两年前的时候，Gross在名为《AGI》的那篇仅有一页的文章当中，抛出一序列的问题，那个时候，没有任何人能够想到，这些问句自身，较任何具体的答案更为能够穿透时间的迷雾。如今我们回想起来的时候，那些有关价值流向、成本变化以及权力转移方面的提问，恰好是精准无误地预言了AI过去两年的现实演进情况。
基础设施层的赢家通吃
Gross往昔曾问“价值会朝着何方流动”，当下答案清晰得很——全部都流向了基础设施层面。自2024年1月直至如今，英伟达的市值从1.2万亿美元迅猛飙升至4.4万亿美元，净增长达3.2万亿美元，差不多拿走了AI热潮之中超过100%的利润。在同一时期，微软的市值仅仅上涨了4%，亚马逊上涨了30%，并且OpenAI、Anthropic以及xAI这三家明星初创公司的总价值增长加起来也不过1.4万亿美元，远远比不上英伟达这一家。
这种在AI淘金热中呈现出惊人议价能力的“卖铲子和铁锹”的生意，市场曾对微软每年800亿美元的AI资本开支何时才会产生效果提出质疑，然而实际情况是，不论哪一家应用层公司兴起，都必须先向英伟达支付费用。芯片、封装、电力，这些属于最重资产的环节，反倒成了价值链上最为安全的避风港。
旧金山奇迹与能源新贵
AI凭借意外之力拯救了旧金山，使其免遭沦为“新底特律”这般命运。在2025年上半年期间，全美高达78%的AI风投资金，都朝着湾区涌去，进而使得房价得以保持坚挺状态，虽然整体就业人数依旧低于疫情之前的水平。于此同时，能源成为了AI时代之中极为成功的投资主题之一，铜价从两年之前每磅3.75美元，一路飙升至6.61美元的历史新高价位，而数据中心每年需要消耗50万吨铜。
于整个供应链里，最难以预料到的瓶颈居然是电力变压器，这个具备100年历史的老技术，现今竟成了数据中心接入电网速度的关键限制因素，那些数据中心增长速度较快的州，变压器交货周期已然从几个月足足延长到两年以上，根本没有人能够绕开这个外形笨重的铁疙瘩。
就业市场的冰火两重天
Gross所提出的有关AI是否会对人类形成替代的问题，精准地抓住了关键，一针见血。IMF于2025年开展的研究表明，AI有着让工资不平等得以减少的可能性，原因是它能够使高收入类型的工作实现自动化，然而与此同时，却会让财富不平等的状况加剧，这是由于资本收益集中于科技公司所有者之手。OECD给出的数据更为细致具体 ，低技能装配工的工资增长幅度达到了11.6%，而CEO薪酬的增长幅度仅仅只有2.7%，不过这更多呈现的是最低工资政策所产生的影响。
软件工程师们当下还没去从事送外卖的工作可是职业结构已然发生分化，一部分人转变为称之为“AI代理的管理者”的角色，另一部分转而朝向制造业迈进致力于协助工厂达成自动化，过往的历史不会以简单重复的面貌再现然而却踏着相似的韵律节拍，打字员这项职业已然消弭不见可操作电脑的文员得以现身出现。
地缘政治与算力军备竞赛
美国在AI模型数量方面依旧维持领先态势，于2024年发布了40个关键模型，中国与之相比有15个。然而真正的竞争较量在于基础设施。台积电正在亚利桑那州进行8座晶圆厂的建设工作，未来极有可能承担全球30%的先进芯片产能。并且华为的910C芯片运用7nm制程在推理环节展现出竞争能力，然而在训练环节却需要更多的芯片以及更多的能源用以弥补制程方面存在的差距。
Gross曾问过一个极其尖锐的问题，问的是倘若能源拥有充足的量，那么会不会能够运用跟不上时代的制程去达成AGI。结果这个答案是非常现实的，现实的结果就是经济成本会首先把你给彻底压垮。在大型GPU集群之中，30%到50%的用于训练的时间被花在了芯片相互之间的通信上面，并非是用在了计算这个本身对象上面。这所意味着的情况就是单纯靠着堆积能源以及芯片，边际效益将会出现急剧下降的势头。
成本悬崖与市场集中
正在出现断崖式下跌的AI的API价格，成为了服务价格通缩的领先指标，当年的摩尔定律与之类似，单个知识产品的生产成本变得越来越低，然而整体市场规模不停地持续始终在扩大，问题在于，目前这种通缩红利主要是被基础设施层捕获的，应用层的价格战都已经打到让人肉疼了。
在资本市场里，其集中度同样处于上升态势。“七巨头”在标普500当中占到了接近32%左右的市值，然而却为2025年贡献出了42%的总回报收获。于此同时，AI初创公司常常会有达到百亿级别的融资情况出现，就像是OpenAI有着1100亿美元的融资额度，xAI有300亿美元的融资额度，这使得少数的创始者及投资者积攒起了震撼惊人的私人财富，这样一种财富分配的格局正处于重新塑造全体硅谷生态系统的进程之中。
能源出口国的生死劫
令人最感后背发凉的Gross的问题体现为，印度那高达2500亿美元的GDP出现对GPT – 4的token的出口依赖，这会产生怎样的状况呢，这并非是科幻情节，而是已然正在逐渐靠近的实际情形，一旦一个国家的核心服务业能够被AI以低廉成本去进行替代，那么该国的贸易根基便会发生崩塌，当下并没有能够应对这种冲击的大规模就业规划存在，美国在劳动力培训方面的支出仅仅占据GDP的0.1%，在OECD国家里面几乎处于垫底位置。
2025年7月，由特朗普推出的“美国AI行动计划”，提及了学徒制以及社区大学合作，然而其规模和当年有850万人就业的WPA计划相比，差距甚远。在AI真的着手替代白领工作之际，我们究竟能用什么去重新培训这些人呢？
回顾两年前Gross提出的那些问题，最令人震撼的并非他猜对了什么，而是他问得正确的是什么。如今轮到你来思索了：倘若你所处的行业也被AI重新塑造，你会是那个售卖铲子的人，还是那个挖掘金子的人呢？
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