维克多·什韦茨谈为何投资者无需过度担忧人工智能泡沫——彭博社

Tracy Alloway, Joe Weisenthal

2025-07-08

智能手机上ChatGPT、Gemini、Grok和DeepSeek的应用图标。

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今天，我们为您带来麦格理资本全球策略主管维克多·什韦茨的思考，他是Odd Lots节目的常客*。本文观点仅代表维克多·什韦茨个人，不代表麦格理立场。*

以下是维克多的思考…

2000年代初互联网泡沫破灭后，英裔委内瑞拉学者卡洛塔·佩雷斯发表了关于技术革命与金融资本互动的开创性研究，她有力论证了几乎每个重大技术突破都需要资产泡沫推动，资本市场通过充当大规模创造性破坏的媒介，形成"吸引投资的强大磁铁……加速新经济的诞生"。

然而在这一过程中，“所有关于真实价值的概念……都消失了。不可控的资产通胀开始蔓延……而债务以不计后果的速度累积；其中大部分资金流入了投机市场。”当资产泡沫破裂后，政府介入以促进“金融资本与生产资本的重新结合”，而“当这一目标有效实现时，创新与增长便能在正和博弈中发生……”这是典型的熊彼特式分析，结合了创造力如何通过资本市场与创新和生产力相联系的视角。佩雷斯的描述完美契合了互联网行业的发展轨迹——从20世纪80年代初露端倪到2000年代的泡沫期，再到调整后的互联网、社交及数字网络的繁荣。

在现代历史中，她划分了五次连续的技术革命。

首先是1771年阿克莱特工厂开业为标志的古典“工业革命”，随后是1829年的“蒸汽与铁路时代”。1875年卡内基贝塞默钢厂开启了“钢铁、电力与重型工程时代”。接着，1908年福特T型车作为关键里程碑，宣告“石油、汽车与大规模生产时代取代了钢铁时代”。最终，1971年英特尔微处理器的问世标志着信息时代的开端。

技术革命、资本市场、泡沫与战争

尽管人们可能对某些特定技术的重要性或时间划分存在争议，但毫无疑问，过去两个世纪的进步——体现在收入水平、预期寿命、医疗成果以及彻底变革的政治社会关系等方面——代表着自农业发明以来对传统经济、社会和政治模式最重大的突破。佩雷斯将这些重大转变描述为新的“技术-经济范式”的到来。

这与现代技术专家（如苏莱曼·穆斯塔法）的理念一致，他们强调所谓“创新超级集群”的重要性。当这类超级集群出现时，每一波新浪潮开始相互交叉、支撑并推动其他创新（如蒸汽机、电力或内燃机的影响）。边际成本的扩散与急剧下降推动更广泛的采用，虽然这不是一个直线过程，但历史告诉我们，一旦突破发生，几乎无法阻止新产品和创新浪潮的涌现——这些浪潮最终总会彻底重塑生活的方方面面，无论好坏。

佩雷斯通过将驱动新思想的人类精神与资本市场联系起来，揭示了资金和资产泡沫在促进和加速创新中扮演的关键角色。无论是铁路、运河还是互联网泡沫，每个超级集群几乎都不可避免地导致资产泡沫、投资资本蒸发、债务延期以及频繁的经济衰退或严重放缓。

然而最终，社会和企业总能适应调整，带来生产力和财富的显著提升。

在第一次工业革命前，劳动生产率几乎停滞（年增长率低于0.1%），随后几波工业革命浪潮将其推升至19世纪中叶的0.5%左右，20世纪初接近1%，1960至1980年代达到约2%。由于多重原因，信息革命迄今将生产力压制回1%水平，计算机和互联网革命均未带来劳动力或多要素生产率的持续增长。

技术专家将这种现象描述为U型响应曲线。初期，由于社会和企业都未能充分理解如何最优利用新技术，生产力会下降，同时许多创新会逐步"扼杀"经济中的其他部分。但随着技术普及，社会开始更好地平衡利弊，在经历产出停滞阶段（U型曲线底部）后，最终技术将带来生产力的持续提升。

