AI 狂造财富却难见 GDP：统计盲区下的真相
深度 | Token 经济学静姐的财富第六感 · 原创首先揭示一个悖论。一方面，AI 企业斥资数千亿美元构建数据中心；另一方面，GDP 数据却显示经济并未因此改善。成本端清晰可见——GPU、电力、土地、水资源，每项均有账单为证。然而产出端呢？几乎是一片空白。这并非 AI 没有产出，而是统计体系未能跟上步伐。SemiAnalysis 的一份深度报告提出了一个概念——"暗产出"（Dark Output）。这借用了物理学中"暗能量"的术语：它确实存在且规模庞大，但现有仪器无法探测。01 一份遗嘱的成本，从 30
中国AI产业链：从喝汤到吃肉的蜕变
事实表明，过去很长一段时间里，中国AI产业链处于劣势地位，美国占据主导并获得最大收益，韩台半导体供应链紧随其后吃肉，而国内更多是边缘配套，只能分得少量收益。这种状况现在还有效吗？摩根士丹利的观点值得参考：这一传统认知在今年已基本不再适用。在AI1.0阶段，核心红利集中在高端算力和核心芯片领域，美国技术垄断、韩台半导体供应链直接获益，国内主要是边缘配套角色，只能获取有限红利。但进入AI2.0和物理AI时代，中国的制造业底蕴、能源禀赋、场景数据积累得到充分释放，正在从"喝汤"向"吃肉"转变。整个AI超级周期分