【萬字長文】人工智能無法讓你致富

變革真實存在，卻也完全可預測。

當革命性技術催生出一波又一波具備投資價值的創新企業時，企業家與投資者才能借此積累財富。無論是鐵路、貝塞麥煉鋼法、電力、內燃機，還是微處理器 —— 每一項技術都如同煙花廠中的零星火花，引爆了數十年的后續創新，滲透到社會的方方面面，并將一批新的發明家與投資者推向權力、影響力與財富的高峰。

然而，有些技術創新即便對社會產生了變革性影響，卻難以催生新的財富，反而會鞏固現有的格局。在微處理器問世 15 年前，另一項革命性技術 —— 集裝箱運輸 —— 誕生于一個 “時機不佳” 的時代：當時的技術進步如同《愛麗絲夢境奇遇記》里的 “紅皇后賽跑”（Red Queen's race），發明家與投資者即便不停奔跑，最終也未能獲得更好的結果。

任何投資 “新新事物” 的人都必須回答兩個問題：第一，這項創新能創造多少價值？第二，誰能捕獲這些價值？信息通信技術（ICT）革命的價值被初創企業捕獲，催生出數千名新晉富豪創始人、員工與投資者；反觀集裝箱運輸革命，其價值被過度分散，最終只讓一位創始人短暫致富，僅一位投資者略微獲利。

生成式人工智能更接近前者，還是后者？它會成為未來眾多行業財富的基石，還是會讓投資界整體面臨凈虧損，只在局部產生少數零和博弈的贏家？

投資人工智能成果確實有盈利途徑，但前提是要接受一個現實：對發明家與投資者而言，當下仍是 “時機不佳” 的階段。人工智能模型構建者與應用公司最終會在競爭中形成寡頭壟斷，而人工智能帶來的收益將流向客戶，而非技術構建者。因此，大量涌入人工智能領域的資金正投向錯誤的方向。除了少數幸運的早期投資者，能獲利的將是那些有遠見、及早抽身的人。

微處理器：從 “計算器配件” 到時代革命

1971 年，英特爾（Intel）的工程師發明了微處理器，但他們最初并未意識到這項技術的革命性 —— 當時他們只是想避免每次都從頭設計臺式計算器芯片組。然而，外部人士卻發現，微處理器可用于打造個人計算機，科技愛好者們率先付諸實踐。成千上萬的 “極客” 探索出英特爾從未設想過的配置與用途。正如經濟學家卡洛塔?佩雷斯（Carlota Perez）所言，這種 “分布式、無需許可” 的創新，引發了一場由技術觸發、但由經濟與社會力量推動的 “大規模發展浪潮”[1]。

20 世紀 70 年代初，個人計算機并無實際需求，更像是昂貴的玩具。但早期探索者奠定了技術基礎，還構建了社群。到 1975 年左右，微處理器成本的 “階躍式下降” 讓個人計算機市場具備了可行性：

英特爾 8080 芯片初始標價 360 美元（相當于如今的 2300 美元），制造商

MITS 推出的 “牛郎星”（Altair）計算機即便以 75 美元（如今的 490 美元）

的批量價銷售，也幾乎無利可圖；

當 MOS 科技公司以 25 美元（如今的 150 美元）的價格推出 6502 芯片時，

史蒂夫?沃茲尼亞克（Steve Wozniak）才負擔得起蘋果原型機的制造成本；

6502 芯片及定價相近的齊洛格（Zilog）Z80 芯片迫使英特爾降價，新興的

個人計算機社群開始涌現企業家，數十家公司成立，每家都推出略有差異的

產品。

20 世紀 70 年代中期，沒人能預料到個人計算機（及 ATM、POS 終端、智能手機等類似產品）會徹底改變世界。當時史蒂夫?喬布斯向投資者宣稱 “未來每個家庭都會擁有一臺個人計算機”（事后證明這是嚴重低估），而另一些人則質疑 “個人計算機是否有存在的必要”。直到 1979 年，蘋果的廣告仍未說明 “個人計算機能做什么”，反而反問用戶 “你會用它做什么”[2]。IBM、惠普（HP）、數字設備公司（DEC）等老牌計算機制造商，對 “客戶不需求的產品” 毫無興趣 —— 沒人 “需要” 計算機，因此個人計算機不是 “被購買”，而是 “被推銷”。

