AI 是普通人這輩子最大的槓桿：可全球 80 億人，真正在用「最高級智能」的還不到萬分之一
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全球80億人中真正用最高級AI嘅人唔夠萬分之一，普通人應該把握呢個低門檻槓桿機會
作者Jason係獨立AI產品創業者，佢觀察到一個反差現象：雖然ChatGPT每週活躍用戶已經去到9億，但係真正用最高級智能（好似GPT-5.5、Opus 4.8）嘅人，樂觀估計得百萬級別，佔全球人口嘅萬分之一都唔夠。而呢啲人已經用到全球算力告急，平台要推出各種限額去配給算力。
作者由此推演，如果AI普及率提升，半導體同光伏產業需要大規模擴張。因為token嘅盡頭係芯片，芯片嘅盡頭係電，電嘅盡頭係光伏。生產力近乎無限時，生產關係會改變，判斷力、品味、信任會成為新嘅稀缺資源，一個人加AI Agent團隊就可以做到一間公司嘅事。
作者認為呢個係普通人史上最低門檻嘅領先機會，只要願意付費每月$200用最高級AI，就已經企喺全球前0.01%。佢鼓勵讀者而家就開始用，唔好等窗口期過去。佢自己亦透過Zaokit產品實踐呢個理念——用最高級智能去打造產品，驗證新生產關係嘅雛形。
- 全球真正用最高級AI嘅人少過萬分之一，但算力已經告急，顯示呢個係極稀缺資源。
- 普通人只要每月$200訂閲最高級AI，就可以獲得最先進智能作為日常槓桿，門檻極低。
- 免費基礎模型等同代步車，最高級AI等同F1賽車，可處理寫代碼、做調研、拆合同、理財務、定戰略等複雜任務。
- AI普及會帶動半導體先進封裝、HBM內存、光互連同埋光伏儲能產業大爆發，token嘅盡頭係能源。
- 而家就開始用最高級AI，唔好等，因為生產關係正被改寫，判斷力同信任將成為新貨幣，係普通人嘅機會分水嶺。
Zaokit AI
一個AI產品，助你高效完成圖文創作同PPT生成
用AI同用最高級AI係兩回事
最近我成日諗一組數字，擺埋一齊睇好反直覺：全球82億人，ChatGPT周活9億——聽落AI好普及，但係呢9億人入面，絕大多數用免費基礎模型。真正用GPT-5.5、Opus 4.8呢啲最高級智能嘅人，樂觀估計得百萬量級，佔全球人口嘅萬分之一。呢個反差，值得認真推演。
萬分之一的數量級
打個比方：全世界好多人識揸車，但係識揸F1賽車兼日日喺賽道上壓榨極限嘅人，鳳毛麟角。免費基礎模型似代步車，最高級AI係F1賽車。
F1賽車
Anthropic自己講，新上嘅週限額隻影響唔到5%嘅訂閲者，即係連付費用戶入面，用到額度撞牆嘅重度玩家都唔夠二十分之一。再疊加多數人唔付費嘅前提，將最高級智能用滿嘅人，落到全球人口入面，就係萬分之一。
週限額隻影響唔到5%嘅訂閲者
用滿嘅人：萬分之一
而且你花錢買到嘅唔係一個只能vibe coding嘅服務，而係當下最稀缺嘅硬通貨：最先進嘅智能本身。佢唔揀活，可以做嘅嘢包括：
- 寫代碼：順手能幹嘅一件小事，但係最高級智能可以勝任。
- 做調研：快速幫你整理資訊同分析。
- 拆合同：識別條款風險，提取重點。
- 理財務：幫你記帳、分析支出。
- 定戰略：提供多角度分析同建議。
- 陪你想透一個難決定：通過對話幫你釐清思路。
高級智能係硬通貨，因為佢幾乎可以兑換成任何一種你想要的產出。誰握住佢，誰手裏就揸住一張能換來一切嘅通票。
算力已經告急，但用嘅人仲好少
更反直覺嘅係，用最高級智能嘅人咁少，但係算力已經告急。2025年8月底，Anthropic就畀Claude Pro同Max加咗按周計算嘅限額，OpenAI、Google嗰邊都係排隊、降速、限流。
按周計算的限額
排隊、降速、限流
