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美東時間10月29日上午9點32分，英偉達股價突破207.86美元。照此計算，英偉達市值在此刻達到了5.05萬億美元，成為歷史上第一家市值突破5萬億美元的公司。短短三十幾年，英偉達就從一家為游戲發燒友做顯卡的小公司，迅速膨脹為一家市值超過德國和日本GDP（國民生產總值）的企業巨頭。這個成就，當然不能僅用黃仁勛及其團隊經營有方來解釋。許多評論人士認為，英偉達之所以能夠成功，其實是“七分天注定，三分靠打拼”——除了在關鍵時刻總能選對正確的策略之外，更重要的是它成功地趕上了AI（人工智能）基建這波大潮。
2012年辛頓團隊用卷積神經網絡贏得ImageNet圖像識別大賽、掀起“深度學習革命”。尤其是2022年末ChatGPT橫空出世、引爆“生成式AI革命”以來，市場對AI算力的需求持續呈幾何級數增長。為了在AI大潮中贏得先機，各大頭部AI企業紛紛投入巨資，瘋狂購買GPU，擴充自身算力。與此同時，世界主要國家也競相出臺政策，以國家之力大建數據中心，積極布局算力。其結果是：究竟哪些企業、哪些國家最終可以勝出，目前仍未可知，但像英偉達這樣的算力提供商卻早已賺得盤滿缽滿。
據說，在19世紀美國“淘金熱”的時候，大部分淘金者并沒有賺到錢，但那些把鏟子賣給淘金者的商人卻賺了大錢。時隔一百余年，歷史雖不重復，卻似乎總能押中自己的韻腳。
“賣鏟人”的故事固然傳奇，但從歷史角度看，它只不過是“淘金熱”中的一個小注腳。同樣，英偉達的成功雖然令人印象深刻，但與AI基建浪潮相比，其重要性就相形見絀。縱觀歷史，每一輪重大的技術革命，幾乎都由一種或幾種通用目的技術（General Purpose Technologies）推動，而通用技術的普及，又強烈依賴于相關基礎設施的建設。
例如，第一次工業革命中最重要的通用技術是蒸汽機，而蒸汽機作用的發揮，很大程度上依賴于鐵路等基礎設施的配套；第二次工業革命中最關鍵的通用技術是電氣技術，而其能量的釋放，則仰賴于電廠和輸電線路的建設。類似地，AI作為當下最新一代的通用技術，是否能夠真正改變世界，其關鍵仍在于相關基礎設施建設能否及時到位。
所謂以史為鑒，可以明得失。歷次技術革命的基建浪潮都為后人留下了許多寶貴的經驗與教訓，對于AI基建來說，它們無疑具有重要的參考價值。
一、速度與標準：鐵路革命的啟示
1825年的某個秋日，英格蘭東北部的風還帶著海鹽的味道。一列名為“洛克莫申號”的蒸汽機車，在斯托克頓與達靈頓之間的鐵軌上緩緩啟動。那是人類第一次見到這樣一輛“機器”：它噴出白色蒸汽，拉著30節車廂，裝滿煤炭與乘客。沿途的農民放下鋤頭，孩子們追著鐵軌奔跑——他們聽到的，不僅是轟鳴聲，更像是一個時代在起跑。
這條鐵路只有40公里，卻改變了經濟的地理結構。在此之前，煤炭靠馬車運輸，費時又昂貴。鐵路讓運輸成本下降了80%，速度提高了十倍。它不僅提升了礦主利潤，更打破了地理限制。鐵路第一次讓“距離”不再是經濟的決定性約束。后來的地理學家大衛·哈維評價道，“鐵路壓縮了空間與時間，讓市場變成了一張新的地圖。”
從1830年到1844年，英國的鐵路從96公里鋪展至2000多公里。鐵路飛速生長的同時，資本市場也走向狂熱。報紙每天刊登鐵路新聞，股票行情印在酒館柜臺邊，家庭主婦、牧師、鐵匠、鞋匠……所有人都在討論哪條線路能帶來收益。1846年，鐵路投資一度占到英國GDP的15%。
然而，狂熱的火焰越燒越高，也照出背后的混亂。當時的鐵路并不是一個網絡，而是無數條互不相連的“鐵蛇”。每家鐵路公司都爭搶鋪軌，生怕慢一步就失去市場。更荒唐的是，他們連軌距都不愿統一。
