a16z 最新圖表顯示，ETF 主題從清潔能源轉向 AI、核能與太空；資料中心為藍領工人提供高達 50% 的薪資溢價；AI Agent 的 token 消耗是人類的 5 倍，正侵蝕傳統自動化工具。資本與勞動力正從「位元」流向「原子」。
（前情提要：a16z 捲入反壟斷調查：合夥人同時坐鎮 Databricks、Fivetran 競業董事會）
（背景補充：SEC 發布「Reg Crypto」規則草案：代幣募資界線明朗，60 天意見期開跑）
a16z 本週發布的「Charts of the Week」揭露，美國經濟的資本與勞動力正經歷一場從「位元」到「原子」的結構性轉向。ETF 主題在六年內從清潔能源、醫療換血為 AI、核能與太空；資料中心為藍領工人開出高於市場 50% 的時薪；AI Agent 的 token 消耗量是人類的 5 倍，並開始蠶食 Zapier 等傳統自動化工具。這三股力量，正重塑投資與就業的版圖。
ETF 在公開市場的影響力持續擴大，對散戶尤其如此。除了主題型 ETF，還有主動與被動 ETF、指數追蹤 ETF、信用 ETF，五花八門，槓桿程度也各不相同。ETF 之所以快速成長，離不開低費率、低門檻、更易分發，以及出色的行銷（當然也離不開整體散戶參與度的提升）。
據 Citadel 的資料，ETF 淨流入正奔向史上最強勁的一年，其中 7 月更是創下了歷史新高。
ETF 最擅長的就是緊抓當下熱門主題。「哦，你覺得機器人是下一個大機會？我們正好有一檔相關的 ETF。你想搭上儲存晶片的火箭？那你一定會愛上 DRAM 的味道。想要更刺激的體驗，不妨試試我們最新推出的光子學產品 PHOX，和它很搭。」
這現象值得玩味，但更關鍵的是：ETF 的「主題」在相對短的時間內，已經輪動到了何種程度——
2020 年，前五大主題還包括清潔能源、新興市場科技和醫療。到了 2026 年，主題故事徹底改寫：AI、核能、太空、國防與基建佔據了排行榜。
對資本密集的「原子重於位元」產業來說，這堪稱一場 ETF 的總攻。至於結局如何，圖表無法預言，但不得不說，2026 年確實比從前精彩得多。
投資人樂於將資料中心納入 ETF，但不知為何，他們越來越不樂意在自家附近看到資料中心。
我不打算過早摻和這場爭論（至少現在還不會）。只想說一句：無論你喜不喜歡，資料中心在經濟層面上都是件大事，在某些情況下，甚至是當地最重要的一件事。
ETF 主題大風吹：從綠能醫療到 AI 核武
對於真正在建設資料中心的那些州而言，這項建設佔到了全部非住宅類建築支出的相當大一塊：
新墨西哥和懷俄明其實沒建多少——在建容量不足 3 吉瓦——但因為這兩個州本來也沒什麼建設活動，資料中心就佔了私人非住宅建築支出的約 60%（！）。即便對賓州這樣大得多的州，區區約 3 吉瓦的資料中心也接近非住宅支出的 30%。相比之下，德州在建容量大得多，但也只佔總支出的 10%，雖已相當可觀，卻遠不如 60% 那般驚人。
無論如何，無論你如何看待資料中心，一個事實不會改變：它們是當下經濟中最重要（即便不是最重要）的脈衝之一。
富國銀行（Wells Fargo）試著梳理了與資料中心（無論已投運還是在建）相伴而來的「顯著經濟效益」：
自 2024 年以來，對那些已有資料中心投運的縣而言，各項指標一律更好：住房更多、房價更高、失業率更低、就業增長更快。而對那些正在建設資料中心的縣，就業狀況確實更好，但新房建設的回落更明顯，房價漲幅也沒那麼高。
公平地說，這裡的因果並不清晰。大量既有（及新建）資料中心位於維吉尼亞州勞登縣——全美最富裕的縣之一。同樣，許多新建資料中心在德州，而該州在 2024 年之前經歷了歷史性的住宅建設（與房價上漲），所以住房的回落是從一個高得多的基數上開始的。
