Chamath Palihapitiya 在人工智能投资指南中支持工具和应用程序

投资者 Chamath Palihapitiya 在 X 平台上发布了一张他预计资金将在人工智能市场流向的地图，并告诉他的追随者， cash 流动最快的领域是电力和数据中心房地产。.

然而，他也表示，持久的利润空间将属于“框架”以及建立在其上的应用程序。.

帕利哈皮蒂亚在他的指南中说， cash 会首先落在哪里？

Social Capital 的创始人将 他在 X 上的帖子 为他的“AI 投资指南”（截至 2026 年 8 月）。 

他将投资领域划分为不同的层级，他首先关注的是他所谓的LPS，即土地、电力和外壳的缩写。它指的是数据中心在安装任何芯片之前的物理占地面积。. 

帕利哈皮蒂亚写道 cash cash 最直接、最快捷的途径”。他补充道，“在这个层面上，可以快速积累和交易大量价值。随着数据中心建设受到越来越多的阻力，带电土地的价值可能会暴涨。对此我非常看好。”

帕利哈皮蒂亚表示，他和他的合伙人阿妮塔·维尔玛-拉利安已经锁定了近 6 吉瓦的电力供应，直至 2029 年。. 

他之前曾表示，获得规划许可的土地和硅矿开采权，能让所有者在与下游所有人谈判时拥有筹码。.

帕利哈皮蒂亚为什么认为线束和应用程序将会胜出？

在混凝土和电线之上，帕里哈皮蒂亚选择的方案是线束。他在7月份的一篇帖子中写道：“现代化的线束加上开放式模型，既能大幅降低你的代币消耗，又能保持性能。” 

根据Hugging Face 于 5 月 25 日发布的术语表，  Harbourne 是封装在 AI 模型周围的软件，它决定模型看到什么、可以调用哪些工具以及何时停止。

Anthropic 的 Claude Code、OpenAI 的 Codex 和 Google 的 Antigravity 都是代理框架。Claude Code 的文档中将其称为“围绕 Claude 的代理框架”。.

Palihapitiya 表示，“该工具可以帮助企业拥有自己的专有上下文（Alex Karp 称之为‘alpha’），”在他看来，这包括他们的数据、工作流程和业务规则等等。. 

他的论点也延伸到了应用领域，他认为应用领域也将是另一个长期赢家。他写道：“每家公司，只要拥有合适的工具，现在都可以将自身的核心技术融入到支撑公司运营的软件中。”

人们同意帕利哈皮蒂亚的观点吗？

一些业内人士对帕利哈皮蒂亚的帖子发表了自己的看法，许多人表示支持，尤其是他关于安全带的观点。. 

泰康人工智能创始人曲晓音 表示了更多支持 ，他表示，无论模型是否商品化，模型框架“都会创造利润”，因为合适的模型框架可以解锁比任何单个模型输出都更有价值的大型、长期项目。

Box 的首席执行官 Aaron Levie 在回应 另一篇重点介绍各种 AI 代理性能的帖子时表示，硬件“将成为 AI 技术栈中最重要的变量”，其重要性仅次于原始模型能力。

7 月中旬，帕利哈皮蒂亚在 X 上发表了一篇文章， 质疑人工智能支出的现状，询问除了少数几家已经获得资金的公司之外，其他人是否也能从中受益。他指出，现在买家只需花费 0.50 美元即可购买一百万个领先的代币，而不是像以前那样花费 56 美元购买相同数量的代币。 

看起来，他之所以提出这种“安全套接字”的呼吁，似乎是在回应他自己的抱怨，因为如果模型变得廉价且可以互换，那么资金就会流向那些控制数据、工作流程以及最终控制其上层应用程序的人。.