导读：我们即将进入一个由人工智能驱动的“技术性通缩”时代，但这非但不是经济衰退的信号，反而是引爆下一轮全球经济爆炸性增长的真正引擎。

“木头姐” Cathie Wood 是 ARK Invest 的创始人，管理着近 300 亿美元资产、被誉为“女版巴菲特”、“女股神”，以重仓信仰特斯拉闻名。

本周，木头姐在一期播客中，对其《Big Ideas 2026》报告进行了一次深度解读。我觉得其中最有价值的观点，就是围绕技术带来的通缩效应与 GDP 增长之间的关系。

很多人认为，现代国家的 GDP 的年增长率似乎就是 3% 左右。无论技术如何突破，无论是计算机革命还是互联网浪潮，最终都会被“吸收”进这个增长框架内。

然而，Cathie Wood 的团队通过回溯更长的历史周期发现。在 1500 年到 1900 年这 400 年间，由于技术变革缓慢，全球实际 GDP 年均增长率仅为 0.6%。而从 1900 年开始，随着铁路、电话、电力等技术革命的到来，全球 GDP 年均增长率跃升了五倍，达到了 3%。

这是一个由技术驱动的“阶跃”。

今天，我们正处在一个更为剧烈的技术变革期，Cathie 将其归纳为五大创新平台：机器人技术、能源存储、人工智能、区块链技术和多组学测序。这五大平台及其融合，将驱动全球GDP增长率再次实现阶跃，达到 7% 甚至更高。

通缩悖论：成本归零，经济为何反而扩张？

“技术的通缩悖论”是认为：既然技术（如 AI、可回收火箭）正在以惊人的速度降低一切成本，这难道不会导致 GDP 下降吗？

这个问题应该从两个角度理解。

首先是经济学中的“杰文斯悖论”：当成本下降时，单位需求的爆炸式增长会远远超过价格下降带来的损失。

单次 AI 推理的成本正以每年 99% 的速度趋近于零，但这并不意味着 AI 的总市场规模会缩小。恰恰相反，当“认知”本身变得极度廉价时，我们对它的需求将是无限的。

Uber 也是一个很好的例子，它并没有瓜分一个固定的出租车市场，而是通过降低成本和提升便利性，创造了一个比原有市场大数倍的全新出行市场。

新的技术将会创造了旧模式下根本不存在的需求，Robotaxi 也是同样的逻辑。

目前，Uber 占美国城市出行总里程的 1%。而要满足这 1% 的里程，只需要 14 万辆车。但如果要覆盖美国所有的城市出行里程，则需要 2400 万辆车。考虑到美国目前约有 4 亿辆私家车，这意味着Robotaxi的出现将通过极高的资产利用率，彻底摧毁现有的汽车市场格局。特斯拉的目标是把每英里成本降到20美分，而Uber的平均价格是2.8美元。

在巨大的成本优势下，需求将会被彻底释放。技术性通缩带来的不是总需求的萎缩，而是单位成本的降低和总使用量的指数级增长。

第二个角度则是，经济活动会将大量来自于对过去“无法衡量”的价值进行商业化。

举个例子，过去，人们花时间做饭、打扫卫生、开车接送孩子，这些活动不产生 GDP。但未来，当你购买一个机器人来完成这些家务时，你就购买了一项服务，这项支出会被计入 GDP。

当人类将越来越多的服务委托给 AI 智能体时，这种委托本身在 GDP 的视角下就是一种商业行为。

所以，未来经济总量的扩张，并非来自现有商品和服务的价格上涨，而是会来自天量的新增智能服务交易。

Clawdbot：数字劳动力的诞生

如果说AI推理成本的下降是这场变革的燃料，那么自主智能体（AI Agent）的进化，则是将燃料转化为动力的引擎。

最近几天爆火的 Clawdbot（现在改名 OpenClaw）就是一个里程碑式的事件。

Clawdbot 之所以在一夜之间引爆技术圈，因为它不再是一个被动的聊天机器人。它是一个开源的、能够连接到你所有个人账户（社交媒体、邮件、本地文件）并自主执行复杂、长期任务的“数字雇员”。

