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　　到 2005 年，近 85% 的光纤处于闲置状态，埋在地下的“暗光纤”无人使用。这是因过度自信而生的严重过剩。但光纤还在，服务器还在，人也还在。这些“多出来”的东西，转眼就成了现代生活的骨架。在后的四年之内，带宽价格下降了 90%，这一大把廉价连接，直接推动了之后的一切：YouTube、Facebook、智能手机、流媒体、云计算。 这就是“生产型泡沫”的悖论：它在资产负债表上毁灭价值，却在现实世界中建设基础设施。当火焰退去，管道、代码和人才还在——准备好以原来一小部分的成本，被下一代人充分利用。

　　苹果在逆境中走向主导，把 iPhone 从一个新奇玩意变成社会基础设施。亚马逊在熬过了互联网泡沫的炼狱之后，悄然成为互联网的氧气供应商：AWS。Netflix 为流媒体时代重塑自我，它的增长字面意义上跑在上一轮泡沫铺下的光纤之上。Salesforce 证明了即便资本开支被冻结，云软件依然可以茁壮成长。谷歌发现，可度量的效果广告在衰退中仍然可以扩张。而那时还只是幼苗的 Facebook，很快就在灰烬中扎根，依靠廉价智能手机和过剩带宽滋养。

　　作为事实标准数据库的甲骨文，股价从 2000 年的 46 美元跌到 7 美元，之后又爬到 ChatGPT 发布前后的 79 美元，并一路涨到今天的 277 美元。第二轮互联网的那场火中，作为效果广告“供给商”的谷歌，从 17 美元跌到 6 美元，后来一路涨到 ChatGPT 发布时的 99 美元，再到今天的 257 美元。 在这一轮周期里，相似角色可能会是 Nvidia——不是因为它缺乏基本面，而是因为它的客户都在从同一池“投机热量”里取火，这一池水又被复杂的交叉投资烧得沸腾，以至于外界不得不质疑：这些资本到底是在真正部署，还是只是在循环自我实现的故事。

　　真正能在火后称王的公司，很可能是那些今天就开始锁定明日能源产能的，而不是只是囤积算力的玩家——到了明天，当所有 AI 相关基础设施都变得充盈，唯独“电力”依然稀缺时，真正的护城河会显形。算一笔账：一个大型 AI 训练集群，持续功率需求就可以超过 100 兆瓦，相当于一座小城市。美国当前总发电能力大约是 1200 吉瓦。如果 AI 相关算力按预测速度增长，十年内就可能吃掉全国 5–10% 的发电总量。 这里的问题，是极其根本的能源基础设施问题。 而与光纤或 GPU 不同，电力基础设施无法快速部署。核电站需要 10–15 年建设期，大型输电线路往往要在漫长的审批和博弈中耗费十数年。即便是大型光伏电站，从规划到并网也要 3–5 年。

　　则必须证明，自己的 AI 不是一个贴在原有产品上的营销标签。如果一家公司总毛留存率有 95%，但 AI 功能的线%，那么客户留下来的原因，是传统的平台能力（数据仓库、CRM 等），而不是 AI 增强功能。当资本环境收紧，这类公司会被市场猛烈重估——因为市场意识到它们本质上只是“基础设施公司”，只是贴了个 AI 的标签。真正的 AI 平台，会呈现出“因为 AI 使用率高，所以留存率高”，而不是“尽管 AI 使用率低，客户还是留下来”。

　　应用层公司则陷入另一种独特陷阱：建立在自己无法控制的模型（如 OpenAI、Anthropic）之上，就会面临利润被挤压、功能同质和被上游“吃掉”的风险。唯一的逃生路径是深度嵌入客户工作流。那些净收入留存率高于 120%，获客回本周期短于 12 个月的公司，通常已经完成了“工作流级整合”：客户会自然扩大使用，获客成本也能快速收回。那些 NRR 低于 100%，回本期超过 18 个月的，则更多是“好用但可有可无”的功能，一旦预算紧张就会被砍掉，只能依赖持续不断的外部资本输血维持增长。

　　推理 API 提供商在 GPU 过剩时代会面临商品化压力。“每 GPU 小时收入”是观察其定价能力的关键指标。一家每小时能从一块 GPU 上挣 50 美元的公司，相比另一家只能挣 5 美元的，有 10 倍的利润空间，可以用来做技术优化、产品差异化或者渠道护城河。推理成本的“价格弹性”也揭示了市场结构：如果价格降低 50% 会带来 500% 的需求增长，这就是典型的“商品地狱”；如果价格弹性很低，说明客户重视的是超出“原始算力”的其他价值。

　　能源和基础设施公司，则最终掌控着 AI 的根本约束。数据中心的经济性由“利用率”和“电价”共同决定。在每千瓦时电价 3 美分、利用率 85% 的情况下，有效电价约为 3.5 美分；在 8 美分、利用率 50% 的情况下，有效电价接近 16 美分——劣势高达 4.5 倍。当 AI 需求在泡沫破裂后出现下滑时，高电价设施无法通过降价来填满产能。而那些拥有结构性能源优势（如水电或长期核电合同）的运营商，则可以在仍保持正利润率的前提下大幅降价，通过承接其他“受伤设施”的客户来填满自己的机房。

　　这也在提醒我们，时间尺度极其重要。它们需要数百年才能长成参天巨木。即便是已经成熟的巨杉，在熬过一场火以后，也需要几十年才能重新修复树冠。我们今天很难判断：哪些看起来已经很高的树还会继续长，哪些其实已经达到高度极限。真正的巨人，是那些花了几代时间去把根扎得足够深，能汲取到别人够不到的水源，同时让树皮厚到足以承受别人承受不了的高温。我们的目标，不是“消灭一切火”，而是保持火的节奏。小而频繁的燃烧，可以避免毁灭性的山火。最糟糕的政策不是火本身，而是那种不断延后一切火灾，直到燃料负荷高到只剩下大爆炸这一种结局的做法。

　　哈佛的罗伯特·帕特南的研究显示，“技术民主化”并不会自动拉平赛道。他写道：“与贫穷同龄人相比，出身上层阶级的年轻人（以及他们的父母）更有可能将互联网用于求职、教育、政治与社会参与、健康信息以及新闻获取，而较少用于娱乐与消遣。富裕美国人使用互联网的方式是推动向上流动的，而更贫穷、受教育程度更低的美国人，则往往只以无助于向上流动的方式使用互联网。”这种鲜明的对比强调了一件事：我们必须有意识地引导 AI 去“解放”而不是“束缚”人的能动性。

　　Listen Labs则是一个由 AI 驱动的用户研究平台，帮助团队在数小时内，而不是数月内，从客户访谈中提炼洞察，从而放大“客户之声”。在过去，公司从实践角度来看，只能和很小一部分客户对话；而现在，他们可以即时“倾听”一整张覆盖各个年龄、地域和心理画像的“全样本面板”。讽刺的是：当受访者面对 AI，而不是真人时，反而更可能提供坦率且有价值的反馈，因为他们不会有意识或无意识地担心对方在“评价自己”。