本文來自微信公眾號：劃重點(diǎn)KeyPoints，作者：常遠(yuǎn)，頭圖來自：視覺中國

3月13日，ARK Invest創(chuàng)始人，被稱為“華爾街女股神”的木頭姐（Cathie Wood），攜核心研究團(tuán)隊(duì)深入解讀《Big Ideas 2026》報(bào)告，對未來科技趨勢做出最新洞察。

在此次分享中，ARK Invest重點(diǎn)探討了五大創(chuàng)新平臺的融合：AI、多組學(xué)（Multiomics）、公共區(qū)塊鏈、機(jī)器人以及無人駕駛出租車。團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，這五大平臺的共振將引發(fā)一場史無前例的大加速。作為顛覆性創(chuàng)新的堅(jiān)定支持者，木頭姐認(rèn)為，我們正處于一場全面爆發(fā)的技術(shù)革命之中，而這場革命的種子早在上世紀(jì)80、90年代就已種下，如今正在生根發(fā)芽。

我們梳理了本期播客的核心信息，以下是重點(diǎn)內(nèi)容：

1. AI正在從簡單的文本對話，進(jìn)化為具備長線執(zhí)行力的智能體。

AI帶來的新一代計(jì)算平臺轉(zhuǎn)移，正將人機(jī)交互界面從鍵盤和觸屏徹底演進(jìn)為自然語言。更重要的是，AI模型正在經(jīng)歷一場根本性的能力拐點(diǎn)：它們不再只能處理需要頻繁干預(yù)的5分鐘簡短任務(wù)，而是能穩(wěn)定、可靠地獨(dú)立執(zhí)行長達(dá)55分鐘以上的復(fù)雜長線工作。

這種生產(chǎn)力的大幅提升，將為企業(yè)帶來極高的投資回報(bào)率。伴隨模型逐漸能夠生成合成數(shù)據(jù)來完成自我迭代，AI不僅是在幫助企業(yè)壓縮成本，更在創(chuàng)造純粹的凈增收。在這種強(qiáng)烈的商業(yè)訴求下，高達(dá)數(shù)萬億美元的AI軟件支出，將支撐起龐大的算力與數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)狂潮。

2.AI與生物學(xué)的融合正在形成強(qiáng)大飛輪，將引領(lǐng)醫(yī)療健康回歸黃金時(shí)代。

盡管自動駕駛可能是未來創(chuàng)收體量最大的領(lǐng)域，但多組學(xué)和基因組學(xué)革命才是AI最深遠(yuǎn)、最具顛覆性的應(yīng)用。AI與生物學(xué)的融合正在形成一個強(qiáng)大的飛輪，海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練出更好的模型，更好的模型又能反哺出更精準(zhǔn)的分子診斷與靶向藥物。

這一飛輪的底層動力在于斷崖式下跌的測序成本。人類全基因組測序成本已從最初的近30億美元降至如今的100美元，并有望在2030年降至僅10美元。生物學(xué)正在成為地球上最大的數(shù)據(jù)生成引擎，在AI的加持下，新藥研發(fā)的時(shí)間將被縮短40%。這種范式轉(zhuǎn)移將讓一次性的治愈性基因療法取代長期的慢性病管理，其單藥的經(jīng)濟(jì)價(jià)值甚至可能比傳統(tǒng)藥物高出20倍。

3.可回收火箭打破成本極限，開啟太空基建新紀(jì)元。

根據(jù)萊特定律推算，每次將有效質(zhì)量送入軌道的累計(jì)規(guī)模翻倍，火箭發(fā)射成本就會隨之下降17%。憑借獵鷹9號的部分可回收技術(shù)，SpaceX目前已經(jīng)將發(fā)射成本削減了約95%。

一旦星艦級別的重型火箭實(shí)現(xiàn)完全可回收，把有效載荷送入太空的成本將從目前的每公斤1000美元驟降至100美元以下。這一量級突破不僅將極大地?cái)U(kuò)張衛(wèi)星通信網(wǎng)絡(luò)，更讓太空軌道數(shù)據(jù)中心在商業(yè)上變得可行?？邕^特定的成本門檻后，太空中運(yùn)行的AI算力成本甚至可能比受到土地和電力網(wǎng)限制的地球本土還要便宜25%。

4.無人駕駛出租車是具身智能的首個大規(guī)模商業(yè)化，重塑十萬億出行市場。

大眾往往認(rèn)為自動駕駛只是一項(xiàng)輔助駕駛功能，但在ARK看來，它是消費(fèi)者能夠在日常生活中接觸到的首個大規(guī)模商業(yè)化的具身智能。決定這場出行革命勝負(fù)的關(guān)鍵，在于底層車輛的每英里運(yùn)營成本。

未來，無人駕駛出租車的規(guī)模化運(yùn)營有望將出行成本壓低至每英里25美分，這甚至不到歐美人類駕駛網(wǎng)約車成本的十分之一。極低的價(jià)格將釋放極其龐大的潛在出行需求。到本世紀(jì)末，無人駕駛出租車有望創(chuàng)造高達(dá)10萬億美元的驚人總潛在市場（TAM）營收。在這一全新生態(tài)中，掌握核心自動駕駛技術(shù)的平臺運(yùn)營方，將攫取絕大部分的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

5.五大創(chuàng)新平臺融合共振，將顛覆全球經(jīng)濟(jì)范式。

面對當(dāng)前關(guān)于科技領(lǐng)域投入過剩的擔(dān)憂與極化爭論，ARK認(rèn)為當(dāng)下的AI基建狂潮與19世紀(jì)末占據(jù)美國股市75%市值的鐵路建設(shè)狂潮異曲同工。

