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INTERVIEW

Iamai 拆解 AI 產業鏈瓶頸：從 HBM 到光模組，缺電是終極天花板

AI 產業鏈研究者 Iamai 專訪：HBM 與光模組誰先爆發、CPU 需求回歸、ASIC 客製化晶片的「撿芝麻丟西瓜」、遞迴自我改進才是前沿模型正確路線、Token Economics 投資第一性原理、比特幣作為 AGI 時代財富穩定器、太空資料中心散熱商機，AI 投資見頂訊號是能源價格漲到無法負擔。

BY MR. Z · VICTOR

Iamai 拆解 AI 產業鏈瓶頸：從 HBM 到光模組，缺電是終極天花板

在 AI 算力需求以指數級攀升的當下，半導體供應鏈的每一個環節都成為兵家必爭之地。從 HBM（高頻寬記憶體）的短缺、光模組的即將爆發，到電力供應的長期瓶頸，AI 產業鏈正經歷前所未有的結構性變革。

本期 168X 邀請到 AI 產業鏈研究者 Iamai（@iamai_omni），他早在 2023 年 ChatGPT 問世後便重倉 NVIDIA，以「Post-AGI」視角回推當下投資決策。本次對談中，Iamai 從複雜系統理論出發，深入剖析 GPU、HBM、光模組、CPU 各環節的增長係數差異，並分享了他對前沿模型競爭、Token Economics、比特幣在 AGI 時代的角色，以及太空資料中心等前瞻議題的獨到見解。AI 投資的見頂訊號是能源價格飆漲到無法負擔的程度，在此之前，當下仍處於非常早期的階段。

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本文為 168X（@168X_Fortune）節目精華摘要，一個深度連結東方智慧與西方創新的頂級對話平台，聚焦 AI、區塊鏈、機器人、太空科技及生物工程等前沿領域，探索技術、資本與人文智慧將如何重塑人類文明未來。

本文目錄：

從 AlphaGo 到 All-in NVIDIA：Iamai 的投資啟蒙

AI 產業鏈瓶頸全解析：HBM、光模組與電力，誰最缺？

CPU 需求回歸與客製化晶片的「撿芝麻丟西瓜」之辯

前沿模型競爭：遞迴自我改進才是正確路線

Token Economics：AI 投資的第一性原理

美股 AI 牛市走到哪了？見頂訊號與投資組合策略

比特幣在 Post-AGI 時代：財富的穩定器與對沖工具

雲端算力賽道：從礦企轉型看 AI 資料中心的真正門檻

中國存儲能複製光伏奇蹟嗎？長江存儲的天花板在哪裡

太空資料中心與半導體回調：下一個爆發點在哪？

AI 時代生存法則：活得久，你就贏了

一、從 AlphaGo 到 All-in NVIDIA：Iamai 的投資啟蒙

Mr. Z：首先請老師自我介紹一下，你是怎麼踏入 AI 這個領域的？你的 bio 上面寫著 Post-AGI、複雜系統、未來主義者，這些標籤各代表什麼含義？

Iamai：大家好，我主要是做 AI 產業鏈的研究。最早是 2023 年 ChatGPT 出來之後，比較早投資了 NVIDIA，從那以後就一直對整個 AI 產業鏈比較關注。

對我最大的啟發，應該是從 2016 年 AlphaGo 大戰李世乭的時候開始。從那之後我就突然警醒：AI 一定會在未來某個時間點，以指數級的方式遠遠打破所有人的認知。一直到 2022 年底 ChatGPT 出來，我嘗試使用之後非常震驚，那段時間非常狂熱地在看 AI 相關的東西。

當時我突然意識到一個問題：有這樣大的一個趨勢出來，那麼一定存在某種結構性的投資機會。我就注意到了 NVIDIA 這家公司，開始買入，整個美股帳戶幾乎就是 all in 了，然後從那以後一直拉到現在。

我的 bio 上面寫 Post-AGI，是因為我覺得 AGI 這件事是必然會發生的。我做的所有思考和決定，都會從一個 Post-AGI，也就是後 AGI 的時代，回過頭去看當下的各種投資決策。

