开场0:00
嗨 ， 大家好 ， 欢迎收听 《 十分吸引 》， 这是一档由 " 吸引子 " 出品的财经播客 。
我是石磊 。
我是敏姐 。
我们希望做到系统化洞察 ， 从混沌中发现价值 。
我们追求多元化适应 ，在变革中把握机遇 。 Hello， 大家好 ， 欢迎收听本期 《 十分吸引 》， 我是敏姐 。
今天我们想聊聊 AI 和财富再分配的话题 。 这期除了石磊和我以外， 还有我们的老朋友 ，《 听懂涨声 》 的主播杨天楠 。
欢迎天楠 ！
Hello， 大家好 ， 我是天楠 。
就在我们这期节目上线的时候 ， 全球最大的 IPO SpaceX 刚刚完成了它的融资 ， 估值 1.75 万亿美元 。 马斯克他的财富也因此再次刷新纪录 ， 稳坐了全球首富 。
另外我还看到 36 颗报道里 ， 据说是黄仁勋说的一句话 ，但有待考证 。他说未来 5 年，AI 创造的百万富翁的数量会超过互联网 20 年的总和 。
但是可以考证的是 ，他在 5 月 10 号在卡内基梅隆大学毕业典礼上的演讲 ，他说这是人类历史上规模最大的技术基础设施建设 ，也是一代人只有一次的机会 ， 挺有煽动性的 。
当然老黄说这个话也自然有他的立场 ，但是如果我们回头看看过去历史的话 ，其实在过去 150 年间 ， 每一次技术基础设施的革命 ， 都是一次财富的大洗牌 。
我们从铁路时代到石油时代到互联网时代 ， 这个规律从来没有改变 ， 那就是旧世界的赢家有可能会掉队 ，但新规则上的先行者可能会拿走超额的回报 。
所以我们也想跟天楠聊聊这个话题 ： 在 AI 这一轮 ， 谁会赢 ？ 普通人还有没有窗口 ？ 这个就是我们今天想聊的内容 。
如果你对这个话题感兴趣的话 ，也欢迎给我们评论 、 点赞 、 收藏 、 转发 ， 或者订阅我们两档播客节目 。
好 ， 那我们接下来进入正题 。 按照 《 十分吸引 》 的 slogan， 先系统化洞察 ， 再多元化适应 。 所以我们第一部分先系统化洞察 ， 先来看看过去这 100 多年的几次基础设施革命 ， 每一次的技术升级 ， 到底给大家的财富带来了什么样的洗牌的机会 。
技术重塑2:16
我其实并不把技术当成一种要素 ，因为我觉得技术是通过重组生产方式来推动经济发展的 。 它会改变不同要素之间的关系 ， 当然也会改变财富的分配 。
就是这次我们聊的 ， 就是技术大跨越的时代 ， 我们的财富面临大的分配 ，而且很可能就在这一两年之间 ， 波动是最大的 。
与此相对的是什么呢 ？ 是我们原来的一种经济发展模式 ， 就是靠要素的堆砌来提升经济的发展 。 那么在全球的过去 30 年， 基本都是这样 。
那么中国赶上了一个全球化的尾巴 ，而全球化其实是上一轮技术浪潮的扩散的最后一个环节 。 当然也随着冷战的结束 ， 我们有了这样一个红利期 ， 我们也抓住了 。
但那个时候投入更多的资本 、 更便宜的劳动力 、 消耗更多的资源来提升经济发展的模式 。 所以新技术的应用 ， 它是重新定义一个生产方式 ， 重新定义什么是资源 ， 什么是重要的资源 ， 可能以前的就不重要了 。
所以它会重新定义参与生产的各个环节之间的各个要素 、 各个主体的关系 ， 从而重新定义什么是价值和财富 。
并且广义的技术的发展并不仅仅是先进的技术 ， 还要包括与技术相适应的制度 ， 甚至文化 。 这种新的生产方式 ， 它会带来边际报酬递增 ， 这种方式就可以摧枯拉朽 ， 然后逐步的扩散开来 。
但是如果这种方式只是边际报酬递减的 ， 那么它其实是无法扩散的 。 它会重新回归到那种平衡和周期的状态 ，并且如果它在一个地方获得了更好的土壤 ， 这个土壤包括了社会的土壤 、 制度的土壤和文化的土壤 ， 它会通过正反馈的方式快速的传播 。
那么反馈到咱们的资本市场上来 ， 我们就会看到不断加速的以利率形态增长 ， 股票的价格 ， 它还会把旧世界颠覆掉 ， 破坏原有的生产关系和生产模式 。
当然原有的财富就会在这个过程中被重新分配了 。 而产业发展就是这个过程中最关键的动力机制和线索 。
咱们在资本上投资的时候 ， 总会觉得你是投成长风格的 ， 你是投价值的 ，但实际上这个只是一个表象 。
成长风格的底层原因 ， 我们复盘过去 A 股的过去的十几年和美股的过去的 30 年、40 年， 我们发现成长型的风格 ， 它的动因基本都是产业 ， 就一定是产业出现了什么变化 ， 带来了某些正反馈的机制 ， 然后才形成一个泡沫也好 、 趋势也好 ，不管什么样 ， 它改变了很多 。
那么价值型的 ， 它其实就是一个回归型的 、 周期型的机制 。 所以我们看到 ， 只要把产业的发展理解好了 ， 然后在不同的位置创造了什么样式财富 ， 它就颠覆了什么样的财富 。
那么经济增长就是一波又一波的 ， 就随着产业的创新的浪潮 ， 先是关系上的改变 ， 然后再是总量上的改变 ， 伴随着旧的产业的毁灭和新的产业的重生 。
刚才讲新技术重新定义什么是重要的 ，其实之前我们也有一个案例 ， 就在炼油技术发明之前 ， 汽油是煤油的副产品 。其实大家需要的不是汽油 ， 需要的是煤油 。
所以那个时候汽油不重要 ， 煤油比较重要 。 但是新技术诞生以后， 汽油就变得非常的重要 。
对 。
就举个例子 。
我有个蛮深切的感受是 ， 原本我们可以看到一些产业的一些突围或者增长 ， 它的确比其他的行业快 ，但是某种程度上来说 ， 它的斜率之间的差异没有那么大 。
资本市场5:44
但是这一轮你会看到的一个很明显特征是 ， 和 AI 相关的 ， 它的斜率是极度往上 。 这是我们所谓的这些硅基行业 ，但是你看到的所有的碳基行业 ， 就是涉及到人的一些消费 、 住的房子 、 建材 、 你买的家电 ， 碳基的消费 ， 它的斜率就是特别的差 。
这两者之间甚至会形成某种意义上的虹吸效应 。 你会发现说 ， 当所有的碳基不景气的时候 ， 更多的钱就会涌向硅基 ， 那它就会形成正反馈的一个效应 。
这是在最近的半年一年一个非常明显的一个特征 。 如果说 2024 年、2025 年， 你从资本市场当中来看的话 ， 你还会看到各种各样的一些主题 ， 什么商业航天 、 周期 、 化工 。
但是到了 2026 年的时候 ， 似乎全市场又只归集到了一类主题 。 这样的风格的极端分化 ，其实是非常罕见的 。
某一些的垂直的一些产业 ， 它所带来的指数级的增长 ， 使得其他行业增长的一个斜率变得非常的低频 。
这种差值 、 这种 K 型的分化 ，是整个社会当中很多人焦虑的一种来源 。
天楠觉得这个例子是不是也是新技术定义什么是重要的 ，在资本市场的一个极端的体现 ？
对 ， 从最近的资本上特征 ， 我们能看到大家在抢钱 ， 就是各个地方在抢 。 去年和今年为什么差异比较大 ？
去年是一个牛市的宽度不断扩散 ， 今年的是牛市宽度不断缩窄 ， 所以它也代表着系统性风险的差异 。
去年实际上是资金比较多的 ， 流动性比较好的 。 今年随着原材料价格的不断上涨 ， 就刚天楠说的碳基的成本非常高 ， 碳基的供给也是越来越紧张的 ， 碳基的供应链实际上紧缩程度已经达到 2020 年疫情的那个状态了 。
这种供应链不仅仅是原材料 ， 还有它的整个交通运输的环节 ，其实离断就差一步之遥了 。 这个时候又出现了硅基 ，但硅基解决了什么问题 ， 大家是个问号 。
当然碳基的人都会觉得硅基是未来 ，是前途 ， 所以信心特别强 。 也就是我们说的货币本身 ， 它就是信用 ， 它不完全是由央行来控制的 ， 它更多部分是信用 。
所以信用这里对于 AI 现在的这个部分是最有强烈的信心的 。 所以这里它就开始抢别人的流动性 ， 反而是一些在碳基世界比较赚钱的公司 ， 它控制了资源 ， 它控制了流量 ， 它控制了我们大部分必须需要的东西 ，也就是我们生活赖以生存的东西 ， 反而它面临了流动性的危机 。
因为大家会觉得这个地方要崩盘 ， 这个产业未来是不是没用了 ， 至少现在大家觉得你想象空间不大 。
大家就会变成了一个抢椅子的游戏 。 然后从今年的 1 月份 ， 我们看到先是贵金属的崩盘 ，1 月份黄金白银的崩盘 ， 然后到最近老登股的崩盘 。
我们都看到它是在抢钱 ， 就像我们在抢椅子 music chair， 这个椅子肯定是缺的 ，因为供给少了 ， 就先抢呗 。
谁力量强 ， 谁就先抢别人。 然后前两场抢到最后， 就剩下一把了 。5 月份基本上就快了 ， 就从筹码上来看 ， 就抢到最后 。
那么 6 月份我们迎来了这几家大的公司 ， 对吧 ，SpaceX 马上要上了 ，而且它是有一个加速进入到指数的这一个机制 ， 然后有一个比较快的解禁的机制 ， 然后它后面可能还要有三四万亿的供给 。
也就是最后的产业资本再去抢金融市场里所有人的钱 ， 先是金融市场里面的一部分人抢另外一部分 ， 然后最后是产业抢掉你所有人的钱 。
最后那就要看美联储 、 全球央行 ， 还有新的货币派生机制能否支撑得住这个抢椅子的游戏 。 从我这个层面看 ， 我这个金融投资者的视角来看 ， 就变成这个 。
然后世界未来的发展 ， 产业的发展 ， 我觉得它必然会有一个历史的规律 。 咱们今天要讨论的 ， 无论是铁路的时代 、 互联网的时代 ， 我们最后都发现新技术确实改变了我们的世界 。
但是参与到这个过程中不同阶段的人 ，是不是都把握住了命运 ， 还是说有的人由于过度激进 ， 最后回归了 ， 最后全还回去了 ？
还有的人是由于过度保守 ， 什么也没赶上， 反而就觉得自己在银行里的存款是安全的 ， 自己的房子是安全的 ，但结果就是变成了一场空 ，因为它已经不重要了 。
所以最后会走出来的 ，但是这个路径一定不是那个直线上去的 ， 直线走出来的一定是曲折的 。 那曲折过程当中， 我觉得人的适应性就很重要 。
今天我是觉得没法预测这个路径 ， 我们大概能看一个方向 ， 然后第二这个适应能力就特别重要 。
就像 1929 年对应的电力时代 ， 包括 2000 年互联网泡沫破灭对应互联网的起步 ， 实际上也都是很曲折的一个过程 。
对 ， 我觉得中间有一个点 ， 就是产业是产业 ， 资本市场是资本市场 ， 就是产业的趋势是光明的 ，是长远的 。
那黄仁勋每到一个地方都握着当地大佬的手说 ， 买现在就买 ， 未来的订单有的是 ，但它是一种产业上的一种语言 。
矿的角度来说 ， 对于资本市场可能 10 年大的一个周期当中， 它可能会在短短的一年里边 ， 它就会在兑现 。
所以这种不同的节奏就会使得很多人在当中去踩坑 。 我觉得这是中间一个比较大的风险 。 你前面讲到那个例子 ， 我就想到相当于美国版的古巴吧 ，他们在聊的一个事情 ， 就很多美国人是痛骂 ， 为什么呢 ？
说马斯克难道要把我们的养老金发射到太空上去吗 ？ 说你有很大的愿景 ， 我们也认可你 ，但是你募了这些钱 ， 很快的 SpaceX 就要进入到纳指 100。
那是我 401K 计划和 IRA 里边的钱 ， 对吧 ？ 我老了以后要靠这个东西来给我发养老金的 。 现在为了完成你的梦想 ， 你就要把我们的养老金这个月就得发射到太空上去 。
所以对于不同的人在这个事情上面 ，他的观察是不一样的 。 抢椅子游戏一开始还是幼儿园的小朋友抢 ， 椅子越撤越少 ， 越撤越少 ， 撤到最后一把的时候 ， 幼儿园老师进来把椅子拿走了 。
我觉得这个游戏的阶段才是一个蛮有趣的一种观察 。 是 ， 就我们明白我们在什么阶段就行 。 我刚才说技术改变经济 ，其实在这个过程之中， 我们要分清不同的阶段和状态 。
这里面刚才有一些关键词 ， 再跟大家来回顾一下 。 第一就是技术有很多 ， 之前有人统计过 ， 真正能走到成长期的技术大概是 5%。
这还是说在之前有很多一个一个浪潮 ，在新闻媒体也好 ， 然后在我们的 VC， 就前期他已经做风险投资的也好 ，他 100 个技术出来 ， 只有 5 个能够走到成长期 。
第二 ，在这个过渡期 ， 我们能观察到的一定是这个技术能够提供边际报酬递增 ， 它一定得有一个正反馈飞轮 。
我们以前聊过的一本叫 《 复杂经济学 》， 它在提供了这样的洞察 。 第二就是技术赖以生根发芽的制度和土壤是不是具备 ，不是说唯技术论 ，不是说有了技术之后一定有经济发展 ，而且很可能是技术刺激了一些社会对我们的对抗 。
比如在美国 ， 我觉得这个问题就比较严重 ， 就是它技术是最领先的 ，但是它的对抗情绪也是世界上最大的 。
所以它最后能够带来的是不是我们经济上开花结果 ， 那最后这个花就根可能种子可能在哪儿 ， 那最后开花结果的可能是在另外一个地方 。
