故事得從賓夕法尼亞州的紐卡斯爾（New Castle）說起。1903 年，哈利（Harry）、艾伯特（Albert）、山姆（Sam）和傑克（Jack）——也就是後來名震天下的華納四兄弟（Warner brothers）——買下了一台二手的放映機。他們在當地簡陋的採礦小鎮搭起了簾幕，開始放映電影。 隨後的幾年裡，他們迅速意識到了一個商業真理：單純放電影是不夠的，你必須掌控「戲院」。1907 年，他們買下了第一家永久性戲院；1908 年，他們開始涉足發行；到了 1923 年，華納兄弟影業（Warner Bros. Pictures, Inc.）正式成立。在接下來的一百年裡，這家公司定義了什麼叫做「好萊塢片廠」：龐大的製片廠區、遍布全球的發行網絡、以及對大銀幕的絕對控制權。 Netflix，這家成立於 1997 年的科技巨頭，
編按： 本文改寫自創投基金 Unruly Capital 的創辦人 Stefano Bernardi 發布的投資論述《The Depopulation Trade》。 Unruly Capital 是一間總部位於倫敦、專注於深科技（Deep Tech）與氣候科技的早期創投，創始人 Stefano Bernardi 曾是 Stripe 和 Ethereum 的早期投資者，以其「加密-無政府-生態資本主義」（crypto-anarcho-eco-capitalist）的獨特視角聞名。 這篇文章被他稱為「未來一世紀的投資論點」（The Unruly investment thesis for the coming century）。他認為，全球人口崩潰的速度遠超預期，而這將徹底改變我們熟知的經濟與社會運作模式。以下是他的核心觀點整理。 我們正在目睹人類歷史上最大的龐氏騙局崩解。這個騙局不是加密貨幣，也不是房地產泡沫，而是我們的現代社會契約。 我們的養老金、健保體系、
如果有一本名為《如何成為億萬富翁》的教科書，James Dyson 肯定是那個把書撕爛、然後丟進垃圾桶的學生。 在這個人人都在談論商業模式、護城河、變現效率的時代，Dyson 的存在就像是一個巨大的 Bug。他拒絕上市，拒絕將技術授權給大廠，甚至拒絕了一筆唾手可得的生意——為其他公司代工生產馬達。 當被問到為什麼不開一個部門專門賣馬達給別人賺錢時，他的回答簡單得令人髮指：「因為那不讓我興奮。（Because that doesn't excite me.）」 這句話聽起來很任性，甚至有點天真。但正是這種「任性」，造就了一個年營收數十億英鎊的商業帝國。Dyson 的故事提供了一個完全相反的成功樣本——一個由「興奮感」和「產品執著」驅動，而非由利潤表驅動的商業傳奇。 控制狂的代價：從授權失敗到獨資帝國 Dyson 並不是一開始就這麼「獨裁」的。像許多年輕的發明家一樣，他最初的夢想很單純：發明一個好東西，然後授權給大公司生產，
2025 年的 12 月，未來的歷史學家或許會將其標記為全球金融體系「大分流（The Great Divergence）」的真正起點。 在這個月的同一個星期裡，地球兩端的兩個超級大國，不約而同地對數位資產（Digital Assets）做出了最終判決。只不過，方向截然相反。 美國證券交易委員會（SEC）主席 Paul Atkins 坐在 Fox Business 的攝影棚裡，面對主持人關於加密貨幣未來的提問，他沒有像前任那樣閃爍其詞。相反地，他自信地宣告了一個新時代的來臨：「全面鏈上化（Moving On-chain）」。 Atkins 明確表示：「代幣化是資本市場未來的發展方向，透過將證券資產上鏈可以實現更清晰的所有權確權。」他更拋出一個令市場震驚的預測：「未來約 2 年內，美國所有市場都將遷移至鏈上運行，以實現鏈上結算。」這不僅是承諾實施「創新豁免（Innovation Exemption）」，更是直言美國的目標是重塑市場結構。 與此同時，
