当革命性技术催生出一波又一波具备投资价值的创新企业时，企业家🙌与投资者才能借此积累财富。 文｜山自 变革真实存😂在，却也完全可预测。 当革命性技术催生出一波又一波具备😉投资价值的创新企业时，企业家与投资者才能借此积累财富。无论是❤️铁路、贝塞麦炼钢法、电力、内燃机，还是微处理器 每一项技术都😍如同烟花厂中的零星火花，引爆了数十年的后续创新，渗透到社会的😁方方面面，并将一批新的发明家与投资者推向权力、影响力与财富的😴高峰。 然而，有些技术创新即便对社会产生了变革性影响，🎉却难以催生新的财富，反而会巩固现有的格局。在微处理器问世 1🙄5 年前，另一项革命性技术 集装箱运输 诞生于一个 时机不佳😍 的时代：当时的技术进步如同《爱丽丝梦境奇遇记》里的 红皇后🔥赛跑（Red Queen's race），发明家与投资者即便😍不停奔跑，最终也未能获得更好的结果。 任何投资 新新事🚀物 的人都必须回答两个问题：第一，这项创新能创造多少价值？第🤯二，谁能捕获这些价值？信息通信技术（ICT）革命的价值被初创😁企业捕获，催生出数千名新晋富豪创始人、员工与投资者；反观集装🚀箱运输革命，其价值被过度分散，最终只让一位创始人短暂致富，仅😘一位投资者略微获利。 生成式人工智能更接近前者，还是后😜者？它会成为未来众多行业财富的基石，还是会让投资界整体面临净😀亏损，只在局部产生少数零和博弈的赢家？ 投资人工智能成😀果确实有盈利途径，但前提是要接受一个现实：对发明家与投资者而🙄言，当下仍是 时机不佳 的阶段。人工智能模型构建者与应用公司🤗最终会在竞争中形成寡头垄断，而人工智能带来的收益将流向客户，😁而非技术构建者。因此，大量涌入人工智能领域的资金正投向错误的🙌方向。除了少数幸运的早期投资者，能获利的将是那些有远见、及早💯抽身的人。 微处理器：从 计算器配件 到时代革命 😉 1971 年，英特尔（Intel）的工程师发明了微处理器，😢但他们最初并未意识到这项技术的革命性 当时他们只是想避免每次😂都从头设计台式计算器芯片组。然而，外部人士却发现，微处理器可🤯用于打造个人计算机，科技爱好者们率先付诸实践。成千上万的 极😘客 探索出英特尔从未设想过的配置与用途。正如经济学家卡洛塔・😂佩雷斯（Carlota Perez）所言，这种 分布式、无需🤯许可 的创新，引发了一场由技术触发、但由经济与社会力量推动的💯 大规模发展浪潮[1]。 20 世纪 70 年代初，个😴人计算机并无实际需求，更像是昂贵的玩具。但早期探索者奠定了技👍术基础，还构建了社群。到 1975 年左右，微处理器成本的 😘阶跃式下降 让个人计算机市场具备了可行性： 英特尔 8😎080 芯片初始标价 360 美元（相当于如今的 2300 🥳美元），制造商 MITS 推出的 牛郎星（Altair🥳）计算机即便以 75 美元（如今的 490 美元） 展🥳开全文 的批量价销售，也几乎无利可图； 当 MO❤️S 科技公司以 25 美元（如今的 150 美元）的价格推出😴 6502 芯片时， 史蒂夫・沃兹尼亚克（Steve 🤯Wozniak）才负担得起苹果原型机的制造成本； 65💯02 芯片及定价相近的齐洛格（Zilog）Z80 芯片迫使英😴特尔降价，新兴的 个人计算机社群开始涌现企业家，数十家😴公司成立，每家都推出略有差异的 产品。 20 世🥳纪 70 年代中期，没人能预料到个人计算机（及 ATM、PO🔥S 终端、智能手机等类似产品）会彻底改变世界。当时史蒂夫・乔👏布斯向投资者宣称 未来每个家庭都会拥有一台个人计算机（事后证⭐明这是严重低估），而另一些人则质疑 个人计算机是否有存在的必🤩要。直到 1979 年，苹果的广告仍未说明 个人计算机能做什😴么，反而反问用户 你会用它做什么[2]。IBM、惠普（HP）😁、数字设备公司（DEC）等老牌计算机制造商，对 客户不需求的😂产品 毫无兴趣 没人 需要 计算机，因此个人计算机不是 被购⭐买，而是 被推销。 苹果、辛克莱（Sinclair）等😁光鲜的初创公司靠炒作吸引关注；雅达利（Atari）、康懋达（🔥Commodore）、坦迪 / 无线电屋（Tandy/Rad😉ioShack）等在消费电子领域有根基的公司，则凭借强大的零🤩售渠道，让产品触达潜在客户。 