上周 Codex 的安装量飙升。本周图表：https://a16z.news/p/charts-of-the-week-it-was-a-good…

本周图表：“其他收入”季度表现亮眼

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公共市场中巨大的盈利增长 (https://www.a16z.news/i/196007704/first-semis-then-software) 已引来诸多讨论，这不仅是起步基数大，而且预计今年及明年还将进一步扩大。(https://www.a16z.news/i/194432199/goldman-wonders-is-tech-cheap-now)

然而，在盈利故事背后，有一个有趣的小细节并不常见：并非所有收入都来自同一来源。超大规模云服务商（hyperscalers）的收入中，归属于“其他收入”的比例异常之高：

第一季度，“其他收入”占净利润的比例超过三分之一，尽管历史上这一比例通常仅为 5%-10%（上下浮动）。

“其他收入”可能包含多种内容，但在这种情况下，超大规模云服务商（主要是 Amazon 和 Google）明确将其大部分收益（约 530 亿美元）归因于其私人市场投资。Alphabet 的首席财务官表示，“其他收入和支出为 377 亿美元……主要源于我们非上市股权证券组合中的未实现收益”，而 Amazon 在其 10-Q 财报中指出，其 156 亿美元（扣除费用后）的收益“来自我们在 Anthropic 的投资”。

“其他收入”的故事本质上是一个投资回报的故事。或许可以说，超大规模云服务商很擅长风险投资。

不过，撇开 Google 和/或 Amazon 近期在私人市场科技投资上的成功不谈，真正令人震惊的是所有人都在投资科技——你甚至可以说（正如我们习惯所说的那样）科技即周期。

KKR 估计，与科技相关的资本支出（capex）是目前唯一对增长做出贡献（且贡献度正在增加）的资本支出类型——事实上，科技资本支出贡献了第一季度 2% 的 GDP 总增长中的 1.9%，即基本上全部的增长。

但是，科技投资不仅仅局限于资本支出，它在经济中的作用也大于其近期对 GDP 的贡献。

根据美国商务部经济分析局（BEA）对企业总资本支出的衡量标准（包括研发和软件，以及资本支出），科技目前占美国所有企业投资的 55%：

科技在资本支出中的份额已稳步攀升了相当长一段时间，有充分理由认为它将继续上升（甚至可能更快）。正如 Yardeni Research 所述：(https://www.yardeniquicktakes.com/artificial-intelligence-to-infinity-beyond)

在人工智能时代之前，经济学家被教导生产要素只有三种，即土地、劳动力和资本……现在，经济学家应该认识到存在第四种生产要素，即数据……数字革命增加了创造更多数据（即信息）的激励，尤其是现在 AI 工具可以处理更多的数据，从而增加了其价值……所有数据的增加提高了对“算力”的需求。

换句话说，数据变得越有用，我们在它（及其周边工具）上的投资就越多，而 AI 使得数据比以前更有用了。

Amazon 和 Google 从事风险投资确实值得称赞，但事实是，我们现在都是科技投资者了。

大家好消息：多亏了 AI，现在有更多的电子书可供阅读：

自 ChatGPT 发布以来，Amazon 电子书的月发布量已翻了三倍。

解读这张图表有两种方式：

第一种是简单的方式：AI 出现在 2022 年底，劣质内容（slop）海啸开始，Amazon 现在正淹没在机器生成的垃圾中。到 2025 年底，每月新发布的电子书超过 30 万本（大约是 ChatGPT 之前基线的三倍）。

第二种解读稍微复杂一些：是的，存在劣质内容海啸，但“高质量”书籍的数量仍然比以前多。

Imke Reimers（康奈尔大学）和 Joel Waldfogel（明尼苏达大学）发表的一篇新的 NBER 论文 (https://www.nber.org/papers/w34777) 表明，供应增加幅度之大，以至于即使平均质量下降，中等质量书籍的绝对数量也上升了。Reimers 和 Waldfogel 校准了一个嵌套 Logit 需求模型，发现 2025 年的选择集比纯人类创作的假设情景多提供了约 7% 的消费者剩余。这虽然不算惊天动地，但是正数且在逐年增加。2023 年的读者获益甚微，而 2025 年的读者则获益显著。

事实上，将 AI 加入创作流程的最大受益者之一是现有作者（那些在大语言模型存在之前就开始出版的作者）。现有作者在 2023 年后生产力变得更高：

AI 不仅迎来了机器人作者，也为人类作者增添了动力。

这大致是 Marc Andreessen 在几年前 David Perell 的播客 (https://www.youtube.com/watch?v=tV6kDr1rwTs) 中做出的预测：“现在写作变得如此容易，我们绝对被劣质内容淹没了……另一方面，这些工具现在如此有效，以至于应该伴随着大量高质量内容的爆发。”

劣质内容是真实的，消费者剩余也是真实的。而且在 LLM 出现之前就写得很好的作家们正在产出更多内容。

David George 刚刚写了一篇长文，论述为什么AI 就业末日是一种幻想 (https://www.a16z.news/p/the-ai-job-apocalypse-is-a-complete)。你应该读一读。写得很好。

他提出的一个观点是区分 AI“替代”与 AI“增强”，前者类别的工人确实面临风险，而后者变得比以前更有价值。一个容易想到的替代类工作例子是客户服务——这很合理：AI 可以处理所有问答，而且拥有无限的耐心。

