拉斯·特維德：未來5年最具前景的5大投資主題

9月20日下午，丹麥作家、企業家、投資人拉斯·特維德（Lars Tvede）攜新作《超智能與未來》現身上海，在芒格書院與中信出版作家演講局聯合組織的活動中，與書院會員們深度討論了未來五年最具前景的投資方向。

擁有橫跨金融、科技創業與未來學領域的「跨界頭腦」，特維德的經歷堪稱傳奇：他不僅是Supertrends AG創新地圖公司、 Atlas Global Macro對衝基金、Fiftyfive Capital風投基金的聯合創始人，更憑藉《逃不開的經濟周期》《金融心理學》等著作在全球收穫超百萬銷量。

從指數級爆發的AI技術到暗藏機遇的金屬礦業，從稀缺而有限的激情投資標的到潛力十足的東盟與中國市場，再到估值尚且温和的生物科技領域——這位手握對衝基金與風投雙重實戰經驗的投資人，帶着他基於330萬年曆史數據追蹤與4000項技術預測的思考結晶，在活動上傾情分享。

特維德先生的演講與問答均以英語進行，書院特將本場活動的全部內容翻譯並編輯整理出來，以饗讀者。

01

值得密切關注的5大主題

非常榮幸能來到這里。我非常欣賞查理·芒格，很遺憾他離開了我們。或許再也沒有人能像伯克希爾·哈撒韋那樣進行投資。

今天我要分享的是我多年思考的結晶。我創辦了一家風險投資基金，運營着一隻對衝基金，同時還是Supertrends公司的創始人兼董事長，該公司專注於科技預測。雖然我的觀點並非絕對正確，但這些思考都基於我在這些領域的豐富經歷。

接下來，我將介紹未來5年值得密切關注且可能具備投資價值的幾大核心主題：

1.科技領域。第一個毫無疑問是科技領域，但這並不容易，因為科技類股票當前估值普遍較高。

2.金屬與採礦業。這一領域可能有些不同尋常，我認為將來可能出現金屬短缺，因此相關企業有望迎來爆發式增長。

3.「激情投資」。那些不涉及技術迭代、供給無法擴張的資產，在創新活動極為密集的時期，其價格往往會大幅上漲。

4.東盟與中國市場。亞洲有望迎來繁榮，亞洲股票或將成為優質投資標的。

5.生物科技領域。這是一個極具潛力的行業，且目前估值並不算高。

02

未來社會的大部分利潤將來自生成式AI

首先，我想詳細談談當前的科技背景——人工智能的發展態勢，其特殊性遠超以往。我們的公司Supertrends對每年的創新數量進行了追蹤統計，既回溯了330萬年來的歷史數據，也有對未來的預測。數據顯示，約公元750年左右，創新開始加速，而近年來更是呈現指數級增長，這背后的核心驅動力正是AI。目前，我們已預測到約4000項新技術，這些預測由「智能AI系統」生成——該系統整合了300多種AI模型，通過掃描各類媒體信息來構建未來技術發展圖景。

AI的核心地位可通過「有效算力」（Effective Compute）這一概念體現。AI的有效算力是指為生成AI tokens（AI模型處理文本時拆分的基本單位，是AI理解和生成語言的基礎）所進行的數據處理量。OpenAI估算，2019年至2023年的4年間，AI有效算力增長了10萬倍。然后OpenAI回溯過去十多年的數據后發現，這種增長速度一直相當穩定，因此他們認為2023年至2028年仍將維持這一增速。需要強調的是，這不僅與芯片投入和性能相關，軟件效率的持續提升也起到了關鍵作用。

