（視頻來源：對(duì)話ARK Invest創(chuàng)始人Cathie Wood）

北京時(shí)間 6 月 5 日，在《The Diary of a CEO》最新一期節(jié)目中，ARK Invest 創(chuàng)始人、掌管 300 億美元資產(chǎn)的‘女股神’  Cathie Wood（凱茜·伍德），用三組數(shù)據(jù)劃出 AI 落地的爆發(fā)路徑：

• 訓(xùn)練側(cè)：過去兩年，GPT-3 級(jí)別模型的訓(xùn)練成本從 460 萬美元跌到 45 萬美元，年降幅約 70%，堪稱“斷崖式”跳水；
• 應(yīng)用側(cè)：ARK 測算 Robotaxi 單英里成本可低至 0.25 美元，比現(xiàn)有網(wǎng)約車便宜近 90%；
• 消費(fèi)側(cè)：AI 代理激發(fā)的新消費(fèi)行為，2030 年線上支出或達(dá) 9 萬億美元，改寫全球最大產(chǎn)業(yè)鏈的資金流。

在同一天，特朗普在 Truth Social 威脅“取消特斯拉全部政府合同”，引發(fā)政商關(guān)系驟然緊張。

但 Cathie Wood 的判斷更冷靜、更本質(zhì)：

“Robotaxi 的成敗，關(guān)鍵不是誰在互嗆，而是成本模型能不能跑通?！?/span>

在這場長達(dá)近兩個(gè)小時(shí)的對(duì)話中，她反復(fù)強(qiáng)調(diào)：

AI 不再是技術(shù)問題，而是成本問題；

也不再是增長點(diǎn)，而是遷徙線。

她將“降本 → 技術(shù)裂變 → 資本遷徙”總結(jié)成 3 條 AI 遷徙線：

1. Robotaxi：每英里 0.25 美元，吞掉全球最大就業(yè)產(chǎn)業(yè)；
2. 端側(cè)大模型：推理本地化+氛圍編程，把 AI 搬進(jìn)每臺(tái)設(shè)備；
3. AI 醫(yī)藥：從癌癥早篩到一次性治愈，AI 正攻入人類生物根系。

她不是工程師，也不是科學(xué)家，但她押注的路徑幾乎都在提前兌現(xiàn)。

在變量劇增、趨勢難判的當(dāng)下，這篇文章不靠猜測、不談愿景，只拆解 Cathie Wood 明確押注的三條 AI 成本遷徙圖。

第一節(jié)｜Robotaxi：AI 正在替代地球最多的工人

你知道嗎？交通運(yùn)輸是全球雇傭人數(shù)最多的服務(wù)業(yè)之一。

這是 Cathie Wood 在節(jié)目里反復(fù)提到的話。

她不是在談一個(gè)概念，而是在告訴你：自動(dòng)駕駛帶來的不只是技術(shù)進(jìn)步，更是就業(yè)大洗牌。

?? 不是升級(jí)開車，而是替你去上班

在這次訪談中，她用了一個(gè)非常直觀的類比：今天美國打 Uber，一英里大概要 2 到 4 美元。我們測算 Robotaxi 成熟運(yùn)營后，每英里只要 25 美分，便宜了快 90%。

成本低到這個(gè)程度，意味著什么？這將讓很多人不再自己開車，轉(zhuǎn)而讓車自己跑出去接單、送貨、拉客。

這不再是“我買車”，而是“我買一臺(tái)能幫我賺錢的車”。

她甚至舉了自己的例子：我可能會(huì)買第二輛 Model Y，白天它開出去賺錢，晚上來接我下班。

這不是幻想。

她表示：特斯拉的核心價(jià)值不是造車本身，而是即將推出的 Robotaxi 平臺(tái)。

?? 馬斯克與特朗普撕破臉，Robotaxi 還穩(wěn)得住嗎？

就在剛剛，馬斯克與特朗普徹底“翻臉”。

當(dāng)?shù)貢r(shí)間 6 月 5 日，特朗普在社交平臺(tái)公開威脅取消特斯拉政府補(bǔ)貼；馬斯克隨后在 X 上附和彈劾總統(tǒng)的貼文，直接硬剛到底。

