a16z 前合夥人 Benedict Evans 指出，生成式 AI 正引發科技行業又一次十至十五年的平台大遷移，但其最終形態仍充滿未知。他借 1956 年美國國會自動化報告提醒：當技術真正落地，它會悄然變成基礎設施，不再被稱為「AI」。本文源自華爾街見聞所著文章，由 Foresight News 整理、編譯及撰稿。
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AI 正在吞噬世界，而我們連它的樣子都還沒看清。
在最新發布的《AI eats the world》報告中，知名科技分析師、a16z 前合夥人 Benedict Evans 給出了一個足以攪動整個科技世界的判斷：生成式人工智慧正引發科技產業每十至十五年一次的平台大遷移，而我們仍不知道它最終將走向何方。
Evans 指出,從大型主機到 PC,從網路到智慧型手機,科技行業的基本盤每隔十多年就會被徹底改寫,而 2022 年 ChatGPT 的橫空出世,很可能就是下一次「十五年之變」的起點。
全球科技巨頭正湧入一場史無前例的投資競賽。微軟、亞馬遜 AWS、Google、Meta 四家公司的 2025 年資本支出預計將達到 4,000 億美元 —— 這一數字超過了全球電信行業全年約 3,000 億美元的投資規模。
「低估 AI 的風險遠遠大於投資過度的風險,」微軟執行長 Sundar Pichai 在報告中被引用的一句話,道出了行業焦慮的本質。
報告還引用 1956 年美國國會自動化報告和電梯操作員崗位消失的案例提醒:當技術真正落地,它會悄然變成基礎設施,不再被稱為「AI」。
又一次十五年之變:平台轉移的歷史規律
Evans 在報告中指出,科技產業大約每十到十五年就會經歷一次平台轉移,從大型主機到個人電腦,從全球資訊網到智慧型手機,每一次轉移都重塑了整個行業格局。微軟的案例印證了這種轉移的殘酷性:該公司曾在個人電腦時代擁有接近 100% 的作業系統市場份額,但當重心轉向智慧型手機時幾乎變得無關緊要。
數據顯示,微軟作業系統在全球電腦銷售中的份額從 2010 年前後的高點急劇下滑,到 2025 年已降至不足 20%。類似地,在個人電腦市場早期占據主導地位的蘋果也曾被 IBM 相容機邊緣化。Evans 強調,早期領導者往往會消失,這似乎是平台轉移的鐵律。
但三年過去,對這次轉移的形態依然所知甚少。Evans 列舉了網路早期和行動網路早期那些失敗的想法,如美國線上 (AOL)、雅虎入口網站、Flash 外掛程式等。如今輪到生成式 AI,各種可能性同樣令人眼花撩亂:瀏覽器形態、智能代理形態、語音互動還是某種全新的使用者介面範式,沒有人真正知道答案。
史無前例的投資狂潮:4,000 億美元的豪賭
科技巨頭正以前所未有的規模投資 AI 基礎設施。2025 年微軟、AWS、Google、Meta 四家公司資本支出預計達 4,000 億美元,相比之下全球電信業年度投資約為 3,000 億美元。
更值得注意的是,這一 2025 年的增長計畫幾乎在年內翻了一番。
美國數據中心建設正在超越辦公大樓建設規模,成為新的投資週期驅動力。NVIDIA 因無法跟上需求而面臨供應瓶頸,其季度收入已超越 Intel 多年的累積。台積電同樣無法或不願足夠快速地擴張產能以滿足 NVIDIA 的訂單需求。
根據施耐德電氣的行業調查,美國數據中心建設的主要限制因素是公用電力供應,其次是晶片取得和光纖接入。美國電力需求增長約為 2%,而 AI 可能額外增加 1% 的需求,這在中國不是問題,但在美國卻難以快速建設。
模型趨同:護城河消失,AI 可能正在「商品化」
儘管投資巨大,頂級大語言模型在基準測試上的差距正在縮小至個位數百分比。Evans 警告稱:
如果模型性能高度趨同,這意味著大模型可能正在變成「商品」,價值捕獲將重新洗牌。
在最通用的基準測試中,領先者之間的差距已經非常接近,模型領導地位每週都在變化。這表明模型可能正在成為商品,特別是對於通用用途而言。
Evans 指出,經過三年發展,科學和工程方面有了更多進展,但在市場形態方面仍缺乏清晰認知。雖然模型仍在改進,出現了更多模型、中國廠商參與、開源專案和新技術縮寫詞,但護城河並不明顯。
在他看來,AI 公司必須在算力規模、垂直數據、產品體驗或分發渠道上重新尋找護城河。
用戶參與度困境:ChatGPT 的 8 億週活不能掩蓋真實黏性不足
儘管 ChatGPT 聲稱擁有 8 億週活躍用戶,但用戶參與度數據描繪出不同圖景。多項調查顯示,僅約 10% 的美國用戶每日使用 AI 聊天機器人,大多數人仍處於偶爾嘗試階段。
Deloitte 的調查數據顯示,遠比每日使用 AI 聊天機器人的人數要多得多的是偶爾使用的人群。
Evans 將其稱為典型的「參與度幻覺」:AI 滲透速度驚人,但尚未成為全民級的日常工具。
他分析了這種參與度困境的原因:有多少使用場景是顯而易見的簡單適配?誰擁有靈活的工作環境並有意識地尋找優化方式?對其他人而言,是否需要將 AI 包裝在工具和產品中?這反映出從技術能力到實際應用之間存在顯著差距。
企業部署同樣緩慢。報告引用多家顧問機構的調查顯示,儘管企業對 AI 熱情高漲,但真正進入生產環境的專案仍不多。
- 已部署:25%
- 計畫 2025 下半年部署:約 30%
- 至少 2026 才部署:約 40%
目前成功案例仍集中在程式設計輔助、行銷優化、客戶支援自動化等「吸收階段」,距離真正的業務重構仍有距離。
廣告和推薦系統迎來顛覆性重寫
Evans 認為,AI 最快發生巨大改變的領域,是廣告與推薦系統。
傳統推薦依賴「相關性」,而 AI 有能力理解「用戶意圖」本身。這意味著:
兆美元級廣告市場的底層機制可能被重寫。
Google 和 Meta 已經披露早期數據:AI 驅動的廣告投放能帶來 3%—14% 的轉化率提升。廣告創意製作成本也可能從每年 1,000 億美元的大盤上進一步被自動生成技術重塑。
歷史教訓:當自動化成功,它就不再被稱為「AI」
Evans 將視角拉回到 1956 年美國國會自動化報告,指出每一次自動化浪潮都引發巨大社會討論,但最終悄然融入基礎設施。
電梯操作員的消失、條碼帶來的庫存革命、網路從「新事物」變成基礎設施……都證明:
當技術真正落地、普惠時,人們便不再稱其為「AI」。
Evans 強調,AI 的未來既清晰又模糊:我們知道它將重塑產業,但不知道最終產品形態;知道它將在企業中無處不在,但不知道價值鏈的主導者是誰;知道它需要天量算力,但不知道增長將止於何處。
換言之,AI 正在成為新一次十五年週期的主角,但整場劇的走向仍未寫完。
我們可能正站在下一場科技地震的斷層線上。
價值捕獲的未來:從網路效應到資本競爭
對於研究密集、資本密集的商品化產品,價值捕獲成為關鍵問題。如果模型成為商品且缺乏網路效應,模型實驗室將如何競爭?
Evans 提出三種可能路徑:向下游擴展以規模取勝、向上游擴展透過網路效應和產品取勝,或尋找新的競爭維度。
微軟的案例顯示了從基於網路效應的競爭向基於資本取得能力競爭的轉變。該公司的資本支出占銷售收入比例從歷史低點大幅上升,反映出競爭模式的根本變化。
OpenAI 採取了「對一切說是」的策略,包括與甲骨文、NVIDIA、Intel、博通、AMD 的基礎設施交易,電商整合、廣告、垂直數據集,以及應用平台、社交影片、網頁瀏覽器等多元化布局。
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