或許我們可以換個更直觀的角度來理解有效算力的提升，我這里有一張圖表，它呈現了2018年至今有效算力的發展情況，這張圖表採用的是指數級刻度，每一個刻度代表着100倍的提升。2018年至今，有效算力呈指數級直線增長。對應到模型發展上，GPT-2相當於學齡前兒童水平，只能處理客服諮詢等基礎任務；GPT-3達到了小學生水平；GPT-4堪比聰明的高中生；而GPT-5預計將達到博士水平。有預測稱，到2028年，AI將成為真正的「創新者」，如同頂尖學者一樣，給出一個宏大而模糊的目標后，AI就能夠自主而持續數年地推進研究。

衡量AI能力的另一個重要指標是GPQA得分，這項得分基於對人類博士的測試，通過向擁有博士學位的人提問一些不屬於他們的專業領域的高深問題，這些問題無法輕易通過谷歌搜索得到答案，那麼博士們的平均正確率約為38%；而向博士提問本專業領域的問題時，正確率約為82%。目前，GPT-4的得分已接近博士在回答非本專業領域問題時的水平。需要注意的是，100%的GPQA得分並不是AI的上限，AI的智能水平可能達到人類的上千倍甚至上百萬倍。現在的AI在幫忙高效處理複雜任務方面就已經非常好用，我在撰寫本書時就深有體會。原本我們三位作者預計需要花費3-4天來整理參考文獻，但另一位作者雅各布·博克·阿克塞爾森（Jacob Bock Axelsen）——他是德勤諮詢公司的CTO，擁有生物物理學、物理學、經濟學、哲學和數學5個學位——他提議説，可以把這些工作交給AI來做。於是他要求Gemini 1.5 pro列出一個詳細的參考文獻列表，15分鍾后，我們拿到了詳盡的列表，隨后又檢查了所有的文獻來源，它們都是準確的。這為我們節省了大量的時間。

AI在社會中的應用已經經歷過多輪演進，未來幾年將進入爆發期。2000年左右時，AI聊天機器人開始普及，能回答「打印機故障了怎麼辦」等基礎問題。大語言模型（Large Language Model，簡稱LLM）一開始只是技術上可行，但並不實用，到了最近2-3年，大語言模型真正開始崛起，越來越實用。到今年，「生成式AI」（Agentic AI）正在加速落地，這類「小型智能模塊」如同機械錶中的齒輪，可通過組合實現定製化地處理複雜任務。目前，Hugging Face平臺（https://huggingface.co/）已經上線了超過200萬個AI工具，其中大部分是免費的。企業可以組合這些工具，構建出專屬的AI系統，來解決特定的問題，部分工具可對接大語言模型調用其算力，部分則專注處理企業內部的信息。

在我看來，未來社會的大部分利潤將來自生成式AI，而不是大語言模型。從某種意義上來説，大語言模型已逐漸成為「大宗商品」。我的手機上安裝了DeepSeek、Claude和GPT等多個模型，處理大多數任務時，我並不在意具體使用哪一個。這些模型缺乏品牌忠誠度、關鍵技術壁壘和網絡效應。這讓人聯想到互聯網初期，眾多企業在全球鋪設光纖，卻因為缺乏網絡效應、品牌忠誠度和知識產權保護而虧損，甚至破產。相比之下，若是將生成式AI巧妙地應用於銀行、保險公司、製藥公司等企業，就能構建起強大的商業壁壘。正如查理·芒格所言，我們的投資要選擇有「護城河」的企業。這里的「護城河」如同中世紀城堡的護城河，可表現爲品牌忠誠度、網絡效應、核心專利等。大語言模型缺乏這樣的護城河，但生成式AI的落地應用卻能構建起堅實的壁壘。因此，未來需要重點關注那些善於使用生成式AI的初創企業和成熟大企業。

03

約80%的工作未來將被智能機器人完成

在今年，另一個快速發展的AI領域是「推理型AI」（Reasoners）。早期大語言模型就像人類的直覺一樣，反應非常迅速，擅長生成口號，卻不擅長計算。而推理型AI更像是學者的思維模式。谷歌的Gemini 1.0/3.0、DeepSeek等均屬於推理型AI。如今，最新版的GPT等模型已採用「專家系統」，模型在收到指令后，會先判斷需要調用哪個子模型來處理會更合適，可能是推理型AI、計算器，也可能是傳統的直覺型語言模型。未來，將有數百甚至數千種模型供我們選擇。這也正是提升有效算力的方法之一，人們不再總是需要大語言模型處理任務，而是使用那些效率更高的小型的專用模型。

