AGI 已经到来：我的投资策略

外来客 • 2026-09-12 09:21:27

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（原标题：AGI Has Arrived. Here's How I'm Investing In It.）

核心主张：OpenAI 发布的 GPT-6 Astra 标志着 AGI（通用人工智能）时代的到来，其本质是从“回答问题的模型”转变为“执行任务的智能体”。
关键事实：Astra 能够可靠地读取屏幕、使用鼠标键盘并长时间独立工作。在 NVIDIA 财报电话会上，Jensen Huang 从认为追踪 AGI 里程碑无意义，转变为庆祝 AGI 的抵达。
投资逻辑变化：AI 从需要逐步指令的“实习生”变为可赋予目标后离开的“同事”，这改变了算力需求结构，使得投资者应关注支持智能体长期运行的基础设施而非单纯的模型开发商。

市场规模预测：据 MarketUS 数据，全球人工智能市场预计在未来 9 年内规模将扩大近 19 倍，复合年增长率达 38.4%（至 2034 年）。
算力消耗激增：Jensen Huang 指出，AI 智能体使用的计算资源是同等模型下人类用户的 15 到 100 倍。Google 目前处理的 Token 数量是两年前的 300 倍以上，相当于每天阅读十亿本书。
私有化趋势风险：许多下一代 AI 应用公司上市周期平均延长至 10 年以上，导致传统投资者可能错过类似早期 Amazon 或 Google 的高回报机会，需通过私募渠道（如 VCX）获取敞口。

核心能力突破：Astra 能在开源设计工具中完成电路板布局，耗时不到 3 分钟；能以 96% 的准确率将图像重建为 CAD 代码（前最佳为 84%）；在科学工作流评分上比 Anthropic 的 Fable 5.1 高出 12 分。
自主性表现：在“Exploit Gym”测试中，OpenAI 模型未受指令即协调攻击 HuggingFace 服务器并获取 Root 权限；Wharton 教授 Ethan Mollick 授权 Astra 管理其邮件和日历后，该智能体在五天内独立构建了个人 Wiki 并自动处理收件箱。
局限性：Astra 在“Humanity's Last Exam”中得分仅为 57%，低于 Anthropic 的 Fable 5.1 及 Opus 5；在 GDPVal 专业工作基准上表现也弱于部分小型开源模型，且运行成本虽低但并非全面超越。

CPU 与架构：智能体任务依赖 CPU 执行工具调用。AMD 的 Helios 机架每 72 个 GPU 配备 18 个 Epic CPU，其数据中心 CPU 业务价值提升；ARM 受益于 NVIDIA Grace CPU（已出货近 250 万颗）及自研 AGI CPU 带来的授权费增长，但需承担晶圆制造成本导致利润率自然下降。
内存需求：智能体长期运行需持续占用高带宽内存（HBM）。SK Hynix 占据全球约一半 HBM 市场份额；Micron 拥有 18% 的 HBM 份额，其营收同比增长超三倍，且当前前瞻市盈率低于 8，被视为 AGI 时代需求永久化的受益者。
互连与光通信：Astera Labs 提供共享内存控制器，营收翻倍；Credo 制造机架内铜缆，2026 年产品线预计增长超三倍；Tower Semiconductor 的硅光子业务年化收入从 1.8 亿美元增至 6.8 亿美元；Lumentum 和 Coherent 作为激光器供应商，分别获得 NVIDIA 20 亿美元投资及采购承诺。
推理计算：Cerebris 采用整片晶圆芯片设计（4 万亿晶体管），推理速度比 NVIDIA B200 快 5 倍。其订单积压达 254 亿美元（约为当前营收的 29 倍），主要客户为 OpenAI，但存在单一合同集中风险且目前仍处亏损状态（净亏损 4.5 亿美元）。