Waterdrip Capital：左手BTC右手AI算力——數智時代的黃金與石油

原文作者：Jademont、Evan Lu，Waterdrip Capital

復盤震盪的 2025 與未來的 AI 長週期

新一輪工業革命：算力成為經濟運轉的引擎

「在這個世界上，只有極少數人能像埃德溫·德雷克那樣，在不經意間開啟一個改變人類歷史的時代……他那根深入地底的鑽桿，不僅觸碰到了黑色的液體，也觸碰到了現代工業文明的動脈。」 

1859 年，賓夕法尼亞州的泥濘裡，人們圍著德雷克上校（Edwin Drake）發出陣陣嘲笑。那時候，全世界的照明還依賴著日益稀缺的鯨油，德雷克卻堅信地下的「石腦油」可以規模化開採。這在當時被公認為一個瘋子的妄想。直到第一股黑色液體噴湧而出，誰也不會想到，石油的出現不僅僅是替代鯨油作為照明能源，甚至將會成為下一個兩百年的人類社會搶奪話語權背後的基石，更重構了此後一百年全球的權力與地緣政治。人類歷史也走向了一個轉折點：舊的財富依賴於貿易和航運，而新的財富正隨著鐵路和能源（石油）的出現而崛起。

2025 年的我們，正置身於一場極其相似的博弈。只不過，這一次，瘋狂噴湧的是流淌在矽片裡的算力，而這一次的「黃金」，則是鐫刻在鏈上的程式碼；新時代的「黃金」和「石油」正在重塑我們關於生產力與儲值資產的全部共識。回望 2025 年，市場經歷了超預期的劇烈震盪。川普激進的關稅政策迫使全球供應鏈不得不重新遷移，引發了巨大的通膨反彈；黃金在地緣政治中的不確定性中歷史性地漲破 4500 美元；加密市場年初迎來了 GENIUS（天才）法案的史詩級利好，卻在 10 月初經歷了槓桿出清帶來的爆倉陣痛。

宏觀波動的喧囂之外，有關 AI 算力領域的產業共識正在迅速發酵：」AI 賣水人「輝達的總市值在 10 月份達到了里程碑式的 5 兆美元。 此外，谷歌、微軟、亞馬遜三巨頭年內 AI 基礎設施上的投入已經直逼 3,000 億美元，例如 xAI 在年底即將建成百萬級 GPU 叢集的落成預示著算力。馬斯克的 xAI 僅用時不到半年便在孟菲斯建成全球最大的 AI 資料中心，並計劃於年底前擴充至 100 萬顆 GPU 的驚人規模。

數智時代：下一代工業革命的主旋律

橋水基金創始人瑞·達利歐（Ray Dalio）曾說過：「市場像一台機器，你可以理解它的運作方式，但永遠無法精準預測它的行為。」即便宏觀環境隨機而不可預測，但不可否認的是，AI 仍然是美股市場最主要的長期增長通道。AI 技術在下一個十年，已經成為了市場機器中最為關鍵的核心齒輪；並持續影響對於政府、企業以及個人的方方面面。

儘管市場關於「AI 泡沫」的爭論從未停歇，有不少機構警示 AI 投資熱潮已經具備了泡沫化傾向：摩根士丹利研究就指出，2025 年，AI 領域的投資增長導致了科技股估值飆升而生產率提升尚不明顯，而這種背離也被比作上世紀 90 年代網際網路熱潮時期的泡沫跡象。

但一個無法迴避的事實是：AI 驅動的生產力革命已經逐漸進入了實質性的變現期。從投資邏輯來看，AI 不再只是科技巨頭的敘事，它帶來的效率紅利和成本極限優化，是推動非科技企業盈利和生產率提升的主要動力。但其背後的代價頁對應了極殘酷的就業率置換。AI 對勞動力，特別是對白領階層的替代是毫無疑問的，最直接的表現就是入門級崗位的成倍縮減；基礎的程式碼編寫、會計審計，還是初級的管理諮詢與法律實務崗位，都可能成為 AI 首批替代的對象。

隨著 AI 應用的深化，醫療、教育乃至零售行業的失業率風險正在堆積，近期美國投資圈就流行一種殘酷調侃：軟體工程師在未來就如同現在的「土木工程師」；未來恐怕會像 Elon Musk 在採訪中所強調的那樣，AI 將取代所有人的工作。但也預示著一個屬於 AI 的新工業時代的到來，這個時代稱之為「數智時代」。

