仍在100%投资加密货币，但我也在积极投资机器经济，因为我认为它是加密货币经济的一个更大的子集。如果这篇文章获得足够的关注，我会更详细地阐述我是如何选择机器经济的，以及它们的重要性。有很多令人兴奋的名字，而且它们现在对你我来说都是公开市场值得投资的。只要你懂得去寻找，机会就在敲门。

机器劳动时间长，人力劳动时间短。

短则机器创造力，长则人类创造力和独创性。

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