文章指出，虽然革命性技术如铁路、电力、内燃机等曾催生大量财富，但并非所有技术创新都能创造新财富。关键在于创新创造的价值及其归属。例如，信息技术革命使初创企业和投资者致富，而集装箱化虽具社会变革性，却未能广泛创造财富。投资者需评估创新价值及其捕获者，以判断其财富潜力。

AI不会让你致富

财富的创造往往发生在革命性技术催生出一波创新且可投资的公司时。例如，铁路、贝塞麦炼钢法、电力、内燃机或微处理器等技术，都曾引发数十年的后续创新，渗透到社会的每个角落，并推动一批新的发明家和投资者获得权力、影响力和财富。

然而，尽管某些技术创新对社会产生了深远影响，却并未创造大量新财富，反而巩固了现状。例如，在微处理器问世前15年，集装箱运输这一革命性理念出现时，技术进步正处于“红皇后竞赛”阶段，发明家和投资者并未因此获得显著收益。

投资新技术时，必须回答两个问题：首先，这项创新将创造多少价值？其次，谁将捕获这些价值？信息与通信技术（ICT）革命的价值被初创公司捕获，催生了成千上万的新富创始人、员工和投资者。相比之下，集装箱运输的价值被分散，最终只让一位创始人短暂致富，一位投资者略微受益。

生成式AI更像前者还是后者？它将成为未来工业财富的基础，还是投资界的净损失者，只有少数零和赢家？

投资AI的收益取决于假设后者成立——即对发明家和投资者来说，这是一个不太有利的时期，AI模型构建者和应用公司将最终形成寡头垄断，AI的收益将流向客户而非其构建者。因此，大量涌入AI的资金被投向了错误的地方，除了少数幸运的早期投资者，赚钱的将是那些有远见、及早退出的人。

微处理器是革命性的，但1971年英特尔发明它时，并未意识到这一点——他们只是想避免每次从头设计桌面计算器芯片组。然而，外部人士意识到可以用微处理器构建个人电脑，并付诸实践。成千上万的爱好者发现了英特尔从未想到的配置和用途。这种分布式、无许可的创新引发了经济学家Carlota Perez所称的“发展大潮”，由技术触发，但由经济和社会力量推动。

1970年代初，个人电脑并无真正需求，它们是昂贵的玩具。但实验者奠定了技术基础，并建立了一个社区。1975年左右，微处理器成本的骤降使个人电脑市场变得可行。英特尔8080的初始标价为360美元（相当于今天的2300美元），而MITS的Altair在批量价格下几乎无法盈利。但当MOS Technologies开始以25美元（相当于今天的150美元）的价格销售6502芯片时，Steve Wozniak得以构建苹果原型。6502和类似价格的Zilog Z80迫使英特尔降价，新兴的PC社区开始催生企业家，许多公司涌现，每家公司都有略微不同的产品。

1970年代中期，人们无法预见到PC（以及类似产品，如ATM、POS终端、智能手机等）将彻底改变一切。尽管Steve Jobs告诉投资者，每个家庭最终都会拥有一台个人电脑（事实证明这是一个严重低估），其他人则质疑个人电脑的必要性。直到1979年，苹果的广告并未告诉你个人电脑能做什么，而是问你会用它做什么。老牌计算机制造商（如IBM、HP、DEC）对客户未要求的产品毫无兴趣。没有人“需要”电脑，因此PC不是被购买，而是被推销。像苹果和Sinclair这样的炫目初创公司通过炒作吸引注意，而Atari、Commodore和Tandy/RadioShack等拥有消费电子立足点的公司则利用强大的零售网络将PC推向潜在客户。

市场最初增长缓慢，随着实验导致实际应用（如1979年引入的电子表格）的出现，增长加速。随着使用增加，对使用的观察减少了不确定性，导致更多采用，形成自我强化的循环。这种动力的积累在每个技术浪潮中都需要时间：例如，电力用了近30年才覆盖一半的美国家庭，个人电脑也用了大约相同的时间。当技术革命改变一切时，需要大量的创新、投资、故事讲述、时间和辛勤工作。它还会吸收所有可用的资金和人才。就像科学中的库恩范式一样，任何不属于技术经济范式的技术都会显得像一场杂耍。

