從晶片戰爭到太空運算：Gavin Baker 揭示 AI 的終極賽局與 SaaS 的生死時刻

「這是有史以來最偉大的賽局。（It's the grandest game that's ever been played.）」

當 Gavin Baker 在訪談中說出這句話時，他指的不是單純的股價漲跌，也不是矽谷常見的創業故事。他指的是一場橫跨物理世界與數位世界、涉及數千億美元資本支出、甚至要把資料中心發射到太空的史詩級戰爭。

Gavin Baker 是那種極少數能同時深入理解半導體硬體細節與軟體商業模式的頂級投資人。他對市場的嗅覺敏銳，但更重要的是他對技術「第一性原理（First Principles）」的執著。在這場訪談中，他不僅僅是在分析財報，更像是以工程師的視角在解構這場 AI 革命的底層邏輯。

這場「最偉大的賽局」正在三個維度同時展開：

1. 地表的戰爭：一場關於矽晶片、電力與物理極限的焦土戰。
2. 太空的解法：為何 Elon Musk 的星際帝國可能是突圍物理極限的唯一解？
3. 商業的重構：AI Agent（代理人）的興起，將如何無情地摧毀舊有的 SaaS 商業模式。

這篇文章將帶你深入這三個戰場，透過 Gavin Baker 的視角，看清這場科技革命背後最殘酷也最迷人的真相。

第一部：矽盾與物理學的碰撞 (The Hardcore Infrastructure War)

在這場 AI 軍備競賽中，最讓人震撼的不是模型寫出了什麼詩句，而是支撐這些模型背後的基礎設施正在經歷一場物理學層級的暴力重構。Gavin Baker 用極為生動的細節，描述了我們正在經歷的技術斷層。

1. 我們像古埃及人測量太陽：擴展定律 (Scaling Laws) 的勝利

首先，讓我們談談這場戰爭的「發動機」：擴展定律。

Gemini 3 的發布，對 Gavin 最重要的意義並不在於它能訂餐廳或寫程式，而在於它證實了一件事：預訓練擴展定律依然有效。只要你餵給模型更多的數據、更多的算力，它就會變得更聰明。這個定律就像是 AI 產業的地心引力，沒有被打破。

Gavin 提出了一個極具深意的比喻：我們現在對擴展定律的理解，就像是古英國人對巨石陣或古埃及人對太陽的理解。

「他們可以精確地測量太陽的運行軌跡，精確到巨石陣的軸線能完美對齊春分秋分。他們的測量是完美的，但他們根本不懂『軌道力學』。他們不知道為什麼太陽會這樣昇起落下，他們可能以為那是神駕著馬車在天空奔跑。」

我們現在也是如此。我們觀察到擴展定律的「經驗法則」精準無比，但我們（甚至是那 20% 最頂尖的研究者）其實並不完全理解「為什麼」它會運作。我們只知道：它有效。

正因為它有效，這場軍備競賽就有了最堅實的經濟動機。只要堆疊 GPU 能換來更強的智慧，這場燒錢遊戲就不會停止。

2. Blackwell：不只是晶片，是基礎設施的重建

然而，要繼續「堆疊」算力，我們遇到了一個巨大的物理障礙。這也是為什麼 NVIDIA 在從 Hopper 架構轉向 Blackwell 架構時，經歷了前所未有的挑戰。

Gavin 形容這是有史以來「最複雜的產品轉型」。這不僅僅是換一塊更快的晶片，這是整個資料中心物理型態的重塑。讓我們看看具體的數據，感受一下這個「物理重量」：

• 冷卻系統的典範轉移：我們必須從氣冷轉向液冷。這不是裝個電風扇那麼簡單，這是要像改裝水冷車一樣重做整個散熱系統。
• 重量的暴增：一個機櫃的重量，從原本的約 1,000 磅（約 450 公斤），暴增到 3,000 磅（約 1,360 公斤）。這意味著資料中心的地板可能都要重新加固，否則會被壓垮。
• 能量密度的爆炸：一個機櫃的功耗，從原本的 30kW（相當於 30 個美國家庭的用電量），跳升到 130kW（130 個家庭）。