比如英国转移到美国去 ， 欧洲大陆的一些新研发的技术最后在美国生根结果了 ， 这些很重要 。 这也是 2025 年诺贝尔经济学奖 ， 我们之前也聊过一期 ， 就是技术发展和文化制度的关系 ，687 聊过 ， 然后之前我们还聊过诺贝尔经济学奖 2025 年这个 ，也就是创造性破坏是技术制度和文化之间的关系 。
第三就是什么是财富 。在生产关系之中， 我觉得我们有两种财富 ， 一种是向外求的财富 ，也就是可交易的财富 ，也就是说我们需要别人给我们提供的价值和别人需要你提供的价值交换 。
如果你不需要别人为你提供可交易的价值 ， 你自己就是自足的 ，其实也是一个向内求的财富 。 当然这是一个可能在这个时代里面很重要的一种财富 ，但我们今天可能聊更多的是你向外求的这种财富 ， 就是可以交易的财富 ，也就是说我们如何让未来的社会越来越需要我们提供的价值 ， 那你就是越值钱的 ，不管是资产也好 ， 还是你的劳动也好 。此外第四就是向外
求的这种可交易的财富 ， 它主要来自于产业结构的变化 。
对 ， 我们今天聊的财富还是侧面意义财富 ，是这个意思吧 。 刚才石磊推荐 《 复杂经济学 》， 我们也经常会聊起 ，他是作者是布莱恩 · 阿瑟 ，他还有一本书也可以大家去找来看看 ， 就是 《 技术的本质 》， 就讲到了石磊刚才讲的第二个技术和制度的关系 。
刚才石磊讲的这些 ， 我理解是这样 ， 就是每一次技术革命 ， 本质上都是重新定义了什么东西是有价值的 。
如果我们谁能最快的看懂新的价值在哪里 ， 谁就有可能在财富的重新分配或者是再次分配的过程中， 站到受益的赢家那一边 ， 就咱们得看清楚 。
所以接下来我们就看看在过去的 100 多年， 这个剧本是怎么一遍一遍重演的 。 我把它分成三个大的技术进步的阶段 。
第一就是铁路阶段 ， 它是在 1850 年到 1890 年间 ， 这个是美国的一个技术进步带来的经济增长 。 我算了一下， 大概 40 年左右 ， 这个阶段就是所谓马克 · 吐温笔下的美国的镀金时代 ， 开始了巨大的贫富分化 。
而且在镀金时代的末期 ， 当时分化到最富有的 1% 控制了全国将近一半的财富 。 第二个时代是电力或者说石油时代 ， 这两个是基本上在一起的 ，是从 1870 年到 1920 年间 ， 大概 50 年间的美国 。
我们在第六十期 《 石油百年 》 里也讲过这段历史 ， 大家感兴趣的话可以去听听 。 那在这个过程中， 财富就更加集中了 。在 1910 年以后， 洛克菲勒一个人的财富就相当于当时美国 GDP 的 2.5%， 这个也是华盛顿邮报报道的 ， 这个我记得也是小李子的电影 《 了不起的盖茨比 》 描绘的那个金碧辉煌的年代 。
不过这个年代除了富豪以外， 还有一个比较值得关注的一个现象 ， 就是中产阶级的扩张 ，他们也享受到技术进步带来的经济成长的一个红利 。
所以 20 年代 ， 美国首次形成了比较大规模的中产阶级 。 第三个就是我们也经历过的互联网时代 ， 算起来应该算是 1990 年到现在吧 ，30 多年， 这个时候数据成了新的石油 。
小宇宙的听友 ， 大部分都经历了这个时代的 ， 或者年轻一点的 ，他直接就是互联网原住民 ，在互联网上长大的 。
这个时候像我们熟悉的淘宝 、 京东 、 美团这些 ， 包括直播带货 、 自媒体 、 工程师 ， 哪怕我们金融从业者 ，也是赶上了这波技术红利的 。
同时互联网又是赢家通吃的正反馈模式 ， 所以也创造了像马云这些 ， 耳熟能详的一些富豪 。 那下一个阶段 ， 我不知道是不是 AI 时代 ， 如果从 22 年 ChatGPT 发布开始 ， 能不能算到一个新的时代 ， 我们也可以讨论讨论 ， 这个会不会给我们再带来一个富豪的诞生 、 普惠的红利的阶段 ，有没有可能 。
铁路时代16:57
剖析一下历史 ， 找一些规律 。 我们先从铁路时代开始 ， 就是为什么铁路的出现会改变经济结构 ， 会改变我们的财富分配 ， 铁路到底改变了什么 。
那么从产业上来看 ，在传统铁路出现之前的这种经济模式下， 主要的运输靠马车 ， 后来其实靠运河在欧洲 ，其实运河投资也出现过一些热潮 。
不管是马车还是运河 ，他们都面临着速度慢 、 运量小 ， 然后流通半径比较短 ， 通常只有几十公里 ， 这样的一个运输的状态 。
所以各个地方 ，他们的主要的市场是一个地方市场 ， 是一个独立的小市场 。 那么同一种商品在不同的区域的价格差距也是比较悬殊的 ，并且地方还有很多保护主义 ， 还有区域的贸易壁垒 。
铁路出现之后， 运输的成本大幅下降 ， 特别是什么 ， 特别是吨公里运输成本 ，也就是说我们可以运很多很重的东西 ， 然后很远的这种运输的时效 、 准确度都大幅的提升了 。
所以对于我们的大规模的大宗商品和日用工业品 ， 它的跨区域的自由流通就出现了成本降低这样的一个状态 。
那么这样原本孤立的各个区域市场就会被打通 ， 全国的一体化的商品市场就逐步在形成 ， 区域间的商品价格也逐步的趋同 ， 定价效率在提升 。
那么市场也是从一个区域市场本地竞争升级为一个全国的市场 ， 甚至全世界的市场 ， 全球竞争 ， 这样的一个高效的格局 。
那么这带来了什么呢 ？ 产业结构变化 ， 原来我们更多的就是农业 ， 我们的自足的经济和小手工业的这种商品经济为主导 ， 转变成一种大规模的市场 ， 变成了工业的崛起 ， 特别是重工业的崛起 。
这个带来了什么 ？ 带来了地产价值的改变 。 传统我们的经济带主要是按照沿河流 、 沿海洋 、 沿着运河逐步的交易流通和繁荣的 ，而我们的内陆地区交通是闭塞的 ， 流通成本很高 ， 所以我们的产业根本就不分布在这些地方 。
我们的人口和产业高度集中在水系的一些网络的节点上 ，而铁路来的话 ， 铁路就整个重构了刚才我们的流通网 ， 所以这张流通网络的流量发生了变化 。
交通枢纽的城市 ， 铁路交汇的站点就快速的崛起 ， 一批内陆城市也摆脱了原有的地理上的劣势 。 那么在铁路时代成为新的经济中心 ， 比如说在上一个时代 ， 我们大运河这个时代 ， 天津就是崛起于京杭大运河的开通 ， 它其实是一个码头的文化 。
但是后来火车通了之后， 我们发现郑州就崛起了 ，而原来郑州不是一个大都市 ， 郑州叫郑县 ， 它是个县 ，而且它离两个古都都很近 ， 一个是洛阳 ， 一个是开封 ， 洛阳和开封都比郑州要大 ，而在他们的旁边兴起了一个郑州 。
这个郑州是怎么兴起的呢 ？ 实际上它兴起是比较晚的 ， 它就是由于晚清修京汉铁路 ，也就是我们现在的京广线的前身 。在规划这个京汉铁路的时候 ，因为京汉铁路是中国第一条南北大动脉 ， 原本的规划这条铁路在河南出是经过开封的 ，但是开封由于是在黄河的地上悬河的这个阶段 ， 所以它水患频繁 ，而且地形复杂 ， 铁路很难施工 ， 所以最终这个线
路向西偏移了一些 ， 就落脚在郑县 。 那么后来有陇海线 ， 就东西向的 ， 陇海线也是中国东西向的一个主干铁路 ， 一个南北一个东西 ， 它这个网络的交点就在郑州 。
所以郑州就随着铁路崛起了 。 铁路打通之后， 我们看到民国时期 ， 向南北 、 东西的两处的货物和商旅全部在郑州发生中转 ， 它就形成了一个商旅 、 客栈 、 手工业快速的集聚 ，并且郑州也随着交通上的优势 ， 它的整个规模也超过了周边的城市 ， 超过了两个古都 ， 成为一个中原地区的陆路的物流中心 ， 人口和城市规模是快速的扩张 。
到现在为止 ， 郑州的交通优势好像还是在与日俱增 。
对 ， 它还连通着西部的一些铁路 ， 还有航空网络 ， 它也变得很重要了 ， 包括农业 ， 包括一些品牌 ， 像蜜雪冰城 ，也都从郑州发家的 。
还有就是河北的石家庄 ， 它的名字就是火车拉来的省会 。 石家庄原来就是个小村 ， 原来石家庄旁边有一条正定府 ， 这个是一个比较中大规模的城市 ， 所以石家庄就是个村庄 ， 真的是个庄 。
而当时的河北直隶的政治经济中心是保定 ， 省会都是在保定 。 但是京汉铁路出来之后， 南北大动脉它也在京汉铁路上 。
第二 ， 从山西出来的横着的 ， 就东西向的石泰铁路 ， 它是山西的出口通道的要塞 。 那么还有一个石德铁路 ， 山东方向的 ， 它是三线交汇 ， 所以也出来了一个就火车拉来的省会石家庄 。
石磊讲这段 ，其实我想起来还有我的故乡蚌埠 ， 它也是一个京沪铁路的交通枢纽 ， 所以在上个世纪发展重工业的时期 ，有过一段经济上行起 。
对 ， 我后来查了一下， 发现你蚌埠在清代没通铁路之前 ，是凤阳府下的一个非常小的村镇 ， 它就是千把庸 ， 它是淮河边上的一个三不管地区的偏僻的小集镇 ， 它主要是以农业渔业和摆渡 ， 它是个渡口 ， 这是在清代 。
对 ， 它叫埠嘛 ， 埠就是渡口的意思 。
对 ， 蚌嘛就是说因为淮河里面生产着河蚌 ， 蚌埠就是又产河蚌 ， 然后又是一个渡口 。
我们发现是不是也是铁路枢纽的缘故 ？
就 1911 年通的铁路 ， 就是京沪线的前身 ， 叫天津津福铁路 。 过了 10 年、20 年之后， 也就是 20、23 十年代 ， 蚌埠就发展成为商业中心了 。
原来在整个皖北 ， 就是安徽北部 ，并不是一个很重要的集散地 ，因为你们隶属于凤阳 ，其实凤阳也不是中心 ，但是就是因为铁路的崛起之后， 蚌埠成为皖北第一商埠 。
我还真不知道 ， 感谢石主播给我扫盲 。 蚌埠有一个特色的旅游区 ， 叫南北分界线 。
南方和北方 ， 南方和淮河嘛 ， 就在我父母家的边上 。
欢迎大家去蚌埠旅游 。
就是铁路是确定性 ， 人口也会沿着铁路线去集聚 ， 城市化也就会大幅的加速 ， 所以农村的劳动力也会借助着铁路大规模的向城市的一些新兴部门转移 。
当然以前就是工业部门 ， 所以城镇化还有房建 ， 都会随着铁路的修通而发生改变 。 所以房地产的价值来源其实是流量的承载 ， 人流和商业流 、 注意力流 ，并不是土地有价值 ，而是流量有价值 。
当然在那个时代就是说乡村的流量向城市新兴的行业集聚 ， 铁路的沿线和车站周边的土地大幅的升值 ， 土地的用途原来是农业的 ，也会变成工业 、 商业 、 仓储 ， 土地利用的效率也发生了改变 。
铁路也推动了大型的批发中转 ， 仓储跨区域的批发商会出来 ， 然后货运代理商 ， 这种以前在农业小农经济和小商品经济时候是不可能出现的 。
那么这些都出现了 ， 流通环节就会走向了分层 、 专业 ，并且分销网络也会开始向全国的这种网络进行对接 。
所以现代的商品的物流体系也会成形 。 但是铁路是典型的一种重资产 ， 长周期的高投入的项目 ， 需要投资消耗是巨大的 ，并且整个的回本周期也是需要几十年， 所以它也需要募资 ， 需要金融的支持 ， 需要投资的支持 ， 甚至需要泡沫的支持 。
它远远是超过了传统手工业和一般的商业对于资金的需求 ， 所以它会倒逼整个社会的组织形式发生改变 。
大规模的公司 ， 还有国家的募资体系 、 金融体系 、 铁路债券 、 证券交易 、 商业银行 、 投资银行 ， 这些现代的金融体系其实都跟铁路时代密切相关 。
2015 年的牛市的顶点就是南北车合并 ，是吧 ？
对 ， 你不说我都忘了 。 美国当时有大的铁路泡沫 ， 最后就很多金融机构倒下， 所以金融原来是从服务一种商贸 、 票据 、 结算 ， 转向了这种募资 、 融资 、 投资这种大型的基建和中医 。
现代化 。
所以铁路的出现 ， 它不是一个简单的交通工具 ，而是它的出现带来了庞大的产业生态的重组 ，并且它几乎改变了 19 世纪所有的主流产业 。
它的根本价值就来源于它重构了整个社会的流通结构 ， 重塑了流量 ， 当然互联网其实也是重塑了流量 。
不过你刚才说的铁路是典型的重资产 ， 长周期高投入项目 ， 跟现在芯片 、 内存的投入也很像 。
对 ， 基础设施投资都很大 。
对 ， 都很大 ，但也是财富的一个重要的分配来源 。
就因为大家觉得重要 ， 才给他投那么多钱 ， 它肯定是很重要 。
是的 。
就现在在美国现在最火的 ， 就是你要把那个数据中心落地 ， 这是最大的项目 ，是花多少钱都行 。 但是某种程度来说 ， 大家生活在中国可能会有个错觉 ， 认为很多的基础设施 ， 它天然就是稳定的 、 廉价的 、 随手可得的 ，但在全世界范围内可能也未必是这样 。
就是我们看到就是中国缺芯 ， 美国缺电嘛 ， 那可能在美国建一个数据中心 ， 它可能就会挤压附近城市的电网 。
我看美国的那个网上的一个段子就在说 ， 我们宁可核电站建在我们边上， 也不要数据中心建在我们边上 ，因为美国的电价已经很高了 ， 对他们来说就是个很大的压力 ，而数据中心它又不招人。
对 ， 对就业没有好的影响 。
对 ， 对这个城市的就业和房价又没有好的影响 。 同样的这种投入级别的一些东西 ， 对于每个国家它所带来的挑战也是不一样的 。