直接結(jié)果是：特斯拉當(dāng)日股價(jià)暴跌 14.26%，市值一日蒸發(fā)超 1500 億美元（數(shù)據(jù)來源：CNN）。

一時(shí)間讓市場嘩然，許多人擔(dān)心：Robotaxi 還靠譜嗎？特斯拉還撐得住嗎？

表面上看，補(bǔ)貼風(fēng)險(xiǎn)陡升。

但無論是從 Cathie Wood 的表態(tài)，還是從整個(gè) Robotaxi 產(chǎn)業(yè)的運(yùn)行機(jī)制來看，真正支撐這條賽道的，不是某項(xiàng)補(bǔ)貼政策，而是一套能自洽的系統(tǒng)閉環(huán)：技術(shù) → 算法 → 調(diào)度。

閉環(huán)能跑通，它就是產(chǎn)業(yè)；跑不通，就只是概念。

? 技術(shù)：FSD & Dojo 把感知-決策延遲壓到毫秒級(jí)；? 算法：動(dòng)態(tài)定價(jià) + 路網(wǎng)預(yù)測撐起盈利模型；? 調(diào)度：規(guī)模化后成本斷崖式下降，哪怕零補(bǔ)貼也跑得動(dòng)。

換句話說：

即使沒有政府補(bǔ)貼，只要 AI 調(diào)度系統(tǒng)能跑通、自動(dòng)駕駛能力足夠穩(wěn)定、加上規(guī)?；瘞淼膯挝怀杀境掷m(xù)下降——Robotaxi 依舊是一門能成立的生意。

更何況，這條賽道也不是馬斯克一個(gè)人在跑：

Waymo、百度 Apollo 等都在全球范圍內(nèi)沙盒測試，AI 駕駛員這條路線早已不是押一個(gè)人，而是押一整個(gè)時(shí)代。

這不是空談——馬斯克很早已經(jīng)宣布：特斯拉將在今年 6 月，在奧斯汀推出首批可以網(wǎng)約運(yùn)營的 Model Y。

而整個(gè) Robotaxi 網(wǎng)絡(luò)，從人、車到平臺(tái)，全由 AI 驅(qū)動(dòng)。

到那時(shí)，特斯拉不是車企，它是地球上最大的 AI 項(xiàng)目。

Cathie Wood 預(yù)測：Robotaxi 生態(tài)將在 5～10 年內(nèi)產(chǎn)生 8～10 萬億美元收入，相當(dāng)于全球 GDP 的一成。。

如果你把這當(dāng)作科技新聞看，那你可能看漏了：這是一個(gè)完整產(chǎn)業(yè)的換代。整個(gè)出行行業(yè)的游戲規(guī)則，將從‘找司機(jī)’，變成‘調(diào) AI’。

但事情不止于地面交通。

?? AI 不在實(shí)驗(yàn)室，而在街上“打工”

她提到另一個(gè)正在起飛的領(lǐng)域：我們投了一個(gè)叫 Archer 的公司，做電動(dòng)垂直起降飛行器——簡單說，就是飛行汽車。

它像大型無人機(jī)一樣起降，可以載人，也可以運(yùn)輸。她認(rèn)為：

未來不僅是地面，連空中的運(yùn)送和移動(dòng)，都將由 AI 接管。

說到底，Robotaxi 的意義，不在于自動(dòng)駕駛做得好不好，而在于它把 AI 變成了一種有收入的勞動(dòng)者。

不再是人用 AI，而是 AI 自己出門打工賺錢。

這才是她看好特斯拉的核心原因。不是因?yàn)樗妱?dòng)，而是因?yàn)樗侨澜缱钯嶅X的 AI 落地點(diǎn)。

你還以為 AI 是屏幕里的 ChatGPT/DeepSeek。而 Cathie Wood 已經(jīng)在押注它變成街上的“司機(jī)”、天上的“飛行員”、未來的“勞動(dòng)力”。

而這，正是她看到的第一條遷徙線——AI 從“概念”走進(jìn)“收入閉環(huán)”的現(xiàn)實(shí)跳板。

當(dāng)出行降本先跳水90%，端側(cè)模型與 AI 醫(yī)藥也在排隊(duì)入場——這就是 Cathie Wood 看到的三條遷徙線閉環(huán)。

第二節(jié)｜端側(cè)模型：把 AI 裝進(jìn)你的大腦

“未來的 AI，不會(huì)藏在云端數(shù)據(jù)中心，它會(huì)在你身邊的每一臺(tái)設(shè)備上執(zhí)行任務(wù)。”

