## 753｜10条笔记，带你读懂木头姐的《Big Ideas 2026》（上）

你好，我是快刀青衣。欢迎收听快刀广播站，每天带你看AI。

这个周末，我要给你推荐一份报告。其实每到年末岁初的时候，总有几份固定发布的报告是值得我们去看的，因为从这些专业报告的眼中，能看到很多我们普通人接触不到的未来。ARK Invest发布的Big Ideas系列报告就是其中之一。

如果你是咱们学习圈的老同学，可能记得2025年2月15日第396期广播站，我分享过我分享过它们的《Big Ideas 2025》里五大值得关注的核心洞察，其中一条洞察提到AI智能体将推动AI普及，并且重塑硬件领域。过去一年，从AI录音卡，到智能眼镜，再到智能戒指，完全就是AI硬件爆发的一年，由此可见这个系列报告的含金量。

你可能不太熟悉ARK这个名字，但你大概率听说过它的创始人凯瑟琳·伍德（Catherine Wood）。华尔街称她为“女版巴菲特”，是一位专门押注颠覆性创新技术的投资人，当然，中国网友更爱叫她“木头姐”。

2014年，她创办了ARK Invest，这个名字有两重含义：一是她作为虔诚基督徒在阅读圣经时受到的启发；二是A、R、K三个字母分别对应主动性、研究、知识三个单词的首字母，表示这个投资机构以长期趋势研究为特色。比如像人工智能、区块链、新能源等都是她的关注领域。从2017年起，她和ARK专家每年发布一期“Big Ideas”报告，今年的《Big Ideas 2026》正好是第十期。

这份报告的核心主题是“大加速”，指的是AI作为中枢动力，正在加速五大创新平台的融合，分别是AI、公共区块链、机器人、储能、多组学生物技术，这种融合将引发宏观经济增长的阶梯式跃升。

说实话，我刚拿到这份100多页的PDF时，我心里也打鼓，生怕是那种平淡无奇的空话套话。但翻开之后发现，几乎每一页都藏着让人眼前一亮的洞察和数据。我梳理出了10条最值得关注的趋势性变化，在这个周末和你好好聊一聊。

今天这期广播站咱们先分享前五条笔记，聚焦AI技术的本身变化和在医疗方面的应用革命。

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过去一年，AI推理成本下降99%以上。2024年9月，运行一个高性能AI模型推理100万个token要28.9美元，到2026年1月只需要0.1美元。换算成人民币的话，相当于同样一个东西，一年多前还卖200多块，今天只卖7毛，这可真是降到了骨折价了。

与此同时，AI编程工具的成本8个月内从每百万token3.50美元降至0.32美元，下降91%。

这种成本暴跌直接引爆需求，之前因为成本问题不敢用AI的个人和企业，也开始用了起来。OpenRouter是一个可统一访问各类大语言模型接口的平台，根据他们的数据统计，2024年12月到2026年1月，在平台上调用AI产生的token使用量增长了25倍。2024年，63%的程序员在用AI编程工具，但最新行业数据显示，超过84%的程序员已将AI纳入工作流。说实话，现在还不用AI的程序员，基本上已被时代淘汰。

更关键的是，这种“成本下降→需求爆发→规模扩大→成本再降”的正反馈循环已经形成。数据中心投资正史无前例地爆发式增长，2025年约5000亿美元，ARK预测2030年将达1.4万亿美元。ChatGPT出现后，这个领域的年增速从5%直接飙升至29%。

这让我想起了智能手机刚出现时的情景：2007年iPhone发布时，一部手机要600美元，只有少数人买得起。但随着产能扩大、技术成熟，价格不断下降，智能手机需求开始爆发，最终变成了人手一部的标配。AI正在走同样的路径，只是速度更快。

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英伟达虽然依然强势，GPU销售占比85%，毛利率75%。而且他们的显卡卖给谁不卖给谁，依然是全球关注的焦点。但竞争对手正在快速追赶。在小语言模型推理领域，AMD的MI325X和Google的TPU v7，在性能和成本效率上已追平甚至超过英伟达H200。

更值得关注的是AI专用芯片ASIC的崛起。像博通、亚马逊的Annapurna Labs这些公司设计的定制AI芯片，成本更低、能效更高。ARK预测，到2030年，传统服务器的收入占比将从2019年的100%降至不到10%，GPU约占50%，AI专用芯片ASIC约占40%。