对对对 ， 所以刚才讲的铁路或者火车 ， 一方面我们看起来是一种交通工具 ， 另外一方面其实就让我们走得更远 ， 走得更远就意味着我们能接触到更多的人， 更大的市场 ， 能抓住的机会更多 。
那这样我们原本只是在本地做生意 ， 现在可以向全国做生意了 。 所以按照石磊的说法 ， 铁路其实改变的是整个社会的一个运转方式 。
电力时代26:46
是的 ， 我们下面可以看电力 ， 电力到底改变了什么 ， 电力技术的应用改变了什么 ，因为电力是一种对能源利用的方式 。
电力的这种动力 ， 它和以往我们的蒸汽时代动力有什么区别呢 ？ 电力的动力它是第一稳定 、 可控 、 精度高 ， 它可以让我们精确的去控制能量的传导和使用 ，并且比较捷径 ， 它就为我们的精密制造和连续的大规模的生产提供了基础 ， 这个是蒸汽时代没有的 ，并且电力可以通过电网来远距离的输送 。
那么原来的这种工厂使用蒸汽机的时候 ， 它其实就需要你周边有煤矿 ， 然后你需要运输的这种河流 、 低成本的物流 。
所以有了电力之后， 我们可以根据原料市场劳动力自由选址 ， 把它原来资源依附型的这种格局打破了 ， 反而转向了一种效率导向型 ， 甚至市场导向型的这种格局 。
我们单独的一台生产设备 ， 独立的供电 ， 我们有独立的生产线 ， 那么车间也可以更灵活的分割来组合 ， 比如厂房的形态也和原来蒸汽时代是完全不同的 。
那么产业布局我们也可以更加均衡化 ，因为电网覆盖的范围它不受地形地理条件的限制 ， 像一些中小城市 ， 还有不在交通干线的地区 ，也可以发展工业了 ，因为有了电 ， 这样就打破了只有枢纽才能办工厂这种局面 。
这个和我们铁路那个时代就不一样 ， 铁路那个时代不管你是在河的枢纽 ， 还是在矿的枢纽 ， 还是在铁路的枢纽上， 你只有枢纽才能办工厂 ， 电的时代就不一样了 。
而城市的功能也发生了变化 ， 中心的主城区 ， 它可以更多聚焦在商业 、 金融 、 办公 、 服务业 ，而工厂它就会向城市的近郊甚至远郊去搬迁 。
所以郊区化的这种工业时代也开始了 。 那么现代化的城市的集群也出现了 ，而城市的中心区更多的变成了一种白领的 ， 或者上班的 ， 或者金融办公商业的地区 。
所以城市的时间和城市的空间也都重构了 。 那么首先我们城市里有了电灯来照明 ，而原来都是煤油灯 ，在煤油之前我们只能烧那种鲸鱼油 ， 那有钱人烧的 。
而电发明之后就变成了基础设施照明 ， 所以我们原来这种日出而作 、 日落而息的这种形态也发生了变化 。
城市的夜间经济也崛起了 ， 那么城市从这种单一的生产和居住空间变为全天候的一种经济生活的一个载体 ，而且电力也使得我们每个人的就业结构发生了很大的变化 。
那么一些技术类的和一些白领类的工作岗位在电力时代才大规模崛起 ， 比如说像设备 、 电气工程师 、 运维人员 ， 还有质检人员 ， 还有一些我们办公室写字楼的白领 ，其实都是在这个时代才出现的 。
一些技能的溢价就出现了 ， 那么像办公室的职员 、 商务人员 、 技术研发人员 ， 这个规模就会扩大 ， 脑力劳动在经济中的比例持续提升 ，而以前不是 ，以前我们交换的更多是体力和劳动力 。
所以职业的这种五花八门的门类的爆炸式的发展也在这个时代诞生了 。 所以我们看出来电力技术它是一种能量型的动力通用技术 ， 它是重塑了我们的管理动力的这种方式 ，并且它也是我们下一个时代的信息技术发展的一个底座 。
它使得我们人类可以更加便捷 、 精准 、 捷径 ，并且更好的来控制动力来源 ， 从而也催生了信息的控制 。
刚才石磊讲电力这一段 ， 我突然想到网络效应 ， 就是一个网 。 之前你不是说那首诗网吗 ？
对 。
就像铁路 、 公路这种枢纽 ， 它也是个运输网嘛 ， 到电力可能上面一层了 ， 就是往空中去了一层电网 ， 后面到我们的互联网 ， 就再往高空去了 。其实这个网络它能辐射的人越来越多 ， 它对物理空间的依存度越来越低 ， 所以就导致整个形态 、 组织结构 、 人类甚至制度文化发生根本性的变化 ， 导致我们今天说的财富分配 。
我感觉它就是网络的在不断的扩大 。
我说个奇怪的话 ， 当电没有被发明或比较少的时候 ， 当时的人类可能六七点天黑了就有些睡了 。
睡着了 。
然后到了 12 点 ，他会醒来一次 ， 醒来一次可能干点别的 ， 或者是看看书或者怎么样 ，他会睡第二觉 。 就很多时候的古人他是要睡两觉的 。
电灯发明了以后， 人才能一下子睡一个整觉嘛 ，因为你可以看电视 ， 然后看书 ， 你可以拖得更晚 。 等互联网发明了以后， 你 12 点睡不着 ，因为你老板可以随时随地的来找到你 。
它的确是突破了时间和空间的一个双重的一个约束吧 ， 我觉得是这样 。
尤其是时间 ， 就是你刚才说的天黑了不用马上睡觉了 ， 这个等于我们一天本来 24 小时可能要 10 个小时要睡觉 ， 电力时代 8 个小时就够了 。
对啊 ，在罗斯福新政的时候 ， 那时候不是提出来要叫做 8 小时工作 、8 小时休闲 、8 小时训练 ，其实那也是电的发明时代以后， 工业化大生产之后才会出现的一个问题嘛 。
之前人们也许能够睡得更多 ，是到了工业时代以后， 工厂发现说只要工厂一直在通电 ， 工人可以一直在这边干活 ， 实际上就挤压了大家的一个休闲时间 。
所以能源某种程度上来说 ， 它一定会改变文化习俗 、 商业模式和人们的生活方式 。 我觉得这个东西在互联网和 AI 时代又会不断的去重塑大家的一种生活方式 。
不会把我们的睡眠净化掉吧 ？
也可能让我们成天睡 ， 你睡就行了 ，其他都是我干的 ， 我们的数字助理对吧 ？
对对对 。
互联网时代32:11
到互联网时代 ， 互联网到底改变了什么 ？ 互联网出现之前 ， 我们的信息交互靠什么呢 ？ 报纸 、 电视 、 广播电台 、 电话 ， 这些是我们信息的主要的沟通方式 ，而且很多形式是一对多的 ， 比如说广播 、 电视 ， 就是一个集中的点 ， 对多个接收的点一对多 。
所以它的权利就是那个广播的中心点 ， 它是有权利的 。 那么还有一种电话就是一对一的 ， 互联网就突破了时间和空间对于信息的这种约束 ， 实现了我们全球的 ， 当然最开始不是全球 ， 可能是一个区域 、 一个国家 ， 然后后面是全球接通的 ， 全球范围的 ，并且是毫秒级的实时的交互 ，并且终结了信息传递的这种延迟 。
最开始当然我们还用电报 ， 对吧 ？ 这个电报已经降低了我们巨大的延迟和低域的壁垒 ， 直到互联网也改变了人们之间互动的形式 。
那么互联网的技术的扩张就来自于网络效应这种边际效应递增的机制 。 后来我们看到互联网技术的发展 ，在这张互联网上传播的信息形式 ， 从最初的文本 ， 后来变成图片 、 音频 、 视频 ， 还有实时的数据流 ， 甚至后来到传感数据 ， 几乎所有的数字形态都在这个上面进行传播 。
最终随着这种正反馈机制 ， 这张网络越来越大 ， 层次也会越来越多 ， 它就形成了一种平台型的经济结构 。
有了这种平台 ， 大家可以来社交 、 购物 、 娱乐 、 办公 ， 把线下的产业 ， 甚至把线下的城市都数字化搬到网上来 ， 把企业云端化 ， 然后把城市数字完生 。
最终就出现了互联网巨头来垄断这个流量 ， 这个社会的流量成本和收益大量的转移到互联网去 。
那么让这种互联网的巨头用各种应用 、 各种场景 ， 然后再变现这个流量 ， 消费者感受到的是生产生活便利了 。
互联网实现了客流 、 物流 、 信息流 、 资金流这种四种流的实时的这种重新的融合和重组 ，并且它重组了线上和线下的各种的商业模式 ， 购物 、 物流 、 广告 、 金融支付 、 娱乐 ， 几乎全部都重新重构了一遍 。
那么对我们的就业也产生巨大的影响 。在工业时代 ， 主要就是这种全职的雇员 ， 甚至我们父母时代还有双职工 ， 这种占比就大幅下降了 。
前两天就业的报告是说我们的灵活就业占到整个就业人口的 40%， 非常夸张的一个数字 ， 还是超过我的预期的 。
反正这种零工 、 灵活就业 、 兼职外包 ， 还有我们数字游民 ，其实都是仰仗着互联网的支持 ， 所以改变了我们的劳动关系 。
我们原来的劳动关系是一种长期绑定的 ， 那么现在我们就像一种短期互相创造价值的一种灵活的合作 。
特别是互联网对于杭州这个城市 ， 我觉得影响很大 。 我第一次到杭州的时候还是 2006、07 年， 感觉杭州就是一个消费城市 、 旅游城市 、 贸易城市 ， 没有觉得它是一个什么技术科技 ， 没有 。
阿里来了之后嘛 ， 就成了互联网上的枢纽 。 就杭州其实是在互联网上的超一线城市 ， 它慢慢在互联网上这个流量变成线下的这个流量 。
那么线下这流量使得它成为新一线的城市 ， 这就像铁路造就了郑州一样 ， 就互联网造就了杭州 。 我觉得这两年杭州升得真快 ， 本来互联网经济它是往下走的了 ， 我就经历三年的调整 ， 杭州现在的新兴产业使得杭州成为智能时代的一个核心城市 。
现在这种智能的硬件 、 智能的技术 、 机器人， 还有周边的一些电器 、 电器的制造商都在杭州 ， 然后现在大家来杭州参观学习 ，在十年前可能是去阿里工作 ， 那么现在大家都是去这个陆小龙 。
很有意思观察 ，
就是我前段时间做过一档节目 ， 就是讲北上升航 ，因为现在广州在新经济这边有点掉队嘛 。 北上升航你会发现很多的一些消息线索 ， 前沿的科技线索 ， 它一般都是从深圳开始流转 ， 流转到杭州 ， 再流转到上海 ， 最后一站才流转到北京 。
就很多的一些 AI 的前沿的一些信息 ， 实际上杭州已经在信息网络的非常前沿的位置了 。
对 ， 我们的调研特别方便 ， 我们上午开一个会 ， 下午就去调研了 ， 然后下午就知道大概的情况了 。在杭州 。
就是科技类的企业 。
科技类企业 。
对 ， 特别方便 。 对 ， 我觉得这是个蛮有意思的一个变化 。 就前面包括敏姐在说美国的那些时代的富豪 ， 就我抓到三个关键词嘛 ， 一个是交通 ， 一个是能源 ， 一个是信息嘛 。
这三张网络其实是诞生首富的温床 ， 卡内基算是交通嘛 ， 钢铁算是偏材料 ， 铁路到了电力更偏向于能源 。
最近的长时间霸搒 ， 比如说像比尔 · 盖茨 ， 然后贝索斯 ， 然后马斯克 ，他更偏向于是信息 。 等到这轮 SpaceX 上市的时候 ， 你会发现它同时既齐了三个点 ， 它既有能源的部分 ， 又有运输的部分 ， 同时它还有 AI， 还有信息的一个部分 。
这个很有意思 。
对 ， 它相当于是诞生了所有的有这个效应的王牌 。 你再看中国的市场当中， 除了有这些特征以外， 还有几个最重要的特点 ， 就是过去二三十年催生中国首富或者创富浪潮的 ， 第一个是城镇化和对应的信用的派生 ， 你说房地产很大程度上是来源于此 。
第二个是来源于统一大市场 ，因为统一大市场是中国和美国这两个地方相对比较独特的一个地方 。 所以你可以发现在全世界范围内看 ， 只有中国和美国会出现可口可乐 、 娃哈哈 、 农夫山泉这样的这种卖水首富的 ，其他地方很少会出现那种卖水首富 。
但是因为中国的人口比较多 ， 然后在城镇化过程当中又是一个统一大市场 ， 卖房子的你可以简称为就是叫卖钱的嘛 ， 它是利用信用派生的这个机制来赚钱 ， 然后是卖水的 ， 剩下的都是一些科技和互联网的这些符号 。
我觉得就城镇化加统一大市场 ，因为在中国很多的一些运输和一些能源 ， 更多是央国企比较有优势的地方嘛 ，因为它会有些天然垄断的一些业务 。
但是信息技术的一些富豪 ， 它除了自身的网络效应这个特征以外， 我觉得还是根植于城镇化和全球大市场的红利 。
但是我们都可以在我们前面聊到的那三个线索当中去找到一些答案 。 当这些超大规模的经济体开始建设自己的交通网络 ， 开始建设自己的一些能源基建 ， 开始建立自己的信息网络的时候 ，是造富者特别容易崛起的时刻 ， 可能也是在当中一些中产阶级批量诞生的一个时刻 。
其实我们还是经历过没有互联网的时代的 。 互联网整个突破的确实是一个信息的限制 ， 原来我们可能需要在同一个时间 、 同一个地方做的生意 ， 现在就可以到全球任何地方 、 任何时间 、 面向任何人了 。
所以接下来可能就是 AI 了 ， 我们今天想讨论的主要的主题 。
对 ， 我先抛一些问题 。 首先我们要说 AI 改变了什么 ， 我们说 AI 是一种智能 ， 这个智能的诞生改变了什么呢 ？
AI变革38:50
到底这样的改变也会带来我们的生产模式有什么样的变化 ？ 我觉得谈的很具体的一些商业形态 ， 我觉得今天很难想象未来三年到五年的商业形态 ，但是它在信息和能量上， 就刚才我们讨论的几个方向 ， 信息和能量的流转 。