“鐵路之父”喬治·斯蒂芬森采用4英尺8又1/2英寸（即1435毫米）作為標準軌距，而工程師布魯內爾則主張7英尺1/4英寸（約2140毫米）的寬軌。他們的分歧原屬工程判斷：前者注重維護便利，后者追求平穩與速度。然而一旦利益介入，標準之爭便被市場邏輯綁架。各家公司紛紛為自身壟斷地位設定不同軌距，有的甚至刻意標新立異。
滑稽場面頻頻出現?；疖囻傊烈怀墙紖^即止步，因前方鐵軌屬另一公司、軌距不同。乘客必須換乘，貨物需反復搬運。鐵路越多，卻無法連成統一網絡。
時間標準的混亂更讓人頭疼。各公司使用本地時間安排時刻表，長途旅行的乘客必須反復對表，稍有不慎便錯過換乘。
除了標準混亂，公司之間還互拆軌道，夜間搶線施工，儼然現實版《大富翁》。議會雖設立“鐵路特別委員會”聽證監管，但總趕不上擴張速度。技術猛踩油門，制度卻尚未找到方向盤。
泡沫終有破滅之時。1847年，英國央行收緊信貸，鐵路股票暴跌，數百家公司破產，街頭出現大量失業鐵路工人。鐵路神話坍塌，期待落空。
但正如歷史學者所言，“鐵路在泡沫中誕生，在廢墟中成熟?！迸菽m毀滅一切，卻也帶來清理機會。破產潮中，大量冗余線路被清除，資金回流至主干建設，公司間惡性競爭得以終止。
與此同時，政府開始整頓，出臺法律統一軌距、運行時間、信號系統。鐵路終于從企業戰場變為國家骨架，為后續發展奠定基礎。
接下來二十多年，英國鐵路總長突破2.1萬公里。標準統一后，換乘與協調成本顯著下降，運輸成本隨之降低。英國也在此階段完成從地方集合體向全國經濟體的轉變——鐵路功不可沒。
兩百年后，AI的算力網絡似乎正在重演當年的一幕。各國的數據中心、算法平臺、模型接口如同十九世紀的鐵路公司：各自鋪設、各自運轉，缺乏統一標準。有人說，“今天的API接口，就是數字時代的軌距?！比绻麡藴薀o法協調、數據無法互通，再龐大的AI基建也只是碎裂地圖。
歷史告訴我們，真正讓火車飛馳的，不是鋼鐵，而是標準化與協同的制度。同理，AI基建的價值，也不在于有多少GPU在飛速運轉，而在于社會能否圍繞智能重組流程、制度與知識結構。鐵路讓十九世紀的人第一次感受速度的魔力；AI讓二十一世紀的人體驗思維的加速度。但火車若無軌道，只會脫軌；智能若無制度，只會迷失。
也因此，在聚焦AI基建狂潮的當下，重新回望鐵路革命的歷史，或許別有意味。
二、電力與結構：電氣革命的經驗  
1882年9月4日傍晚，隨著珍珠街發電站首次合上電閘，紐約金融區的400盞路燈和數十間房屋一齊亮起。當后來的歷史學家回顧這一刻，往往稱之為“黑暗的終結”。然而當時，這一事件并未引起太多關注?！都~約時報》僅在“城市雜聞”欄目中用幾行字報道了這種新型照明方式——要知道，連編輯部本身也是試點單位。
如果以今天的眼光來看，許多人會笑當時的人“有眼不識泰山”。但站在當時的立場，對一項尚未解決長距輸電難題的新技術大肆鼓吹，才更不可思議。后來圍繞傳輸方式，還爆發了直流與交流之爭。至于電站密布、輸電線路鋪設、民眾普及使用，已是幾十年后的事。因此，當時人們對電力“首秀”的冷淡反應，并不難理解。
更值得注意的是，相比電力的普及，其轉化為生產力的過程更加艱難。經濟史學家保羅·戴維（Paul David）指出，直到20世紀20年代末，電力對生產率的影響才真正顯現。而這距離紐約點燈那一晚，已過去近半世紀。
為何電力的生產率效應姍姍來遲？答案要到工廠里尋找。
19世紀末的工廠，是蒸汽的世界：一臺蒸汽機驅動中央主軸，連接皮帶、齒輪與鏈條。工廠布局圍繞主軸展開，機器緊密排列，工人被固定在自己的崗位上。誰離主軸遠，機器就慢。一旦蒸汽機關掉，全廠即停工；任何一環出錯，整線皆崩。
