Write-up: Signals from the Future

人类对变化的线性思维低估了AI的变革速度

数学家Hannah Fry指出，人类大脑因进化原因难以判断技术变革，而大语言模型的成功恰恰说明了这种低估。 在Scottish Mortgage的“Change Drives Growth”数字会议上，经理Tom Slater与Fry探讨了这一主题。Fry解释道，人类并未在快速技术进步的环境中进化，我们倾向于假设“现在为真的未来仍将成立”。她以LLM为例：“Nobody really expected this stuff to work quite as well as it has.” ——意即：“没有人真的预料到这东西能运行得这么好。”AI研究者曾普遍认为“仅靠语言无法产生智能”，但LLM颠覆了这一假设。

AI将彻底变革药物发现与材料科学的搜索范式

Fry认为AI对药物发现的影响是“Everything, frankly”（坦白说，一切），而蛋白质结构解析是核心突破口。 她形容人体蛋白质功能取决于其形状，“Your body is playing LEGO”（你的身体在玩乐高）。确定一个蛋白质结构曾需数年，AI可将其缩短至数天。Tom Slater将此直接与Scottish Mortgage的持仓连接：Moderna使用mRNA技术设计药物，Enveda则将AI应用于天然世界的潜在药物筛选。材料科学方面，人类仅靠实验和运气发现有用材料，但原子组合的可能性数量“mind-bogglingly large”（令人难以置信地大），而AI正适合探索这一空间。Fry评价当前锂离子电池：“They’re the best we have so far, but they are rubbish……about a tenth of the energy density of butter” ——意即：“它们是我们迄今为止最好的，但仍是垃圾……能量密度约为黄油的十分之一。”即使是相对温和的改进也能延长车辆续航，帮助机器人运行更久，使可再生能源更易存储。Slater将这一趋势与持仓CATL（2025年全球电动车电池使用量最大制造商）连接——电池技术的进步可直接转化为该公司更大的可触及市场。他强调：“Batteries don’t just change cars, they can change what machines can do.” ——意即：“电池不仅改变汽车，还能改变机器能做什么。”

技术落地需以人为本，独行者才定义变革的回报

Fry以自动驾驶为例指出，技术至上而忽略人类弱点会失败，设计应弥补而非填补人类短板。 当机器遇到异常时让人类接管，但“Human attention wanders, situational awareness fades and performance can deteriorate under pressure”（人类注意力会分散，情境意识会消退，表现会在压力下下降）。她对比了另一种路径：先问人类在什么上挣扎，然后让系统自动填补缺口（如自动紧急制动）。Tom Slater总结Scottish Mortgage的投资逻辑：“It’s the small number of exceptional companies that have driven a large part of our [shareholder] returns.” ——意即：“正是少数卓越公司驱动了我们股东回报的绝大部分。”许多投资不会如愿发展，但“a fundamental part of the way we think about the world in Scottish Mortgage”是几个大赢家能产生不成比例的影响。

投资含义

文章指向一个明确的投资方向：聚焦在AI能实质性加快突破的科学领域（药物、材料、能源），并优先关注押注于解决关键技术瓶颈的公司（Moderna、Enveda、CATL）。 机构视角偏差：Scottish Mortgage本身持有上述仓位，因此文章用Fry的论述系统性地为其持仓合理性背书，读者应注意这是持仓方视角，且文中隐含“少数大赢家足够覆盖大量失败”这一高波动策略的叙事。

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全文标的动向表

标的	方向	作者态度一句话	关键数据
CATL	持有观察	电池技术改进可直接扩大CATL可触及市场，受益于AI对材料科学的探索	2025年全球电动车电池使用量最大制造商；锂离子电池能量密度约黄油的1/10
Moderna	持有观察	使用mRNA技术设计药物，AI加速蛋白质结构解析将赋能其药物发现	蛋白质结构解析时间从数年缩短至数天（行业层面，非Moderna单独数据）
Enveda	持有观察	将AI应用于天然世界潜在药物筛选，受益于AI对化学空间的搜索能力	无