还有网络 。
对 ， 它到底改变了什么 ？ 我觉得这个是可以讨论 。 然后另外就是我贡献一些讨论的思路 ， 就是当我们在讨论一个东西的价值的时候 ， 特别是产业生态的价值变化的时候 ，也就是我们说的财富变化的时候 ， 我觉得在产业生态的这个网络 ， 它的各个节点的价值由什么决定的呢 ？
它一般是有两个 ， 一个是这个节点流过它的流量 ， 第二就是有这么多流量流过它 ， 它能留下什么 ， 就是留存率 。
你的流量和你的留存率乘起来 ， 就是你这个节点上能获得的这个价值 。 所以当一个网络结构改变的时候 ， 很可能是你的流量变了 ， 比如说我们说铁路上城市 ， 你蹦蹦蹦的是流量变了 ，但你蹦蹦流向了什么呢 ？
可能需要你诞生很多产业 ， 一些高毛利的产业 、 大体量的产业 ， 那么你就能留下来 ， 否则的话你就是流过去而已 。
那过去几年我们这个互联网上的流量 ， 比如说之前大家去什么山东吃烤串一两年， 但没留下什么东西 ， 那流量过去就过去了 ， 就没有什么价值 ，因为是没有什么长期价值 。
一个是流量 ， 一个是留存率 ， 会决定你的节点的价值 。 那么此外还有在金融市场 ， 我们今天要讨论一些跟投资相关的东西 。
金融市场它和纯的产业发展 ， 它的价值还是有一些区别 ，因为金融实际上是钱和资本 ， 钱和资本以某种形式进入到产业 ， 产生某种价值 。
我们回顾前面几年， 咱们在干新能源的时候 ，也就是热潮期是 2019、2020、2021， 这几年是经历了巨大的发展 。 当时我们的股市其实在结构上也已经出现了泡沫 ， 当时有各种毛嘛 。
宁德时代 。
对 ， 宁毛啊 ， 各种毛 。在 2021 年的 1 月份的时候 ，也是出现了 ， 全市场只有这一个东西涨 ， 出现连续两个月 ， 这个东西涨了 40 个点 ，其他跌了十几个点 。
两个月毛指数和非毛的股票差异 50 个点的收益 ， 当然如果你看个股就更夸张了 ， 可能差几倍 。
但是后来到 2022 年、2023 年， 为什么这些东西全爆了股 ， 从那个时候大概毛指数跌了 60 个点 ， 就 60%， 拦腰折半 ，而且它跌回了起点 。
到现在新能源还没有回到那个高点 ， 就新能源其实已经经历了第二波了 ，但是产业经历了巨大的发展 ， 产业已经成为一个主流的产业 ， 甚至它现在都是一个偏成熟型产业 。
所以在这后半场到底发生了什么呢 ？ 从现在的观察 ， 我们发现了为什么金融暴跌 ，但是产业大的发展 ，是因为产业消耗了金融的资本 ， 就金融资本实际上被产业吸掉了 ， 它贡献了自己 。
为什么没有像美国那样 ， 就美国的互联网时代最后出来的资本和产业一起在成长 ， 特别是前面十年互联网巨头和投互联网的人都发了 ， 为什么 ？
是因为在这个产业生态里 ， 你得看明白谁结账 。在新能源这里面 ， 我们知道有电池 ， 对吧 ？ 有光伏 ，有风能 ， 最后你发现没有人结账 。
为什么没有人结账呢 ？ 是因为我们生产出来大量的光伏 ， 我们大量的风电 ， 连不上那电网 。 如果你连上这个电网 ， 最后是有人给你买单的 ， 对吧 ？
用电企业都能用 。 你连不上之后， 你就发现你生产出了这么多东西 ， 没人用 ， 就浪费的 ，而产能过剩的 。
好 ， 那没人结账 ， 那就是金融结账 ， 它就找你金融这掏钱 。 那金融结账就是说你在泡沫期去买入这些金融资产的人， 你必须是结账主体 。
你最后结账结果呢 ， 就是说 2022 年、2023 年一直在跌 。 但是如果我们把这个生态建立得很健康 ， 最后连上了电网 ， 假设很可能我们这些东西能一起成长 。
所以回到现在 ， 我们在二级市场投 AI 的时候 ， 我们要小心的一点就是 ， 你要看明白这个格局是谁结账 。
现在在美国 ，其实结账的就是这几个大的科技巨头 ， 三个云厂商在结账 ，他们结账 ，他们有钱 。 好 ， 那么现在从今年开始 ，他们其实结账能力已经到了边际了 ，因为他们产生的自由现金流已经不足以支撑巨大的投资 。
借钱结账 。
对 ，他们开始借钱了 。他们借谁的钱 ？ 他们借金融投资者的钱 。
我们巴菲特借钱 ，是吧 ？
对 ，他们借各种钱了 。 所以现在已经开始向金融结账转移 。 即使说连盈利前景可能最好的 Anthropic，其实它如果算上折旧 ， 算上它的模型的开发 ， 它自己说我们仍然没有盈利 。
只是说在这个季度 ， 我的流量暴增之后， 我的摊销变小了 ， 所以算上去这个季度我是盈利的 。
所以现在其实是没有一个下游的应用在赚钱的 。
现在有个很有趣的现象 ， 就是前两年大家会看到一个图 ， 就是一个大象站在一个球上， 球下面有个蚂蚁顶着 ， 这个蚂蚁写的是那个英伟达的资本开支 。
现在更糟糕 ， 现在这个蚂蚁 ， 就 Anthropic 的 ARR， 就它每个月它能不能多赚一点钱 ， 就支撑了整个那么大的市场 ， 对于这家未上市公司的一个信心 ， 都来自于这个月是不是比上个月更好那么一点点 。
但你要知道上面的大象是很大的 ， 下面的蚂蚁是很小的 。 哪一天蚂蚁支撑不住的时候 ， 整个市场都会重估嘛 。
就是我们再开一个玩笑 ， 你看 A 股诞生那么多年， 你说制造业的企业某种程度上来说 ， 结账都是跟着链主走嘛 。
假如说链主是苹果 ， 链主是特斯拉 ， 链主是英伟达 ， 那还是相对比较好的 ，因为它是一个长期在受益于科技进步和全球需求的一个长期的链主 ， 使得说我这个链上的企业尽管会经历周期 ，但是大概率都还不错 。
但是一旦我们发现像光伏这种链主不清晰 ， 很分散 ，而且在体外， 还会来惩罚你的这种情况 ， 你的商业模式就非常非常难以为继 。
我觉得这个是我们观察这个事情的一个很有意思的一个 。
这很有意思 ，ARR 这个词 ， 它是一个现在金融投资者的一个关键支点 。 就是刚才天南说的 ， 金融投资者都是看你的 ARR， 然后再给你放杠杆 。
就实际上钱肯定是金融提供的最大部分嘛 ，但是它要证明你的营收 ， 你的实际的营收能够有未来 ， 你得有验证 。
但你验证一 ， 我给你一万 ， 就你验证一块钱 ， 我给你一万块钱 。 但第二呢 ， 就是说每一次技术的发展都是这样的 ， 就我觉得这不是异常 ， 这是很正常的 ，因为技术的应用一定是未知的 。在未知来之前 ， 它又需要烧钱 ， 那这个时候一定是金融嘛 。
金融是把未来的钱拿到今天来 ， 然后让你烧出一个未来 。 所以在这个过程中， 我觉得就是每次都这样 。
甚至刚才你说这个果链 ， 咱们 A 股在 2013 年到 2015 年不是炒果链吗 ？ 果链这个很有意思 ， 果链如果你把全球的果链放在一起 ， 它是有人结账的 ， 它是个健康的生态 。
那如果你把 A 股的果链放在一起 ， 你发现就是资本市场结账 ，因为 A 股里的果链的价值是被苹果拿走的 ，因为你在苹果做二共 、 三共 ， 最后苹果把你的产能价值 ， 实际上就是让你融一大堆钱 ， 投一大堆产供它使用 。
它还不是唯一使用 ， 所以它会给你压价 ， 然后你的利润就那么一点 。 但是你的流量很大 ， 当你流量大的时候 ， 这时候你赶紧去市场上市融资 ， 融完资之后拿来做产 ， 最后所有的好处都在苹果那体现 。
所以苹果那是又一个正价值 。 你 A 股要知道 ， 金融投资者赚的是后面接盘人的钱 ， 千万别长期持有这部分东西 。
就所以你得把这个格局看明白 ， 难度大就在这 。 然后在 A 股市场特别多成长型投资 ， 我们也看到过 ， 你只要用景气成长 ， 景气成长的意思是什么 ？
成长就是你未来有空间 ， 景气是现在你能兑现 。 你只要用这个策略 ， 你就必须进入到一种勇敢者的游戏 。
就是第一 ， 当机会来的时候 ， 你不能怕风险 ； 第二 ， 你要知道什么时候机会没了 ， 什么时候机会来了 ， 这个格局你得看明白 。
当你看明白的时候 ， 该进入的时候不能怕风险 ，但是该退出的时候 ， 大格局已经破坏的时候 ， 没有人结账的时候 ， 你必须得毫不犹豫地撤退 。
你如果想长期持有 ， 收益我们算过 ， 就长期持有一个景气度特别高的东西 ， 你的长期收益和买红利股是一样的 。
但是你要承担的波动要大很多倍 。
波动大概大三到四倍 。
对 ，因为它只有在供需错配 ， 量价齐升的那个短暂而美好的那个瞬间 ， 它会把所有的涨幅全部都给涨完 。
是的 。 对 ， 另外一个问题就出来了 ， 现在我们看到美国是大型科技公司 ，在上一个时代赚了很多钱 ，他们来买单相对是比较实的 ，但是现在也开始往虚的走了 。
中国的 AI 谁买单 ？ 国内的这个 AI 链条到底谁来投资 ？ 现在我们的 AI 绝对不是卖给美国 ， 就连着是英伟达 ， 对吧 ？
那个几大 ？
海外算力是一部分 ， 海外算力就是光嘛 ， 主要就是光 。 对吧 ， 还有是国内算力 ， 国内算力还有大量的一些晶圆厂 ， 晶圆厂的话会有一些产业资本啊 ， 国家队啊 ， 各种各样的去投 。
它更多的是出于那种中美对抗叙事之下的有一种博弈 ， 就是你可以不好 ，但是你必须得有 。 但是海外算力的话 ，其实跟之前的几轮的那个逻辑是比较接近的 ， 就是在一个庞大的链条当中， 往往就是美国人做完从 0 到 1， 然后把链条特别在硬件的这一块去做一些切割 ， 比如说把材料给到日本 ， 把内存给到韩国 ， 然后把这晶圆厂给到中国台湾 ， 把
光通信给到中国 。 因为上游在整个算力这边 ， 它的景气度都很高 ，而且它早期都是先硬件涨嘛 ， 所以你就会显得说这四个地方的这个股市都蒸蒸日上， 它产业都很强 ，而且你看订单 ， 你往后延续三年、 四年、 五年， 订单都是实打实的 ， 都情况都非常好 ，但是它依然是一个非常非常非常冷热不均的那个状态 。
就如果你把这些公司拿掉 ， 就如果你到了韩国 ， 你把那两家公司 ， 一家三星和海力士 ， 你把它拿掉 ， 那韩国是个什么局面 ？
你到了台湾地区 ， 你把那两家晶圆厂拿掉 ， 它是个什么局面 ？ 是吧 ， 你在日本把那几家拿掉会是什么局面 ？
我觉得这个是我们需要持续性去观察的一个问题 。
是的 ，其实 AI 的生态里面 ， 我看到的是两种类型的公司 ， 一种是涨市值不涨现金流的 ， 这种你未来要小心 ，但也不是说都是雷啊 。
还有一种呢 ，是说有订单 、 有市值也有现金流的 ， 这些公司非常少的 。 这些公司比如说英伟达是赚了实打实的钱的 ， 台积电 ， 一些半导体的公司 ， 还有一些半导体公司 ， 它大进大出 ， 就它前面赚了很多钱 ，但是它要投更多钱 ， 这个也是个问号 。
所以这种公司呢 ， 如果它的现金流没有留存 ， 你最终大概率它的价值也是过山车 ， 所以你大概率是要挣后面的钱 ， 这个地方是有很大很大区别的 。
然后另外就是还有一种非常不利位置的 ， 我觉得反而是巨头非常不利 。在巨变的时代 ， 就恐龙灭绝嘛 ，其实死的一般是上一个时代的霸主 ， 上一个时代霸主为了不被新时代抛弃 ，他必须做巨大资本开支 。他现在是有钱人 ，但是他做完资本开支之后 ，他投了那么多大模型 ， 那每个大模型都有用吗 ？
他是高度消耗资本的 。 大家现在觉得上一个时代可能最稳妥的东西 ， 现在才在是风险最大的东西 ，而且它们市值是巨大的 ， 然后占指数的比例也是非常大的 。
到中国 ， 中国现在大家都说消费的东西很便宜 ，因为跌落很多年了 ，但是我恰恰觉得消费可能更多 ， 你要以风险投资的角度去投了 ，因为我们新技术的诞生 ， 它的重组最大的不确定性来自于它的应用 ， 它会把下游的这些应用的商业模式全都破坏掉 ， 可能先破坏一些服务型行业 ， 然后再破坏制造 。
所以你下游是个高度不确定的商业场景 ，但反而是最上游 ， 比如像能源 、 电力这一端是高度确定的 ， 你不管下游什么形态组织 ， 你肯定要用这些东西 。
另一方面 ， 另一部分就是科技里面最核心的链条里的链主 ， 它是能赚到现金流的 ， 它是没问题的 ，但是呢 ， 边缘上的这些人呢 ，他就是赚一波 。
所以这个生态你就发现 ， 它的组织者有两端 ， 一个是在科技里面占据最核心位置 ，但是这些位置可能未来是不是会变啊 ， 它也有可能会变 ， 原来的链主可能也不是未来的链主了 。他们链主之间也竞争 ， 比如说谷歌 、 英伟达 ，他们在标准上也在做竞争 。
还有一个就是最老登的 ， 就控制着原有所有人必须的那种资源的 ， 就这两个地方是财富相对稳定的一个可投资的状态 ，而周边的那些可能是一波流或者几波流的那种状态 ， 还有的就是说你可能都不能碰 ， 就是从投资视角啊 。
所以这两者基本上还是基础设施建设的那两块 ， 刚才你讲的两个板块嘛 。