PC的早期增长吸引了投资者——风险资本家，他们开始对新公司进行高风险投资。这一发展激励了更多发明家、企业家和研究人员，进而吸引了更多投机资本。

像IBM这样的计算巨头在PC出现前表现不佳。他们不相信PC能存活足够长时间，成为其市场中的有力竞争者，也不关心想要更便宜解决方案的新兴小市场。

回顾过去，我们赋予PC先驱者先知的权力，而非远见卓识。但当时，除了少数早期采用者，没有人关注。像《纽约时报》这样的主流媒体直到1981年8月IBM推出PC后才认真对待它。1976年，苹果公司成立时，《纽约时报》全年仅提到PC四次。显然，只有那些疯狂的人、不合群者、反叛者和麻烦制造者才在关注。

将计算机革命的早期与今天进行比较时，最令人震惊的是意外元素。1970年代，没有人注意到个人电脑。2025年，AI似乎是我们唯一谈论的话题。

大公司讨厌意外。这就是为什么不确定性成为初创公司的完美护城河。如果IBM在1979年进入市场，苹果可能无法生存，只有在1980年IPO筹集1亿美元后，它才得以继续竞争。它是IBM引发的筛选后唯一剩下的竞争者。

随着技术站稳脚跟并开始显示出前景，软件、内存和外围设备（如软盘驱动器和调制解调器）的创新也随之而来。它们相互强化，每一次进步都对相邻技术施加压力。当系统的任何部分阻碍其他部分时，投资者会迅速资助该领域。例如，当PC内存的增加允许更复杂的软件时，对外部存储的需求也随之增加，这促使VC Dave Marquardt在1980年投资磁盘驱动器制造商Seagate。Seagate在1981年上市时为Marquardt带来了40倍的回报。其他投资者注意到了这一点，接下来的三年里，约2.7亿美元涌入该行业。

资金也涌入底层基础设施——光纤网络、芯片制造等——因此容量从未成为瓶颈。使用新技术系统超越现有公司的公司开始抢占市场份额，甚至保守的竞争对手也意识到他们需要采用新技术，否则就会死亡。炒作变成了泡沫，进而变成了投资泡沫：1990年代末的互联网狂热。因此，ICT浪潮与之前的浪潮相似——如1830年代的投资狂热和咆哮的20年代，分别跟随运河和铁路的基础设施建设——人类对每个阶段的反应可预测地引发了下一个阶段。

当互联网泡沫破裂时，社会发现它不赞成该行业的过度行为，政府发现他们有民众支持重新确立对科技公司及其投资者的权威。这为疯狂踩下了刹车。公司开始扩展到已证明的市场，金融家从投机转向投资。企业家开始专注于寻找应用，而非创新底层技术。技术进步继续，但变化变得更加渐进而非革命性。

随着变化放缓，公司获得了长期投资的信心。他们开始以新的方式组合系统的各个部分，为更广泛的用户创造价值。在狂热期间大规模建设的光纤电信网络和其他基础设施留下了大量廉价容量，降低了扩展成本。这是一个成为商人和投资者的好时机。

相比之下，社会不需要泡沫破裂来开始抨击AI。鉴于对科技的反弹已经持续了十年，这似乎很正常。但AI的反弹与Bill Gates、Steve Jobs、Jeff Bezos等人在周期早期享有的普遍尊重不同。世界讨厌变化，只有在1980年代和1990年代，科技似乎仍然是可逆的：如果结果不好，它可以被消除。这给了早期计算机创新者一些实验的空间。现在，每个人都知道计算机将长期存在，AI不允许同样的观望态度。它被视为ICT革命的一部分。

经济学家Perez将每个技术浪潮分为四个可预测的阶段：爆发、狂热、协同和成熟。每个阶段都有其典型的投资特征。

中间的两个阶段——狂热和协同——对投资者来说是最容易的。狂热是每个人都涌入的阶段，投资者因对未经证实的想法进行高风险投资而获得回报，最终形成泡沫，纸面利润消失。当理性回归时，协同阶段开始，公司使其产品对广泛的用户变得可用和高效。协同阶段奖励那些耐心、挑剔并能带来不仅仅是资金的人。

爆发和成熟阶段则更难投资。

1970年代的投资比事后看起来要难。要从1971年到1975年进行投资，你必须是一个真正的信徒或一个采用愚蠢多元化策略的集团。英特尔是一个伟大的投资，尽管它最初看起来像上一波的电子公司。MOS Technologies成立于1969年，与德州仪器竞争，但为了生存，它将自己大部分卖给了Allen-Bradley。Zilog在1975年由埃克森（Exxon！）资助。苹果是一个伟大的投资，但它没有VC所寻找的任何标志，因为PC仍然是一个寻找问题的解决方案。