Gavin 打了一個非常生活化的比喻：「想像一下，為了買一支新的 iPhone，你必須把你家所有的插座都換成 220V，裝上 Tesla Powerwall，買發電機，鋪滿太陽能板，裝設全屋加濕系統，最後還要重新灌漿加固你的地板，因為你的新手機太重了。」

這就是 Blackwell 帶來的挑戰。這解釋了為什麼先前會有出貨延遲的傳聞，也解釋了為什麼這場遊戲的門檻被拉高到只有極少數巨頭玩得起。

3. 巨頭們的囚徒困境 (The Prisoner's Dilemma)

既然這麼貴、這麼難，為什麼 Microsoft, Meta, Google, Amazon 這些巨頭還是像發瘋一樣地買？

Gavin 指出，這是一個經典的囚徒困境（Prisoner's Dilemma），而且是一個攸關生死的版本。

「這是一個生死存亡的風險。如果你停下來，而你的對手沒停，你就出局了。」

Microsoft 曾經在今年稍早試圖「眨眼」——稍微放慢了資本支出的腳步大約六週。結果呢？他們立刻意識到這是個錯誤並後悔了。在這場賽局中，沒有人敢當那個先停下來的人。

更重要的是，目前為止，AI 的投資回報率（ROI）是正向的。這是 Gavin 強調的一個關鍵事實。即便資本支出如此驚人，但如果你去看這些巨頭的財報，這些 GPU 帶來的營收增長目前是超過投入成本的。只要 ROI 還是正的，只要停止投資就意味著死亡，這場地表上的矽盾戰爭就會繼續以指數級的速度燃燒下去。

但這場戰爭很快就會撞上一個更硬的牆：地球上已經沒有足夠的電力了。

這引出了 Gavin 訪談中最令人腦洞大開、卻又無比合理的第二部分：如果地球不夠用，那我們就去太空。

第二部：逃離地球表面 (The Final Frontier: Space Data Centers)

在 Gavin 的眼中，AI 的發展史就是一部不斷撞擊物理極限的歷史。而現在，最大的 Governor（調節閥、限制器）已經不再是晶片本身，而是電力。

1. 電力是新的貨幣：為什麼核能突然受歡迎了？

如果你仔細觀察，會發現一個有趣的社會現象：美國對「核能」的民意支持度，在過去兩年內發生了驚人的翻轉。為什麼？

Gavin 引用了 Kevin Kelly 的名著《科技想要什麼》中的概念：科技是有生命的，它會自我驅動去獲取它需要的資源。 當 AI 需要巨大的電力來「餵食」它的成長時，社會對核能的恐懼似乎就奇蹟般地消失了。微軟重啟三哩島核電廠，Google 和 Amazon 紛紛投資小型核反應爐（SMR），這不是巧合，這是科技意志的體現。

但即便如此，地球上的電力擴充速度依然趕不上 AI 的胃口。台積電的產能擴張速度（受限於電力和土地）成為了目前晶片供應的「調節閥」。

歷史上，半導體產業有一條鐵律：短缺之後必有過剩。 這是資本週期的必然。但這一次，Gavin 認為我們可能不會那麼快看到傳統意義上的過剩，因為「電力」這個硬約束，強行拉長了供應週期，讓這一波榮景比想像中更久、更平滑。

1. 然而，如果我們把眼光放遠到 5-6 年後，當地球上的每一度電都被爭奪殆盡時，我們該怎麼辦？Gavin 給出了一個極具科幻色彩，但從物理學角度卻無懈可擊的答案：太空資料中心。