在科技这一端 ， 现在是基础设施 ， 就像我们在互联网刚开始的时候 ，也是在投基础设施 ， 对吧 ？ 然后那个时候 ， 所以控制路由器的这个思科 ， 它会更多做光纤 ， 对吧 ？
但是一般等产业开始成熟的时候 ， 它的价值分配会从一个三角转成一个倒 ， 就是说现在涨的都是半导体 ，因为它跟基建是最多 ， 基建是现在的瓶颈 ，因为大家都在上基建嘛 。
但是当基建建完之后， 它的价值会转移到应用层 ， 就是像互联网 ， 基建你干完之后， 未来就转成互联网这种应用巨头 ， 电商的呀 ，APP， 对吧 ？
对 ，有云的呀 ， 各种 APP 就出来了 。 但是现在在那个应用层 ，其实还没有出现什么确定的东西 ， 所以现在这个阶段是在基建层 ， 慢慢它会转 。其实你看 Anthropic 之所以最近引领了一个 AI 的浪潮 ，是因为在应用层 ，他们探索出了第一个比较确定的大的市场空间 ， 就是 coding 嘛 。
为什么大家现在还持续在下注这些模型公司 ， 会不断的演进 ，是因为大家期待是一个下游的这个应用的场景会一个一个被攻克 。
就如果大家最近的去看马斯克在 SpaceX 的交付说明书上的一个表态的话 ，他会把未来他的业绩的这个市场规模去做一些拆分 ， 比如说航天运输和星链 ， 可能他会切出个几万亿的市场 。
但是在整个的 AI 的应用 ，AI 这边 ，他给出了二十几万亿美元那个市场 ， 这在很多人看来基本上就是属于随地化大比的那种状态 ， 就是一个非常夸张的一个数字 。
但是在他的视角当中来看的话 ， 这当中可能会有的是非常多的一些 to be 的一些市场 ， 会有一些颠覆 ， 会有一些变化 。
现在在美国比较流行的一个状况 ， 就是一些已经成名的 AI 的一些大神 ， 一些科学家 ， 一些医学家 ，他们就是肉身加入到 OpenAI 或者 Anthropic 这个独立的公司 ， 成为一个独立的个体 ， 运用它的模型继续自己的科学创作 ， 或者是继续自己的一些研发 ， 比如说你原来是拆什么蛋白质的结构去做新药的 ， 现在我加入了这家公司 ， 我还是干这个活 ，但是我用 AI 给我干 。
某种程度上来说的话 ， 我觉得就是希望在 coding 之后， 还能探索出更大的一个商业化的应用的一个场景 。 但是从马斯克自己的一个表态来说 ，他认为未来的场景应该是 B 端的 ，而不是 C 端的 。
我觉得这个就跟石磊说到的一样 ， 这其实会给国内的很多互联网巨头打一个很大的一个问号 ， 或者是一个警示 ，因为国内的互联网巨头往往是来自于电商 、 游戏 、 通讯 、 聊天 ， 还有广告 ， 这样一些相对比较偏 C 端的服务 。
而中国在 B 端的 ， 无论是办公软件 、SaaS 和这类的上面的商业化成功的案例和巨头其实并不多 。 如果未来的探索出来商业模式是那样的 ， 那对于国内的一些 ToC 的一些互联网巨头来说 ， 对他们的业务也是个很大的一个挑战和期待 。
刚才我们聊的 ， 我感觉偏金融资本对产业资本的报价 。 那我们再回到技术进步的这个话题吧 。AI 在技术上跟前面几个时代的一个对照 ， 它有没有可比性 ？
是不是像石油 、 电力 、 像铁路 、 像互联网这样跨时代的一个改变 ？
有一点区别的是 ， 移动互联网它之所以最特殊 ，是因为它网络效应带来的边际成本几乎为零 ， 就边际报酬递增嘛 。
但是这个问题在于说 ， 第一个是它的人力资本虽然会开支多 ，但是它的其他的一些资本开支其实是没有那么多的 。
但是 AI 时代的一些巨头 ， 目前他在挖掘算力上的钱是海量的 ，但是某种程度上他手上这些卡未来是要折旧的 ，他会以什么样的形式 、 什么样的速度折旧 ，是很难评估的 。
我觉得这个是我看到的一个比较大的变化 。 第二个是从切换逻辑上来说 ， 如果大家用各种各样的 agent 的话 ， 你会有个发现说 ， 你给一个人很多钱 ，他也不会在手机里面去删除微信的 ， 对吗 ？
因为这个社会关系和网络效应是太紧密了 。 但是对你来说 ， 如果下个阶段 OpenAI 出了一个比 Claude 更好的一个模型 ， 你可能只会花一秒钟的时间决定就会去切换它 ， 尽管里面留存了你相当多的一些数据和应用 ，但是没有关系 ， 现在有很先进的工具 ， 你可以变成一个你的 scale， 或者变成你的 MD 的一个文件 ， 再迁移到其他的 AI 当中去 。
就事实上来说 ， 这些模型厂叫个领风骚两三月 ， 甚至都不能叫个领风骚两三年， 每个人都如此的关心每个新模型在边际上的表现 ， 恰恰证明了他们的优势是比较弱的 。
现在会不会有人去关心微信的下一个版本的更新 ， 几乎没有人关心 ， 它更新得很烂 ， 你也不可能再去换它了 。
但是模型是不一样的 ， 模型是如果下次出来一个很牛的模型 ， 现在的御三家的市场占有率 、 份额 ， 包括营收又会被迅速地打破 。
这会使得说我们不能纯粹地用移动互联网时代的这个方式去看待现在御三家的 ， 特别是美国市场的他们的一些竞争格局 。
个体赋能56:35
我觉得是回到技术的本质 ， 我的感受就是有了 AI 之后， 我们每一个人， 我们能力圈变大了 ， 赋能一个个人了 。
也就是说 ， 对于一个社会或者一个企业而言 ， 它的人效比应该是提升的 ， 就是它的人效是提升的 。
但是对于一个社会加总而言 ， 那是个问号 ， 你不能把你不需要的人就全都杀了 ， 对吧 ？ 全都干了 ， 对吧 ？
但是你这个企业是可以把这些人都给开掉 ， 所以企业的人效比我觉得上升 。 然后我们每个人感受到我们自己似乎一些原来不擅长的东西 ， 我们至少能做成七八十分 ，而原来可能我们只能是十分二十分 。
所以我们自己可能形成一个小的闭环 ，也就是个人或者少数人的这个公司可能能成立 。 但是对于社会而言 ， 我感觉它是让这个社会更加离散 ， 所以这个技术是离散型的社会 ， 或者它是一个反社会的技术 ， 它不会让这个社会更紧密 ， 它会让大家每一个人都觉得我不是很需要 ， 八十分的东西我很容易拿得出来 ，而且很便宜 。
所以让我们每一个人似乎都觉得能量很大 ，但是让社会整体就感觉好像在浪费资源 ， 就是我们不用了一些人， 对吧 ？
我们开始用更多能源 ， 然后用更大的投资资本去做一个 ，但是在每一个个体领域都是人效比爆棚的 。 所以就回到刚才天南说的 AI 这个技术 ， 它的边际报酬到底是递增的还是递减的 ？
我觉得对于人而言 ， 对于个体而言 ， 甚至对于企业而言 ， 它有可能是边际报酬是递增的 ， 应用它的某些企业 。
但是它的前提 ， 它就让整个社会的边际报酬没有递增 ， 我感觉是递减的 ， 至少在短期它是递减 ， 它的个体是递增的 ，但它整体是递减的 。
我觉得这中间有个点 ， 就像以前有个经济学家叫索伦吗 ？ 他说过一个叫索伦悖论 ，他是 80 年代提出一个概念 ， 那个时候像什么小型机啊和 PC 的早期的这苹果电脑 ，在 80 年代已经开始有人用了嘛 ， 大家全社会人讨论比较多了 。他说通信技术在社会的各个网络都在体现 ， 唯独在全要素生产率上没有体现 。
当然聊完了十几年以后， 大家看到整个 90 年代科技 ， 特别是 IT 的迅速的蓬勃发展 ， 使得全要素生产率是大幅提升 。
但他提出那个逻辑 ， 到 90 年代中后期之间的十年的时间里边 ， 对于经济的提升 ， 它不是零速的 ，不是同步的 。
我觉得这是第一个点 。 第二个 ，其实前面石磊说的是在社会意义上点 ， 我感受是特别特别强烈的 。 就大家去看啊 ， 每年我们中国所有的文化界 ， 或者说是传媒界 ， 它其实是有一个高考 ， 或者是一个汇报演出的 ， 就是春晚 。其实春晚它体现的就是说 ， 我们的主流价值观如何去观察和理解当下的情绪变化的一次汇总 。
那在春晚当中， 你会发现说它既有机器人， 又有包饺子 。 我觉得这个逻辑是非常符合当下的 ， 就是当技术进步以后， 个体它有非常强烈的进步冲动 。
如果你了解了全球的各个地方的国民 ， 你会发现说硅谷和北上广 、 升航这些地方是对于技术进步最友好 ，并且相对来说接受度最强的那些地方 。
全世界很多地方它要么感知没有那么强 ， 或者没有那么乐观的 ， 它对个人来说是很进步的 。 但是对于前面石磊说到那样 ， 它其实对于传统的凝结社会力量的那些组织 ， 无论是家庭还是企业还是学校 ， 它又是一个很大的一个挑战 ，因为那都是在旧有的工业时代所搭建出来的生产力和生产关系的一个模型 。
大家在这个结构当中， 按照一定的生态位 ， 按照一定的权力结构去各行其事 ，是因为生产力和生产关系它是稳固的 。
当这个技术的剧烈进步 ，其实是会打破这个稳固的一些关系 ， 这会让人和人之间的连接会变得更弱 ， 这也是很客观的 。
我身边很多那些年轻的创业者 ，他们之前都是管公司的 ，但他们会觉得说管人太麻烦了 ， 我还不如搓一个 agent， 直接跟他来交流来得快 ，他还会给我情绪价值 。
我说精英主义加 AI 的赋能啊 ， 我觉得是一个非常可怕的力量 。 我看很多啊 ， 最顶尖的 ，也就是在跨国企业当高管的 ，他们觉得哇 ，AI 这工具太好了 ， 我终于可以不和那些人交流了 ， 我也可以干成一个很好的闭环的活 。
然后它就会让精英和这个社会的更多阶层离开 ， 解离 。 那我们的所谓的社会不就是要凝聚吗 ？ 就如果没有凝聚了 ， 那人就不叫社会了 。
所以最终我觉得 AI 的最大的问题可能不是在经济层面 ， 它是在社会层面带来的 。 它一定在社会层面创造一个非常硬的一个东西 ， 然后带来也许是上一个时代的覆灭 ，也就是意味着后面可能诞生一种新的商业模式 ， 使得经济上 AI 可能是成功了 ， 可能可行了 。
但是在这个阶段 ， 我觉得我们需要很大的成本 。 第一就是我们现在的资本开支占了我们 GDP 的产生的比例 ，在 AI 阶段已经超过铁路时代 ，在当时的这个比例 ， 现实已经是我们投入更多的投资去孵化这样一个东西 。
第二 ， 我们还要付出很多的社会成本 。 第三 ， 我们要期待一个未来可能实现的一个商业模式 ，但现在我们很难想象 ， 然后完成它的一个过渡吧 。
对 ， 我觉得这中间有个点就很难 。 这两天不是有个负面吗 ？ 也是杭州的一家企业 ， 它的员工写了一个 7.5 万字的一个离职信吗 ？
自身谋内 。
自身谋内 ，但是后来这家集团也写了一个回应嘛 。 我觉得里面四个字是最有意思 ， 叫做 " 视人为人 " 嘛 ， 就是我们公司文化要把人当做人， 这是很重要的 。
不要以为很容易 ， 即便在互联网时代 ， 你手机下个单 ， 你就会把那个外卖员 、 快递员 ， 你会当做是一个运载或承载你这个货的工具 。
你会用时间 、 用达成率 、 用是否能够让你满意评分去衡量它 。 但是某种角度来说 ， 这其实就是技术给带来的影响 。
这在 AI 时代它只会成倍地放大 。 但是有大量的从事现代服务业的那些从业者 ， 实际上每个人都会担心说 AI 在某种程度上来说 ， 对于他的职业生涯会带来一些挑战 。
我觉得这个还是一个蛮现实的考虑 ， 它不需要全部兑现 ， 只要这种不确定性存在 ， 人们就会通过收缩消费 、 改变自己的消费偏好这样的一个方式来调整自己的一个生活 。
因为你很难对于未来的五年、 十年现金流的状况和职业的收入去做稳定的预期 。 而这样的一种焦虑和这种预期也会带回到家庭 ，也会给孩子带来同样的焦虑和预期 。
就有的时候我也跟别人开玩笑说 ，因为我孩子今年九岁嘛 ，有的时候作业真的就是老师用 AI 出题 ， 孩子用 AI 答题 ， 答完题父母用 AI 检查 ， 老师最后再用 AI 批改 。
我们叫传统的普鲁士教育 ，是把每个人培养成为一个称职的合格的螺丝钉 ， 然后在一个垂类当中， 通过自己的专心的知识 ， 纳入到一个和人协作的组织当中， 最后获得收入 。
这个前提在 AI 时代未来是有可能打破的 。 但是我们整个教育的目标 、 方向 、 课程 、 方法 ，其实还没有办法很快地来进行适应 。
对于时代的焦虑感 ， 它会潜移默化地慢慢地去改变每个人 、 每个家庭的行为和决策 。 我觉得这种是比较深远的一种影响 。
天南举的这个例子很现实啊 。 我是觉得按照石磊刚才的说法 ， 就技术跟制度和文化的相互的适应 ， 可能 AI 时代也会建立一个新的制度 ， 或者新的制度又形成新的文化 ， 最后再来约束或者影响或者促进 AI 的发展 ， 应该是这么一个循环的逻辑 。
所以现在我们坐在这里 ，其实也很难想象未来会是一种什么样的制度 。 有一位嘉宾不是说了吗 ？