AI、多組學(xué)、公共區(qū)塊鏈、機(jī)器人技術(shù)以及自動駕駛，這五大創(chuàng)新平臺不僅各自達(dá)到了臨界點(diǎn)，更在深度影響經(jīng)濟(jì)范式。例如，無人駕駛的普及將全美國每年高達(dá)4萬億美元的隱性人類駕駛時(shí)間，轉(zhuǎn)化為了真實(shí)的GDP經(jīng)濟(jì)增量。這不是簡單的產(chǎn)業(yè)升級，而是全球經(jīng)濟(jì)底層引擎的徹底重構(gòu)。

視頻最后，木頭姐強(qiáng)調(diào)，盡管顛覆性技術(shù)在早期會引發(fā)關(guān)于失業(yè)的社會焦慮，但歷史規(guī)律證明，AI時(shí)代最終將成為一個凈創(chuàng)造就業(yè)的時(shí)代。伴隨著自然語言編程極大地降低了技術(shù)門檻，我們將見證一場史無前例的個體創(chuàng)業(yè)大爆發(fā)。未來的AI不僅僅是算力和代碼，它將成為一種賦能人類文明的基礎(chǔ)設(shè)施，讓各行各業(yè)的創(chuàng)新以前所未有的速度在物理世界中落地。

以下是ARK視頻播客內(nèi)容實(shí)錄：

一、五大創(chuàng)新平臺奠定經(jīng)濟(jì)增長基礎(chǔ)

木頭姐：大家好。我是Kathy Wood，ARK Invest的首席執(zhí)行官兼首席投資官。今天我和研究及投資組合團(tuán)隊(duì)一起，為大家展示長達(dá)104頁的《Big Ideas 2026》研究報(bào)告精華。我們相信，這正是投資銀行家在80和90年代PC問世后所做的那種研究，旨在洞察技術(shù)的未來。那場技術(shù)革命的種子在那時(shí)就已播下并不斷萌發(fā)，如今我們正處于一場全面的技術(shù)革命之中，需要通過原創(chuàng)性研究來探索未來并弄清它將引發(fā)什么。

今天非常榮幸能與大家分享這些成果，同時(shí)向大家介紹團(tuán)隊(duì)的兩名新成員，他們組成了我們的多組學(xué)(Multiomics)研究小組，在歐洲這也被稱為基因組學(xué)。雖然從創(chuàng)收角度看，自動駕駛可能是規(guī)模最大的，但我們相信基因組學(xué)或多組學(xué)革命將是AI最深遠(yuǎn)的應(yīng)用。

主持人：謝謝Kathy。大家下午好，非常激動能在這里分享《Big Ideas 2026》并回答大家提出的800多個問題中的精選部分。接下來我想請問，從宏觀層面來看，我們觀察到的各種技術(shù)是如何融合并導(dǎo)致所謂“大加速”(Great Acceleration)的？

研究員：目前有五大主要創(chuàng)新平臺正在進(jìn)入市場，其中AI是加速所有其他平臺發(fā)展的核心動力。其他四大平臺包括：多組學(xué)、公共區(qū)塊鏈、機(jī)器人技術(shù)，以及涵蓋無人駕駛出租車(RoboTaxi)的儲能與自動駕駛出行。這五大創(chuàng)新平臺都處于關(guān)鍵轉(zhuǎn)折期，引發(fā)了自鐵路時(shí)代以來最大規(guī)模的技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施投資周期。這不僅在短期內(nèi)影響宏觀經(jīng)濟(jì)增長，數(shù)據(jù)中心和對AI智能體(Agent)的投資也在改變商業(yè)格局，并為未來的持續(xù)經(jīng)濟(jì)增長奠定基礎(chǔ)。

隨著投資獲得正向回報(bào)，預(yù)計(jì)到本十年末全球經(jīng)濟(jì)將實(shí)現(xiàn)超過7%的實(shí)際復(fù)合增長率。雖然外界普遍預(yù)計(jì)增長率為3%，但這完全符合重大技術(shù)轉(zhuǎn)型期潛在均衡增長率發(fā)生轉(zhuǎn)變的經(jīng)濟(jì)歷史規(guī)律。市場將追隨宏觀趨勢，我們預(yù)計(jì)全球超過60%的股市總市值將歸屬于顛覆性創(chuàng)新平臺。

我想傳遞的核心信息是：你必須擁抱創(chuàng)新，如果持有的資產(chǎn)不以創(chuàng)新為核心，其價(jià)值比例在未來十年可能會相對下降。如同19世紀(jì)70年代后期美國股市75%的市值都?xì)w功于鐵路行業(yè)一樣，如今這五大平臺也將迎來相似的企業(yè)價(jià)值爆發(fā)。這就是我們所說的“大加速”。

二、AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)狂潮

主持人：好的。那么第一個具體問題是：相對于現(xiàn)有的能源可用性，我們是否過度建設(shè)了AI基礎(chǔ)設(shè)施？這會帶來什么影響？另外，太空數(shù)據(jù)中心的可行性和經(jīng)濟(jì)性如何？需要實(shí)現(xiàn)哪些技術(shù)和商業(yè)里程碑才能讓它們與地面替代方案具備競爭力？

研究員：人們擔(dān)心的不僅是能源可用性，還有大量資金涌入AI領(lǐng)域是否明智。我們衡量AI性能的標(biāo)準(zhǔn)是它能為知識工作者帶來多少價(jià)值。目前全力使用AI能讓1個單位的工作產(chǎn)出1.5個單位的成果。企業(yè)只需支付相當(dāng)于員工薪水一小部分的費(fèi)用，就能獲得驚人的業(yè)務(wù)回報(bào)。

隨著AI進(jìn)步，我們預(yù)計(jì)在基準(zhǔn)情景下，AI軟件上的投入將達(dá)到7萬億美元，這足以支撐超過一萬億美元的數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。雖然能源在某些地區(qū)(如俄亥俄州中部)確實(shí)是個制約因素，但許多新型云公司正努力解決，我們不認(rèn)為這是全球性的絕對限制。