接下來是「物理AI」（Physic AI），即機器人、智能汽車等領域的AI應用。預測顯示，到2027—2028年左右，物理AI將形成一個真正的大眾市場。中國在機械製造領域具有顯著優勢，有望發揮出重要作用。目前，自動駕駛汽車已在美國、亞洲和歐洲的部分地區開展試驗。在未來，工廠、辦公室等場景中將出現大量服務機器人。一個機器人的製造成本遠低於一名勞動力的培養成本，並且機器人可以24小時不間斷地工作，只需要電力驅動。同時，大語言模型和推理型AI也將接管大量腦力工作。我根據多方報告推測，到2050年，99.9%的學術及腦力工作、80%尚未被機器替代的體力工作都將由智能機器完成。

「個人AI」（Person AI）也是重要發展方向，這類AI將安裝在手機、電腦等設備上，它們深度瞭解用户需求，將扮演教練、激勵者、教育者、組織者、私人生活助理等多重角色。全球教育領域將會被重塑。用户還可選擇將個人信息授權給大語言模型或推理型AI以獲取收益，前提是保障隱私安全。這種現象已經在智能汽車、機器人領域顯現——設備通過學習積累經驗，並將數據反饋給推理型AI和大語言模型，形成「機械系統反哺AI模型」的良性循環。

更長遠來看，將會出現的是「創新型AI」（Innovators）。目前的推理型AI在軟件開發領域已經展現出威力，年輕的軟件開發人員已經很難找到工作。可能在編寫一個大型軟件時，推理型AI在20分鍾內的工作量就堪比人類2年的工作量。預測顯示，而到2028年，創新型AI將能夠不間斷工作，它們無需給出明確的任務指令，僅僅根據抽象的目標就可以自主推進。屆時，你可以讓多個創新型AI協同工作，創建出一個完全自主運營的企業，我們稱之為「島」（Decentralized Autonomous Organization，簡稱DAO，是基於區塊鏈技術的去中心化自治組織）。

然后是「量子AI」（Quantum AI）。全球眾多企業均在佈局這一領域，中國是投入最多資金的國家。儘管目前尚不成熟，但我們預測在2033年左右，這項技術將實現商業化應用。量子AI雖然適用的場景有限，但處理特定任務的速度可以比當前最頂級的計算機還要快數百萬甚至數十億倍。

最后一個設想，我認為非常新奇：如果將大量具備自主工作能力的創新型AI與智能機器人等物理AI，裝上埃隆·馬斯克公司的火箭，送上火星后，向它們下達任務：「我們希望你們改造火星，讓它更像地球——調節温度、製造氧氣、培育植物，最終讓火星呈現出類似上海的景象。70年后我們再回來查看成果。」這些AI將完全能自主規劃並完成這項任務。

從我們的預測中——這些預測來自我們Supertrends公司的研究——可以看到很有意思的一點：未來幾年，所有這些極具顛覆性的事物都將逐步變為現實。因此，人工智能絕非又一次普通的技術浪潮，它與我們以往經歷過的任何技術變革都有着本質區別。

需要強調的是，人們總以為生成式AI可以自動完成所有事，但其實生成式AI的運作需要兩類人才。第一類人才要能夠深入企業內部，梳理出工作流程的關鍵要素，為各環節的自動化運轉設計出方案。第二類人才要能洞察用户的潛在需求，知道如何為客户提供全新的產品和服務。也就是説有兩種工作，一種是提升效率，一種是創新。