蘋果、辛克萊（Sinclair）等光鮮的初創公司靠炒作吸引關注；雅達利（Atari）、康懋達（Commodore）、坦迪 / 無線電屋（Tandy/RadioShack）等在消費電子領域有根基的公司，則憑借強大的零售渠道，讓產品觸達潛在客戶。

技術浪潮的共性：時間、耐心與 “自我強化循環”

個人計算機市場初期增長緩慢，直到 1979 年電子表格等 “實用應用” 出現后才加速。隨著使用場景增多，“觀察實際應用” 降低了市場不確定性，進而推動更多企業采用，形成 “自我強化循環”。每一次技術浪潮都需要時間積累 momentum（勢頭）：例如，電力用了近 30 年才覆蓋美國一半家庭，個人計算機的普及也花了相近時間 [3]。

當一場技術革命要改變一切時，需要大量創新、投資、敘事、時間，以及純粹的 “苦功”—— 它還會吸納所有可用的資金與人才。正如科學領域的 “庫恩范式”（Kuhn’s paradigms），任何不屬于該浪潮 “技術 - 經濟范式” 的技術，都只會淪為 “旁支表演”[4]。

新興的個人計算機市場吸引了風險投資家，他們開始為新公司下高風險賭注。這一趨勢又激勵了更多發明家、企業家與研究者，進而吸引更多投機資本。

而在個人計算機崛起前的行業巨頭 IBM，此時表現相對疲軟 —— 它既不相信個人計算機會長期存在并滲透到自身核心市場，也不屑于關注 “想要更廉價解決方案的新興小市場”。

事后看來，我們總將個人計算機先驅視為 “預言家”，但在當時，除了少數早期采用者，幾乎沒人關注這一領域。《紐約時報》等主流媒體直到 1981 年 8 月 IBM 推出個人計算機后，才開始認真對待這一技術。1976 年蘋果公司成立的整整一年里，《紐約時報》僅 4 次提及 “個人計算機”[5]。顯然，只有那些 “瘋狂者、異類、反叛者與麻煩制造者”，才在當時關注著這一領域。

今昔對比：人工智能與個人計算機的 “驚喜差距”

將計算機革命早期與當下對比，最顯著的差異在于 “驚喜感”：20 世紀 70 年代，沒人在意個人計算機；2025 年，人工智能卻成了全民熱議的話題。

大公司厭惡 “驚喜”，而 “不確定性” 正是初創公司的最佳護城河。1979 年 IBM 進入個人計算機市場時，蘋果本可能無法存活 —— 它能繼續競爭，全靠 1980 年 IPO（首次公開募股）籌集的 1 億美元資金。在 IBM 引發的行業 “篩選” 后，蘋果成了僅存的競爭者之一 [6]。

隨著技術站穩腳跟并展現潛力，軟件、內存、軟盤驅動器、調制解調器等外設的創新也隨之而來，彼此強化：每一項進步都會對相鄰技術產生壓力，若系統某環節拖后腿，投資者就會爭相為該領域注資。例如，個人計算機內存提升催生了對復雜軟件的需求，進而需要更多外部存儲 —— 這促使風投大衛?馬夸特（Dave Marquardt）在 1980 年投資磁盤驅動器制造商希捷（Seagate）。1981 年希捷上市時，為馬夸特帶來了 40 倍回報。其他投資者紛紛效仿，此后三年，約 2.7 億美元資金涌入該行業 [7]。

資金還流向底層基礎設施（光纖網絡、芯片制造等），確保 “容量永遠不會成為瓶頸”。利用新技術超越老牌企業的公司開始搶占市場份額，即便保守的競爭者也意識到 “不采用新技術就會滅亡”。炒作逐漸演變為投資泡沫 —— 即 20 世紀 90 年代末的互聯網狂熱。

信息通信技術浪潮與此前的技術浪潮（如 19 世紀 30 年代運河建設、20 世紀 20 年代鐵路建設后的投資熱潮）類似：人類對每個階段的反應，都會可預測地催生下一階段。