一個畀$200/月嘅Claude Max用戶，每週得24–40小時嘅Opus額度——呢個唔係平台小氣，而係要配給稀缺嘅前沿算力。5小時限額、周限額，本質都係「電力唔夠，先按户配電」。
配給稀缺嘅前沿算力
睇遠啲，成個盤子更誇張。IEA數據，全球數據中心2024年用電約415 TWh，佔全球總用電1.5%，預計到2030年翻一倍到約945 TWh——相當於成個日本一年用電量。而AI數據中心用電要翻兩番。
全球數據中心2024年用電約415 TWh
翻一倍到約945 TWh
AI全民普及會帶動半導體同光伏大擴張
假設需求放大一百倍——由萬分之一去到百分之一甚至十分之一，成條產業鏈會被點樣拉動？
需求放大一百倍
第一段，半導體被頂到天花板。前沿智能嘅瓶頸唔再係晶體管做幾細，而係數據走幾快、幾省電。先進封裝（CoWoS、SoIC）、HBM高帶寬內存、光互連呢啲中游環節，戰略價值正在飛速向最前沿製程睇齊。需求放大一百倍，等於要將成個先進封裝同內存產業再造幾遍。
先進封裝（CoWoS、SoIC）
HBM高帶寬內存
光互連
第二段，智能嘅盡頭係電，電嘅盡頭係能源基建。算力翻幾多倍，電就要跟住翻幾多倍。可再生能源係數據中心增長最快嘅電力來源，2024–2030年年均增長22%，滿足咗近一半新增需求。光伏電站12–24個月就起得，氣電、核電要幾年——當算力需求跑喺電網前面，光伏+儲能幾乎係唯一跟得上的選項。
光伏+儲能
亞馬遜、微軟、Meta、谷歌四家簽下嘅企業級購電協議已經累計84 GW，一年漲近七成。呢條鏈倒轉念：token嘅盡頭係芯片，芯片嘅盡頭係電，電嘅盡頭係光伏同儲能。
84 GW購電協議
生產力近乎無限，生產關係點變？
如果有一日，前沿智能不再稀缺，算力好似水電咁隨取隨用，生產力就第一次逼近「近乎無限」。任何有想法嘅人都可以調用一支不知疲倦嘅智能軍團，將想法直接變成產品同服務。
生產力近乎無限
咁樣，建基於「勞動力稀缺」之上嘅老規矩就會鬆動。過去價值分配嘅邏輯係「邊個掌握稀缺資源邊個話事」——稀缺嘅係資本、人力、渠道。但當執行不再稀缺，稀缺嘅嘢會換一批：判斷力、品味、信任、同埋對真實需求嘅理解。
判斷力、品味、信任
對真實需求嘅理解
一個人加一支AI Agent團隊，就可能做到過去成間公司嘅嘢——作者自己做Zaokit就係親身驗證呢件事。呢個唔係個例，係新生產關係嘅雛形。
新生產關係的雛形
但都要潑一盆冷水：生產力變無限，唔代表紅利平均落到每個人頭上。效率紅利完全可能繼續向少數掌握算力同平台嘅資本集中。最高級智能而家被「配給」，本身就係一種新門檻——邊個付得起、邊個識用，邊個先拿到槓桿。
新門檻：配給
最近我成日諗緊一組數字，擺埋一齊睇，幾反直覺。
全球大約有82億人。ChatGPT嘅周活躍用戶，去到2026年2月已經升到9億——聽落好似AI已經普及咗，係咪？
但你再睇深入啲：呢9億人裏面，絕大多數都係用免費嘅基礎模型，偶爾問兩句天氣、改嚇文案。真正將 GPT-5.5、Opus 4.8呢啲最高級嘅智能當成日常槓桿、每日用盡嘅人，係另一個數量級——樂觀估計都係得百萬級別，攤分落80億人度，係萬分之一嘅數量級。
而就係咁少人，已經搞到全球算力好緊張。
呢篇文章，我想跟住呢個反差認真推落去：點解用嘅人咁少、算力卻已經唔夠；如果AI真係全民普及，半導體同光伏要擴張到咩程度；同埋最後最大嗰個問題——生產關係會被改寫成點樣。
我哋好容易俾「9億周活」呢啲數字睇到眼花花，以為個個都用緊AI。
但「用AI」同「用最高級嘅AI」，係兩件完全唔同嘅事。
打個比喻：全世界識揸車嘅人好多，但係可以揸F1賽車、仲要日日喺賽道壓榨極限嘅人，少之又少。免費嘅基礎模型就好似普通私家車，個個都得上手；而GPT-5.5、Opus 4.8呢一類前沿智能，係真正可以幫你寫code、做research、理財、諗策略、跑曬成個workflow嘅「賽車」。
