回顾 2025 年的波动性并预测下一个人工智能超级周期
新工业革命：算力成为经济增长引擎
“只有像埃德温·德雷克这样的少数人，无意中引发了一个重塑人类历史的时代。他的钻头不仅刺穿了大地，也刺穿了现代工业文明的动脉。”
1859 年，在宾夕法尼亚州的泥泞场地上，埃德温·德雷克上校遭到旁观者的嘲笑。当时，世界照明依赖于日益稀缺的鲸油，但德雷克相信可以从地下大规模开采“石油”——这一想法被认为纯粹是疯狂而被驳回。然而，当第一股黑色液体喷发时，石油不仅取代了鲸油作为照明能源，而且还取代了鲸油。它成为未来两个世纪全球权力、地缘政治和影响力竞争的基础。人类到达了一个转折点：旧的财富依赖于贸易和航运，而新的财富则随着铁路和能源而增长。
到 2025 年，我们将见证类似的范式转变。这一次，疯狂的流动是通过硅芯片作为计算能力，而新的“黄金”是刻在区块链上的代码。这些新形式的“黄金”和“石油”正在重新定义我们对生产力和价值储存资产的理解。回顾 2025 年，市场出现了前所未有的波动。特朗普的激进关税迫使全球供应链重新布局，引发通胀大幅反弹。由于地缘政治的不确定性，金价飙升至 4,500 美元以上。今年年初，加密货币市场受到 GENIUS 法案的提振，但在 10 月份却因杠杆解除而遭受痛苦的清算。
宏观动荡之外，围绕AI算力的共识正在迅速形成：“AI卖水者”英伟达10月市值突破5万亿美元里程碑。谷歌、微软和亚马逊今年向人工智能基础设施投入了近 3000 亿美元。 xAI 有望在年底前完成百万个 GPU 集群，这标志着计算的拐点到来。在不到六个月的时间里，马斯克的 xAI 在孟菲斯建成了全球最大的人工智能数据中心，目标是在年底前扩展到 100 万个 GPU。
数字智能时代：下一次工业革命的核心主题
桥水基金 (Bridgewater Associates) 创始人雷·达里奥 (Ray Dalio) 有句名言：“市场就像一台机器，你可以理解它是如何运作的，但你永远无法精确预测它的行为。”尽管宏观环境仍然难以预测，但人工智能无疑是美国股市的主要长期增长引擎。未来十年，人工智能将成为市场机制中最关键的齿轮，影响政府、企业和个人的决策。
关于“人工智能泡沫”的争论持续存在，机构警告估值存在泡沫。摩根士丹利研究部指出，2025 年人工智能投资增长推高了科技股估值，而生产率增长却滞后——这种差异让人想起 20 世纪 90 年代的互联网泡沫。
但现实是明确的：人工智能驱动的生产力革命正在进入有形货币化阶段。人工智能不再只是科技巨头的一个故事；其效率提升和成本优化正在推动非科技行业的盈利能力和生产力。这一进步伴随着惨重的代价——劳动力市场的混乱。人工智能正在迅速取代白领角色，尤其是入门级工作。常规编码、会计、审计、初级咨询和法律工作都是人工智能驱动替代的主要候选者。
随着人工智能应用的深入，医疗、教育和零售领域的失业风险正在上升。在美国投资界，流传着一个黑色笑话：软件工程师可能很快就会像今天的土木工程师。正如埃隆·马斯克警告的那样，人工智能最终可能会取代每个人的工作。尽管如此，这仍然标志着一个新工业时代的到来——“数字智能时代”。
展望 2026 年：人工智能需求将继续加速
人工智能产业投资的四个阶段
随着人工智能浪潮从概念蔓延到全行业采用，市场已经定价了 MAG7（美国七大科技巨头），人工智能的下一次增长将来自哪里？高盛策略师 Ryan Hammond 的“四阶段人工智能投资模型”提供了一个路线图：人工智能投资将通过芯片、基础设施、收入支持和生产力提高来取得进展。
四阶段人工智能投资模型。资料来源：高盛
当前，人工智能行业正在从“基础设施扩张”转向“应用部署”，即从第二阶段转向第三阶段。人工智能基础设施需求激增：
预计到 2030 年，全球数据中心电力需求将增长 165%。
从 2023 年到 2030 年，美国数据中心电力需求将以 15% 的年复合增长率增长，到 2030 年，数据中心占美国电力消耗的份额将从现在的 3% 提高到 8%。
到 2028 年，全球数据中心和硬件累计支出将达到 3 万亿美元。
