要站在变化的一边！70岁“木头姐”兴奋盘点2026大机会：现在就是黄金时间

“木头姐”凯茜·伍德最近带着团队发布了《Big Ideas 2026》，然后又兴奋地做了一场演讲，帮大家把报告拿出来划重点。

“现在确实让人感觉像是炒作周期。”但“木头姐”话锋一转，她认为AI现在巨额的资本开支不是“暗纤”，而是实打实地在被消耗。 “ AI仍处在非常早期的阶段，它还有很长的路要走。 ”

她再次用到“伟大加速”这个让人热血沸腾的词。

“木头姐”承认，科技与电信行业的资本开支占GDP的比重已经逼近上一轮泡沫高位。但与当年光纤遍地而用不上不同，如今GPU仍然是供不应求。

从更长的脉络看，她将这一轮投资类比为“基础设施级别”的周期——像铁路、汽车、电力那样，可能把资本开支占比推高到GDP的12%。

这种“加速”的结构性变化，已经在多个方向出现征兆：一是AI基础设施扩张迅猛，数据中心支出已较ChatGPT出现前放大2.5倍，并有望在2030年达到每年1.4万亿美元；二是金融科技重构正在发生，稳定币总规模突破3000亿美元，传统金融面临“错位与震荡”；三是生产率本身正在重估，比如Tether去年“人均产出”超过5000万美元，这种极致人效背后是新型资产结构与系统效率的迭代。

所以，当外界担心AI是否会“取代人”，ARK给出的回应更像一次反问：在今天，你可以问ChatGPT一个问题，就可能启动一门新生意，这是否正是创业最好的时代？

而从多组学与基因编辑，到核电与可重复使用火箭，从Robotaxi到自动化物流……“木头姐”所描述的，早已不是一条主线的故事，而是一个系统重构的轮廓。当这些技术平台开始彼此耦合，增长不再是缓坡式的延展，而可能是台阶式的跃迁。

就像“木头姐”自己说的，ARK的研究更加偏投行和一级市场的视角，那些产业端早期的创意和思想在二级市场的角度听来是有点距离的。

但怎么说呢？当我们看到一个70岁的投资人，仍然以几乎“创业者般的热情”去追踪、研究、并试图理解最前沿的科技趋势，或许这本身就是对“长期主义”最有力的注解。

她的很多判断未必都被市场认同，但她对“变化正在发生”的敏感，以及把资本投向技术趋势的勇气，是非常稀缺的。

赞叹这种好奇心和理解世界的冲动，整理“木头姐”的演讲分享给大家。

01

AI仍处在非常早期的阶段

我想从一个我们称之为“伟大加速”的部分说起。

我们想传达的核心是： AI仍处在非常早期的阶段，它还有很长的路要走 。

当然，现在确实让人感觉像是炒作周期，因为科技和电信行业的资本开支占GDP的比重，如今几乎已经回到了当年科技与电信泡沫时期的高位。

但别忘了，那一轮泡沫铺设了大量光纤，结果其中大部分都成了“暗纤”，长期被闲置。今天这轮周期的驱动力是GPU。借用Altimeter的布拉德·格斯特纳（Brad Gerstner）说的：这些GPU不是“躺着吃灰”的，它们短缺，而且在被实打实地消耗。

我们完全认同。

我们把这一轮资本开支潮放到历史长镜头里看，它更像是两次“基础设施级”大浪潮的接力：19世纪铁路建设，把资本开支推到GDP的5%到6%；20世纪初汽车产业崛起，把这一比例推到GDP的3%到4%。再往后是科技与电信泡沫，如果把软件、硬件和通信设备的投入合在一起，它的体量大致也达到了汽车那一轮的同一量级。

而今天，AI、机器人、储能、多重测序和区块链这几条技术主线同时推进，我们的资本开支周期其实已经走到了当年的“同等量级”。

但我们认为，这一次不会止步于此。

我们的判断是：资本开支占GDP的比重最终可能升到12%。原因我后面会展开，但核心只有一个词：生产率。它是经济学里最朴素、却最硬的变量。也正因为生产率的逻辑，我们相信自己仍处在这轮周期的早期。

在继续讲我们观察到的生产率提升之前，我还想把一个更大的结论先抛出来：在这轮投资繁荣和生产率上行的共同作用下，我们认为到2030年，美国实际GDP增速有机会加速，向7%以上靠拢。

这并不是凭空乐观。技术革命往往会带来GDP增长的台阶式跃迁。举个例子，从过去400年到1900年前后，全球GDP的长期平均增速大约只有0.6%。但到了19世纪末、20世纪初，铁路、电话、电力、内燃机等技术平台相继成熟，推动了一次深刻的生产力革命，于是全球实际GDP增速从0.6%跃升到3%，并持续了约125年，相当于提高了5倍。

我们现在的判断是 ， 也许会出现一个大约 2.5倍的跃升 ， 但我甚至觉得这已经偏保守。 因为这一次不是单一技术平台在独自推进，而是五个创新平台同时演进，并且正在加速融合：机器人、储能、人工智能、多重测序与区块链。