技术浪潮的共性：时间、耐😴心与 自我强化循环 个人计算机市场初期增长缓慢，直到 🙌1979 年电子表格等 实用应用 出现后才加速。随着使用场景🙄增多，观察实际应用 降低了市场不确定性，进而推动更多企业采用🤗，形成 自我强化循环。每一次技术浪潮都需要时间积累 mome🎉ntum（势头）：例如，电力用了近 30 年才覆盖美国一半家👏庭，个人计算机的普及也花了相近时间 [3]。 当一场技😎术革命要改变一切时，需要大量创新、投资、叙事、时间，以及纯粹😢的 苦功 它还会吸纳所有可用的资金与人才。正如科学领域的 库💯恩范式（Kuhn’s paradigms），任何不属于该浪潮👏 技术 - 经济范式 的技术，都只会沦为 旁支表演[4]。 😉 新兴的个人计算机市场吸引了风险投资家，他们开始为新公司🤔下高风险赌注。这一趋势又激励了更多发明家、企业家与研究者，进🔥而吸引更多投机资本。 而在个人计算机崛起前的行业巨头 😢IBM，此时表现相对疲软 它既不相信个人计算机会长期存在并渗😊透到自身核心市场，也不屑于关注 想要更廉价解决方案的新兴小市😘场。 事后看来，我们总将个人计算机先驱视为 预言家，但😢在当时，除了少数早期采用者，几乎没人关注这一领域。《纽约时报😅》等主流媒体直到 1981 年 8 月 IBM 推出个人计算😜机后，才开始认真对待这一技术。1976 年苹果公司成立的整整😎一年里，《纽约时报》仅 4 次提及 个人计算机[5]。显然，😅只有那些 疯狂者、异类、反叛者与麻烦制造者，才在当时关注着这😍一领域。 今昔对比：人工智能与个人计算机的 惊喜差距 😆 将计算机革命早期与当下对比，最显著的差异在于 惊喜感：😆20 世纪 70 年代，没人在意个人计算机；2025 年，人💯工智能却成了全民热议的话题。 大公司厌恶 惊喜，而 不⭐确定性 正是初创公司的最佳护城河。1979 年 IBM 进入😘个人计算机市场时，苹果本可能无法存活 它能继续竞争，全靠 1😍980 年 IPO（首次公开募股）筹集的 1 亿美元资金。在😜 IBM 引发的行业 筛选 后，苹果成了仅存的竞争者之一 [🤩6]。 随着技术站稳脚跟并展现潜力，软件、内存、软盘驱🎉动器、调制解调器等外设的创新也随之而来，彼此强化：每一项进步🤗都会对相邻技术产生压力，若系统某环节拖后腿，投资者就会争相为🤗该领域注资。例如，个人计算机内存提升催生了对复杂软件的需求，😅进而需要更多外部存储 这促使风投大卫・马夸特（Dave Ma😅rquardt）在 1980 年投资磁盘驱动器制造商希捷（S🤗eagate）。1981 年希捷上市时，为马夸特带来了 40🤗 倍回报。其他投资者纷纷效仿，此后三年，约 2.7 亿美元资😆金涌入该行业 [7]。 资金还流向底层基础设施（光纤网😡络、芯片制造等），确保 容量永远不会成为瓶颈。利用新技术超越❤️老牌企业的公司开始抢占市场份额，即便保守的竞争者也意识到 不👍采用新技术就会灭亡。炒作逐渐演变为投资泡沫 即 20 世纪 😘90 年代末的互联网狂热。 信息通信技术浪潮与此前的技😊术浪潮（如 19 世纪 30 年代运河建设、20 世纪 20😅 年代铁路建设后的投资热潮）类似：人类对每个阶段的反应，都会🙄可预测地催生下一阶段。 互联网泡沫破裂后，社会开始反对🤯行业过度投机，政府也获得民众支持，重新对科技公司及投资者施加😀管控，为 狂热 踩下刹车。企业不再像泡沫时期那样盲目创新，而😀是转向已验证的市场；金融家从 投机 转向 投资；企业家不再聚😴焦底层技术创新，而是专注于寻找应用场景。技术仍在进步，但变革😜更多是 渐进式，而非 革命性。 变革放缓后，企业有信心😘进行长期投资，开始以新方式整合系统各环节，为更广泛用户创造价😎值。泡沫时期过度建设的光纤通信网络等基础设施，提供了大量廉价🙌产能，降低了扩张成本 这对企业家与投资者而言，是一段黄金时期🤯。 人工智能的 与众不同：缺乏 试错空间 的革命 😉 与互联网不同，社会无需等到 泡沫破裂，就已开始批评人工智能😜。