20世紀初，電動機進入工廠。相比蒸汽機，它更小巧、分布式、易于控制，許多人認為它將極大提升效率。
但現實卻出人意料。保羅·戴維指出，電機引入后的相當長時間里，工廠效率幾無提升。原因在于企業主只是把蒸汽機換成電機，卻保留原有的主軸結構。電被當作更干凈安靜的蒸汽，而非一種新秩序。
真正的轉變，出現在人們意識到電動機無需集中使用的那一刻。有了電，人們可以按工藝順序而非主軸位置布置機器。工廠空間得以重排，運輸距離縮短，等待時間減少，工人也不再被機器鎖死。
空間釋放帶來管理革新。分布式電機賦予工廠“局部自治”能力：每個工段可獨立運作，單獨檢修。經理靈活調整生產節奏，工人專注單一工序。正是在這一基礎上，福特于1913年發明了流水線操作。看似簡單的“傳送帶”，本質上是電氣化后工業空間與流程重構的產物。
因此，從蒸汽到電，不只是能源替換，更是生產結構之變。發電廠讓電力存在，工廠讓電力成為生產力。今天的AI基礎設施亦可類比。
如今，我們擁有了強大的AI“發電廠”：算力中心、模型平臺、云端網絡。MITNANDA團隊發布的《商業領域AI使用狀況報告》顯示，截至2025年上半年，已有80%的企業嘗試使用AI，約40%訂閱了AI服務。然而，AI對生產率的提升仍然有限：只有5%的項目進入生產階段并產生實質價值，其余95%未帶來回報。
原因與電力早期遭遇類似。盡管企業在AI基建上投入巨大，但多聚焦于具體“應用”項目，而其組織流程與結構卻未圍繞AI重構。正如早期工廠只換蒸汽為電，卻不改主軸。
這啟示我們，AI普及本身并不能自動提升效率。唯有推動AI與流程、組織、治理的深度耦合，才能釋放其真正價值。
三、泡沫與重生：互聯網狂歡的遺產  
上世紀90年代末的硅谷，是一座永遠不眠的城市：白天，投資人擠在咖啡館里談融資；晚上，創業者在車庫里寫代碼。每個人都相信，自己站在未來的門口，只差一輪融資就能推開它。街頭貼滿了“.com”的標志，出租車司機談論“網絡股票”，學生在宿舍里注冊域名……整個城市的一切，都圍繞著一個詞——“互聯網”運轉。
在世紀之交的狂熱中，市場理性早已被稀釋：公司不需要利潤，只要用戶；投資人不看現金流，只看故事；創業計劃書的第一頁永遠寫著“我們正在改變世界”。僅1999年一年，納斯達克指數就上漲了近80%。平均每兩個工作日，美國就有一家互聯網公司上市。在互聯網大潮的裹挾之下，資本正在盡情狂歡。
與資本的狂歡相伴的，是基礎設施建設的高歌猛進。城際光纖干線、跨州骨干網、海底電纜、區域接入網絡、數據機房、服務器集群……一切都以前所未有的速度部署。MIT博士生賈斯汀·柯洛（Justin Kollar）的一項研究表明，在上世紀90年代末，美國及北美的運營商鋪設了“數十萬英里”的光纖?！对紨祿罚≧aw Data）的一則報道則估計，僅2000年，北美運營商鋪設的光纖就達到6.8百萬英里（約10.95萬公里）。至于支撐互聯網站點的服務器，更是堆積如山。一時間，所有公司似乎都在為“信息高速公路”的建設添磚加瓦。
在一片鮮花著錦、烈火烹油之中，納斯達克指數于2000年3月10日沖上5048點的歷史高位。然而，高點之后，一切開始急轉直下。從3月中旬起，科技股接連暴跌。到2002年10月，納斯達克已從高點跌去78%，數萬億美元市值在兩年內蒸發。隨后幾年，上千家互聯網公司陸續倒閉，大量曾風光一時的網站相繼停運。面對泡沫的破裂，曾為互聯網企業歌功頌德的媒體也紛紛變臉。《商業周刊》甚至用封面文章《互聯網？呸！》（The Internet Bah!）對這個不久前還承載希望的行業做出了諷刺性的總結。
