如果說 2023 年是 AI 的「驚奇之年」，那麼 2024 年以後，我們正步入一個更為沈重、也更具實體感的階段：AI 不再只是螢幕上的聊天機器人，它正在變成了國家電網上的沈重負載，以及大國博弈的核心籌碼。
最近，矽谷創投圈的重量級人物 David Sacks 與前美國技術長（CTO）Michael Kratsios 進行了一場深度對談。這場對話之所以重要，是因為它揭示了川普陣營與矽谷「加速主義者」眼中的 AI 藍圖。這份藍圖不再僅僅關乎軟體，而是關於能源、監管權限與地緣政治的全面戰爭。
1. 矽谷的新太空競賽：從「暗光纖」到 GPU 焦慮
我們是否正在經歷另一場網路泡沫？這是華爾街最擔心的問題。回顧 2000 年代初期，電信公司鋪設了大量的光纖網路，結果需求未跟上，導致大量光纖閒置（即所謂的「暗光纖」Dark Fiber），資本效率極低。
但 David Sacks 認為，這次的情況截然不同。
「這不是暗光纖泡沫。現在的問題不是產能過剩，而是產能不足。每一個上架的 GPU，幾乎在瞬間就被搶購一空並全速運轉。」
這種差異來自於需求的本質。當年的頻寬需求是預測性的，而現在的算力需求是即時且飢渴的。無論是代碼生成（Coding）、企業級應用還是基礎模型訓練，算力的 ROI（投資回報率）正在變得清晰。
Michael Kratsios 則將視角拉高到國家層級。他指出，川普明確將 AI 定義為一場「必須獲勝的競賽」。這讓人聯想到冷戰時期的太空競賽，只是這次的登月目標，換成了通用人工智慧（AGI）。這意味著，美國政府的政策導向將從「監管風險」轉向「掃除障礙」。
2. 能源與基建：當科技巨頭變身發電廠
這場對話中最令人警醒的觀點在於：AI 競賽，歸根結底是能源競賽。
隨著模型參數呈指數級增長，訓練和推論所需的電力正成為最大的瓶頸。Kratsios 指出，美國正面臨一個兩難：Bernie Sanders 等政治人物呼籲因為環保與民生電價問題，應暫停數據中心建設；但矽谷認為，這等同於在科技戰中主動投降。
「電表後端」的核能復興
解法是什麼？答案可能在於核能與**電表後端（Behind the Meter）**的部署。
我們看到微軟近期重啟三哩島核電廠的協議，這並非單一事件。科技巨頭正在試圖將數據中心直接蓋在發電廠旁邊。
優勢 —— 繞過脆弱且擁擠的公共傳輸電網，直接取電。
經濟邏輯 —— 科技公司承諾「不增加居民電費」。他們透過鉅額投資重啟或新建發電設施，支付高額的固定成本（Capex）。理論上，當這些數據中心不需要滿載電力時，多餘的電甚至可以反向輸回電網，平抑電價。
這標誌著一個重大轉變：科技巨頭不再只是電力的消費者，他們正在被迫成為基礎設施的建設者。
3. 監管大亂鬥：為什麼新創公司害怕 1200 項法案？
如果你是一家 AI 新創公司的 CEO，最讓你頭痛的可能不是演算法，而是合規部門的帳單。
Kratsios 提到了一個驚人的數據：目前全美各州議會有超過 1200 項與 AI 相關的法案正在推進。這種「拼布式」（Patchwork）的監管環境是創新的噩夢。
大公司的護城河 —— Google 或微軟有龐大的法務團隊可以應付 50 個州的不同規定。
新創的死亡陷阱 —— 小公司根本無力負擔這種合規成本。
因此，矽谷現在出現了一個反直覺的呼聲：**尋求「聯邦優先權」（Federal Preemption）。**他們希望聯邦政府制定一套統一的、輕量級的標準，直接覆蓋掉各州（特別是加州 SB 1047 這種激進法案）的繁文縟節。
這背後的核心精神是回歸**「免許可創新」（Permissionless Innovation）**。過去二十年網路經濟的騰飛，正是因為創業者不需要去華盛頓特區蓋章批准就能寫程式；現在，他們擔心「預防性原則」（Precautionary Principle）會扼殺下一個 Facebook 或 OpenAI。
4. 美中對決：DeepSeek 時刻與樂觀主義的落差