尽管对科技的 反弹 已持续十年，我们对此习以为常，但人工智😍能面临的反对，与信息通信技术早期（比尔・盖茨、史蒂夫・乔布斯🚀、杰夫・贝佐斯等科技巨头广受推崇）形成鲜明对比。 世界😉厌恶变革，20 世纪 80-90 年代之所以 容忍 科技，是👍因为当时人们认为 科技若出问题，还能倒退 这给了早期计算机创😊新者 试错空间。如今，所有人都知道 计算机已不可或缺，人工智🤩能不再享有 观望 的余地，而是被视为 信息通信技术革命的一部👏分。 经济学家佩雷斯将每一次技术浪潮划分为四个可预测阶😴段：爆发期（irruption）、狂热期（frenzy）、协😴同期（synergy）、成熟期（maturity），每个阶段😆都有独特的投资特征。 对投资者而言，中间两个阶段（狂热🤗期、协同期）相对容易把握： 狂热期：所有人蜂拥而入，投😡资者因 为未经验证的想法承担高风险 而获利，最终以泡沫破裂、💯账面利润消失告终； 协同期：理性回归，企业优化产品，使👍其适用于更广泛用户，有耐心、会筛选、且能提供 非资金价值 的⭐投资者将获得回报。 而爆发期与成熟期的投资难度更大。 👏 爆发期投资：比事后看起来更难 20 世纪 70 💯年代的投资，远比事后回顾时更具挑战性。1971-1975 年🙄期间，要投资个人计算机相关领域，要么是 坚定的信仰者，要么是💯 采用盲目多元化策略的综合企业集团： 英特尔是优秀的投😜资标的，但初期看起来只是 上一波电子行业的公司； MO🤩S 科技 1969 年成立时旨在与德州仪器竞争，后来为维持运😆营，不得不将多数股权出售给艾伦 - 布拉德利（Allen-B😁radley）； 齐洛格 1975 年的投资方竟是埃克😘森（Exxon）； 苹果虽潜力巨大，但完全不符合风投的😉 标准筛选条件 当时个人计算机仍是 为找问题而存在的解决方案🙄。 直到 20 世纪 80 年代初（爆发期后期），优质😍投资机会才大量涌现：个人计算机制造商（康柏、戴尔）、软件与操🌟作系统公司（微软、艺电、Adobe）、外设厂商（希捷）、工作🤔站企业（太阳微系统）、计算机商店（Businessland）😁等。若投资了赢家，收益会很可观，但 资金多于想法 的现状意味🙄着，这并非投资的黄金时代。到 1983 年，仅磁盘驱动器领域🤗就有 70 多家公司竞争，估值大幅下跌。 20 世纪 🥳70-80 年代确实有人积累了财富，许多风投也在这一时期成名😍，但爆发期投资者的最大优势，是 积累机构知识，为后续狂热期、😁协同期的早期优质投资奠定基础。 成熟期投资：无变革 的🙄困境 成熟期的投资难度更大：爆发期是 难以预测未来，成😡熟期则是 几乎无变革发生。关于 什么可行客户与社会如何反应 😁的不确定性几乎消失，一切都可预测，所有人的行为也都可预测。 😀 缺乏活力的市场环境，让协同期成功的企业得以巩固地位（如🌟 漂亮 50（Nifty 50）、FAANG 等科技巨头），😅但增长变得困难。它们开始侵入彼此的市场、进行并购、提价降本；💯以低价吸引新客户 的时代结束，产品质量下滑；大公司仍宣称 追😢求革命性创新，但更倾向于 控制创新的应用方式；研发支出从 产😁品与流程创新 转向 越来越徒劳的、延长当前范式的尝试 企业将😊这包装成 为胜利而战，实则是 害怕失败。 成熟期也可能😴出现创新，有时甚至是突破性创新，但这些创新只有 符合当前浪潮🌟的范式 才会获得支持，最终轻易被行业巨头 吞噬。这意味着，企🤗业家或投资者几乎无法通过这些创新获利。生成式人工智能显然正被😅信息通信技术巨头捕获 这引发了一个问题：对发明家与投资者而言💯，此次是否会不同？（这与 人工智能本身是否是革命性技术 是两🥳个问题。） 集装箱运输的启示：价值流向客户 的革命 🙄 集装箱运输是 后期浪潮创新 的典型案例：它改变了世界，开💯启了现代全球化时代，对社会与经济产生深远影响，显著提升了人类😊福祉，但投资它并真正获利的人，或许只有一两个。 195💯6 年属于上一波技术浪潮的后期，但就在这一年，后来更名为 海🌟陆运输（SeaLand）的公司，通过推出首艘集装箱船 理想 😁- X 号（Ideal-X），彻底革新了货运行业。海陆运输创🎉始人马尔科姆・麦克莱恩（Malcom McLean）有一个顿😡悟：卡车司机、铁路公司、航运公司的核心任务是 将货物从发货人😜运到目的地，而非 开卡车、装货车、装船。 