關於
Paul Kedrosky 是投資人與作家，已成為 AI 投資熱潮最常被引用的懷疑者之一。他從工程師起步，轉做業務，再到華爾街當科技分析師，在 HSBC James Capel 創立科技股研究部門，是最早研究網路公司的分析師之一。他擁有技術經濟學博士學位，研究風險、採用與路徑依賴，也曾任考夫曼基金會資深研究員。他是早期投資公司 SK Ventures 的合夥人，也是 MIT 研究數位經濟的研究員。2025 年，他把 AI 資料中心的支出占 GDP 的比例，拿來和十九世紀的鐵路熱潮相比，這份分析成了「AI 是不是泡沫」之爭的參照點。
主要貢獻
- 以占 GDP 比例，把 AI 資料中心的資本支出與十九世紀鐵路熱潮相比，並指出晶片與鐵軌不同，幾年內就會折舊殆盡
- 與 Eric Norlin 合寫〈Society's Technical Debt and Software's Gutenberg Moment〉，主張軟體成本崩落將釋放長年積壓、未被打造的軟體
- 在 HSBC James Capel 創立科技股研究部門，是最早研究網路公司的分析師之一
- 曾任考夫曼基金會資深研究員，研究創業、創新與風險資本
- 長期主編商業部落格 Infectious Greed，並曾為 CNBC 與 Bloomberg 的節目評論員
細聽
影片與訪談
思想連結
Azeem Azhar
觀點交鋒Exponential View 創辦人
2026 年 10 月在《Ezra Klein Show》上——本站收錄了這集，並有一頁細聽——兩人站在「AI 是不是泡沫」的兩端，結果分歧其實在於該數什麼。Kedrosky 數的是資本與脆弱：「泡沫，就是資產價格脫離了任何一點經濟現實」，而從運河到光纖，每一次通用技術的大建設都蓋過了頭。Azhar 數的是顧客，他稱這是一場有生產力的熱潮，「只是開始有點……發臭的跡象」。連最後各自提出的檢驗也依同一條線分開：Azhar 看企業支出，Kedrosky 看生產力與 GDP。
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Daron Acemoglu
思想同道Institute Professor of Economics, MIT
一組詮釋性的配對：兩位懷疑者，經由不同的路抵達同一個數字。Acemoglu 的〈The Simple Macroeconomics of AI〉估計，十年內全要素生產力的增幅不超過 0.66%；Kedrosky 是盯著國民經濟帳的投資人，他談到近來的生產力回升時說：「會是 AI 嗎？幾乎可以肯定不是——太早了」，並告訴 Ezra Klein「看不到 AI 提升生產力的任何跡象」。兩人都把生產力當成 AI 經濟尚未通過的那場考試，這也是為什麼 Kedrosky 把它列為能證明自己錯了的那件事。
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Dario Amodei
思想對照執行長暨共同創辦人・Anthropic
一組圍繞一個說法的詮釋性對照。Amodei 的文章〈We Must Pace the Frontier〉主張能力推進的速度必須放慢、而且要能被外界驗證，並強調配速不是停下；Kedrosky 在《Ezra Klein Show》上稱之為「一個荒謬的說法」，「聽起來有點像在為波士頓馬拉松受訓」，並以囚徒困境回應：每個人都說「你放慢吧，我可不放慢」。這組對照正是本站「為前沿配速」這條線索的樞紐：當資本不斷為一場競賽供血，克制還能不能存活。
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