AG娱乐,AG真人,AG平台,AG旗舰厅,AG视讯,AG娱乐平台,真人视讯平台,首存送彩金9月20日下午，丹麦作家、企业家、投资人拉斯·特维德（Lars Tvede）携新作《超智能与未来》现身上海，在芒格书院与中信出版作家演讲局联合组织的活动中，与书院会员们深度讨论了未来五年最具前景的投资方向。

　　拥有横跨金融、科技创业与未来学领域的“跨界头脑”，特维德的经历堪称传奇：他不仅是Supertrends AG创新地图公司、 Atlas Global Macro对冲基金、Fiftyfive Capital风投基金的联合创始人，更凭借《逃不开的经济周期》《金融心理学》等著作在全球收获超百万销量。

　　从指数级爆发的AI技术到暗藏机遇的金属矿业，从稀缺而有限的激情投资标的到潜力十足的东盟与中国市场，再到估值尚且温和的生物科技领域——这位手握对冲基金与风投双重实战经验的投资人，带着他基于330万年历史数据追踪与4000项技术预测的思考结晶，在活动上倾情分享。

　　特维德先生的演讲与问答均以英语进行，书院特将本场活动的全部内容翻译并编辑整理出来，以飨读者。

　　非常荣幸能来到这里。我非常欣赏查理·芒格，很遗憾他离开了我们。或许再也没有人能像伯克希尔·哈撒韦那样进行投资。

　　今天我要分享的是我多年思考的结晶。我创办了一家风险投资基金，运营着一只对冲基金，同时还是Supertrends公司的创始人兼董事长，该公司专注于科技预测。虽然我的观点并非绝对正确，但这些思考都基于我在这些领域的丰富经历。

　　1.科技领域。第一个毫无疑问是科技领域，但这并不容易，因为科技类股票当前估值普遍较高。

　　2.金属与采矿业。这一领域可能有些不同寻常，我认为将来可能出现金属短缺，因此相关企业有望迎来爆发式增长。

　　3.“激情投资”。那些不涉及技术迭代、供给无法扩张的资产，在创新活动极为密集的时期，其价格往往会大幅上涨。

　　AI的核心地位可通过“有效算力”（Effective Compute）这一概念体现。AI的有效算力是指为生成AI tokens（AI模型处理文本时拆分的基本单位，是AI理解和生成语言的基础）所进行的数据处理量。OpenAI估算，2019年至2023年的4年间，AI有效算力增长了10万倍。然后OpenAI回溯过去十多年的数据后发现，这种增长速度一直相当稳定，因此他们认为2023年至2028年仍将维持这一增速。需要强调的是，这不仅与芯片投入和性能相关，软件效率的持续提升也起到了关键作用。

　　或许我们可以换个更直观的角度来理解有效算力的提升，我这里有一张图表，它呈现了2018年至今有效算力的发展情况，这张图表采用的是指数级刻度，每一个刻度代表着100倍的提升。2018年至今，有效算力呈指数级直线增长。对应到模型发展上，GPT-2相当于学龄前儿童水平，只能处理客服咨询等基础任务；GPT-3达到了小学生水平；GPT-4堪比聪明的高中生；而GPT-5预计将达到博士水平。有预测称，到2028年，AI将成为真正的“创新者”，如同顶尖学者一样，给出一个宏大而模糊的目标后，AI就能够自主而持续数年地推进研究。

　　衡量AI能力的另一个重要指标是GPQA得分，这项得分基于对人类博士的测试，通过向拥有博士学位的人提问一些不属于他们的专业领域的高深问题，这些问题无法轻易通过谷歌搜索得到答案，那么博士们的平均正确率约为38%；而向博士提问本专业领域的问题时，正确率约为82%。目前，GPT-4的得分已接近博士在回答非本专业领域问题时的水平。需要注意的是，100%的GPQA得分并不是AI的上限，AI的智能水平可能达到人类的上千倍甚至上百万倍。现在的AI在帮忙高效处理复杂任务方面就已经非常好用，我在撰写本书时就深有体会。原本我们三位作者预计需要花费3-4天来整理参考文献，但另一位作者雅各布·博克·阿克塞尔森（Jacob Bock Axelsen）——他是德勤咨询公司的CTO，拥有生物物理学、物理学、经济学、哲学和数学5个学位——他提议说，可以把这些工作交给AI来做。于是他要求Gemini 1.5 pro列出一个详细的参考文献列表，15分钟后，我们拿到了详尽的列表，随后又检查了所有的文献来源，它们都是准确的。这为我们节省了大量的时间。