互聯網泡沫破裂后，社會開始反對行業過度投機，政府也獲得民眾支持，重新對科技公司及投資者施加管控，為 “狂熱” 踩下剎車。企業不再像泡沫時期那樣盲目創新，而是轉向已驗證的市場；金融家從 “投機” 轉向 “投資”；企業家不再聚焦底層技術創新，而是專注于尋找應用場景。技術仍在進步，但變革更多是 “漸進式”，而非 “革命性”。

變革放緩后，企業有信心進行長期投資，開始以新方式整合系統各環節，為更廣泛用戶創造價值。泡沫時期過度建設的光纖通信網絡等基礎設施，提供了大量廉價產能，降低了擴張成本 —— 這對企業家與投資者而言，是一段黃金時期。

人工智能的 “與眾不同”：缺乏 “試錯空間” 的革命

與互聯網不同，社會無需等到 “泡沫破裂”，就已開始批評人工智能。盡管對科技的 “反彈” 已持續十年，我們對此習以為常，但人工智能面臨的反對，與信息通信技術早期（比爾?蓋茨、史蒂夫?喬布斯、杰夫?貝佐斯等科技巨頭廣受推崇）形成鮮明對比。

世界厭惡變革，20 世紀 80-90 年代之所以 “容忍” 科技，是因為當時人們認為 “科技若出問題，還能倒退”—— 這給了早期計算機創新者 “試錯空間”。如今，所有人都知道 “計算機已不可或缺”，人工智能不再享有 “觀望” 的余地，而是被視為 “信息通信技術革命的一部分”。

經濟學家佩雷斯將每一次技術浪潮劃分為四個可預測階段：爆發期（irruption）、狂熱期（frenzy）、協同期（synergy）、成熟期（maturity），每個階段都有獨特的投資特征。

對投資者而言，中間兩個階段（狂熱期、協同期）相對容易把握：

狂熱期：所有人蜂擁而入，投資者因 “為未經驗證的想法承擔高風險” 而獲利，最終以泡沫破裂、賬面利潤消失告終；

協同期：理性回歸，企業優化產品，使其適用于更廣泛用戶，有耐心、會篩選、且能提供 “非資金價值” 的投資者將獲得回報。

而爆發期與成熟期的投資難度更大。

爆發期投資：比事后看起來更難

20 世紀 70 年代的投資，遠比事后回顧時更具挑戰性。1971-1975 年期間，要投資個人計算機相關領域，要么是 “堅定的信仰者”，要么是 “采用盲目多元化策略的綜合企業集團”：

英特爾是優秀的投資標的，但初期看起來只是 “上一波電子行業的公司”；

MOS 科技 1969 年成立時旨在與德州儀器競爭，后來為維持運營，不得不將多數股權出售給艾倫 - 布拉德利（Allen-Bradley）；

齊洛格 1975 年的投資方竟是埃克森（Exxon）；

蘋果雖潛力巨大，但完全不符合風投的 “標準篩選條件”—— 當時個人計算機仍是 “為找問題而存在的解決方案”。

直到 20 世紀 80 年代初（爆發期后期），優質投資機會才大量涌現：個人計算機制造商（康柏、戴爾）、軟件與操作系統公司（微軟、藝電、Adobe）、外設廠商（希捷）、工作站企業（太陽微系統）、計算機商店（Businessland）等。若投資了贏家，收益會很可觀，但 “資金多于想法” 的現狀意味著，這并非投資的黃金時代。到 1983 年，僅磁盤驅動器領域就有 70 多家公司競爭，估值大幅下跌。

20 世紀 70-80 年代確實有人積累了財富，許多風投也在這一時期成名，但爆發期投資者的最大優勢，是 “積累機構知識”，為后續狂熱期、協同期的早期優質投資奠定基礎。

成熟期投資：“無變革” 的困境

成熟期的投資難度更大：爆發期是 “難以預測未來”，成熟期則是 “幾乎無變革發生”。關于 “什么可行”“客戶與社會如何反應” 的不確定性幾乎消失，一切都可預測，所有人的行為也都可預測。