呢一類有幾稀有？睇一個最硬淨嘅旁證：Anthropic自己話，新推出嘅周限額隻影響唔到5%嘅訂閲者。即係話，連俾錢嘅用戶入面，用到撞上限嘅重度玩家都唔夠二十分之一。再計埋「絕大多數人根本唔俾錢」呢個前提，將最先進嘅智能當槓桿用盡嘅人，計落全球人口入面，就係萬分之一嘅數量級。
呢個意味住乜嘢？
意味着你今日只要肯將最高級嘅智能用起嚟，已經企咗喺全人類最頭嗰0.01%。 唔係因為你聰明，純粹係大多數人仲未意識到、或者仲未捨得為呢部「賽車」俾錢。呢個係普通人呢世人可以捉到、門檻最低嘅一次領先——槓桿就喺度，分別只在於你撳唔撳落去。
而且千祈唔好誤會——你使嗰筆錢，買到嘅從來唔係一個「只能vibe coding」嘅服務。 你買到嘅，係當下最稀有嘅硬通貨：最先進嘅智能本身。佢唔揀工——寫code只係順手可以做到嘅一件小事，做research、拆合約、理財、定策略、陪你諗通一個難決定，幾乎所有要用腦嘅任務佢都接得到。高級智能先係硬通貨，因為佢幾乎可以換成任何一種你想要嘅產出。 邊個揸住佢，邊個手上面就揸住一張可以換到一切嘅通行證。
二、就係咁少人，全球算力已經唔夠用
更加反直覺嘅係：用嘅人明明咁少，算力卻已經開始唔夠用。
呢兩年所有重度用戶都有同一個感受：先係5個鐘一個額度嘅限制，2025年8月底，Anthropic又幫Claude Pro同Max加咗按周計算嘅限額。OpenAI、Google嗰邊都係各種排隊、降速、限流。
點解？因為最高級嘅智能，極之食算力。一個俾$200/月嘅Claude Max用戶，每星期得24–40個鐘嘅Opus額度——呢個唔係平台孤寒，係因為前沿算力好稀有，要配額。5個鐘限額、周限額，本質上都係「電唔夠，先按户配電」。
放闊嚟睇成個盤，更加嚇人。IEA嘅數據：全球數據中心2024年用電大約415 TWh，已經佔咗全球總用電嘅1.5%；預計去到2030年會翻一倍到大約945 TWh——等同成個日本一年嘅用電量。而其中AI數據中心嘅用電，要翻兩番。
記住呢個荒謬嘅事實：而家呢啲緊張，係「萬分之一嘅人」用出嚟嘅。 如果第日變成千分之一、百分之一，甚至十分之一呢？
三、如果AI真係全民普及，半導體同光伏要擴張到咩程度
呢個就係我真正想推算嘅部分。
假設需求大一百倍、一千倍——呢個唔係科幻故事，按滲透率由萬分之一逐步變成「用得著AI嘅人都用最先進嘅AI」，一百倍只係保守嘅起點。咁成條產業鏈會被迫發生乜嘢？
第一段，半導體被頂到上頂。 前沿智能嘅瓶頸，早就唔係「晶體管做到幾細」，而係「數據行得幾快、幾省電」。先進封裝（CoWoS、SoIC）、HBM高帶寬內存、光互連，呢啲原本喺產業鏈中游嘅環節，戰略價值正在急速追趕最先進製程。我之前喺《從摩爾定律到韜定律》[1]入面寫過呢個判斷：後摩爾時代比嘅唔係邊個晶體管細，而係邊個可以令數據流動得更平。 需求大一百倍，即係要將成個先進封裝同行內存產業重新再造好多次。
第二段，智能嘅盡頭係電，電嘅盡頭係能源基建。 算力翻幾多倍，電就要跟住翻幾多倍，而電網擴容係以年甚至十年做單位嘅慢變數。呢度有個關鍵事實：可再生能源係數據中心增長最快嘅電力來源，2024–2030年年均增長22%，滿足咗差唔多一半新增需求。一座光伏電站12–24個月就起得，而燃氣同核電通常要幾年——當算力需求跑喺電網前面，光伏加儲能幾乎係唯一跟得上節奏嘅選擇。亞馬遜、微軟、Meta、Google四間公司，簽落嘅企業級購電協議已經累計84 GW，一年升咗差唔多七成。