「這太容易了，我們是不是作弊了？」 這是 DeepMind 的 AlphaFold 團隊在看到初步結果時的第一反應。他們甚至打電話給工程主管，懷疑自己是不是不小心把答案洩漏給了 AI。因為在科學研究中，進展通常是緩慢而痛苦的，像這樣勢如破竹的突破，感覺太不真實。 但這不是作弊，這是 AI 展現出的一種全新智慧。 在 Two Minute Papers 最新一集的訪談中，諾貝爾化學獎得主 John Jumper 揭示了 AlphaFold 最令人震驚的一面：它不僅僅是一個預測蛋白質結構的計算工具，它似乎通過「無監督學習」（Unsupervised Learning），掌握了生物學中連人類都尚未完全理解的深層語法。 這場訪談讓我們看到，我們正處於一個科學典範轉移的時刻——從「實驗驗證」走向「AI 預測」，生物學正在被重寫為一門資訊科學。 當 AI 學會了人類沒教的事 我們常認為 AI 只是在模仿人類餵給它的數據。如果教科書上沒寫，
在紀錄片《The Thinking Game》的開頭，鏡頭跟隨著一個男人的背影。他穿著一件普通的深色夾克，揹著背包，獨自走在倫敦的街頭，或是劍橋大學古老的校園裡。他的步伐不快，但每一步都顯得若有所思。周圍的人群熙熙攘攘，沒有人注意到這個身材不高的男人，大腦裡正運轉著可能徹底改變人類文明進程的程式碼。 他是 Demis Hassabis。 如果你只看新聞標題，你會知道他是 DeepMind 的創辦人、是 AlphaGo 的父親、是 2024 年諾貝爾化學獎的得主，是被稱為「現代圖靈」的 AI 教父。但在這部紀錄片裡，導演用大量的鏡頭捕捉了他「獨行」與獨白的時刻。那些畫面感覺安靜得令人不安，連封面照都令人有這種感覺。 這不是一個普通的科學家在散步。這是一個手握「火種」的普羅米修斯，正走在充滿未知的荒原上。他的大腦是全人類最珍貴的資產之一，卻也可能是最脆弱的單點故障（Single Point of Failure）
2025年11月29日，這一天在全球太空發展史上，或許會被記上一筆，不是因為有什麼驚天動地的科學發現，而是因為兩個發生在地球兩端的事件，如此巧合又如此諷刺地展示了新舊時代的權力轉移。 鏡頭先轉到加州范登堡太空軍基地（Vandenberg Space Force Base），SpaceX 的獵鷹九號（Falcon 9）火箭執行 Transporter-15 任務，這是一次標準的共乘發射，就像一輛準時發車的太空公車，載著來自世界各地的 140 個酬載飛向軌道。第一級火箭在完成任務後，第 N 次完美地降落在陸地回收區，一切都順利得近乎無聊，這種「無聊的成功」正是 SpaceX 統治力的最佳證明，它讓上太空這件事變得像搭飛機一樣日常。 然而就在兩天前，鏡頭轉到哈薩克的拜科努爾發射場（Baikonur Cosmodrome），曾經的太空霸主俄羅斯也進行了一次發射，Soyuz MS-28 載人太空船雖然成功升空，但地面的 Site 31/6 發射台卻在發射過程中發生嚴重事故，移動式維修塔（Movable Service
2025年的劍橋大學（Cambridge Union），氣氛莊嚴而熱烈。 在這座見證了牛頓（Newton）重新定義重力、達爾文（Darwin）質疑創世論、圖靈（Turing）想像思考機器的學術殿堂裡，迎來了 2025 年 Stephen Hawking Fellowship 的得主——Nvidia 創辦人兼 CEO，黃仁勳。 這個獎項的歷屆得主名單星光熠熠：2019 年是 Bill Gates，2020 年是 Jane Goodall，2023 年是 OpenAI 團隊。作為世界上任期最長的科技 CEO（執掌 Nvidia 33 年），黃仁勳的獲獎實至名歸。 然而，當他站在講台上，面對台下數百位頂尖學子時，他並沒有大談 H100 的算力突破，
