Marc Andreessen：AI 來得正是時候——矽谷頂級投資人的大歷史視角

本文整理自 Lenny’s Podcast 訪談 Marc Andreessen 的內容。

一個顛倒的視角

「如果我們沒有 AI，現在應該會陷入恐慌。」

Marc Andreessen 在訪談中說出這句話時，聽起來像是在反諷。我們不是應該擔心 AI 會取代人類的工作嗎？不是應該恐懼 AI 帶來的衝擊嗎？怎麼反過來說沒有 AI 才會恐慌？

但 Andreessen 是認真的。他是網景瀏覽器（Netscape）的共同發明人，矽谷最大創投公司 a16z 的共同創辦人，過去三十年來見證並推動了網際網路、社群媒體、智慧手機、雲端運算等多次科技革命。當他說出一個看似反直覺的觀點，值得仔細聽他的推理。

他的論證是這樣的：我們正面臨一個沒有多少人在談論的危機——人類即將進入一個人口持續減少、經濟自然萎縮的時代。如果沒有新的技術來補足人力的缺口，我們面對的不是「AI 搶走工作」，而是「沒有足夠的人來維持經濟運轉」。

這是一個完全顛倒的框架，但要理解它，需要先回顧過去五十年發生了什麼。

五十年的「停滯」真相

我們活在一個充滿科技產品的時代：智慧手機、社群媒體、串流影音、電子商務、雲端服務。每隔幾個月就有新的 app、新的平台、新的服務出現。感覺上，科技進步的速度快得令人喘不過氣。

但 Andreessen 指出，這種「感覺」跟經濟數據說的是完全不同的故事。

經濟學家衡量科技進步對經濟影響的指標叫做「生產力成長」（productivity growth），簡單說就是每單位投入能產出多少產出。如果科技讓我們更有效率，生產力就會成長。

數據顯示，1970 年代以來的生產力成長，比之前的時代慢得多。1870 年到 1940 年是一個高速成長的時代；1940 年到 1970 年依然維持相當的成長速度；但從 1970 年至今，速度大幅放緩，只有 1940-1970 年的一半，只有 1870-1940 年的三分之一。

換句話說，過去五十年，雖然我們「感覺」科技進步很快，但這些進步對整體經濟的影響，遠不如一百年前的那些發明：電力、內燃機、電話、航空、現代醫藥。

這就帶到了 Andreessen 的好友 Peter Thiel 的觀點。

Peter Thiel 是對的

Peter Thiel 是 PayPal 的共同創辦人、Facebook 的第一個外部投資人、Palantir 的共同創辦人，也是矽谷最具影響力的創業投資人之一。他以逆向思考著稱，經常說出讓人不舒服但事後證明正確的觀點。

Thiel 有一個長期的論述：過去五十年，我們在「bits」（數位世界）有很多進步，但在「atoms」（實體世界）幾乎沒有進步。我們可以在手機上做各種神奇的事，但我們住的房子、開的車、搭的飛機、用的能源，跟五十年前沒有根本性的差別。

Andreessen 坦承，他現在比以前更認同 Thiel 的觀點。他之前跟 Thiel 有過公開辯論，當時他強調數位科技確實帶來了進步。但現在他承認，Thiel 關於實體世界停滯的批評是對的。

你可以做一個簡單的思想實驗：走到街上看看周圍。很多建築是 1960 年代蓋的，很多橋樑是 1930 年代建的，很多基礎設施是一百年前規劃的。加州的高鐵喊了幾十年還沒建成，美國沒有新建過核電廠，航空技術停滯不前（協和號客機比現在的飛機還快，但已經退役了）。

為什麼會這樣？Thiel 的解釋是：實體世界的進步被各種結構性因素阻擋了——法規、官僚體系、工會、既得利益者、政治角力。這些力量加總起來，讓任何重大的實體建設或技術變革都變得極其困難。

Andreessen 用醫療系統舉例。AI 在醫療領域有巨大的潛力：它可以更準確地診斷疾病、更有效地分析醫學影像、更全面地了解患者的病史。他甚至說，ChatGPT 在很多情況下可能已經是比一般醫生更好的診斷者。

但問題是：ChatGPT 不能取得醫師執照。它不能開處方、不能執行手術、不能為病人的法律責任背書。醫療系統是一個由醫生公會、護理工會、醫院協會、保險公司、政府機構共同把持的複雜生態系。這些既得利益者不會輕易讓新技術顛覆現有的秩序，即使新技術對病人更好。