與90年代鋪設(shè)大量光纖后沉寂多年不同，如今從文本語言模型到多組學(xué)、自動駕駛和具身機(jī)器人，每一顆GPU都在被充分使用甚至供不應(yīng)求。關(guān)于太空數(shù)據(jù)中心，在現(xiàn)有的Falcon 9等發(fā)射平臺上確實(shí)不具備經(jīng)濟(jì)性。但隨著SpaceX的下一代可重復(fù)使用火箭Starship的推出，每噸入軌成本可能會降至幾百美元。

一旦跨過這個門檻，基于太空的AI計(jì)算將比地面計(jì)算更具成本競爭力。這不僅解決了地面因政治阻力或能源網(wǎng)限制導(dǎo)致的數(shù)據(jù)中心建設(shè)難題，還能讓AI計(jì)算不受局部限制地實(shí)現(xiàn)規(guī)?；瘮U(kuò)展。Elon Musk曾說這只是個工程問題，而正如他當(dāng)年力排眾議用手機(jī)電池造車一樣，當(dāng)他全神貫注解決工程問題時(shí)，事實(shí)證明他總是對的。

主持人：非常精彩。接下來能否向我們簡要介紹一下目前對AI發(fā)展趨勢的整體看法？在營收創(chuàng)造方面，AI在哪些領(lǐng)域創(chuàng)造了真正的凈新增營收，而不僅僅是通過提高效率來壓縮利潤空間？ARK又是如何從炒作中辨別出真正有價(jià)值的信號的？

研究員：我們認(rèn)為AI是一次代際級別的平臺轉(zhuǎn)型，就像當(dāng)年從PC向智能手機(jī)的跨越一樣。AI正將用戶界面從鍵盤轉(zhuǎn)向自然語言，以全新的方式與計(jì)算機(jī)交互，使其更易用且功能更強(qiáng)大。我們將看到內(nèi)置AI助手的新產(chǎn)品形態(tài)，比如Meta Ray-Ban智能眼鏡。相比互聯(lián)網(wǎng)和智能手機(jī)，AI的普及速度是之前的兩倍多，僅用三年就達(dá)到了20%的普及率。推動這一進(jìn)程的是AI模型訓(xùn)練和推理成本的大幅下降。

在消費(fèi)者領(lǐng)域，個人AI智能體(Agent)正成為獲取互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)和信息的首要入口，用戶越來越信任ChatGPT或Claude。這創(chuàng)造了新的變現(xiàn)和商業(yè)模式，AI智能體能代表我們進(jìn)行交易，注意力的轉(zhuǎn)移也將吸引大量廣告資金投入這些新助手。例如在ChatGPT中集成Instacart，只需拍下食譜照片，AI就能幫你完成90%的雜貨訂購，這種打破舊習(xí)慣的便捷體驗(yàn)創(chuàng)造了原本根本不存在的增量收入。

在企業(yè)知識型工作方面，自去年底以來，模型的長期推理能力迎來了根本性轉(zhuǎn)折。AI智能體能夠可靠完成任務(wù)的平均時(shí)長已從5分鐘提升到55分鐘以上，無需人類時(shí)刻監(jiān)督跟進(jìn)。這極大地增強(qiáng)了企業(yè)的付費(fèi)意愿，因?yàn)榛A(chǔ)企業(yè)版聊天機(jī)器人的月訂閱費(fèi)，只需員工節(jié)省不到一天的時(shí)間就能回本。

至于如何辨別炒作與實(shí)際信號，我們看到云服務(wù)商，如AWS、Azure、GCP的收入都在加速增長，GCP甚至實(shí)現(xiàn)了48%的同比增長，這證明了對算力的切實(shí)需求創(chuàng)造了巨大的新增收入。

不僅是技術(shù)賦能者，最終受益者也在實(shí)現(xiàn)收入增長。例如Palantir幫助像AIG這樣的保險(xiǎn)公司，利用AI智能體來評估和承保以前因人工審核能力不足而積壓的數(shù)十萬份合同。這種在整個經(jīng)濟(jì)體中利用AI填補(bǔ)人力空白的應(yīng)用，不僅降低了高昂的運(yùn)營成本，更帶來了真正的凈新增營收和巨大的市場擴(kuò)張。

主持人：隨著AIG等保險(xiǎn)公司和企業(yè)不斷采用AI，未來三年內(nèi)AI規(guī)模化的最大瓶頸是什么？是電力、算力、數(shù)據(jù)質(zhì)量、監(jiān)管，還是人才？

研究員：這是一個很好的問題，市場也一直在討論當(dāng)前的瓶頸究竟是什么。我認(rèn)為最終的瓶頸歸結(jié)為電力和算力。

如果OpenAI想發(fā)布新產(chǎn)品，或者Claude Code正在擴(kuò)大規(guī)模，再或者Anthropic想獲取新用戶，他們都需要GPU、存放GPU的數(shù)據(jù)中心以及將其連接到電網(wǎng)的電力，像xAI甚至在建造自己的發(fā)電廠。所有這些因素都需要結(jié)合在一起，我認(rèn)為這是主要的瓶頸，甚至可能超過了數(shù)據(jù)或人才。

從最新模型和AI實(shí)驗(yàn)室的研究趨勢來看，模型正越來越多地生成自己的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。雖然人類思維作為種子數(shù)據(jù)固然重要，但可以通過合成數(shù)據(jù)生成來無限擴(kuò)展。此外，模型也參與尋找新的算法突破來提升自身性能。比如OpenAI討論的最新編程模型，這是第一個在前代模型輔助下訓(xùn)練出來的新模型。這在一定程度上緩解了人才瓶頸。當(dāng)然人才依然非常重要，這也是為什么四大核心AI實(shí)驗(yàn)室之間存在大量人才流動的原因。