海陆运输实现😅了 货运跨模式无缝衔接，节省了时间、提高了航运可预测性、降低🙄了成本（包括装卸货成本与船舶在港闲置成本）[8]。 集🥳装箱运输的好处显而易见 所有人都能看到其效率，而客户只关心 🤩货物能否送达，不在乎 如何送达。但它面临巨大阻力：码头工人会🥳失业、政客会失去失业者的选票、港口管理局会失去政客的支持、联🚀邦监管机构会因 负面后果 被追责、铁路公司可能被航运公司抢走🤩货运业务、现有航运公司可能被新公司取代，且所有变革都需要巨额🙄资金。多数人认为，麦克莱恩不可能成功。 麦克莱恩在反对😁声中找到了突破口： 购买并改造 surplus（过剩的🥳）军用船只，降低成本； 聚焦 沿海航运（在州际公路兴起😢的时代，这是一个衰退行业），规避竞争； 在新泽西州纽瓦🔥克（而非纽约地狱厨房的航运枢纽）设立基地，获得港口管理局支持😅，同时避开曼哈顿的拥堵； 与纽约码头工人联盟达成协议 🥳只因他当时规模小，被联盟视为 无威胁[10]。 但竞争😢对手与监管机构行动太快，麦克莱恩未能建立起 护城河（如掌控港🤩口、与发货人或其他运输方式签订独家协议、推动专有技术标准化等😜）[9]。到 1965 年左右，当集装箱运输 看似可行 时，😢其明显优势吸引了所有大型航运公司入局，竞争加剧。即便 196😅8 年集装箱货运量仍不足总贸易量的 1%，集装箱船数量已开始🚀快速增长 [10]，此后多年 产能远超需求。 竞争加剧😘引发了 价格战，利润被压缩，进而导致行业整合与卡特尔（垄断联🤔盟）形成。与此同时，建造更大集装箱船与配套港口设施的成本极高😂，行业变得 资本密集。麦克莱恩看到了危机，于 1969 年 😊1 月将海陆运输出售给雷诺兹（R.J. Reynolds） 😜他或许是唯一 全身而退 的企业家。 集装箱运输的 端到🙄端愿景 过了很久才实现，但到 1980 年左右，海运成本开始🔥大幅下降 [11]，这推动了国际贸易繁荣 [12]，使制造商🤩得以从高工资国家转向低工资国家，集装箱运输从此 不可逆转。 🔥 当然，仍有人获利：麦克莱恩赚了钱；航运巨头丹尼尔・路德🙌维希（Daniel Ludwig）1965 年以每股 8.5🌟 美元的价格，向海陆运输的前身麦克莱恩工业公司投资 850 😴万美元，1969 年以每股 50 美元卖出 [13]；造船厂😁也赚了钱 1967-1972 年，约 100 亿美元（相当于🎉 2025 年的 800 亿美元）被投入集装箱船建造；建造新🤯集装箱港口的承包商同样获利；后来，马士基（Maersk）、长😀荣（Evergreen）等通过整合主导行业的航运公司，也成长👍为巨头。 但 对雷诺兹及其他 20 世纪 60 年代末💯为追逐快速增长而涉足集装箱运输的公司而言，这些投资只带来了失🎉望[14]。除麦克莱恩与路德维希外，很难找到其他人因集装箱运🥳输本身致富 竞争与巨额资本支出，让行业难以快速增长或实现高利🤔润率。 最终，集装箱运输行业主要被 原有巨头 主导，利💯润流向了 发货企业，而非 运输企业。宜家（IKEA）受益于廉😘价航运，从 1972 年的 斯堪的纳维亚区域性公司，成长为 🎉2008 年的 全球最大家具零售商 集装箱运输完美适配其平板🤗包装家具；沃尔玛（Walmart）则利用集装箱运输带来的 可💯预测性，降低库存及相关成本。 事后看来，投资集装箱运输👍的正确方式很明确：不投资集装箱运输行业本身，而是投资 受益于😁集装箱运输的行业。但即便如此，沃尔玛、好市多（Costco）😍、塔吉特（Target）等公司的成功，也伴随着其他公司的失败🥳：集装箱运输的冲击让西尔斯（Sears）、伍尔沃斯（Wool🎉worth）陷入衰退，为蒙哥马利・沃德（Montgomery💯 Ward）与 A&P 超市敲响了丧钟，还曾迫使梅西百货（M💯acy’s）破产（后被联邦百货收购重组并缩减规模）。 😆与此同时，在 世界家具之都 美国北卡罗来纳州，家具制造商试图🤩通过从中国进口廉价家具与宜家竞争，最终却被自己的供应商取代 😀[15]。 若当时有更多时间构建 护城河，或许会出现几😂家主导集装箱运输的公司，其创始人能跻身《福布斯》400 富豪😊榜，投资者也会成为传奇。