如果在现在的资本主义制度情况下， 可能是 1% 的人统治 99% 的人。 我们另外一位嘉宾又说 ，其实这种现象可能不会发生 。
一旦出现这种现象 ， 可能制度就会发生变革 ， 就不再是现在的当下的制度 。他就说当你每个人都有魔戒的时候 ， 可能这个魔戒就没有用处了 ， 大概这个意思 。
所以可能还是会产生一些制度的变革 。 我想从技术上的角度 ， 对两位讲的总结一下， 就是如果说过去三个时代 ， 它的技术变革其实都带来了整体社会全要素生产力的提升 ， 主要是社会的蛋糕在做大 ， 包括铁路 、 电力和互联网 。
但现在可能我们大家怀疑的是 ，AI 这种技术的进步有没有带来整体全社会蛋糕的做大 ， 可能现在是要有怀疑的 ，是这个意思吧 ？
对 ， 我觉得我是一个偏技术乐观主义者 ， 我选择相信 。 第一 ， 这个技术改变了我很多 ； 第二 ， 我选择相信它有种可能 ； 但第三 ， 你需要求证 ， 就在每个路径上求证 。
具体你要说未来靠什么东西能够完整地做好 ，不知道 。
现在所以还处于比较庞大的资本开支的阶段 ，但是未来至于能不能带来更先进的生产力 ， 带来整体全人类福祉的增加 ， 这个还是有待观察 。
那我觉得未来分配并不均匀 ，而且会变得很不均匀 ， 这个是比较糟糕的 。 就你想想看 ，在过去十年二十年， 只要进城的你就先获益了 ， 进城的买房呢 ， 又获益了一轮 ，但它是相对比较均匀的 。
你到北上广去做一个生意人， 你赚得多 ； 你在二三线城市做过公务员 ， 你也收益不少 ， 它是相对均匀的 。
但是你很难想象说 ， 你在每个城市都有超算中心 ，有人形机器人的一个点 ， 大模型中心在每个省会都有 ， 你很难想象这个事情发生 。
当这个事情不会发生的时候 ， 会不会再往后面深一层 ， 那会不会就更不均匀 ？ 就那天我碰到楚团长 ，他刚刚从云贵川回来 ，他跟我说了一句话 ， 说离开北上广深以后，AI 交流是不存在的 ，因为那边的普通老百姓 ， 除了在体制内上班拎公文包以外， 剩下来的就是烤烤串的 、 摇奶茶的 ， 然后是开 KTV 的 。
那些先进的 、 那些剧烈波动的一些科技浪潮 ， 可能中国的很多城市就没有关系了 。 我觉得这种不均匀是一个非常明显的一个特征 。
是 。
其实关心 AI 的也就是一小撮人， 就像我去澳洲旅游的时候 ， 没有任何 AI 的迹象 ， 直到我落地萧山机场 ， 火山引擎 、 云存储这些东西 ， 哎呀 ， 你就觉得哦 ， 熟悉的空气来了 。
就像节目录之前 ， 我跟石磊讨论 ， 就互联网对我们的财富的影响 ， 我说好像也不是很大 ， 我们该做金融还做金融 ，但石磊的意思就是 ， 我们也受到互联网的深刻的影响 ，因为金融也被互联网重塑了 。
绝对改变了 。
对 ， 支付对吧 ？
对 。
所以就 AI 未必是它的超算中心啊 ， 或者是它的应用改变了我们的生活啊 ， 未来可能会改变我们方方面面 ， 就哪怕金融依然也会被 AI 所改变 ， 这个也是我们接下来要讨论的啊 。
我们刚才讨论了很多关于技术和产业 ， 还有金融资本 ， 接下来我们想讨论第二个部分 ，也是我们作为普通人的多元化适应的板块 。
个体适应1:07:24
我们百年不遇吧 ，也不一定是良机或者是挑战 ，在这个里面发现机会跟上趋势 ， 或者至少怎么不被时代的列车落下 ，因为每个时代都有上车的和下车的嘛 。
那我们怎么买到这个车票 ， 从投资组合的角度 ， 还有自身竞争力的角度 ， 我们怎么做到真正的反脆弱这块 ？
对 ， 我自己觉得 ， 这其实对于这个年代的每一个个体 ， 我觉得还是有蛮多的一些挑战的 ， 特别是对于我这个年龄上不上下不下的人来说 ， 你会选择说你之前职业生涯的 20 年， 你是受益于两个巨大的浪潮嘛 。
对我来说 ， 城镇化和经济发展带来的一个浪潮 ， 和移动互联网给我带来的帮助 ， 这是我过去 20 年的一个关键嘛 。
就是你最终你选择买房卖房 ， 或者选择做新媒体做播客 ， 很大程度上也是依赖于这两个大的技术浪潮所带来的流动性的涌入 ， 基础设施的完善 ， 整个生态的发展 ， 它都是依赖在这个基础之上的 。
那你再往后的话 ， 你还能做什么 ？ 其实我最近也是一直在思考这样的一个命题吧 。 我觉得第一个大的一个命题 ，是我对于职业的一个思考或者是理解 。
我认为一人公司它可能是个阶段 ， 它未必是一个完全正确的一个路 。 就是超级个体和小型公司是可以被很好验证的 ，但是如果真的凝聚到一个人 ，他没有完全的分工协作 ， 我觉得要完成一个靠谱的事情 ，他是很难去做交付的 。
小公司为什么行 ？ 它会有两个变化 ， 第一个是 AI 的技术杠杆 ， 使得你说你可以把一些原本你没有那么擅长 ， 或者没有那么重要的事情 ， 它可以通过这样的一个技术能够帮你实现 ； 第二个是它可以帮你原本就比较擅长的事情 ， 可以去放大更大的效能 。
我觉得这个是我所看到的身边非常多的一些案例在做的一些事情 。 杭州和上海的一些超级个体 ， 这两年的生活方式相比较之前在大厂上班 ， 卷 KPI， 等着自己的期权解冻的状态 ， 到两年之前买美债租别墅 ， 躺平吃股息 ， 到了今年炒腰股挣大钱当坏人。
不是说每个人的生存方式一定是对的 ，而是说在技术的剧烈变革之下， 个体开始反思 ，并且开始退出以大组织分工 ， 然后以薪酬为核心的这样的一种生活方式了 。
这个来源于三个比较现实的变化 。 第一个相对比较现实的变化是 ， 整体进入到一个消费萧条的时代之后， 一个人在当下生存的成本其实是被降低了 。
就是一个人要在上海活下来是很容易的一个事情 ， 就你的整体的成本在降低了 。 第二个是以美元基金为代表的原来的那个增长路线是已经不可行了 。
就原来你拿一个工资 ， 你可能拥有的是一些股票 、 一些期权 ， 除了超投的公司以外， 你所在的那家港股公司 ， 或者所在美元的一个 VC 基金 ， 它很有可能在这两到三年整体的一个市场价值已经归零了 ， 或者是再也没有机会去变现了 。
所以当这个机会成本被降低以后， 就会有一部分的人 ，他会主动地退出职场 。他和被裁员其实是不一样的感觉 ，他主动地放弃了原本的职业路线 。
这是我看到的一个比较主流的变化 。 我觉得第二个主流的变化是 ， 当他们如果原本就有一门比较好的手艺也好 ， 生意也好 ， 无论是炒股 、 编程 、 做产品 、 做自媒体 、 做咨询 ， 再加上一个杠杆类的工具 ， 这杠杆类的工具大概率是借用 AI 的一些工具 ， 或者是借用新媒体的一些工具 ，他就可以把他原有的那个生意或者那个手艺 run 得不错 。
那一旦他觉得说 ， 哎 ， 这个生意或者这个手艺比我原本上班的性价比高 ，他就会去接受一种全新的生活方式 。
我觉得这种生活方式的人 ，在我看到的上海的周围是非常非常多的 。 而且如果我们抛开幸存者偏差来讲的话 ， 我身边至少有两位数的人， 就是在这一波的 AI 浪潮当中， 借由这样的一个生活方式实现了财务自由 。
所以我觉得这样的一种变化还是比较值得我们去关注的 。 我觉得第三个变化是 ， 越来越多的人意识到说 ， 越是 AI 时代 ， 语言交互的那个接口变得更加珍贵 。
我怎么翻译一下这个事情啊 ？ 就是我前段时间看到一个 1980 年代的一个美国广告 ，是个微软广告 ， 它讲的是个什么故事呢 ？
就讲的是一个咨询师 ，他做的表格弄丢了 ，但是呢 ，他在坐电梯从一楼到五十楼客户的那个路上的时候 ， 打开了一个叫做 Excel 的工具 ， 这是微软刚刚开发的一个表格工具 ， 可以自动地算好生成这个表单 。他在电梯里边完成了表单的美化和计算 ， 上了五十楼以后 ，他就可以跟客户侃侃而谈 。
结尾就是落在说 ， 哇 ，有了这个以后， 咨询师未来会好轻松啊 ， 这个咨询师以后的日子会非常的好过 。
结果是咨询师变得越来越卷 ， 就是给驴加了一个核动力的磨板 。 因为工具是非常的平等的 ，但是工具的平等性会意味着说 ， 它并不会因为这个会让一个人产值增加 ， 它会使你对你的服务者提供高得多得多得多的这个要求 。
现在我的一个感觉叫做 AI 一天人间一年， 就是那些善用 AI 的那些玩法的那些产品经理 ，他们在持续地往前的迭代试错 ， 做了很多很多的一些事情 ，但是绝大多数的人 ，他对于这类的感知其实很远的 。
反正我的态度就是 ， 只要你跟不上， 就永远不用去学 。 我觉得最后技术会有两种 ， 第一种是最前沿最先进 ， 玩得最溜的人 ，他能拿到很多的溢价 ，但是如果你只是希望用一些普通的功能 ， 那么你等它产品定型 ， 我觉得可能问题也不太大 。
我身边看到的情况就是 ， 追逐 AI 的那些弄潮儿 ，他们在快速地以日维度去迭代自己 ，有的拿到了成绩 ，但是也有百分之八十九十的人可能在当中是很难获益 。
最终我觉得它都会回到一个相对均衡的一个状态 。 跟人交互那个接口会变得更加的珍贵 ，是什么意思呢 ？
就是我开始做了一个企业服务以后， 你会发现说 ， 你的中台后台 ， 你很多干活的地方还是可以用 AI 来增进效率 ，但是你没有办法替代人和人之间的直接交流 。
就是你需要有一个人到现场去兜住客户的情绪 ， 眼睛看着客户给他提供服务价值和安慰 ， 你很难说这个东西我丢给他一个 agent 就交付了这样的一个服务 。
所以我觉得未来的趋势是 ， 如果你这个人更像人 ，而不是更像 AI， 你这个人更像人 ，但是你背后又能很好地调动 AI，也许你会把你的个体的商业价值提升一个更高的一个水平 。
但是我没有探索好是个什么样的一个方式啊 ，但我觉得这种变化肯定是一定会出现的 。
你刚才讲的肯定都存在 ， 我们身边其实也是能看到的 ，但我有一点点担心会不会落入一种精英主义的叙事 ，因为整体这种其实都是上一个时代的优秀的幸存者 。
不说幸存者偏差 ，他在上一个时代就是很优秀的 ， 所以才在 AI 时代通过自己的眼光或者是攻身入局 ， 很快地拿到了结果 ， 这个本身就是很少的人能实现的 。
我觉得肯定会有 ， 就是站起来的时候不要反思 ，因为你觉得一滴蜜滴下来 ， 它肯定是会慢慢地扩散均匀嘛 。
就如果你能够在流动性当中获益的时候 ， 先不要反思 。 当我在这个身上我看到正反馈的时候 ， 我先不要反思 ， 我就先把强度提升下来 ， 然后探索边界 。
当你接触到边界的时候 ， 你一定意识到说好了就到这里了 ， 那你能不能再有一个回归或者是收拢的一个过程 。
我觉得很多的大公司在做商业决策的时候也是如此 ， 就是当看到机会来临 ， 你没有办法确定变化边界的时候 ， 大多数人或者大多数机构 ，他会不得不选择说我先探索 。
当探索到边界的时候 ， 我要做决断 ， 要往什么地方去收敛 。 现在对于我或者我身边看到的很多的人来说 ，他还处于一个探索的阶段 ，但是并不意味着这个事情不会收敛 。
我现在觉得 AI 之所以很多东西它没有办法谈 ，是因为我们离终局还远 ， 就是你还没有看到这个变化定型的那个时刻 。
对 ， 就先探索 。
对 ， 谈不了终局 。 我想在这讨论的一个是说到底什么是 AI， 或者说 AI 的这种智能 ， 它是不是还有其他类型的智能 。
首先我们现在说的 AI 的稍微成熟一点的叫大语言模型 ， 它并不是 AI 的全部 。 比如现在还有很多世界模型等等 ， 它其实跟大语言模型是不同的东西 。
大语言模型是说通过分析人类历史上积累的这些符号 ， 从语言到数据 ， 它是一些符号 ， 输出另外一些符号 ， 从符号到符号 ， 它没有真实世界的经验的 。
它所有的真实世界的经验有赖于人在历史上的所有的行动存下来的这些经验和数据 ， 它把这些作为数据的符号翻译成另外一种符号 ， 然后我们来预测未来或者来做一些行动 。
所以在这个时代里最珍贵的 ， 如果我们仅限于大语言模型的这种最珍贵的词 ， 最初的这种人的体验 ， 人对真实世界的体验感受发现和行动 ， 这些部分是大语言模型给我们不了的 。
然后第二就是还有它的输出 ， 如果它的输出自我完成闭环 ， 就是它根本跟人不接触 ， 那是没有问题啊 ， 就看结果就行了 。
如果它是用辅助人的 ， 最终要交付给人， 那么人怎么信赖它 。 而大语言模型的输出结果是五花八门的 ， 你有什么样的这个 prompt， 它出来的东西完全不同 。
它的用户或者说作为我们用它的一个人， 假设它是我的一个个人数字助理 ， 它很智能 ，但我怎么信任它呢 ？
第一 ， 我是不是相信它有这个能力 ？ 第二 ， 我相信它有那能力之后， 它是不是在故意骗我 ？ 我怎么控制它 ？
而一旦你想控制一个 AI 的时候 ， 我们新一代的 AI 原生阶层或者 AI 原生组啊 ，他就会笑你 ，他说你还是工业时代 ，因为你总想把 AI 拆分成各个步骤 ， 然后去控制它 。