但我還是會把算力排在首位，前提是你擁有數(shù)據(jù)中心和充足的電力來啟動這些芯片。此外，在遇到瓶頸時(shí)也可以進(jìn)行權(quán)衡和折衷。過去人們常說數(shù)據(jù)快用完了，但思維鏈讓我們意識到，實(shí)際上可以利用額外的算力基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)生成新數(shù)據(jù)。如果在某一個環(huán)節(jié)遇到瓶頸，你可以通過消耗另一種資源來提升AI的能力。

三、AI賦能多組學(xué)測序

主持人：太棒了。我們將進(jìn)入下一個關(guān)于多組學(xué)(Multiomics)的環(huán)節(jié)。在這個領(lǐng)域你做出了非常出色的預(yù)測。隨著AI加速藥物研發(fā)和診斷，你認(rèn)為在整個多組學(xué)技術(shù)棧中最大的價(jià)值獲取點(diǎn)在哪里？是數(shù)據(jù)生成、模型開發(fā)，還是療法的商業(yè)化？

研究員：這是一個非常好的問題。人們本能地可能想從技術(shù)棧中挑選某一層，但實(shí)際上這些組件在彼此之上會產(chǎn)生疊加效應(yīng)。AI在這里起到了核心樞紐的作用，驅(qū)動著生物創(chuàng)新的飛輪。更好的數(shù)據(jù)和更大量的數(shù)據(jù)輸入能轉(zhuǎn)化為更好的模型，而更好的模型又會反哺分子診斷、治療干預(yù)和工具開發(fā)，這又會生成更多豐富的數(shù)據(jù)，從而形成一個良性循環(huán)。

我們將這個周期分為四個關(guān)鍵領(lǐng)域：第一是多組學(xué)工具，即以更低成本獲取更高質(zhì)量的數(shù)據(jù)；第二是分子診斷，能夠更早且更準(zhǔn)確地檢測出疾??；第三是AI藥物研發(fā)，利用生物學(xué)洞察開發(fā)更優(yōu)秀的候選藥物，以更快、更低成本推向市場；最后是治愈，即針對疾病根源的一次性治療。它們并非在真空中獨(dú)立運(yùn)行，而是相互增強(qiáng)形成飛輪效應(yīng)。

真正推動這一飛輪加速發(fā)展的因素是成本的大幅下降。幾十年前，人類基因組計(jì)劃完成第一個人類基因組測序耗時(shí)約13年，算上基礎(chǔ)設(shè)施成本略低于30億美元。如今完成全人類基因組測序只需100美元。展望2030年，我們預(yù)見這一成本將再下降一個數(shù)量級達(dá)到10美元左右。這種成本曲線的下降改變了原有的范式，包括檢測門檻、檢測頻率以及由此產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量。隨著成本下降，測試數(shù)量將會增加，我們預(yù)計(jì)到2030年測試量將翻倍。

值得注意的是，生物學(xué)領(lǐng)域生成的總Token數(shù)或數(shù)據(jù)量已經(jīng)可以與用于訓(xùn)練前沿大語言模型的Token數(shù)量相媲美，預(yù)計(jì)到2030年這一規(guī)模將再增長10倍?？偠灾?，生物學(xué)正在成為全球最大的數(shù)據(jù)生成引擎之一，推動著整個醫(yī)療保健領(lǐng)域的深刻變革。作為投資組合經(jīng)理，能學(xué)習(xí)到這些是一種榮幸。人體大約有35到40萬億個細(xì)胞，現(xiàn)在我們已經(jīng)掌握了單細(xì)胞測序技術(shù)，這種數(shù)據(jù)爆炸的規(guī)模將使我們在計(jì)算時(shí)代見過的任何事物都顯得微不足道。

主持人：你剛才提到飛輪效應(yīng)的一部分是對藥物研發(fā)的影響。那么AI是否能實(shí)質(zhì)性地降低臨床試驗(yàn)的成本、時(shí)長以及失敗率？這對Biotech領(lǐng)域的資本效率又意味著什么？

研究員：這確實(shí)說到了點(diǎn)子上。更豐富的數(shù)據(jù)會催生更好的模型，其中最明顯的影響之一就是藥物研發(fā)的經(jīng)濟(jì)效益。從現(xiàn)狀來看，傳統(tǒng)的藥物研發(fā)可能耗時(shí)超過十年，耗資數(shù)十億美元，而且進(jìn)入臨床開發(fā)階段的候選藥物失敗率高達(dá)90%。顯然，這個領(lǐng)域急需提升效率。

AI帶來的動態(tài)效應(yīng)是可以讓藥物更快推向市場，從而獲得更多受專利保護(hù)的收入并降低成本，這具有真正的復(fù)利效應(yīng)。我們的模型顯示，AI有望將藥物產(chǎn)品上市時(shí)間縮短40%，并將實(shí)際開發(fā)成本降低至原來的四分之一。

歷史上藥物研發(fā)的回報(bào)率一直處于個位數(shù)水平，但考慮到更快的上市時(shí)間、更低的成本和更高的成功率，AI確實(shí)改變了這種資本效率范式。如果進(jìn)一步將其應(yīng)用于治愈性療法，這種轉(zhuǎn)變會更加劇烈。傳統(tǒng)早期階段的資產(chǎn)幾乎沒有經(jīng)濟(jì)價(jià)值，而由AI驅(qū)動的療法，每種藥物的價(jià)值可能超過20億美元。我們正在構(gòu)建一個對Biotech資本效率產(chǎn)生巨大影響的絕佳模型。