我還想説的一點是，關於物理AI的落地速度，目前存在多種不同的預測。比如，馬斯克等企業家的預測非常樂觀，甚至可以説是激進。而我更傾向於參考花旗銀行在2024年12月發佈的一項研究結論。其中預測，到2050年，全球範圍內智能機器人、自動駕駛汽車等智能物理設備，將達到41億台。當如果我們進一步思考這背后的競爭力差異，會發現這會產生深遠的影響。

首先，在發達國家，培養一個人直至其進入勞動力市場，平均成本在10萬至40萬美元之間。以德國為例，培養一名接受過高等教育的人才，成本約合40萬元，而且部分領域的培養周期長達22年。但未來3年后，生產一臺具備勞動能力的機器人或許只需要1至2天，速度提升了數千倍。

其次，在小時成本上，不同國家、不同崗位的小時薪酬標準各不相同，但這些智能機器人包含折舊在內的小時運營成本，很可能低於2美元。

第三，在人的一生中，能為GDP做出貢獻的有效工作時間僅佔人生總時長的約8%，而機器人卻可以24小時不間斷地工作。

正是基於以上幾點，結合花旗銀行的預測數據以及2050年全球預期勞動力規模，我們認為，當前人類所從事的工作中，約80%在未來都有望由這些智能機器人來完成。

04

金屬與採礦業

接下來談談金屬與採礦業。長期來看，部分金屬的價格如果想要回升到2010—2011年的峰值，需要上漲460%。但它們當前的估值也並不算太低，所以我認為這一漲幅較難實現。

不過鈾礦的前景較為明朗：若鈾礦回升至歷史峰值，漲幅可達225%，且目前鈾礦已處於供不應求狀態，庫存持續下降。銀、鉑等金屬也面臨類似的供需格局，而銅的短缺尤為突出。因此我對這些行業非常看好。

05

激情投資

科技發展與財富增長將帶動第三個投資主題——「激情投資」。這類投資標的包括優質海灘沿線土地、城市核心地段公寓、限量版汽車等供給無法擴張的資產。在創新爆發、財富增長的背景下，人們對這些不可複製的資產的需求會顯著上升。AI每年的算力可增長10倍，但海灘的面積、稀有車型的數量無法同步增加，甚至完全不變。因此，這類供給有限的資產將形成極具吸引力的投資市場。

注：激情投資是人們爲了熱愛而非金錢而購置的資產——它們能愉悦感官、彰顯個人身份，或承載着文化或歷史意義。這些資產價格的上漲往往會增加而非減少需求，因為價格本身成了排他性的象徵，成了產品的一部分。人們持有它們是因為它們被認為能夠保值和彰顯財富。——參考自拉斯·特維德的文章《當激情投資遇見顛覆性科技》（When Investments of Passion Meet Radical Technology）

06

東盟與中國市場

我們再看亞洲市場。創新與經濟增長的相關性，在這張全球創新指數與人均GDP的圖表中體現得尤為明顯：瑞士既是全球創新指數榜首，也是人均GDP最高的國家；美國等創新強國的經濟水平也位居前列。值得關注的是，部分國家的創新水平遠超其當前GDP地位，這意味着它們具備快速提升經濟實力的潛力——印度、越南、菲律賓、印度尼西亞、泰國、馬來西亞與中國均在此列。

中國的創新能力尤為突出：「五眼聯盟」（美、加、澳、新、英）委託了一家澳大利亞機構來研究全球62項未來的關鍵技術領域的領先國家，結果顯示，10年前中國僅在少數技術領域領先，而在最新一次研究中，中國在57項技術上位居第1，美國領先4項，歐洲僅領先2項。我認為，中國創新加速的部分原因其實與股市下跌有關——中國股市的階段性調整反而加速了創新進程。在最新的2025年全球創新指數中，中國升至第10位，超過了此前排名第9的德國。如果從創新水平與經濟的匹配度來看，中國GDP有望實現4倍增長。