缺乏活力的市場環境，讓協同期成功的企業得以鞏固地位（如 “漂亮 50”（Nifty 50）、FAANG 等科技巨頭），但增長變得困難。它們開始侵入彼此的市場、進行并購、提價降本；“以低價吸引新客戶” 的時代結束，產品質量下滑；大公司仍宣稱 “追求革命性創新”，但更傾向于 “控制創新的應用方式”；研發支出從 “產品與流程創新” 轉向 “越來越徒勞的、延長當前范式的嘗試”—— 企業將這包裝成 “為勝利而戰”，實則是 “害怕失敗”。

成熟期也可能出現創新，有時甚至是突破性創新，但這些創新只有 “符合當前浪潮的范式” 才會獲得支持，最終輕易被行業巨頭 “吞噬”。這意味著，企業家或投資者幾乎無法通過這些創新獲利。生成式人工智能顯然正被信息通信技術巨頭捕獲 —— 這引發了一個問題：對發明家與投資者而言，此次是否會不同？（這與 “人工智能本身是否是革命性技術” 是兩個問題。）

集裝箱運輸的啟示：“價值流向客戶” 的革命

集裝箱運輸是 “后期浪潮創新” 的典型案例：它改變了世界，開啟了現代全球化時代，對社會與經濟產生深遠影響，顯著提升了人類福祉，但投資它并真正獲利的人，或許只有一兩個。

1956 年屬于上一波技術浪潮的后期，但就在這一年，后來更名為 “海陸運輸”（SeaLand）的公司，通過推出首艘集裝箱船 “理想 - X 號”（Ideal-X），徹底革新了貨運行業。海陸運輸創始人馬爾科姆?麥克萊恩（Malcom McLean）有一個頓悟：卡車司機、鐵路公司、航運公司的核心任務是 “將貨物從發貨人運到目的地”，而非 “開卡車、裝貨車、裝船”。

海陸運輸實現了 “貨運跨模式無縫銜接”，節省了時間、提高了航運可預測性、降低了成本（包括裝卸貨成本與船舶在港閑置成本）[8]。

集裝箱運輸的好處顯而易見 —— 所有人都能看到其效率，而客戶只關心 “貨物能否送達”，不在乎 “如何送達”。但它面臨巨大阻力：碼頭工人會失業、政客會失去失業者的選票、港口管理局會失去政客的支持、聯邦監管機構會因 “負面后果” 被追責、鐵路公司可能被航運公司搶走貨運業務、現有航運公司可能被新公司取代，且所有變革都需要巨額資金。多數人認為，麥克萊恩不可能成功。

麥克萊恩在反對聲中找到了突破口：

購買并改造 surplus（過剩的）軍用船只，降低成本；

聚焦 “沿海航運”（在州際公路興起的時代，這是一個衰退行業），規避競爭；

在新澤西州紐瓦克（而非紐約地獄廚房的航運樞紐）設立基地，獲得港口管理局支持，同時避開曼哈頓的擁堵；

與紐約碼頭工人聯盟達成協議 —— 只因他當時規模小，被聯盟視為 “無威脅”[10]。

但競爭對手與監管機構行動太快，麥克萊恩未能建立起 “護城河”（如掌控港口、與發貨人或其他運輸方式簽訂獨家協議、推動專有技術標準化等）[9]。到 1965 年左右，當集裝箱運輸 “看似可行” 時，其明顯優勢吸引了所有大型航運公司入局，競爭加劇。即便 1968 年集裝箱貨運量仍不足總貿易量的 1%，集裝箱船數量已開始快速增長 [10]，此后多年 “產能遠超需求”。

競爭加劇引發了 “價格戰”，利潤被壓縮，進而導致行業整合與卡特爾（壟斷聯盟）形成。與此同時，建造更大集裝箱船與配套港口設施的成本極高，行業變得 “資本密集”。麥克萊恩看到了危機，于 1969 年 1 月將海陸運輸出售給雷諾茲（R.J. Reynolds）—— 他或許是唯一 “全身而退” 的企業家。

集裝箱運輸的 “端到端愿景” 過了很久才實現，但到 1980 年左右，海運成本開始大幅下降 [11]，這推動了國際貿易繁榮 [12]，使制造商得以從高工資國家轉向低工資國家，集裝箱運輸從此 “不可逆轉”。