木頭姐：我在這里再補(bǔ)充一個視角。醫(yī)療保健行業(yè)的黃金時(shí)代是在80年代和90年代，當(dāng)時(shí)研發(fā)支出的回報(bào)率高達(dá)30%，而現(xiàn)在已經(jīng)降至中低個位數(shù)水平。我們認(rèn)為投資回報(bào)率將重新回到那個高點(diǎn)，醫(yī)療保健行業(yè)將迎來新的黃金時(shí)代，考慮到外界目前的心理預(yù)期，這將是非常出乎意料的。

主持人：由于我對這個話題很感興趣，我想再追加一個問題：隨著基因療法的規(guī)?；瘧?yīng)用，投資者應(yīng)該如何看待監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)以及保險(xiǎn)覆蓋的未來發(fā)展路徑？

研究員：這是一個多層面的問題，我們可以逐一拆解。在監(jiān)管方面，特別是過去一年里發(fā)生了巨大的變化。美國FDA意識到藥物上市極其困難，因此希望實(shí)現(xiàn)機(jī)構(gòu)的現(xiàn)代化。他們積極與藥物開發(fā)商合作來簡化臨床開發(fā)流程。

我們已經(jīng)看到了一些轉(zhuǎn)化成果，尤其是針對罕見病和根源生物學(xué)療法出臺了新監(jiān)管框架。另一方面是報(bào)銷和保險(xiǎn)障礙。有時(shí)候天價(jià)的標(biāo)價(jià)會產(chǎn)生誤導(dǎo)，比如看到一種療法標(biāo)價(jià)200萬美元，人們自然會懷疑保險(xiǎn)能否覆蓋。

以Casgevy為例，這是一種已獲批治療鐮狀細(xì)胞病和輸血依賴型β-地中海貧血的基因編輯療法，定價(jià)略高于200萬美元，但在美國90%的患者都能獲得報(bào)銷。原因在于，你需要將該藥物的價(jià)格與慢性病患者終身接受的長期治療和頻繁住院費(fèi)用進(jìn)行對比。這種對醫(yī)療保健系統(tǒng)的長期巨大價(jià)值正是其價(jià)格合理的原因。這凸顯了治愈性藥物的經(jīng)濟(jì)學(xué)原理與傳統(tǒng)藥物的本質(zhì)不同。

治愈性療法僅需一次性治療，你預(yù)先獲取了所有的價(jià)值，將現(xiàn)金流提前，并獲得了更多受專利保護(hù)的收入，還能避免競爭重疊。這意味著治愈性療法比傳統(tǒng)藥物更具價(jià)值，潛在價(jià)值可能高達(dá)20倍。為了讓這一點(diǎn)更加具體，我們可以看一個遺傳性疾病的案例。遺傳性血管水腫(HAE)是一種罕見病，會導(dǎo)致疼痛甚至危及生命的腫脹發(fā)作。目前患者需要終身接受長期治療來控制發(fā)作，整個生命周期的費(fèi)用可能高達(dá)1000萬到2000萬美元。

以基因編輯療法為例，該療法已顯示出令人鼓舞的臨床數(shù)據(jù)。我們估計(jì)其合理價(jià)格在300萬美元左右，而其基于核心價(jià)值的真實(shí)定價(jià)可能是這個數(shù)字的三到四倍，最終取決于療效和持久性數(shù)據(jù)。如果將其應(yīng)用于全美目前的7000名HAE患者，相當(dāng)于為醫(yī)療系統(tǒng)節(jié)省了520億美元的成本。盡管前期價(jià)格很高，但它能為患者帶來更好的結(jié)果，消除終身癥狀管理的負(fù)擔(dān)，并為醫(yī)療系統(tǒng)節(jié)省巨額開支。

最后我想簡要強(qiáng)調(diào)一下關(guān)于擴(kuò)展市場的重要轉(zhuǎn)變?；蚓庉嫰煼ㄕ_始向體內(nèi)轉(zhuǎn)移，這種在體內(nèi)進(jìn)行編輯的理念正在助力其從罕見病領(lǐng)域拓展到常見病領(lǐng)域，包括全球首要?dú)⑹帧难芗膊　ａ槍@類疾病，基于價(jià)值的定價(jià)可能在16.5萬美元左右。這與罕見病療法動輒數(shù)百萬美元的價(jià)格截然不同，但卻擁有巨大的潛在市場總量(TAM)。

如果僅以美國最高風(fēng)險(xiǎn)的心血管患者為例，乘以這個價(jià)格，將得出高達(dá)2.8萬億美元的TAM。作為對比，立普妥曾多年蟬聯(lián)史上最暢銷藥物，但其20年的累計(jì)銷售額也不過是這個數(shù)字的十二分之一。所以從多組學(xué)中得出的核心結(jié)論是，AI與生物學(xué)的融合正在真正推動一場醫(yī)療保健領(lǐng)域的巨大革命。

木頭姐：目前股市還沒有反應(yīng)過來，但遲早會跟上的。最讓我感到意外的是保險(xiǎn)公司對那200萬美元的定價(jià)完全沒有異議，我認(rèn)為市場甚至還沒有注意到這一點(diǎn)。

四、自動駕駛顛覆汽車行業(yè)

主持人：謝謝你的精彩分享。接下來我們進(jìn)入自動駕駛汽車(Autonomous Vehicles)的話題，請給我們講講這個領(lǐng)域的發(fā)展。

研究員：好的。之前提到了具身智能(Embodied AI)，我們認(rèn)為自動駕駛是消費(fèi)者能看到的首個具身智能的大規(guī)模落地應(yīng)用，而且這一切在今天已經(jīng)發(fā)生了。我們已經(jīng)看到有些車輛在道路上行駛，駕駛座和副駕駛座上都沒有人，它們正在全自動地接送乘客四處穿梭。