它们的叠加与耦合，正是我们所说“伟大加速”的来源。

02

要站在变化的一边

接下来我带大家看几个今年研究里最能让我们惊叹的关键数据与关键瞬间。

先从AI基础设施说起。数据中心基础设施这一轮周期的规模如今大约在5000亿美元左右，相比ChatGPT出现之前已经放大了约2.5倍。但这还只是开端。

我们预计到2030年，这个数字会爬升到每年1.4万亿美元。

老实说，幸好有ChatGPT这个拐点。它对我们所有人都是一次典型的“顿悟时刻”：你突然意识到，原来它能做这么多事，甚至会让人产生一种近乎不可思议的感觉。

我们进一步把账算清楚，你会在《Big Ideas》里看到：我们在ARK使用的每席位每月20美元订阅（严格说是公司买单），以及少数重度用户每月200美元的订阅，基本上半天左右的工作效率提升就能覆盖成本。

换句话说，回收期几乎可以忽略不计。因为它直接把研究效率拉到了一个新的量级，相当于给时间加了杠杆。

我们还有一个判断可能会引发争议：软件股在这波AI繁荣中反而经历了一段艰难时期。讽刺的是，原因恰恰在于AI的“破坏性”太强，尤其会冲击SaaS，更广泛地也会重塑所有传统软件。

我们认为未来软件市场的增长速度，在熊市情形下大约是19%，在牛市情形下甚至可能达到每年54%，而过去五到十年大约是每年14%。 但前提是，你得站在变化的正确一侧。

不少“站在正确一侧”的软件公司还没有上市，比如OpenAI、Andro X AI等。而在公开市场，最典型的赢家更多出现在技术栈的“平台即服务（PaaS）”层面，最具代表性的例子当然就是Palantir。

归根结底，还是同一句话： 要站在变化的一边。

但这并不意味着所有SaaS提供商都会被碾碎。更可能出现的是传统行业里常见的结局：市场加速整合，最后形成少数巨头甚至“超级龙头”的格局。比如零售业的沃尔玛，就是我们用来类比的参照。

放到金融科技以及DeFi（去中心化金融）对传统金融体系的冲击上，摩根大通大概率也会没事。它会把新技术纳入自己的体系，同时也可能推动行业进一步集中。

刚才谈的是企业侧，把镜头再切回消费者侧。《Big Ideas》给出的判断是：未来广告市场里可能有65%会发生在“AI生成”的空间；而购物与电商中，大约会有25%由AI驱动。

03

可能是 最重要的一轮创业窗口

还有一点我们想特别强调：新一代公司的生产率已经到了令人惊讶的程度。

以Tether（一家加密行业公司，主要产品是稳定币USDT）为例，我们估算它去年实现了“人均5000万美元”的利润或产出，这几乎闻所未闻。我们认为，一旦企业真正把这些新技术用起来，生产率的提升幅度会远超大多数人现在的想象。

因此，当很多人因为机器人和AI的推进而担心“就业被大规模挤出”时，我们并不认同。相反我们认为，这可能会成为历史上最重要的一轮创业窗口。

因为今天你可以直接去问ChatGPT或Grok：市场上有没有某个巨大的未被满足的需求？如果有，应该如何设计产品或服务？如何把生意搭起来？

想想看，如果我们当年创办ARK时就能拥有这样一个起点，那会省去多少摸索。

你甚至可以把它当作共创伙伴，和ChatGPT、xAI、Grok一起把商业方案一步步搭出来。哪怕你正在找工作，也可以反过来用这个思路：先找到真正的未被满足需求，再考虑是否围绕它做一门生意。

创业很刺激，也很令人兴奋，但风险同样巨大。

记住，90%的初创企业都会失败，所以一定要保持清醒，确认自己解决的是一个真实存在的痛点，然后尽可能把AI、区块链以及其他可用的新技术都纳入工具箱。

04

生物技术与 AI 的融合

说到“multis（多组学与多重测序，ARK内部简称multis）”，坦白讲，我以前一听就容易走神，但这一次我觉得完全不同。“multis”讲的是生命科学方向：多组学与测序技术的融合，再叠加人工智能，以及CRISPR这样的新工具如基因编辑，它正在把很多事情往前推。

比如癌症诊断，我们正在把窗口提前到第一期，甚至第一期之前。就连息肉也会在血液里留下信号，而这些都可以通过血检完成。

与此同时，药物发现与研发的成本也在被系统性压缩。我们认为一款药从研发到上市的综合成本，未来4年左右可能会从24亿美元降到大约7亿美元，这个数字当然包含了途中失败项目的成本。

同事Shea做了很扎实的工作，去量化“治愈”到底值多少钱。

我们的估算是，如果针对HAE这种极为罕见的疾病，一次性“治愈”的系统价值可能高达1100万美元，做一次治疗就结束。这个方案目前就在Intellia的试验中，而且是体内治疗，不需要经历那种极其痛苦的预处理。