在談到中國時，與會者的態度既自信又警惕。
技術代差評估
模型層面 —— 美國領先約 6-12 個月（差距正在縮小）。
晶片層面 —— 美國領先約 2 年。
半導體設備 —— 美國領先約 5 年。
然而，中國的「DeepSeek」模型被視為一個警訊。雖然美國實施了嚴厲的晶片出口管制（禁止 NVIDIA 高階卡輸中），但這也產生了副作用：**倒逼中國建立自主供應鏈。**華為等公司正在舉國體制的支持下，試圖攻克硬體難關。這是一種「以市場換技術」的豪賭。
為什麼中國人比美國人更愛 AI？
這裡引用了史丹佛大學 HAI 的一份有趣數據：
中國民眾對 AI 的樂觀度 —— 83%
美國民眾對 AI 的樂觀度 —— 39%
對談中提到，這種文化差異可能源自好萊塢電影（如《魔鬼終結者》）長期灌輸的「AI 反烏托邦」恐懼。相比之下，中國社會更傾向於將 AI 視為提升生產力與生活品質的工具。如果美國無法在文化上扭轉這種恐懼，政策推行將面臨巨大的民意阻力。
5. AI 的實質應用：不只是聊天，而是科學革命
除了生成文字和圖片，AI 到底能幹嘛？Kratsios 特別強調了 "AI for Science"（科學 AI）。
美國擁有獨特的優勢：國家實驗室（National Labs）累積了數十年的高品質科學數據。當這些數據餵給 AI 模型後，正在發生質變：
核融合（Fusion） —— AI 正在加速電漿控制的模擬運算，縮短商業化路徑。
材料科學 —— 尋找新的電池配方或超導體。
軟體開發 —— 如 Anthropic 的新工具或 "Co-work" 模式，正在讓工程師的生產力倍增，甚至讓非技術人員也能開發軟體。
這才是 AI 真正的價值——它不僅是媒體工具，更是科學發現的加速器。
6. 意識形態之爭：拒絕「Woke AI」
最後，話題不可避免地觸及了文化戰爭。David Sacks 強烈抨擊了所謂的「Woke AI」（覺醒 AI），即被植入特定政治偏見的模型。
「我們不需要政府告訴 AI 該『思考』什麼。如果 Google 想做一個覺醒的模型，那是他們的自由，但市場上必須允許其他觀點的存在。」
這反映了矽谷右翼與自由意志主義者的核心訴求：
廢除拜登政府時期過度強調 DEI（多元、共融）的 AI 行政命令。
保障 AI 模型的言論自由（第一修正案權利）。
從「監管優先」轉向「創新優先」。
總結：未被回答的問題
這場對話勾勒出了一個充滿野心的美國 AI 戰略：在核電廠旁蓋機房，用聯邦法規統一州法，並在科學領域全面壓制對手。
然而，仍有幾個關鍵問題懸而未決：
建設速度 —— 美國的基建速度向來緩慢，核電廠的重啟與電網升級能否趕上 AI 模型迭代的速度？
人才缺口 —— 雖然有硬體優勢，但美國是否能持續吸引全球最頂尖的 AI 人才？
社會共識 —— 如何在 39% 的低樂觀度下，說服公眾接受 AI 帶來的巨大變革？
這場競賽才剛剛開始，而電力，將是決定勝負的第一張骨牌。
延伸閱讀與參考資料
訪談來源: All-In Summit: David Sacks & Michael Kratsios on Trump's AI Strategy (https://www.youtube.com/watch?v=...) - Audio Context
數據引用: Stanford HAI: Artificial Intelligence Index Report 2024 (https://hai.stanford.edu/research/ai-index-report)
技術背景: DeepSeek-V3 Technical Report (https://github.com/deepseek-ai)
法規背景: 加州州長 Newsom 否決 SB 1047 法案之聲明 (https://www.gov.ca.gov/2024/09/29/governor-newsom-vetoes-sb-1047/)