過去10年，東盟中的很多市場都被投資者忽視了，它們的表現也的確不是很好，但當前它們的遠期市盈率平均有11倍，盈利增速約10%，具有顯著的優勢。部分市場還存在些特殊因素，例如越南目前的市場分類低於新興市場，我們預計越南未來不久可以升級為新興市場，然后很多基金就會自動購買越南，單是這一點就可能推動越南市場上漲30%左右。

具體到中國市場，從長期股價趨勢看，當前中國正處於歷史區間的低位。綜合估值指標也顯示，中國股市低於歷史均值，雖然不是極度低估，但的確具備估值優勢。

更重要的是資金面與資產性價比。從居民銀行存款與股市市值的比值看，當前相當於2014年時的水平，居民存款規模是股市市值的2倍。隨后，當人們把錢從銀行中取出來的同時，股價也會大幅上漲，這説明很多錢都進入了股市。現在，中國正處於同樣的節點，這意味着有大量的資金可以用來投入股市。很多股民是相當投機的，一旦市場形成漲勢，資本有了較強的入市的動力，就有望推動股市出現強勁的、甚至爆發式的反彈。

從資產性價比看，中國居民的銀行存款利率約為1.2%，10年期國債收益率約為1.7%-1.8%，而股市股息率已超過10年期國債收益率——這在國際市場中極為罕見，通常此類情況意味着股市具備較好的投資機會。此外，股市的收益率與國債收益率之間存在較大差距，形成了堅實的「安全墊」：即便中國股市翻倍導致收益率減半，其水平仍將高於國債收益率。因此，我認為未來1-2年內，中國股市有望出現大幅上漲。

07

生物科技領域

最后一個主題是生物科技。與AI領域的火熱和高估值不同，生物科技目前估值温和。國際生物科技ETF的市盈率約為10-11倍。眾多生物科技初創企業可能被行業巨頭收購，因為巨頭普遍面臨產品管線不足的問題。而現在，AI正顯著降低生物科技領域的研發成本，加快研發速度。過去一年，AI發現的分子數量呈指數級增長，且研發成本遠低於傳統方式。

這一領域有望涌現大量新產品，例如全基因組測序，可高效監測大腦活動的腦機接口，全身影像檢查，可檢測200余種指標、包括多種癌症在內的液體活檢，整合多維度數據的健康管理方案，以及實時監測日常健康狀況的可穿戴設備等。未來還將出現癌症疫苗、自身免疫性疾病疫苗，以及高度個性化、高效的醫療服務。儘管目前生物科技領域尚未成為熱點，但基於上述因素，我認為其有望成為下一個熱門投資領域。

我在書中做過一個推想：一位2005年50歲的人，到2050年將年滿75歲，假設此人能及時使用所有延緩衰老的新葯，他的生理衰老速度將逐漸放緩，甚至可能在65歲左右停止衰老。一旦這種可能性被廣泛認可，相關領域將引發狂熱需求，成為極具潛力的投資市場，而目前，正如我所説，它還沒有那麼炙手可熱。

08

問答交流

問題1：您如何處理海量信息來精準預測未來？另外，您提到德國企業面臨挑戰，作為生活在歐洲的觀察者，您認為該地區如何看待這些投資主題的前景？

特維德：問得好。首先，我的工作方式與個人習慣相適配，我每天大約能高效吸收信息3個小時。過去，我會花很多時間閲讀PDS研究報告，分析市場趨勢。我不是短線交易者，更傾向於從30年以上的長期視角看待市場波動，避免被短期、隨機的波動干擾。近年來，我的信息獲取方式發生了變化，現在我更多地通過播客學習。我每天會散步或者去健身房，同時收聽播客。心理學研究表明，運動時人們的學習效率更高，我想可能是因為人類在大草原上狩獵的時代就形成了「運動中保持警覺」的本能。我發現在森林中散步、下山坡或滑雪時收聽播客，信息能更好地被吸收。此外，我還會訂閲和閲讀頂尖銀行和研究機構的PDS報告。身處瑞士，我每天早上的第一件事就是關注中國的市場動態。