历史上，新技术带来的红利往往需要两到三代人时间才能完全显现。在此期间，技术突破会加剧不平等现象，引发社会撕裂和地缘政治紧张局势。可以说1840-1860年代的革命浪潮是首轮工业创新的间接产物，而20世纪的长期战争（两次世界大战）则是后续工业革命的余震。同样，当今极端的社会分化和地缘政治紧张，正是信息革命颠覆性力量的直接体现。

人工智能的颠覆性远超工业革命

AI既可以被视为佩雷斯所定义的五次革命之外的全新革命，或许更准确地说，它是信息时代的巅峰与逃逸速度。

已故美国记者凯文·德拉姆曾极具预见性地总结工业革命与信息数字时代的差异：“数字革命将成为人类历史上最重大的地缘政治革命…工业革命改变了世界，但它仅仅替代了人类的体力劳动”。

麦肯锡全球研究院试图量化这种差异。尽管明显不够精确，但他们认为信息时代的影响可能是工业时代最终影响的3000倍（即影响范围扩大300倍乘以速度提升10倍）。换句话说，信息时代不仅影响一两个行业或领域，而是几乎波及并扭曲一切：从劳动力与资本的运作方式，到社会互动模式，再到工作本质、信息获取与娱乐方式等关键要素的重要性，甚至重新定义了"何以为人"。

这种压力已清晰体现在大学教育溢价下降（包括计算机科学等"热门"领域）以及白领职业中介消失的日益显著迹象中。尽管当前的大型语言模型（如ChatGPT）仍高度结构化（类似于微处理器），它们并不需要比人类更优秀。鉴于其极低的成本与可扩展性，人工智能只要"足够好用"就足以逐步侵蚀白领员工的边际需求与平均薪酬，最终引发行业性颠覆。

人工智能与机器人技术、云计算及3D打印的融合将强势取代蓝领工人——这或许在未来十年内就会发生。无论是打印房屋建筑、制造无活动部件的空调机组、整体打印飞机发动机、开发自修复管道，还是自动驾驶卡车与出租车的普及，其带来的效率提升与边际成本坍塌可能比服务业领域的变革更为彻底。

随着后续迭代不断改进（如今的人工智能已在大多数计算机编码、常识测试和人类模式识别方面超越人类），这些技术将被用于降低成本并提升效率。尽管有研究建议如何将其转化为增强而非取代人类的工具，但这些建议很可能无人问津。当然，这并不意味着大多数工作会直接消失，而是人类的边际效用和价值将不可逆转地衰减，需求将持续下降。随着人工智能向通用人工智能（AGI）迈进，人们也将逐渐失去作为机器"大脑"的角色——正是通过为人类创造更复杂高效的任务，才使得人类保持主导地位。

虽然多数经济学家认为未来会出现当今无法想象的新职业，但我对此持怀疑态度，至少不会以传统形式出现。二十世纪确实出现过马车夫转型卡车司机、农民转为工厂工人的案例，但当建筑工人、出租车司机、水管工、作家或程序员都不再被需要时，人类还能占据什么生态位尚不明确。更可能的情况是，人类的相对价值（在他人眼中的价值，这才是关键）将与传统职业脱钩，转而体现在人文素养、宗教信仰、体育运动和娱乐消遣等其他维度。

最终，新的平衡将会建立，生产力将大幅提升（可能达到5%或更高），但这需要社会和企业先适应佩雷斯所描述的新"技术-经济"范式，这一过程可能需要一二十年。正如麦肯锡最近强调的，为了实现高达18万亿美元的人工智能生产力收益，社会必须找到那个难以捉摸的平衡点，业务流程也需要全面重构，更不用说"劳动者需要获得新技能培训支持，部分人将不得不转换职业"。这种说法实在太过轻描淡写了。

在政治层面，劳动边际效益和平均收益的持续下滑将继续加剧社会与地缘政治压力。当这种情况与日渐衰退的分析能力（麻省理工最新研究表明，过度使用ChatGPT可能导致认知能力显著下降）以及不断恶化的读写素养（或如阿德里安·伍尔德里奇所描述的中世纪回归现象）相结合时，社会环境将放大个人魅力型政治与民粹主义。古斯塔夫·勒庞在19世纪末就精辟地描述过这种状态：“充斥着暴力断言、夸大其词、重复洗脑的滥用形式，却从不试图通过理性论证来证明任何事。“当今社交媒体的危害性远超过去时代的黄色新闻、广播或电视传播。