　　AI在社会中的应用已经经历过多轮演进，未来几年将进入爆发期。2000年左右时，AI聊天机器人开始普及，能回答“打印机故障了怎么办”等基础问题。大语言模型（Large Language Model，简称LLM）一开始只是技术上可行，但并不实用，到了最近2-3年，大语言模型真正开始崛起，越来越实用。到今年，“生成式AI”（Agentic AI）正在加速落地，这类“小型智能模块”如同机械表中的齿轮，可通过组合实现定制化地处理复杂任务。目前，Hugging Face平台（）已经上线万个AI工具，其中大部分是免费的。企业可以组合这些工具，构建出专属的AI系统，来解决特定的问题，部分工具可对接大语言模型调用其算力，部分则专注处理企业内部的信息。

　　AI，而不是大语言模型。从某种意义上来说，大语言模型已逐渐成为“大宗商品”。我的手机上安装了DeepSeek、Claude和GPT等多个模型，处理大多数任务时，我并不在意具体使用哪一个。这些模型缺乏品牌忠诚度、关键技术壁垒和网络效应。这让人联想到互联网初期，众多企业在全球铺设光纤，却因为缺乏网络效应、品牌忠诚度和知识产权保护而亏损，甚至破产。相比之下，若是将生成式AI巧妙地应用于银行、保险公司、制药公司等企业，就能构建起强大的商业壁垒。正如查理·芒格所言，我们的投资要选择有“护城河”的企业。这里的“护城河”如同中世纪城堡的护城河，可表现为品牌忠诚度、网络效应、核心专利等。大语言模型缺乏这样的护城河，但生成式AI的落地应用却能构建起坚实的壁垒。因此，未来需要重点关注那些善于使用生成式AI的初创企业和成熟大企业。

　　AI领域是“推理型AI”（Reasoners）。早期大语言模型就像人类的直觉一样，反应非常迅速，擅长生成口号，却不擅长计算。而推理型AI更像是学者的思维模式。谷歌的Gemini 1.0/3.0、DeepSeek等均属于推理型AI。如今，最新版的GPT等模型已采用“专家系统”，模型在收到指令后，会先判断需要调用哪个子模型来处理会更合适，可能是推理型AI、计算器，也可能是传统的直觉型语言模型。未来，将有数百甚至数千种模型供我们选择。这也正是提升有效算力的方法之一，人们不再总是需要大语言模型处理任务，而是使用那些效率更高的小型的专用模型。

　　AI”（Physic AI），即机器人、智能汽车等领域的AI应用。预测显示，到2027—2028年左右，物理AI将形成一个真正的大众市场。中国在机械制造领域具有显著优势，有望发挥出重要作用。目前，自动驾驶汽车已在美国、亚洲和欧洲的部分地区开展试验。在未来，工厂、办公室等场景中将出现大量服务机器人。一个机器人的制造成本远低于一名劳动力的培养成本，并且机器人可以24小时不间断地工作，只需要电力驱动。同时，大语言模型和推理型AI也将接管大量脑力工作。我根据多方报告推测，到2050年，99.9%的学术及脑力工作、80%尚未被机器替代的体力工作都将由智能机器完成。