在這個商業(yè)化早期階段，非常重要的一點(diǎn)是汽車的底層成本。當(dāng)你擁有一支小型車隊(duì)并試圖擴(kuò)大規(guī)模，或者試圖說服合作伙伴時(shí)，汽車的制造成本固然重要，但更核心的是每英里的運(yùn)營成本。每英里成本的降低將是真正推動這項(xiàng)技術(shù)和創(chuàng)新的核心動力。

如果對比特斯拉和Waymo，我們看到特斯拉Model Y與第五代Waymo相比，每英里的增量成本降低了30%以上。隨著新車型的推出，這種優(yōu)勢只會進(jìn)一步擴(kuò)大。比如將特斯拉的Cybercab與第六代Waymo對比，我們預(yù)計(jì)成本優(yōu)勢將達(dá)到50%。這在平臺擴(kuò)展初期至關(guān)重要，同時(shí)也關(guān)系到如何為消費(fèi)者制定具有競爭力的價(jià)格策略。

說到價(jià)格，我們認(rèn)為Robotaxi平臺在大規(guī)模運(yùn)營時(shí)，可能收取的最低價(jià)格大約是每英里25美分。為了更直觀地說明，它的成本不到西方市場人工駕駛網(wǎng)約車成本的十分之一，比自己駕駛私家車的成本還要低一半以上，甚至比中國的網(wǎng)約車還要便宜近一半。成本的降低將極大地?cái)U(kuò)張目前的網(wǎng)約車市場，實(shí)現(xiàn)低成本的點(diǎn)對點(diǎn)出行，讓更多人享受出行服務(wù)，最終也會讓我們的道路變得更加安全。

這里蘊(yùn)含著巨大的市場潛力。我們認(rèn)為到本十年末，Robotaxi可能會創(chuàng)造34萬億美元的企業(yè)價(jià)值機(jī)遇，這些價(jià)值將主要累積到自動駕駛技術(shù)提供商或平臺運(yùn)營商手中。這些自主研發(fā)核心自動駕駛技術(shù)的公司，可以通過Robotaxi服務(wù)來實(shí)現(xiàn)商業(yè)閉環(huán)，這也是目前最大的營收機(jī)會之一。

Robotaxi的TAM可能達(dá)到10萬億美元甚至更多，到本十年末，該領(lǐng)域的收入和利潤可能達(dá)到2萬億美元左右。能夠?qū)崿F(xiàn)極低每英里成本的平臺運(yùn)營商和技術(shù)提供商將占據(jù)大部分經(jīng)濟(jì)收益。同時(shí)我們也看到傳統(tǒng)汽車制造商正在與自動駕駛技術(shù)提供商以及網(wǎng)約車巨頭合作，部分公司正在轉(zhuǎn)變商業(yè)模式，成為自動駕駛技術(shù)公司和汽車制造商的維護(hù)服務(wù)提供商。

我們預(yù)計(jì)自動駕駛將徹底改變整個汽車行業(yè)。目前基于傳統(tǒng)燃油平臺運(yùn)營的廠商將會出現(xiàn)大量整合。Robotaxi的未來屬于電動化，電動汽車對于優(yōu)化每英里成本經(jīng)濟(jì)學(xué)并使其重新具備吸引力至關(guān)重要。我們在美國看到每英里2.80美元左右的理想價(jià)格上限再次出現(xiàn)。在中國網(wǎng)約車市場競爭要激烈得多，這正促使許多企業(yè)轉(zhuǎn)向中東等市場尋求更大的利潤空間。如今Robotaxi已經(jīng)投入實(shí)際運(yùn)營，我們在各大平臺上追蹤到的總行駛里程已接近一百萬英里?，F(xiàn)在的問題在于它何時(shí)能實(shí)現(xiàn)全面規(guī)?；约败囮?duì)數(shù)量的激增如何進(jìn)一步降低每英里成本。

木頭姐：我去過歐洲很多次，當(dāng)我與他們分享關(guān)于Robotaxi以及我們團(tuán)隊(duì)所做的深度研究時(shí)，他們往往還無法感同身受，因?yàn)闅W洲的監(jiān)管機(jī)構(gòu)尚未推進(jìn)到那個階段。但我們認(rèn)為歐洲最終會跟進(jìn)，因?yàn)樽詣玉{駛的安全統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)實(shí)在太驚人了。長期來看監(jiān)管機(jī)構(gòu)阻礙這一趨勢是不明智的，甚至在專業(yè)角度上是不道德的。

研究員：回到“大加速”的主題，以美國為例，每年人工駕駛中未獲得報(bào)酬的勞動力成本超過4萬億美元。相對于美國30萬億美元的經(jīng)濟(jì)規(guī)模，如果將這4萬億美元未貨幣化的活動轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)活動，即你可以付費(fèi)請別人以低于你時(shí)間成本的價(jià)格來代勞，最終將實(shí)現(xiàn)巨大的經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型并顯著拉動GDP增長。

關(guān)于哪些地區(qū)最有可能率先實(shí)現(xiàn)大規(guī)模自動駕駛部署，以及監(jiān)管一致性對商業(yè)成功的作用，我們認(rèn)為美國和中國將是首批實(shí)現(xiàn)規(guī)?；涞氐氖袌?。在美國，由于監(jiān)管權(quán)歸屬各州，它成為了首批允許大規(guī)模測試并實(shí)現(xiàn)Robotaxi商業(yè)化的市場之一。中國也非常重視自動駕駛的機(jī)遇，本土企業(yè)展現(xiàn)出了巨大的規(guī)模效應(yīng)。此外中東地區(qū)也是一個極具吸引力的市場，尤其是對尋求更高利潤的中國企業(yè)而言。