高盛对美国数据中心电力需求的预测。资料来源：高盛
与此同时，生成式人工智能应用市场正在蓬勃发展，预计到 2032 年将达到 1.3 万亿美元。短期内，培训基础设施将推动 42% 的复合年增长率。从中长期来看，增长将转向法学硕士推理设备、数字广告、专业软件和服务。
彭博社：未来十年生成式人工智能的增长预测。资料来源：彭博社
这篇论文将于 2026 年进行检验。高盛最新的宏观展望称 2026 年是人工智能投资投资回报率的“实现年”，人工智能为 80% 的标准普尔 500 强非科技公司带来了显着的成本降低。这将证明人工智能能否真正在企业资产负债表上从“潜力”转向“绩效”。
在未来 2-3 年中，市场焦点将不仅仅局限于科技巨头，还包括深入研究人工智能基础设施（电力、硬件、数据中心），以及识别更广泛领域中能够成功将人工智能转化为利润增长的公司。
AI 计算是“新石油”，BTC 是“新黄金”
如果说人工智能计算是数字智能时代推动指数级生产力的“新石油”，那么 BTC（比特币）就是“新黄金”，成为价值和结算的终极锚。
人工智能作为一个独立的经济实体，不需要人类银行系统——它只需要能源。 BTC是一个纯粹的“数字能源库”。未来，人工智能将推动经济发展，而比特币则锚定其价值。 BTC的发行由基于能源消耗的工作量证明（PoW）决定，这与人工智能的本质：将电力转化为智能完美契合。
人工智能计算是一种消耗性生产力资产，其成本源于电力，而价值输出则取决于算法效率。 BTC 作为一种去中心化的价值储存手段，将能源货币化，自然地平衡跨时间和空间的全球计算。 AI需要稳定的电力，而BTC挖矿则吸收电网剩余电力。通过“需求响应”，BTC 挖矿稳定了电网：当电力充足时（风能/太阳能峰值），计算会吸收多余的电力；当电力匮乏时（AI 计算峰值），挖矿可以立即关闭，为更高价值的 AI 集群释放能源。
天才法案：稳定币、RWA 的融合，和链上计算
随着 2025 年美国《天才法案》的通过，美元将进行数字化转型——稳定币将作为美元的“链上延伸”受到联邦监管。该法案为链上美国国债注入了万亿美元的流动性池，并为欧盟、英国、新加坡和香港等主要司法管辖区的稳定币监管提供了模型。
该合规框架为 RWA（真实世界资产）市场提供了强大的推动力。受监管的稳定币增加了全球流动性并简化了跨境结算和交易，使RWA的发行和流通变得更加容易。稳定币已成为房地产、债券、艺术品和其他 RWA 链上投资的主要支付方式，支持快速的全球跨境清算。
人工智能计算资产——高成本、稳定回报、重资产——天然契合链上数字化管理的要求，正在被标准化为RWA。 GPU 云计算、AI 推理资源和边缘计算节点利用率都可以通过智能合约进行定价、租赁和衡量效率。这使得计算的租赁、收入共享、转移和抵押能够迁移到链上金融基础设施以进行交易、结算和再融资。链上数据提供实时运营和产量洞察，确保透明度和可验证性。计算供给可以灵活调度，减少重资产模式典型的资金锁定和资源闲置，保证稳定、透明的回报。
更引人注目的是，就像两个世纪前石油的发现催生了华尔街的石油交易平台一样，通过 RWA 标准化的人工智能计算可以作为金融资产进行交易、抵押和杠杆化，从而实现链上融资、交易、租赁和动态定价。这个新的“计算资本市场”将提供更高效的价值转移和无限的应用潜力。
“双重共识”时代的新机遇
随着人工智能完全融入日常生活，计算将成为生产力的共识，而比特币的极端流动性将重新定义价值存储的共识。
控制“生产力”或“资产”端的公司将是未来周期中最有价值的公司。云服务提供商处于“比特币价值储存共识”和“人工智能生产力共识”的交叉点。如果计算是数字经济的高能燃料，那么云服务就是分配计算的智能管道。
全球人工智能云服务市场预测。资料来源：Frost & Sullivan
主要参与者包括微软、亚马逊、谷歌、xAI 和 Meta（被称为“Hyperscalers”）。他们的主要业务是IAAS（基础设施即服务），服务于一般需求。虽然它们的计算池很大，但在高峰需求下资源调度可能效率低下。超大规模企业主导人工智能计算服务的上游，控制大部分市场资源并不断扩展基础设施：
