## 754｜10条笔记，带你读懂木头姐的《Big Ideas 2026》（下）

你好，我是快刀青衣。欢迎收听快刀广播站，每天带你看AI。

在上一期广播站里，我们重点聊了木头姐《Big Ideas 2026》报告中5个值得关注的AI趋势变化。今天，我们继续分享另外5个关键变化，看看AI如何与太空、能源、自动驾驶等领域融合，以及木头姐对未来宏观经济的预测。

AI数据中心的算力需求正遭遇地球的物理限制，比如电力不足、散热困难、土地稀缺，而太空或许能提供意想不到的解决方案。木头姐认为，可以把AI数据中心发射到太空。

要知道SpaceX的发射成本17年间下降了95%，从2008年的15600美元/公斤，降至2025年的不到1000美元/公斤。马斯克的Starship星舰的目标是把发射成本进一步降至100美元/公斤。一旦发射成本足够低，很多以往不可能的商业模式都会变得可行了，比如在太空部署AI数据中心。

ARK的数据显示，AI芯片的增长可能让可重复使用火箭的需求增加60倍。目前，在现有发射成本下，太空计算会比地面计算贵30%。但如果Starship达到预期成本，太空计算可能比地面便宜25%。

为什么太空计算有优势？主要有三个原因：

第一，太空没有电力限制。地球上的数据中心需要接入电网，而电网扩容速度远远跟不上AI算力增长。太空却能直接使用太阳能，而且没有昼夜交替，可24小时不间断供电。

第二，太空散热更容易。地面数据中心最大的挑战之一就是散热，因为芯片运行会产生大量热量，需要消耗巨大能源进行冷却。而在太空里，热量可直接辐射到宇宙中，散热效率要高得多。

第三，太空没有土地限制。地面数据中心需要占用大量土地，还通常要建在靠近电网和光纤网络的地方。而在太空，可以自由部署，不受地理位置限制。

与此同时，卫星带宽成本也在快速下降。ARK预测，到2030年，卫星连接可覆盖100%的美国城市区域，价格和地面4G/5G相当，能创造1600亿美元的收入机会，占全球通信收入的15%。

这意味着什么？意味着AI和太空技术正在形成正反馈循环：AI需要更多算力，推动太空数据中心发展；而太空数据中心需要更强的卫星通信能力，又推动卫星网络扩张；卫星数量增加后，发射成本进一步下降，让太空计算更经济。

这就是ARK所说的“融合加速”——五大创新平台（AI、公共区块链、机器人、储能、多组学生物技术）并非各自发展，而是互相催化。

AI数据中心的电力需求正在爆发。2024年，全球数据中心消耗了全人类1.5%的电力，这个数字听起来不多，但要知道，整个英国的家庭照明仅占全球用电的1%，而且数据中心消耗电力的这一比例还在快速上升。

为满足需求，ARK预测，2026-2030年间，全球电力资本投资需达到10万亿美元，是2021-2025年的2倍。同时，电池储能的部署需要增长19倍，以配合风能、太阳能等不稳定电源。

有意思的是，尽管AI需求爆发，电力成本却有可能不升反降。

ARK的数据显示，从1890年代到1974年，美国电价沿着莱特定律稳步下降。什么是莱特定律？这个定律也叫经验曲线定律，是美国航空工程师西奥多·莱特在1936年提出的经典产业经济学规律，核心是一款产品的累计生产数量如果翻倍，它的单位生产成本就会按一个固定比例持续下降。但1975年后，由于核电站建设受到严格监管，这条成本曲线被打断。

不过受这一轮AI冲击，美国政府最近正在放松核电监管，与此同时太阳能+储能、小型核反应堆等新技术也在快速成熟。ARK预测，这些技术会继续降低发电成本，最终低于天然气发电成本。

这让我想起了19世纪的铁路热潮。当时蒸汽机刚发明，煤炭需求爆发但煤矿产能跟不上，于是资本便疯狂涌入煤矿行业，短短几年内产能翻了几倍，煤炭价格反而下降。

现在的能源革命正走在同样路径上：需求爆发带动资本涌入，资本涌入推动技术突破，技术突破促使成本下降，进而引发需求进一步爆发，形成一个良性小循环。

自动驾驶公司Waymo正在旧金山抢夺Uber和Lyft的市场份额。从2023年8月到2025年8月，Waymo在旧金山的订单占比从不到5%上升至约25%，Uber和Lyft的份额则随之下降。

更关键的是成本数据。ARK预测，到2035年，自动驾驶出租车的成本将从现在的2.80美元/英里降至0.25美元/英里，这意味着打车价格可能比现在便宜90%。

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与此同时，自动物流也在快速商业化。全球已完成超过2.5亿次商业自动驾驶卡车运输，远超900万次机器人配送和200万次无人机配送。

ARK的数据显示，自动卡车可让长途运输成本下降60%，也就是从每吨每英里0.07美元降至0.03美元；而无人机和机器人配送可让最后一公里配送成本下降90%，也就是从平均15美元/单降至不到1美元/单。

到2030年，自动配送的全球收入可能达到4800亿美元，其中长途卡车约3200亿美元，最后一公里配送（无人机和机器人）约1600亿美元。

听到这些数据，你可能没什么感觉，但你可以试想一下，这种成本暴跌会带来什么？答案是更频繁的配送。其实就像外卖行业改变了我们现在的生活，以前要出门吃饭或自己做饭，现在你能够随时能叫外卖。未来或许是，你早上想喝咖啡，无人机10分钟送到；你晚上想吃火锅，机器人15分钟送到。比如我现在出差住酒店，唯一要求就是酒店有送外卖的机器人，这对我来说比五星级配置更重要。