它之所以值1100万美元，是因为它能为整个医疗系统节省同等量级的长期成本。

当然，企业最终可能只会把价格定在300万美元左右。但我相信保险公司不会有什么意见，因为这笔账很容易算清楚。

05

“ 两个全新世界 ”与分布式能源

接下来是可重复使用火箭，同样令人震撼。 SpaceX至少领先任何竞争对手10年 。 它在2015年就完成了首次可回收火箭着陆。如今它掌握了全球大约三分之二的卫星发射市场，以及约85%的入轨运载质量。

更关键的是，我们还看到了一个新的应用场景，没有可重复使用火箭几乎不可能成立，那就是“太空数据中心”。

这是我们最近才纳入研究框架的新方向，也确实受到了埃隆（Elon Musk）的启发。一个全新的世界正在被开发出来。

很多人在谈自动化、AI和失业时，我常说：先别急着下结论。 我们其实正在见证两个全新的世界同步成形。

一个在外太空，围绕它会产生大量全新的产业和岗位；另一个在数字世界。借助区块链技术，我们第一次在数字世界里看到了不可篡改的产权。

而把个人和国家真正从贫困中拉出来的最有效方式之一，就是确立可靠、清晰、不可被随意侵蚀的私人产权。

我们正在看到它的雏形，而且才刚刚开始，所以我们对此非常兴奋。

然后是分布式能源。过去一年，我们在核电上做了大量研究。

你会很惊讶地发现，上世纪七十年代中期的监管，几乎是在核电成本曲线最关键的阶段把它“按停”了。假如当时监管没有打断核电站建设成本持续下行的趋势，电力成本应比现在低约40%。

正因如此，我们对核电抱有很高期待。随着核电重新规模化，它有望再一次把电价拉下来，并成为一股重要的“对冲力量”，用更稳定、更低成本的供给去抵消AI和数据中心对电网不断叠加的新增负荷。

06

自动驾驶与自动化物流

当然，我们也覆盖了其他自动驾驶交通工具。

我们有机器人、有火箭，也有其他自动驾驶交通工具，其中最典型的当然是Robotaxi。我们认为，我们正处在机器人出租车市场诞生的过程中。

今年我们还做了更新，按我们的估算，特斯拉相对于Waymo的竞争优势是在扩大的。我们过去认为特斯拉的成本结构会比Waymo低35%，但随着我们把分析做得更细，我们现在认为会低50%。

另外，看优步（Uber）以及其他公司试图“挤进”这个赛道也很有意思。他们知道这件事很重要，但我们从一开始就一直在说，而且现在仍然相信：优步和其他平台更可能扮演“获客入口”的角色，为特斯拉和Waymo导流。

随着它们在美国范围内扩张，Waymo可能会成为第二名。

我们今年做的一个最有意思的研究，测算优步目前在美国覆盖了多少城市里程。答案大约是1%。

于是我们反推：如果要靠自动驾驶车辆覆盖这1%的城市里程，特斯拉或Waymo需要投放多少车？结果是14万辆。

那如果要覆盖所有城市里程呢？答案只有2400万辆。这还不到今天美国汽车存量的10%。

这是一个基于美国的测算。我们也知道，现在美国每年的汽车销量大约是1500万辆。这个对比能让你直观感受到：从“需要生产多少辆车”这个角度看，汽车市场规模未来可能会显著收缩。但即便如此，我们仍然可以用自动驾驶车辆覆盖美国今天100%的城市里程。

原因很简单，自动驾驶车辆的利用率远高于私人用车。我们自己的车一天真正开着的时间大概只有4%到5%，而自动驾驶车可能可以达到50%到60%。

我们也仍然认为，自动驾驶市场到2030年会推动大约34万亿美元的市值规模。

到2030年，全球生态系统大约30万亿美元，不只是车辆提供方和导流方，更关键的是平台提供方。平台方会拿走大部分的经济收益。

最后是自动化物流。自动驾驶卡车可以把配送成本降低60%。无人机和地面滚动机器人也会大幅降低配送成本。

你知道吗？现在每年已经有400万次的无人机配送。Zipline是我们风投基金里的一家公司，我们认为其中大概有一半是它贡献的。

我们相信，未来用无人机配送的成本，会把目前DoorDash大约每单15美元的成本压到不到1美元。也就是说，长期看会有90%的降幅。所以这也是一个正在酝酿中的巨大市场。

07

现在已经到了 “黄金时间”

我们之所以如此兴奋，是因为我们相信现在已经到了“黄金时间”，也就是我当初创立ARK的原因。

我在2014年创立方舟投资（ARK Invest），就是因为我觉得ARK的研究能填补一个市场上尚未被满足的需求，这类研究是过去投行在并购市场更活跃时经常做的那种研究。

但过去四年里并购市场远没有那么活跃，在上一届的FTC（美国联邦贸易委员会）监管环境下，几乎被按停了。

所以我们的研究确实在满足并填补一个缺口。更让我们开心的是，我们看到很多初创公司的路演材料里都在引用我们的研究。

初创公司在做什么？他们埋头冲刺，尽可能快地创新。

而我们在做什么？我们在帮助他们估算他们所追逐的市场到底有多大。

我认为，过去几年围绕创新所形成的那堵“担忧之墙”其实是件好事。我觉得这很好，因为创新当然伴随风险。

但我们认为，现在这个飞轮已经建起来了，创新时代将势不可挡。

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