人類與AGI之間，隔著空前的物質準備

編者：此文為未盡研究出品的年度科技展望《看DAO2026》的開篇，原標題為《AI想要什么》。

2026年，將是一個AI延遲滿足之年。它從在實驗室追求評測自己設定的性能，到連接起物質世界固有的節奏。

這個物質世界與信息世界的節奏轉換，可以從上個世紀中葉講起，伴隨著二戰的終結和冷戰的開啟，世界從大規模制造、電氣和能源革命，進入信息革命。計算機的設計者約翰·馮·諾伊曼認為，技術發展的方向，正在經歷一次重大變革：“短期內以及更遙遠的未來，科技將逐漸從強度、材質和能量問題轉向結構、組織、信息和控制問題。”

這句話來自他在1948年為維納的《控制論》撰寫的一篇書評，用來概括其中的一個重要思想，以及同時代的香農、圖靈、布什等許多人的前沿研究所指向的未來趨勢。馮·諾伊曼認為，化石能源技術已經成熟，加上原子能的大規模利用，人類將會進入一個免費能源的時代。這聽起來，像是工業革命以來人類從自然界大規模開采和爭奪物質的一次歷史的終結。

信息技術的確通向一個非物質化的世界。工業化國家以摩爾定律的節奏進入后工業化經濟、信息社會和數字文明。無形經濟超過了有形經濟，服務業超過了制造業，臟活苦活從歐美外包到亞洲，弄PPT的超過了熟練技工，寫代碼的超過了擰螺絲的。人類似乎正在遠離物理世界，面對電腦屏幕或者更令人愉悅的界面，進入一個數字的和非物質的世界。而且這個世界至今運行在馮.諾依曼架構的計算機上。

但AI正在帶回物質世界的法則。人們最近常談的是杰文斯悖論。這是一個誕生于蒸汽機時代，關于煤炭需求的理論，如果人類使用煤炭的效率越高，它的應用就越廣，進而對它的需求就越大。這其實是一種能源飛輪的理論，對煤炭、石油、電力都成立。

今天，算力陷入了同樣的“悖論”。GPU性能的提升，大模型算法的改進，讓算力成本以每年一個數量級的速度下降，但是依然無法滿足對算力的需求。因為人們正在使用AI進行越來越復雜的運算，從簡單的文本到視頻生成，從快速的問答到慢思考的分析，從單智能體到多智能體之間的協同，直到編程、解奧數題、連續數小時工作，消耗的token數量爆發，才剛剛開始。從目前來看，AGI對于token的需求幾乎是無限的——因為AI終將面對物理世界。

算力從電力轉化而來。數據中心就是AI工廠，用黃仁勛的話說，智能將會成為一種商品，未來人類最不缺的，就是智商和聰明。所有這一切，都建立在前所未有的能源和物質消耗的基礎之上。AI正在把文明帶回物質的世界。

在馮·諾伊曼架構上，芯片每次運算，都對應著焦耳；服務器吐出的每一個token，都點亮了瓦特。芯片是人類所能制造的最復雜和精密的工業品，在一個板卡上嵌入了各種邏輯、存儲、通信、交換、路由的芯片，服務器機架里充滿了線纜和光模塊，它們又連接成上萬個芯片的超級節點，再擴展成幾十萬甚至上百萬個芯片構成的集群。這是一個人類設計出來的電路和光路，讓電子和光子流動成為智能；這是一個讓沙子思考的過程，就像當年福特的工廠，輸入的是鐵礦石，輸出的是汽車。AI工廠又需要一整套的供電和散熱系統。能量密度在迅速提高，功率從一枚芯片的1KW，到一個機架的1MW，到一座數據中心的1GW，而1GW的數據中心，需要6.5噸銅，8.5噸銀，它的周圍，要配一座核電站，數百個兆瓦級的儲能柜，或者占地幾十平方公里的太陽能電站。當我們生產人形機器人時，它的大腦和小腦的“世界模型”，要完成從對周圍環境的理解到完成任務，需要機械的控制和執行，這涉及到的關節等需要鈦合金。

所謂的AI編程，更高一級并不是對認知世界的編程，實際上是對物質世界的編程。

數據中心讓進入后工業化社會的經濟，重新回到制造業，重新面臨物質短缺的世界。能源、產能、礦產、制造業的勞動力和處理物質世界的熟練技工，都處于短缺狀態。數據中心需要巨大的電力系統，它包括發電、輸電網和配電網，以及新型的分布式的電力系統，包括燃料電池模塊、鋰離子儲能模塊、小型化的核電模塊，還有燃氣輪機和變壓器。這個世界的政治地理正在重回馮·諾依曼所處的那個時代，地緣政治的角逐，大國競爭和軍備競賽，加劇了制造業的回歸和物質世界的重建。

如果人類的工業革命是以能源和礦產的利用廣度、深度、顆粒度及效率來衡量的，稀土是這次工業革命的一個重要物質標志。稀土金屬影響著電氣設備傳輸能量的方式，以及電子設備傳輸信號的方式。AI供應鏈也是如此，離不開稀土的特性。與半導體直接相關的用途，包括作為摻雜劑，用于降低晶體管的閾值電壓等；作為芯片結構中的絕緣氧化層；作為化學機械拋光漿料配方中的添加劑。