在監(jiān)管方面，正如木頭姐所說，自動駕駛平臺已經(jīng)證明比人類駕駛員安全得多。多年前我們曾估計(jì)Robotaxi能帶來約80%的安全性提升，如今Waymo等平臺以及Tesla發(fā)布的FSD全自動駕駛安全統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)都證實(shí)了這一點(diǎn)。這項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)成熟，雖然監(jiān)管對推動普及至關(guān)重要，但無人車已經(jīng)上路，我們預(yù)見全面普及將在未來5到10年內(nèi)發(fā)生。

目前技術(shù)已不再是障礙，真正的挑戰(zhàn)在于如何讓Robotaxi跨越少數(shù)城市的初步試點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)真正的車隊(duì)規(guī)?；瘮U(kuò)張。這需要Tesla這樣能將大量汽車投入路面的公司，也需要Waymo與車企的深度合作，以及中國企業(yè)的軟硬件協(xié)同。

低成本的車輛平臺將在這里發(fā)揮關(guān)鍵作用，只有這樣才能擴(kuò)展車隊(duì)規(guī)模并向消費(fèi)者提供具吸引力的產(chǎn)品。隨著規(guī)模擴(kuò)大，每英里成本將持續(xù)低于現(xiàn)有的網(wǎng)約車價(jià)格，這才是擴(kuò)大市場規(guī)模的核心關(guān)鍵所在，也是各大公司接下來在執(zhí)行層面的首要任務(wù)。

五、可回收火箭成本正在大幅降低

主持人：接下來讓我們談?wù)効芍貜?fù)使用的火箭。

研究員：火箭的可重復(fù)使用性確實(shí)正在全面開啟太空經(jīng)濟(jì)。2025年是一個極具標(biāo)志性的年份，年度入軌質(zhì)量達(dá)到了歷史最高水平，這主要?dú)w功于SpaceX。目前SpaceX擁有超過9000顆活躍的Starlink衛(wèi)星在軌運(yùn)行，占目前在軌衛(wèi)星總數(shù)的三分之二以上。

他們之所以能占據(jù)主導(dǎo)地位，是因?yàn)閾碛蓄I(lǐng)先業(yè)界十年的先發(fā)優(yōu)勢。2015年SpaceX就成功回收了首個軌道級助推器，在部分重復(fù)使用方面執(zhí)行得近乎完美，而其最強(qiáng)勁的競爭對手直到去年年底才首次成功回收助推器。當(dāng)其他公司還在努力掌握部分重復(fù)使用技術(shù)時(shí)，SpaceX已經(jīng)全力推進(jìn)全重復(fù)使用技術(shù)，這直接轉(zhuǎn)化為發(fā)射成本的斷崖式下降。

我們研究的核心在于萊特定律，在發(fā)射成本的語境下，該定律指出進(jìn)入軌道的累計(jì)質(zhì)量每翻一倍，發(fā)射成本就會下降17%。SpaceX的Falcon 9火箭已經(jīng)證明了這一點(diǎn)。據(jù)我們估計(jì)自2008年以來，他們已將發(fā)射成本降低了約95%。這在太空時(shí)代開啟了海量的新機(jī)遇，包括軌道數(shù)據(jù)中心，以及在技術(shù)融合背景下極大推進(jìn)多組學(xué)發(fā)展的醫(yī)療失重測試。

目前發(fā)射價(jià)格已降至每公斤約1000美元。當(dāng)SpaceX成功部署滿載且完全可重復(fù)使用的Starship火箭時(shí)，我們預(yù)計(jì)成本將降至每公斤100美元以下。這也是軌道數(shù)據(jù)中心變得極具吸引力的原因。達(dá)到這一規(guī)模節(jié)點(diǎn)后，軌道數(shù)據(jù)中心可能比地面計(jì)算還要便宜25%。

從Falcon 9每次發(fā)射約700美元的成本降低到Starship的100美元左右，將直接催生車載AI與天基計(jì)算的大爆發(fā)。天基計(jì)算對衛(wèi)星的需求量至少是目前的十倍甚至更多，遠(yuǎn)超Starlink及現(xiàn)有通信星座的規(guī)模，僅此一項(xiàng)就能將市場擴(kuò)大一個數(shù)量級。未來如果我們建立月球基地，衛(wèi)星星座的成本甚至可能降至每公斤10美元左右，但這需要前期在月球建立龐大的基礎(chǔ)設(shè)施?？傊l(fā)射成本的降低絕對是所有空間軌道基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展的核心驅(qū)動力。

木頭姐：很多人非常擔(dān)心AI和自動化會摧毀現(xiàn)有的就業(yè)機(jī)會。但我想說的是，我們現(xiàn)在正迎來一個全新世界的開啟。太空探索是其中之一，另一個則是基于區(qū)塊鏈技術(shù)和不可篡改的數(shù)字產(chǎn)權(quán)構(gòu)建的在線世界。我認(rèn)為這些領(lǐng)域都將迎來爆發(fā)式增長。因此我們對AI時(shí)代感到非常興奮，我們堅(jiān)信這最終將帶來凈就業(yè)崗位的增長。

研究員：提到凈就業(yè)創(chuàng)造和長期趨勢，在可重復(fù)使用的火箭生態(tài)系統(tǒng)中，短期的現(xiàn)金流生成機(jī)會主要集中在衛(wèi)星連接領(lǐng)域。比如大家都熟知的Starlink，其活躍訂閱用戶剛剛突破了1000萬。

這種爆發(fā)式增長同樣印證了萊特定律。我們認(rèn)為每當(dāng)累計(jì)軌道的每秒千兆比特傳輸速率翻倍，衛(wèi)星成本就會下降約44%。這條陡峭的成本下降曲線引發(fā)了行業(yè)的爆發(fā)式增長。實(shí)現(xiàn)規(guī)?；?，這可能是一個高達(dá)1600億美元的年度營收機(jī)遇，這也是為什么眾多航天公司爭相進(jìn)入公開市場以期分一杯羹的原因。