複雜系統的話，它原本是一門學科，有一整套體系，包括有一本書叫《複雜》，還有一本叫《Gödel, Escher, Bach》（《哥德爾、艾舍爾、巴赫》）。為什麼複雜系統如此重要？因為 AI 之所以這麼強，它的智慧其實是在訓練的過程中湧現（Emergence）出來的，這些都源自於複雜系統的概念。包括整個金融市場本質上也是一個非常大的複雜系統，它的演化過程存在某種程度的計算不可約性（Computational Irreducibility），會變得非常難以預測，但這種不可預測，其實也是它令人著迷的地方。

二、AI 產業鏈瓶頸全解析：HBM、光模組與電力，誰最缺？

Mr. Z：你最近一直在談 GPU、HBM、光模組、電力、資料中心等議題，從這些不同的複雜系統之間，你看到了什麼樣的關係？你覺得現在面臨的最大挑戰或瓶頸是什麼？

Iamai：長期的瓶頸其實是缺電。短期的話瓶頸就很多了，就是各種產業鏈上的摩擦。目前最大的瓶頸應該就是 HBM，也就是高頻寬記憶體（High Bandwidth Memory），然後還有光模組。光模組真正的爆發可能要到明年，就是再晚一些的時候。整個產業鏈上的短缺還是挺多的，但長期來看，就是會缺電。

Mr. Z：你剛說光模組還沒真正爆發，可不可以聊聊光模組這個市場目前的規模，還有你怎麼看它未來的成長？我的理解是光模組大概 2024 年才被 realize 的一個 market，但最近似乎蠻多趨勢在炒，像是 AAOI 或是 LITE 等公司。

Iamai：光模組本質上其實就是我們家電腦上的那根網線，只是它的頻寬更高。一般家裡用的可能是千兆頻寬，也就是 1G，那現在一個光模組通常都是 800G、1.6T，相當於你家千兆頻寬的 800 倍和 1,600 倍。

光模組主要是增加不同機器之間的頻寬互聯。之前為什麼會爆發？因為之前資料中心的計算節點規模還沒有到那種程度，還處於指數增長比較初期的階段，互聯的需求還沒有完全體現出來。隨著 GPU 的出貨量上升，計算節點之間互聯的需求會不斷增加，就會看到光模組需求的爆發。

其實 GPU、存儲、光模組它們都是一起在增長的，但增長的係數會有一些細微的不同，這就導致了我們在市場上看到這三種不同元件的增長趨勢有時間差。存儲的爆發事實上是從去年 10 月份才開始，光模組可能會比存儲稍微再晚一點。

Victor：那光模組缺貨的情況下，接下來會傳導到哪些供應鏈的部分？比如 PCB（印刷電路板）、散熱、水冷等等。

Iamai：你們看我今天發了一篇貼文，就是 GB300 到 Rubin 的架構演變的 BOM 表，其實可以看出一些端倪。目前看來存儲上的需求爆發還是最明確的，光模組跟 NVLink 和 Network Chips 比較相關，但它的增速只有大概 120%，而記憶體上的需求增速有 400%。所以從投資角度來看，在存儲上的投資可能更容易拿到大結果。不過光模組可能更多體現在資料中心整體層面，機架和機架之間，那張 BOM 表可能沒有完全體現出來。

Victor：所以大肉還是會在 HBM 上面？

Iamai：是的。

Mr. Z：什麼導致光模組跟存儲的增長係數不一樣？關鍵因素是什麼？

Iamai：從比較宏觀的角度來看，其實就是使用者需求。尤其是最近 Agentic 的 Workload 爆發，讓存儲的需求爆發，因為使用者的上下文越來越大，需要處理的內容也越來越多，所以 KV Cache 需要的量會越來越大。

光模組爆發，則是因為資料中心在機架（Rack）和機架之間的跨機架遠距離通訊需求不斷增加。我們在一個機架裡面所堆積的 GPU 計算密度，目前是存在上限的，因為散熱不可能無限堆疊，只能透過擴展機架的方式去分散。所以光模組本質上是連線分散式系統的一個關鍵元件。