當然，仍有人獲利：麥克萊恩賺了錢；航運巨頭丹尼爾?路德維希（Daniel Ludwig）1965 年以每股 8.5 美元的價格，向海陸運輸的前身麥克萊恩工業公司投資 850 萬美元，1969 年以每股 50 美元賣出 [13]；造船廠也賺了錢 ——1967-1972 年，約 100 億美元（相當于 2025 年的 800 億美元）被投入集裝箱船建造；建造新集裝箱港口的承包商同樣獲利；后來，馬士基（Maersk）、長榮（Evergreen）等通過整合主導行業的航運公司，也成長為巨頭。

但 “對雷諾茲及其他 20 世紀 60 年代末為追逐快速增長而涉足集裝箱運輸的公司而言，這些投資只帶來了失望”[14]。除麥克萊恩與路德維希外，很難找到其他人因集裝箱運輸本身致富 —— 競爭與巨額資本支出，讓行業難以快速增長或實現高利潤率。

最終，集裝箱運輸行業主要被 “原有巨頭” 主導，利潤流向了 “發貨企業”，而非 “運輸企業”。宜家（IKEA）受益于廉價航運，從 1972 年的 “斯堪的納維亞區域性公司”，成長為 2008 年的 “全球最大家具零售商”—— 集裝箱運輸完美適配其平板包裝家具；沃爾瑪（Walmart）則利用集裝箱運輸帶來的 “可預測性”，降低庫存及相關成本。

事后看來，投資集裝箱運輸的正確方式很明確：不投資集裝箱運輸行業本身，而是投資 “受益于集裝箱運輸的行業”。但即便如此，沃爾瑪、好市多（Costco）、塔吉特（Target）等公司的成功，也伴隨著其他公司的失敗：集裝箱運輸的沖擊讓西爾斯（Sears）、伍爾沃斯（Woolworth）陷入衰退，為蒙哥馬利?沃德（Montgomery Ward）與 A&P 超市敲響了喪鐘，還曾迫使梅西百貨（Macy’s）破產（后被聯邦百貨收購重組并縮減規模）。

與此同時，在 “世界家具之都” 美國北卡羅來納州，家具制造商試圖通過從中國進口廉價家具與宜家競爭，最終卻被自己的供應商取代 [15]。

若當時有更多時間構建 “護城河”，或許會出現幾家主導集裝箱運輸的公司，其創始人能躋身《福布斯》400 富豪榜，投資者也會成為傳奇。但 “護城河需要時間構建”，而與個人計算機不同，集裝箱運輸的普及 “毫無意外”—— 所有利益相關企業都立刻制定了戰略計劃。

經濟學家約瑟夫?熊彼特（Joseph Schumpeter）曾說：“任何新事物出現時，完全競爭都會暫時中止。”[16] 但集裝箱運輸的案例表明，在技術浪潮末期，這一規律并不成立。而在完全競爭狀態下，不存在經濟利潤，因此成熟期的創新者也無法獲利。與集裝箱運輸一樣，人工智能的出現并未給創新者帶來 “受保護的利潤期”，反而立刻引發了 “全面競爭混戰”。

生成式人工智能：是新浪潮開端，還是舊浪潮尾聲？

我們姑且認可 “生成式人工智能具有革命性”（盡管越來越明顯的是，這項技術已進入漸進式發展階段）。它將為經濟創造巨大價值，投資者也希望捕獲其中一部分。但 “何時捕獲、誰能捕獲、如何捕獲”，取決于人工智能是 “信息通信技術浪潮的尾聲”，還是 “新浪潮的開端”。

若人工智能開啟了新浪潮，市場會經歷漫長的 “不確定性與實驗期”：早期采用者會用自己的模型進行實驗；當成千上萬甚至數百萬 “極客” 用這項技術以全新方式解決問題時，其應用場景會迅速擴散。但現實是，他們使用的模型歸大型人工智能公司所有，其實驗空間被限制在 “現有巨頭允許的范圍內”—— 而這些巨頭絕不愿讓現狀受到長期挑戰。