將呢條鏈倒轉讀一次就好清楚：token嘅盡頭係晶片，晶片嘅盡頭係電，電嘅盡頭係光伏同儲能。 所以你會見到，做大模型嘅公司，轉過頭嚟都喺度搶電、搶光伏、搶核電——因為佢哋比任何人都清楚，真正嘅瓶頸唔喺模型，而係能源。 邊個可以卡住「將瓦特變成token」呢條鏈上面嘅關鍵節點，邊個就攞到下一個十年嘅入場券。
四、當生產力近乎無限，生產關係會點變
推到最後，有一個避唔開嘅大問題。
如果有一日，前沿智能唔再稀有、算力好似水電咁隨手可用，咁就代表生產力第一次逼近「近乎無限」——任何一個有諗法嘅人，都可以調用一支唔知疲倦嘅AI軍團，將諗法直接變成產品同服務。
咁，建基於「勞動力稀缺」嗰套老規矩，就會鬆動。
以前，價值分配邏輯係「邊個掌握稀缺資源邊個話事」——稀缺嘅係資本、人力、渠道。但當執行唔再稀有，稀有嘅嘢會換一批：判斷力、品味、信任、同埋對真實需求嘅理解。 一個人加一支AI Agent團隊，就可以做完以前成間公司嘅嘢——我做Zaokit[2] 就係親身驗證呢件事。呢個唔係個別例子，而係新生產關係嘅雛形。
但係我都想潑一盆冷水：生產力變無限，唔等於紅利平均分配到每個人手上。 效率紅利完全有可能繼續向少數掌握算力同平台嘅資本集中。最高級AI而家被「配額」，本身已經係一種新門檻——邊個俾得起、邊個識用，邊個就率先攞到槓桿。
所以呢件事對普通人嚟講，無論係史上最大機會，定係一道緊拉開嘅分水嶺。企喺工具邊一邊，決定你係俾佢撬動，定係揸住佢去撬人。
寫在最後
將呢篇推演做個總結。
全球80億人，真正用緊最高級智能嘅唔夠萬分之一——呢句話你可以讀到焦慮，都可以讀到機會。我讀到嘅係後者：領先呢件事，門檻從來未試過咁低。 你唔需要天賦異稟，唔需要名校背景，只需要比身邊嘅人早一步，將呢部「賽車」真正開起嚟。
算力會越嚟越多，半導體同光伏會被需求帶住狂奔，生產關係亦會俾佢一點一點改寫。呢啲大趨勢，我哋普通人改變唔到。但我哋可以決定嘅，係今日要唔要撳落嗰條槓桿。
唔好等所有人都用咗先至鬱手——嗰陣時，萬分之一嘅窗口期就會關閉。
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引用連結
[1] 《從摩爾定律到韜定律》: https://junxinzhang.com/tau-law-vs-moore-law-post-moore-era[2] Zaokit: https://zaokit.app[3] 畀客做完AI軟件供應鏈匯報之後：AI係加速商業化，定係重新分配價值？: https://junxinzhang.com/ai-supply-chain-surplus-value-new-business-form[4] 普通人淨係做三件事就夠：自媒體擴大幸運面、AI創造價值、用判斷力做投資: https://junxinzhang.com/ordinary-people-three-things-luck-ai-judgment
最近我總在琢磨一組數字，把它們擺在一起看，挺反直覺的。
全球大約 82 億人。ChatGPT 的周活，到 2026 年 2 月已經摸到了 9 億——聽起來 AI 早就普及了，對吧？
但你再往裏看一層：這 9 億人裏，絕大多數用的是免費的基礎模型，偶爾問兩句天氣、改改文案。真正把 GPT-5.5、Opus 4.8 這種最高級的智能當成日常槓桿、每天用滿的人，是另一個數量級——樂觀估計也就百萬量級，攤到 80 億人裏，是萬分之一的數量級。
而就這麼點人，已經把全球算力用到了告急的地步。
這篇文章，我想順着這個反差認真往下推一遍：為什麼用的人這麼少、算力卻已經不夠；如果 AI 真的全民普及，半導體和光伏要擴張到什麼程度；以及最後那個最大的問題——生產關係會被改寫成什麼樣。
我們很容易被「9 億周活」這種數字晃花眼，以為人人都在用 AI 了。