隨著金融狂歡終結，那些被過度建設的基礎設施也陸續遭到遺棄。大量服務器被清理處理，剛剛埋入地下的光纖則被閑置，成為柯洛論文中所說的“暗光纖”（darkfiber）。
但歷史的轉折，往往從崩潰開始。
泡沫的破裂，就像一個必要的冬天，讓真正能活下來的事物得以發芽。
首先，是企業的重組。
在狂熱時期，企業只追求流量；而在崩盤之后，它們被迫回歸利潤。亞馬遜在2000年經歷股價暴跌90%，貝索斯隨即宣布大規模裁員、關停虧損業務，轉而聚焦于供應鏈效率與客戶體驗。三年后，亞馬遜首次實現盈利，這個未來的電商與云計算帝國由此重新啟航。谷歌也在這一時期脫穎而出。創立于1998年的谷歌，在泡沫頂點時幾乎無人關注；而當其他公司倒閉時，它憑借PageRank算法和清晰的商業模式——搜索廣告——于2002年實現盈利，并確立了互聯網的新邏輯：價值來自秩序，而非喧囂。除此之外，臉書、推特等后來者，也都是在泡沫冷卻之后成長起來的。從這個角度看，泡沫并非互聯網的終結，而是篩選勝者的過程。
其次，是基礎設施的盤活。
泡沫時期修建的龐大光纖網絡和數據中心，在2001年后被拍賣、重組。許多破產電信公司的“暗光纖”被后來的運營商低價接手，用于擴建帶寬。
例如，美國公司Level 3 Communications就在這一時期收購了大量閑置光纖，成長為后來的骨干網巨頭。又如，英國的Global Crossing破產后，其光纜資產被拆分重組，后來分別并入BTGroup和Verizon的國際主干線路。正是這些“泡沫的遺產”，支撐了十年后云計算與流媒體的崛起。
數據中心亦經歷類似命運：2002年被視為“廢鐵”的服務器，幾年后成為支撐AWS、GoogleCloud的第一批硬件?；ヂ摼W的真正基礎設施，往往是在危機之后才被社會理解并有效利用的。
再次，是制度層面的變化。
2000年之后，美國與歐洲的監管機構開始重新定義網絡基礎設施的治理規則。美國聯邦通信委員會（FCC）在2001年至2003年間推動“電信市場開放”政策，允許私營運營商租用原國有網絡的帶寬，推動了互聯網接入成本的下降。歐洲則在2002年通過《電子通信框架指令》，要求各成員國開放本地環路接入（Local Loop Unbundling），推動寬帶從寡頭壟斷走向競爭。
在這些政策推動下，泡沫破裂后遺留下來的“暗光纖”與閑置帶寬被重新整合與優化利用。這些舉措，為下一輪互聯網熱潮的到來提前打下了基礎。數據顯示，1999年寬帶上網價格為每Mbps超過1200美元，而到了2005年，該價格已下降至每Mbps不到50美元。顯然，電信開放政策及其帶動的“暗光纖”盤活，發揮了關鍵作用。
在泡沫破裂后的十年——也就是2010年——互聯網基礎設施終于完善，行業再次迎來高點。值得注意的是，互聯網行業在這一階段不僅完成自我重建，還成功經受住了2008年全球金融風暴的沖擊。原因之一，正是這個行業確實用好了危機帶來的機會，在那些“過度”的基建之上，扎扎實實創造出了新的價值。
如今，面對AI的高歌猛進，許多人再次發問：AI行業是否存在泡沫？泡沫又會在何時破滅？
在我看來，AI行業存在泡沫幾乎是必然，至于泡沫的破滅，也只是時間問題。但從歷史的角度看，這一切并不重要。真正關鍵的是：如果泡沫有朝一日破滅，我們是否能有效盤活泡沫期間遺留下來的基礎設施，讓它們成為下一輪AI熱潮的底座？
四、結語：跨越技術革命的三重陷阱
過去兩百年的技術史告訴我們：每一場通用目的技術革命所引發的大規模基礎設施建設，幾乎都伴隨著三重困境——標準的混亂、結構的惰性，以及危機的浪費。鐵路、電力、互聯網都曾如此，如今的AI基建，也正立于同樣的分岔口。要讓這場技術革命真正走向成熟，必須跨越這三道門檻。
