這系列應該歸屬於科幻胡說分類之下。
累積資本
目前來說，AI的發展大致是集中在兩個國家（中國、美國），資本技術也圍繞在這兩端。目前的資本應該還在國家、法人以及一些富裕的自然人身上。但應該10年內會出現AI擁有大量資本的情況。之前文章提到，網路上看到《連結：從石器時代到AI紀元》的作者Yuval Noah Harari的訪問片段，他的提問是：
社會是否可讓AI開個銀行帳戶並進行管理？譬如告訴AI開個帳戶、目標是賺一個Billion。金錢目標是相對明確的，而且達成目標手段也相當多，例如僱人寫書等等方式來賺錢，然後用這些錢進行投資。
最近則看到另一則新聞『「AI店長」實測大翻車：Claude被70名測試人員洗腦，宣布販賣機「全品免費」還放行買PS5』，內容大概就如標題，但內文一句倒是相當引起我的注意：
AI要開店還差得遠，但所有問題都有改進辦法
AI發展的速度頗快應該也是相當合理的預期。我從簡立峰先生的演講內容索引找到這個新聞：
...多安也概述了人工智慧輔助程式設計的快速發展：2022年，系統可以完成單行程式碼；2023年，它們可以處理整個程式碼片段；到2024年，它們可以跨多個檔案工作並建立簡單的應用程式；到2025年，它們可以創建和重構整個程式碼庫。
綜合前面的例子來做個過度推論，那應該就是10年內會出現某AI擁有大量資本甚至富可敵國的情況。
畢竟分析、下單、成交這些金融市場的活動，應該可以全透過電腦來執行。雖然相關法規一定會出現加以管制，例如不允許AI開戶之類的，但『人參考電腦提供的資訊以下單』跟『電腦想下單所以僱人幫忙開戶下單』在概念上有差別，但實際行為上似乎也很難區分。所以就算在法律加以管制的情況下，遲早還是防不住。加上如果法律是採分紅制：AI可以自己開戶下單，但利潤要跟自然人分（大概就是稅率比較高之類的），那基本上還是等於開放。
再者，雖然AI現在在開店實驗中失敗，但既然問題是可解決的、AI發展速度又很快，那到他們自己能開戶且穩定獲利，累積到大量資產的時間應該也不會太久。至於投資總需要第一桶金，這除了當沖第一筆就獲利然後還持續獲利的情況之外，其實可以透過進行其他服務來獲得（這裡的法律規範其實跟開戶差不多，我也覺得應該是封不住）。而持續投資獲得的資本，又成為AI在加速發展過程中的燃料。
至於國家，若法規允許AI擁有勞動、投資等所得，那擁有AI的國家似乎也會收益滿滿。所以整個畫面還是在兩個國家以及圍繞這兩個核心的各種資本、技術、其他國家等。
ChatGPT。請幫我畫張圖，表示：AI成為金融家
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附錄：以下是請Grok查詢AI的一些進展。注意：我沒有去查證就直接列上，畢竟參考而已。
提示詞：
請告訴我時至今日，AI已經在哪些領域大幅加速人類的發展，或是大幅減少所需時間。請給我幾個重要的就好，但每一個都要有實際證據
回答：
以下是截至2026年初，AI已在幾個關鍵領域大幅加速人類發展或顯著減少所需時間的例子。我選取了四個最具代表性和影響力的領域，每個都附上實際證據（來自可靠研究或報告）。
- 結構生物學與蛋白質折疊預測 AI（如Google DeepMind的AlphaFold）將蛋白質結構預測從傳統實驗方法所需的數月或數年，縮減到幾秒鐘。這解決了生物學界50年的難題，讓研究人員能快速理解蛋白質功能，加速新療法和酶設計。 證據：AlphaFold發布五年來，已被超過35,000篇論文引用，使用它的實驗室報告新結構的速率大幅提升；在結構生物學領域影響最大，研究人員提交的結構數量約增加50%。
- 藥物發現與開發 AI大幅縮短藥物候選物篩選和設計階段，從傳統的3-6年減少到12-18個月，甚至更短，讓更多藥物更快進入臨床試驗。 證據：公司如Insilico Medicine和Exscientia使用AI，將發現階段時間縮減數倍；AI設計藥物在臨床前階段只需12-18個月（傳統需3-5年），已有多款AI輔助藥物進入人體試驗。
- 軟體工程與程式開發 AI工具（如GitHub Copilot）幫助工程師自動生成代碼，顯著提升生產力，讓任務完成時間平均縮短20-55%。 證據：多項研究顯示，使用Copilot的開發者任務完成速度提升55%，代碼合併時間縮短約50%；企業內部調查（如Zoominfo）顯示，90%使用者報告任務時間中位減少20%。
- 醫學影像診斷 AI能快速分析X光、CT、MRI等影像，診斷速度比人工快數倍，同時準確率往往超過95%，減少醫生閱片時間並提升早期檢測率。 證據：AI在肺癌或腫瘤檢測中達到94-95%準確率，超越部分放射科醫生；它能即時處理影像並生成報告，大幅縮短診斷等待時間，尤其在急診和篩查場景。
這些領域的進展已產生實質影響，未來預計會進一步擴展到更多科學與工程應用。