后来的爆发阶段，即1980年代初，出现了大量机会：PC制造商（Compaq、Dell）、软件和操作系统（Microsoft、Electronic Arts、Adobe）、外围设备（Seagate）、工作站（Sun）和计算机商店（Businessland）等。如果你投资了赢家，你会做得很好。但资金仍然多于想法，这意味着这并不是投资的黄金时代。到1983年，仅磁盘驱动器领域就有70多家公司竞争，估值崩溃。许多人在1970年代和1980年代建立了财富，许多VC在那个时代成名。但作为爆发阶段投资者的最大优势是建立机构知识，以便在狂热和协同阶段早期进行良好投资。

在成熟阶段投资更加困难。在爆发阶段，很难看到会发生什么；在成熟阶段，几乎没有什么事情发生。关于什么会奏效以及客户和社会将如何反应的不确定性几乎消失。事情是可预测的，每个人的行为也是可预测的。

缺乏活力使得成功的协同公司保持稳固（参见：Nifty 50和FAANG），但增长变得更加困难。他们开始进入彼此的市场，集团化，提高价格，削减成本。以吸引新客户为定价策略的时代结束，质量受到影响。大公司继续拥抱革命性创新的理念，但感到需要控制其进步的使用方式。研发支出从产品和流程创新转向越来越无果的尝试，以找到扩展当前范式的方法。公司将这描述为赢得胜利的动力，但实际上是对失败的恐惧。

创新可以在成熟阶段发生，有时甚至是惊人的。但由于这些创新只有在符合当前范式的情况下才能获得支持，它们很容易被主导公司的引力井捕获。这意味着作为企业家或投资者在其中赚钱几乎是不可能的。生成式AI显然被主导的ICT公司捕获，这引发了一个问题：这一次对发明家和投资者来说是否会有所不同——这与AI本身是否是革命性技术不同。

集装箱运输是晚期的创新，它改变了世界，开启了我们的现代全球化时代，导致社会和经济的深刻变化，并促进了福祉的快速增长。但可能只有一两个人通过投资它真正赚到了钱。

1956年是上一波的晚期。但那年，即将被称为SeaLand的公司通过推出第一艘集装箱船Ideal-X彻底改变了货运。SeaLand的创始人Malcom McLean顿悟到，卡车司机、铁路和航运公司的任务是将货物从发货人运到目的地，而不是驾驶卡车、装满车厢或装载船只。SeaLand允许货物无缝地从一种运输方式转移到另一种，节省时间，使航运更加可预测，并降低成本——包括装卸和重新装载的成本，以及船舶在港口闲置时的成本。

集装箱化的好处，如果能够实现，是显而易见的。每个人都能看到效率，客户不在乎东西如何到达他们可以购买的地方，只要它能到达。但码头工人将失去工作，政治家将失去那些失去工作的人的选票，港口当局将失去政治家的支持，联邦监管机构将因不利后果而受到指责，铁路可能会失去货运给航运公司，航运公司可能会失去货运给新的航运公司，这一切都将花费巨资。大多数人认为McLean永远无法使其工作。

McLean挤过了他面临的反对。他购买并改装了战争剩余船只，降低了成本。他瞄准了沿海航运贸易，这是一个在新州际公路时代正在消亡的业务，以避免竞争。他在新泽西州纽瓦克设立了店铺，而不是航运中心Hell’s Kitchen，以获得港口当局的支持并避免曼哈顿的拥堵。他还与纽约码头工人工会达成了协议，这之所以可能，是因为他是一个小玩家，他们认为他不是威胁。

但竞争对手和监管机构行动太快，McLean无法抓住可能对他可用的少数进入壁垒：对港口的控制、与发货人或其他运输方式的独家协议、专有技术的标准化等。当它开始看起来可能奏效时，大约在1965年，集装箱化的明显优势意味着每个大型航运公司都进入了该业务，竞争开始了。尽管到1968年，集装箱化货运不到总贸易的1%，但集装箱船的数量已经在快速增加。多年来，容量超过了需求。

竞争的增加导致了价格战，进而导致利润被挤压，最终导致整合和卡特尔。与此同时，建造越来越大的集装箱船和处理它们的港口设施的成本意味着该业务变得极其资本密集。McLean看到了墙上的文字，并在1969年1月将SeaLand卖给了R.J. Reynolds。他可能是唯一一个毫发无损地退出的企业家。