这标志着一个重要的转折：AI正在从“工具”进化为“劳动力”。

想象一下，你不再需要亲自预订机票、整理邮件、分析报告。你只需要向你的个人智能体下达一个目标，它会自主地去调用其他专门的智能体来完成任务。这些智能体之间的每一次交互、每一次服务调用，都可能被计价和结算，从而被纳入 GDP 的统计。

这意味着，即使我们每个人创造的“最终财富”保持不变，但通过将人类个体的生产活动进行细分，并由无数个智能体协同完成，经济系统内部的“交易”总量会呈指数级增长。

我们正在创造一个全新的、由数字劳动力构成的经济层。

未来的数字劳动力，将具备自主性，可以根据目标持续地执行一系列复杂任务，期间无需人类干预；同时全天候在线，24/7 不间断工作。

一旦数字劳动力的逻辑跑通，就会迅速规模化，复制和运行这些智能体的边际成本趋近于零。

数字劳动力正在以一种去中心化、自下而上、近乎生物进化的方式涌现。

当然，Clawdbot 早期充满了野蛮生长，不那么注意数据安全，但也正因此，这些项目最先出现在开源社区而非大型公司。

因为它足够强大，却也十分危险，这种高风险、高自由度的特性，是追求稳定和安全的大公司在早期不愿意触碰的。

垂直整合与开源之争：谁将赢得未来？

这场由 AI 驱动的经济扩张，战场在哪里？我们需要关注两个关键层面：产业端的垂直整合和生态端的开源之争。

在产业端，特斯拉是垂直整合模式的终极典范。为什么传统汽车巨头无法在 Robotaxi 时代与特斯拉竞争？因为他们的本质上是“集成商”，从不同的供应商那里采购底盘、座椅和传动系统。

而特斯拉从一开始就是一家机器人公司、一家能源公司和一家AI公司。马斯克很早就意识到，他最终要制造的是“制造机器的机器”。

这种模式的优势在于，当需求在一夜之间爆发时，只有掌控了从原材料到最终产品全链条的企业，才能满足指数级的增长需求。

Waymo 即便技术领先，但由于依赖外部汽车制造商，其扩张速度将受到供应链的严重制约。而福特、通用等公司，它们的组织架构、工会关系、甚至工厂的选址，都决定了它们无法轻易转型为一家机器人制造企业。它们的命运，更可能是被时代淘汰，而非成功转型。

在生态端，美中之间的竞争正在演变为一场关于开源和闭源的赛跑。

美国对中国的芯片和软件禁运，反而“逼迫”中国全面拥抱并大力发展开源AI模型。DeepSeek 横空出世，给 OpenAI 也带来了压力。

中国正将海量资金和人才投入到AI领域，这种策略让中国在开源社区中迅速占据了领先地位。

这种开源竞争是良性的，它会加速整个技术生态的进化。最终的胜利不一定属于某一个国家，而属于能最好地利用全球人才和开源成果的那个生态系统。

重新审视增长的度量

AI 变革也迫使我们重新思考如何衡量经济的进步。GDP 作为核心指标的缺陷日益凸显。

马斯克曾用一个粗俗但形象的故事来讽刺 GDP 统计的荒谬：两个经济学家在森林里，互相付钱让对方吃粪，结果为国民经济贡献了 200 美元，但没有创造任何实际价值。

相比于从产出端计算的GDP，从收入端计算的国民总收入（GNI）可能是一个更准确的指标，因为它能更好地捕捉到税收系统记录下的经济活动。

随着数字经济和智能体经济的发展，GDP 和 GNI 之间的“统计差异”可能会越来越大。

我们不应该再将人均生产率作为唯一的黄金标准。在一个智能体可以无限复制、数字劳动力近乎免费的时代，总产出的扩张能力才是关键。

未来不会是人类被机器取代的未来，而是一个生产力被极度释放、经济总量呈指数级扩张的繁荣时代。

技术性通缩不是终结，而是开始。它会无情地摧毁那些固守旧有模式的传统行业，但同时也会为那些拥抱变化、理解新技术底层逻辑的创新者，创造出价值万亿、甚至百万亿级别的巨大机遇。

关键在于，我们是否已经准备好迎接一个成本不断降低、但可能性无限增加的世界。历史已经给出了答案，每一次技术革命都伴随着生产力的阶跃。

而这一次，AI 驱动的变革，其规模和速度，将是史无前例的。