“木頭姐”盤點2026大機會：要站在變化的一邊

“現在就是黃金時間”。

來源 | 雪 球

“木頭姐”凱茜·伍德最近帶著團隊發布了《Big Ideas 2026》，然后又興奮地做了一場演講，幫大家把報告拿出來劃重點。

“現在確實讓人感覺像是炒作周期。”

但“木頭姐”話鋒一轉， 她認為AI現在巨額的資本開支不是“暗纖”，而是實打實地在被消耗。

“AI仍處在非常早期的階段，它還有很長的路要走。”

她再次用到“偉大加速”這個讓人熱血沸騰的詞。

“木頭姐”承認，科技與電信行業的資本開支占GDP的比重已經逼近上一輪泡沫高位。

但與當年光纖遍地而用不上不同，如今GPU仍然是供不應求。

從更長的脈絡看，她將這一輪投資類比為“基礎設施級別”的周期——

像鐵路、汽車、電力那樣，可能把資本開支占比推高到GDP的12%。

這 種 “加速”的結構性變化 ，已經在多個方向出現征兆：

一是AI基礎設施擴張迅猛，數據中心支出已較ChatGPT出現前放大2.5倍，并有望在2030年達到每年1.4萬億美元；

二是金融科技重構正在發生，穩定幣總規模突破3000億美元，傳統金融面臨“錯位與震蕩”；

三是生產率本身正在重估，比如Tether去年“人均產出”超過5000萬美元，這種極致人效背后是新型資產結構與系統效率的迭代。

所以，當外界擔心AI是否 會“ 取代人”，ARK給出的回應更像一次反問：

在今天，你可以問ChatGPT一個問題，就可能啟動一門新生意，這是否正是創業最好的時代？

而從多組學與基因編輯，到核電與可重復使用火箭，從Robotaxi到自動化物流……

“木頭姐”所描述的，早已不是一條主線的故事，而是一個系統重構的輪廓。

當這些技術平臺開始彼此耦合，增長不再是緩坡式的延展，而可能是臺階式的躍遷。

就像“木頭姐”自己說的，ARK的研究更加偏投行和一級市場的視角，那些產業端早期的創意和思想在二級市場的角度聽來是有點距離的。

但怎么說呢？

當我們看到一個70歲的投資人，仍然以幾乎“創業者般的熱情”去追蹤、研究、并試圖理解最前沿的科技趨勢，或許這本身就是對“長期主義”最有力的注解。

她的很多判斷未必都被市場認同，但她對“變化正在發生”的敏感，以及把資本投向技術趨勢的勇氣，是非常稀缺的。

贊嘆這種好奇心和理解世界的沖動，整理“木頭姐”的演講分享給大家。

01

AI仍處在非常早期的階段

我想從一個我們稱之為“偉大加速”的部分說起。

我們想傳達的核心是：AI仍處在非常早期的階段，它還有很長的路要走。

當然，現在確實讓人感覺像是炒作周期，因為科技和電信行業的資本開支占GDP的比重，如今幾乎已經回到了當年科技與電信泡沫時期的高位。

但別忘了，那一輪泡沫鋪設了大量光纖，結果其中大部分都成了“暗纖”，長期被閑置。

今天這輪周期的驅動力是GPU。

借用Altimeter的布拉德·格斯特納（Brad Gerstner）說的：這些GPU不是“躺著吃灰”的，它們短缺，而且在被實打實地消耗。

我們完全認同。

我們把這一輪資本開支潮放到歷史長鏡頭里看， 它更像是兩次“基礎設施級”大浪潮的接力：

19世紀鐵路建設，把資本開支推到GDP的5%到6%；

20世紀初汽車產業崛起，把這一比例推到GDP的3%到4%。

再往后是科技與電信泡沫，如果把軟件、硬件和通信設備的投入合在一起，它的體量大致也達到了汽車那一輪的同一量級。

而今天，AI、機器人、儲能、多重測序和區塊鏈這幾條技術主線同時推進，我們的資本開支周期其實已經走到了當年的“同等量級”。

但我們認為，這一次不會止步于此。