实现端到端的愿景花了很长时间。但大约在1980年，海运成本开始急剧下降。这促成了国际贸易的繁荣，并使制造商能够从高工资国家转移到低工资国家，使集装箱化不可逆转。

当然，有些人确实赚了钱；总有人会。McLean做到了，航运巨头Daniel Ludwig也做到了，他在1965年以每股8.50美元的价格投资了850万美元在SeaLand的前身McLean Industries，并在1969年以每股50美元的价格出售。造船厂也赚了钱：在1967年到1972年之间，大约100亿美元（按2025年美元计算为800亿美元）用于建造集装箱船。建造新集装箱港口的承包商也赚了钱。后来，像马士基和长荣这样整合并主导业务的航运公司变得非常庞大。但是，“对于R.J. Reynolds和其他在1960年代末通过购买进入集装箱航运以追求快速增长的公司来说，他们的投资带来的只有失望。”除了McLean和Ludwig，很难找到任何通过集装箱化本身致富的人，因为竞争和资本支出成本使得快速增长或实现高利润率变得困难。

该业务最终主要由之前的现有公司主导，利润流向了运输货物的公司，而不是他们运输的公司。像宜家这样的公司从廉价航运中受益，从1972年的斯堪的纳维亚省级公司到2008年成为世界上最大的家具零售商；集装箱航运非常适合宜家的平板包装家具。其他公司，如沃尔玛，利用集装箱化带来的可预测性降低了库存及其相关成本。

事后看来，很容易看出你可以如何投资集装箱化：不是投资于集装箱航运行业本身，而是投资于从集装箱化中受益的行业。但即使在这里，像沃尔玛、Costco和Target这样的公司的成功也伴随着其他公司的失败。集装箱化的后果使Sears和Woolworth陷入螺旋式下降，为Montgomery Ward和A&P钉上了最后一颗钉子，并迫使Macy’s破产，直到它被Federated拯救并缩小规模。与此同时，在北卡罗来纳州，“世界家具之都”，家具制造商试图通过从中国进口廉价家具与宜家竞争。他们最终被他们的供应商取代。

如果有更多时间建立护城河，可能会有几家主导的集装箱化公司，他们背后的人将登上福布斯400强，而他们的投资者将成为传奇。但护城河需要时间建立，与个人电脑不同，集装箱化的采用并不令人意外——每个有利益关系的企业都立即制定了战略计划。

经济学家Joseph Schumpeter说：“每当引入新事物时，完美竞争就会暂时中止。”但集装箱化表明，在技术浪潮的末期，这并不成立。由于在完美竞争中没有经济利润，创新者在成熟阶段无法赚钱。与集装箱化一样，AI的引入并未为其创新者带来一段受保护的利润期。它导致了立即的竞争混战。

让我们承认生成式AI是革命性的（但也越来越清楚的是，这项技术现在已经处于进化阶段）。它将为经济创造大量价值，投资者希望捕获其中的一部分。何时、谁以及如何捕获取决于AI是ICT浪潮的结束，还是新浪潮的开始。

如果AI开启了一个新浪潮，将会有一段不确定性和实验的时期。将会有大量早期采用者实验他们自己的模型。当成千上万或数百万的爱好者使用该技术以全新的方式解决问题时，其用途将激增。但由于他们使用的是大AI公司拥有的模型，他们的完全实验能力仅限于现有公司允许的范围，这些公司无意允许对现状的长期挑战。

这并不意味着AI不能开启下一场技术革命。如果实验变得廉价、分布式和无许可，它可能会——就像Wozniak在他的车库里拼凑电脑，福特在他的厨房里建造他的第一台内燃机，或Trevithick在James Watt的专利到期后立即建造他的高压蒸汽机。当任何潜在的创新者都可以在他们的笔记本电脑上构建和训练LLM，并以他们的想象力所决定的任何方式使用它时，它可能是下一场大变革的种子——革命性的而非进化性的。但除非发生这种情况，否则不会有爆发。

AI反而是ICT浪潮的缩影。1960年代的计算先驱者着手建造一台能够思考的机器，他们的继任者最终通过扩展算法、芯片、数据和数据中心基础设施的收益做到了这一点。与集装箱化一样，AI是之前事物的延伸，因此没有人对它能够和将会做什么感到惊讶。1970年代，人们花时间理解强大和无处不在的计算的吸引力。但在2025年，比以前的机器更好地思考的机器对人们来说很容易理解。

考虑AI的进展与集装箱化的业务演变的相似之处：

在“AI押韵”一栏中，前四项已经在进行中。你应该如何投资取决于你是否相信第5-7项是接下来的。

经济学家预测，AI将在未来十年内将全球GDP提高1%到7%以上，这是1-7万亿美元的新价值。大问题是这些钱将在价值链的哪个环节停留。

大多数AI市场概述都有十几个或更多类别，将每个类别分解为客户和服务的行业。但这些将在未来几年发生巨大变化。你可以简单地跟随资金来简化公司的分类：

集装箱化的历史表明，如果你还不是模型公司的投资者，你不应该费心。Sam Altman和其他一些早期行动者可能会发财，就像McLean和Ludwig一样。但构建和运行模型的巨大成本，加上激烈的竞争，意味着最终将只有少数公司，每家都由最大的科技公司资助和拥有。如果你已经是投资者，恭喜你：将会有整合，所以你可能会退出。