這意味著，AI 對世界的改變，可能不會像很多人想像的那麼快。不是因為技術不夠好，而是因為現實世界有太多阻力。

人口危機的逼近

但還有另一個因素讓情況變得更複雜，而且很少人在談論：全球人口正在開始萎縮。

生育率低於 2（平均每個女性生育不到兩個孩子）意味著人口會逐漸減少。目前，美國、大部分歐洲國家、日本、韓國、中國的生育率都低於 2。這不是預測，這是已經發生的事實。

再加上全球各地民族主義升溫，許多國家正在限縮移民。以前，低生育率的國家可以靠移民來補充勞動力，但這個選項正在收窄。

把這兩件事加起來：生產力成長緩慢、人口開始減少。如果沒有新的因素介入，會發生什麼？

經濟會開始萎縮。勞動力減少，消費減少，投資減少，創新減少，然後勞動力更少，形成負向循環。Andreessen 用了一個很重的詞：「經濟自我安樂死」（economy self-euthanizing）。

這才是他說「沒有 AI 我們會恐慌」的意思。AI（和機器人）是目前唯一看得到的技術，可以在人口減少的情況下維持甚至提升生產力。不是「AI 會搶走人類的工作」，而是「AI 會填補人類無法填補的空缺」。

從這個角度看，AI 的出現時間點簡直是奇蹟般地剛好。

經濟學的樂觀劇本

如果 AI 真的大幅提升生產力，會發生什麼事？Andreessen 說，很多人沒有想清楚這個邏輯鏈。

生產力提升的意思是：同樣的投入可以產出更多東西。當產出大幅增加，供給就會過剩。當供給過剩，價格就會下跌。

這意味著，今天要花 100 元買的東西，未來可能只要 10 元、1 元。醫療、教育、住房——如果 AI 真的能大幅改變這些領域的生產力，它們的成本都會大幅下降。

價格下跌等於是變相加薪。如果你的薪水不變，但所有東西都變便宜了，你的購買力就提高了，你實際上就變富有了。

Andreessen 強調，這不是烏托邦幻想，這是非常基礎的經濟學推論。如果 AI 帶來的生產力提升足夠大，結果就是每個人都變得更富有，因為所有東西都變便宜了。

那失業問題呢？如果真的有一些人因為 AI 而失業怎麼辦？

Andreessen 的回答是：社會安全網的成本也會下降。如果政府需要提供失業救濟，而醫療、住房、食物的價格都大幅下跌，那麼提供這些救濟的成本也會大幅下降。照顧失業者會變得比現在容易，而不是更困難。

他的結論是：不管你怎麼算，大規模 AI 普及的結果都不會是「大家都變窮」。要嘛是經濟成長創造新工作（就像過去每次技術革命一樣），要嘛是東西變便宜讓大家都更富有，要嘛是兩者兼有。

AI 創業的三層思考

作為矽谷最大創投公司的掌門人，Andreessen 也談到了 AI 對創業和投資的影響。他把 AI 對企業的衝擊分成三層來思考。

第一層是「AI 重新定義產品」。每次有重大技術轉變，都會有這個問題：這個新技術是「加到現有產品上」，還是「重新定義整個產品類別」？

他舉了一個例子：Adobe Photoshop 經營了四十年的影像編輯市場。AI 來了之後，有兩種可能。一種是 Photoshop 加入 AI 功能，讓編輯圖片更方便，但本質上還是在編輯圖片。另一種是人們根本不再編輯圖片了，因為用 AI 直接生成新圖比修改舊圖更快——既然可以讓 AI 重新畫一張，幹嘛要花時間 P 圖？

如果是後者，整個產品類別就被重新定義了，四十年的市場領導者可能一夕之間變得不相關。a16z 正在積極投資那些有可能重新定義整個類別的 AI 新創。

第二層是「AI 重新定義工作」。如果一個創辦人有預算雇 100 個工程師，AI 出現後會發生什麼？是改成雇 10 個超級強化的 AI 工程師？還是繼續雇 100 個，但每個人的產出變成原來的十倍？