Cathie Wood 在這句話后，停頓了一下，然后補(bǔ)了一句：

“你不會(huì)再寫代碼了，你只要用英語告訴它你想干嘛，它就會(huì)照著做?！?/span>

“氛圍編程”（Vibe coding）——也可以理解為：你對(duì) AI 說一句話，它就能理解你的意圖，并開始動(dòng)手幫你完成。

這不是想象，而是她已經(jīng)看到的產(chǎn)品趨勢：AI 編程初創(chuàng)公司 Replit 的演示太震撼了，我們決定替換掉一些原來花錢買的現(xiàn)成軟件，改用 AI 幫我們現(xiàn)場定制軟件。

這些 AI 工具最大的變化是什么？她說：不是功能變強(qiáng)，而是它們開始貼身服務(wù)，你可以隨時(shí)定制，而且它變得非常懂你。

她特別提到一個(gè)趨勢：AI 正在從“通用模型”轉(zhuǎn)向“端側(cè)推理”——也就是說，未來的大模型不在云上運(yùn)行，而是在你手機(jī)、手表、車?yán)锉镜剡\(yùn)行。

這會(huì)帶來什么變化？

當(dāng)推理本地化以后，每個(gè)用戶會(huì)有自己專屬的 AI。它不是一個(gè)萬能助手，而是根據(jù)你說話方式、行為習(xí)慣、決策模式持續(xù)學(xué)習(xí)的隨身合伙人。

Cathie 甚至用了一句非常樸素的話總結(jié)這一趨勢：

我們不再需要買一堆統(tǒng)一的軟件產(chǎn)品，而是每個(gè)人都可以讓 AI 為自己定制工具。它聽得懂你、理解你、服務(wù)你。

她說，這一趨勢將帶來兩個(gè)連鎖反應(yīng)：

?? 一是軟件產(chǎn)品的邏輯會(huì)被改寫

傳統(tǒng)軟件是“我賣你一個(gè)功能”，但 AI 工具是我?guī)湍阕鲆患拢踔廖蚁忍婺阆胍徊健?/span>

AI 會(huì)代替你選產(chǎn)品、比方案、發(fā)出指令、檢查結(jié)果，

它不只是一個(gè)助手，而是一種自動(dòng)執(zhí)行的個(gè)體。

她的用詞很簡單，但意思很清楚：未來不是“我用 AI 做事”，而是“我讓 AI 替我動(dòng)手”。

?? 二是 AI 產(chǎn)業(yè)鏈將向終端轉(zhuǎn)移

她明確表示，ARK 的團(tuán)隊(duì)正在大幅調(diào)倉：我們以前投英偉達(dá)，是因?yàn)樗碛?xùn)練端。但現(xiàn)在我們更關(guān)注那些在‘應(yīng)用場景’落地的公司。”

她舉了 Palantir 的例子：Palantir 不要求企業(yè)推翻原來的IT架構(gòu)，而是能直接落在任何技術(shù)堆上，為客戶搭建自己的 AI 執(zhí)行平臺(tái)。

她還特別看好一類趨勢：“端側(cè) + 專用芯片 +個(gè)性化模型”組合。

AI 不再是一種服務(wù)，而是像智能手機(jī)一樣，是一件你每天都會(huì)帶在身邊、并和它協(xié)作的工具。

用一句話總結(jié)她的判斷：

訓(xùn)練是過去的重點(diǎn)，推理才是未來的爆發(fā)口。

AI 不再只是大公司的“戰(zhàn)略試驗(yàn)”，它正在變成一個(gè)每個(gè)人都能帶走的“個(gè)人助手”。

不再遠(yuǎn)在服務(wù)器，而是住進(jìn)你口袋里的“第二個(gè)大腦”。

這，正是第二條遷徙線：從云端工具到端側(cè)智能，從平臺(tái)能力到每個(gè)人的能力躍遷。

第三節(jié)｜AI 醫(yī)藥：從診斷到治病，AI 要重寫看病流程

AI 會(huì)大幅縮短新藥研發(fā)周期，從 10 年變成 3 年。

這是 Cathie Wood 在談到醫(yī)藥領(lǐng)域時(shí)說的第一句話。沒有夸張，沒有技術(shù)名詞，只是一種近乎冷靜的宣告。

?? 新藥研發(fā)，不再是十年馬拉松

她講的不是某種未來猜想，而是資本已經(jīng)行動(dòng)的方向。他們已經(jīng)投了 Recursion、Insitro、Tempus 這些公司，它們都在用 AI 加速從疾病發(fā)現(xiàn)、分子設(shè)計(jì)、到臨床實(shí)驗(yàn)的全過程。