2. 第一性原理的極致：為什麼太空比地球更適合 AI？

這聽起來像是瘋狂的科幻小說情節，但在 Gavin 的分析中，這完全符合「第一性原理」：

• 無限的綠色能源：在太空中，沒有大氣層的阻擋，太陽能板可以 24 小時不間斷地接收全光譜的太陽能。發電效率遠高於地表。你不需要挖煤、不需要蓋水壩，只需要把太陽能板展開。
• 極致的散熱環境：資料中心最大的成本之一就是冷卻。而在太空中，背景溫度接近絕對零度。你不需要昂貴的液冷系統，不需要巨大的冷卻水塔，只要把熱量輻射出去就好。
• 更低的延遲（Latency）：這點最反直覺。我們通常認為太空很遠，訊號會慢。但在 Gavin 的構想中，未來的通訊是透過 Starlink 衛星直接與你的手機相連（Direct to Cell）。
  • 目前的網路路徑：手機 -> 基地台 -> 光纖 -> 地面機房 -> 骨幹網路 -> 資料中心。層層轉發，路徑曲折。
  • 太空網路路徑：手機 -> Starlink 衛星 -> 旁邊的太空資料中心 -> Starlink 衛星 -> 手機。
  • 訊號在真空（光速）中的傳播速度比在光纖（玻璃）中快約 30%。加上路徑更直接，這意味著你的 AI 助理在太空中思考完回傳給你的速度，可能比在地球另一端的機房還快。

「從第一性原理來看，太空資料中心在每一個維度上都優於地球資料中心。」Gavin 堅定地說。

3. Elon Musk 的終極拼圖：四位一體的星際帝國

如果太空資料中心是未來，那麼誰能贏得這場太空競賽？答案幾乎只有一個：Elon Musk。

Gavin 在訪談中深入剖析了 Musk 旗下公司如何正在發生驚人的「融合」，這讓他擁有了一條無人能敵的護城河：

1. SpaceX (Starship)：這是唯一的「運載工具」。要將重達數千噸的資料中心發射到軌道上，目前只有 Starship 具備這種運載能力和經濟效益。這就像你是唯一擁有卡車的物流公司，其他人都只能用腳踏車送貨。
2. Starlink：這是「傳輸網路」。它已經在天上織好了一張網，隨時準備連接這些太空資料中心與地表的 80 億人。
3. xAI：這是「大腦」。它負責設計最先進的模型（Grok），並將其部署在這些太空節點上。
4. Tesla (Optimus & Energy)：這是「勞動力與能源」。你可以想像，在無人的太空站中，是誰在維修那些伺服器？當然是不需要呼吸空氣的 Optimus 機器人。而 Tesla 的電池與太陽能技術則提供了能源管理的基礎。

這四家公司（SpaceX, Starlink, xAI, Tesla）看似獨立，實則是一個緊密咬合的齒輪組。Gavin 預言，xAI 將成為 Optimus 的大腦，SpaceX 提供基礎設施，Starlink 提供神經網路。這是一個垂直整合到了極致的星際帝國。

「這解釋了為什麼 xAI 能拿到這麼多算力，為什麼投資人願意給它這麼高的估值。因為它不只是一個模型公司，它是人類跨入太空運算時代的入場券。」

然而，就在我們仰望星空，讚嘆硬體與能源的宏大敘事時，Gavin 的話鋒一轉，將我們拉回了地表最殘酷的商業戰場。因為與此同時，另一場無聲的革命正在軟體業爆發，準備血洗我們熟悉的 SaaS 世界。

第三部：燃燒的平台 (The Burning Platform: Agents vs SaaS)

如果說第一部和第二部是在討論「如何製造大腦」，那麼第三部就是在討論「大腦會摧毀什麼」。答案可能會讓許多軟體從業者背脊發涼：我們熟悉的 SaaS 商業模式，可能正在走向末日。

1. 推理模型 (Reasoning Model) 的飛輪已經開始轉動

Gavin 強調，2024 年最大的一個轉折點，不是某個特定模型的發布，而是「推理（Reasoning）」能力的出現（例如 OpenAI 的 o1 模型）。

在推理模型出現之前，AI 就像是一個反應很快但不會思考的鸚鵡。你給它一個指令，它吐出一個統計上最可能的回答。但有了推理能力後，AI 開始能「思考」，能進行多步驟的邏輯推演。

這帶來了一個質的飛躍：AI 開始能自我驗證（Self-verify）。

Gavin 指出，在任何有「明確對錯（Verifiable Outcome）」的領域，AI 的進步速度將是指數級的。例如：

• 程式設計：程式碼能不能跑，編譯器會告訴你。對就是對，錯就是錯。
• 數學證明：證明過程是否邏輯自洽。
• 銷售與客服：這筆單子有沒有成交？這個客戶的投訴有沒有被解決？