我們的判斷是： 資 本開支占GDP的比重最終可能升到12%。

原因我后面會展開，但核心只有一個詞：生產率。

它是經濟學里最樸素、卻最硬的變量。

也正因為生產率的邏輯，我們相信自己仍處在這輪周期的早期。

在繼續講我們觀察到的生產率提升之前，我還想把一個更大的結論先拋出來：

在這輪投資繁榮和生產率上行的共同作用下，我們認為到2030年，美國實際GDP增速有機會加速，向7%以上靠攏。

這并不是憑空樂觀。

技術革命往往會帶來GDP增長的臺階式躍遷。

舉個例子，從過去400年到1900年前后，全球GDP的長期平均增速大約只有0.6%。

但到了19世紀末、20世紀初，鐵路、電話、電力、內燃機等技術平臺相繼成熟，推動了一次深刻的生產力革命——

于是全球實際GDP增速從0.6%躍升到3%，并持續了約125年，相當于提高了5倍。

我們現在的判斷是，也許會出現一個大約2.5倍的躍升，但我甚至覺得這已經偏保守。

因為這一次不是單一技術平臺在獨自推進，而是五個創新平臺同時演進，并且正在加速融合：

機器人、儲能、人工智能、多重測序與區塊鏈。

它們的疊加與耦合，正是我們所說“偉大加速”的來源。

02

要站在變化的一邊

接下來我帶大家看幾個今年研究里最能讓我們驚嘆的關鍵數據與關鍵瞬間。

先從AI基礎設施說起。數據中心基礎設施這一輪周期的規模如今大約在5000億美元左右，相比ChatGPT出現之前已經放大了約2.5倍。

但這還只是開端。

我們預計到2030年，這個數字會爬升到每年1.4萬億美元。

老實說，幸好有ChatGPT這個拐點。它對我們所有人都是一次典型的“頓悟時刻”：

你突然意識到，原來它能做這么多事，甚至會讓人產生一種近乎不可思議的感覺。

我們進一步把賬算清楚，你會在《Big Ideas》里看到：

我們在ARK使用的每席位每月20美元訂閱（嚴格說是公司買單），以及少數重度用戶每月200美元的訂閱，基本上半天左右的工作效率提升就能覆蓋成本。

換句話說，回收期幾乎可以忽略不計。

因為它直接把研究效率拉到了一個新的量級，相當于給時間加了杠桿。

我們還有一個判斷可能會引發爭議：

軟件股在這波AI繁榮中反而經歷了一段艱難時期。

諷刺的是，原因恰恰在于AI的“破壞性”太強，尤其會沖擊SaaS，更廣泛地也會重塑所有傳統軟件。

我們認為未來軟件市場的增長速度，在熊市情形下大約是19%，在牛市情形下甚至可能達到每年54%，而過去五到十年大約是每年14%。

但前提是，你得站在變化的正確一側。

不少“站在正確一側”的軟件公司還沒有上市 ，比如OpenAI、Andro X AI等。

而在公開市場，最典型的贏家更多出現在技術棧的“平臺即服務（PaaS）”層面，最具代表性的例子當然就是Palantir。

歸根結底，還是同一句話：要站在變化的一邊。

但這并不意味著所有SaaS提供商都會被碾碎。

更可能出現的是傳統行業里常見的結局：

市場加速整合，最后形成少數巨頭甚至“超級龍頭”的格局。

比如零售業的沃爾瑪，就是我們用來類比的參照。

放到金融科技以及DeFi（去中心化金融）對傳統金融體系的沖擊上，摩根大通大概率也會沒事。

它會把新技術納入自己的體系，同時也可能推動行業進一步集中。

剛才談的是企業側，把鏡頭再切回消費者側。

《Big Ideas》給出的判斷是：

未來廣告市場里可能有65%會發生在“AI生成”的空間；而購物與電商中，大約會有25%由AI驅動。

03

可能是最重要的一輪創業窗口

還有一點我們想特別強調：新一代公司的生產率已經到了令人驚訝的程度。