過去，新藥的研發(fā)流程像一場馬拉松：從發(fā)現(xiàn)、篩選，到動(dòng)物實(shí)驗(yàn)、人體試驗(yàn)、審批，往往要耗費(fèi)十年時(shí)間，花掉幾十億美金。成功率還不足 10%。

但她說，AI 進(jìn)來后，事情變了：

AI 可以快速掃描數(shù)十億個(gè)分子組合，找出最可能有效的那幾個(gè)；它還可以提前模擬副作用，大大減少試錯(cuò)成本。

這些不是假設(shè)，而是她實(shí)實(shí)在在看到的落地項(xiàng)目：AI 制藥龍頭公司 Recursion 在幾個(gè)月內(nèi)生成了數(shù)千萬個(gè)分子組合，過去靠人工篩查根本不可能這么快。

?? 看病流程，也被悄悄重排

她特別強(qiáng)調(diào)了一點(diǎn)：AI 不只是讓醫(yī)療更快，更是在顛覆我們對(duì)疾病的理解。

她舉了一個(gè)被忽視的細(xì)節(jié)：過去我們研究癌癥，靠病理圖像和基因標(biāo)記。但現(xiàn)在 AI 能從患者體征、語言、眼動(dòng)軌跡等‘非結(jié)構(gòu)化信息’中提前識(shí)別出疾病。”

她說，在 Tempus(該公司通過AI在醫(yī)療保健領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用) 提供的臨床平臺(tái)中，AI 甚至可以：

• 通過對(duì)話判斷患者的情緒變化是否異常；
• 比對(duì)語音和面部數(shù)據(jù)識(shí)別抑郁風(fēng)險(xiǎn)；
• 在醫(yī)學(xué)影像中找出人眼遺漏的早期腫瘤跡象。

她用了一句特別明確的話：

AI 不需要‘懂醫(yī)學(xué)’，它只要識(shí)別規(guī)律。

人類看不見的異常，它能從海量數(shù)據(jù)中找出來。

她不是醫(yī)生，但她看的清楚：醫(yī)藥行業(yè)從來不缺技術(shù)，缺的是效率。

AI 就是來打破那個(gè)效率瓶頸的。

?? 醫(yī)藥行業(yè)，是 AI 最可能翻盤的高門檻場

眾所周知，醫(yī)療行業(yè)當(dāng)前最大的問題，不是沒錢，也不是沒需求，而是流程太慢、成本太高、試錯(cuò)太貴。

那為什么 AI 有機(jī)會(huì)？

因?yàn)?AI 是最適合‘高維度+高復(fù)雜度+高反饋延遲’行業(yè)的工具。

她說，醫(yī)藥是那種“今天決定、十年驗(yàn)證”的產(chǎn)業(yè)，而 AI 正好能把這種“時(shí)間等待”壓縮成電腦計(jì)算。

這句話雖然技術(shù)含量不高，但卻讓人印象深刻：過去是臨床試驗(yàn)等結(jié)果，現(xiàn)在是數(shù)據(jù)建模出方向。

所以，她在這部分節(jié)目最后總結(jié)說：AI 醫(yī)藥不是下一波熱點(diǎn)，它是必須發(fā)生的事情。因?yàn)檫@個(gè)行業(yè)，不能再等十年。

她沒有渲染愿景，只是擺出一組又一組落地的現(xiàn)實(shí)：

• 藥物設(shè)計(jì)用天算，不再靠年算；
• 早篩檢查由 AI 提前預(yù)警，不靠偶然發(fā)現(xiàn)；
• 病人的就診軌跡從“排隊(duì)+等待”，變成“推送+響應(yīng)”。