　　AI”（Person AI）也是重要发展方向，这类AI将安装在手机、电脑等设备上，它们深度了解用户需求，将扮演教练、激励者、教育者、组织者、私人生活助理等多重角色。全球教育领域将会被重塑。用户还可选择将个人信息授权给大语言模型或推理型AI以获取收益，前提是保障隐私安全。这种现象已经在智能汽车、机器人领域显现——设备通过学习积累经验，并将数据反馈给推理型AI和大语言模型，形成“机械系统反哺AI模型”的良性循环。

　　AI”（Innovators）。目前的推理型AI在软件开发领域已经展现出威力，年轻的软件开发人员已经很难找到工作。可能在编写一个大型软件时，推理型AI在20分钟内的工作量就堪比人类2年的工作量。预测显示，而到2028年，创新型AI将能够不间断工作，它们无需给出明确的任务指令，仅仅根据抽象的目标就可以自主推进。届时，你可以让多个创新型AI协同工作，创建出一个完全自主运营的企业，我们称之为“岛”（Decentralized Autonomous Organization，简称DAO，是基于区块链技术的去中心化自治组织）。

　　AI”（Quantum AI）。全球众多企业均在布局这一领域，中国是投入最多资金的国家。尽管目前尚不成熟，但我们预测在2033年左右，这项技术将实现商业化应用。量子AI虽然适用的场景有限，但处理特定任务的速度可以比当前最顶级的计算机还要快数百万甚至数十亿倍。

　　AI与智能机器人等物理AI，装上埃隆·马斯克公司的火箭，送上火星后，向它们下达任务：“我们希望你们改造火星，让它更像地球——调节温度、制造氧气、培育植物，最终让火星呈现出类似上海的景象。70年后我们再回来查看成果。”这些AI将完全能自主规划并完成这项任务。

　　upertrends公司的研究——可以看到很有意思的一点：未来几年，所有这些极具颠覆性的事物都将逐步变为现实。因此，人工智能绝非又一次普通的技术浪潮，它与我们以往经历过的任何技术变革都有着本质区别。

　　AI可以自动完成所有事，但其实生成式AI的运作需要两类人才。第一类人才要能够深入企业内部，梳理出工作流程的关键要素，为各环节的自动化运转设计出方案。第二类人才要能洞察用户的潜在需求，知道如何为客户提供全新的产品和服务。也就是说有两种工作，一种是提升效率，一种是创新。

　　AI的落地速度，目前存在多种不同的预测。比如，马斯克等企业家的预测非常乐观，甚至可以说是激进。而我更倾向于参考花旗银行在2024年12月发布的一项研究结论。其中预测，到2050年，全球范围内智能机器人、自动驾驶汽车等智能物理设备，将达到41亿台。当如果我们进一步思考这背后的竞争力差异，会发现这会产生深远的影响。

　　10万至40万美元之间。以德国为例，培养一名接受过高等教育的人才，成本约合40万元，而且部分领域的培养周期长达22年。但未来3年后，生产一台具备劳动能力的机器人或许只需要1至2天，速度提升了数千倍。

　　其次，在小时成本上，不同国家、不同岗位的小时薪酬标准各不相同，但这些智能机器人包含折旧在内的小时运营成本，很可能低于

　　GDP做出贡献的有效工作时间仅占人生总时长的约8%，而机器人却可以24小时不间断地工作。

　　金属与采矿业接下来谈谈金属与采矿业。长期来看，部分金属的价格如果想要回升到

　　2010—2011年的峰值，需要上涨460%。但它们当前的估值也并不算太低，所以我认为这一涨幅较难实现。

　　225%，且目前铀矿已处于供不应求状态，库存持续下降。银、铂等金属也面临类似的供需格局，而铜的短缺尤为突出。因此我对这些行业非常看好。

　　科技发展与财富增长将带动第三个投资主题——“激情投资”。这类投资标的包括优质海滩沿线土地、城市核心地段公寓、限量版汽车等供给无法扩张的资产。在创新爆发、财富增长的背景下，人们对这些不可复制的资产的需求会显著上升。

