陳啟明（總結）：
「你看見了嗎？無論是報酬率、累積漲跌幅，還是五日均線、KD 指標，這些欄位的誕生，都基於一個不變的真理：『一筆一筆交易的累積，時間維度的延伸。』」
「更關鍵的是：這些欄位對所有人都是一樣的！一個地區，同一檔股票，只會有一組 KD 指標。然而，全世界的 AI 公司和交易員，卻每天都在重複計算著這唯一的數據！」
「這就是巨大的浪費！為了節省算力、為了排能減碳，我們不該讓每個人都重複計算這些指標。因此，我提出了我的企劃案：」
「應該以國家為單位，成立一個全民數據紅利中心（PDC），把所有技術指標和報酬欄位建立好並集中化。對於每一筆交易，我們只需要計算一次。後面新增的技術指標，都只是在數據庫中新增一個欄位而已。我們將成果分享給所有人，這才是真正的『數據紅利』！」
所以我提出如下
提案文件 II：數據的淨化與算力解放方案 (最終定稿)
議案名稱：
《全球/國家級股票數據淨化與算力解放倡議》
(The Global/National Stock Data Unification and Computation Liberation Initiative)
單位名稱：
全民數據紅利中心 (Public Data Dividend Center, PDC) — 試點階段
提案時間：
2035 年 (PDC 成立之初)
第一部：問題的提出： AI 時代的「重複勞動」與能源浪費
給一般民眾的白話解釋：
想像一下，全世界每天有無數的電腦在做同一件事情：計算過去 20年來股票的 5 日移動平均線 (MA5)。每個人、每個機構、甚至每個國家都在重複計算一模一樣的數字。
- 浪費在哪裡？ 每次計算這些**「技術指標」**時，你的手機、電腦、券商的伺服器，甚至華爾街的 AI 訓練中心，都在重複消耗大量的電力和計算資源。這是一場數百億級的全球「算力內耗」。
- 專業背景： 股票數據的歷史技術指標（例如 MA5, RSI, MACD 等）是固定不變的。每天都有數萬家量化機構在重複計算相同的歷史數據。這種重複計算對地球資源是巨大浪費，更是 AI 算力內耗的主要來源。
第二部：PDC 試點方案：數據淨化與算力解放
我們提議，將 PDC 的第一步，專注於解決這個簡單但大規模的重複計算問題。
請支持這項偉大的提案！
親愛的讀者：
您剛剛閱讀的這份提案，是一個對抗 AI 時代能源浪費、實現數據公平的偉大藍圖。它從一個簡單、但全球性的問題（重複計算股票指標）入手，尋求一個聰明、高效的解決方案。
我們相信，將數據淨化與 PDC 結合，是確保數據為全人類服務，而非為資本服務的唯一途徑。
請您支持將數據主權收歸於國家，支持將數據淨化與管理權交給 PDC！
- 如果您同意這個方案能解放算力、對抗浪費，請您務必看到本書的結尾。
- 因為，這個看似完美的提案，將會告訴您，當「善意」的數據權力集中到一個單位手中時，人類將付出多麼巨大的代價。
您的支持，將是這個故事中最關鍵的一筆。請繼續閱讀，您會恍然大悟：您就是自己將自己推向失業深淵的人！