而在中美AI竞争方面，木头姐在报告中通过一整页的折线图，把中美的竞争格局画了出来。我把图片也放在文稿里了，你可以点开看一下。

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图表记录了从2022年11月ChatGPT问世时中国AI的“空白”，到2025年11月谷歌Gemini 3 Pro领跑全球的演进过程。从图中的波动可以清晰看到，中国的千问（24年9月）、DeepSeek（25年1月）以及Kimi K2（25年11月）曾三次无限逼近世界顶尖模型的能力。尽管从全局看，国内顶尖模型与最高水平仍保持约半年的代差，但在开源领域，中国已实现“霸榜”——前十名有八个都是咱们国内的模型，表现都超过当年开源龙头Meta。

单从DeepSeek的得分也能看出来，2024年2月，DeepSeek在LMSYS能力测试中得分1075分，和OpenAI相差近200分。到了2025年2月，DeepSeek提升到1362分，和OpenAI仅相差4分。

这种竞争格局的变化意味着什么？意味着AI的“护城河”正在从硬件转向算法、从算力转向效率。未来的胜负手，可能不是谁的GPU更多，而是谁能用更少资源做出更好模型。

对普通人来说，意味着你不再需要担心“没有顶级GPU就用不上AI”，因为未来的AI工具会越来越便宜、越来越好用。

AI正在从“回答问题”进化到“完成任务”，这个转变比我们想象的更快。

先看消费端。想想看，以前买台笔记本电脑，要跑好几家店比价看配置，纠结半天；现在你只要对着AI说“我要买一台适合办公的笔记本，预算8000块”，它会自动对比各平台价格、配置、评价，算上优惠券，90秒就能下单。这种体验就像从“自己做饭”变“点外卖”，不只是快，而是整个决策过程都被简化了。

ARK预测，AI促成的在线消费规模，将从2025年的2000亿美元（占全球在线消费的2%），爆发式增长到2030年的8万亿美元（占25%）；同时，AI搜索将抢占传统搜索引擎流量，份额将从2025年的10%飙升至2030年的65%。

再看工作端。AI Agent的任务完成能力正指数级提升。2025年初，AI还只能在80%成功率下完成6分钟任务。到了年底，这个时长就增加到了31分钟，能力提升了5倍。ChatGPT订阅用户平均每天因为用AI能省50分钟，对应价值约47美元，而月费才20美元，半天就能回本。当然，前提是你真的用它来工作，而不是用来陪你聊天解闷。

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ARK预测，AI将推动全球软件支出加速增长，从过去10年14%的年增速，提升到未来5年的19%-56%。木头姐认为，企业用AI提升知识型员工生产力后，将会重塑很多企业的运营逻辑，她还推演了四个递进场景。

第一个是现状。当前企业成本以人力工资为主，软件支出占比极低，全球软件支出1.43万亿美元。当然，哪怕同学们对软件开发不了解，也应该能感觉到国内的软件SaaS行业比较难做。

第二个是温和投入AI。在这个场景下，企业的软件支出占比小幅提升，工资占比略降。此时约31%的工作任务被自动化，知识型员工就业增长放缓至6.3%，但工时无变化；这一场景能释放22万亿美元价值盈余，全球软件支出增至3.4万亿美元，比现在增加两倍多。

第三个是加速投入AI。软件支出占比进一步扩大，工资占比持续下降。超61%的工作任务被自动化，就业增长放缓至3.2%，员工工时减少8%。

最后一个场景就是快速大规模投入AI，也就是我们经常喊的那句“All in AI”。在这个场景下，软件支出占比显著提升，企业成本结构向技术密集型转型。81%的工作任务被自动化，就业增长接近停滞（1.3%），员工工时减少20%（相当于每周少工作1天），这一场景能释放117万亿美元价值盈余，全球软件支出增至13万亿美元。

当然，我列这四个场景的数字变化，是想让你直观感受AI驱动的生产力变革。在木头姐看来，这个过程并不是大规模失业，也不会有工作岗位的大幅减少，更多是工作方式重塑——就业增长放缓、员工工时缩短。