這并不意味著人工智能無法開啟下一場技術革命。若實驗變得 “廉價、分布式且無需許可”—— 就像沃茲尼亞克在車庫里組裝計算機、福特在廚房研發首臺內燃機、特里維西克（Trevithick）在詹姆斯?瓦特（James Watt）的專利到期后立刻研發高壓蒸汽機那樣 —— 它或許能成為下一輪重大變革的種子，實現 “革命性” 而非 “漸進式” 突破。但在這一切發生之前，“爆發期” 無從談起。

事實上，人工智能是 “信息通信技術浪潮的縮影”。20 世紀 60 年代的計算機先驅們立志打造 “能思考的機器”，其繼任者通過不斷提升算法、芯片、數據與數據中心基礎設施，最終實現了這一目標。與集裝箱運輸一樣，人工智能是 “對過往技術的延伸”，因此其能力與未來方向 “毫無意外”。

20 世紀 70 年代，人們花了很長時間才理解 “強大且普及的計算技術” 的價值；但在 2025 年，“比以往更擅長思考的機器” 很容易被大眾理解。

我們不妨對比人工智能的商業演進與集裝箱運輸的相似之處：

在 “人工智能相似發展” 列中，前 4 項已在進行中。如何投資，取決于你是否認為第 5-7 項會成為下一步趨勢。

經濟學家預測，未來十年人工智能將推動全球 GDP 增長 1%[17] 至 7% 以上 [18]，對應 1-7 萬億美元的新增價值。核心問題是：這些價值在價值鏈中會 “停留” 在何處？

多數人工智能市場報告將行業分為十多個類別，按服務客戶與行業細分，但未來幾年這些分類會發生巨大變化。若想簡化企業分類，不妨 “跟隨資金流向”：

人工智能的投資策略：“向下游捕魚”，而非 “向上游游泳”

集裝箱運輸的歷史經驗表明：若你并非模型層公司的早期投資者，現在入局已無意義。山姆?奧特曼（Sam Altman）等少數早期推動者可能像麥克萊恩、路德維希那樣積累財富，但 “模型研發與運營的巨額成本” 加上 “激烈競爭”，意味著最終市場只會剩下少數公司，且均由大型科技公司資助或控股。若你已是早期投資者，恭喜：行業整合可能會讓你獲得退出機會。

垂直領域模型（如代碼生成工具 Cursor、法律 AI Harvey）或許是最具價值的細分方向，但 “模型微調成本低” 且 “存在范圍經濟”（同一基礎模型可適配多個領域），其優勢難以長期維持。此外，正如谷歌 2010 年收購 Invite Media 以掌握 “向廣告公司銷售的能力”，那些 “獲得客戶信任的垂直領域模型公司” 將成為熱門收購標的。

盡管 Midjourney、Runway 等 “非語言生成模型”（如圖像、視頻）可能憑借差異化架構開辟獨立賽道，但大型語言模型（LLM）公司也已輕松進入這一領域（如谷歌 Imagen、微軟 DALL-E）。Osmo 等專注于特定交互模式（如兒童教育）的公司能否例外，仍需觀察。

雖然現在投資模型層已為時過晚，但 “利用模型解決特定問題的應用公司” 仍在大量涌現（如 Perplexity、InflectionAI、Writer、Abridge 等）。但需注意：若這些公司成長為高價值企業，模型層公司會通過 “歧視性定價” 或 “垂直整合” 奪取其收益 —— 換句話說，“成功即意味著失敗”，這絕非可靠的投資邏輯。

未來，模型層與應用層公司將逐漸融合，最終形成 “少數幾家綜合性人工智能公司”。市場中總會有贏家，但對應用層整體的投資大概率會虧損。當然，若應用公司能積累客戶群或打造優秀團隊，可能會被收購 —— 但這類公司本質上并非 “技術公司”，而是 “基于預期構建市場”，需按此類資產定價。此外，部分投資者可能通過 “套利” 獲利（利用收購方的 FOMO 情緒，促使其高價收購），但這并非真正的 “投資”。

或許在 “模型巨頭與客戶的接口管理” 或 “企業數據保護” 領域存在投資機會（如 Hugging Face、Glean），因為這類業務本質上與模型層獨立。但在集裝箱運輸后期，類似的 “中間服務商” 并未成長為大型企業 —— 由于人工智能的 “無意外性”，即便這類公司成功，也可能止步于中型規模（模型巨頭不會允許它們獲得戰略影響力）。