但回到上面的論點：建設資料中心幾乎必然對就業有利。除了正在被創造出來的成百上千個安全帽崗位，資料中心給出的薪水也遠比同類僱主優厚：
據 Indeed 的資料，資料中心提供的工資溢價最高可達 64%（設施經理），即便最低的電氣工程師也有 10% 的溢價。
資料中心讓技術勞工迎來好日子。達拉斯聯儲（Dallas Fed）一份報告中的近期評論點出了要害：
資料中心成藍領金礦：時薪溢價 50%
一家重型工業建築承包商表示：「我們一直給熟練混凝土工人開出自認為很有競爭力的工資，每小時 28—32 美元。而資料中心開出的價是每小時 45 美元，外加每天 150 美元的補貼。」
對資料中心的混凝土工人而言，這是約 50% 的工資溢價——一種足以改變生活的加薪。
ADP 的資料講了類似的故事。如果看換工作者的工資溢價——這通常是對「需求在哪裡火熱」的代理指標，因為要誘導一個人跳槽，必然需要漲薪——那麼資料中心相關類別的溢價簡直在「爆炒」：
建築、製造以及自然資源/採礦業的換工作工資增長，比留任者高出 6—9.5 個百分點。這一跳槽溢價遠高於其他任何產業。
再次強調，這裡的重點不是為資料中心寫一份蓋棺定論的辯護詞。重點是想指出：對資料中心說「不」，幾乎必然意味著對藍領工人更高的工資說「不」（以及周邊最可觀的一輪投資脈衝）。
如果你覺得最近搭 Uber 更貴了，那高機率是因為——它確實更貴了，至少 Gridwise Analytics 的資料是這麼說的。
自 2024 年以來，Uber 的平均和中位票價都上漲了約 20%（而且似乎還在繼續攀升）：
值得注意的是，這段時間裡漲價的只有 Uber——Lyft 的中位和平均車費反而比 2024 年初略便宜（整體比 Uber 低約 24%），儘管近期也在上漲。
漲價的一大來源似乎是平台費用的攀升，尤其是 Uber：
Uber 漲價 20% 的真相：平台費是元兇
Uber 的平台費用過去一年多持續走高（中位費用在 10 月明顯跳升），而 Lyft 的平台費用在經歷一段大幅下滑後才剛剛開始上漲。
這對 Uber 好，對 Lyft 也好。
公平地說，受益的不只是兩家平台——Uber/Lyft 的司機同樣分到了一杯羹：
每次行程的平均司機毛收入自 2024 年以來也在持續上升，近期更是創下歷史新高。
長期來看，更高的網約車價格是否會對需求形成向下壓力，尚待觀察；但眼下，車費越來越貴，而收益正流向平台與司機兩端。
另一個有趣的旁註是：儘管整體招聘市場依舊疲軟，但除了更多人開始自己創業，也有更多人投身「零工」——想必部分是被上漲的收入所吸引。
不過，雖然網約車零工越來越流行，它遠非增長最快的那種零工。零工領域最火熱的新事物毫無疑問是「社交電商」，即社交媒體時代的 QVC：
在美銀（BofA）的客戶帳戶中，除度假租賃外，各類零工都有所增長，而社交電商的增幅超過 30%，遠超其他任何類別——儘管基數更小。
社交電商究竟為何爆發，誰也說不準。或許是媒介消費從電視轉向社交，疊加更廣泛的電商繁榮；也很可能是 AI 降低了營運一家社交媒體版 QVC 的其他各個環節的成本，讓社交電商對更多人而言成為一門更可持續的營生。又或者，只是 Instagram 的廣告定向太精準，讓人難以抗拒。再或者，以上皆是。
AI Agent 崛起：token 消耗是人類 5 倍
圖表此前曾觀察到：儘管 AI 需求整體在上升，但增長遠非正態分布。中位使用者與重度使用者之間的使用量存在巨大分化，而 OpenAI（OAI）近期的一些資料表明，這一分化還在進一步擴大。
