🚀💥Sam Altman 放話：2028 年 “智力” 或全面遷移至數據中心，我開始重新審視 $英偉達(NVDA.US) 與 $微軟(MSFT.US) 的位置

“我們可能只差幾年，就能看到真正意義上的早期超級智能。”

當我看到 OpenAI CEO Sam Altman 這句話時，我第一反應不是震撼，而是時間窗口。

如果判斷成立，那麼現在所經歷的，並不是 #AI 的高點，而是算力結構重排的前夜。

Altman 還給出一個更激進的推論：到 2028 年底，全球更多的 “智力資源” 將存在於數據中心內部，而不是現實世界的人腦之中。

這不是簡單的技術升級。

這是生產力載體的轉移。

當 “智力” 從個體遷移到算力集羣，真正受益的不會是抽象概念，而是底層資源控制者。

我會自然聯想到幾類核心資產：

第一類，是 GPU 算力與加速芯片。

當推理需求持續爆發，模型規模與調用頻率上升，算力不再是階段性需求，而是持續性消耗品。

在這個結構下，$英偉達(NVDA.US) 的定價邏輯更像基礎設施，而不是週期股。

第二類，是雲平台與數據中心整合者。

如果 “智力” 集中在數據中心，那麼誰掌握數據中心，誰就掌握分發與調度權。

$微軟(MSFT.US) 與 Azure 的戰略協同，本質是把 AI 嵌入企業操作系統。

第三類，是應用層生態構建者。

如果未來超級智能體甚至能勝任 CEO 的角色——Altman 甚至調侃 “肯定比我做得好”——那麼企業管理、決策流程、財務預測、戰略模擬，都可能由模型主導。

那意味着 SaaS、自動化、企業軟件都會被重寫。

我真正思考的問題不是 “AI 會不會更強”，而是——

當機器的決策能力超越人類管理層時，市場的估值框架會不會被重構？

如果一家公司可以用智能體替代部分高管職能，那麼成本結構、利潤率、擴張速度都會發生變化。

我不會輕易用 “顛覆” 這種詞，但生產力效率曲線一旦躍遷，資本會提前定價。

歷史上每一次底層技術轉移——電力、互聯網、移動計算——最先漲的不是應用，而是基礎設施。

這一次，會不同嗎？

如果 2028 年真的是拐點，你現在更願意押注算力基礎設施，還是押注應用層爆發？

📬我會持續研究真正具備長期競爭壁壘的公司結構與技術趨勢演變，拆解背後的資本邏輯與週期位置。歡迎關注，與我一起在關鍵轉折前做出更清醒的判斷。