Supertrends公司每年生成約10萬條科技相關資訊，我可以隨時調取特定主題的報告。以今年的投資決策為例，我們的對衝基金在今年上漲了27%，關鍵在於對特朗普政府的政策的判斷。特朗普的言論充斥在各種媒體上，他在周一稱某人是好友，周三又稱其為敵人，把人們完全搞糊塗了。但我通過研究他早年的節目《學徒》（The Apprentice，特朗普主持的真人秀節目）認識到了他的個性：特朗普是一名推銷員，也是一名談判專家，他可以爲了達成目標而隨意表態。因此，我們沒有聽取他的意見，轉而關注他的團隊成員的言論，例如前對衝基金經理斯科特·佩里（Scott Perry）、商務部長霍華德·路德維希（Howard Ludwig）等。我還收聽美國頂尖風投專家主持的播客All In，其中一位主持人現在在負責特朗普政府的AI事務。早在4月2日特朗普公佈關税清單前，他的團隊就曾表示預期關税税率約為15%，這遠低於清單里的數字。因此，我判斷這份清單只是個談判策略，最終税率可能回落至15%，而事實也確實如此。這説明，關注真正知情且如實表態的人至關重要。

關於歐洲的競爭力，我生活在瑞士，瑞士的競爭力很強，但德國正逐漸被中國超越。德國人關閉了核電站，改用風能，導致電價變成全球最高。我真的很擔憂德國、法國和英國。英國的下屆選舉中，奈傑爾·法拉奇（Nigel Farage）可能帶領改革英國黨獲得多數席位，社會或將發生顯著變化。總體而言，歐盟正處於衰退中，儘管歷史上有國家能從衰退中復甦，但歐盟如果不調整策略，前景可能不容樂觀。值得慶幸的是，瑞士並非歐盟成員國，發展狀況良好。

問題2：中國的AI大模型企業與國際同行相比處於什麼水平？國內如阿里巴巴等企業的大模型的未來發展空間如何？

特維德：我並非中國大語言模型企業的專家，無法評判中國具體模型的性能，但我想你們可能都記得DeepSeek剛推出時，英偉達股價的變化。DeepSeek運行的算力需求很低，我聽了很多美國AI專家的播客，許多人質疑這一點的真實性，認為DeepSeek可能在新加坡等地使用了大量英偉達芯片。但DeepSeek團隊發佈的論文顯示，他們通過多項技術創新實現了算力的高度壓縮與高效利用。因此，我沒有理由認為中國的軟件開發落后於美國。

儘管芯片問題確實存在，但如我此前所言，未來的利潤增長點在於生成式AI而非大語言模型。中國企業的重大機遇在於，在各行業中高效使用生成式AI。這需要大量能夠深入企業、梳理企業運轉流程的專業人才。我認為目前市場過度關注大語言模型的性能對比，這些大模型的確用途廣泛，但對GDP的拉動作用可能不及生成式AI。

問題3：您的新書的研究方法與過往的著作相比，有哪些傳承與創新？您更認可「經濟學家」「技術學家」「未來學家」中的哪個標籤？

特維德：先回答第二個問題，我最感興趣的標籤是「未來學家」。嘗試暢想科技、政治、經濟、金融等領域的未來，對我而言極具吸引力。我甚至會想，如果到了生命盡頭，我可能會很遺憾無法得知量子計算在明年的發展動向。