· 微软：启动千亿美元“星际之门”计划，为 OpenAI 模型演进打造百万 GPU 集群。
· 亚马逊 (AWS)：承诺在 15 年内投入 1500 亿美元来部署专有的 Trainium 3 芯片，以降低计算成本和外部供应依赖。
· Google：年度资本支出保持在 80-900 亿美元，利用其 TPU v6 来全球扩展人工智能专用云区域。
· Meta：扎克伯格宣布资本支出持续增长，2025 年指导目标上调至 37-400 亿美元。 Meta 正在通过液冷进行升级，并储备 60 万个 H100 等效 GPU，以构建全球最大的开源 AI 计算池。
· xAI：在孟菲斯建立了世界上最大的超级计算集群 Colossus，目标是 100 万个 GPU，并展示了积极、高效的基础设施交付。
CoreWeave 和 Nebius 等新兴云提供商（称为 NeoCloud）扩展到 IAAS + PAAS（平台即服务）。与巨头通用平台不同，NeoCloud专注于高性能AI训练和推理，针对AI需求提供灵活的租赁选择和专门的调度，响应速度更快，延迟更低。
他们储备顶级 GPU（H100、B100、H200、Blackwell 等），构建高性能 AI 数据中心，预装整机、液体冷却、RDMA 网络和调度软件，并提供按日收费的灵活机器或园区租赁服务，以实现客户快速部署。
CoreWeave 是 NeoCloud 中杰出的领导者。作为 2025 年最热门的科技股之一，CoreWeave 专注于用于人工智能训练和推理的云和 GPU 加速基础设施。计算租赁领域的其他竞争者包括 Nebius、Nscale 和 Crusoe。
与 CoreWeave 和其他 NeoCloud 提供商在美国和欧洲进行重资产集群规模竞争不同，GoodVision AI 提供了另一种全球计算模型——利用智能调度和多用户管理，在算力和基础设施较弱的新兴市场构建快速、低延迟、经济高效的 AI 基础设施，实现计算公平。当巨头们在孟菲斯等地构建百万 GPU 集群进行大型模型训练时，GoodVision AI 在亚洲新兴市场部署模块化推理节点，以解决人工智能应用的“最后一英里”延迟。
重要的是，大多数顶级人工智能计算提供商都有一个共同特征——他们的创始团队和核心架构师都来自加密货币挖矿。从挖矿到AI计算的转变不是一次飞跃，而是核心能力的战略重用。 BTC挖矿和AI高性能计算有着相似的基础——大规模算力获取、高算力集中部署、24/7运行。他们在廉价电源和硬件管理方面的经验现在已成为人工智能热潮中的宝贵资产。
随着人工智能计算需求的飙升，这些提供商自然会重新调整基础设施的用途，从“挖掘价值储存资产（BTC）”到“输出生产性计算（AI）”。随着“双向切换”技术的成熟，BTC有助于平衡跨时间和地域的能源分配。数字智能时代，生产力的“燃料”从石油转向计算，底层价值锚从黄金转向比特币。
区块链技术使计算能够代币化为 RWA 资产，允许可验证的来源、效率和收益记录，以及跨区域/时间的智能合约结算，以降低信用风险和中介成本。这扩大了 DeFi 和跨境计算租赁的用例。例如，边缘计算节点可以通过智能调度和智能合约提供负载和效率的 PoW 验证，使边缘推理计算成为可交易的、有抵押的金融产品，从而创建“链上计算市场”。计算与RWA的融合将丰富链上资产类型，为全球资本市场释放新的流动性。
连接生产力和价值存储：计算货币化的未来
这就是“双重共识”论点的现实验证：BTC锚定了能源的最高价值，而AI则是能源的生产性应用。从这个角度来看，“计算即货币”时代的到来比预期更快、更具颠覆性。随着我们进入数字智能时代，生产力的“燃料”正在从石油转向计算，价值共识的基础资产正在从黄金转向比特币。
今天，我们就像 1859 年宾夕法尼亚州泥泞田野上的旁观者一样，无法想象一台钻头如何开启工业文明的新时代。现在，延伸至全球数据中心的光纤电缆正在悄然构建新时代的动脉。那些早期押注计算和比特币的人将成为新的“石油大亨”，在下一个周期重新定义财富和权力。