如果數學界有搖滾巨星，那一定是保羅·艾狄胥（Paul Erdős）。 這位匈牙利數學家的一生就像一場永無止境的巡迴演出。他沒有家，沒有固定工作，全部家當都在一個破舊的皮箱裡。他會突然出現在某個數學家的家門口，敲敲門說：「我的大腦敞開了（My brain is open）。」然後住下來，和對方沒日沒夜地解題，直到靈感耗盡，再前往下一站。 艾狄胥是前網際網路時代的「人肉伺服器」。他連結了全世界的數學家，把問題從一個大腦傳遞到另一個大腦。他深知一件事：數學太難了，難到一個人無法獨自面對。 今天的艾狄胥不再需要搭飛機，也不用睡在別人的沙發上。他的大腦已經數位化，變成了一個網站——艾狄胥問題網（Erdos Problem Website）。而最近，這個數位大腦迎來了一位新夥伴，一位不知疲倦、運算速度以光速計的協作者：AI。 菲爾茲獎得主陶哲軒（Terence Tao）最近在該網站上的一場「人機接力賽」，向我們展示數學研究的未來型態。這不再是孤獨天才的獨角戲，而是一場由人類直覺、數位歸檔與 AI
開場：慢速起飛的錯覺 「你知道什麼最瘋狂嗎？就是這一切感覺有多麼『正常』。」 在 Dwarkesh Patel 的訪談中，Ilya Sutskever 說出了這句耐人尋味的話。 這確實是一個充滿矛盾的時刻。一方面，新聞標題充斥著數百億美元的 AI 投資、GPU 的搶購熱潮，以及對 AGI 即將毀滅（或拯救）世界的預言；另一方面，我們的日常生活似乎並沒有發生翻天覆地的變化。Siri 依然聽不懂複雜指令，Copilot 偶爾還是會寫出充滿 Bug 的程式碼，而我們依然要每天上班、吃飯、睡覺。 這種「雷聲大雨點小」的體感，讓許多人開始懷疑：我們是否正處於一個巨大的泡沫之中？ Ilya 的回答是否定的。他認為，我們感受到的這種「正常」，正是「慢速起飛（Slow Takeoff）」的特徵。
2025 年 11 月 24 日，白宮發布一份代號為「創世紀任務」（Genesis Mission）的行政命令，這份文件毫無疑問是近年來最具野心的科技產業政策。川普總統在文中直接援引二戰時期的「曼哈頓計畫」，將本次行動定調為同等級別的歷史性國家努力。 這是一次徹底的戰略轉向：美國政府決意將過去散落在各機構的科學數據、超級電腦與 AI 模型，整合為單一且強大的「美國科學與安全平台」（American Science and Security Platform）。此舉意味著，AI 發展的重心正從矽谷的消費級應用，強制轉移至國家級的硬科技研發。這是一場由國家發動、能源部主導，旨在將「科學發現的方法論」進行自動化與工業化的技術戰爭。 算力與核能的聯姻：為何是能源部？ 過去十年間，我們習慣將 AI 的進步歸功於矽谷巨頭，但在「創世紀任務」的架構下，權力中心發生轉移。行政命令明確指定能源部（DOE）為執行核心，而非商務部或國家科學基金會。
近期全球金融市場對 AI 的雜音不斷，隨著部分 AI 概念股劇烈波動，華爾街開始出現「AI 泡沫化」的質疑聲浪。許多人擔心，這是否會像 2000 年的網際網路泡沫一樣，最終留下一地雞毛？ 面對市場的焦慮，群聯電子（Phison）執行長潘健成在接受《年代向錢看》專訪時，給出了一個截然不同的定見：「AI 是必需品，怎麼會有泡沫？」 他的回顧科技史，PC 產業走了 30 年，手機產業走了近 20 年，而 ChatGPT 在 2022 年橫空出世至今不過短短 3 年。「我們才剛開始，」潘健成說。如果 PC 和手機都是人類生活的必需品，那麼正在重塑人類工作與生活的 AI，又怎會是曇花一現的泡沫？本文將從群聯電子的產業視角，解析為何這是一場結構性的產業革命，