投资人 Chamath Palihapitiya 在 X 平台上发布了他所谓的"AI投资指南"，描绘了他预期资本将在人工智能市场中流向何处。这位 Social Capital 创始人认为，虽然最快的回报在于电力和数据中心房地产，但持久长期的利润将属于"harness"以及构建其上的应用程序。该框架发布的背景是，包括 Microsoft、Google、Amazon 和 Meta 在内的超大规模企业正集体投入数千亿美元用于AI基础设施，加剧了对支撑整个技术栈的有限资源——土地、电力和芯片——的竞争。

土地、电力和壳体：最快的回报路径

Palihapitiya 将AI投资机会分为若干层级，首先是他所称的 LPS——即土地（land）、电力（power）和壳体（shell）的缩写。该术语指的是在安装任何芯片之前数据中心的物理占地。

他将这一层描述为"仍然是最明显、最快速的现金回报路径"，并补充道："在这一层可以快速整合和交易大量价值。随着数据中心面临越来越多的阻力，通电土地的价值可能暴涨。非常看好这里。"

Palihapitiya 表示，他与合伙人 Anita Verma-Lallian 已锁定接近6吉瓦（GW）的电力供应，合同延续至2029年——这一规模相当于数座大型核电站的发电量。他此前曾表示，获得分区审批的土地和硅材料获取权使其拥有者对AI供应链下游的所有参与者拥有议价筹码。在全行业范围内，获得如此规模的电力承诺变得越来越困难，因为美国主要市场的电网限制和审批周期可能将数据中心项目推迟数年。

Harness 层：持久利润所在

在物理基础设施之上，Palihapitiya 的核心论点围绕他所谓的"harness"展开。在7月发布于 X 的一篇帖子中，他写道："一个现代化的 harness + 开源模型将大幅降低你的 token 消耗，同时保持性能。"

根据5月25日发布的 Hugging Face 术语表，harness 是包裹在AI模型周围的软件，它决定模型能看到什么、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 harness 的典型例子。Claude Code 在其官方文档中被描述为"Claude 周围的智能体 harness"。

Palihapitiya 认为，"harness 帮助企业拥有其专有上下文（即 Alex Karp 所称的'alpha'）"，他将其定义为包括数据、工作流和业务规则。Karp 是 Palantir Technologies 的首席执行官，他此前曾主张，专有数据是企业AI领域决定性的竞争资产。

应用程序：长期赢家

Palihapitiya 的投资论也延伸至应用程序，他将其视为另一个长期赢家。他写道："每家公司，只要拥有合适的 harness，现在就能将其 alpha 注入到运营公司的软件中。"这一表述意味着，现有企业——而不仅仅是AI实验室——如果能将专有数据和工作流整合到由模型驱动的应用程序中，就可能成为潜在的受益者。

业界人士发表看法

多位业界领袖对 Palihapitiya 的帖子做出了回应，其中许多人赞同他对 harness 的重视。

Tycoon AI 创始人 Xiaoyin Qu 对 harness 论表示支持，她指出，harness"无论模型是否商品化，都能创造利润"，因为合适的 harness 可以解锁大型、长周期的任务，其价值远超任何单一模型的输出。

Box 首席执行官 Aaron Levie 在回应另一篇展示各AI智能体性能的帖子时表示，harness"将成为AI技术栈中最重要的变量"，与原始模型能力并驾齐驱。

背景：Palihapitiya 此前对AI支出的质疑

7月中旬，Palihapitiya 在 X 上发帖质疑当前AI支出的状况，询问除了少数几家已经在获取收入的公司之外，AI支出是否对任何人产生了回报。他指出，买家现在可以以每百万前沿 token 0.50美元的价格进行消费，而过去同等数量的 token 需要56美元。

他的 harness 论似乎是对这一担忧的直接回应：如果模型变得廉价且可互换，价值就会转移到控制数据、工作流以及最终构建在其上的应用程序的人手中。