但 护城河需要时间构建，而与个人计算😂机不同，集装箱运输的普及 毫无意外 所有利益相关企业都立刻制😊定了战略计划。 经济学家约瑟夫・熊彼特（Joseph 😢Schumpeter）曾说：任何新事物出现时，完全竞争都会暂🤯时中止。[16] 但集装箱运输的案例表明，在技术浪潮末期，这🥳一规律并不成立。而在完全竞争状态下，不存在经济利润，因此成熟🤗期的创新者也无法获利。与集装箱运输一样，人工智能的出现并未给⭐创新者带来 受保护的利润期，反而立刻引发了 全面竞争混战。 💯 生成式人工智能：是新浪潮开端，还是旧浪潮尾声？ 😎我们姑且认可 生成式人工智能具有革命性（尽管越来越明显的是，🌟这项技术已进入渐进式发展阶段）。它将为经济创造巨大价值，投资❤️者也希望捕获其中一部分。但 何时捕获、谁能捕获、如何捕获，取🤯决于人工智能是 信息通信技术浪潮的尾声，还是 新浪潮的开端。😂 若人工智能开启了新浪潮，市场会经历漫长的 不确定性与👍实验期：早期采用者会用自己的模型进行实验；当成千上万甚至数百😜万 极客 用这项技术以全新方式解决问题时，其应用场景会迅速扩🌟散。但现实是，他们使用的模型归大型人工智能公司所有，其实验空🙄间被限制在 现有巨头允许的范围内 而这些巨头绝不愿让现状受到😎长期挑战。 这并不意味着人工智能无法开启下一场技术革命😡。若实验变得 廉价、分布式且无需许可 就像沃兹尼亚克在车库里😉组装计算机、福特在厨房研发首台内燃机、特里维西克（Trevi😆thick）在詹姆斯・瓦特（James Watt）的专利到期😍后立刻研发高压蒸汽机那样 它或许能成为下一轮重大变革的种子，🔥实现 革命性 而非 渐进式 突破。但在这一切发生之前，爆发期💯 无从谈起。 事实上，人工智能是 信息通信技术浪潮的缩🥳影。20 世纪 60 年代的计算机先驱们立志打造 能思考的机🎉器，其继任者通过不断提升算法、芯片、数据与数据中心基础设施，😉最终实现了这一目标。与集装箱运输一样，人工智能是 对过往技术😂的延伸，因此其能力与未来方向 毫无意外。 20 世纪 🚀70 年代，人们花了很长时间才理解 强大且普及的计算技术 的🤩价值；但在 2025 年，比以往更擅长思考的机器 很容易被大🌟众理解。 我们不妨对比人工智能的商业演进与集装箱运输的🚀相似之处： 在 人工智能相似发展 列中，前 4 项已在🎉进行中。如何投资，取决于你是否认为第 5-7 项会成为下一步😅趋势。 经济学家预测，未来十年人工智能将推动全球 GD😉P 增长 1%[17] 至 7% 以上 [18]，对应 1-😀7 万亿美元的新增价值。核心问题是：这些价值在价值链中会 停😁留 在何处？ 多数人工智能市场报告将行业分为十多个类别🤗，按服务客户与行业细分，但未来几年这些分类会发生巨大变化。若😂想简化企业分类，不妨 跟随资金流向： 人工智能的投资策🙌略：向下游捕鱼，而非 向上游游泳 集装箱运输的历史经验😊表明：若你并非模型层公司的早期投资者，现在入局已无意义。山姆😡・奥特曼（Sam Altman）等少数早期推动者可能像麦克莱😡恩、路德维希那样积累财富，但 模型研发与运营的巨额成本 加上😆 激烈竞争，意味着最终市场只会剩下少数公司，且均由大型科技公😀司资助或控股。若你已是早期投资者，恭喜：行业整合可能会让你获🚀得退出机会。 垂直领域模型（如代码生成工具 Curso😍r、法律 AI Harvey）或许是最具价值的细分方向，但 🔥模型微调成本低 且 存在范围经济（同一基础模型可适配多个领域🤔），其优势难以长期维持。此外，正如谷歌 2010 年收购 I🙄nvite Media 以掌握 向广告公司销售的能力，那些 😘获得客户信任的垂直领域模型公司 将成为热门收购标的。 😊尽管 Midjourney、Runway 等 非语言生成模型😍（如图像、视频）可能凭借差异化架构开辟独立赛道，但大型语言模🌟型（LLM）公司也已轻松进入这一领域（如谷歌 Imagen、🙄微软 DALL-E）。Osmo 等专注于特定交互模式（如儿童👏教育）的公司能否例外，仍需观察。 