這個問題沒有標準答案，最優秀的創辦人正在認真思考各種可能性。Andreessen 說他看到各種實驗正在進行，不同的公司根據不同的情況做出不同的選擇。

第三層是最激進的：「AI 重新定義公司」。如果一個創辦人可以指揮一整支 AI 軍團來完成所有工作，那還需要雇人嗎？「公司」的定義本身會不會改變？

Andreessen 提到了「一人十億美元公司」這個矽谷長期追逐的聖杯。過去有少數例子接近這個目標：比特幣的創造者中本聰一個人創造了一個價值數千億美元的系統；Instagram 被十億美元收購時只有 13 人；WhatsApp 被 190 億美元收購時員工不到 60 人。

但這些都是例外。AI 可能讓這變成常態嗎？Andreessen 說，他投資的一些最前沿創辦人正在認真探索這個可能性。有人甚至在想：能不能建立一個完全由 AI 運作的公司，放在區塊鏈上自動執行，創辦人只需要坐著收股息？

這聽起來像科幻小說，但技術上已經開始變得可能。會不會成功是另一回事，但有人在嘗試。

護城河的不確定性

投資人最關心的問題之一是「護城河」（moat）——一家公司的競爭優勢有多持久？在 AI 領域，這個問題變得特別複雜。

一方面，訓練一個頂級 AI 模型需要數十億美元的投資、需要世界上最稀缺的人才（這些人的薪資已經跟 NBA 球星差不多）、需要處理複雜的政治和監管問題。看起來應該有很強的護城河。

但另一方面，現實的發展讓人困惑。ChatGPT 在 2022 年底推出時，看起來像是黑魔法，領先所有競爭者幾年的時間。結果一年半之後，就有五六家美國公司做出了差不多能力的產品，還有好幾家中國公司也做到了，開源社群也追上來了。

Andreessen 特別提到 DeepSeek 的案例。這是一家中國公司，背景是做量化交易的避險基金，他們用遠少於美國公司的資源，做出了接近最先進水準的 AI 模型。如果一個中國的避險基金都能做到這種程度，護城河到底在哪裡？

還有一個有趣的現象：「GPT wrapper」這個詞的意義轉變。一年多前，說一家公司是「GPT wrapper」（只是在 GPT 外面包一層的產品）是貶義，意思是沒有技術門檻、很容易被取代。但現在，一些成長最快的公司正是這種模式。Claude Code 本質上是一個「Claude wrapper」，但它創造了巨大的價值。

Andreessen 對此的態度很坦誠：他說他不知道答案。他認為在這種重大技術轉變的時期，對大預測要非常謹慎。他舉了網際網路早期的例子：如果你回去讀 1993 到 1997 年的報導，當時那些信心滿滿的預測，事後來看幾乎全都是錯的。

他的策略是：不要假裝知道答案，而是保持靈活，多方下注，看事情怎麼發展再調整。

確定性樂觀 vs 不確定性樂觀

談到投資哲學，Andreessen 提到了他和 Peter Thiel 在這個問題上的有趣分歧。

Thiel 有一個著名的框架，把人分成四類：確定性樂觀者（知道未來會更好，而且知道為什麼）、不確定性樂觀者（相信未來會更好，但不知道為什麼）、確定性悲觀者、不確定性悲觀者。

Thiel 認為矽谷有太多「不確定性樂觀者」——相信事情會變好，但說不出具體是什麼會變好。在他看來，這接近於一廂情願的幻想。真正推動世界進步的是「確定性樂觀者」，像 Elon Musk 這樣的人：我要做電動車、我要做太陽能、我要去火星，非常具體。

Andreessen 說，他大致同意 Thiel 的框架，但他為「不確定性樂觀」辯護。他認為不確定性樂觀不是沒想法，而是對系統的信任。

他的邏輯是這樣的：每個創辦人都是確定性樂觀者，他們各自有非常具體的計畫。矽谷的優勢不是有一個 Elon Musk，而是有一萬個各自有具體計畫的人。VC 的角色是支持這一萬個人，即使我們不知道哪一個會成功。我們不需要知道具體誰會贏，只需要相信這個系統會產生贏家。

這是 a16z 的投資策略：不是押注在某個特定的預測上，而是保持靈活，在多個方向下注，讓系統自己找出答案。

Andreessen 開玩笑說，歷史會記住 Henry Ford，不會記住投資 Ford Motor Company 的那個創投家。確定性樂觀的創辦人會得到 99.9999% 的功勞，這是應該的。但不確定性樂觀的投資人也有他的角色：維持這個系統運轉，讓更多確定性樂觀者有機會嘗試。