比如鏑，它有很強的耐熱性，有助于芯片功率密度提升。英偉達和其他芯片制造商的芯片上，數百個微型電容器就用到了超純鏑。再如鉺，可以在特定波長高效受激輻射，放大光信號，有助于提升光互聯效率。

還有些稀土金屬，雖然沒有直接用在芯片里，卻影響著造芯能力與成本曲線。氧化鈰（CeO?）成為化學機械平坦化（CMP）工藝的核心材料，主要則是基于它的化學與機械穩定性。拋光漿料直接影響晶圓的平整度與最終良率，這對于動輒上百層的NAND閃存而言尤為關鍵，每一層的質量波動最終將放大次品率。稀土之稀，已經成為了AI價值鏈上舉足輕重的“杠桿”。

所有這些結合起來，才會讓智能無處不在，就像自然界的物質、能源、光和熱一樣，封裝在模型里，最終變得像電力、內燃機、微處理器那樣，幾乎可以與之前所有的技術組合，并且嵌入到幾乎所有的新工業與科技產品中，直到它對于AI原生的一代來說，不再成為技術，而是一種日常的用品和工具的一部分。

已經進行了半個多世紀的非物質化的經濟，正在被AI帶回一個再物質化時代，發達經濟體需要再電氣化，與全球南方國家一起，對電力、能源、制造、礦產產生了空前的需求，以至于地球可能已經無法經濟性、可持續地滿足AI所帶來的這一波對能源和礦產的需求。人類傾其所有在喂養AI，這個全人類的超級寵物。

它也帶來了全球地緣經濟和地緣政治的后果。無論是AI綁定國運，還是化石能源與可再生能源之間的博弈，以及圍繞礦產資源的擁有、開采、提煉而形成的供應鏈，都將成為地緣科技、貿易和政治角逐的核心領域。

美國在重建物質世界。它既有制造業回流、重建中產階級、保障供應鏈安全的考慮，也有基于AI主導第四次工業革命的雄心。美國將會在很多方面依賴中國，但又處心以AI 越超中國，并且向外太空擴展，建立新一代算力和能源基礎設施。

先進制造業將會與以往不同。由于數據中心和電力系統的短期需求爆發，以及出于國防需求的大規模生產定制，將會催生一個從“定制化、建筑設計”的建筑世界向“模塊化、可重復、可擴展”的制造領域轉變的過程。AI正在與工業和設計軟件融合，如船舶和數據中心建造公司已開始對其產品進行標準化和模塊化處理，以實現規模經濟，從而使其系統和子系統能夠在不同地點進行大規模、一致性和可靠性的生產。這樣做是為了能夠快速、可重復地建造這些系統，并確保其子系統具有可靠的互操作性和可組合性。

人類開始嘗試把數據中心放到圍繞地球的軌道上，利用太陽能不間斷地訓練和推理；也需要在月球上建立基地、開采礦產，送到地球軌道上加工制造。馬斯克稱地球已經無法滿足AI的需求，人類需要卡爾達舍夫的文明II，也就是進入太陽系獲取能源和資源。

AI所引發的革命，是一場星球工業革命。如果把人類對于能源和資源的大規模利用，作為工業革命的標志的話，那么AI引發的這場技術革命，從本質上是一場工業革命，而且可能是地球上最后一場工業革命。下一場工業革命，可能發生在太空。

AI并不是安靜地處在一個虛擬空間，或者封裝在“服務器里的天才們”，AI將把地球上的能源和資源搜刮殆盡，給人類所賴以生存的物質世界帶來巨大的消耗。圍繞AI的競爭，是一場工業體系的競爭。它也伴隨著大國的競爭，被鎖定在對物質的爭奪之中。

人類用指數級的資源投入，只獲得了線性的AI能力增長，或者如奧特曼自己所承認的，AI能力的增長，只是投入資源總量的對數值。實際上，我們以為AI就是數學的，其實它更是物理的。

2026年，是一個回到物質世界節奏之年。這個世界，并不是軟件吃掉世界，AI吃掉軟件那么簡單。如果你整天盯著AI圈子里為自己設計的測試來看，它的增長是指數級的，但回到物質世界，它仍然是線性的、甚至在許多國家是停滯的。這些指標迅速飽和，給人以AI一日，世界千年的感覺，但是回到物質世界，它依然呈現出一種長期的、漸進演變，盡管長期之后最終的結果可能比當初設想的還要好。

AI想要一場大國博弈，這樣就可以把資源長期鎖定在它想要的軌道中，以加速的能量碰撞那個奇點時刻。2026年，AI 及相關產業，依然是整個社會資本和國家資本優先投資的領域，這個大方向不會改變。

AI需要一個更加龐大的物質世界來支撐它。物質、能量、信息，深度耦合在一起。人們不約而同地把實現AGI的時間向后推遲了，中間相隔的，是人類要為這樣一次AI革命做好一次空前的物質準備。

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