但「用 AI」和「用最高級的 AI」，是兩件完全不同的事。
打個比方：全世界會開車的人很多，但能開 F1 賽車、且天天在賽道上壓榨它極限的人，鳳毛麟角。免費的基礎模型就像家用代步車，誰都能上手；而 GPT-5.5、Opus 4.8 這一檔前沿智能，是真正能替你寫代碼、做調研、理財務、想戰略、跑完整套工作流的「賽車」。
這一檔有多稀缺？看一個最硬的旁證：Anthropic 自己說，新上的周限額隻影響不到 5% 的訂閲者。也就是說，連付費用戶裏，把額度用到撞牆的重度玩家都不到二十分之一。再疊加上「絕大多數人根本不付費」這個前提，把最前沿智能當槓桿用滿的人，落到全球人口裏，就是萬分之一的數量級。
這意味着什麼？
意味着你今天只要願意把最高級的智能用起來，就已經站在了全人類的最前面 0.01%。 不是因為你聰明，純粹是因為大多數人還沒意識到、或者還沒捨得為這台「賽車」付費。這是普通人這輩子能抓到的、門檻最低的一次領先——槓桿就擺在那裏，區別只在你按不按下去。
而且別誤會——你花那筆錢，買到的從來不是一個「只能 vibe coding」的服務。 你買到的，是當下最稀缺的硬通貨：最先進的智能本身。它不挑活——寫代碼只是順手能幹的一件小事，做調研、拆合同、理財務、定戰略、陪你把一個難決定想透，幾乎所有要動腦子的任務它都能接。高級智能才是硬通貨，因為它幾乎能兑換成任何一種你想要的產出。 誰握住它，誰手裏就攥着一張能換來一切的通票。
二、就這麼點人，全球算力已經不夠用了
更反直覺的來了：用的人明明這麼少，算力卻已經告急。
這兩年所有重度用戶都有同一個體感：先是 5 小時一個額度的限制，2025 年 8 月底，Anthropic 又給 Claude Pro 和 Max 加上了按周計算的限額。OpenAI、Google 那邊也是各種排隊、降速、限流。
為什麼？因為最高級的智能，極其耗算力。一個掏 $200/月的 Claude Max 用戶，每週也只有 24–40 小時的 Opus 額度——這不是平台小氣，是它在給稀缺的前沿算力做配給。5 小時限額、周限額，本質都是「電力不夠，先按户配電」。
把鏡頭拉遠看整個盤子，更觸目驚心。IEA 的數據：全球數據中心 2024 年用電約 415 TWh，已經佔到全球總用電的 1.5%；預計到 2030 年翻一倍到約 945 TWh——相當於今天整個日本一年的用電量。而其中 AI 數據中心的用電，要翻兩番。
記住這個荒誕的事實：現在這點告急，是「萬分之一的人」用出來的。 如果哪天變成千分之一、百分之一，甚至十分之一呢？
三、如果 AI 真的全民普及，半導體和光伏要擴張到什麼程度
這就是我真正想推演的部分。
假設需求放大一百倍、一千倍——這不是科幻，按滲透率從萬分之一往「會用 AI 的人都用上前沿智能」走，一百倍只是個保守的起點。那麼整條產業鏈會被拽着發生什麼？
第一段，半導體被頂到天花板。 前沿智能的瓶頸，早就不是「晶體管做多小」，而是「數據走多快、多省電」。先進封裝（CoWoS、SoIC）、HBM 高帶寬內存、光互連，這些原本在產業鏈中游的環節，戰略價值正在飛速向最前沿製程看齊。我在《從摩爾定律到韜定律》[1]裏寫過這個判斷：後摩爾時代比的不是誰的晶體管小，而是誰能讓數據流動得更便宜。 需求放大一百倍，等於把整個先進封裝和內存產業再造好幾遍。
第二段，智能的盡頭是電，電的盡頭是能源基建。 算力翻多少倍，電就得跟着翻多少倍，而電網擴容是以「年」甚至「十年」為單位的慢變量。這裏有個關鍵事實：可再生能源是數據中心增長最快的電力來源，2024–2030 年均增長 22%，滿足了近一半的新增需求。一座光伏電站 12–24 個月就能建成，而氣電、核電動輒要好幾年——當算力需求跑在電網前面，光伏 + 儲能幾乎是唯一能跟上節奏的選項。亞馬遜、微軟、Meta、谷歌四家，簽下的企業級購電協議已經累計 84 GW，一年漲了近七成。