所有这些因素都预示着，无论是在地方还是全球层面，都将成为引发愤怒、沮丧、不满的完美配方，从而导致深刻而持久的极化现象。

这种颠覆在企业层面也日益明显，尤其是在数字和软件行业。尽管这些领域仍由第二代科技巨头（如Alphabet、Meta、微软、苹果和亚马逊）主导，但它们正受到一批新兴人工智能初创企业（如Open AI、Cursor、Claude、Perplexity、Windsurf、Clay和Paradigm）的激烈挑战，并在多方面被其绕过中间环节。

与传统巨头仍主要基于至少二十年前的技术不同，这些初创企业围绕人工智能构建并扎根其中，更大程度依赖无形资产。这些资产通过提供更强的运营扩展性、更大的协同效应及溢出效应，与传统有形资本运作方式截然不同。这使得新创企业能通过打破行业壁垒、削弱沃伦·巴菲特所说的护城河，实现更快速的增长。

信息革命如何改变资产泡沫

这让我们回到最初的问题：对资本市场意味着什么？经济、社会和政治力量对资产泡沫的形成与破裂可能产生何种影响？

毫无疑问，AI基础设施（包括数据中心）的投资规模正大幅领先于可能的收入——至少在短期内如此。

截至2025年3月的财年，美国五大超大规模企业（Meta、Alphabet、微软、亚马逊和甲骨文）在资本支出和研发上的总投资超过5000亿美元，较2021年的运行率增长85%。这约占其收入的37%，而过去十年这一比例仅为20-25%。虽然各公司未完全披露细分数据，但大部分投资必然与AI相关，预计到2029年投资额将突破1万亿美元。

另一方面，尽管企业报告人工智能收入流不断增长，但在现阶段，这些收入大多以十亿美元计（例如微软AI收入约为150亿美元），为佩雷斯所描述的过度投资、估值虚高而收入有限的泡沫创造了完美背景。

然而与此前历次革命不同，信息时代极大缩短并加速了商业周期。正如一位金融家所述：“许多初创企业在不到两年内就能实现2亿美元的年经常性收入，速度远超以往，且团队往往极为精干”。这得益于AI的可扩展性、协同效应和溢出效应。正如查尔斯·弗格森所言，我们可能很快会看到，仅需十几名员工的初创企业就能引发前所未有的颠覆。与互联网泡沫时期不同，如今从投资到现金流的时间跨度是以季度而非年或十年计，这减轻了资本市场和估值的压力。

此外，人类历史上首次出现投资者身处资本过剩而非稀缺的世界。根据对重叠债权、快速增长的私人资本和债务的不同测算方式，金融资本价值至少是实体经济的5-6倍（根据金融稳定委员会数据），甚至可能高达10倍。如同任何供应过剩的产品，过剩资本已失去价格属性，这解释了为何收益率曲线和利差不再产生可预测的结果。虽然资本充裕使得中性利率或风险利率等指标的估算更为困难，但它确实为抵御更剧烈的资本市场重新定价提供了额外保护层。

最终，人工智能的巨大规模和颠覆深度在众多断层线上创造了无与伦比的机遇：从国防安全到交易（如区块链）与货币；从机器人自动化到生物技术；从教育到新闻娱乐；从基础研究到创新。无论是互联网泡沫、内燃机还是电力，都未曾如此渗透且具有结构性。这为初创企业提供了多重细分市场，并最终证明了一定程度的资本过剩是合理的。当然，这并不意味着投资者能避开前行路上的颠簸。正如最近关于颠覆的著作所述：“工业革命与当今的剧变相比黯然失色……我们必须重新思考驱动消费、资源、劳动力、资本和竞争等关键决策的假设”。如今任何未过度资本化的人，明天都可能被淘汰出局，艰难喘息。均值回归和传统投资风格的萎缩是另一个重要副作用，在"赢家通吃"法则主导的投资格局下，回报持续高度集中。这并不意味着投资者应只押注"七巨头”（事实上AI既能创造也能轻易摧毁），而是需要敏锐聚焦下一批赢家。

以下是维克多的思考…

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