第一重陷阱，是標準的混亂。每一次基礎設施革命的早期，都充斥著各自為政的技術方案。
19世紀的英國鐵路，曾存在多達七種不同軌距，列車在各地無法直通，乘客需在站臺間搬運行李換乘；20世紀初的電氣化階段，愛迪生主張直流，特斯拉主張交流，電壓標準各異，導致設備難以兼容；互聯網初期，各家公司推行自有協議與瀏覽器標準，形成“數字孤島”。混亂，本是創新的副產品，但若未能在恰當的時機完成統一，技術紅利就會被重復建設和互不兼容所抵消。
卡洛塔·佩雷斯（Carlota Perez）在《技術革命與金融資本》中指出：從“安裝期”（Installation Period）進入“部署期”（Deployment Period）的關鍵，是建立一個被廣泛接受的共同平臺。鐵路的軌距統一、電力的電壓標準化、互聯網的TCP/IP普及，皆是在從混亂走向繁榮時所跨越的制度性門檻。
AI基建也正面臨同樣的抉擇：模型格式、數據接口、能耗標準、算力架構若不能盡早形成共識，就難以孕育真正的智能生態。統一標準，并非束縛創新，而是為了讓創新在同一條軌道上奔跑。只有完成基建標準的統一，AI的潛能才有可能被最大化釋放。
第二重陷阱，是結構的惰性。
技術革命早期，基礎設施常被視為終點，而非變革的起點，這恰恰束縛了生產力的進一步提升。
我們已經看到，鐵路修成之后，若沒有對應的倉儲制度、時區標準、城市功能重組，生產效率并不會自然提升；電氣化完成之后，若工廠仍照舊運轉，電動機就無法帶來企業效率的躍升；互聯網普及之后，真正的轉折點，并非網頁上線，而是企業管理、供應鏈與服務體系的全面數字化再造。
佩雷斯在其著作中高度強調了“社會—技術同調化”（comaturation）的重要性。在她看來，技術若想真正成為增長引擎，必須與制度、管理和文化的變革同步演進。
今天的AI基建，正面臨與歷史相似的挑戰。無論是算力中心，還是數據平臺，若只是服務于模型訓練，而無法帶動教育、醫療、制造、科研等領域的系統性重構，那它仍停留在“安裝期”的幻象中。真正的AI革命，不在于模型，而在于組織；要釋放AI的生產率效應，就必須像當年用流水線重構工廠一樣，圍繞AI重新設計整個企業和行業的運行邏輯。
第三重陷阱，是危機的浪費。
每一次技術泡沫，都是社會為未來所提前支付的代價。
鐵路在19世紀40年代的投資狂熱中鋪設了大量過剩軌道，泡沫破裂后卻留下了全國交通網絡；電氣系統在20世紀初的重復建設中形成了統一電網；互聯網則在2000年泡沫破裂后遺留下大量服務器、數據中心和“暗光纖”——這些所謂的“過度投資”，最終成為云計算和移動時代的基礎。
若借用熊彼特的說法，這種現象可稱為“建設性毀滅”（constructive destruction）——金融泡沫固然危險，但在客觀上也為技術部署提供了基礎設施。問題不在于泡沫本身，而在于我們是否善用危機留下的遺產。佩雷斯亦指出，金融泡沫幾乎是技術革命的常態伴生物，真正的災難不是泡沫，而是錯失危機。
事實上，回顧歷史上那些最終成功的技術轉型，幾乎無一例外地在泡沫破滅后完成了基礎重構。英國將鐵路泡沫的廢墟轉化為工業動脈；美國在電氣化的混亂中建立起公共事業制度；歐美則在互聯網泡沫之后，把閑置的“暗光纖”盤活為下一輪互聯網熱潮的重要基建。
因此，AI基建的關鍵不在于是否避免泡沫，而在于如何為泡沫“留下結構”：讓投資沉淀為公共算力，讓模型沉積為共享平臺，讓數據規范成為社會契約。這才是技術革命真正的分水嶺。
綜上所述，技術史的節奏總是相似的：標準化讓混亂變為秩序，系統性變革讓基建轉化為生產力，而危機的再利用，則讓投機最終化為文明。在AI的狂潮中，在“英偉達們”飛漲的股價背后，我們真正需要的，是保持頭腦的清醒，從歷史中學習演進的路徑。"