這不是醫(yī)療革命的口號(hào)。 這是AI正在拿下的最后一塊硬骨頭。

所以，第三條遷徙線：AI 不只診斷，而是參與治療本身。

第四節(jié)｜AI 資本遷徙圖：Wood 押的是哪里能賺

AI 的故事，不在估值，而在遷徙。

這是 Cathie Wood 整場訪談里，最像結(jié)論的一句話。

她不是在談某家公司漲了多少，而是在畫一張資本地圖：從哪里撤出，往哪里聚集。

?? 第一類撤退：老巨頭的云端邏輯正在老去

Wood 直接點(diǎn)名：過去市場押注的是‘訓(xùn)練成本下降 → 模型變強(qiáng) → 云服務(wù)收費(fèi)’這個(gè)邏輯。但現(xiàn)在，這條鏈路斷了。

她解釋道：

• 模型已經(jīng)越來越強(qiáng)；
• 但市場并不愿意為“更強(qiáng)的聊天工具”買單；
• 企業(yè)客戶要的是“真能干活”的 AI，不是“更聰明”的 AI。

這對(duì)過去兩年“堆模型、賣API”的商業(yè)模型，是個(gè)很大的打擊。

訓(xùn)練成本越低，能力越強(qiáng)，

結(jié)果反而讓‘統(tǒng)一云端模型付費(fèi)’這條路失效了。

她毫不含糊地說：云服務(wù)商還在賣模型，人們已經(jīng)在找工具。

?? 第二類加倉：AI 真正落地的三類方向

用“遷徙”這個(gè)詞，不是比喻，而是策略方向。

因?yàn)樗呀?jīng)把大量資金從云基礎(chǔ)設(shè)施和舊平臺(tái)轉(zhuǎn)向了‘三類真實(shí)使用場景’：交通、平臺(tái)軟件、醫(yī)藥。

這三條線，恰好就是她整場訪談的核心：

• Robotaxi：押注運(yùn)營效率，而不是技術(shù)領(lǐng)先；
• 端側(cè)大模型：押注貼身協(xié)作，而不是統(tǒng)一入口；
• AI 醫(yī)藥：押注成本結(jié)構(gòu)，而不是科研突破。

不是誰的產(chǎn)品最聰明，而是誰最先把 AI 放進(jìn)業(yè)務(wù)流程。

Wood 沒說AI 最強(qiáng)，她在談?wù)l先用上，誰先賺錢。

?? 第三類機(jī)會(huì)：中小企業(yè)的跳躍窗口打開了

她特別提醒了一點(diǎn)，被很多人忽略了：

AI 不只是大公司的事。

它其實(shí)更有可能先在小企業(yè)和新市場中爆發(fā)。

她給出的原因也很清楚：

• 大企業(yè)有原有IT系統(tǒng)，切換代價(jià)高；
• 而小企業(yè)反而可以直接跳過舊流程，直接用 AI 執(zhí)行任務(wù)。

她舉了一個(gè)簡潔的例子：一個(gè)沒有技術(shù)團(tuán)隊(duì)的小公司，現(xiàn)在也可以用像 ChatGPT + Zapier + Notion 的組合，完成以前需要 5 個(gè)崗位的工作。