以Tether（一家加密行業公司，主要產品是穩定幣USDT）為例，我們估算它去年實現了“人均5000萬美元”的利潤或產出，這幾乎聞所未聞。

我們認為， 一旦企業真正把這些新技術用起來，生產率的提升幅度會遠超大多數人現在的想象。

因此，當很多人因為機器人和AI的推進而擔心“就業被大規模擠出”時，我們并不認同。

相反我們認為，這可能會成為歷史上最重要的一輪創業窗口。

因為今天你可以直接去問ChatGPT或Grok：

市場上有沒有某個巨大的未被滿足的需求？

如果有，應該如何設計產品或服務？如何把生意搭起來？

想想看，如果我們當年創辦ARK時就能擁有這樣一個起點，那會省去多少摸索。

你甚至可以把它當作共創伙伴，和ChatGPT、xAI、Grok一起把商業方案一步步搭出來。

哪怕你正在找工作，也可以反過來用這個思路：

先找到真正的未被滿足需求，再考慮是否圍繞它做一門生意。

創業很刺激，也很令人興奮，但風險同樣巨大。

記住，90%的初創企業都會失敗，所以一定要保持清醒，確認自己解決的是一個真實存在的痛點，然后盡可能把AI、區塊鏈以及其他可用的新技術都納入工具箱。

04

生物技術與AI的融合

說到“multis（多組學與多重測序，ARK內部簡稱multis）”，坦白講，我以前一聽就容易走神，但這一次我覺得完全不同。

“multis”講的是生命科學方向：

多組學與測序技術的融合，再疊加人工智能，以及CRISPR這樣的新工具如基因編輯，它正在把很多事情往前推。

比如癌癥診斷，我們正在把窗口提前到第一期，甚至第一期之前。

就連息肉也會在血液里留下信號，而這些都可以通過血檢完成。

與此同時，藥物發現與研發的成本也在被系統性壓縮。

我們認為一款藥從研發到上市的綜合成本，未來4年左右可能會從24億美元降到大約7億美元，這個數字當然包含了途中失敗項目的成本。

同事Shea做了很扎實的工作，去量化“治愈”到底值多少錢。

我們的估算是， 如果針對HAE這種極為罕見的疾病，一次性“治愈”的系統價值可能高達1100萬美元，做一次治療就結束。

這個方案目前就在Intellia的試驗中，而且是體內治療，不需要經歷那種極其痛苦的預處理。

它之所以值1100萬美元，是因為它能為整個醫療系統節省同等量級的長期成本。

當然，企業最終可能只會把價格定在300萬美元左右。

但我相信保險公司不會有什么意見，因為這筆賬很容易算清楚。

05

“兩個全新世界”與分布式能源

接下來是可重復使用火箭，同樣令人震撼。

SpaceX至少領先任何競爭對手10年。

它在2015年就完成了首次可回收火箭著陸。

如今它掌握了全球大約三分之二的衛星發射市場，以及約85%的入軌運載質量。

更關鍵的是，我們還看到了一個新的應用場景，沒有可重復使用火箭幾乎不可能成立，那就是“太空數據中心”。

這是我們最近才納入研究框架的新方向，也確實受到了埃隆的啟發。

一個全新的世界正在被開發出來。

很多人在談自動化、AI和失業時，我常說：

先別急著下結論。

我們其實正在見證兩個全新的世界同步成形。

一個在外太空，圍繞它會產生大量全新的產業和崗位；另一個在數字世界。

借助區塊鏈技術，我們第一次在數字世界里看到了不可篡改的產權。

而把個人和國家真正從貧困中拉出來的最有效方式之一，就是確立可靠、清晰、不可被隨意侵蝕的私人產權。

我們正在看到它的雛形，而且才剛剛開始，所以我們對此非常興奮。

然后是分布式能源。

過去一年，我們在核電上做了大量研究。

你會很驚訝地發現 ， 上 世紀七十年代中期的監管，幾乎是在核電成本曲線最關鍵的階段把它“按停”了。