典型企業的輸出 token 大致翻了一倍，但頭部 10% 的企業正越拉越遠：
跨所有產業，典型企業與頭部 10% 企業之間的 token 產出差距約為 8 倍，後者自 2025 年 4 月以來產出增長了逾 17 倍。在部分特定產業，差距更大——資訊（即科技）產業接近 12 倍，其中頭部 10% 企業的 token 產出是一年多前的 32.5 倍。
意料之中，重度使用者之所以生成更多 token，並不是在和 AI 伴侶閒聊。他們大半已經超越了聊天，邁向更先進的 AI 工具：
頭部 10% 企業對外掛與 Skills 的採用率，分別是典型企業的約 2 倍和 6 倍，儘管即便是重度使用者，距離 OAI 內部的採用水平也還有很長的路要走。
不過有趣的是，近期科技並非採用更強力工具增長最快的領域。若用 Codex 採用率來衡量使用成熟度，那麼知識工作者的整體成熟度都在提升，但沒有哪個群體比法律人士更突出：
法律從業者的 Codex 採用率自 2026 年 2 月以來暴增了 108 倍。至於這其中有幾分是更廣義的 Codex 推廣所驅動，尚可商榷，但無論如何，法律都脫穎而出。
這種向更複雜 AI 採用的轉向，帶來的另一層含義是：它正在劇烈改變 token 消耗的增長與構成。
儘管真正部署了完整 Agent 的 AI 採用者只佔很小一部分，但 Agent 卻貢獻了 token 的龐大份額：
自動化工具警訊：Zapier 流量兩位數下滑
據 OpenRouter（及圖表作者 Peter Walker）的資料，Agent 使用的 token 幾乎是人類的 5 倍，且 Agent 用量自 2 月以來增長了約 14 倍。
Agent 消耗的 token 量遠超人類，使用方式也截然不同。Agent 在快取 token 上做的工作，遠比人類多：
同樣據 OpenRouter，超過 85% 的 Agent token 消耗來自快取的提示詞——而快取 token 幾乎構成了 token 用量相對增長的全部。
原因相當直白：人類傾向於「提問—回答」式的對話，而 Agent 被設計成朝向一個目標反覆迭代。初始提示詞包含了 token 密集的「預填充」（即圍繞目標的核心上下文，無論是政策流程、程式碼規範等），隨後 Agent 開始增量地讀寫——隨著它朝著最終結果推進，逐步向快取中新增內容。
快取 token 遠比預填充便宜——這是好事，讓 Agent 的經濟賬愈發可行——但（按其定義）也極其消耗記憶體。你現在明白，為何高頻寬記憶體尤其炙手可熱——所有那些忙碌工作的 Agent（無需在每個週期推倒重來）都需要記憶體來「開火」。而儘管整體發展仍極早期，Agent 正在迅猛增殖。
Agent 可能引發值得關注的連鎖效應：它可能正在削弱對傳統自動化與工作流工具的需求。
據 Similarweb 的資料，除 Gumloop 之外，流向自動化工具網站的流量正持續下滑：
N8N、Zapier 和 Make 都早於 LLM 出現，儘管它們主導著整個自動化板塊（按訪問量計），但各自在滾動 12 週維度上都出現了兩位數下滑。相比之下，Gumloop 於 2023 年作為「AI 原生的 Agent 構建器」推出，是唯一一個仍在獲勢的自動化平台（據 Similarweb）。
現在斷言 Zapier 等工具將被淘汰仍嫌太早——畢竟它們手裡也有 AI——但 Agent 才剛剛登場，卻已經開始以實質性的方式改變格局。
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