实际上最好应用 AI 的方式是放任它 ， 给它一个任务 ，但你给它任务之后， 你怎么校验它 ， 怎么相信它 ， 从而怎么使用它 。
所以在这种智能里 ， 就是它的输入是一个经验 ， 是一个与世界的互动 ， 这是需要真实的东西 。 而且最好的是说人类历史上没有体验过的东西 ， 你去体验这个世界真实的东西 ， 我觉得这是很珍惜的 。
第二就是说你怎么创造一种信任它的机制 ， 校验它的机制 ， 这是仅在于 LLM 这个模型下的 。 那还有我们再往宽看 ， 生物界的智能 ， 难道都是人类智能吗 ？
难道都是这种 LLM 模仿了人类的神经网络形成的这种智能 ？ 不是的 。 我们这个世界里最大的智能叫群体智能 ，也就是说我们作为一个半社会性动物 ， 我们还有全社会性动物 ， 比如蜜蜂和蚂蚁 ， 还有一些小的鱼群和鸟群 ， 它们要求每个个体的智能程度是很低的 ，但是它们群体涌现出来的智能是很高的 ， 它们群体的安全性是很高的 ， 适应能力很强 ，但
它们个体是很弱的 。 而我们现在想做的一种智能是说 ， 我们把个体变得很强 ， 然后呢 ， 群体很可能未来就不存在了 ， 或者它安全感很差 ，99% 的人安全感很差 。
对 ， 我们在选择了一种智能方向 ， 就是从人类的本来是个群体智能 ， 转向成了一个个体智能 ，而个体智能的结果是脆弱性提高了 ，而群体智能的结果是说 ， 它就是每一个个体是微不足道的 ，但是它群体能够活下来 ， 它的适应能力会比较强 ，但是它并不要求每一个个体很强 。
所以实际上是我们在做选择 ， 比如说金融市场 ， 金融市场是不是智能 ？ 金融市场为什么发现定价 ， 发现信息呢 ？
金融市场难道是 AI 这种智能吗 ？ 金融市场是用彻头彻尾的群体智能 。 第二 ， 我们的市场经济就是彻头彻尾的群体智能 。
群体智能特点是什么 ？ 就是它没有一个中央的主体 ，是什么知识都知道 ， 什么信息都知道 ， 没有的 。 它是试出来的 ， 它是去行动 ， 尝试 ， 反馈 ， 总结 ， 然后再适应 ， 最后适应出来的一个结果 。
我们现在要的一个智能是预测型智能 ， 就是说历史上数据你都知道了 ， 现在的数据你也知道 ， 然后你的知识你也知道 ， 那你给我预测一个未来 ， 就是两种东西啊 。
那么预测型智能是说在环境很稳定的时候 ， 预测型智能它是很高效的 ， 很敏锐的 。 但是当环境发生很大变化的时候 ， 像市场这种适应型智能可能是更有韧性的 。
而我们可能就生存在两个之间 ， 我们还是以市场交易为主 ， 每一个人都在市场之中， 都在交易之中 。
然后呢 ， 我们现在又想每一个人变得很强大 ， 被 AI 赋能 ， 然后未来很可能是我们拿着 AI 去跟市场交易 ， 对吧 ？
我们上次说韩国里面有很多这边输出 K 线 ， 然后用 AI 处理 ， 然后那边输出现货 ， 预测这个市场 ， 本质上就跟市场是打架 ， 底层就是打架 。
最后可能是我们要想清楚我们要在哪个场景里用 ，并且这些它都是各有问题的 。 回到刚才你们说的 ，其实你们俩刚才点了一个点 ， 一个是精英主义的 ， 就是我牛的人， 我有能力的人， 我利用 AI 之后， 我根本就不需要大范围的合作 ，不需要和普通老百姓合作 。
还有一种是平民主义的 ， 平民主义就是说我老百姓怎么了 ？ 我作为一个群体 ， 我的智能可以很大 ， 我的能量可以很大 ， 这是两种选择 。
一个是要求越来越牛的个体 ， 一个是说我需要平庸的个体 ，但是我需要协作 。
我觉得它会分成几个阶段吧 。 你现在这个早期就是有点像盖茨纳曲线吧 ， 就是早期的时候大家都在往前进军 ， 技术在快速的迭代突破 ， 钱在疯狂的引入试错 ， 然后到达了一个泡沫的顶点之后， 可能有相当一部分的企业 ， 一部分的商业模式就会崩塌 。
但是经过泡沫的幻灭期以后， 也会有诞生出来核心的一些巨头 ， 那巨头可能长期的会带来市场的一些价值 ，但是在往后它可能又会变成一个新一代的基础设施 ， 就跟水电煤网一样 ， 就水电煤网 AI 也会进入到一种基础设施 ，在资本市场或者在产业当中， 它可能会有这样的一些特征 。
但是对于个体来说 ， 我觉得最大的一个问题是 AI 来得太快了 。 我们开场举到的一些例子 ， 蒸汽时代 、 电气时代 ， 包括互联网时代 ， 它是有漫长的孕育期的 ， 每个身处其中的人它是一点点适应的 。
我们那时候是先看到那个软盘 3.5 寸盘 ， 然后是 CD， 从来要穿着鞋套进机房 ， 然后是大哥大小凌通一步一步过来 。
它是技术是慢慢的演进的 ， 人也是一点点适应的 ， 技术的东西是一点点耦合的 。 但是 AI 时代是因为它来得很快 ， 它很剧烈 ，但是这个时候我们又到了中年或者到了一个阶段 ， 技术带来的变化是很快的 ，但是你自己可能又变慢了 。
对于很多组织来说 ， 它要快速的适应带来的一种变化 ， 我觉得不是一个短时间能够完成的 。 我所看到的相当一部分的服务的商业模式 ， 我最典型的就是跨境电商 ， 可能像跨境电商里面 40% 到 50% 的岗位 ， 就会在很短的时间内被替代掉 。
原来你要招一个会外语的客服 ， 人肉的 24 小时去回答 ， 这个价格也是比较高的 。 但现在你只要形成自己的工作流 ， 你的 AI 客服 ， 现在是中国的跨境电商的 AI 客服和海外的跨境电商 AI 客服 ，是 AI 和 AI 互相报价 ， 报完价以后成交 ， 然后再进行下单 。
像这样的一个垂直网络当中， 可能 40% 到 50% 的人， 它的永久性的岗位就消失了 。 我再说一个更极端的例子 ， 比如说像 AI 短剧 ， 就 AI 短剧的规模的迅速出现 ， 像火山引擎公布的 ARR 的这个增速是最快的 ， 就是因为我们的 AI 短剧可能在短短的一到两年的时间 ， 它的市场规模就会超越电影市场 ， 可能再过个一到两年， 只要政策不打压的话 ， 可能就会超过直
播电商的领域 ， 它会变成一个千亿级 ， 甚至几千亿级的一个规模 。
现在横店都衰落了 。
现在横店衰落了 。
就是服化道演员和承载在这个时代当中的所有的一些职业 ， 就因为这个的出现 ， 现在再也没有机会了 。
你可能看到综艺市场 、 演员市场那些一流的演员依然是有工作的 ，但是一流演员之下的海量的一些演员 ， 实际上就是彻底的在短时间内失去工作 。
我觉得这种科技进步带来的变化 ， 它不仅是量极大 ， 关键是它太快了 ， 快到一些已经积累了 10 到 15 年工作经验的普通人来说 ，他实在来不及去适应和转型这样的一个过程 。
对 ， 刚才几个时代我罗列了一下， 都分别是 30 年、40 年、50 年嘛 ， 可能 AI 是属于确实发展速度比较快 。 我另外觉得就像石磊说的 ，AI 可能动摇的是传统社会的协作基础 ， 像教育 ， 包括社会分工 ， 包括大厂的这种协作模式的改变 ， 对我们影响是比较大的 。
非常大 ， 就是最大的厂和最小的厂都还能生存嘛 。 最大的厂它有库存和有网络效应 ，有高毛利 ， 所以它还能撑着 。
最小的个体户 ， 它的人员成本不高 ， 它成效好掉头 ， 它会迅速的决策转去做新的业务 。 但大量的几百人的几千的中厂 ， 一个是它原来可能受益于资本市场的繁荣 ， 美元基金的繁荣和这个市值的支撑 ， 它是可以烧钱运营的 ，但现在不行 。
第二个是它从效率这一侧 ， 它规模比不上大厂 ， 它融资没了途径 ， 它效率又比不上个体户 。 这是我大量的中厂在未来的竞争当中非常讨厌的 ， 就是会有大量的人下岗 。
现在我认识的很多 AI 大厂里面 ，有些员工就被称之为叫做那个人间嘛 ， 就跟焊接一样的说他是人间 ，因为他都是训练 AI 去做 coding。
当 AI 的 coding 能力越来越强以后， 就会慢慢的把他以前的同事 ， 一开始先是外包嘛 ， 会把先把外包都给裁完 ， 外包裁完了以后就会去裁他的同事 ， 最后有一天也会裁到他自己 。
如果你不干 ， 别的大厂干了 ， 别人的效率就会比你高 。 对 ， 美国现在就业已经显示出来了 ， 最近半年就业统计数据行业里最差的 ， 下降最多的就是 IT 从业人员 ， 这相当于是一个原有比较高的中高的收入阶层 ，但整个劳动力市场现在是比较好的 。
第二主要好的是建筑工人 ，因为修 AIDC， 它的一半是投给了跟 IT 相关的 ， 然后有一半非 IT 相关的 。 最重要的一个资本开支里面的费用就是劳动力的费用 ，因为那个地方是需要耗人的建筑工人 ，但这可能也是时间短的啊 ， 它在修的时候是这样 。
所以第一个带来的我们冲击的反而是创造 AI 的人。
但是有个问题就是大家基本上还是去做不了建筑工人这种工作的嘛 。
没饭吃了为什么不能做啊 ？ 没饭吃了也能做呀 。
也能做嘛 ， 你力气也没 。
只是说可能人家不要你了 。 轻松立业归 ，有尾被沉追 ， 对吧 ？
但我觉得中间有一个点是蛮重要的 ， 就是增加体力会变成一个很划算的事情 。 我们在录之前不是还开玩笑吗 ？
我身边的中年男性博主已经很少有不健身不打 GLP-1 的人， 这个占比已经非常低了 。 原因就是因为第一个是很多人期待说技术进步 ，AI 把蛋白质结构拆出来 ， 治疗绝症 ， 减少衰老 ， 说不定我还能活到极点 ， 我把身体搞得好点 。
第二个是大家意识到说好的精力和个人的状态 ，也许会变成穿越周期把握这种新机会的一个关键的点 。
所以会变成很多的人 ，他会重新去调整生活当中的很多的一些目标函数 。 原本是卷积点 、 卷期权 、 卷工资 ， 现在变成卷体脂率是吧 ？
所以是因为 AI 时代的首要是健身是吧 ？
对 ， 这有个开玩笑嘛 ， 要健身 、 健膜 、 健仓嘛 。 第一个是你要把生活当中那些可以复制化的 、 可以被 AI 取代的东西 ，也许你觉得这个事你未来可以做三次以上的事情 ， 比如说贴发票 ， 比如说发一些邮件 ， 或者是做一些日报类的工作 ， 只要你觉得这个事有可能 ， 未来我要干三次以上 ， 那我就想办法让 AI 来替代我去做嘛 。
就是我去创建一个更反脆弱的 、 更可持续化的一个生活系统 ， 然后让 AI 帮我去做那些重复性的一些杂活 。
第二个叫做建仓嘛 ， 就建仓当然就开玩笑了 ， 就是这一两年很多人都是在往 AI 方向的一些公司去下注嘛 ， 无论是通过 ETF 还是通过股票的一些方式 。
第三个就是健身 ， 就是你会发现说在健身房当中， 一边炒股一边撸铁的人变得非常非常多 ， 所以真的是很有趣的一个途径 。
我有点想到了 2015 年 。
AI 呢至少现阶段它还是需要蓝领 ， 特别是需要高级蓝领 ， 然后需要体力工作 ，因为它毕竟现在还没有把体力替代 。
我为什么觉得高级蓝领会有意义呢 ？ 是因为高级蓝领它是在实践过程之中总结一些经验型的东西 ，但是这些经验又无法被符号化 ， 又无法被抽象化 ， 所以 AI 还需要它 。
但 AI 首先不需要的是白领 ，是中间的这层 。 我们今天聊李尔菲啊 ， 现在我们至少在聊 AI 时代里面我们的财富有两种 ， 一种是我们劳动力的财富 ， 对吧 ？
我们自身是怎么样适应新的这个 AI 的时代 。 还有一种就是我们存量的 ， 可能现在已经有不少财富了 ，不管是在房地产上赚的还是互联网时代赚的 ， 那我们这部分存量的财富在 AI 时代未来是怎么适应的 ？
我觉得有两点 ， 你看在美国其实就两类人嘛 ，有 401K 计划的和没有 401K 计划的 。 有 401K 计划就是正经工作的嘛 ，有 401K 计划的人 ，他并不是热爱比利奇 、 热爱互联网而发财的 ，不是 ，是因为他为了节税或者公司有这个福利 ，他就不停的存存存 ， 存到钱里面可能百分之四五十进了标普 ， 然后就被动的拥抱了滚滚向前的新经济 ， 使得他们的财富跟上了这个时
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代 ， 使得这一部分有 401K 计划和 IRA 的美国人在 61 岁以后 ，他们就会有很多的钱 。 另一方面 ， 没有这个计划的人， 就是他整个的资产负债表 ，他的个人和家庭的资产负债表 ，他没有拥抱新经济 ， 那他就会很糟糕 。
我们过去 20 年的中国人， 哪些人活得好呢 ？ 是因为你的资产负债表 ， 比如你买了房 ， 本质上是拥抱了城镇化这个最大的 beta，但是城镇化的极限其实在 2020 年、2021 年基本上算是戛然而止嘛 。
就不管后面再怎么样 ， 它也不可能斜率掉头向上， 城市化的这个斜率变得越来越快 ， 可能性是总不大的 。
但是那个到当下为止其实也是旧经济 。 我自己感觉到一个比较安全的策略是 ， 一个普通的中国家庭 ，他的家庭资产负债表当中需要包含一些新经济的一些元素 。