隨著 AI 應用的發展，訓練到了 Scaling Law 的一個相對增長緩慢的區間，我們對推理需求的爆發就會讓存儲和光模組的需求跟著爆發，包括後面 CPU 的需求其實也在開始慢慢顯現出來了。

三、CPU 需求回歸與客製化晶片的「撿芝麻丟西瓜」之辯

Mr. Z：像 Lisa Su（蘇姿豐）也在說，AI 資料中心是未來大家需要 build up 的東西，所以以後不再只是 GPU 的天下，CPU 又回來了。對於 AMD 在 CPU 這塊的佈局，老師你怎麼看？

Iamai：核心還是 Agentic 的一些工作對 CPU 的需求開始上升。我之前有跟朋友討論過這件事，從我們本地去跑 Claude Code 來看，多工的時候 CPU 好像不是特別大的瓶頸。但在資料中心層面，因為 Agentic 工作的多樣性和複雜性，使用者可能需要大量的非神經網路的計算，會有更多模擬類計算，那些邏輯計算需要去處理 AI 和真實世界之間的邏輯關係。

Victor：IC 設計這個賽道，你有發文說 ASIC 客製化晶片是「自嗨」，你怎麼看？像台股這邊聯發科接到 Google 的 TPU 訂單，股價衝得非常猛，這個客製化晶片賽道你怎麼看？

Iamai：客製化晶片一定有它存在的價值，只是很多人認為客製化晶片就不需要 GPU 了，這個觀點可能不太正確。尤其是對那些初創公司而言，像 Midjourney 的創始人花了一年時間在 TPU 上做適配，但最後回過頭會發現，把時間花在 NVIDIA 上投入產出率可能更高。

除非你非常明確知道自己的需求是什麼，可以很定向地去客製化你的 ASIC，把成本降下來。但問題是這個成本對初創公司是否合適？加上現在整個 AI 的發展速度非常快，如果你把精力和時間花在那些上面，是不是就是撿了芝麻丟了西瓜？

四、前沿模型競爭：遞迴自我改進才是正確路線

Victor：昨天有個訊息說 OpenAI 的 Karpathy 跳槽到 Anthropic，你覺得這些模型之間的競爭之後會怎麼走？也會怎麼樣影響到硬體供應鏈？

Iamai：目前最強的應該是 Claude Code、Opus 和 Claude，他們在工作場景和 Coding 上的能力還是最強的。GPT-5.5 在這方面其實也不差了，前沿實驗室之間的追趕還是挺緊的。

但我感覺尤其是 Google，前幾天發的新模型好像評價不是很好。它的速度雖然是 GPT-5.5 的好幾倍，但實際體驗上感知並不是很好。我覺得 Google 的方向可能有點問題，他們想做多模態模型，能夠 any-to-any 地將使用者的輸入和輸出做掛鉤。包括 xAI 的方向其實也有點走歪了。

我覺得前沿模型最核心、最關鍵的就是長程任務的一致性（Long-horizon Task Consistency）。你所有事情應該都圍繞這個去做，而不是去追求什麼多模態。你的長程任務一致性一旦能夠完成，AI 就能實現遞迴式的自我改進（Recursive Self-Improvement），你的研發成本就會大幅下降，不需要那麼多 AI 研究員。你只需要設定一個足夠清晰的目標，一個遞迴自我改進的系統就可以自動去實現那個目標。

這也是為什麼 Claude 那麼強，他們在這個方向看得非常準。其他很多前沿 AI 實驗室都被市場給誤導了，沒有走到正確的方向，所以他們打不過 Claude。包括為什麼 Karpathy 要去 Anthropic？因為他之前做了一個 AutoResearch，就是遞迴自我改進的系統。我覺得這釋放了一個非常顯著的訊號：Claude 他們走的路就是對的。

