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資料中心反彈之後會發生什麼
來賓: 主持人 Shayle Kann（Energy Impact Partners）× Brian Janis（Cloverleaf Infrastructure 共同創辦人暨最高商務長）
結論
資料中心的反彈不是技術問題，而是對 AI 本身不信任的價值觀衝突，無法透過設計解決。
三行摘要
資料中心產業面臨雙重危機。電價、用水、基礎設施成本等可解決的技術性不滿，以及對 AI 本身根深蒂固的不信任——這是無法解決的價值觀衝突。即使開發商處理了所有正當的疑慮——出資改善電網、降低電價、將用水量降到最低——反對仍會持續。因為反對的根源不在設施，而在於對 AI 和大型科技公司的不信任。這場衝突的解決，將決定美國能否大規模建設 AI 基礎設施，或是將領導地位讓給其他國家。
關注要點
1. 情緒 vs 事實: Janis 指出「產業試圖用事實進攻，卻忽略了人們此刻對此事不滿的情緒共鳴」。即使提高透明度、出資建設基礎設施、降低電價，社區仍會回答「我不相信」「我討厭 Meta」。這不是技術問題，而是價值觀之戰。
2. 微觀良好，宏觀惡化: 資料中心在局部會降低電價（電力公司如此設計），但在全國會推高電價（變壓器、燃氣渦輪機短缺，天然氣需求增加導致供應網通膨）。兩者同時為真，使政治陷入僵局。社區理性地認為附近有資料中心是好事（電價會降），同時理性地相信資料中心整體會推高電價。
3. 選舉製造數年逆風: 中期選舉和二○二六年總統大選使資料中心成為爭議焦點。兩黨都給對手貼上「資料中心推動者」標籤，而且奏效。Janis 表示「其他人也會試圖使用這個戰術」，並預測這種政治誘因結構會持續到二○三○年代初。「原本以為二○二七年或二○二八年會有限制的人，會發現同樣的限制會延續到二○二九年、三○年，甚至可能到二○三○年代初」。
一句話研判
資料中心反彈是平台轉型期反覆出現的「技術焦慮」最新版。正如網際網路誕生與興起時期引發對新經濟模式的疑慮，App Store 經濟圈喚起對蘋果支配力的警戒，AI 經濟圈引發了對大型科技公司的情緒性拒絕。不同之處在於，這次牽涉實體基礎設施（電力、水、土地），使反對運動與地方政治直接連結，成為選舉議題。如 Janis 所指出，這是事實無法解決的價值觀衝突，在 AI 於醫療或材料科學展現可見成果之前，逆風會持續。產業未能將 AI 作為變革性技術而非「聊天機器人和迷因圖」來推銷，其代價是美國的基礎設施建設將受限至二○三○年代初。
來源: Catalyst《What comes after the data center backlash?》（二○二六年九月三日）
https://www.latitudemedia.com/podcasts/catalyst
# Data Center Backlash# Behind-the-Meter Generation# Cloverleaf Infrastructure# Microsoft
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Physical AI 投資在 2026 年上半年急速擴張至五兆日圓規模——「別碰硬體」的定律為何崩潰
來賓: Jason Calacanis（主持人）× Caitlin Holowaychuk（776 創始合夥人）× Paige Doherty（Behind Genius Ventures 創始合夥人）
結論
Physical AI 的資金湧入不僅是泡沫，而是頂尖工程師從廣告技術轉向火箭引擎開發的人才結構轉型證據。
三行摘要
2026 年上半年 Physical AI 投資約五兆日圓（年增 80%、四百五十件），超過 2022 至 2024 年三年總和。VC 業界十年來的定律「避開硬體」「政府客戶是死亡之吻」已被打破，發射成本下降 97%（2014 年每公斤一百萬日圓 → 2040 年預測二萬七千日圓）與國防部加速採用 AI，使軌道數據中心（StarCloud、估值二千三百億日圓）和垂直整合機器人投資成為主流。最大結構變化是頂尖工程師為尋求「有意義的工作」選擇華盛頓州 Moses Lake 的火箭工廠——人才先於資本移動。
關注要點
1. 軌道數據中心五個月估值成長十五倍: 776 投資的 StarCloud 從種子輪一百五十億日圓在五個月後躍升至二千三百億日圓。NVIDIA 正基於 StarCloud 飛行數據設計太空專用晶片，「投資供應鏈上游而非研究室下游」策略獲得驗證。去年首次將 H100 晶片部署至軌道，由 Manhattan West 主導募資二百五十億日圓。
2. 國防部向三百萬職員部署 ChatGPT 與 Grok: 部署 ChatGPT MIL（行政處理、後勤）與 Grok for Government（供應鏈分析）。Claude 因 Anthropic 拒絕放寬軍事用途限制而被排除。政府客戶的瓶頸從「取得合約」轉向「三十人組織能否執行合約」，執行力成為進入障礙。
3. Anthropic 將資料保留政策轉為三十天: 因企業客戶反彈，Anthropic 將客戶資料保留期限制為三十天，並改為將資料置於客戶雲端環境內。新創圈已形成「Anthropic 用客戶資料打造競品」（Cursor → Claude Code、Figma → Claude Design）的看法，法律領域的 Litera 與 Launch 投資組合 Advocates 正建構獨立垂直整合 LLM。
一句話研判
這與 App Store 經濟圈轉型結構相同。2008 年平台改變時，人才先於資本移動。這次也是「頂尖工程師選擇火箭而非廣告」的人才流動先行，五兆日圓資金是隨後跟進的結果。發射成本十年降至四分之一的環境下，軌道數據中心具備經濟合理性而非天方夜譚。然而早期投資者的課題是如何在數十億美元規模募資中避免稀釋。垂直整合應用（如工廠品質保證 AI）比通用機器人更快獲利，資本效率更優。
來源: This Week in Startups《VC experts on why Physical AI funding is heating up | E2333》（2026 年 9 月 2 日）
https://4a885955-6823-4b22-a3e1-a526c25516a5.libsyn.com/vc-experts-on-why-physical-ai-funding-is-heating-up-e2333
# StarCloud# 776# Physical AI# AI Sovereignty
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