這不是預(yù)測，而是她正在押注的路徑：我們投的很多創(chuàng)業(yè)公司，就是幫助小團(tuán)隊(duì)用 AI 快速搭建流程、完成交付。

所以她特別強(qiáng)調(diào)：

AI 不再是技術(shù)產(chǎn)業(yè)，而是‘效率革命’。

這句話，是她資本遷徙的邏輯底層：誰能幫別人提速降本，錢就往哪兒去。

她沒有用“趨勢”“風(fēng)口”這種大詞。她用的是一種資本人的語言：

• 哪類成本下降最快？
• 哪類效率提升最明顯？
• 哪類人最先把 AI 用起來？

這些問題背后，藏著的是資金的遷徙，也是技術(shù)紅利真正開始釋放的地方。

第五節(jié)｜AI 投資，不是炒股，是押落地位置

在這場訪談中間，Cathie Wood 說了一句話——不像股評(píng)人，更像一個(gè)戰(zhàn)略規(guī)劃者：

AI 投資，不是賭哪只股票會(huì)漲，而是賭哪類場景先跑通。

她說的是跑通，不是有潛力；是已經(jīng)能用了，不是可能很強(qiáng)。

她把話題從英偉達(dá)，帶到了幾個(gè)她親自加倉的新公司。

?? 從“賣鏟子”英偉達(dá)，到“挖金子”的閉環(huán)玩家

她沒有否定英偉達(dá)，而是指出：我們很早買了英偉達(dá)，也確實(shí)賺了。但我們現(xiàn)在更關(guān)注那些能‘把 AI 用起來’的公司。

她點(diǎn)了幾個(gè)例子：

• Palantir(企業(yè)AI服務(wù)商)：幫政府和企業(yè)把 AI 用在國防、應(yīng)急、工業(yè)流程中，“它不是賣模型，而是部署落地”；
• Tesla（自動(dòng)駕駛）：不是炒自動(dòng)駕駛概念，而是已經(jīng)把 Robotaxi 拉上路，“數(shù)據(jù)、芯片、車隊(duì)、平臺(tái)都在它手里”；
• CRISPR Therapeutics（基因編輯）：用 AI 精準(zhǔn)設(shè)計(jì)基因編輯路徑，“從編碼到臨床，AI 在中間扮演越來越關(guān)鍵的角色”。

她的核心標(biāo)準(zhǔn)只有一個(gè)：我們更關(guān)注誰已經(jīng)在用 AI 重寫流程，不是用它做演示 Demo。

她用一句話回應(yīng)這個(gè)轉(zhuǎn)向：

“我們要投能閉環(huán)的場景，不是最前沿的模型?！?/span>

?? 她的判斷標(biāo)準(zhǔn)：能不能踩中產(chǎn)業(yè)三線

Wood 不是盲目憑感覺，她背后有一套評(píng)估閉環(huán)場景的標(biāo)準(zhǔn)：

1. 符合賴特定律：使用越多，成本越低（像Robotaxi，越跑越便宜）；
2. 能跨產(chǎn)業(yè)復(fù)制：不只是服務(wù)一個(gè)行業(yè)（Palantir 的 AI 工具能用在國防、醫(yī)療、制造）；
3. 具備平臺(tái)潛力：不只是做一個(gè)產(chǎn)品，而是讓更多人在上面“搭積木”。

當(dāng)前很多AI只是輔助工具，他們要找的是'平臺(tái)型公司'——能改變整個(gè)游戲規(guī)則的那種。

?? 到這里，中國團(tuán)隊(duì)該怎么想？

Wood 沒有在節(jié)目中談中國市場，但她的這套“遷徙邏輯”，給了我們?nèi)c(diǎn)明確啟發(fā)：

• 別只盯大模型廠商，要看誰能跑完一整個(gè)流程；
• 不是拼參數(shù)，而是能不能幫客戶解決問題、做完事；
• 真正的機(jī)會(huì)，不在 AI 本身，而是在“AI+產(chǎn)業(yè)”結(jié)合點(diǎn)——醫(yī)療、交通、制造、金融……

不是讓你追熱門股，而是在告訴你： 在你的行業(yè)做AI平臺(tái)； 在你的工作中用AI提效； 在你擅長的領(lǐng)域開發(fā)AI工具。

她下注的，不是一個(gè)科技產(chǎn)品，而是產(chǎn)業(yè)升級(jí)。

她看重的，是誰能第一時(shí)間把 AI 塞進(jìn)業(yè)務(wù)流程，完成那次落地——哪怕只有一小步，也足以讓資金遷徙。

?? 結(jié)語｜遷徙的，不只是資本，而是你的位置

在節(jié)目最后，Cathie Wood 說：

AI 不是我們的對(duì)手，它只是重新劃了一條效率的界線。

她提醒大家：技術(shù)浪潮不會(huì)等你。它總是在你沒準(zhǔn)備好時(shí)，就悄悄改寫一切。

這場遷徙，不只是資金的流動(dòng)，而是角色的轉(zhuǎn)換。不是資本更聰明了，而是你還站在原地。

她在一整場對(duì)話中，反復(fù)提到一個(gè)關(guān)鍵詞：“落地（deployment）”。

對(duì)中國讀者來說，這不是投資建議，更像是在說：別光看，趕緊去做。

因?yàn)楝F(xiàn)在的問題已經(jīng)不是 AI 會(huì)不會(huì)火，

而是：當(dāng) AI 遷徙到了你所在的行業(yè)，你是在參與，還是被替換？

?? 本文由AI深度研究院出品，內(nèi)容根據(jù) ARK Invest 創(chuàng)始人 Cathie Wood 在播客《The Diary of a CEO》中演講獨(dú)家整理，未經(jīng)授權(quán)，不得轉(zhuǎn)載。