回到第一個問題，關於新書的研究方法，最初，Supertrends的合作伙伴丹尼爾·卡弗（Daniel Caver）邀請我撰寫一本關於未來的書，但我已出版了《逃不開的經濟周期》《從馬薩爾斯到火星：極速變化時代的工作、投資指南》等三本相關著作，一直很猶豫，擔心內容會重複。后來，我受邀與雅各布·博克·阿克塞爾森共進晚餐，我們暢談了宇宙起源、活細胞進化、人工智能與文明等話題，談了3個小時，非常有趣。返程后，雅各布給我發消息，建議新書命名為「The cosmic evolution of genius」（天才的宇宙進化）。他認為AI只是宇宙誕生以來這138億年演化故事的一部分：宇宙大爆炸伊始只有能量，然后在第1秒內形成亞原子粒子，在20分鍾內形成氫和氦，而如今的人類與高度複雜的世界是如何演化而來的？這一演進歷程漫長而曲折，AI正是這一歷程的延續。

這一觀點啓發了我，如果AI如我預期的那樣發展，例如到2050年人工智能變得比人類聰明百萬倍甚至億萬倍，且AI模型與機器人能自主解決複雜任務，那麼它們可能會走向深空——這是人類很難做到的——甚至可能產生自我意識。如果遍佈宇宙的AI擁有自我意識，這將意味着宇宙因人類的存在而「覺醒」。宇宙138億年的演化經歷了諸多關鍵節點：恆星內部生成重元素、海底熱泉孕育單細胞生命、多細胞生物出現、生態系統形成、技術誕生、計算機與文明發展、AI崛起、超級智能出現並走向深空。

新書的核心思路是：通過追溯歷史全貌，暢想未來走向。我們發現，人類或許是宇宙演化這個「自動項目」的工具。例如，大爆炸后僅存在4種原子，主要是氫和氦，需要再通過恆星壓縮生成其它原子，生命最初也只能誕生於海底熱泉。但如今，我們已無需依賴熱泉孕育生命，也無需恆星生成原子。而一旦AI能自主運行，或許也不再需要人類，但我相信AI會在未來的智能共同體中給人類一個榮譽席位，因為我們是「起源物種」。

因此，新書既是一個富有哲理的故事，也涵蓋了未來5年、10年、30年的世界趨勢，包括各行業的變革、人類自我認知與生活方式的轉變。

剛開始寫這本書時，我真的不知道很多東西，於是我去學習，去探索未知，將那些我從不瞭解到深刻理解的知識寫下來。這讓這本跨領域書籍的撰寫過程充滿樂趣，也讓我對社會、經濟、投資的未來，以及人類在其中的角色有了更清晰的認知。這正是寫作的意義所在。

問題4：如果您是特朗普，會推行哪些政策來讓美國在AI時代保持領先地位？除了中、美外，其他國家如何避免在AI競爭中被邊緣化？

特維德：美國正推行的人工智能政策包含多個維度：

加大投資。全力投資AI算力基礎設施及能源供給，推出税收激勵政策。其中一項激勵政策是，未來3年內，企業進行資本性支出時，都可以在1年內將其全額税前扣除，而非以往可能需要的20年。這一政策對企業影響重大，許多盈利豐厚的企業可以即時進行税前扣除來降低成本，從而加大投資。

佈局地緣政治。與沙特、科威特、卡塔爾、阿聯酋等海灣國家達成協議，設立「安全算力區」——這些國家可部署完整的美國技術棧運行AI，美國則信任它們不會將其用於對抗美國自己。作為交換，這些國家可採購大量美國軍事裝備。AI已成為地緣政治工具，美國向「盟友」提供保護、軍事支持與技術准入。美國的一個思路是，如果各國基於美國的芯片構建系統，軟件需要適配芯片，就可能要依賴美國軟件，從而降低這些國家轉用替代性技術的可能性。中國也可以採用類似策略，任何擁有核心技術的國家都能如此。而技術薄弱的國家，在一定程度上需加入某一地緣政治陣營，成為「安全算力區」以獲取發展空間。海灣國家的獨特優勢是擁有令人難以置信的廉價能源，因此成為部署算力設施的理想選擇。

構建法律穩定性。美國政府的終極目標是向人工智能行業承諾：未來10年各州法律統一且保持穩定。儘管尚未完全實現，但他們深知，企業在明確規則不變的情況下，才更願意進行大規模、長期的投資。

