根據原文內容,以下是依指引改寫後的繁體中文新聞稿(已去除 HTML 標籤,保留新聞敘事風格,並自然分散「AI」、「能源」、「資本」、「勞動」、「特斯拉(TSLA)」、「谷歌」、「交易工具」等關鍵詞):
資本主義的未來,正被「*智能*、*能源*、*資本*、*勞動*」四大要素重新定義。隨著「*AI*」、機器人、超大規模資料中心與新型「*交易工具*」加速結合,市場上開始出現一種觀點:未來可能誕生能在體系內部「近乎無限生成資本」的企業,而這將徹底改寫現有的企業秩序與資本累積方式。
從這個角度出發,若「智能、能源、資本、勞動」像一個高速轉動的飛輪被同一家公司掌控,某些企業將有機會建立極強的「自我增殖」結構。技術企業家 Josh Kale(以下稱「凱爾」)提出的實時事件驅動「*交易平台*」Euphoria,以及谷歌、特斯拉(TSLA) 等少數大型科技公司的布局,被視為這場資本主義「*最終對局*」的關鍵變量。
根據凱爾在近期公開談話中的分析,他認為,現代資本主義的核心力量,已逐步集中到「智能(intelligence)、能源(energy)、資本(capital)、勞動(labor)」四類資源上。任何一家公司,只要能同時掌握這四者,就不再像傳統企業那樣依賴外部融資,而是可以透過內部循環,在體系內自行「鑄造資本」。這套框架並非僅是理論模型,更是一種實務上的分析工具,可用來判斷未來哪些企業有機會主宰市場,尤其適用於觀察那些同時投入口「AI、機器人、資料中心、金融基礎設施」的大型科技企業。
凱爾將這四種資源比作「資本主義的無限手套」,只要有企業能在一定時間內把四項要素全部納入掌控,遊戲勝負就在那一刻大致塵埃落定。評論 在這樣的框架下,投資人關注的不只是營收與利潤,而是企業是否正在完成這四大資源的「閉環」。
凱爾親自參與的「Euphoria」則是對這種變化的直接實驗。這款「*交易工具*」試圖在金融市場中,極限壓縮「資訊出現到價格反應」之間的時間差。Euphoria 將實時價格走勢投影成網格,當價格穿越特定區間時,系統立即建立或調整部位,讓使用者能用最高速度押注市場波動。與傳統 HTS 或一般手機下單程式動輒需按好幾層按鈕相比,Euphoria 幾乎把所有設計都押注在「速度」與「高槓桿」上。凱爾強調,目前還沒有一款應用真正做到「幫交易者更快、更大槓桿地完成下單」。美聯準備理事會 FOMC 會議、就業數據公布、大型企業財報等事件一旦引爆行情,這類「事件驅動交易」工具,能為短線操作者創造顯著優勢。
從本質上看,Euphoria 是一種縮短「資訊—價格」時間差的基礎設施。隨著實時事件驅動交易模式在「加密貨幣」與傳統金融市場中普及,誰能提供更順暢的介面與更快的成交速度,將成為重要競爭門檻。評論 在高波動資產中,這類工具若搭配穩健風控,可能重塑一部分散戶與專業交易者的勝率結構。
在「智能」面向上,凱爾將目前主導 AI 革新的「Transformer」架構形容為「一端灌入能源,另一端輸出智能」的機器。電力、晶片與數據進入系統後,產出的是語言、程式碼、影像、甚至策略制定能力等多種形式的「*AI 智能*」。他預期不久之後,「智能」本身會變成接近原物料的「*商品(commodity)*」,不再是極少數企業的獨家資源,而是任何人都能以低成本透過雲端存取的「*公共基礎設施*」。在這樣的世界中,真正決定成本結構的,不是「模型多聰明」,而是「能源、硬體與資料中心」等物理基礎設施的建置與供應價格。
企業內部方面,「AI」將進一步自動化各種官僚流程,加快組織決策速度。谷歌推出的模型與「代理人(Agent)」產品,目標是成為企業內部的「中央大腦」。一旦 AI 能讀懂企業所有文件、郵件與過往決策紀錄,並直接輔助高層與基層做決策,「智能成本」會迅速下降,整體「資本槓桿」與營運效率則同步放大。
凱爾進一步預測,「*AI*」會直接侵蝕組織內的「中階管理」層級。當系統可以全局理解公司資料與脈絡,許多原本由中階主管負責的彙報、整理、協調工作,將被演算法與自動化流程取代。他認為,谷歌極有機會成為這個轉變的核心玩家。谷歌正試圖把自家 AI 從「搜尋輔助」升級為外部企業的「組織營運平台」,將決策支援、文件撰寫、會議紀要與專案管理全部整合在一套系統中。當大量企業採用這種模式,組織結構自然會趨於扁平化。這種趨勢不僅意味著成本下降,也代表「人類中介層」被「*AI 濾鏡*」替代後,決策鏈條有機會變得更快、更透明,但同時也會帶來傳統管理職工作被壓縮的結構性衝擊。
在「智能霸權」的角力中,凱爾特別點名谷歌。他認為,谷歌與蘋果之間帶有「*獨家 AI 供應*」性質的合作協議,是整場 AI 競賽的分水嶺。當 iPhone 與 Mac 的用戶體驗核心換上谷歌的 AI,後者等於在全球最大個人終端生態之上,直接架了一層自己的「*智能雲*」。凱爾以自己在 Chrome 瀏覽器中使用的 Gemini 代理人為例指出,谷歌掌握的海量用戶數據與服務歷史紀錄,是實際拉開 AI 成效的關鍵:搜尋紀錄、地圖路徑、YouTube 觀看行為、Gmail 與雲端硬碟資料等,構成強大的「*數據護城河*」,也創造出極高的「*鎖定效應(lock-in)*」。