这背后的逻辑是，AI不是在“抢饭碗”，而是“提升每个人的生产力”。就像工业革命时，机器没让工人失业，反而创造了更多需要人类智慧的新岗位。

报告提到，一台家庭人形机器人每年能为GDP贡献62000美元。这个数字看似夸张，但ARK的逻辑却很简单：目前美国家庭平均每年在家政服务上花费约2600美元，但大量家务劳动是家庭成员自己做的，并没有计入GDP。如果把这些“隐性劳动”也算进来，平均每个家庭每年的家务劳动价值约68000美元。

关键是，机器人节省的时间能让人们去做更有价值的事——比如工作、学习、创业。假设一个人每天少花2小时做家务，现在这2小时可以用来工作，按美国平均时薪56.5美元计算，每年就能多创造约4万美元的价值。扣除机器人成本和运营费，净贡献就是62000美元，这就是刚才说的为GDP贡献的数字。当然，前提是别把省下来的时间用来刷短视频。

要是美国9000万自有住房家庭都配一台人形机器人，GDP能增加6万亿美元，相当于增长20%。ARK预测，机器人的总市场机会达26万亿美元，其中制造业和家庭机器人各占13万亿美元，前者能让生产效率翻倍，后者主要承担家务。

问题是，人形机器人真的能做到吗？ARK数据显示，它的复杂度是自动驾驶汽车的20万倍。为什么这么难？因为汽车只需专注“开车”这一件事，而机器人要会做饭、打扫、搬运、照顾老人……每项任务都是独立的复杂系统。这就像让只会开车的司机，同时胜任厨师、保姆、搬家工，难度完全不在一个量级。

但好消息是，特斯拉人形机器人Optimus，预计2028年能达到人类水平的任务能力。这是ARK分析特斯拉FSD系统算力增长曲线推算的，按当前速度加硬件迭代，Optimus有望在2028年突破这个临界点。

到那时，家庭机器人可能会像洗衣机、冰箱一样，成为每个家庭的标配。

报告显示，全基因组测序成本正以惊人的速度下降：2001年要1亿美元，2015年降至1000美元，2025年已低于100美元。ARK预测，到2030年测序成本可能降到10美元。

与此同时，2030年分子诊断产生的数据量将达250万亿token，是现在的10倍。这个数据有多大？要知道OpenAI训练GPT-4只用了约15万亿token，也就是说这个数据量相当于GPT-4训练数据的16倍多。

这些海量生物数据，正在成为AI训练的重要“燃料”。FDA批准的AI诊断和医疗设备占比，将从现在的不到1%，增至2030年的30%左右；AI还能把药物开发时间从13年减到8年，缩短近40%；成本从24亿美元降到7亿美元，降低约71%。

更关键的是，AI+多组学正催生全新治疗范式——基因编辑疗法。值得注意的是，木头姐很看重多组学，近几年报告都有提及这个领域的变化。简单说，多组学就是打破单一组学（比如基因组学、蛋白质组学等）只看生物某一个分子层面的局限，从系统和整体视角进行研究。类比一下，这就像我们看难懂的古文书，要结合原文、注释、翻译、解读才能看懂，多组学做的就是这件事。

以遗传性血管性水肿（HAE）为例，传统治疗要终身服药，患者一生医疗费约1800万美元，而一次性基因编辑治疗，就算定价300万美元，总成本也只是传统疗法的零头。

更关键的是，基因疗法的价值不只是省钱。想象一下，一个HAE患者，从小要每天吃药、定期检查，随时担心病情发作。而一次基因编辑治疗，就能让他们彻底摆脱这些困扰，像正常人一样生活。这种“重获自由”的价值，是多少钱都买不来的。

ARK预测，罕见病基因疗法的价值是传统药物的20倍，而心血管基因编辑市场规模可达2.8万亿美元，是史上最畅销降脂药“立普妥”累计销售额的12倍。

好，今天的分享就先到这里，我们聊了ARK看到的AI技术的五大变化：AI成本暴跌、竞争多极化、Agent能力跃升、人形机器人突破，还有AI+多组学革命。明天的广播站，我们将继续分享报告里另外5条值得关注的趋势变化，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。

我把报告原文也放在文稿末尾了，感兴趣的同学可以下载原报告好好读一读。如果你觉得今天的内容对你有帮助，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/2026020618/1900925297264577120/020618.png)
