真正的分水嶺：人工智慧基礎設施如何重塑全球資本以及對您的投資組合意味著什麼

當牛市遇上現實：資產信仰者的房地產考驗

別再去預測比特幣在4000、5000或6000的價位——那些數字毫無意義。真正決定這輪牛市是否有天花板的指標，卻藏在一個出乎意料的地方：房地產市場。歷史證明了一個持續的模式：每一次重大牛市都伴隨著房價的飆升、大量資本的再配置，以及其他資產類別的流動性抽離。如果房地產再次走上這條軌跡，我們可能正在見證一整代人財富信仰的重塑，且沒有自然的頂點可見。但如果房市停滯不前？那麼歷史劇本就會重演，是時候退出局面了。

這個觀察並非與宏觀經濟政策的變化無關。過去供給側改革曾取得輝煌成效，成功的關鍵在於它伴隨著強勁的需求側措施。如今，反內卷的重點卻沒有配合需求側刺激——例如像啤酒產業，面對供應端無限制卻仍然掙扎，這揭示了我們正陷入的通縮陷阱。真正的政策轉向，應該是將補貼和資源轉向需求刺激，而非永無止境的供應優化，這可能會從根本上改變資產配置的格局。

資本大遷徙：川普的策略與納斯達克的復甦

川普的近期動作策略性十足。歐盟、日本和韓國已經有效投降，促使大量資本回流美國。這不僅是政治秀——而是資金的實質流動，直接惠及納斯達克和人工智慧基礎建設投資。理解資產市場，必須拋棄傳統分析，擁抱一個更簡單的真理：跟著錢走。資本集中已成為主要的價格發現機制，而目前，這種集中明顯偏向美國。

這種資本優勢也延伸到地緣政治的科技競爭。儘管對手在芯片和關稅策略上變得更為成熟和專業——尤其是在芯片和關稅策略上——美國在吸引資本和人才方面的結構性優勢依然強大。其結果很直觀：基礎建設投資，尤其是與AI發展相關的項目，享有複利般的優勢。

AI的靜悄悄革命：「經濟圖靈測試」取代AGI夢想

圍繞GPT-5的「表現不佳」傳說，很可能是OpenAI有意為之的資訊釋出——在正式公告前五天管理預期。但真正的故事揭示了矽谷的策略轉向：這個產業已經悄悄放棄了追求模型精進的跨界追求，轉而專注於實用性。OpenAI，現在服務全球7億用戶，已經從一個追求AGI的研究機構，轉變為一個生產力平台。這種哲學轉變有一個名稱：經濟圖靈測試——成功的標準不再是AI是否接近人工通用智慧，而是它是否能完成與人類無法區分的任務。

這個重新定義解釋了為何公司不需要像Google最近的世界模型那樣釋出尖端能力(，引發「哇」的反應)。當用戶數突破一十億，即使只有0.1%的生產力提升，也能帶來驚人的GDP影響。因此，OpenAI在可靠性和效率上的策略取捨——放棄炫技，追求實用——是理性的資本配置。華爾街立即理解了這點，這也解釋了近期AI硬體股的飆升。

基礎建設超級週期：美國對抗自身衰退的答案

預計到2025年，美國在AI的資本支出將佔到美國GDP成長的25%。美國作為全球最重要的基礎建設國家的身份——鐵路資本支出曾佔GDP的6%——終於有了現代的繼任者。數十年來，美國一直在尋找新的基礎建設前沿，但隨著AI成為組織原則，這一章已經畫上句點。

再來比較一下正在發展的AI應用場景。GPT、Gemini和Claude合計每週活躍用戶約十億。而所有中國AI應用的總WAU（每週活躍用戶）仍不到這個數字的十分之一。這個差距不是程度上的差異——而是物種的差異，就像原始移動互聯網生態系的觀察者，見證現代分散式網路的崛起。這種差距的意義令人警醒：在AI的基礎層面上，中國已經在玩不同的遊戲，落後一代的用戶採用率和學習曲線。

人才與算力的束縛：為何大多數A股AI股會令人失望

Meta的策略殘酷揭示了一個永恆的真理：AI的成功分為二元層級——人和晶片(或者更禮貌點說：算法與計算能力)。這為任何AI目標——無論是建模、應用還是生態系統開發——提供了一個非常清晰的評估標準。

絕大多數貼有AI標籤的中國A股公司，並不具備這兩者。更重要的是，人才短缺已經超越晶片短缺，成為限制因素。中國的風投公司主要押注於機器人和AI硬體——這些領域的門檻較低，經濟模型較為商品化。少數公司在模型或應用層面布局，這些層級才是地緣政治優勢集中的地方，也是補貼理論上可以平衡競爭的領域。但補貼無法取代無限制資本、集中人才和計算基礎設施的結合，這正是美國的做法。這種不對稱的意義在於：國內投資體系正朝著錯誤的目標優化，可能會錯失真正的機會，反而追逐扭曲的信號。

數據壁壘的迷思與真正的限制

GPT-5的架構創新——特別是合成數據生成和新型訓後範式——已悄然拆除了數據作為競爭護城河的神秘感。經過多年的大數據神學，數據優勢幾乎只屬於既有巨頭。沒有任何新創公司成功將數據作為真正的防禦屏障。這意味著：如果數據不是限制因素，那麼資本密集度和人才密度就成為關鍵約束，而這正是美國系統能最大發揮槓桿的地方。

最具諷刺的是，這個認知正值地緣政治壓力升高、反制措施日益複雜之時。內部技術突破仍是唯一可持續的前進道路——而這一點，現有的資本配置模式尚未真正內化。