虽然现在投资模型层已😀为时过晚，但 利用模型解决特定问题的应用公司 仍在大量涌现（😅如 Perplexity、InflectionAI、Writ🌟er、Abridge 等）。但需注意：若这些公司成长为高价值⭐企业，模型层公司会通过 歧视性定价 或 垂直整合 夺取其收益👏 换句话说，成功即意味着失败，这绝非可靠的投资逻辑。 😅未来，模型层与应用层公司将逐渐融合，最终形成 少数几家综合性😁人工智能公司。市场中总会有赢家，但对应用层整体的投资大概率会🤯亏损。当然，若应用公司能积累客户群或打造优秀团队，可能会被收🤩购 但这类公司本质上并非 技术公司，而是 基于预期构建市场，😅需按此类资产定价。此外，部分投资者可能通过 套利 获利（利用🙌收购方的 FOMO 情绪，促使其高价收购），但这并非真正的 🤯投资。 或许在 模型巨头与客户的接口管理 或 企业数据👍保护 领域存在投资机会（如 Hugging Face、Gle😅an），因为这类业务本质上与模型层独立。但在集装箱运输后期，👍类似的 中间服务商 并未成长为大型企业 由于人工智能的 无意🌟外性，即便这类公司成功，也可能止步于中型规模（模型巨头不会允🎉许它们获得战略影响力）。 当一个行业 规模将扩大但发展😊路径不确定 时，投资者常倾向于 向上游投资（即行业供应商）。😁对人工智能而言，上游即芯片提供商、数据公司、云 / 数据中心😘企业（如 SambaNova、Scale AI、Lambda⭐，以及英伟达、彭博等老牌公司）。 但数据领域的投资前景🤯喜忧参半： 通用数据（如多数人已知的信息、10 年前的😆知识）已成为大宗商品，少数公司可能从事 数据整理与标注，但由⭐于 AI 本身可完成这类工作，其定价权有限； 垂直领域🌟模型需要专业数据，部分模型需处理 实时信息，因此 特定、实时😡、难以复制的数据 具有价值（彭博等公司已在此领域成功）； 😀 客户集中度提高会压低数据价格，而应用范围扩大则会增加收入⭐ 总体而言，该领域或略有收益，但难成 风口，会涌现新公司，但😅值得投资的寥寥无几。 人工智能公司的巨额资本支出，主要😜流向基础设施企业。这些公司的估值已反映了这一预期，因此不会有🥳 超预期收益。此外，需警惕类似集装箱运输 船舶建造 的风险：👏1965-1973 年，船舶建造受益于集装箱运输，但需求崩溃😴后行业陷入低迷 [19]。若人工智能公司整合或协同行动，即便👍轻微的行业下行（迫使公司缩减开支），也可能导致基础设施支出 😁严重、突然且长期的下滑。这将使英伟达及其竞争对手（需对供应商🤩做出长期承诺并扩大产能）陷入困境 若市场规模缩小，它们无法通❤️过降成本适配新需求。对 按 S 型增长曲线定价 的公司而言，🥳若市场出现 峰值与衰退，其估值将严重高估。 综上，投资😁者不应 向上游游泳，而应 向下游捕鱼：那些 依赖模糊信息实现🥳高质量成果 的公司，将因人工智能提升效率、增加利润 这类行业😍包括专业服务、医疗、教育、金融服务、创意服务，合计占全球 G😡DP 的 1/3 至 1/2，且此前未从自动化中显著获益。 😡 与集装箱运输一样，人工智能能降低成本，但企业 如何将成😴本降低纳入战略 及 如何使用节省的资金，将决定其成败。直白地😁说：用成本节省提高利润而非扩大收入，是一场必输的游戏。 😢 最快受益的公司，是那些 战略本身就依赖成本降低 的企业。宜😁家长期以来的战略是 低价销售优质家具，通过销量获利，集装箱运😂输使其得以走向全球，最终成为全球最大零售商，创始人英瓦尔・坎🚀普拉德（Ingvar Kamprad，宜家 IKEA 中的 🌟IK）也成为亿万富豪。类似地，沃尔玛的战略是 在未被充分服务😍的市场中，以高销量、低价格取胜，集装箱运输带来的成本节省与 🙌即时供应链，使其得以扩大产品种类、降低库存成本。 如今😅，那些 已重视高销量、低价格 的知识型企业，是投资人工智能的😴 低风险选择。同时，新公司将以 高销量、低成本 战略成立或转🙌型（如同 20 世纪 80 年代初的好市多）。这些新公司将与🚀现有企业竞争，但凭借 无历史包袱 与 后发优势，可能占据一席😀之地。不过，由于 进入门槛低，每个细分市场都会面临激烈竞争，😅市场将呈现 碎片化 特征 经验丰富的管理团队与 无缺陷的执行😘，将成为成功的关键。 