展望 2026，對 AI 的需求將繼續膨脹

AI 行業投資的 4 個階段

當 AI 熱潮從概念走向全行業擴散，在市場已經對其 MAG7（美股 7 巨頭）進行了充分定價的前提下，AI 主題的下一波增長在哪裡？高盛股票策略師 Ryan Hammond 提出的「AI 投資四階段模型」指明了後續路徑：AI 投資將依次經歷晶片、基礎設施、收入賦能、生產力提升四個階段。

AI 投資四階段模型，參考來源：https://www.goldmansachs.com/insights/articles/ai-infrastructure-stocks-poised-to-be-next-phase

目前，AI 行業剛剛走到「基建擴張」向「應用落地」過渡的交匯點，即第 2 階段向第 3 階段過渡的時期。AI 基建需求正處於爆發的階段：

• 預測到 2030 年，全球資料中心對電力的需求將增加 165%
• 從 2023 年到 2030 年，美國資料中心電力需求的 年複合增長率為 15%，這將使資料中心佔美國總電力需求的比例從目前的 3% 提升至 2030 年的 8%。」
• 預計到 2028 年，全球在資料中心和硬體上的累計支出將達 3 兆美元。

高盛對美國資料中心對電力的需求預測，圖片來源：https://www.goldmansachs.com/pdfs/insights/pages/generational-growth-ai-data-centers-and-the-coming-us-power-surge/report.pdf

與此同時，生成式 AI 的應用市場也正在爆發式增長，到 2032 年將增長至 1.3 兆美元。短期內，訓練基礎設施的建設將推動市場以 42%的複合年增長率增長；而中長期來看，增長動力將逐漸轉向大型語言模型（LLM）的推理裝置、數位廣告、專業軟體和服務。

彭博社：未來 10 年的生成式 AI 增長預測，資料來源：https://www.bloomberg.com/company/press/generative-ai-to-become-a-1-3-trillion-market-by-2032-research-finds

這一判斷將在 2026 年得到驗證。高盛在 2026 年最新的宏觀展望中指出：2026 年將是 AI 投資回報率（ROI）的「兌現之年」，AI 將對標普 500 指數中 80% 的非技術類公司產生實質性的降本作用。即驗證 AI 在企業資產負債表上，能否真正實現從「潛力」向「業績」的定性轉變。

因此，未來 2-3 年市場的關注重心將不再侷限於單一的科技巨頭，而是會進一步擴散：向下深挖 AI 基礎設施（如電力、算力硬體、資料中心），向上尋找那些成功將 AI 轉化為利潤增長的泛化行業公司。

AI 算力是「新石油」，BTC 是「新黃金」

如果說 AI 算力是數智時代的「新石油」，驅動著生產力的指數級躍遷，那麼 BTC（比特幣）將會是這個時代的「新黃金」，充當著價值錨定與信用結算的終極底層。

AI 作為一個獨立的經濟主體，不需要人類的銀行系統，它唯一需要的是能量。而 BTC 是純粹的「數位能量儲存器」。未來，AI 將會是經濟的「燃料」，而 BTC 則是經濟價值背後的「錨定」。BTC 的發行完全取決於基於電力消耗的工作量證明（PoW），這與 AI 的本質（電力轉化為智慧）完全契合。

其次，AI 算力作為一種消耗性的生產力資產，其核心成本源於電力，其價值產出則取決於演算法效率；而 BTC 作為去中心化的儲值資產，其本質是能源的貨幣化體現，天然具備平衡全球算力時空不均的「蓄水池」功能。AI 需要持續穩定的電力，而 BTC 挖礦可以消化掉電網中因為時空不均而產生的廢電。即 BTC 挖礦透過「需求響應（Demand Response）」來穩定電網：當電力過剩（如風能、光能高峰）時，算力可以作為負荷吸收多餘電力；當電力緊缺（AI 運算高峰）時，挖礦算力可以瞬間關機，將電力釋放給更高價值的 AI 叢集。

GENIUS（天才）法案：穩定幣 + RWA + 算力上鏈的三者交匯起點

隨著 2025 年美國通過 GENIUS 法案的通過，美元也準備逐漸完成數位化轉型，穩定幣被納入聯邦監管框架並成為美元體系的「鏈上延伸」。這一法案不僅為美債注入了兆美元級的新型鏈上流動性池，更為全球重要的司法轄區（如歐盟、英國、新加坡與香港）設計穩定幣監管制度提供了可借鑑的範式。

