来源：市场资讯
（来源：机器之心）
方舟投资管理公司（ARK Invest）创始人兼 CEO/CIO Cathie Wood、OpenExO 创始人 Salim Ismail、Link Ventures 创始人 Dave Blundin 及 Reified 创始人 Alexander Wissner-Gross 博士参加了Peter H. Diamandis 主持的 MOONSHOTS 播客，访谈围绕 Wood 对未来经济衡量指标及 GDP 增速的预测展开，探讨了 GDP 核算体系的局限及其作为社会进步衡量标准的适用性，同时分析了 AI 与机器人驱动的成本下降、能源结构的战略支撑角色，以及汽车行业向广义「机器人行业」的范式演进。
目录
01. 7% 的 GDP 增速预测依旧保守，未来 GNI 才是主流经济指标？
GDP 无法衡量 AI 和机器人带来的真实财富增量？GNI 为何更适合作为未来 AI 时代的经济新指标？...
02.经济活动的本质就是能源的转化？
推理成本的持续下探和「杰文斯式」的需求爆发有何关联？核能、太阳能及电池技术为何会成为未来经济的关键支柱？...
03.汽车行业如何进化为涵盖范围更广的「机器人行业」？
早期风险投资界为何错失 Uber 投资机会？传统车企因内燃机和人工驾驶的「基因」导致难以转型？...
7% 的 GDP 增速预测依旧保守，未来 GNI 才是主流经济指标？
1、在访谈开始时，Cathie Wood 针对人工智能、机器人、储能等五大技术平台的融合趋势，提出了全球 GDP 增长率有望达到 7% 的预判，并强调这一预测可能仍显保守。
① Wood 追溯历史指出，从 1500 年到约 1900 年，由于缺乏技术创新，全球实际 GDP 增速长期仅约 0.6%；此后随着铁路、电力等核心技术的普及，在约 125 年间将增长率推升至 3%，实现了显著的增长。
② 顺承这一历史规律，Wood 认为当前五大平台的协同效应将推动增长率进一步翻倍至 7%。她提到，尽管此前该预测曾遭质疑，但随着 Elon Musk 等业界人士开始谈论经济的「爆炸性增长」，她认为 7% 的增速极有可能只是一个起点。
2、这种高增长预测之所以被认为保守，是因为 Wood 观察到现行 GDP 统计体系存在严重滞后，导致大量技术驱动的产出成了账面上的「隐形劳动」。
① Wood 认为，GDP 计算并非简单的正负抵消。她指出，以前如烹饪、打扫等无偿的家庭内部劳动从未计入 GDP，但未来通过购买机器人服务，这些活动将转化为可衡量的国民收入，从而在账面上创造出巨大的 GDP 增量。
② Link Ventures 创始人 Dave Blundin 对此补充道，若 AI 治愈了癌症，原本庞大的医疗开支将消失，导致 GDP 数据缩水，但这种「数据下降」本质上是人类健康净值的提升，而非经济衰退。
3、基于 GDP 指标的局限性，访谈转向了对「人类真实财富增长」的探讨。Wood 明确提出，衡量进步的核心应回归到由技术驱动的生产力增长。
① 她回顾了 20 世纪 80 至 90 年代的历史来，指出当时软件技术的出现虽然在初期引发了对生产力的质疑，但最终通过解锁了全新的可能性，创造了超越旧有统计范畴的惊人财富。
4、在技术推动财富增长的过程中，Wood 提出技术带来的生产力爆发实际上会引领经济进入良性的通缩轨道。
① 她解释称，凯恩斯经济学认为增长必然导致通胀，但技术进步却能促使商品价格大幅下降。这种价格下跌不仅不会抑制经济，反而会因门槛降低而激发出此前不存在的、爆炸式的市场需求。
5、在该语境下，Reified 创始人 Alexander Wissner-Gross 博士指出，若 GDP 不再能准确衡量进步，那么人均生产力才是观察未来的关键，同时他质疑传统的标普 500 指数已无法定价此类创新价值。
① Wood 对此回应称，标普和纳斯达克的头部公司大多基于过去的成功经验，其纳入新技术的机制极为滞后，必须在看到既成的利润后才会行动。
② Wood 也指出尽管此前受政策冲击经历低谷，但其旗舰基金 ARKK 过去两年的年化回报率已达 31% 至 33%，并预判颠覆性创新在未来五年将保持 35% 的复合增长。
6、当被问及若放弃 GDP，哪一个单一指标最能准确衡量这种进步时，Cathie Wood 明确将其锚定在 GNI（国民总收入）上。
① 她解释道，GNI 源自税务数据，通常比 GDP 更能准确反映真实财富。在技术剧变期，产出端（GDP）很难完全捕捉到技术的溢价，而收入端的 GNI 则能有效捕捉到这些财富的流向。
② 她认为，当前约 2% 的官方生产力增速被严重低估，这种数据失真导致政策制定者可能高估通胀并犯下决策错误。因此，关注更贴近收入真相的 GNI，才能精准反映技术驱动下的真实财富现状。
经济活动的本质就是能源的转化？
Wood 结合「杰文斯悖论」（Jevons Paradox）指出，AI 成本下降将驱动单位需求显著增长。她认为核能、太阳能及电池技术的进步将构成未来能源结构的关键支柱。回顾 20 世纪 70 年代以来监管环境对技术演进的影响时，她指出美国和日本的过度监管导致了核能行业的技术停滞和成本攀升...
关注「机器之心PRO会员」，前往「收件箱」查看完整解读
热门跟贴