对企业家而言，这些领域充满机遇；😎但对投资者而言，难度更大。这类公司无需大量私募资本（宜家从未😉依赖风险资本，好市多 1983 年仅融资一轮，1985 年便😴上市） 因为 实施降成本技术 无需巨额资本投入。与集装箱运输❤️一样，技术触发 与 最佳投资机会 之间存在长期滞后，机遇将出💯现在后期。 选股者也能获利，但需精挑细选。按乐观预测，😢未来十年 占全球 GDP 1/3 的行业 将因人工智能实现 👍7% 的额外增长，这意味着相关公司每年仅能获得约 2% 的增😂长红利（若传统信息通信技术的 productivity（生产😅率）增长放缓，红利会更低）。价值转移的核心方向是 拥抱人工智😎能战略的公司，从 拒绝变革的公司 手中夺取市场份额 就像沃尔🤔玛从西尔斯手中抢占份额（西尔斯仅利用了廉价商品，却未实现自我😂革新）。 最终赢家：消费者 然而，最大的受益者将😜是消费者。此前的机械化浪潮提升了制造业的劳动生产率，压低了价😅格，为消费者节省了开支；同时，制造业工资上涨，倒逼服务业工资😴提高（尽管服务业并未从生产率增长中获益），进而导致服务价格上🌟升 [20]。 1918 年，美国家庭在食品与服装上的🙌支出占比为 55%，2023 年这一比例降至 16%[21]🚀，但医疗、教育等 知识密集型服务 的成本涨幅远超通胀。 😴 人工智能将带来类似的变革：知识密集型服务将降价，消费者能购😘买更多此类服务；而 人与人互动的服务（如护理、餐饮）将涨价，😂占家庭支出的比例上升 这为两类服务都带来了明显机遇。但更重要😅的是，人工智能创造的新增价值，大部分将被消费者捕获：他们将以🔥合理价格获得更多样化的知识密集型产品，更广泛、更廉价地获取医😆疗、教育、咨询等服务。 结语：投资人工智能的正确方式 🥳 新浪潮开启时，构想、发明并打造改变世界的公司 能带来财🥳富、声誉与荣耀，这无疑是最佳机遇。但对投资者与企业家而言，一😎厢情愿的空想 最为危险。过去 50 年投资科技的经验，如今已😴不再适用。 投资人工智能的正确方式，是思考 知识工作者🤔效率提升 的影响，想象这种效率将开启哪些新市场，然后投资这些😘市场。数十年来，押注新事物本身 是获利之道；如今，你需要 押👏注新事物所开启的机遇。 杰瑞・诺伊曼（Jerry Ne🔥umann）是退休风险投资者，专注于创新领域的写作与教学。 🥳 参考文献 [1] Perez, C.,Techn😡ological Revolutions and Finan😉cial Capital, Edward Elgar, 20😘02. [2] 苹果公司（Apple） [3] 😢图表Jovanovic, B., & Rousseau, P⭐., General purpose technologie🥳s. Handbook of Economic Growth🤔, 1 (05), p. 1194. [在线获取]：http👏s://doi.org/10.1016/S1574-0684😴(05)01018-X [4] 注：医疗技术、制药等领❤️域的投资不受主流技术浪潮影响，因其本质上属于 核心需求，不会😜沦为 旁支表演。 [5] 数据作者检索《纽约时报》档案🤔，关键词为 microcomputerpersonal co🤯mputerhome computer，排除广告、分类广告与😅目录内容。 [6] 图表Dediu, H., The 🤔Next 40, Asymco, March 2016. [🌟在线获取]：https://www.asymco.com/2😆016/03/28/the-next-40/ [7] 🙄Sahlman, W.A. and H.H. Stevens🤔on. Capital market myopia.Jour😜nal of Business Venturing, 198👍5, 7-30. [8] 本节内容大量参考马克・莱文森😀（Marc Levinson）所著《集装箱改变世界》（The🙄 Box，普林斯顿大学出版社，2006 年），该书兼具专业性🌟与可读性，极具价值。 [9] 早在 1958 年（理想😘 - X 号 首航仅两年后），美国海运管理局就已启动集装箱标😴准化进程。 [10] 麦肯锡（McKinsey），Br🎉ave New World: Container trans😊port in 2043[在线获取]：https://www🎉.mckinsey.com/~/media/mckinsey😅/industries/travel-logistics-a🎉nd-infrastructure/our-insights💯/brave-new-world-container-tra😅nsport-in-2043/brave-new-world⭐-container-transport-in-2043.p😍df, 2018；图表Levinson, p. 221. 👍 [11] 图表数据：OECD Economic Outl😁ook, Volume 2007/1 No. 81, Jun😡e. [在线获取]：http://dx.doi.org/10🙌.1787/032883306727 [12] 图表数😆据：Michel Fouquin & Jules Hugot🤔, 2016. Two Centuries of Bilat🤗eral Trade and Gravity data: 1😜827-2014, CEPII Working Paper 😴2016-14, May 2016, CEPII.https😘://www.cepii.fr/pdf_pub/wp/201😉6/wp2016-14.pdf. 经 Our World i😎n Data 整理。 [13] 注：麦克莱恩后来难以抗😅拒重返航运业的诱惑，于 1978 年收购了另一家航运公司 U❤️SL。1986 年，他因经营不善导致 USL 破产，随后个人😢也宣告破产。 [14] Levinson, p. 23👏0. [15] Mullin, John,The Ri🤩se and Sudden Decline of North😉 Carolina Furniture Making, Fe🤯deral Reserve Bank of Richmond😍, Econ Focus, Fourth Quarter 2😉020. [在线获取]：https://www.richmo😜ndfed.org/publications/researc😆h/econ_focus/2020/q4/economic_❤️history [16] Schumpeter, J.👏A.,Capitalism, Socialism and D😆emocracy. Harper and Row: New 😎York, 1950, p. 150. [17] Ac⭐emoglu, Daron, The Simple Macr😆oeconomics of AI, 2024. [在线获取]😅： [18] Goldman Sachs, Gener😊ative AI could raise global GD🎉P by 7%, April 5, 2023. [在线获取]😊：https://www.goldmansachs.com/🥳insights/articles/generative-a😆i-could-raise-global-gdp-by-7-😘percent [19] 图表Colton, T., 🙌Huntzinger, L., A Brief Histor😜y of Shipbuilding in Recent Ti🔥mes, CNA, 2002, p. 3. [在线获取]：h🤩ttps://www.cna.org/archive/CNA🚀_Files/pdf/d0006988.a1.pdf 🙄[20] 注：这种现象被称为 鲍莫尔成本病（Baumol’s🔥 cost disease），指劳动生产率低的行业（如服务业🤔），因需与劳动生产率高的行业（如制造业）竞争劳动力，导致成本💯与价格不断上涨。返回搜狐，查看更多

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