　　AI每年的算力可增长10倍，但海滩的面积、稀有车型的数量无法同步增加，甚至完全不变。因此，这类供给有限的资产将形成极具吸引力的投资市场。

　　注：激情投资是人们为了热爱而非金钱而购置的资产——它们能愉悦感官、彰显个人身份，或承载着文化或历史意义。这些资产价格的上涨往往会增加而非减少需求，因为价格本身成了排他性的象征，成了产品的一部分。人们持有它们是因为它们被认为能够保值和彰显财富。——参考自拉斯·特维德的文章《当激情投资遇见颠覆性科技》（

　　When Investments of Passion Meet Radical Technology

　　GDP的图表中体现得尤为明显：瑞士既是全球创新指数榜首，也是人均GDP最高的国家；美国等创新强国的经济水平也位居前列。值得关注的是，部分国家的创新水平远超其当前GDP地位，这意味着它们具备快速提升经济实力的潜力——印度、越南、菲律宾、印度尼西亚、泰国、马来西亚与中国均在此列。

　　62项未来的关键技术领域的领先国家，结果显示，10年前中国仅在少数技术领域领先，而在最新一次研究中，中国在57项技术上位居第1，美国领先4项，欧洲仅领先2项。我认为，中国创新加速的部分原因其实与股市下跌有关——中国股市的阶段性调整反而加速了创新进程。在最新的2025年全球创新指数中，中国升至第10位，超过了此前排名第9的德国。如果从创新水平与经济的匹配度来看，中国GDP有望实现4倍增长。

　　10年，东盟中的很多市场都被投资者忽视了，它们的表现也的确不是很好，但当前它们的远期市盈率平均有11倍，盈利增速约10%，具有显著的优势。部分市场还存在些特殊因素，例如越南目前的市场分类低于新兴市场，我们预计越南未来不久可以升级为新兴市场，然后很多基金就会自动购买越南，单是这一点就可能推动越南市场上涨30%左右。

　　具体到中国市场，从长期股价趋势看，当前中国正处于历史区间的低位。综合估值指标也显示，中国股市低于历史均值，虽然不是极度低估，但的确具备估值优势。

　　2014年时的水平，居民存款规模是股市市值的2倍。随后，当人们把钱从银行中取出来的同时，股价也会大幅上涨，这说明很多钱都进入了股市。现在，中国正处于同样的节点，这意味着有大量的资金可以用来投入股市。很多股民是相当投机的，一旦市场形成涨势，资本有了较强的入市的动力，就有望推动股市出现强劲的、甚至爆发式的反弹。

　　1.2%，10年期国债收益率约为1.7%-1.8%，而股市股息率已超过10年期国债收益率——这在国际市场中极为罕见，通常此类情况意味着股市具备较好的投资机会。此外，股市的收益率与国债收益率之间存在较大差距，形成了坚实的“安全垫”：即便中国股市翻倍导致收益率减半，其水平仍将高于国债收益率。因此，我认为未来1-2年内，中国股市有望出现大幅上涨。

　　AI领域的火热和高估值不同，生物科技目前估值温和。国际生物科技ETF的市盈率约为10-11倍。众多生物科技初创企业可能被行业巨头收购，因为巨头普遍面临产品管线不足的问题。而现在，AI正显著降低生物科技领域的研发成本，加快研发速度。过去一年，AI发现的分子数量呈指数级增长，且研发成本远低于传统方式。

　　这一领域有望涌现大量新产品，例如全基因组测序，可高效监测大脑活动的脑机接口，全身影像检查，可检测

　　200余种指标、包括多种癌症在内的液体活检，整合多维度数据的健康管理方案，以及实时监测日常健康状况的可穿戴设备等。未来还将出现癌症疫苗、自身免疫性疾病疫苗，以及高度个性化、高效的医疗服务。尽管目前生物科技领域尚未成为热点，但基于上述因素，我认为其有望成为下一个热门投资领域。