假如當時監管沒有打斷核電站建設成本持續下行的趨勢，電力成本應比現在低約40%。

正因如此， 我們對核電抱有很高期待。

隨著核電重新規模化，它有望再一次把電價拉下來，并成為一股重要的“對沖力量”，用更穩定、更低成本的供給去抵消AI和數據中心對電網不斷疊加的新增負荷。

06

自動駕駛與自動化物流

當然，我們也覆蓋了其他自動駕駛交通工具。

我們有機器人、有火箭，也有其他自動駕駛交通工具，其中最典型的當然是Robotaxi。

我們認為，我們正處在機器人出租車市場誕生的過程中。

今年我們還做了更新，按我們的估算，特斯拉相對于Waymo的競爭優勢是在擴大的。

我們過去認為特斯拉的成本結構會比Waymo低35%，但隨著我們把分析做得更細，我們現在認為會低50%。

另外，看優步（Uber）以及其他公司試圖“擠進”這個賽道也很有意思。

他們知道這件事很重要，但我們從一開始就一直在說，而且現在仍然相信：

優步和其他平臺更可能扮演“獲客入口”的角色，為特斯拉和Waymo導流。

隨著它們在美國范圍內擴張，Waymo可能會成為第二名。

我們今年做的一個最有意思的研究，測算優步目前在美國覆蓋了多少城市里程。

答案大約是1%。

于是我們反推：如果要靠自動駕駛車輛覆蓋這1%的城市里程，特斯拉或Waymo需要投放多少車？結果是14萬輛。

那如果要覆蓋所有城市里程呢？答案只有2400萬輛。

這還不到今天美國汽車存量的10%。

這是一個基于美國的測算。

我們也知道，現在美國每年的汽車銷量大約是1500萬輛。

這個對比能讓你直觀感受到：

從“需要生產多少輛車”這個角度看，汽車市場規模未來可能會顯著收縮。

但即便如此，我們仍然可以用自動駕駛車輛覆蓋美國今天100%的城市里程。

原因很簡單，自動駕駛車輛的利用率遠高于私人用車。

我們自己的車一天真正開著的時間大概只有4%到5%，而自動駕駛車可能可以達到50%到60%。

我們也仍然認為，自動駕駛市場到2030年會推動大約34萬億美元的市值規模。

到2030年，全球生態系統大約30萬億美元，不只是車輛提供方和導流方，更關鍵的是平臺提供方。

平臺方會拿走大部分的經濟收益。

最后是自動化物流。

自動駕駛卡車可以把配送成本降低60%。

無人機和地面滾動機器人也會大幅降低配送成本。

你知道嗎，現在每年已經有400萬次的無人機配送。

Zipline是我們風投基金里的一家公司，我們認為其中大概有一半是它貢獻的。

我們相信，未來用無人機配送的成本，會把目前DoorDash大約每單15美元的成本壓到不到1美元。

也就是說，長期看會有90%的降幅。

所以這也是一個正在醞釀中的巨大市場。

07

現在已經到了“黃金時間”

我們之所以如此興奮，是因為我們相信現在已經到了“黃金時間”，也就是我當初創立ARK的原因。

我在2014年創立方舟投資，就是因為 我覺 得A RK的研究能填補一個市場上尚未被滿足的需求 ——

這類研究是過去投行在并購市場更活躍時經常做的那種研究。

我們看到很多初創公司的路演材料里都在引用我們的研究。

初創公司在做什么？

他們埋頭沖刺，盡可能快地創新。

而我們在做什么？

我們在幫助他們估算他們所追逐的市場到底有多大。

我認為，過去幾年圍繞創新所形成的那堵“擔憂之墻”其實是件好事。

我覺得這很好，創新當然伴隨風險。

但我們認為，現在這個飛輪已經建起來了，創新時代將勢不可擋。

· END ·

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