一旦結果可以被驗證，AI 就可以透過強化學習（Reinforcement Learning）不斷自我對弈、自我修正。這就是 AlphaGo 當年戰勝人類的邏輯，而現在，這個邏輯正在被應用到所有商業軟體領域。

2. 「按人頭收費」模式的死亡宣告

這對 SaaS 產業意味著什麼？

過去二十年，Salesforce、ServiceNow、Workday 這些千億美元巨頭的商業模式都建立在一個基礎上：席次費（Seat-based Pricing）。公司有多少員工，就買多少個帳號。軟體是用來「輔助」這些員工工作的。

但 Gavin 提出了一個震聾發聵的觀點：未來的 AI Agent（代理人）不需要席次。

想像一下，如果你的客服部門從 100 個人縮減到 5 個人，外加 500 個 AI Agent。這些 Agent 不需要休息，不需要勞健保，而且它們操作軟體的方式不是透過精美的 UI（使用者介面），而是直接透過 API 調用數據。

這時，Salesforce 該怎麼收費？

• 繼續按那 5 個人的席次收費？營收將瞬間崩盤。
• 對 Agent 收費？但 Agent 的邊際成本極低，你很難收到跟人類一樣高的價格。

這就是 Gavin 口中的「燃燒的平台（Burning Platform）」。這是一個引自 NokiaCEO 當年著名的備忘錄的比喻——當你的平台著火時，你只有兩個選擇：待在上面被燒死，或是跳進冰冷的海水裡求生。

3. 接或者死：既得利益者的囚徒困境

對於像 Salesforce 這樣的現任霸主來說，這是一個幾乎無解的兩難：

1. 如果你擁抱 Agent：你自己開發 AI Agent 來取代你的用戶。這意味著你要親手砍掉自己 80% 毛利的「席次費」營收，轉向一個未知的、利潤可能更薄的「用量計費」或「成效計費」模式。這在華爾街眼中是自殺。
2. 如果你拒絕 Agent：你堅持維持現狀。那麼，新創公司（或是 OpenAI 這樣的巨頭）會開發出 Agent，這些 Agent 會作為「外掛」騎在你的軟體之上，接管所有的操作。你的軟體將淪為單純的「資料庫（Database）」，所有的價值（和利潤）都會被上層的 Agent 拿走。

Gavin 認為，絕大多數的上市科技公司（除了微軟）都在這場測試中失敗了。
「他們看著這場大火，心想：『哇，如果要滅火，我得先燒掉我這一季的財報。』於是他們選擇了等待。」

微軟是唯一的例外，因為它透過投資 OpenAI，早已把一隻腳跨進了下一艘救生艇。而其他的 SaaS 巨頭，如果不趕快找到跳船的方法，很可能會像當年的 Nokia 一樣，在智慧型手機革命的浪潮中，抱著他們完美的「按鍵式手機」沈沒。

投資就是尋找真理 (Investing is the Search for Truth)

在這場長達 90 分鐘的對談最後，主持人問了 Gavin 一個問題：你是如何向年輕人介紹投資這個行業的？

Gavin 的回答，為這場充滿技術細節與硬核商業分析的對談，畫下了一個哲學性的句點：

「投資，就是尋找真理的過程。（Investing is the search for truth.）」

他說，要獲得超額報酬（Alpha），你必須先找到一個真相。而且這個真相必須是其他人還沒看見的（Hidden Truth）。

• 當所有人都看衰硬體投資時，Gavin 看見了 scaling laws 需要龐大基礎設施的真相。
• 當所有人都覺得電網已死時，Gavin 看見了核能與太空運算是必然的解法。
• 當所有人都在吹捧 SaaS 的護城河時，Gavin 看見了 Agent 即將帶來的毀滅性打擊。

這不僅僅是關於賺錢。這是一種對世界運作方式的深層好奇。從古埃及的太陽，到太空中的伺服器；從矽晶片的原子排列，到商業模式的典範轉移。這一切都是相連的。

在這場「最偉大的賽局」中，我們都是玩家，也都是觀察者。無論你是投資人、創業者，還是單純的科技愛好者，Gavin Baker 的視野都提醒了我們一件事：永遠不要停止探究底層的第一性原理。因為只有在那裡，你才能在雜訊中聽見未來的聲音。

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