五、Token Economics：AI 投資的第一性原理

Mr. Z：所以這些前沿大模型，說來說去都是在看 Token。我們最近很常講 Token Economics，這個到底跟什麼東西最相關？是 GPU 的 Utilization、KV Cache，還是 Token 的延遲？哪個指標最關鍵？

Iamai：Token 本質上就是，我投入多少錢，能回報多少錢。最簡單的模型就是，我在 AI 這個方向上投一塊錢，能不能賺回兩塊錢？只有投一塊得兩塊，你才能夠實現遞迴式的自我改進系統，不然就是純粹的賠錢。你追求經濟性，就是要追求一分錢投入、最終能產出兩分錢的回報。這樣整個 AI 的遊戲才能玩得下去，不然你怎麼折騰都是錯的。

Mr. Z：所以這是未來我們投資標的最重要的指標？那傳統晶片的 Benchmark 還重要嗎？

Iamai：我覺得那個東西不重要。最核心的還是你處理一個長期任務的能力，這個任務可能未必很難，但它需要長期堅持，而且在執行的過程中能夠保持一定的一致性。

很簡單的例子就是投資，其實是非常講究長期目標一致性的事情。為什麼巴菲特和芒格他們的長期回報那麼高？就是因為他們一直在執行價值投資的概念。能夠長期去執行其實是非常難的事情，你作為一個理性人在市場中運作的時候，會看到各種各樣的噪音、各種聲音去打擾你。但如果你抓住內在的核心去做事情，這種一致性是需要一種天賦的。

六、美股 AI 牛市走到哪了？見頂訊號與投資組合策略

Mr. Z：你覺得現在整個市場環境是牛是熊？美股的 AI Trade 已經走到哪個階段了？

Iamai：從交易來說，目前肯定存在區域性板塊過熱的情況。像存儲前段時間肯定過熱了，這兩天不是又在回調嗎？光模組也是，幾個月之間漲了 10 倍，那肯定是過熱了，階段性調整是必然的。但從未來的角度思考，當下依然是非常早期的階段，因為未來對計算的需求實際上沒有任何上限。

Mr. Z：你覺得這波 AI 大牛市從 2023 年到現在，我們到底在哪個階段？Bubble 快要破了嗎？還是我們處於一個見頂訊號？

Iamai：我很難看到見頂的訊號。我有一個非常明確的見頂訊號：當能源的價格漲到無法負擔的程度，那它一定就是階段頂了。比如電價出現跳漲，完全滿足不了需求，民用電也開始完全不夠用了，所有的電全部都要去滿足 AI 資料中心需求，而且資料中心還經常斷電、不夠用。那種情況一定是泡沫了，所有投資都應該停下來。

Mr. Z：如果以投資組合管理的角度，你會怎麼分配各個板塊的比重？光模組、電力、GPU、CPU 廠商，你怎麼排序？

Iamai：我目前比較大的倉位可能還是在 NVIDIA 上，因為它未來增長的確定性是最高的。如果你想小範圍博取高收益，可能就去看存儲、光模組、CPU 這些。其實現在也很簡單：只要那些標的跌到 5 日均線、14 日均線附近，如果你沒有倉位，在均線附近加點倉，其實是比較好的選擇。因為這些東西有一個內在增長率，通常沿著周線或月線去增長。什麼時候過熱呢？當你的價格偏離它內在增長曲線太多的時候，曲率太高的時候，那就是泡沫，那時候可能需要考慮減倉或做一些防禦性操作。

Mr. Z：你的防禦性操作會是什麼？買黃金還是國債？

Iamai：都可以吧。黃金這個東西，我個人不是太喜歡，因為它沒有什麼生產性。買黃金本質上跟比特幣沒有太大的區別，只是央行對它的認同度更高一點，但它的價值還是大多建立在人們之間的共識上。作為避險的話，可能一般就直接持有現金，等它在均線附近完成調整的時候再去加倉。

七、比特幣在 Post-AGI 時代：財富的穩定器與對沖工具

Mr. Z：你提到比特幣，這很符合我們 168X 最近提出的「三駕馬車」投資理論。AI 時代以算力為首，不管投資股票還是比特幣，其實都是把自己跟算力綁在一起。你怎麼看比特幣的後市？