當一個行業 “規模將擴大但發展路徑不確定” 時，投資者常傾向于 “向上游投資”（即行業供應商）。對人工智能而言，上游即芯片提供商、數據公司、云 / 數據中心企業（如 SambaNova、Scale AI、Lambda，以及英偉達、彭博等老牌公司）。

但數據領域的投資前景喜憂參半：

通用數據（如多數人已知的信息、10 年前的知識）已成為大宗商品，少數公司可能從事 “數據整理與標注”，但由于 AI 本身可完成這類工作，其定價權有限；

垂直領域模型需要專業數據，部分模型需處理 “實時信息”，因此 “特定、實時、難以復制的數據” 具有價值（彭博等公司已在此領域成功）；

客戶集中度提高會壓低數據價格，而應用范圍擴大則會增加收入 —— 總體而言，該領域或略有收益，但難成 “風口”，會涌現新公司，但值得投資的寥寥無幾。

人工智能公司的巨額資本支出，主要流向基礎設施企業。這些公司的估值已反映了這一預期，因此不會有 “超預期收益”。此外，需警惕類似集裝箱運輸 “船舶建造” 的風險：1965-1973 年，船舶建造受益于集裝箱運輸，但需求崩潰后行業陷入低迷 [19]。若人工智能公司整合或協同行動，即便輕微的行業下行（迫使公司縮減開支），也可能導致基礎設施支出 “嚴重、突然且長期的下滑”。這將使英偉達及其競爭對手（需對供應商做出長期承諾并擴大產能）陷入困境 —— 若市場規模縮小，它們無法通過降成本適配新需求。對 “按 S 型增長曲線定價” 的公司而言，若市場出現 “峰值與衰退”，其估值將嚴重高估。

綜上，投資者不應 “向上游游泳”，而應 “向下游捕魚”：那些 “依賴模糊信息實現高質量成果” 的公司，將因人工智能提升效率、增加利潤 —— 這類行業包括專業服務、醫療、教育、金融服務、創意服務，合計占全球 GDP 的 1/3 至 1/2，且此前未從自動化中顯著獲益。

與集裝箱運輸一樣，人工智能能降低成本，但企業 “如何將成本降低納入戰略” 及 “如何使用節省的資金”，將決定其成敗。直白地說：“用成本節省提高利潤而非擴大收入”，是一場必輸的游戲。

最快受益的公司，是那些 “戰略本身就依賴成本降低” 的企業。宜家長期以來的戰略是 “低價銷售優質家具，通過銷量獲利”，集裝箱運輸使其得以走向全球，最終成為全球最大零售商，創始人英瓦爾?坎普拉德（Ingvar Kamprad，宜家 IKEA 中的 “IK”）也成為億萬富豪。類似地，沃爾瑪的戰略是 “在未被充分服務的市場中，以高銷量、低價格取勝”，集裝箱運輸帶來的成本節省與 “即時供應鏈”，使其得以擴大產品種類、降低庫存成本。

如今，那些 “已重視高銷量、低價格” 的知識型企業，是投資人工智能的 “低風險選擇”。同時，新公司將以 “高銷量、低成本” 戰略成立或轉型（如同 20 世紀 80 年代初的好市多）。這些新公司將與現有企業競爭，但憑借 “無歷史包袱” 與 “后發優勢”，可能占據一席之地。不過，由于 “進入門檻低”，每個細分市場都會面臨激烈競爭，市場將呈現 “碎片化” 特征 —— 經驗豐富的管理團隊與 “無缺陷的執行”，將成為成功的關鍵。

對企業家而言，這些領域充滿機遇；但對投資者而言，難度更大。這類公司無需大量私募資本（宜家從未依賴風險資本，好市多 1983 年僅融資一輪，1985 年便上市）—— 因為 “實施降成本技術” 無需巨額資本投入。與集裝箱運輸一樣，“技術觸發” 與 “最佳投資機會” 之間存在長期滯后，機遇將出現在后期。