　　2005年50岁的人，到2050年将年满75岁，假设此人能及时使用所有延缓衰老的新药，他的生理衰老速度将逐渐放缓，甚至可能在65岁左右停止衰老。一旦这种可能性被广泛认可，相关领域将引发狂热需求，成为极具潜力的投资市场，而目前，正如我所说，它还没有那么炙手可热。

　　1：您如何处理海量信息来精准预测未来？另外，您提到德国企业面临挑战，作为生活在欧洲的观察者，您认为该地区如何看待这些投资主题的前景？

　　问得好。首先，我的工作方式与个人习惯相适配，我每天大约能高效吸收信息3个小时。过去，我会花很多时间阅读PDS研究报告，分析市场趋势。我不是短线交易者，更倾向于从30年以上的长期视角看待市场波动，避免被短期、随机的波动干扰。近年来，我的信息获取方式发生了变化，现在我更多地通过播客学习。我每天会散步或者去健身房，同时收听播客。心理学研究表明，运动时人们的学习效率更高，我想可能是因为人类在大草原上狩猎的时代就形成了“运动中保持警觉”的本能。我发现在森林中散步、下山坡或滑雪时收听播客，信息能更好地被吸收。此外，我还会订阅和阅读顶尖银行和研究机构的PDS报告。身处瑞士，我每天早上的第一件事就是关注中国的市场动态。

　　upertrends公司每年生成约10万条科技相关资讯，我可以随时调取特定主题的报告。以今年的投资决策为例，我们的对冲基金在今年上涨了27%，关键在于对特朗普政府的政策的判断。特朗普的言论充斥在各种媒体上，他在周一称某人是好友，周三又称其为敌人，把人们完全搞糊涂了。但我通过研究他早年的节目《学徒》（The Apprentice，特朗普主持的真人秀节目）认识到了他的个性：特朗普是一名推销员，也是一名谈判专家，他可以为了达成目标而随意表态。因此，我们没有听取他的意见，转而关注他的团队成员的言论，例如前对冲基金经理斯科特·佩里（Scott Perry）、商务部长霍华德·路德维希（Howard Ludwig）等。我还收听美国顶尖风投专家主持的播客All In，其中一位主持人现在在负责特朗普政府的AI事务。早在4月2日特朗普公布关税清单前，他的团队就曾表示预期关税税率约为15%，这远低于清单里的数字。因此，我判断这份清单只是个谈判策略，最终税率可能回落至15%，而事实也确实如此。这说明，关注真正知情且如实表态的人至关重要。

　　关于欧洲的竞争力，我生活在瑞士，瑞士的竞争力很强，但德国正逐渐被中国超越。德国人关闭了核电站，改用风能，导致电价变成全球最高。我真的很担忧德国、法国和英国。英国的下届选举中，奈杰尔·法拉奇（

　　Nigel Farage）可能带领改革英国党获得多数席位，社会或将发生显著变化。总体而言，欧盟正处于衰退中，尽管历史上有国家能从衰退中复苏，但欧盟如果不调整策略，前景可能不容乐观。值得庆幸的是，瑞士并非欧盟成员国，发展状况良好。

　　2：中国的AI大模型企业与国际同行相比处于什么水平？国内如阿里巴巴等企业的大模型的未来发展空间如何？

　　我并非中国大语言模型企业的专家，无法评判中国具体模型的性能，但我想你们可能都记得DeepSeek刚推出时，英伟达股价的变化。DeepSeek运行的算力需求很低，我听了很多美国AI专家的播客，许多人质疑这一点的真实性，认为DeepSeek可能在新加坡等地使用了大量英伟达芯片。但DeepSeek团队发布的论文显示，他们通过多项技术创新实现了算力的高度压缩与高效利用。因此，我没有理由认为中国的软件开发落后于美国。

　　AI而非大语言模型。中国企业的重大机遇在于，在各行业中高效使用生成式AI。这需要大量能够深入企业、梳理企业运转流程的专业人才。我认为目前市场过度关注大语言模型的性能对比，这些大模型的确用途广泛，但对GDP的拉动作用可能不及生成式AI。