Iamai：在一個後 AGI 時代，比特幣的價值可能會越來越大。為什麼有些人會把比特幣看到一顆漲到 1,000 萬美金？如果比特幣能漲到那個價位，必然意味著當時整個世界的財富已經到達了一個非常天量的水平。

它為什麼能到達那個水平？我認為很有可能是經過 AI 的發展去推動的。因為人的智力和能力其實存在一定的上限，你看今天 GPT-5.5 解決了一個存在 80 年的數學問題，將兩個完全不同領域的數學放到一起去結合，解開了那個問題。這篇論文是可以直接上數學頂刊的。

碳基生物有自身的侷限性，導致我們在推動經濟往上走的時候已經到了瓶頸，下一個階段可能就是 AI 來驅動。當 AI 驅動整個社會財富到一定規模的時候，你必然需要某些東西來承載這些財富。不然的話，這些財富要麼被通膨稀釋，要麼只能再投回產業上，但那樣又會導致波動太大、引發經濟動盪。

比特幣可能就是作為這樣一個角色：一個穩定器。甚至某種程度上，比特幣是去對沖一些極端風險，比如 AI 失控的風險。未來 AI 會越來越強，掌握整個世界的經濟命脈也是大機率的事情。那人如何跟 AI 去 Argue，如何獲得我們自己的主權？比特幣可能是一個比較好的選擇。

Victor：所以比特幣不只是美元法幣體系的對沖，它也可以作為 AI 時代的一種對沖？你怎麼看這樣的對沖組合？

Iamai：這種對沖某種程度上是需要的。AI 確實發展很快，如果你 all in AI 的話，需要承受非常大的波動，這種波動可能對心理健康不是很好。讓你的資產多樣化一些，你可能更容易長期做這件事。

Victor：你前幾天有發文說，一些高頻量化商在加密市場裡做高頻抽水，將流動性轉移到半導體，建議大家把交易所的 BTC 提出來放到自己的錢包裡。你是怎麼觀察到這個現象的？

Iamai：因為我之前跟朋友一起開發加密的量化策略，我們觀察到，包括去年之前整個加密的流動性還是很好的，但從去年有一波崩盤之後，很明顯整個加密的流動性就變得非常糟糕。可能持續有比我們更好的機構、更好的策略在不斷從裡面抽走流動性。所以你 BTC 的 Holder，你不要向整個市場提供流動性，把它存儲好。

八、雲端算力賽道：從礦企轉型看 AI 資料中心的真正門檻

Victor：老師對雲端算力這個賽道怎麼看？比如像 Oracle 這樣積極投入 CapEx 擴建 AI 資料中心的公司。

Iamai：雲端算力方面，我之前一直比較看好 IREN，因為他們在物理世界的執行力非常強。可能是從比特幣礦場轉過來的，他們提前鎖定了大量的電力訂單。但後來我又逐漸意識到，像 CoreWeave（CRWV）和 Nebius（NBIS）這些公司的價值可能被我低估了。

為什麼我的思路會轉變？因為 xAI，他能夠在 20 天之內建 10 萬個 GPU，為什麼其他團隊做不到？包括為什麼 xAI 的算力可以比較好地賣給 Anthropic，但像 IREN 好像就很難做到？

我覺得 IREN 這個角色可能偏向於擅長做那些土建工作，但 AI 推理需要非常複雜的冷卻系統，跟比特幣挖礦的可能不太一樣。包括 AI 資料中心內部的網路和管理，複雜性遠遠高過比特幣挖礦。

我前段時間看到 Jane Street（量化公司，去年賺了大概四五百億美金）展示他們的資料中心，可以看到他們用了 NVIDIA 的 Blackwell，每一台 Blackwell 機架配套的冷卻系統非常大。你看起來就那麼一個機架，但配套的冷卻、供電、網路交換機那些東西，其實是非常繁雜的一整套系統。你建一個資料中心的外殼很容易，但把裡面的機器弄好、讓它穩定執行，這件事更難。