擁有這些「*數據資本*」與充沛現金流後,谷歌可以把許多 AI 產品變成近乎「補貼型」服務。依凱爾說法,谷歌目前的重點不是短期利潤最大化,而是以免費或低價釋出性能強大的工具,快速吃下市占率。這與依賴高價訂閱模式的競爭對手形成鮮明對比。
與之相對,凱爾認為 OpenAI 在財務結構上存在明顯壓力:模型訓練與推理成本高企,但營收規模與毛利尚不足以完全對沖,長期下來會削弱資本籌措能力。他警告,許多科技公司在創新停滯時,都會滑向「從現有用戶身上榨取更多價值」的「*抽取型企業*」模式,例如調高價格、縮減功能、或更激進地利用用戶數據。未來若 OpenAI 承受更大獲利壓力,很可能面臨類似誘因。相比之下,谷歌本就具備龐大現金流,「現在不急著賺這筆錢」,反而能支撐更激進、更長期的「*AI 投資*」與產品策略。評論 對產業而言,這種財務結構差異,可能決定誰能扛得起下一輪算力與能源成本的暴漲。
在四大資源中,凱爾認為「*能源*」是最終底層。再先進的 AI 模型,最終都要落到資料中心運算,而這一切毫無例外地需要電力支撐。他預估,約在 2030 年前後,美國資料中心用電中屬於 AI 的比例,將吞噬掉現有的大部分空間。長遠來看,「瓦特(Watt)」有機會直接成為「*最終貨幣*」形態——只要能穩定取得足夠能源,就能啟動更多 AI 運算、更多機器人與更多自動化工廠,這些又反過來不斷放大「資本」與生產力。於是,「*再生能源*」、小型模組化反應爐(SMR) 等新一代電力基礎設施的重要性,便無法與「AI」分開看待。一個國家或企業的競爭力,很大程度將由「能否以低價、穩定、大量供電」來衡量。
當「AI」與機器人結合,「*勞動市場*」結構也將被重塑。凱爾指出,一旦「人力」被 24 小時運作的「智能機器人」替換,生產性結構將徹底改觀。他預測,在不久的將來,人們會在街頭與工廠中親眼看到與人類並肩行走與工作的「*人形機器人*」。隨著「智能」成本下降、機器人單價與維護費持續下滑,企業將能在相同營收規模下,取得遠高於今日的利潤率。凱爾甚至提出一種極端情境:在以企業盈餘為基礎衡量的 GDP 計算方式下,指標有可能出現「近乎無上限」的成長。相對地,人類勞動的價格與角色將被迫重新定價,形成結構性調整。
在實體製造與運輸領域,凱爾特別點名特斯拉(TSLA),認為其位於最具優勢的位置:同時掌握電動車、電池、工廠自動化、機器人與自動駕駛的企業,幾乎只有特斯拉一家,這套能力未來會直接轉化成「大規模生產複雜物理產品」的主導權。他甚至斷言,「現在出生的小孩,這一輩子可能都不需要自己買車」,因為當自動駕駛、機器人計程車與共享出行服務成熟後,「*服務化交通(Transportation-as-a-Service)*」將比個人持有汽車更便宜、更便利。在人形機器人大量生產與部署的階段,特斯拉在大型工廠設計與營運上的經驗與規模,也將形成新創企業難以逾越的門檻。當特斯拉同時把「智能、能源、勞動(機器人)」三大要素收攏在手,「*資本成本*」的重要性相對下降,成長速度則有可能被大幅推升。
隨著「AI」與「能源」需求爆炸,凱爾甚至討論了更激進的構想:將資料中心搬到地球之外。他認為,只要能解決初始發射與建設成本,「*太空資料中心*」在經濟上是有可能成立的。太空是真空環境,散熱問題反而簡化很多,而太陽能電池板在地球軌道外的發電效率,理論上可比地面高出七到八倍。一旦總體能源效率足以抵銷發射費用,建構「*太空版 AI 資料中心*」就不再只是科幻場景,而會演變為橫跨太空產業、AI 與能源產業的新型生態系,同時牽動未來的「*算力主權*」、「國家安全」以及全球運算能力競賽。
在總結這一切時,凱爾認為,當「智能、能源、資本、勞動」四大資源在少數企業內部完成收斂,「資本主義的最終對局」基本上就已畫下大致輪廓。他點名谷歌在「智能」與「資本」維度上領先,尤其是自研的 TPU 晶片,已在特定 AI 工作負載上展現遠高於一般 GPU 的效率。同時,特斯拉則持續把能源、製造、機器人與自動駕駛捆成一個強勁的成長飛輪。凱爾認為,這類同時掌握多個關鍵資源的公司,其成長動能已進入很難被外部力量扭轉的階段。
在這個視角下,「AI」、「能源」、「機器人」與「交易基礎設施」的結合,不只是技術進步,更接近於對「資本主義結構」本身的一次重寫。未來數十年,全球經濟權力版圖,極可能由那些最先、也最徹底把四大資源整合到極致的企業重新繪製。評論 對投資者與政策制定者而言,真正的問題不再是「AI 要不要來」,而是「誰能在這個新遊戲裡,先拿到那四顆關鍵寶石」。
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