　　3：您的新书的研究方法与过往的著作相比，有哪些传承与创新？您更认可“经济学家”“技术学家”“未来学家”中的哪个标签？

　　先回答第二个问题，我最感兴趣的标签是“未来学家”。尝试畅想科技、政治、经济、金融等领域的未来，对我而言极具吸引力。我甚至会想，如果到了生命尽头，我可能会很遗憾无法得知量子计算在明年的发展动向。

　　upertrends的合作伙伴丹尼尔·卡弗（Daniel Caver）邀请我撰写一本关于未来的书，但我已出版了《逃不开的经济周期》《从马萨尔斯到火星：极速变化时代的工作、投资指南》等三本相关著作，一直很犹豫，担心内容会重复。后来，我受邀与雅各布·博克·阿克塞尔森共进晚餐，我们畅谈了宇宙起源、活细胞进化、人工智能与文明等线个小时，非常有趣。返程后，雅各布给我发消息，建议新书命名为“The cosmic evolution of genius”（天才的宇宙进化）。他认为AI只是宇宙诞生以来这138亿年演化故事的一部分：宇宙大爆炸伊始只有能量，然后在第1秒内形成亚原子粒子，在20分钟内形成氢和氦，而如今的人类与高度复杂的世界是如何演化而来的？这一演进历程漫长而曲折，AI正是这一历程的延续。

　　如我预期的那样发展，例如到2050年人工智能变得比人类聪明百万倍甚至亿万倍，且AI模型与机器人能自主解决复杂任务，那么它们可能会走向深空——这是人类很难做到的——甚至可能产生自我意识。如果遍布宇宙的AI拥有自我意识，这将意味着宇宙因人类的存在而“觉醒”。宇宙138亿年的演化经历了诸多关键节点：恒星内部生成重元素、海底热泉孕育单细胞生命、多细胞生物出现、生态系统形成、技术诞生、计算机与文明发展、AI崛起、超级智能出现并走向深空。

　　新书的核心思路是：通过追溯历史全貌，畅想未来走向。我们发现，人类或许是宇宙演化这个“自动项目”的工具。例如，大爆炸后仅存在4

　　种原子，主要是氢和氦，需要再通过恒星压缩生成其它原子，生命最初也只能诞生于海底热泉。但如今，我们已无需依赖热泉孕育生命，也无需恒星生成原子。而一旦AI能自主运行，或许也不再需要人类，但我相信AI会在未来的智能共同体中给人类一个荣誉席位，因为我们是“起源物种”。

　　年、10年、30年的世界趋势，包括各行业的变革、人类自我认知与生活方式的转变。

　　刚开始写这本书时，我真的不知道很多东西，于是我去学习，去探索未知，将那些我从不了解到深刻理解的知识写下来。这让这本跨领域书籍的撰写过程充满乐趣，也让我对社会、经济、投资的未来，以及人类在其中的角色有了更清晰的认知。这正是写作的意义所在。

　　4：如果您是特朗普，会推行哪些政策来让美国在AI时代保持领先地位？除了中、美外，其他国家如何避免在AI竞争中被边缘化？

　　算力基础设施及能源供给，推出税收激励政策。其中一项激励政策是，未来3年内，企业进行资本性支出时，都可以在1年内将其全额税前扣除，而非以往可能需要的20年。这一政策对企业影响重大，许多盈利丰厚的企业可以即时进行税前扣除来降低成本，从而加大投资。

　　布局地缘政治。与沙特、科威特、卡塔尔、阿联酋等海湾国家达成协议，设立“安全算力区”——这些国家可部署完整的美国技术栈运行AI

　　，美国则信任它们不会将其用于对抗美国自己。作为交换，这些国家可采购大量美国军事装备。AI已成为地缘政治工具，美国向“盟友”提供保护、军事支持与技术准入。美国的一个思路是，如果各国基于美国的芯片构建系统，软件需要适配芯片，就可能要依赖美国软件，从而降低这些国家转用替代性技术的可能性。中国也可以采用类似策略，任何拥有核心技术的国家都能如此。而技术薄弱的国家，在一定程度上需加入某一地缘政治阵营，成为“安全算力区”以获取发展空间。海湾国家的独特优势是拥有令人难以置信的廉价能源，因此成为部署算力设施的理想选择。