Victor：你覺得像 IREN 這種從比特幣挖礦轉型到 AI 雲端運算的公司，跟原本就做資料中心的公司，差異主要在哪裡？

Iamai：我覺得差異主要體現在對 AI 的理解上。像 CoreWeave 的團隊，他們 AI 相關的研發人員可能多一些。IREN 前段時間也收購了一家做 AI 推理的公司來強化這方面的能力。我覺得後面那些礦企要轉型的話，也需要強化這方面的能力。

九、中國存儲能複製光伏奇蹟嗎？長江存儲的天花板在哪裡

Victor：中國這邊的存儲，像長江存儲近期也準備上市。你之前發文說中國準備像「幹掉光伏一樣幹掉存儲，把 Token 價格打到白菜價」。你覺得這很有可能發生嗎？中國存儲的競爭力怎麼樣？

Iamai：中國產能非常強，其他國家可能限制存儲產量的東西在中國這邊不存在。中國不缺電，也不缺建設能力，整個上下游配套可以配合得天衣無縫。但唯獨可能在後期光刻機的數量上不一定跟得上，那可能就是它的上限。

我說能像光伏一樣幹掉存儲，可能只是一種願景。光伏之所以能不斷加產能，是因為光伏片已經本質上非常商品化了，太陽能轉換效率存在一個上限。但存儲雖然也是商品，它分不同層次：最高階的存儲是 HBM，而且 HBM 又分 HBM2、HBM3、HBM3e、HBM4，還可以再往上堆疊。GPU 這邊對高頻寬記憶體的需求是越快越多越好，它不像光伏那樣，一塊地鋪完光伏很多年都不需要動。存儲往上堆疊的上限會非常高，光伏最終產能一定會過剩，但存儲不一定。

而且光伏還有晝夜光照的問題，白天發電晚上不發電，這種波動對電網衝擊比較大，需要配大量的儲能。除非你把光伏打到太空，那太空又是另外一個話題了。

十、太空資料中心與半導體回調：下一個爆發點在哪？

Victor：講到太空，你對太空資料中心這個賽道怎麼看？像 SpaceX 最近準備要上市，太空板塊會爆發嗎？有沒有推薦可以關注的細分賽道？

Iamai：太空在未來某個時間一定會爆發。如果我們在地球表面不斷建資料中心，最終一定會遇到很多問題：近期的審批、法規流程，電能供給的制約。所以資料中心必然要往太空走。

隨著 Starship 成功，太空的發射成本降下來，太空 AI 資料中心的可行性會越來越高。太空資料中心有一個很大的問題是散熱，我覺得等到快爆發的時候，去佈局一些太空散熱的股票可能是比較好的選擇。最近我在關注一家叫 CPSH 的公司，一家非常小的公司，還在研究中。因為太空散熱目前還看不到一個比較確定的解決方案，但這個問題將來一定會出現。包括太空資料中心也需要大量的通訊需求，這個通訊其實是雷射通訊（Laser Communication）需求，跟現在的光通訊某種程度上可以銜接起來。

Victor：最近社群上也在討論半導體回調，對年初殺估值殺了很多的軟體股是利多。你覺得軟體公司近期有機會捲土重來嗎？還是未來主線還是在硬體供應鏈？

Iamai：我覺得整個約束還是集中在物理世界這個層面。軟體層面的約束相對沒那麼強。當然軟體裡也有好公司，只是從機會成本角度來看，可能還是先去解決物理世界的約束，再去看軟體的，可能會更好一些、更容易看得見。

十一、AI 時代生存法則：活得久，你就贏了

Victor：你覺得在 AI 時代，我們一般人或白領，可以怎麼面對這個時代？應該更熟悉地運用 AI 工具，還是參與硬體供應鏈？怎麼讓自己處於一個比較有利的位置？

Iamai：可以多學習使用 AI 吧。AI 的協作能力一定是非常重要的，它可以大幅提升你的生產力，幫你完成更多事情、解決更多問題。另一方面，某種程度上也需要持有一些相關標的，確保你能在未來的趨勢中分得一些利益。這兩件事情可以都做，而且不衝突。