整合國際資源。推動日本、歐盟等向美國投入鉅額資金，這些資金可能用於數據中心建設與能源項目，如核電站。美國計劃在25年內將核能規模擴大兩倍，儘管我認為難以完全實現。他們還在試圖將相關技術的審批時間從20年縮短至2個月。同時還在加大油氣開採力度，全方位保障能源供給。

至於中、美之外的國家，讓我們來談談歐洲吧。歐洲顯然不能被歸類為「安全算力區」。歐洲沒有廉價的能源，導致它無法追求領先的大語言模型。但歐洲可以聚焦生成式AI的落地應用。歐洲若能在本土各行業高效部署AI模型，即便沒有頂尖大語言模型，也能在AI時代取得成功。歐洲需要構建積極的增長型政策環境，例如，在瑞士創辦企業併成功出售后，無需繳納資本利得税，可以將資金全部用於新創業項目。這種政策非常有利於激發創新活力，這也是瑞士創新能力突出的原因之一。所以，中、美以外的國家無需擁有大型數據中心或頂尖大語言模型，只需推行有利於長期增長的社會政策，就能在AI競爭中立足。

問題5：美國在AI浪潮下的電力發展趨勢如何？谷歌、亞馬遜等企業在佈局小型核能設施，這是否代表了未來的發展方向？

特維德：我們當前可以看到，美國企業在選擇AI數據中心供電的方式時，往往不願意接入美國電網，美國電網的基礎設施遠遠落后於中國，所以它們更傾向於為每個數據中心配備自己獨立的本地電源。短期來看，最便捷的方式是使用燃氣輪機，將裝有燃氣輪機的集裝箱部署在數據中心旁，這一方法在技術上成熟，並且美國有豐富的天然氣儲量。但爲了減少二氧化碳排放，企業正普遍計劃儘快轉向核能。隨着時間的推移，多項核能新技術的涌現，有望徹底解決全球能源與氣候問題。中國也正在積極佈局這些技術。

首先，建立小型模塊化反應堆（SMRs）就是很有吸引力的做法。如果不是長期以來的政治阻力，我們或許已經可以在全世界各地使用到安全廉價的核能了。小型模塊化反應堆可以在工廠批量、標準化地生產，然后運輸到火電廠或燃氣電廠，利用現有基礎設施，僅需替換鍋爐即可投入使用。小型模塊化反應堆分為鈾基與釷基兩類，中國已建成釷基反應堆試驗項目。釷的發展潛力極大，預計能滿足全球10萬年的能源需求，遠超化石能源約300年的使用期限。

但核聚變纔是這是所有人的終極夢想。核聚變的原理與太陽相同，就是氘與氦的聚變，這比地球存在的時間還長。如果這行得通，我們完全可以用核聚變為世界提供動力。目前全球大約有40個核聚變反應堆在進行試驗，多數機構預測15年后可以實現商業化。一旦核聚變商業化，只需要從一浴缸的自來水中提取的氘，加上從兩塊筆記本電腦的電池的鋰轉化為的氚，就能夠滿足一個現代人一輩子所有的能源需求。

這其中，美國Helion公司的進展最為領先，這家公司兩年前宣佈，2028年將為微軟的數據中心供電。儘管我曾經覺得這一遠超行業平均水平的進度難以置信，但Helion的董事長是山姆·奧特曼（Sam Altman），也就是OpenAI的創始人兼CEO，他是公認的技術天才，而且買方是微軟，他們可不傻。如今兩年過去，Helion已經開始建設工廠了，他們仍然堅持着2028年交付的目標，讓我們拭目以待吧。

總體而言，核能技術正迎來革命性突破，我認為最終核聚變可能將成為全球的主要能源，只是大規模應用可能還需要20-30年。但美國正全力推進核能發展，歐洲也正慢慢變得不再那麼反對核能。