這一合規框架的確立首先為 RWA（Real World Assets，現實世界資產）市場注入了強勁的制度推動力：在受監管穩定幣提升全球流動性、支援高效跨境結算與交易的助力下，RWA 的發行和流轉將更加便捷，穩定幣已成為鏈上投資房地產、債券、藝術品等 RWA 的主要支付手段，支援快捷的全球跨境清算。

其中，AI 算力資產由於投入成本高、收益穩健且具備重資產屬性，又天然滿足鏈上數位化管理的要求，正逐步被視作一種標準化 RWA：無論是 GPU 雲端計算、AI 推理資源，還是邊緣計算節點的稼動能力，其定價方式、租賃週期、負載率、能效比等參數皆可透過鏈上的智慧合約進行量化對映。這意味著未來的算力租用、收益拆分、轉讓與抵押等業務，將全面遷移到鏈上金融基礎設施中進行交易、結算與再融資；此外，算力還可透過鏈上資料實現對裝置運營和收益的實時洞察，確保回報透明且可驗證；同時算力供給可按需靈活排程，降低了傳統重資產模式下資金佔用和資源閒置的風險，保障收益的穩定性和透明。

更令人值得暢想的是，就好比兩百前華爾街自石油發現之後的出現的石油交易所一般，AI 算力藉助 RWA 成為了可以被標準化交易、抵押和槓桿化的金融資產後，有望實現鏈上的融資、交易、租賃和動態定價等創新金融操作；新一代基於 RWA 的「算力資本市場」 將擁有更高效的價值流轉渠道與潛力無限的應用空間。

「雙共識」下的新機會

在 AI 全面融入我們生活的新時代，算力的將會作為高效生產力的共識，而伴隨高效生產力的極致流動性——BTC 將稱為儲值共識的新定義。

那麼，如何未來能夠掌握「生產力」與「資產」其中一端的公司，將會成為未來週期中最具價值的實體，而雲端服務提供商就正處於「BTC 儲值共識」與「AI 生產共識」的交匯點。如果說算力是驅動數位經濟高速運轉的高能燃料，那麼雲端服務就是承載並分配這些動力的智慧管道。

全球 AI 雲端服務市場規模預測，資料來源：Frost & Sullivan

這其中包括幾大巨頭：微軟，亞馬遜，谷歌，XAI，Meta。他們也被稱為「Hyperscalers」（超大規模雲端服務商，他們的主要業務主要是 IAAS（Infrastructure as an Service 基礎設施即服務）面向通用需求，雖然算力資源池大，但遇到需要計算資源排程可能低效。Hyperscalers 也是 AI 算力服務的最上游，把持著市面上絕大部份算力資源，並且仍在持續地進行算力基建的佈局：

• 微軟 (Microsoft)： 啟動千億美元「星際門」（Stargate）計劃，旨在構建百萬級 GPU 叢集，為 OpenAI 的模型演進提供極限算力支援。
• 亞馬遜 (AWS)： 承諾未來 15 年投入 1500 億美元，加速自研晶片 Trainium 3 部署，透過硬體自主化實現算力成本與外部供應的脫鉤。
• 谷歌 (Google)： 年化資本支出維持在 800-900 億美元高位，依託自研 TPU v6 的高能效優勢，在全球範圍快速擴張 AI 專有雲（AI Regions）。
• Meta：  祖克柏在財報電話會議中明確表示，Meta 的資本支出（Capex）將持續增長，2025 年指引已上調至 370-400 億美元，，透過液冷技術升級和 60 萬顆 H100 等效算力儲備，構建全球最龐大的開源 AI 算力池。
• xAI： 憑藉「孟菲斯速度」落成全球最大單體超算叢集 Colossus，目標衝刺 100 萬顆 GPU 規模，展現了極其激進且高效的基建交付能力。

其他新興的雲端服務提供商如 CoreWeave，Nebius 等則稱為 NeoCloud，主要業務則拓展為 IAAS + PAAS（Platform as an Service 平台即服務）相對於巨頭所提供的通用雲平台服務，Neo Cloud 專注於做面向 AI 訓練與推理的高效能計算平台，不僅提供更靈活的算力租賃方案，且提供專門針對 AI 訓練與推理需求的算力排程解決方案，擁有更快的響應和更低的延遲。

同時囤最頂級的 GPU（H100、B100、H200、Blackwell 等）並自建高效能的 AIDC，把整機組、液冷、RDMA 網路、排程軟體預裝好，按整機或整園區+按天收費的靈活租約快速交付給客戶。

Neo Cloud 中的頭