矽谷最會做軟體，為什麼做不出工廠？

本文整理自 a16z《The Ben & Marc Show》2025 年 9 月播出的單集。

Colossus 的五個月與工廠的五年

2024 年，馬斯克宣布 Colossus——號稱全球最大的 AI 資料中心——在不到五個月內完工。這是一個驚人的速度。數萬張 GPU、龐大的供電系統、複雜的冷卻設施，全部在不到半年內從無到有。a16z 主持人在節目中問了一個看似簡單的問題：「我們為什麼比蓋工廠更會蓋資料中心？」

精密製造公司 Hadrian 創辦人Chris Power（Chris Power）的回答直指核心：「這很簡單。因為金融市場懂得資料中心的包銷合約。」這個答案聽起來像是在講金融，不是在講製造。但這正是問題所在——在美國，能不能蓋出東西，很大程度上取決於能不能融到資；而能不能融到資，取決於金融市場如何看待你的營收模式。

Chris Power解釋這個邏輯。當一家公司要蓋資料中心時，它通常已經有了來自亞馬遜、微軟或其他大客戶的長期合約——可能是 30 年的包銷協議。客戶承諾以固定價格購買固定數量的運算容量，這讓投資人可以清楚計算未來的現金流。有了這個可預測的收入流，銀行願意提供大額貸款，投資人願意承擔建設風險。整個融資結構因為這個長期合約而成立。

但製造業不是這樣運作的。國防採購是年度預算制：國會每年批准預算，國防部每年簽訂合約。這意味著一家製造商即使今年拿到大訂單，也無法保證明年還有。沒有長期收入承諾，就沒有辦法支撐長期的資本支出。銀行不會為一個只有一年能見度的業務提供十年期貸款。

30 年 vs 1 年：融資結構的根本差異

讓我們把這個差異說得更具體一些。假設你是一家銀行的貸款審核員，現在有兩個案子擺在你面前。

案例一：一家公司要蓋資料中心。它有與亞馬遜的 30 年合約，每年固定收入 X 億美元。你可以算出這 30 年的總現金流，扣掉營運成本，得出一個可預測的利潤數字。即使這家公司明天倒閉，資料中心本身也有價值——其他雲端服務商可能願意接手。風險可控，收益可預測。

案例二：一家公司要蓋武器工廠。它目前有與國防部的一年合約，金額 Y 億美元。但明年呢？後年呢？國防預算每年都可能變化，採購優先順序每年都在調整。如果國會削減預算、如果戰略方向改變、如果另一家承包商贏得競標，這家公司可能突然就沒有訂單了。而一座專門生產特定武器零件的工廠，轉作他用的可能性極低。風險高，收益不可預測。

你會批准哪一個案子？

這就是Chris Power所說的「融資結構問題」。不是工廠比資料中心更難蓋，而是工廠的融資比資料中心更難拿。美國擁有全世界最發達的資本市場，但這個市場的運作邏輯天然不利於製造業投資——除非有什麼東西改變這個等式。

美國資本市場：好幾千倍的優勢

國防科技公司 Anduril 共同創辦人暨執行長Brian Schimpf（Brian Schimpf）在對談中提出一個反直覺的觀點：美國最大的優勢，恰恰就是它的資本市場。「美國的資本市場結構，不是比別人好 10%，而是好幾千倍。」這不是誇飾。

想想看，過去幾年美國科技業做了什麼？在 AI 浪潮中，各大科技公司宣布了總計數千億美元的資料中心投資計畫——而這些投資發生在 AI 真正產生大規模營收之前。市場願意用未來的願景來支撐今天的投資，願意承擔技術路線可能走錯的風險，願意把錢押注在還沒被完全驗證的商業模式上。這種資本動員能力，是任何其他國家都無法複製的。

Brian Schimpf舉了一個更極端的例子：Oracle 在一天之內，因為一筆 AI 資料中心的交易，市值增加的金額超過許多國家整個股市的總市值。一天。一筆交易。這就是美國資本市場的規模和速度。

但這個巨大的優勢目前沒有流向製造業。「政府是糟糕的資本配置者，」Brian Schimpf說，「但低成本貸款、風險分擔、包銷承諾——這些工具可以利用我們已有的資本市場結構。」他的論點是：不需要政府直接拿錢去投資工廠，只需要政府用它的信用去改變融資的風險報酬結構。讓銀行繼續做它們擅長的承銷工作，政府只需要站在背後，降低利率、分擔部分違約風險。

包銷協議：一個被忽略的政策工具

Chris Power提出一個具體的政策建議：國防部應該創造製造業版本的「包銷協議」。這是什麼意思？

現在的國防採購模式是這樣的：國防部每年發包，廠商競標，贏的人拿到合約。合約期限通常很短，因為國防預算是年度編列的，國會不喜歡綁住未來的支出彈性。這對財政紀律來說可能是好事，但對製造業投資來說是災難。

Chris Power建議的替代模式是：國防部承諾在未來 10 年或 20 年內，以某個價格區間購買某個數量範圍的特定產品或產能。不是每年重新競標，而是長期合約。這樣製造商就有了可預測的收入流，可以據此去融資建廠。

「如果國防部像對待資料中心那樣對待製造能力或產能，」Chris Power說，「創造長期的包銷協議，製造業的融資結構就會完全改變。」突然間，銀行願意貸款了，因為有可預測的還款來源。投資人願意投資了，因為風險報酬比變得合理。資本市場的魔法就可以施展了。