六、未來5年的技術(shù)發(fā)展趨勢

主持人：那么從2026年到2030年，在AI、機(jī)器人、能源系統(tǒng)和公共區(qū)塊鏈領(lǐng)域，融合技術(shù)棧的發(fā)展論點(diǎn)將如何演變？最重要的瓶頸又是什么？

研究員：從多元化投資的視角來看，廣泛接觸多種前沿技術(shù)非常重要。你可以全力投入AI企業(yè)軟件，即使該領(lǐng)域遇到短期波折，也不會影響多組學(xué)市場中新療法的成功研發(fā)與定價(jià)。雖然AI是所有這些技術(shù)的底層加速器，但各細(xì)分領(lǐng)域面臨著截然不同的商業(yè)化阻力和市場機(jī)遇。我們需要跨越所有技術(shù)領(lǐng)域去積蓄勢能，預(yù)判并捕捉轉(zhuǎn)化為現(xiàn)金流的動能以進(jìn)行再投資。

關(guān)于瓶頸，我們認(rèn)為全球確實(shí)需要更多算力。無論是發(fā)展基于太空的數(shù)據(jù)中心這種正交維度的算力擴(kuò)張，還是美國本土芯片晶圓廠的持續(xù)擴(kuò)建，都在為算力基礎(chǔ)設(shè)施添磚加瓦。比如Boom這家超音速民用飛機(jī)公司，由于其引擎技術(shù)完美契合AI數(shù)據(jù)中心的巨大動力需求，硬生生開辟出了一項(xiàng)為算力提供電力保障的龐大新業(yè)務(wù)。目前資本市場正蜂擁而至為這些基礎(chǔ)設(shè)施機(jī)遇提供彈藥，這是當(dāng)下最重要的行業(yè)催化劑。

木頭姐：正如大家多次提到的，單位增長至關(guān)重要，這也正是萊特定律的核心。如果非要說什么是阻礙發(fā)展的瓶頸，像全球戰(zhàn)爭這樣的極端災(zāi)難當(dāng)然會是重大阻礙。但有趣的是，即使在最艱難的時(shí)刻，企業(yè)和消費(fèi)者也依然愿意改變做事的方式，去尋求更好、更便宜、更高效、更精簡且更具創(chuàng)造力的解決方案。COVID疫情就是一個絕佳的例子。當(dāng)時(shí)全球供應(yīng)鏈一度陷入停滯，各項(xiàng)工作嚴(yán)重受阻，但這反而倒逼了技術(shù)落地，現(xiàn)在我們不僅渡過了難關(guān)，甚至在以更快的速度向前邁進(jìn)。

研究員：顛覆性技術(shù)最大的競爭對手實(shí)際上是慣性和現(xiàn)狀。當(dāng)前社會對AI的集體擔(dān)憂，反而促使人們更積極地采取行動去了解并接納這項(xiàng)技術(shù)。這也是為什么企業(yè)確信需要再投入數(shù)千億美元來擴(kuò)建算力，因?yàn)楝F(xiàn)有的算力根本無法滿足客戶對AI融合應(yīng)用的需求。

關(guān)于在Agentic AI時(shí)代企業(yè)級軟件以及SaaS的未來，我們認(rèn)為AI對軟件的變革并不一定會完全摧毀現(xiàn)有格局。AI正在讓開發(fā)新軟件變得比以往任何時(shí)候都容易。部分企業(yè)會選擇自主開發(fā)或增強(qiáng)內(nèi)部軟件能力，但更有可能的是，我們將看到一批更具AI原生屬性、更敏捷且針對特定行業(yè)量身定制的新興競爭對手脫穎而出。與其讓每家公司都構(gòu)建自己的CRM系統(tǒng)，不如選擇這些效率極高的新一代工具。這種范式轉(zhuǎn)變動搖了市場對傳統(tǒng)軟件巨頭營收增長和定價(jià)能力的預(yù)期，導(dǎo)致它們在資本市場被持續(xù)拋售。

目前許多優(yōu)秀的AI原生公司還在私募市場中孕育。比如用于客戶服務(wù)的Sierra、主攻法律事務(wù)的Harvey，以及輔助軟件開發(fā)的Cursor。以Cursor為例，成立僅三年其營收運(yùn)行率就突破了20億美元。在傳統(tǒng)云計(jì)算時(shí)代，達(dá)到1億美元的運(yùn)行率就是一個巨大的里程碑，像Twilio這樣的頭部公司花了六年時(shí)間、動用500人才實(shí)現(xiàn)。而Cursor卻用一半的時(shí)間和人力，創(chuàng)造了傳統(tǒng)SaaS巨頭20倍的營收。這直觀展示了Agentic AI帶來的恐怖生產(chǎn)力飛躍。未來這些新一代軟件企業(yè)將展現(xiàn)出驚人的商業(yè)爆發(fā)力。

木頭姐：我認(rèn)為非常有必要說明的是，正因?yàn)锳I大幅降低了技術(shù)門檻，我們堅(jiān)信一場史無前例的創(chuàng)業(yè)大爆發(fā)即將到來，因?yàn)楝F(xiàn)在我們所有人都能直接使用自然語言進(jìn)行編程了。所以，放手去創(chuàng)業(yè)吧！

主持人：借著創(chuàng)業(yè)大爆發(fā)這個激動人心的話題，我們今天的會議就到此結(jié)束。非常感謝大家的參與，希望各位喜歡今天關(guān)于Big Ideas 2026的深度探討。

本文來自微信公眾號：劃重點(diǎn)KeyPoints，作者：常遠(yuǎn)

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