選股者也能獲利，但需精挑細選。按樂觀預測，未來十年 “占全球 GDP 1/3 的行業” 將因人工智能實現 7% 的額外增長，這意味著相關公司每年僅能獲得約 2% 的增長紅利（若傳統信息通信技術的 productivity（生產率）增長放緩，紅利會更低）。價值轉移的核心方向是 “擁抱人工智能戰略的公司”，從 “拒絕變革的公司” 手中奪取市場份額 —— 就像沃爾瑪從西爾斯手中搶占份額（西爾斯僅利用了廉價商品，卻未實現自我革新）。

最終贏家：消費者

然而，最大的受益者將是消費者。此前的機械化浪潮提升了制造業的勞動生產率，壓低了價格，為消費者節省了開支；同時，制造業工資上漲，倒逼服務業工資提高（盡管服務業并未從生產率增長中獲益），進而導致服務價格上升 [20]。

1918 年，美國家庭在食品與服裝上的支出占比為 55%，2023 年這一比例降至 16%[21]，但醫療、教育等 “知識密集型服務” 的成本漲幅遠超通脹。

人工智能將帶來類似的變革：知識密集型服務將降價，消費者能購買更多此類服務；而 “人與人互動的服務”（如護理、餐飲）將漲價，占家庭支出的比例上升 —— 這為兩類服務都帶來了明顯機遇。但更重要的是，人工智能創造的新增價值，大部分將被消費者捕獲：他們將以合理價格獲得更多樣化的知識密集型產品，更廣泛、更廉價地獲取醫療、教育、咨詢等服務。

結語：投資人工智能的正確方式

新浪潮開啟時，“構想、發明并打造改變世界的公司” 能帶來財富、聲譽與榮耀，這無疑是最佳機遇。但對投資者與企業家而言，“一廂情愿的空想” 最為危險。過去 50 年投資科技的經驗，如今已不再適用。

投資人工智能的正確方式，是思考 “知識工作者效率提升” 的影響，想象這種效率將開啟哪些新市場，然后投資這些市場。數十年來，“押注新事物本身” 是獲利之道；如今，你需要 “押注新事物所開啟的機遇”。

杰瑞?諾伊曼（Jerry Neumann）是退休風險投資者，專注于創新領域的寫作與教學。

參考文獻

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[2] 圖片來源：蘋果公司（Apple）
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[4] 注：醫療技術、制藥等領域的投資不受主流技術浪潮影響，因其本質上屬于 “核心需求”，不會淪為 “旁支表演”。
[5] 數據來源：作者檢索《紐約時報》檔案，關鍵詞為 “microcomputer”“personal computer”“home computer”，排除廣告、分類廣告與目錄內容。
[6] 圖表來源：Dediu, H., “The Next 40”, Asymco, March 2016. [在線獲取]：https://www.asymco.com/2016/03/28/the-next-40/
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[8] 本節內容大量參考馬克?萊文森（Marc Levinson）所著《集裝箱改變世界》（The Box，普林斯頓大學出版社，2006 年），該書兼具專業性與可讀性，極具價值。
[9] 早在 1958 年（“理想 - X 號” 首航僅兩年后），美國海運管理局就已啟動集裝箱標準化進程。
[10] 麥肯錫（McKinsey），“Brave New World: Container transport in 2043”[在線獲取]：https://www.mckinsey.com/~/media/mckinsey/industries/travel-logistics-and-infrastructure/our-insights/brave-new-world-container-transport-in-2043/brave-new-world-container-transport-in-2043.pdf, 2018；圖表來源：Levinson, p. 221.
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[13] 注：麥克萊恩后來難以抗拒重返航運業的誘惑，于 1978 年收購了另一家航運公司 USL。1986 年，他因經營不善導致 USL 破產，隨后個人也宣告破產。
[14] Levinson, p. 230.
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[20] 注：這種現象被稱為 “鮑莫爾成本病”（Baumol’s cost disease），指勞動生產率低的行業（如服務業），因需與勞動生產率高的行業（如制造業）競爭勞動力，導致成本與價格不斷上漲。
[21] 數據來源：美國勞工統計局（Bureau of Labor Statistics），[在線獲取]：https://www.bls.gov/news.release/cesan.nr0.htm；及 [在線獲取]：https://www.bls.gov/opub/100-years-of-u-s-consumer-spending.pdf.