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“稀缺"是 2026 年最被低估的关键词

Not Boring 创始人 Packy McCormick 这周写了一篇引发大量转发的长文 Scarce Assets;同一周 Marc Rubinstein 在 Net Interest 写下 Apple Turnover;Elad Gil 在两周前发布了 Unicorn Market Cap 2026,论证旧金山已经是 GenAI 超级集群。三篇看起来无关的稿件,串起来其实是同一个故事:AI 把整个产业的"稀缺资产清单"重写了一遍。

谁拥有真正稀缺的东西,谁就能在未来 5 年定价权暴涨;谁以为自己稀缺、其实可以被复制,谁的估值会经历无声崩塌。

一、被 AI 重新定价的五类稀缺资产

资产类别旧时代稀缺度AI 时代变化代表案例
顶尖 ML 研究员暴涨 10×Meta 9 位数 offer、xAI 全员加薪
先进制程产能进一步稀缺化TSMC N3/N2 排队到 2028
HBM / 高级封装极度稀缺SK 海力士 HBM4 卖光到 2027
稳定电力 + 数据中心位置突然成最大瓶颈微软在三里岛重启核电
公司"组织能力”难定价反而成最稀缺OpenAI/Anthropic 的执行力溢价

Packy 的核心洞察:资本和注意力都不再稀缺,“能把资本和注意力转化为可工作系统的组织"才稀缺。 这解释了为什么少数几家 AI 公司能持续吸纳 100 亿美元级别融资——市场不是在赌模型,是在赌组织。

二、Apple 的"反向稀缺"案例

Marc Rubinstein 的 Apple Turnover 给出了一个反向例子:苹果是过去 20 年最优秀的"稀缺资产组合”——稀缺的工业设计能力、稀缺的供应链控制力、稀缺的零售渠道。但在 AI 时代,这些稀缺性的相对权重被压低了:

  • 工业设计 的边际价值在 AI 体验时代下降——用户对硬件的"喜悦"被对智能的"喜悦"挤压。
  • 供应链控制 仍然稀缺,但 AI 的瓶颈在 GPU 和 HBM,不在 CNC 加工。
  • App Store 渠道 在 Agent 时代被绕过——AI Agent 不打开 App,直接调 API。

这不是说苹果会衰落,而是苹果过去的稀缺性正在被一类新的稀缺性(compute + 模型 + 数据飞轮)相对压低。这正是 Rubinstein 暗示的"Turnover"。

三、稀缺资产的"地理回归"

Elad Gil 的数据更直白:旧金山湾区在 GenAI 公司估值中占比超过 70%。这是过去 10 年远程工作叙事下不该出现的反常——但合理:当稀缺资源是"一群能在白板前互相挑战的顶尖人才",地理就重新变成稀缺资产。

这个反常对个人和资本都有启示:

  • 个人:未来 3 年最大的个人 alpha 可能就是"愿意搬家到 SF/NYC"。
  • VC:基金对"非一线城市"的容忍度会进一步下降,加剧地区两极分化。
  • 国家级博弈:能否人工"复制"出一个 GenAI 集群(深圳/杭州/班加罗尔/伦敦/巴黎),是未来十年最重要的产业政策实验。

四、被忽视的两个新稀缺资产

除了上表五类,还有两类正在浮现但还没被定价:

  1. 高质量人类反馈数据:合成数据已经能做到大部分预训练,但对齐和评估仍然依赖稀缺的人类专家判断。Scale AI、Surge、Mercor 这条赛道远未结束。
  2. 可信赖的"权威输出":当 AI 内容指数级泛滥,有信誉、可被引用、可被审计的内容源会变成新稀缺。这是为什么 NYT v OpenAI 案件的真正赌注不是版权,而是"未来谁能被 AI Agent 当成 source of truth"。

五、可执行结论

  • 创业者:把公司战略写成一句话——“我们正在建立的不可复制资产是什么?” 如果答案是"算法领先 6 个月",那不是资产,是 vesting schedule。
  • 投资者:今年开始对"组织能力"做尽调,不只是产品和市场。看团队能否在 12 个月内把人员规模翻倍而不崩溃。
  • 个人:评估你的技能组合里有哪些是"AI 时代仍然稀缺的"——通常是组织协作、品味判断、跨域翻译这三类。纯执行类技能正在快速贬值。

六、最终判断

未来 24 个月将是稀缺资产重定价最剧烈的窗口期:

  • HBM / 先进封装 进一步上行,三星与 SK 海力士的资本开支收益率会显著超越 logic foundry。
  • 顶尖 AI 人才 价格会再翻一番——9 位数 offer 会从惊闻变成"惯例"。
  • 优质内容版权 进入"高纯度稀缺"区——金融、法律、医学、学术原始数据库会出现并购潮。
  • 苹果 仍然是巨人,但市盈率会经历从"必需品溢价"到"奢侈品溢价"的叙事切换。

记住 Packy 的一句话:“In an age of abundance, scarcity prices itself.” 这是这一轮 AI 周期最被低估的真理。

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