当然这新经济的元素如何体现 ，是来自于你对于这个世界的一些颗粒度的观察 ， 比如说我认为 G2 的竞争还是一个长期叙事 ， 国产替代所带来的资本开支还是长期的 ， 几万亿几万亿 。
那么我可以用比如说科创 50 这个 ETF 去表达我的这个观点 。 又比如说我觉得海外向内这个资本开支还会继续走 ， 那创业板 50 集中了中国最优秀的一些科技企业 ，也许再过 5 到 10 年这些企业换了一轮 ，但是换上来一轮可能还行 ，不会全死光 。
那么我会用一个成长类的一些权益类基金去表达我对于这个新经济的一个仓位 。 我觉得不管一个人他目标如何 ， 如果我们的经济发展和整个国家的战略中心是在往新经济走 ，而你的家庭资产负债表当中全是旧经济 ， 你的工作是旧经济 ， 你的现金流来自于旧经济 ， 然后你的资产负债表来自于旧经济 ， 我觉得这个本身是一个危险的事情 。
就是你可能对于新的东西你有乐观悲观的态度 ，但是从这个表的占比当中你完全没有 ， 我觉得这个是第一个危险的事情 。
第二个危险的事情在于说什么 ？ 不管新经济如何 ， 职业生涯的确定性是被打破了 。 每个家庭需要去构建自己的一个现金流的结构 ， 就是你不能是一个纯粹的一个负现金流的结构 。
每月不管进来多少钱 ， 我房贷是刚性的 ， 孩子教育是刚性的 ， 医保各种保险和那种家庭开支是刚性的 ，但是我的收入是不确定性的 。
我觉得这会让一个家庭长期处于高压和不安全感当中， 这个风险是存在的 。 所以我觉得 AI 时代出现两个观测点 ， 都是对于普通的家庭就存量的这一块来说 ，他首先要考虑的是他的家庭资产负债表当中他的新经济的占比是多少 ， 应不应该比现在的状况稍微多一点 。
第二个是在于从现金流量表来说 ， 你要不要把未来的劳动型收入想的太好 ，有没有可能你的劳动性收入的可持续性会比你想象当中差 。
我觉得就是从这两张表的构建上来说 ，是我自己观察下来是每个家庭都必须要去衡量和考虑的问题 。
所以一个是人力资本的配置 ， 一个是金融资本的配置 ， 都要做一些均衡的考虑 ， 至少考虑 AI 影响的要素 。
比如说你的金融资产里面全是债 ， 那债后面可能就是城投地产和各种公共服务 ， 那它的收益长期来看是有限的 。
那现在的凝结的是房 ， 房和债所对应的新经济的占比其实是很低很低的 ， 那你需要通过什么样的一些金融产品去表达它 ， 我觉得这个是关键的 ，因为不表达的话这个风险可能是很大的 。
那石磊你怎么看这个问题 ， 就是关于两个资本怎么做好配置跟投入 ？
可以谈一下存量的资产啊 ， 我们中国老百姓存量资产更多的要么就是房子 ， 对吧 ？ 现在有股票 、 存款 、 保险 ， 那我们先谈房子 。
房子其实它的价值在于它流量的价值 ， 就是这个社会的流量是不是集中会体现在房地产上面 。
很明显现在的中国的流量是按照产业的格局来重新分配 ， 原来我们在城镇化的时代 ， 它的流量其实不是这样 ，而更多的是从农村向一个一个城市里集中 。
那这个时代已经结束了 ， 然后那个时代里的瓶颈就是房子 ， 就是土地 。 首先我们可以有一些判断 ， 就是整个中国流量的结构已经不是由一个简单的城镇化驱动了 。
第二它是由产业聚集和产业吸引的人流和资金流来驱动 ， 这个我们之前也聊过一起 ， 比如说最近杭州的豪宅暴涨 ， 上海也是 ， 普遍的就是科技造福的产业的 ， 减持了这波 ， 上市了这波 ， 炒股了这波 ，但你会发现这个流量可不是原来的那种进城的流量 ，是在另外一个地方拿了一些流量 ， 然后我改善生活 。
是 ， 都是在改善生活 。 所以上海是 300 万以下的房子和 6000 万以上的房子都在涨 ， 中间那 6 的都不涨 ， 都在跌 ， 就是这个特征的一个预设 。
我觉得合理 。 首先房地产它不再是一个原生性的流量瓶颈 ， 所以它留存率 ， 我们说那个产生态网里面 ， 它的流量可能还是有 ，但这个流量在重新分配 ， 不同的城市地区可能差异度就特别大 ， 不同阶层差异也很大 。
然后第二就是说这个留存率 ， 就是说你是不是这东西的瓶颈 ，其实它已经不是了 ， 它不是这个分配里面的一个瓶颈的东西 。
就是它不是矛盾的主要聚焦点了 。
不是聚焦点 ，但它可能还是一些流量的承载点 ， 那些流量必然会经过它 。 另外就是股票 ， 首先股票就是在一个新时代里面的机会和风险凝聚的一个地方 ， 这个地方一定是有大的机会 ，有大的风险 。
我觉得最值得警惕的是在互联网时代的这个资产 ， 互联网时代和 AI 这个时代 ， 我觉得他们的受益群体不是一个 。
然后现在我们看上去似乎他们都是科技 ， 甚至 AI 是互联网大厂孵化出来的 ，在美国也好 ， 可能中国也是 ， 更多是他们来投资 ，但是他们孵化出来的东西不一定他们是最终的受益者 ， 往往很可能是他们孵化完之后是一些我们现在从来没见过的 ， 很难想象的一些很小的东西长起来 ， 把他们的孵化的颠覆了 。
所以我是觉得互联网时代的资产是最值得警惕和检视的 ，不管他们现在的地位怎么样 。
我插入一句啊 ， 这里边还有一重风险 ， 就在于庞大的中产阶级的这个根基是来自于互联网时代 。
大型互联网公司是个十万人级别的公司 ， 大型的券商 ， 高收入的券商是几万人的公司 ， 晶圆厂是几千人的公司 ， 模型厂是几百人的公司 ，agent 是几十个人的公司 ， 结果是阅读越高的人数越少 ，但是那些人数最多的大公司才能承载足够多的中产阶层和就业 。
所以当这个东西它的阅读提高的代价就是在于说可能会议者的数量会比我们上个时代少很多 ， 这会对资产价格和整个社会的财富分配也会带来一个新的挑战 。
是 。 那未来什么资产能成 ， 或者什么类型的产业行业能成 ， 我觉得首先现在是没有答案的 ， 我也没有答案 。
但是我觉得有一种方法就是试验反馈的方法 ， 就首先你要去积极的去试 ， 就你不能守在原来的所谓存款上 ，其实存款最大的问题就是通胀和货币的风险 ， 都是我们在未来的三年里面的最大的问题 。
第二呢 ， 就是未来会增长这个空间有巨大的方向性的不确定性 ，但是我们可以采取像市场智能 ， 就群体智能 。
群体智能是说我一点一点去试 ， 试完之后呢 ， 我迅速接受一个反馈 ， 然后我会检视这个反馈 ， 哪怕我赔钱了 ，但是检视的过程我要知道我怎么赔的 。
第二重要的是风险投资 ， 就是你试完之后错了 ， 你要设置止损 ， 就你一定得能抽身 ， 止损之后你会发现你试 100 个地方 ， 可能有两三个能涨出来 。
所以刚开始要分散 ， 然后呢慢慢慢慢你会根据试的结果反馈 ， 你会把你的本金集中， 最后你集中的结果就是涨上来的 。
所以它是类似于一种风险投资的管理范式 。
就是连续押注高赔率 ， 然后慢慢的去贝叶斯迭代 。 我觉得这个无论是创业之后， 还是我们新闻看到很多投资人这两年， 实际上最后的一个选择 。
对 。在这过程中控制风险的办法 ， 第一就是要分散 ， 第二就是要控制每一个地方 ， 要及时的去检视它 ，不是放下去就不管 。
反馈如果是错了 ， 迅速把这个本金抽出来 ， 投入到证明现在是对的方向上去 ， 然后这样你才能起来 。
这个其实压力很大 ， 这就相当于对于普通人来说 ， 对他提供了一个 VC 的一个要求 。 就 VC 第一轮海投 ， 投完了有了反馈和数据以后， 我拥有了下一轮跟投的权利 。
那第二轮我就 100 个砸毛 ， 我可以第二轮我可以就只投 5 个 ， 投 3 个 。 但是对普通人来说 ， 第一个是他未必能有那么强的一个信息环境 ，也很难有那么强的一个决断力 。
我觉得对于人的挑战真的是越来越大了 。
是的 。 所以最后出来的那些时代的符号 ， 可能就是幸存者偏差嘛 。
人文价值1:38:50
那我们最后再问一个问题啊 ， 就我们今天聊了那么多时代变迁啊 ， 财富再分配 ， 那每一次大变局之后， 我们想聊一下真正留下来的财富形态是什么 ？
有没有什么东西是可以穿越周期的 ？
我自己有个不纯属的想法 ， 我因为最近看了挺多这类的新闻 ， 就还是回到我们前面聊到的那个对于 7.5 万字回应的那个信里面说 ， 那四个字叫 " 视人为人 " 嘛 ， 就把人当做人， 会变成了不仅是一种道德追求 ，也会变成一个人核心的竞争力 ， 就是你的审美 ， 你对他人的关心 ， 你的怜悯 ， 你自己的个人的风格所带来的一些独特性 。
因为做题这个事已经变得不再重要了 ， 就是正确率这个事情已经变得不再有意义的情况下， 你这个人更有人味儿 ， 能更多的让你身边的朋友喜欢 ， 就关爱身边的人 ，他会变成很超然的一个价值 。
就最近美国的一个头部的科技播客主播叫 Lex Fridman 嘛 ， 到北京来玩 ，他也是跟着川普一起来 ，在这边看长城 ， 然后到了云贵川各个地方去旅行 。
后来他在北京一个酒吧里边有个自媒体人去采访他嘛 ， 说你做了那么多 ， 你也一个人拍 ， 一个人剪 ， 就为什么像这些头部的大网红 ， 像马斯克啊 ， 像川普啊 ， 像穆迪啊 ， 都愿意去接受他的这个采访 ， 就是他到底要实现什么价值 ， 会实现什么样特征嘛 。他其实就说了一个词嘛 ， 就是 "love people" 嘛 ，因为他在里边呈现出来这种人文的精神 ， 我觉得
反而是当下一个普通人超越工具价值以后最有利的一个点 ， 就是你真的生病的时候 ， 你自己也可以去问豆包 ， 问阿福 ，但是你还是需要有个医生 ，他看着你眼睛告诉你说你应该怎么办 。
当你出现一个法律纠纷 ， 你慌张的时候 ， 你也可以去问 AI，但你最后需要有个律师看着你的眼睛 ， 很信任的情况下跟你去做交流 。
我觉得人之所以为人 ，他还是需要一些面对面的长期的深度的交流来构建这个信任 ， 就是这种能力在当下反而会变得更有价值 。
就是当你掌握了那些技巧以后， 你又有这样的一些人文的一些特征 ， 那么这样的一个人他在未来的无论是商业价值还是从他生活状态来说 ， 可能也会活得更好一些 。
这个是 AI 实现不了的 。
就是反 AI 的一些技能 。
是的是的 。
就我很同意 ， 除了我们刚才谈的纸面财富以外， 物质财富以外， 我们人在这个群体里的价值很多时候体现在你跟别人的连接 ， 就是人文主义的连接上面 。
因为越来越多人暴露在跟 AI 的互动上更多 ，他对于人的自我怀疑 ，60 年代的一本很出名的哲学书叫 《 单向度的人 》， 就是在工业社会 ，由于工具理性带给人的自我感受或者自我感受到的价值感 ， 就维度非常单一的 。
然后我们如果再到了无穷多个我们的影分身的 AI 的每天的互动上， 我们不是维度的单一 ，而是茫然 ， 大家会非常茫然而不知所措 。
当你的人和人之间的影响力的连接反而是非常珍贵的 ，也是别人对你的一种需求 ，但这种需求怎么承载 ， 我不太清楚 。
就像互联网时代是线上一部分取代了线下， 未来可能大家会回归线下更多一些 。
对 ， 这种形式我不太清楚会是什么形式出现 ，但是我觉得这种需要是存在的 。
我感受就是审美能力这块 ， 我是觉得在 AI 时代 ，AI 可能暂时很难替代的 ， 实际上是审美 。 它可以拍短视频 ，但是确实这个短视频美不美 ， 可能还是要人来判断的 ， 包括对景物的感受 。
因为人的感受是一个特别主观的事情 。
我们主要受到人性的影响 ， 贪婪和恐惧 。
对 ， 所以我们相对是偏理性 ，但 AI 对这类的冲击是最大的 ， 所谓的理性或者所谓的工具理性 。 接下来可能要增加更多的人文的素养 ， 增加更多审美的能力 。
但是我还是相信一个技术革新之后， 会带来相匹配的制度和社会的组织形式的变化 ， 人类会想出新的办法来应对 AI 对我们的冲击 。
它不可能真正的说让大部分人都失业 ， 或者是发工资给他 ，他在家里坐着等吃饭 ， 我觉得是不太可能的 ，因为人还是需要意义感的嘛 。
对 ，在过程中是适应力也是非常重要 ， 人的意义感和人的适应能力 。
不要害怕 ， 走一步看一步去做就好了 。
就是不要在过程当中有太多负债 ， 我觉得一个人的选择会更加的轻松一些 。
更轻盈一点 。
更轻盈一点 。
是 ， 对 ， 就不要有太多的现金流的缺口 ， 然后你又要养家 ， 又要面临职业转型 ， 还要还贷 。
我觉得只要不要有这样的状态 ， 对大多数人来说还是有机会能够适应 。
是的是的是的 。 好 ， 那我们今天又聊了很久 ， 从 150 年聊到现在的 AI，也没有一个标准答案啊 ，也是开放式的问题 ， 提供一些思路给大家进行思考 。
好 ， 那我们今天节目就到这里 ， 感谢天南的到来 。
感谢 。
下次我们再多多交流 。
好 ， 再见 。
好 ， 那我们下期节目再见 。