而对B端企业来说，物流成本大幅下降意义重大。举个例子，以前一家电商公司需要在全国建几十个仓库，因为物流成本太高，必须把货提前分散到各地。但如果物流成本下降90%，它可能只需要几个中心仓库，再用自动化物流快速配送，既能大幅降低库存成本，响应速度也会更快。

木头姐表示，历史上每次技术范式转换，比如1870年代的铁路、1900年代的电气化、1990年代的互联网，都会带来GDP增速的跃升。而这一次，她认为影响会更大。

报告预测，2030年全球GDP增速将达到7.3%，而国际货币基金组织IMF的共识预测只有3.1%，两者相差超过4个百分点。千万别小看这4个百分点，要知道仅仅拿2025年来说，增速每变化1个百分点，绝对值就达1.17万亿美元。而2020年的全球GDP增速每变化1个百分点，绝对值仅0.85万亿美元。由此可见，木头姐对五年后全球GDP的飞速增长充满信心。

那她为什么这么乐观？主要有两个原因：

首先，资本投资正在爆发。ARK预测，AI数据中心、robotaxi、企业AI投资这三项加起来，可为GDP增速贡献1.9个百分点。

其次，五大创新平台正在互相催化。AI训练需要更多算力，推动太空数据中心发展；多组学数据反哺AI，加速药物研发；机器人降低制造成本，让更多人用得起新技术；能源成本下降，让所有技术都能更快规模化。

这种正反馈循环会导致“阶梯式增长”：不是线性的缓慢上升，而是突然跃升到一个新台阶。

ARK还预测，全球创新资产将以35%的年化增速爆发，并在2030年占据全球股市的主导地位，其中仅数字资产规模就可能达到28万亿美元。

这和历史上的范式转换时期非常相似：1870年，铁路公司占美国股市主导地位；1900年，电气化公司崛起；2000年，互联网公司占据市场半壁江山。这一次，AI和相关技术可能会重演这样的故事。

报告中最让我眼前一亮的，是ARK提出的一个叫“融合网络强度”（Convergence Network Strength）的指标，用来衡量五大创新平台互相催化的程度。简单说，就是很多新技术的发展并不是各自关在自己的领域里闭门造车，而是任何一个领域的创新，都可能带动另一个领域的技术突破。

关于这个趋势，有一张非常直观的分析图谱，用不同颜色和笔画粗细表现不同技术之间的互相影响与融合。我也把图放在文稿里了，强烈建议你打开看看。以后你做未来趋势分享时，把这幅图放到PPT里，绝对能镇住场子，让人印象深刻。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2026020722/1901034008255669616/020722.png)

值得注意的是，这项不同技术间的融合指标，2023年到2024年增长了20%，2024年到2025年增长了35%。

这意味着什么？技术融合的加速度本身也在疯狂加速。

举几个具体例子：SpaceX的Starlink卫星网络已经在为特斯拉的车辆提供联网服务，让自动驾驶系统可以实时获取云端算力和最新地图数据；AI正被用于分析基因测序数据，加速新药研发，比如Insilico Medicine用AI设计的药物已经进入临床试验阶段；智能合约和稳定币正在让AI agent可以自主完成交易，你可以让一个AI agent帮你订机票、订酒店、甚至支付账单，不需要人工干预。

这就是“大加速”的本质：不是某个单一技术的突破，而是多个技术平台开始互相催化，形成正反馈循环。每个平台的进步都会加速其他平台的发展，整个系统进入指数级增长阶段。

说到这里，我突然意识到，ARK这份报告的核心，其实不是预测某个具体技术会成功，而是描绘一种“加速度”。

而这种加速度，可能比我们想象的更快、影响更深远。

那么，说了这么多，普通人能抓住什么机会？我觉得最直接的有两个。

第一，学会用AI提升自己的效率。不管你是写代码、写文案、做设计，还是分析数据、做决策，都可以用AI来加速。不要再问工作中哪个环节或任务能用AI，我想说的是，所有环节都可以去尝试用AI。只不过等你全部用一遍后，发现有些场景用AI效率更低，这时候就变成你主动选择不用AI了，你的心里对什么时候能用AI也会更有底，不会再焦虑了。

第二，让自己的专业知识、经验、创意成为训练你自己专属AI的一部分。无论你是医生、老师还是律师等职业，不要仅仅局限在和AI的聊天互动中，而是要和它一起完成专业工作，就像你带实习生一样，去培养自己的AI。当你的专业能力成为AI的“燃料”，你不仅不会被AI取代，反而会因为AI变得更有价值。

无论选哪条路，核心都是一个字：动。罗老师经常说一句俗语，叫做“夜间想起千条路，早起依旧卖豆腐。”听完这两期广播站，你完全可以把报告原文下载下来好好读一读，我也把报告链接放在文稿末尾了。你可以找到自己最熟悉的AI工具，针对自己最感兴趣的模块，先让它帮你翻译解读，再用自己的话在Get笔记里讲述出来，沉淀成自己的想法。也许这个过程走完，会比单纯听我的分享收获大得多。

好，今天的广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

> 报告链接：
> https://drive.weixin.qq.com/s?k=ADQABgdrAAkkeaBnP6

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2026020722/1901034075901404528/020722.png)