Hadrian 自己採取了一個變通策略：他們在沒有確定訂單的情況下先建廠，因為他們把工廠設計得足夠靈活，可以生產多種不同產品。這讓他們可以用整個客戶組合的多元性來分散風險，而不是押注在單一合約上。但Chris Power承認，這種策略需要達到相當規模才能運作，對大多數製造業新創來說並不可行。

為什麼補助不是答案

在討論政府如何支持製造業時，Brian Schimpf特別警告要避免「補助陷阱」。他舉了一個反面教材：政府給 Intel 巨額補助來建晶圓廠。

「給 Intel 天文數字的錢去蓋一座他們自己都不相信有需求的工廠——這不會成功。」Brian Schimpf的批評很直接。當一家公司拿的是補助而不是貸款時，它的激勵結構就扭曲了。補助不用還，所以拿錢的公司沒有壓力要讓投資產生回報。如果計畫失敗，損失是納稅人的；如果計畫成功，利潤是公司的。這種不對稱的風險分配，註定會產生不良決策。

更根本的問題是，補助往往流向了「不應該被救的對象」。Brian Schimpf觀察，美國政策傾向於補助那些「大家都知道已經沒有競爭力的工業巨頭」，試圖把它們救活。但這些殭屍企業不會因為拿了補助就突然變得有效率。正確的策略應該是讓有競爭力的新公司能在公平的環境中成長，而不是用納稅人的錢去延續注定失敗的老企業。

「為什麼我們不創造一個讓下一代公司能公平競爭的環境，然後看它們怎麼發展？」Brian Schimpf的建議是用貸款和擔保取代補助。貸款要還，所以企業會謹慎使用；有政府擔保，所以利率可以降低；銀行負責審核，所以還保留了市場紀律。這種結構讓政府的信用被善用，但不讓政府做它不擅長的資本配置決策。

金融工程拯救製造業？

對談中浮現出一個有趣的諷刺。美國經常被批評「過度金融化」——太多聰明人去華爾街而不是去做實業，太多資源投入金融操作而不是實體生產。但在這場對談中，金融工程反而被描繪成解決製造業困境的潛在答案。

Brian Schimpf這樣總結：「我們被批評為過度金融化，但我們在這場對話中提到了好幾個例子，說明其實可以利用這個優勢，用更好的金融工程來把好的結果與戰略優先事項對齊。」如果金融市場是美國最強的肌肉，那就用這塊肌肉來解決問題，而不是試圖長出新的肌肉。

這個思路的邏輯是這樣的：中國用政府補貼和國家資本來支撐製造業，這是它的優勢。美國沒有這種優勢，也不應該試圖複製——因為美國政府不擅長這個，而且會帶來腐敗和效率低落的問題。但美國有全世界最強的私人資本市場，關鍵是找到方法把這個市場的力量引導向製造業。

長期包銷合約是一種方法。政府擔保的低利貸款是另一種。關稅和出口補貼是第三種——它們透過改變市場價格來讓美國製造商的競爭環境變得更公平。這些都是「金融工程」的變體，用不同的方式調整風險報酬結構，讓資本願意流向它本來不會去的地方。

時間的成本

但所有這些討論都面對一個根本性的限制：時間。Chris Power指出，蓋一座資料中心可以五個月，但建立製造業能力需要的時間要長得多——不只是蓋廠房的物理時間，還包括培養人才、建立供應鏈、累積製程知識的時間。

Brian Schimpf更直接：「我們讓這些能力流失得非常快，但要重建它們需要數十年。」即使今天美國做出所有正確的政策決定、投入所有必要的資源，製造業能力的重建仍然需要漫長的時間。而中國不會等。每過一天，差距就可能拉大一點。

這就是為什麼Chris Power的 Hadrian 採取「工廠先行」的策略——先把產能建起來，相信需求會來。這是一個冒險的賭注，但他認為沒有時間等待傳統的「需求先行」模式慢慢展開。「在危機時刻，製造業會變得很困難。當製造業變困難時，人們會被迫來找合作夥伴。」他賭的是，當問題變得夠嚴重時，有產能的人會是贏家。

Brian Schimpf的 Anduril 也在大規模投資製造產能，同樣是在確定訂單之前就先建廠。他們把工廠設計得極度靈活，可以生產多種不同類型的產品，這樣即使不確切知道未來會製造什麼，產能也不會被浪費。

結語：資料中心的啟示

回到最初的問題：為什麼美國比蓋工廠更會蓋資料中心？答案不是美國人忘記怎麼蓋東西了。混凝土牆、鋼鐵結構、基礎設施——這些東西美國仍然會做。物流中心和配送倉庫也蓋得很快，因為電商公司願意簽長期租約。

問題在於金融結構。資料中心有長期包銷合約，製造業沒有。資料中心的收入模式是金融市場理解的，製造業的不是。資料中心可以吸引資本，製造業吸引不了。

這意味著解決方案的核心，不在於教美國人怎麼蓋工廠，而在於改變工廠投資的風險報酬結構。如果國防部願意提供長期採購承諾，如果政府願意為製造業貸款提供擔保，如果政策能夠創造一個讓美國製造商與受補貼的中國對手公平競爭的環境——那麼美國資本市場的魔法就可能開始運作。

畢竟，如果美國能在沒有確定 AI 會賺錢之前就投入數千億美元蓋資料中心，它應該也有能力投入類似的資源重建製造業。前提是，金融結構要對。激勵要對。而最重要的是，要有足夠的人認識到這件事的緊迫性。

五個月蓋好一座全球最大的資料中心。這證明了當資本市場願意動起來時，美國可以做到什麼。問題只是：我們願不願意把同樣的力量導向製造業？在還來得及的時候？