也许是这样，而且客户服务确实似乎面临大规模的替代，但不管这听起来多么合乎逻辑，显然有人忘记通知客户服务代表们：

据 Apollo 数据，菲律宾（世界呼叫中心之都）的 IT 和业务处理行业就业人数从 2016 年的 115 万增加到 2025 年的 190 万——贯穿了 AI 能力的每一次重大飞跃。该行业的行业协会预测 (https://ibpap.org/news-room/35) 2026 年将再增加 7 万个就业岗位（同比增长 3.7%）。

本周图表：史上最快速 V 型复苏 (https://www.a16z.news/p/charts-of-the-week-the-fastest-v) 本周图表：软件吞噬世界 (https://www.a16z.news/p/charts-of-the-week-software-ate-the) 似乎对客户服务大替换具有相对免疫力不仅仅限于菲律宾——在美国也是如此：

对客户服务代表的需求回升，且优于整体行业：

Indeed 的招聘数据显示，客户服务工作不仅正在增加，而且远远领先于（负面的） headline 数字，同比增长快约 10 个百分点。

更引人注目的是，这种逆转相当近期（2025 年 8 月）。

这是否意味着大家都错了，AI 实际上是客户服务代表的巨大顺风？嗯，可能不是。

这里的故事实际上关乎基于文本的 LLM 输出与语音的相对成本。后者要昂贵得多，而且目前仍然太贵，无法证明完全自动化该功能的合理性。高盛实际上进行了内部实验，估计了人类与 AI 呼叫中心代表之间的成本对比，大致相当：

高盛对 AI 代表的全包成本估计为每天 92 美元，略高于人类每天 90 美元的成本。这与完全依赖文本且比人类便宜数个数量级的编程代理形成对比——当然，代码与客户服务的主要区别在于，对代码的潜在需求远远大于对客户服务的需求。软件工程师（SWE）的需求也大幅加速增长。

轶事数据支持 AI 最终可能取代呼叫中心的观点，但目前来看，挤出的果汁不值这个代价（在许多情况下）。2024 年初，Klarna 宣布用 AI 取代了 700 名客户服务代理。首席执行官表示，机器人正在完成所有这些人的工作，这是服务业中“AI 取代人类”最常被引用的例子。

到 2025 年 5 月，首席执行官改弦更张，Klarna 开始重新招聘，因为服务质量下降，客户得到的是一般性、重复性的回答。“我们过于关注效率和成本，”他告诉彭博社。“结果是质量下降，这是不可持续的。”

这种情况不会永远持续。API 成本正在快速下降，像 Decagon 这样的公司正在迅速扩张，18 个月后的平价数字可能看起来不同。

AI 继续以极快的速度走向移动端：(https://www.a16z.news/i/186910818/3-ais-mobile-led-charge)

第一季度，下载量、货币化和使用时长均出现拐点上升——货币化和使用时长同比均几乎翻了一番。

也许人们在社交媒体上花费的时间减少 (https://www.a16z.news/i/196007704/peak-social-media) 是因为他们在手机上花更多时间进行 vibe coding（氛围编程/轻松编程）制作杀手级应用？这也不坏。

说到 vibe coding，显然有个新玩家登场，它想要你的注意力：

Codex 的每日安装量在 5 月飙升，远远领先于 Claude Code，后者在过去一年大部分时间里一直是代码领域的新王者。

当然，这只是某一天的数据，而且是从较低的基数上产生的大数字，但真正的要点是，伟大的应用程序发布得非常快。正如 Jeff Bezos 在 2012 年 (https://www.youtube.com/watch?v=5kJmgl7fXj4&t=1s) 谈及互联网经济时所说：“过去……如果你是足够好的营销人员，你可以用平庸的产品获胜。这变得越来越难……[现在] 我知道，如果我打造了一个伟大的产品或服务，我的客户会互相告知。”

随着 AI 的发展，格局时刻在演变，这种动态以极端的形式展现。信号传播迅速，客户似乎非常愿意尝试新产品，而不是承诺任何单一平台或模型。

这在 B2B 层面也得到了证实：

据 YipitData 数据，使用 2-5 家和 6-9 家 AI 供应商的面板用户数量持续上升——到目前为止，只有不到 20% 的用户仅使用一家供应商。

至少在目前，B2B AI 市场没有赢家通吃的情况。

AI 法案如何成为法律 (https://www.a16z.news/p/how-an-ai-bill-becomes-a-law) “AI 就业末日” 完全是幻想 (https://www.a16z.news/p/the-ai-job-apocalypse-is-a-complete) 本通讯仅提供信息用途，不应作为法律、商业、投资或税务建议的依赖。此外，本内容不构成投资建议，也不旨在供任何 a16z 基金的投资人或潜在投资者使用。本通讯可能链接到其他网站或包含来自第三方来源的信息 - a16z 未独立验证此类信息的当前或持久准确性，也不对此做任何陈述。如果本内容包含第三方广告，a16z 未审查此类广告，也不认可其中包含的任何广告内容或相关公司。提及、引用或描述的任何投资或投资组合公司并不代表 a16z 管理的所有投资；访问 https://a16z.com/investment-list/ 获取完整投资列表。其他重要信息可在 a16z.com/disclosures (http://a16z.com/disclosures) 找到。您收到此通讯是因为您之前选择了订阅；如果您不想接收未来的通讯，您可以立即退订。

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