Victor：你主頁上有自己做了一個資料面板 k2ai.dev，可不可以分享你是怎麼構建這個產品的？怎麼用 AI 去打造自己的產品和持續現金流？

Iamai：這是一個我的小產品。因為我本身比較多地去追蹤整個 AI 產業，會發現 AI 產業其實比半導體產業鏈還要複雜：光模組可能這兩年才開始興起，還有功率半導體、散熱等非常多的子領域。追蹤這樣龐大的產業鏈會很複雜、很麻煩。

所以我就想做一個產品，能透過視覺化的方式比較直觀地看到整個產業鏈的瓶頸在哪裡。當我知道瓶頸在哪裡之後，可能更有利於我長期持有手上的資產，知道它現在發展到什麼階段、未來的趨勢是什麼樣子，就更容易長期持有，避免一些短期情緒化的交易。還是基於資料驅動。

基本上就是用 Codex 去做的。最核心的是解決資料來源的問題，像長橋等券商都提供了 API，直接把文件給 Codex，讓它去接入，再根據你的需求讓它幫你客製化面板的功能就好了。

Mr. Z：我比較好奇，有了 AI 之後生產力爆棚，會不會造成一種狀況：以後有 Universal Basic Income，就像馬斯克講的錢已經不重要了？在這個狀況之下，我們該怎麼重新衡量生產力以及資本之間的關係？

Iamai：某種程度上，AI 的發展後期可能會從某種程度上消滅資本主義。AI 一旦實現 ASI（Artificial Super Intelligence）、AGI 之後，它可以進入整個人類社會的經濟系統，從一個非常宏觀的角度去調控全世界經濟。你其實不太需要那些所謂的投資人去找什麼 Alpha，AI 能一眼看透整個社會當前的瓶頸在哪裡，然後它就直接去做了。

Mr. Z：所以真正的未來財富，是取得調動 AI 算力、能源、機器人這些資源的優先權？

Iamai：在某個階段這非常重要，但過了那個階段可能也不重要了。在 AI 實現遞迴自我改進之前，這些還有用。一旦 AI 能完全遞迴自我改進，有時候我自己也會有那種迷茫：一旦超過某個節點之後，你所謂掌握的那些資源和權限，可能就也會變得不重要。

最核心還是看你需要什麼。我之前做過一次測算：如果我們未來真的實現卡爾達肖夫（Kardashev）那種級別的文明，幾乎世界上每個人都可以擁有豪車、遊艇和豪宅。那個時候你所掌握的資本，它的意義是什麼？

Victor：最後，老師對觀眾有沒有一些想分享的話？不管在投資、人生或生存上。

Iamai：我覺得最好就是儘可能活得久吧。因為只要你能活得久，你就更有可能去看到那個奇點（Singularity）到來的時候。那個時候你可能什麼都不需要，你只是在那裡，然後你就能擁有一切。

Mr. Z：所以基本上 AI 時代，你怎麼搞都比不過算力、比不過 AI，但唯一能做的就是早睡早起、吃飽睡好？

Iamai：對，每天開開心心，你不管怎樣最後都不虧。反正把自己的身體顧好。

Victor：好，今天非常感謝 Iamai 老師來我們的 168X Space。老師有沒有推薦一些推上的朋友，建議我們之後也可以邀請過來分享的？

Mr. Z：好，非常感謝 Iamai 老師。歡迎大家繼續關注 168X 和 Iamai 老師！

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168X 是一個深度連結東方智慧與西方創新的頂尖對話平台，致力於探索科技、資本與人文智慧將如何重塑人類文明未來。節目聚焦於 AI、區塊鏈、機器人、太空科技及生物工程等前沿領域，與全球領袖和思想建構者展開對話，以獨特的東西雙軌視角，揭示未來財富與創新的核心動力。節目由 ex-banker Mr. Z 與研究員 Victor 主持。

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