　　年各州法律统一且保持稳定。尽管尚未完全实现，但他们深知，企业在明确规则不变的情况下，才更愿意进行大规模、长期的投资。

　　整合国际资源。推动日本、欧盟等向美国投入巨额资金，这些资金可能用于数据中心建设与能源项目，如核电站。美国计划在25

　　年内将核能规模扩大两倍，尽管我认为难以完全实现。他们还在试图将相关技术的审批时间从20年缩短至2个月。同时还在加大油气开采力度，全方位保障能源供给。

　　至于中、美之外的国家，让我们来谈谈欧洲吧。欧洲显然不能被归类为“安全算力区”。欧洲没有廉价的能源，导致它无法追求领先的大语言模型。但欧洲可以聚焦生成式AI

　　的落地应用。欧洲若能在本土各行业高效部署AI模型，即便没有顶尖大语言模型，也能在AI时代取得成功。欧洲需要构建积极的增长型政策环境，例如，在瑞士创办企业并成功出售后，无需缴纳资本利得税，可以将资金全部用于新创业项目。这种政策非常有利于激发创新活力，这也是瑞士创新能力突出的原因之一。所以，中、美以外的国家无需拥有大型数据中心或顶尖大语言模型，只需推行有利于长期增长的社会政策，就能在AI竞争中立足。

　　5：美国在AI浪潮下的电力发展趋势如何？谷歌、亚马逊等企业在布局小型核能设施，这是否代表了未来的发展方向？

　　AI数据中心供电的方式时，往往不愿意接入美国电网，美国电网的基础设施远远落后于中国，所以它们更倾向于为每个数据中心配备自己独立的本地电源。短期来看，最便捷的方式是使用燃气轮机，将装有燃气轮机的集装箱部署在数据中心旁，这一方法在技术上成熟，并且美国有丰富的天然气储量。但为了减少二氧化碳排放，企业正普遍计划尽快转向核能。随着时间的推移，多项核能新技术的涌现，有望彻底解决全球能源与气候问题。中国也正在积极布局这些技术。

　　）就是很有吸引力的做法。如果不是长期以来的政治阻力，我们或许已经可以在全世界各地使用到安全廉价的核能了。小型模块化反应堆可以在工厂批量、标准化地生产，然后运输到火电厂或燃气电厂，利用现有基础设施，仅需替换锅炉即可投入使用。小型模块化反应堆分为铀基与钍基两类，中国已建成钍基反应堆试验项目。钍的发展潜力极大，预计能满足全球10万年的能源需求，远超化石能源约300年的使用期限。

　　但核聚变才是这是所有人的终极梦想。核聚变的原理与太阳相同，就是氘与氦的聚变，这比地球存在的时间还长。如果这行得通，我们完全可以用核聚变为世界提供动力。目前全球大约有40

　　个核聚变反应堆在进行试验，多数机构预测15年后可以实现商业化。一旦核聚变商业化，只需要从一浴缸的自来水中提取的氘，加上从两块笔记本电脑的电池的锂转化为的氚，就能够满足一个现代人一辈子所有的能源需求。

　　公司的进展最为领先，这家公司两年前宣布，2028年将为微软的数据中心供电。尽管我曾经觉得这一远超行业平均水平的进度难以置信，但Helion的董事长是山姆·奥特曼（Sam Altman），也就是OpenAI的创始人兼CEO，他是公认的技术天才，而且买方是微软，他们可不傻。如今两年过去，Helion已经开始建设工厂了，他们仍然坚持着2028年交付的目标，让我们拭目以待吧。

　　总体而言，核能技术正迎来革命性突破，我认为最终核聚变可能将成为全球的主要能源，只是大规模应用可能还需要20-30