AGI 是終點還是起點？

訪談最後，Andreessen 談到了 AGI（通用人工智慧）這個概念。

他指出 AGI 有兩種截然不同的定義。「宇宙級」的定義是奇點（singularity）：AI 能自我改進、改進速度越來越快、最終超越人類理解能力的時刻。這是科幻小說常寫的情節，也是一些 AI 研究者認真討論的可能性。

「務實級」的定義比較溫和：AI 能完成大部分經濟上有價值的任務，表現跟人類相當或更好。Anthropic 的共同創辦人曾說過，他們對 AGI 的定義是「能做最有價值的那 10-15 種經濟任務」。

按照後者的定義，我們可能已經非常接近 AGI 了，甚至可能已經達到了。

但 Andreessen 提出了一個更有趣的觀點：為什麼要用「跟人類相當」作為目標？人類的能力是受到生物限制的。人類智商大約最高到 160 左右——愛因斯坦等級。但 AI 沒有這個生物限制。

現有的 AI 模型在某些測試上已經達到 130-140 的智商水準，在數學領域可能已經接近 160。但為什麼要停在那裡？AI 的「智商」可以是 180、200、300、更高。

Andreessen 說，他對此感到興奮而不是恐懼。我們會不會希望世界上有更多愛因斯坦級的頭腦在思考問題？當然會。AI 可以提供這個，而且不只一個，是無限多個。

從這個角度看，「人類水準的 AI」只是一個短暫的里程碑，可能只是某個星期二發生的事。真正有趣的問題是：當我們有了超越人類水準的智能工具可以使用，會發生什麼？

這不是終點，而是一個全新時代的起點。

我的觀察

聽完 Andreessen 的大歷史視角，我對台灣的處境有一些思考。

台灣的生育率是全球最低的國家之一，比 Andreessen 談到的美國、歐洲、中國都還要低。如果他說的邏輯是對的——人口減少 + 沒有新技術 = 經濟萎縮——那台灣面對的壓力比大部分國家都大。我們可能比美國更需要 AI 來填補勞動力缺口。

但台灣社會對 AI 的主流討論，還是停留在「AI 會不會取代工作」這個框架。很少人在問另一個問題：「如果沒有 AI，我們的經濟怎麼辦？」這是一個需要翻轉的視角。

另一個觀察是關於「進步停滯」。Peter Thiel 說的「bits 有進步、atoms 沒有」，在台灣可能比美國還明顯。高鐵是 2007 年通車的，快二十年了，在那之後有什麼重大的基礎建設嗎？能源轉型喊了多年，核電廠要除役但替代方案還不明朗。各種開發案被環評、抗爭、政治角力拖延多年。

我們有世界級的半導體產業，但那主要是「bits」的範疇。在「atoms」的世界——蓋房子、修馬路、建電廠——進度一樣是牛步。Thiel 說的那些阻礙因素（法規、既得利益、官僚），台灣全都有，可能還更嚴重。

從創業和投資的角度，Andreessen 對護城河的不確定性態度給我很大的啟發。他是全世界最成功的科技投資人之一，但他坦承在 AI 領域，他不知道護城河在哪裡、不知道誰會贏。他的策略是保持靈活、多方嘗試。

這對台灣的創業者和投資人也是重要的提醒。不要以為現在看起來領先的技術或公司就會一直領先，變化的速度太快了。DeepSeek 的案例顯示，後進者可以用更少的資源追上來。這既是警訊（領先者要小心），也是機會（後進者還有機會）。

最後是關於「價格下跌 = 變相加薪」這個邏輯。這是經濟學的基本道理，但很少人這樣思考。我們習慣用「收入」來衡量生活水準，但「購買力」才是真正重要的指標。如果 AI 讓很多東西變便宜，即使名義薪資不變，實質生活水準也會提高。

這讓「AI 取代工作」的恐慌顯得有點短視。即使某些工作真的消失了，如果同時物價大幅下跌，整體社會的處境可能反而變好。這不是說轉型過程不會痛苦——當然會——但終點可能比很多人想像的更樂觀。

Andreessen 說 2025 年是他職涯中最有趣的一年，他預期 2026 年會更有趣。作為一個觀察者，我也這樣感覺。我們正站在一個轉折點上，接下來幾年發生的事，可能會決定未來幾十年的樣貌。

問題不是「我們準備好了嗎」——沒有人真的準備好。問題是「我們有沒有在積極適應」。