特定领域的模型——如Cursor或Harvey——将成为整合的一部分。这些可能是最有价值的模型。但微调相对便宜，并且有很大的范围经济。另一方面，就像Google在2010年不得不购买Invite Media以弄清楚如何向广告机构销售一样，赢得客户信任的特定领域模型公司将成为主要的收购目标。尽管像Midjourney或Runway这样生成非语言内容的模型可能会利用其略有不同的架构开辟一条独立的技术路径，但LLM公司已经轻松进入了这一领域。这是否适用于像Osmo这样的公司还有待观察。

虽然投资模型公司为时已晚，但使用模型解决特定问题的公司正在激增：Perplexity、InflectionAI、Writer、Abridge等一百多家。但如果其中任何一家变得非常有价值，模型公司将通过歧视性定价或垂直整合获取他们的收益。换句话说，成功将意味着失败——总是一个糟糕的论点。在某个时候，模型公司和应用公司将融合：将只有AI公司，而且只有少数几家。总会有一些赢家，但作为整体投资应用层将亏损。

然而，同样的警告适用：如果一家应用公司能够建立客户基础或一个惊人的团队，它可能会被收购。但这些公司并不是真正的技术公司；他们是在投机基础上建立市场，必须以此定价。进一步的警告是，将会有投资者通过利用FOMO恐慌的收购者愿意大幅溢价来获利。但这并不是真正的“投资”。

可能会有投资机会在管理AI巨头与其客户之间接口的公司

评论内容主要围绕AI技术的现状、影响和未来发展展开，观点多样且具有争议性。以下是总结：

1. AI的早期阶段与潜力

   • 评论1指出，AI革命刚刚开始，尚未发掘其革命性应用，目前的应用大多基于现有世界观。
     引用： "The AI revolution has only just got started. We’ve barely worked out basic uses for it."
   • 评论15认为，文章过于关注LLMs，忽略了自动驾驶等革命性应用。
     引用： "This article seems to have scoped AI as LLMs and totally missed the revolutionary application that is self driving cars."

2. AI的经济价值与财富分配

   • 评论3认为，AI的价值分配不均衡，少数人将获得大部分价值，投资需谨慎。
     引用： "AI by nature is kind of like a black hole of value. Necessarily, a very small fraction will capture the vast majority of value."
   • 评论10指出，AI的财富效应可能更多体现在下游产业重构，而非直接拥有AI基础设施。
     引用： "The real fortunes are likely to flow to those who can reconfigure industries around the new cost curve."

3. AI的普及与个人应用

   • 评论4强调，AI降低了进入门槛，使个人能够更容易实现创意，如游戏开发。
     引用： "I’ll spend an hour working through graphics design and generation and then I’ll have what I need."
   • 评论19认为，AI的普及率高，用户通过提示词获得收益，而AI提供商仅作为工具。
     引用： "Users are like investors - they take on the cost, and support the outcomes, good or bad."

4. AI的行业影响与就业

   • 评论9建议，从事AI难以替代的行业（如护理、管道工）可能更有利可图。
     引用： "Seems like the thing to do to get rich would be to participate in services that it will take a while for AI to be able to do."
   • 评论14预测，AI将导致部分行业失业，但也可能催生新的创业机会。
     引用： "More temporary unemployment from existing companies reducing cost by automating existing work flows may mean that more people will start their own businesses."

5. AI的技术局限与未来

   • 评论12批评，当前对AI的讨论过于狭隘，忽略了AI领域的多样性。
     引用： "I think when people talking about AI, they are either talking about LLMs specifically or transformers."
   • 评论18认为，AGI的商业化可能不可行，因其可能导致传统货币和权力的失效。
     引用： "If we can create an AGI, then an AGI can likely create more AGIs, and at that point you’re trying to sell people things they can just have for free."

总结：评论者对AI的现状和未来持不同看法，部分人认为AI尚处于早期阶段，潜力巨大；另一部分人则关注其经济价值和行业影响，认为财富分配不均且可能带来就业冲击。同时，AI的普及为个人提供了更多机会，但其技术局限性和未来发展方向仍存在争议。