把這條鏈倒過來唸一遍就很清楚了：token 的盡頭是芯片，芯片的盡頭是電，電的盡頭是光伏和儲能。 所以你會看到，做大模型的公司，轉頭都在搶電、搶光伏、搶核電——因為他們比誰都清楚，真正的瓶頸不在模型，在能源。 誰卡住「把瓦特變成 token」這條鏈上的關鍵節點，誰就拿到了下一個十年的入場券。
四、當生產力近乎無限，生產關係會怎麼變
推到最後，是一個繞不開的大問題。
如果有一天，前沿智能不再稀缺、算力像水電一樣隨取隨用，那意味着生產力第一次逼近「近乎無限」——任何一個有想法的人，都能調用一支不知疲倦的智能軍團，把想法直接變成產品和服務。
那麼，建立在「勞動力稀缺」之上的那套老規矩，會鬆動。
過去，價值的分配邏輯是「誰掌握稀缺資源誰說了算」——稀缺的是資本、是人力、是渠道。但當執行不再稀缺，稀缺的東西會換一批：判斷力、品味、信任、以及對真實需求的理解。 一個人 + 一支 AI Agent 團隊，就能幹完過去一整個公司的活——我做 Zaokit[2] 就是親身在驗證這件事。這不是個例，是新生產關係的雛形。
但我也想潑一盆冷水：生產力變無限，不等於紅利平均落到每個人頭上。 效率紅利完全可能繼續向少數掌握算力和平台的資本集中。最高級智能現在被「配給」，本身就是一種新的門檻——誰付得起、誰會用，誰就先拿到槓桿。
所以這件事對普通人，既是史上最大的機會，也是一道正在拉開的分水嶺。站在工具哪一邊，決定你是被它撬動，還是握着它去撬別人。
寫在最後
把這篇推演收個尾。
全球 80 億人，真正在用最高級智能的不到萬分之一——這句話你可以讀出焦慮，也可以讀出機會。我讀到的是後者：領先這件事，門檻從來沒有這麼低過。 你不需要天賦異稟，不需要名校背景，只需要比身邊人早一步，把這台「賽車」真正開起來。
算力會越來越多，半導體和光伏會被需求拽着狂奔，生產關係也會被一點點改寫。這些大趨勢，我們普通人改變不了。但我們能決定的，是今天要不要按下那根槓桿。
別等所有人都用上了再動手——那時候，萬分之一的窗口期就關上了。
我是 Jason，一個獨立打造 AI 產品的創業者。如果這篇文章對你有啓發，歡迎轉發給身邊還在觀望的朋友。
我一個人打造的 Zaokit AI 產品（https://zaokit.app）正在內測，助力大家高效完成圖文創作和 PPT 生成，唯一網站：https://zaokit.app
最後，如果你認可 Zaokit AI 的產品理念，歡迎後台留言加入我們的社羣。我們不賣課、不割韭菜，只聚焦 ToB 企業場景的 AI 落地實戰。 希望在這裏，能給你帶來不一樣的思維火花和真實的商業碰撞。
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引用連結
[1] 《從摩爾定律到韜定律》: https://junxinzhang.com/tau-law-vs-moore-law-post-moore-era[2] Zaokit: https://zaokit.app[3] 給客戶做完 AI 軟件供應鏈彙報後：AI 是在加速商業化，還是在重新分配價值？: https://junxinzhang.com/ai-supply-chain-surplus-value-new-business-form[4] 普通人只做三件事就夠了：自媒體擴大幸運面、AI 創造價值、用判斷力做投資: https://junxinzhang.com/ordinary-people-three-things-luck-ai-judgment